首都经济贸易大学硕士研究生入学考试初试《统计学》432考试大纲

  第一部分 考试说明

  一、考试目的

  本课程以理解统计思想为根本、讲授现代统计方法为手段,以使学生掌握收集、分析、解释数据等统计方法为目的。该考试科目主要考察考生是否扎实掌握统计学中的基本概念、基本原理、基本技能,正确体会和理解统计学的基本思想。注重考查考生应用统计学的知识和技能分析问题的能力。

  二、考试范围

  统计学的概念、统计数据、统计调查、数据的统计描述及展示、抽样分布、参数估计、假设检验、方差分析、相关分析、回归分析、主成分与因子分析、列联分析、聚类分析、时间序列与预测。

  三、考试基本要求

  掌握统计学基本概念、理解考试范围内各种统计方法的统计思想及统计软件的实现,能够应用所学统计知识分析实际问题。

  四、考试形式与试卷结构

  (一)答卷方式:闭卷,笔试

  (二)答题时间:180分钟

  (三)满分:150分

  (四)各部分内容考查比例:

  统计学基本概念,占30%-40%;统计学基本方法及其统计思想,占40%-50%;应用统计知识分析实际问题,占比10%-20%。

  掌握的部分:60%

  需要熟悉的部分:20%-30%

  需要了解的部分:10%-20%

  (五)题型及分值

  考试题型主要有名词解释、简答题、计算分析题、论述题,其中名词解释20分,简答题40分,计算分析题60分,论述题30分。

  五、参考书目(可以不指定参考书目,但大纲内容须足够详尽)

  (1)马立平,张玉春,统计学原理,电子工业出版社,2018.

  (2)贾俊平,何晓群,金勇进,统计学(第6版),中国人民大学出版社,2015.

  第二部分 考试内容

  (一) 统计学与统计数据

  考试内容:统计学的性质、研究对象;数据的计量尺度;数据的类型;.统计规律

  考试要求:了解统计学产生与发展的历程和统计学的研究方法;理解统计学的研究对象;掌握和应用统计数据的计量尺度和统计数据的类型。

  (二) 统计数据收集的方法与数据质量

  考试内容:数据的间接来源;.数据的直接来源;抽样调查;普查;问卷设计;统计数据的误差。

  考试要求:了解数据的两个来源,理解问卷编制的基本技术,掌握数据的误差,能够针对一定的问题编制调查问卷。

  (三) 数据的图标展示

  考试内容:统计分组;定性数据的频数分布表;定性数据的统计图示;定量数据的频数分布表;定量数据的统计图示。

  考试要求:了解定性数据的图表制作,定量数据的分组、不同图表的制作、理解,图表的应用范围,掌握不同类型数据的图表的使用,能正确运用统计图表分析实际问题。

  (四) 数据的统计量描述

  考试内容:集中趋势的测度;平均数;中位数;众数;算术平均数、中位数和众数的关系;数据离散程度的测度;极差与四分位差;方差与标准差;离散系数。

  考试要求:了解各统计量的概念、计算公式等,理解各概念间的关系,掌握不同的计算公式使用,能正确运用所学统计量分析问题。

  (五) 概率抽样与抽样分布

  考试内容:概率抽样的基本概念;简单随机抽样;分层抽样;等距抽样;整群抽样;多阶段抽样;总体分布;样本分布;抽样分布;中心极限定理;样本均值的抽样分布;样本比例的抽样分布;分布;分布;分布。

  考试要求:掌握各种抽样调查、抽样分布和均值抽样分布,理解主要的几种抽样分布的形式。

  (六) 参数估计

  考试内容:抽样推断及其基本概念;评价估计量的标准;点估计与区间估计;参数估计的原理;一个总体均值的区间估计;一个总体比例的区间估计;两个总体均值之差的区间估计;两个总体比例之差的区间估计;样本量的确定。

  考试要求:了解估计量、估计值的基本概念,准确理解置信区间、置信水平的概念,理解参数估计的基本思路,掌握不同参数的估计方法和样本容量的确定方法,能正确运用参数估计的方法分析实际问题。能够掌握基本统计软件的参数估计操作方法。

  (七) 假设检验

  考试内容:假设检验的基本概念;假设检验的基本步骤;假设检验的两类错误;假设检验结论的准确解读;总体均值的假设检验;总体比例的假设检验;两个总体均值之差的检验;两个总体比例之差的假设检验。

  考试要求:了解假设检验的基本思路,掌握不同参数的检验方法,能正确运用参数假设检验的方法分析实际问题。能够掌握基本统计软件的假设检验操作方法。

  (八) 方差分析

  考试内容:方差分析的原理;方差分析的基本概念;方差分析的种类;方差分析的结果解释;多因子方差分析。

  考试要求:理解方差分析的基本思路,掌握单因素、双因素方差分析的基本方法,能正确运用方差分析的方法分析实际问题。能够掌握基本统计软件的方差分析操作方法。

  (九) 相关与回归分析

  考试内容:相关关系;Pearson相关系数;Spearman秩相关系数;Kendall相关系数;线性回归模型;模型参数估计;回归系数的含义;回归方程的评价与检验;利用回归方程进行预测。

  考试要求:理解各种相关系数的适用场合,理解最小平方法的基本思路,掌握回归方程的估计方法、检验方法和评价方法,能正确运用相关与回归分析的方法分析实际问题。能够掌握基本统计软件的相关与回归分析操作方法。

  (十) 列联分析与聚类分析

  考试内容:列联表的分析基本原理;卡方分布;卡方检验;列联表中的相关测量;卡方分布的期望值准则;聚类分析的基本思想;聚类的两种类型:R型聚类和Q型聚类;点间距离的几种度量方法:欧式距离、统计距离、相似系数的含义及计算方法;K均值聚类法的方法;分层聚类的方法。

  考试要求:了解各种距离的设计,理解列联分析的适用场合,掌握列联分析和聚类分析的操作方法,能正确运用列联分析和聚类分析的方法分析实际问题。

  (十一) 时间序列分析与预测

  考试内容:时间序列及其基本种类;时间序列的动态分析指标;时间数列的构成要素;长期趋势、季节变动、循环变动、随机变动;时间数列的修匀;长期趋势模型的建立;季节指数的计算。

  考试要求:了解时间序列的概念及其构成要素,理解时间序列的各种动态分析指标,掌握时间序列的长期趋势分析方法和季节指数的计算。

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