SOA-SRM备考三个月，有人稳过，有人反复重考，差在哪？

不少同学在准备SOA北美精算师SRM时，都会有一种很典型的感受：公式看过、模型学过、题也刷了，但一到考试就开始犹豫。

不是不会算，而是——

• 这个题到底在考什么模型？

• 为什么这里用GLM而不是线性回归？

• 选A和选B，看起来都说得通。

SRM这门课，很少把人直接“算趴下”，却很容易把人困在理解不彻底、概念不清晰的状态里。本篇小算邀请了三个月通关SRM的SUN同学来分享他的考试经验，希望大家能够吸取有效经验，高效上岸！

SUN学员通过成绩单✨✨

01｜SRM考什么？

不是模型数量，而是模型思维

SRM的核心考试主题包括：

• 线性模型

• 广义线性模型(GLM)

• 时间序列

• 决策树模型

• 主成分分析(PCA)

• 聚类分析

从表面看，这是“统计模型合集”；

但从SOA的出题逻辑看，它考的是三件事：

1. 你是否理解模型的适用场景

2. 你能否区分相近模型的本质差异

3. 你是否知道模型的优势与局限

这也是为什么很多题目偏理论、偏概念、偏判断。

02｜SRM的难点在哪里？

SRM的难点并不在计算量，而在于三个“多”：

• 公式多

• 概念多

• 相似模型多

题目往往不会直接问你一个定义，而是通过情景描述，让你判断：

• 哪些模型更flexible

• 参数模型与非参数模型的差异

• 哪些情况下容易overfitting

如果只是机械记忆课本内容，很容易在选项里被迷惑。

03｜备考核心建议

从“背公式”走向“会判断”

(1) 概念型题目，要学会自己解释

只记课本原话远远不够，做题时建议反问自己三句话：

• 这个模型解决什么问题？

• 它比其他模型强在哪？

• 在什么情况下反而不适合用？

比如flexible模型，不只是更灵活，而是要明确：

• 灵活带来的好处

• 复杂度提升后的风险

(2) 线性模型&GLM：公式需成体系

这两个模块是SRM里计算属性较强的部分。

备考时建议：

• 每一个公式都能单独拎出来使用

• 自己整理一张对比表，归纳不同分布的统计量计算

尤其是GLM中，常见考点包括：

• 不同分布的deviance

• pseudo-R²的计算与含义

通过对比记忆，比零散背诵稳定得多。

(3) 时间序列：公式+差异一起记

时间序列模块中，常考内容包括：

• 各类序列的期望与方差

• 不同序列之间的结构差异

单记公式很容易混，建议结合模型假设+使用场景一起理解。

(4) 决策树/PCA/聚类：重点在步骤和选择理由

这几个模块，其实是在考方法论。

复习时重点关注：

• 每种方法的实现步骤

• 模型之间的差异与优点

• 为什么这个问题用它，而不是其他模型

• 这个方法的局限在哪里

很多题目的关键点并不在名词本身，而在选择逻辑是否合理。

(5) Manual要看，但不追求推导

SRM复习过程中，可以参考manual：

• 复杂公式不要求完整推导

• 但一定要理解基础定义

• 明确该统计量解决的是哪一类问题

理解层面到位，做题才不会犹豫。

04｜复习时间安排建议(参考节奏)

一个相对稳妥的复习节奏可以是：

• 第1–2个月：
  看网课 + 对照课本 + 完成课后习题，建立整体框架

• 第3个月：
  集中做往年题与模拟题，训练判断速度

• 考前1个月：
  回顾高频知识点，系统整理错题与易混概念

SRM这一门不太适合临时突击，更适合持续理解+反复对照。

05｜SRM其实是在筛选理解力

在SOA北美精算师的取证路径中，SRM常被视为一个分水岭。

它不拼谁刷题多，而是看谁能把统计模型，从公式变成工具，从概念变成判断力。

对很多考生来说，一套系统化的学习路径、清晰的知识结构，往往比零散自学更关键。

如果你正在SRM阶段反复卡壳，不妨换一种思路，把理解放在计算之前。

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