2021 碩士研究生入學(xué)考試大綱
考試科目名稱：統(tǒng)計(jì)學(xué)
一、 考試要求
要求考生掌握統(tǒng)計(jì)學(xué)的基本原理，掌握數(shù)據(jù)收集和處理的基本分析方法，具備運(yùn)用統(tǒng)計(jì)方法分析數(shù)據(jù)和解釋數(shù)據(jù)的基本能力。 二、考試內(nèi)容
（一）導(dǎo)論
1. 了解統(tǒng)計(jì)學(xué)的應(yīng)用領(lǐng)域；
2. 熟悉數(shù)據(jù)的分類；
3. 熟悉統(tǒng)計(jì)學(xué)中的基本概念，如總體、個(gè)體、樣本、變量等。
（二）數(shù)據(jù)的搜集
1. 熟悉幾種常見的調(diào)查方法
2. 了解統(tǒng)計(jì)誤差的主要來源
3. 了解統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)的質(zhì)量要求
（三）數(shù)據(jù)的圖表展示
熟悉各類統(tǒng)計(jì)圖。
（四）數(shù)據(jù)的概括性度量
1. 熟練掌握幾個(gè)概念：眾數(shù)、中位數(shù)、平均數(shù)、四分位數(shù)、離散系數(shù)等；
2. 熟悉適用于不同類型數(shù)據(jù)的概括性度量；
（五）概率與概率分布
1. 熟悉概率的性質(zhì)與運(yùn)算法則；
2. 熟悉常見的幾類隨機(jī)變量分布，如均勻分布、正態(tài)分布、泊松分布、幾何分布、伯努利分布、二項(xiàng)分布、多項(xiàng)分布、t 分布、F 分布、卡方分布等。
（六）統(tǒng)計(jì)量及其抽樣分布
1. 了解統(tǒng)計(jì)量、充分統(tǒng)計(jì)量、抽樣分布的概念；
2. 熟悉樣本均值的分布、樣本方差的分布。
（七）參數(shù)估計(jì)
1. 熟悉點(diǎn)估計(jì)、區(qū)間估計(jì)；
2. 了解置信區(qū)間的構(gòu)造方法；
3. 熟悉總體均值的區(qū)間估計(jì)、總體比例的區(qū)間估計(jì)以及總體方差的區(qū)間估計(jì)。
（八）假設(shè)檢驗(yàn)
1. 熟悉假設(shè)檢驗(yàn)的基本原理；
2. 了解一類錯(cuò)誤和二類錯(cuò)誤；
3. 了解 p 值、拒絕域等概念。
（九）分類數(shù)據(jù)分析
1. 熟悉列聯(lián)表的獨(dú)立性檢驗(yàn)；
2. 了解卡方統(tǒng)計(jì)量；
3. 了解列聯(lián)表中的相關(guān)測量。
（十）方差分析
1. 了解方差分析的使用范圍；
2. 熟悉單因素方差分析和雙因素方差分析。
（十一）相關(guān)分析
1. 了解數(shù)據(jù)之間的統(tǒng)計(jì)關(guān)系
2. 熟悉散點(diǎn)圖的作用
3. 熟悉常見相關(guān)系數(shù)計(jì)算方法及其應(yīng)用
（十二） 一元線性回歸
1. 了解變量間關(guān)系的度量；
2. 熟練運(yùn)用一元線性回歸。
（十三） 多元線性回歸
1. 熟悉多元線性回歸模型中擬合優(yōu)度、顯著性檢驗(yàn)等概念；
2. 熟悉多元線性回歸中出現(xiàn)的違反經(jīng)典假設(shè)的情形，包括多重共線
性、自相關(guān)、異方差等。
（十四） 時(shí)間序列分析和預(yù)測
1. 了解平穩(wěn)時(shí)間序列、非平穩(wěn)時(shí)間序列的概念；
2. 了解時(shí)間序列的分解；
3. 熟悉平穩(wěn)時(shí)間序列的預(yù)測過程；
4. 了解趨勢型、季節(jié)型時(shí)間序列的預(yù)測。
（十五） 指數(shù)
1. 熟悉拉氏指數(shù)、帕氏指數(shù)的概念；
2. 熟悉常見的幾種價(jià)格指數(shù)，如消費(fèi)者價(jià)格指數(shù)、生產(chǎn)者價(jià)格指數(shù)、GDP 平減指數(shù)等。 三、試卷結(jié)構(gòu)
（一） 考試時(shí)間：180 分鐘，滿分：150 分
（二） 題型結(jié)構(gòu)
1:選擇題(約 20 分)
2:簡答題(約 50 分)
3:計(jì)算和分析題(約 80 分)
四、參考書目
1. 《統(tǒng)計(jì)學(xué)》，賈俊平主編，中國人民大學(xué)出版社，2015 年 1 月，第六版．
2. 《統(tǒng)計(jì)學(xué)》學(xué)習(xí)指導(dǎo)書，賈俊平主編，中國人民大學(xué)出版社，2015 年 1 月，第六版．
原文標(biāo)題：2021年碩士研究生初試自命題科目考試大綱
原文鏈接：http://zs.gs.upc.edu.cn/2020/0916/c10708a316417/page.htm
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