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分類:2025考研大綱 來源:西安財經大學 2020-12-03 相關院校:西安財經大學
2021年西安財經大學801統計學綜合碩士研究生招生考試大綱含參考書目內容如下:
初試考試大綱:
科目代碼:801
科目名稱:統計學綜合。
參考書目一.《概率論與數理統計》(第四版).浙江大學盛驟、謝式千、潘承毅編.高等教育出版社.(占801統計學綜合內容的40%)
一、大數定律和中心極限定理
考試內容
切比雪夫大數定律、伯努利大數定律、辛欽大數定律、棣莫弗-拉普拉斯定理、列維-林德伯格定理。
考試要求
1、了解切比雪夫大數定律、伯努利大數定律和辛欽大數定律(獨立同分布隨機變量序列的大數定律)。
2、了解棣莫弗-拉普拉斯中心極限定理(二項分布以正態分布為極限分布)、列維-林德伯格中心極限定理(獨立同分布隨機變量序列的中心極限定理),并會用相關定理近似計算有關隨機事件的概率。
二、數理統計的基本概念
考試內容
總體、個體、簡單隨機樣本、統計量經驗分布函數、樣本均值、樣本方差和樣本矩分布、分位數、正態總體的常用抽樣分布。
考試要求
1、了解總體、簡單隨機樣本、統計量、樣本均值、樣本方差及樣本矩的概念。
2、了解產生變量、變量和變量的典型模式;了解標準正態分布、分布、分布和分布的上側分位數,會查相應的數值表。
3、掌握正態總體的樣本均值、樣本方差、樣本矩的抽樣分布。
4、了解經驗分布函數的概念和性質。
三、參數估計
考試內容
點估計的概念、估計量和估計值、矩估計法、最大似然估計法。
考試要求
1、了解參數的點估計、估計量與估計值的概念。
2、掌握矩估計法(一階矩、二階矩)和最大似然估計法。
四、假設檢驗
考試內容
1.檢驗問題的基本要素:第一類錯誤的概率、第二類錯誤的概率、檢驗的功效、功效函數、檢驗的拒絕域、原假設、備擇假設。
2.一個正態總體的期望的檢驗問題。
3.大樣本檢驗。
4.基于成對數據的檢驗(t檢驗)。
5.兩個正態總體期望之差的檢驗。
考試要求
1.理解以下概念:第一、二類錯誤的概率、檢驗的功效、功效函數、檢驗的拒絕域、檢驗的原假設、備擇假設。
2.能給出一個正態總體的期望的檢驗的拒絕域(包括方差已知、方差未知)。
3.能用大樣本方法求拒絕域。
4.能給出基于成對數據的檢驗問題的拒絕域。
參考書目二:《統計學》 (第七版) ,賈俊平、何曉群、金勇進2018。《統計學導論》(第二版),曾五一,肖紅葉.科學出版社.2013。(占801統計學綜合內容的60%)
一、導論
1了解統計學的應用領域
2 了解統計學的產生與發展
3理解并靈活掌握統計數據的類型
4理解、掌握統計中的幾個基本概念
二、數據的搜集
1了解統計數據的來源
2理解掌握各種調查方法
3了解各種實驗方法
4理解數據的誤差來源及處理方法
三、數據的圖表展示
1了解數據的預處理概念及內容
2理解品質數據的特點及整理與展示方法
3理解、掌握數值型數據的整理與展示方法
4掌握合理使用圖表
四、數據的概括性度量
1掌握集中趨勢的度量方法并能靈活應用
2掌握離散程度的度量方法并能靈活應用
3了解偏態與峰態的度量
五、概率與概率分布
1了解隨機事件及其概率的概念
2理解了解離散型隨機變量及其分布并能應用
3掌握連續型隨機變量的概率分布
六、統計量及其抽樣分布
1掌握統計量的概念
2了解由正態分布導出的幾個重要分布
3掌握樣本均值的分布與中心極限定理
七、參數估計
1了解并熟練掌握參數估計的基本原理
2掌握一個總體參數的區間估計的原理及計算
3掌握兩個總體參數的區間估計原理及計算方法
4掌握樣本量的確定方法及計算應用
八、假設檢驗
1理解假設檢驗的基本問題
2掌握一個總體參數的檢驗
3掌握兩個總體參數的檢驗
九、分類數據分析
1理解分類數據與χ2統計量
2了解擬合優度檢驗方法
3了解列聯分析的獨立性檢驗
4了解列聯表中的相關測量的各種方法
5了解列聯分析中應注意的問題
十、方差分析
1了解方差分析的基本理論和思想、方法
2了解單因素方差分析方法
3了解雙因素方差分析思想和方法
十一、一元線性回歸
1了解變量間關系的度量的基本內容
2掌握一元線性回歸
3了解利用回歸方程進行預測
4掌握殘差分析思想及方法
十二、多元線性回歸
1理解多元線性回歸模型的基本思想基本概念
2了解回歸方程的擬合優度檢驗
3了解關于回歸模型的顯著性檢驗
4了解多重共線性問題的處理思想和方法
5了解利用回歸方程進行預測的思想和方法
6了解變量選擇與逐步回歸的原理
十三、時間序列分析和預測
1了解時間序列及其基本分解
2掌握時間序列的描述性分析
3掌握時間序列預測的程序
4了解平穩序列的預測
5掌握趨勢型序列的預測
6了解復合型序列的分解預測
十四、指數
1理解統計指數的基本問題
2 掌握綜合指數的計算
3掌握平均指數的計算
4掌握指數體系的理論級計算方法
5了解幾種典型的指數
6了解綜合評價指數
十五、統計綜合評價
1 了解涉及統計綜合評價的基本概念
2 了解評價指標及其權重的確定
3了解數據的預處理
4 了解綜合評價模型
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