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2019年深圳大學432統計學考研初試大綱
本考試科目適合數學與統計學院、經濟學院應用統計專碩招生考試。
以下部分為數學與統計學院考試大綱
一、考試性質
全國碩士研究生入學統一考試應用統計碩士專業學位《統計學》考試是為高等院校和科研院所招收應用統計碩士生設置的具有選拔性質的考試科目。其目的是科學、公平、有效地測試考生是否具備攻讀應用統計專業碩士所必須的基本素質、一般能力和培養潛能，選拔具有發展潛力的優秀人才入學，為國家的經濟建設培養具有良好職業道德、法制觀念和國際視野、具有較強分析與解決實際問題能力的高層次、應用型、復合型的統計專業人才。
二、考試要求
測試考生是否掌握數據處收集、處理和分析的基本方法，概率論基本知識，具有運用統計方法解決實際問題的基本能力。
三、考試方式與分值(總分為150分)
本科目考試題型有
選擇題(25個，每小題2分，共50分)
簡答(4個，每小題10分，共40分)
分析題(2個，每小題15分，共30分)
計算題(2個，每小題15分，共30分)
題型與題目個數可以視情況微調。
四、考試內容
第一部分統計學
1.調查的組織和實施。
2.概率抽樣與非概率抽樣。
3.數據的預處理。
4.用圖表展示定性數據。
5.用圖表展示定量數據。
6.用統計量描述數據的水平：平均數、中位數、分位數和眾數。
7.用統計量描述數據的差異：極差、標準差、樣本方差。
8.參數估計的基本原理。
9.一個總體和兩個總體參數的區間估計。
10.樣本量的確定。
11.假設檢驗的基本原理。
12.一個總體和兩個總體參數的檢驗。
13.方差分析的基本原理。
14.單因子和雙因子方差分析的實現和結果解釋。
15.變量間的關系;相關關系和函數關系的差別。
16.一元線性回歸的估計和檢驗。
17.用殘差檢驗模型的假定。
18.多元線性回歸模型。
19.多元線性回歸的擬合優度和顯著性檢驗。
20.多重共線性現象。
21.時間序列的組成要素。
22.時間序列的預測方法。
第二部分概率論基礎
1.事件及關系和運算
2.事件的概率
3.條件概率和全概公式
4.隨機變量的定義
5.離散型隨機變量的分布列和分布函數;離散型均勻分布、二項分布和泊松分布
6.連續型隨機變量的概率密度函數和分布函數;均勻分布、正態分布和指數分布
7.隨機變量的期望與方差
8.隨機變量函數的期望與方差
建議參考以下教材：
1.《統計學導論(第二版)》曾五一、肖紅葉主編，科學出版社，2016.
2.《統計學(第六版)》，賈俊平主編，中國人民大學出版社，2015.
3.統計推斷(翻譯版，原書第2版)，Casella,G.andBerger,R.L.著;張忠占，傅鶯鶯譯.機械工業出版社.
以下部分為經濟學院考試大綱
一、考查目標
全國碩士研究生入學統一考試應用統計碩士專業學位《統計學》考試是為高等院校和科研院所招收應用統計碩士生而設置的具有選拔性質的考試科目。其目的是科學、公平、有效地測試考生是否具備攻讀應用統計專業碩士所必須的基本素質、一般能力和培養潛能，以利用為國家的經濟建設培養具有良好職業道德、法制觀念、國際視野、及較強分析與解決實際問題能力的高層次、應用型、復合型的統計專業人才。使培養對象面向工程技術、經濟、金融、社會、管理、公共衛生、醫藥、生命科學、公共安全、環境、資源、生態等領域的重大應用統計問題。
二、考試要求
測試考生是否掌握數據處收集、處理和分析的基本方法，概率論基本知識，具有運用統計方法解決實際問題的基本能力。
三、考試形式及試卷結構
(一)試卷滿分
試卷滿分為150分。
(二)答題方式
答題方式為閉卷、筆試。
(三)試卷內容與題型結構
單項選擇題(25題，每小題2分，共50分)
簡答題(4題，每小題10分，共40分)
計算與分析題(4題，每150分，共60分)
題型與題目個數可以視情況微調。
四、考查內容
(一)、統計學
1.調查的組織和實施。
2.概率抽樣與非概率抽樣。
3.數據的預處理。
4.用圖表展示定性數據。
5.用圖表展示定量數據。
6.用統計量描述數據的水平：平均數、中位數、分位數和眾數。
7.用統計量描述數據的差異：極差、標準差、樣本方差。
8.參數估計的基本原理。
9.一個總體和兩個總體參數的區間估計。
10.樣本量的確定。
11.假設檢驗的基本原理。
12.一個總體和兩個總體參數的檢驗。
13.方差分析的基本原理。
14.單因子和雙因子方差分析的實現和結果解釋。
15.變量間的關系;相關關系和函數關系的差別。
16.一元線性回歸的估計和檢驗。
17.用殘差檢驗模型的假定。
18.多元線性回歸模型。
19.多元線性回歸的擬合優度和顯著性檢驗。
20.多重共線性現象。
21.時間序列的組成要素。
22.時間序列的預測方法。
(二)、概率論
1.事件及關系和運算。
2.事件的概率。
3.條件概率和全概率公式。
4.隨機變量的定義。
5.離散型隨機變量的分布列和分布函數;離散型均勻分布、二項分布和泊松分布。
6.連續型隨機變量的概率密度函數和分布函數;均勻分布、正態分布和指數分布。
7.隨機變量的期望與方差。
8.隨機變量函數的期望與方差。
五、參考書目
[1]《統計學》(第六版)，賈俊平、何曉群、金勇進主編，中國人民大學出版社，2015.
[2]《統計學》(第六版)，賈俊平主編，中國人民大學出版社，2016.
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