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2023考研大纲:湖南大学2023年考研科目 824 应用统计基础 考试大纲

考研大纲包含了硕士研究生考试相应科目的考试形式、要求、范围、试卷结构等指导性考研用书。今天,为了方便2022考研的学子们,小编为大家整理了“2023考研大纲:湖南大学2023年考研科目 824 应用统计基础 考试大纲”的相关内容,谢谢您的关注。

科目代码:824

科目名称:应用统计基础

本科目要求考生熟练掌握应用统计学的基本概念,掌握数据收集和处理的基本方法、数据分析的基本原理和方法、概率论知识,并具有运用统计方法分析数据和解释数据的基本能力。考查的知识要点主要有:

一、基本概念

什么是统计学;

统计数据及其类型;

总体,样本,参数,统计量和变量;

数据的来源;

数据的预处理;

分类数据的整理与图示;

数据的概括性度量:集中趋势的度量,众数、中位数和平均数。

、统计量及其抽样分布

随机样本与统计量,例如,样本均值、方差、极大值、极小值;

抽样分布。

、参数估计

矩估计的原理及其应用;

极大似然估计原理及其应用;

估计量的基本性质,例如,无偏性,一致性和有效性;

正态总体参数的区间估计,包括均值的区间估计和方差的区间估计。

、假设检验

假设检验的概念及其步骤;

小概率事件的基本原理;

第一类、第二类错误及其概率,以及它们之间可能的关系;

正态总体的均值检验;

正态总体的方差检验;

分布拟合检验。

、相关分析与回归分析

相关分析;

一元线性回归,包括线性回归模型形式,最小二乘估计原理,参数的最小二乘估计量表达式及其性质,例如,估计量的期望、方差及其分布;回归系数的显著性检验、方程的显著性检验;能够利用具体数据建立回归模型,并进行预测分析

多元线性回归,包括多元线性回归模型形式与基本假设;多元线性回归模型的参数估计;多元线性回归模型的统计检验;多元线性回归模型的预测;可化为线性的多元线性回归模型;含有虚拟变量的多元线性回归模型

模型诊断,包括多重共线性;异方差性;内生解释变量问题;模型设定偏误问题。

六、时间序列分析

时间序列分析概述;

时间序列的水平分析与速度分析;

长期趋势的测定;

季节变动的测定。

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标签: 湖南大学2023年考研大纲

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