2023年湖南師范大學應用統(tǒng)計專業(yè)考研統(tǒng)計學科目考試大綱

應用統(tǒng)計025200 責任編輯:陸志鵬 2023-01-09

摘要:在參加研究生考試之前,考生們需要參考考試大綱來制定自己的復習計劃,因此各院校當年的研究生考試大綱在同學們的備考中具有不可或缺的作用,所以,為了幫助考生備考,希賽網(wǎng)整理了2023年湖南師范大學應用統(tǒng)計專業(yè)考研統(tǒng)計學科目考試大綱,供考生參考。

2023年湖南師范大學應用統(tǒng)計專業(yè)考研統(tǒng)計學科目考試大綱

考試科目代碼:432

考試科目名稱:統(tǒng)計學

一、考試內(nèi)容及要點

1、描述統(tǒng)計部分

考試內(nèi)容:

統(tǒng)計資料的搜集和整理;數(shù)據(jù)的圖表展示;數(shù)據(jù)的概括性度量;概率抽樣與非概率抽樣;相對指標和指數(shù)。

考試要點:

(1)了解統(tǒng)計數(shù)據(jù)的類型;重點掌握統(tǒng)計學中的兩組核心概念(總體和樣本、參數(shù)和統(tǒng)計量)。

(2)掌握抽樣調(diào)查的組織和實施、抽樣方案的設計、問卷設計、調(diào)查報告的撰寫。

(3)理解概率抽樣與非概率抽樣的定義、分類、優(yōu)缺點;了解數(shù)據(jù)搜集的方法;重點掌握簡單隨機抽樣和分層抽樣理論;掌握抽樣誤差和非抽樣誤差。

(4)掌握數(shù)據(jù)預處理的方法,重點掌握數(shù)據(jù)圖表的分析方法。

(5)掌握集中趨勢的測度:平均數(shù)、中位數(shù)、分位數(shù)和眾數(shù)(包括分組數(shù)據(jù)情形)。

(6)掌握離散趨勢的測度:極差、標準差、樣本方差、離散系數(shù)(包括分組數(shù)據(jù)情形)。

(7)了解分布的其他特征數(shù):k階矩、偏度系數(shù)和峰度系數(shù)等。

(8)了解指數(shù)的概念和分類;掌握總指數(shù)的編制方法和綜合評價指數(shù)的構(gòu)建方法;理解幾種典型指數(shù)(居民消費價格指數(shù)、股票價格指數(shù))。

2、概率論部分

考試內(nèi)容:

隨機事件及其運算;概率的定義及其確定方法;概率的性質(zhì);條件概率;獨立性;隨機變量及其分布;隨機變量的數(shù)學期望;隨機變量的方差與標準差;常用離散分布;常用連續(xù)分布;隨機變量函數(shù)的分布及隨機變量函數(shù)的特征數(shù);分布的其他特征數(shù);多維隨機變量及其聯(lián)合分布;邊際分布與隨機變量的獨立性;多維隨機變量函數(shù)的分布;多維隨機變量的特征數(shù);條件分布與條件期望;隨機變量序列的兩種收斂性;特征函數(shù);大數(shù)定律;中心極限定理。

考試要點:

(1)了解概率的統(tǒng)計定義、幾何概率。

(2)理解事件、概率及條件概率的定義。

(3)掌握事件的關(guān)系、運算及運算律;掌握概率空間的公理化定義及其性質(zhì),掌握有關(guān)條件概率的公式:乘法公式、全概率公式和貝葉斯公式并會應用于事件概率的計算;掌握事件的獨立性;掌握古典概型和貝努利概型,掌握用基本概型、概率性質(zhì)、事件獨立性計算事件概率的方法。

(4)理解隨機變量、期望與方差(標準差)的概念。

(5)掌握分布函數(shù)、分布列、密度函數(shù)的性質(zhì),掌握期望、方差的性質(zhì);掌握隨機變量的分布函數(shù)、離散型隨機變量的分布列、連續(xù)型隨機變量的密度函數(shù);掌握離散型的二項分布、泊松分布及連續(xù)型的正態(tài)分布、均勻分布、指數(shù)分布、伽瑪分布;掌握離散型的超幾何分布、幾何分布與負二項分布及連續(xù)型的貝塔分布;熟練掌握求隨機變量函數(shù)的分布及其數(shù)字特征的基本方法。

(6)理解多維隨機變量及其聯(lián)合分布(聯(lián)合分布函數(shù)、聯(lián)合分布列、聯(lián)合密度函數(shù)),理解隨機向量的數(shù)學期望與協(xié)方差陣;掌握條件分布與條件數(shù)學期望。

(7)掌握多維均勻分布、二維正態(tài)分布,掌握邊際分布(邊際分布函數(shù)、邊際分布列、邊際密度函數(shù)),掌握隨機變量的獨立性; 熟練掌握求多維隨機變量函數(shù)的分布的基本方法;熟練掌握連續(xù)型場合的卷積公式、變量變換法(積商的密度公式);掌握多維隨機變量函數(shù)的期望公式,掌握期望與方差的運算性質(zhì),掌握協(xié)方差與相關(guān)系數(shù)。

(8)了解林德貝格定理的證明。

(9)理解特征函數(shù)及其性質(zhì)、按分布收斂(弱收斂)。

(10)掌握常用分布的特征函數(shù);掌握大數(shù)定律(切比雪夫大數(shù)定理、馬爾可夫大數(shù)定律、辛欽大數(shù)定律);重點掌握依概率收斂和中心極限定理(獨立同分布下的林德貝格—勒維定理、獨立不同分布下的林德貝格定理)。

3、數(shù)理統(tǒng)計部分

考試內(nèi)容:

總體與樣本;統(tǒng)計量及其分布;三大抽樣分布;充分統(tǒng)計量;點估計的概念與無偏性;矩估計及相合性;極大似然估計與矩估計;最小方差無偏估計;區(qū)間估計;假設檢驗的基本思想與概念;單正態(tài)正態(tài)總體參數(shù)假設檢驗;非參數(shù)假設檢驗;單因素方差分析和雙因素方差分析;相關(guān)分析;時間序列分析與預測;統(tǒng)計決策。

考試要點:

(1)理解總體、簡單隨機樣本、統(tǒng)計量的概念,熟練掌握三大抽樣分布并能靈活運用,熟悉幾個重要的統(tǒng)計量;理解充分統(tǒng)計量。

(2)掌握c2分布、t分布和F分布的概念及構(gòu)造方法,熟悉其性質(zhì)。

(3)理解經(jīng)驗分布函數(shù)的概念和性質(zhì)。

(4)熟練掌握參數(shù)點估計(重點掌握矩估計、極大似然估計)和區(qū)間估計(重點掌握單個正態(tài)總體和兩個獨立正態(tài)總體情形)的基本原理和方法;清楚估計量優(yōu)良性的評價標準(會無偏性、有效性和一致性的判斷),會驗證估計量的無偏性。

(5)掌握樣本容量的確定和分配方法。

(6)了解第一類錯誤和第二類錯誤的概念,理解樞軸變量的概念,掌握參數(shù)假設檢驗和非參數(shù)假設檢驗的基本原理和方法。

(7)掌握方差分析的基本原理和方法;掌握單因素和雙因素方差分析的實現(xiàn)和結(jié)果解釋。

(8)掌握相關(guān)分析的基本原理和方法。

(9)了解時間序列的概念,重點掌握時間序列的類型(平穩(wěn)序列和非平穩(wěn)序列);理解時間序列分解模型。

(10)了解時間序列的描述性分析,掌握時間序列的預測程序、預測方法及評估方法。

(11)了解統(tǒng)計決策一般理論和方法(風險型決策、貝葉斯決策、不確定型決策)

4、回歸分析部分

考試內(nèi)容:

相關(guān)關(guān)系和回歸關(guān)系;一元線性回歸模型;多元線性回歸模型;異方差;多重共線性;嶺回歸;主成分回歸與偏最小二乘法;非線性回歸;含定性變量的回歸模型。

考試要點:

(1)了解變量間的關(guān)系、相關(guān)關(guān)系和函數(shù)關(guān)系的差別;了解相關(guān)關(guān)系的描述;掌握相關(guān)系數(shù)的概念、計算與含義。

(2)掌握一元線性回歸模型的估計和檢驗方法;掌握擬合優(yōu)度(判定系數(shù));理解殘差分析在回歸分析中的作用。

(3)掌握多元線性回歸模型的估計和檢驗方法;理解多重判定系數(shù);理解F檢驗和t檢驗的關(guān)系。

(4)理解異方差的概念和產(chǎn)生原因;理解加權(quán)最小二乘法的原理。

(5)理解自相關(guān)性的概念和產(chǎn)生原因。

(5)掌握多重共線性的概念、危害、判別和處理;理解變量選擇和逐步回歸;了解嶺回歸,主成分回歸;掌握偏最小二乘法。

(6)了解非線性回歸,掌握可化為線性回歸的曲線回歸模型的估計、檢驗及其應用;了解含定性變量的回歸模型,掌握自變量含定性變量的回歸模型。

(7)能夠運用回歸分析方法針對實際問題建立回歸模型。

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