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硕士研究生招生考试初试科目考试大纲
科目名称:统计学
一、考试的范围及目标
《统计学》课程包含导论、数据的收集、数据的图表展示、数据的概括性度量、概率与概率分布、统计量及其抽样分布、参数估计、假设检验、分类数据分析、方差分析、一元线性回归、多元线性回归、时间序列分析和预测、指数部分。
要求考生理解和掌握统计学的基本概念、基本原理和基本方法,能够运用统计学知识进行数据分析、描述及模型建立,具备分析问题和解决问题的基本能力。
二、考试形式与试卷结构
1.答卷方式:闭卷,笔试。
2.试卷分数:满分为150分。
3.试卷结构及题型比例:
试卷主要分为三大部分,即:基本概念题约40%;基本理论分析题约30%;应用计算题约30%。
三、考试内容要点
1.导论
统计及其应用领域;统计数据的类型;统计中的几个基本概念。
2.数据的收集
数据的来源;调查方法;实验方法;数据的误差。
数据的图表展示
数据的预处理;品质数据的整理与展示;数值型数据的整理与展示;合理使用图表。
数据的概括性度量
集中趋势的度量;离散程度的度量;偏态与峰态的度量。
概率与概率分布
随机事件及其概率;离散型随机变量及其分布;连续型随机变量的概率分布。
统计量及其抽样分布
统计量;由正态分布导出的几个重要分布;样本均值的分布与中心极限定理。
参数估计
参数估计的基本原理;单样本正态总体参数的区间估计;两样本正态总体参数的区间估计;样本量的确定。
假设检验
假设检验的基本原理;单样本正态总体参数的假设检验;两样本正态总体参数的假设检验。
分类数据分析
分类数据与<Object: word/embeddings/oleObject1.bin>统计量;拟合优度检验;列联分析:独立性检验。
方差分析
方差分析的引论;单因素方差分析;两因素方差分析
一元线性回归
变量间关系的度量;一元线性回归;利用回归方程进行预测;残差分析。
多元线性回归
多元线性回归模型;显著性检验;多重共线性;利用回归方程进行预测;变量选择与逐步回归。
时间序列分析与预测
时间序列及其分解;时间序列的描述性分析;平稳序列的预测;趋势型序列的预测。
指数
总指数的编制方法;指数体系;综合评价指数。
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