摘要感言：
理解定義再學習，自然事半功倍！

到高點上課後，重新開始學習基本科目；畢竟在學校因時間有限，老師沒有辦法一一仔細教會每個人，只能靠課後自行閱讀及詢問來補強，但是在高點並不會有這種問題，各科老師由淺入深講解各章節，漸漸加強學習強度，讓我能快速掌握各科目。以前微積分學的七零八落，但 林易老師生動的口訣讓我可以快速應對每種題目；從前線性代數都靠半死背的方式學習，雖然大概知道為什麼，但是沒有辦法用清楚簡潔的方式敘述，經過曹錦輝(劉獻仁)老師的講解跟帶領，讓我能夠從根本上了解，更能提高自己對線性代數的興趣。即使我數理統計學的很好，但是機率論是我的罩門，不外乎就是觀念不熟不懂，趙治勳(何志傑)老師從定義出發，把機率空間定義出來，讓我能夠了解機率是怎麼一回事，爾後再帶練題目加深印象，機率便不再讓我頭痛了。很感謝高點幫助我有效提升實力！



多方面延伸學習，為前進研究所做準備！

目前我還在修習高等統計學與迴歸分析，我認為高等統計學未來在研究所是基礎科目，而迴歸分析是往後一般化的理論，如：變異數分析、線性模型等的特例，所以我正在為未來研究所的基礎課程做準備。此外，到了研究所，需要一定的程式能力，所以我也學習數值方法與程式設計。

在英文能力方面，儘量閱讀原文書，而不使用中譯本，以增加英文閱讀能力。在大學最後的這段期間，我除了努力研讀研究所基礎課程外，另一方面也開始借閱圖書館或系上統計相關論文，希望自己進入研究所後能很快上手。

經過大學理論基礎的訓練、機率統計的洗禮，以及參與老師的 Seminar 所學習到的經驗，還有在高點所學得的一切，相信這些都是未來做研究的基石，基於以上種種，讓我對於未來的研究所生活很有信心，各位學弟妹們加油！



附註：推甄試題參考

第一題：微積分，其實就是考你分配跟期望值

第二題：線性代數，考你 Engenvalue 的和跟積等於什麼 ?

第三題： X1,X2,....Xn~b(1,p) 問你 p 的雙邊信賴區間