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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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