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《统计学 原理 》考试大纲
一、课程的性质
《统计学 原理 》是统计学专业最重要的专业基础课之一。通过统计的基本概念 、
基本理论和基本方法的学习 ， 可使学生初步掌握 统计分析 的基本思想和方法。
二、考试的总体要求
要求考生系统地理解统计的基本概念 、基本理论 ，掌握统计的基本理论和基本方
法 ,对所列考试内容的知识点熟练掌握并灵活运用 。
三、考试内容
1. 统计基本概念和数据：调查的组织和实施、概率抽样与非概率抽样、总体和
样本、参数和统计量、变量。
2. 数据的图表展示：数据的预处理、数据的整理和展示、类别数据的图表展示
方法、数值型数据的图表展示方法。
3. 数据的概括性度量 ： 集中趋势的度量 、 离散程度的度量 、 偏态和峰态的度量 。
4. 抽样和参数估计：概率抽样与抽样分布、参数估计的基本问题、一个总体和
两个总体参数的区间估计、样本量的确定。
5. 假设检验：假设检验的基本原理、假设检验的步骤、一个总体和两个总体参
数的检验 、 P 值的计算与应用 、 方差分析的基本原理 、 单因子和双因子方差分析
的实现和结果解释。
6. 相关与回归分析：变量间关系的度量、一元线性回归估计、检验和预测、多
元线性回归模型。
7. 时间序列分析与预测：时间序列相关概念、时间序列的分解、增长率分析、
确定时间序列的成分、预测方法的选择与评估、移动平均法和指数平滑法。
8. 指数：指数的分类、各类指数的计算方法、常见的价格指数。
9. 计量经济学：一元线性回归模型及其基本假定、一元线性回归模型回归参数
的区间估计和显著性检验 、一元线性回归模型的拟合优度和相关系数 、多元线性
回归模型及其基本假定 、多元线性回归模型 的 拟合优度与修正的拟合优度 、多元
线性回归参数的检验与置信区间 、多元线性回归模型的整体显著性检验 、虚拟变
量模型及其应用 、二元离散选择模型及其应用 、多重共线性 、自相关 、异方差性 。
10. 概率论 ： 事件及关系和运算 、 事件的概率 、 条件概率和全概公式 、 离散型随
机变量的分布列和分布函数 、 离散型均匀分布 、 二项分布和泊松分布 、 连续型随
机变量的概率密度函数和分布函数 、 均匀分布 、 正态分布和指数分布 、 随机变量
的期望与方差、随机变量函数的期望与方差。
四、参考书目
贾俊平 .《统计学基础（第 7版）》，中国人民大学出版社， 2023
盛骤等编 .《 概率论与数理统计教程 》 （ 浙江大学 ） ， 高等教育出版社 ， 2010 年
版 .
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