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2024年杭州電子科技大學(xué)非全日制研究生招生考試《統(tǒng)計(jì)學(xué)》考試大綱

  I 考查目標(biāo)

  《統(tǒng)計(jì)學(xué)》是為招收全日制應(yīng)用統(tǒng)計(jì)碩士專業(yè)學(xué)位研究生所設(shè)置的具有選拔性質(zhì)的基礎(chǔ)課考試科目。其目的是考查學(xué)生掌握的統(tǒng)計(jì)學(xué)理論與應(yīng)用能力,考試要求是測試考生掌握數(shù)據(jù)收集、處理和分析的一些基本統(tǒng)計(jì)方法。

  具體來說。要求考生:

  1. 掌握數(shù)據(jù)收集和處理的基本方法。

  2. 掌握數(shù)據(jù)分析的基本原理和方法。

  3. 掌握基本的概率論知識。

  4. 具有運(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。

  II 考試形式和試卷結(jié)構(gòu)

  一、 考試形式

  本科目滿分為150分。答題方式為閉卷、筆試。

  二、試卷內(nèi)容與題型結(jié)構(gòu)

  統(tǒng)計(jì)學(xué) 120分,有以下三種題型:

  單項(xiàng)選擇題 25題,每小題2分,共50分

  簡答題 3題,每小題10分,共30分

  計(jì)算與分析題 2題,每小題20分,共40分

  概率論 30分,有以下三種題型:

  單項(xiàng)選擇題 5題,每小題2分,共10分

  簡答題 1題,每小題10分,共10分

  計(jì)算與分析題 1題,每小題10分,共10分

  III 考查內(nèi)容

  一、 統(tǒng)計(jì)學(xué)

  1. 統(tǒng)計(jì)學(xué)的基本概念;

  2. 統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)的類型;

  3. 調(diào)查的組織和實(shí)施;

  4. 概率抽樣與非概率抽樣;

  5. 數(shù)據(jù)的預(yù)處理;

  6. 用圖表展示定性數(shù)據(jù);

  7. 用圖表展示定量數(shù)據(jù);

  8. 用統(tǒng)計(jì)量描述數(shù)據(jù)的水平:平均數(shù)、中位數(shù)、分位數(shù)和眾數(shù);

  9. 用統(tǒng)計(jì)量描述數(shù)據(jù)的差異:極差、標(biāo)準(zhǔn)差、樣本方差、標(biāo)準(zhǔn)差系數(shù);

  10. 標(biāo)準(zhǔn)差的應(yīng)用:Z分?jǐn)?shù),經(jīng)驗(yàn)法則;

  11. 參數(shù)估計(jì)的基本原理;

  12. 一個(gè)總體和兩個(gè)總體參數(shù)的區(qū)間估計(jì);

  13. 樣本量的確定;

  14. 假設(shè)檢驗(yàn)的基本原理;

  15. 一個(gè)總體和兩個(gè)總體參數(shù)的檢驗(yàn);

  16. 方差分析的基本原理;

  17. 單因子和雙因子方差分析的實(shí)現(xiàn)和結(jié)果解釋;

  18. 變量間的關(guān)系,相關(guān)關(guān)系和函數(shù)關(guān)系的差別;

  19. 一元線性回歸的估計(jì)和檢驗(yàn);

  20. 用殘差檢驗(yàn)?zāi)P偷募俣?

  21. 多元線性回歸模型;

  22. 多元線性回歸的擬合優(yōu)度和顯著性檢驗(yàn);

  23. 多重共線性現(xiàn)象;

  24. 時(shí)間序列的組成要素;

  25. 時(shí)間序列的預(yù)測方法。

  二、 概率論

  1. 事件及關(guān)系和運(yùn)算;

  2. 事件的概率;

  3. 條件概率和全概率公式;

  4. 隨機(jī)變量的定義;

  5. 離散型隨機(jī)變量的分布列和分布函數(shù);離散型均勻分布、二項(xiàng)分布和泊松分布;

  6. 連續(xù)型隨機(jī)變量的概率密度函數(shù)和分布函數(shù);均勻分布、正態(tài)分布和指數(shù)分布;

  7. 隨機(jī)變量的期望與方差;

  8. 隨機(jī)變量函數(shù)的期望與方差。

  IV 參考教材

  1. 《統(tǒng)計(jì)學(xué)》(第二版),葉仁道、劉干、薛潔等主編,西安電子科技大學(xué)出版社,2023

  2. 《概率論與數(shù)理統(tǒng)計(jì)》(第五版),盛驟等編,高等教育出版社,2020

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