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          2021年西安交通大學718應用統計學考研參考書目及考試大綱

          分類:2025考研大綱 來源:西安交通大學研究生招生信息網 2021-01-28 相關院校:西安交通大學

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          從西安交通大學研究生招生信息網獲悉,2021年全國碩士研究生招生考試西安交通大學718應用統計學參考書目及考試大綱公布,內容如下:

          《應用統計學》考試大綱

          一、試卷滿分及考試時間

          試卷滿分為150分,考試時間為180分鐘

          二、試卷題型結構

          單項選擇題:20小題,每小題2分,共40分

          簡答題:6小題,每小題約5分,共30分

          解答題:7小題,共80分

          注:最終結構由于微調,可能與上面所列結果有略微差別。

          三、需掌握知識點

          1、什么是統計學?

          • 統計學基本概念(總體和樣本;參數和統計量)

          • 統計數據分類(截面數據和時間序列數據;定類、定序、定距、定比數據及其圖形展示)

          2、數據收集方法

          • 原始數據和二手數據

          • 概率和非概率抽樣:概念、主要方法及其原理

          • 抽樣誤差概念

          • 非抽樣誤差概念、主要類型

          • 問卷調查的自填式、面訪式、電話訪談方式

          • 實驗研究原理、基本要素

          3、用統計量描述數據

          • 眾數、中位數、均值概念和區別;偏態分布下,連續變量的3個度量比較

          • 算術均值和幾何均值計算

          • 極差概念和計算、離散系數概念和計算

          • 總體和樣本方差和標準差計算

          • 偏態和峰度的概念、右偏與左偏的判斷

          4、概率分布

          • 離散型概率分布(均勻分布、二項分布)及相關概率運算

          • 離散型隨機變量期望值和方差計算

          • 連續型隨機變量概率密度概念及相關運算

          • 正態分布概念、概率密度公式、曲線圖、標準正態分布、常用概率所對應的隨機變量值

          5、統計量和抽樣分布

          • 樣本均值、方差等常用統計量

          • 卡方分布概念、曲線形式、相關特征(均值、方差、加和等)

          • t分布概念、曲線形式及與正態分布區別

          • F分布概念、曲線形式

          • 樣本均值分布和中心極限定理

          • 大樣本判斷標準

          6、參數估計

          • 點估計和區間估計概念

          • 評判點估計量好壞的三個標準

          • 大樣本和小樣本總體均值和均值之差、總體方差和方差之比的點估計和區間估計

          • 大樣本和小樣本總體比例的點估計和區間估計

          7、假設檢驗

          • 原假設和備擇假設概念

          • 兩類錯誤概念;控制兩類錯誤發生的方法

          • 單側和雙側檢驗;顯著性水平

          • 均值及均值之差檢驗;比例及比例之差檢驗;方差及方差之比檢驗

          8、分類數據分析

          • 一個類別變量的擬合優度檢驗計算

          • 兩個類別變量的獨立性檢驗計算

          • 應用χ2檢驗應注意的問題

          • 兩個類別變量的關聯性度量指標

          9、方差分析

          • 方差分析基本思想和原理

          • 單因素、無交互作用的雙因素及有交互作用的雙因素方差分析原理、數學模型、模型假定及其檢驗、計算

          • 多重比較概念及兩種方法區別

          • 實驗設計基本概念和思想

          10、一元線性回歸

          • 相關關系概念及計算

          • 回歸模型及其參數的最小二乘估計計算

          • 回歸直線的擬合優度計算

          • 回歸方程的顯著性檢驗

          • 利用回歸方程進行預測的原理和含義

          • 模型假定檢驗的概念及圖示法判別

          11、多元線性回歸

          • 多元線性回歸模型及參數估計原理(不要求掌握具體計算)

          • 擬合優度和顯著性檢驗計算

          • 多重共線性概念、識別及其處理

          • 多元線性回歸中變量選擇原理

          12、時間序列分析初步

          • 時間序列成分

          • 平穩時間序列概念、預測方法

          • 趨勢序列概念、預測方法

          • 含季節成分時間序列的概念、分解和預測

          13、指數

          • 指數概念

          • 簡單指數和加權指數

          • 居民消費價格指數概念、計算原理

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