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2026年硕士研究生入学初试自命题科目考试大纲
命题学院:数学与统计学院 考试科目名称:统计学
科目说明:(考试用具要求)
一、考试基本要求
《统计学》主要考核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。具体要求考生:
(一)掌握统计学基本概念。
(二)掌握统计学的基本方法、思想与技巧。
(三)掌握数据收集和处理的基本分方法。
(四)初步具备应用统计分析、统计推断和统计预测等知识解决实际问题能力。
二、考试内容和考试要求
(一) 统计学与统计数据
考试内容:统计学的学科属性、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、统计学基本概念和统计数据的类型。
(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;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;非概率抽样;数据收集的基本方法;普查;统计数据的误差。
考试要求:本部分均是理解和掌握的内容。
(三) 数据的图表展示
考试内容:数据的预处理;品质数据的整理与展示;数值型数据的整理与展示;合理使用图表。
考试要求:掌握数据预处理的基本流程,掌握品质数据、数值型数据的整理与展示的基本知识点并懂得应用,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。能够掌握基本统计软件的图表分析操作方法。
(四) 数据的概括性度量
考试内容:集中趋势的度量;平均数;中位数;众数;算术平均数、中位数和众数的关系;数据离散程度的度量;极差与四分位差;方差与标准差;离散系数。
考试要求:了解各种度量的概念、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,能正确运用所学的度量进行统计数据描述。能够掌握基本统计软件的概况性度量操作方法。
(五)概率与概率分布
考试内容:随机事件及其概率;概率的性质与运算法则;离散型随机变量及其分布;连续性随机变量的概率分布。
考试要求:本部分均是理解和掌握的内容。
(六) 统计量及其抽样分布
考试内容:统计量;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;三大抽样分布:卡方分布、t 分布、F 分布。
考试要求:掌握几种常见的统计量、抽样分布和均值抽样分布,理解三大抽样分布的随机变量形式及其基本的性质,理解并懂得运用中心极限定理。
(七) 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;一个总体方差的区间估计。
考试要求:理解估计量、估计值的基本概念,准确理解置信区间、置信水平的概念及应用,理解参数估计的基本思路,掌握不同参数的估计方法和基本的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。
(八)假设检验
考试内容: 假设检验的基本问题、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;单个总体均值的假设检验;单个总体方差的假设检验。
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,掌握检验结果的正确解释,能正确运用参数假设检验的方法分析实际问题。了解两个总体的参数检验,了解基本统计软件的假设检验操作方法。
(九)方差分析
考试内容:方差分析的基本思想和原理;方差分析的基本概念;方差分析的分类;方差分析的结果解释;单因子方差分析。
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。
(十)一元线性回归
考试内容:变量间关系的度量;一元线性回归;利用回归方程进行预测。
考试要求:了解变量间的关系;掌握相关关系的描述与测度、相关关系的显著性检验;掌握一元线性回归模型、参数的最小二乘估计;理解并掌握基本的回归直线的拟合优度、显著性检验,掌握回归方程预测的基本知识。能够掌握基本统计软件的回归分析操作方法,了解残差分析。
三、考试形式和试卷结构
(一)考试时间与答题方式
答题方式为闭卷、笔试。
考试时间为180分钟。
试卷由试题和答题纸组成。答案必须写在答题纸相应的位置上。
(二)试卷满分及考查内容分数分配
试卷满分为150分。其中统计学基本概念、基本知识,占 20%-40%;统计学经典方法及其统计思想,占 40%-50%;应用统计知识分析实际问题,占比 10%-30%。
(三)试卷题型比例
1.填空题8题,每小题4分,共32分;
2.选择题6题,每小题3分,共18分。
3.简答题5题,每小题6分,共30分。
4.应用计算题5题,共70分。
四、参考书目
贾俊平,何晓群,金勇进,统计学(第6版或第7版),北京:中国人民大学出版社. (有学习指导教材)。
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