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
考 试 大 纲
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。
二、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。
三、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。
四、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。
五、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的形式与基本假设;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。
以上就是小编整理的“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”的全部内容,更多关于湖南大学2023年考研大纲的信息,尽在“考研大纲”栏目,定会对大家有所帮助!