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2024年青島理工大學(xué)非全日制研究生招生考試《統(tǒng)計學(xué)》考試大綱

  一、考試性質(zhì)

  要求考生掌握統(tǒng)計學(xué)的基本原理,掌握數(shù)據(jù)收集和處理的基本分析方法,具備運用統(tǒng)計方法分析數(shù)據(jù)和解釋數(shù)據(jù)的基本能力。

  二、考試目的與內(nèi)容

  考生應(yīng)系統(tǒng)地掌握各種統(tǒng)計方法,并理解各種統(tǒng)計方法中所包含的統(tǒng)計思想;掌握各種統(tǒng)計方法的不同特點、應(yīng)用條件及適用場合;能夠運用統(tǒng)計方法分析和解決實際問題的能力;能夠熟練應(yīng)用常用統(tǒng)計軟件進行統(tǒng)計計算和分析。具體要求考生掌握以下內(nèi)容:

  (一)導(dǎo)論

  1. 了解統(tǒng)計學(xué)的應(yīng)用領(lǐng)域;

  2. 熟悉數(shù)據(jù)的分類;

  3. 熟悉統(tǒng)計學(xué)中的基本概念,如總體、個體、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)計誤差的主要來源

  3. 了解統(tǒng)計數(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)計圖。

  (四)數(shù)據(jù)的概括性度量

  1. 熟練掌握幾個概念: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)與運算法則;

  2. 熟悉常見的幾類隨機變量分布,如均勻分布、正態(tài)分布、泊松分布、幾何分布、伯努利

  分布、二項分布、多項分布、t 分布、F 分布、卡方分布等。

  (六)統(tǒng)計量及其抽樣分布

  1. 了解統(tǒng)計量、充分統(tǒng)計量、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

  1. 熟悉點估計、區(qū)間估計;

  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、總體比例的區(qū)間估計以及總體方差的區(qū)間估計。

  (八)假設(shè)檢驗

  1. 熟悉假設(shè)檢驗的基本原理;

  2. 了解一類錯誤和二類錯誤;

  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)表的獨立性檢驗;

  2. 了解卡方統(tǒng)計量;

  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)計關(guān)系

  2. 熟悉散點圖的作用

  3. 熟悉常見相關(guān)系數(shù)計算方法及其應(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) 時間序列分析和預(yù)測

  1. 了解平穩(wěn)時間序列、非平穩(wěn)時間序列的概念;

  2. 了解時間序列的分解;

  3. 熟悉平穩(wěn)時間序列的預(yù)測過程;

  4. 了解趨勢型、季節(jié)型時間序列的預(yù)測。

  (十五) 指數(shù)

  1. 熟悉拉氏指數(shù)、帕氏指數(shù)的概念;

  2. 熟悉常見的幾種價格指數(shù),如消費者價格指數(shù)、生產(chǎn)者價格指數(shù)、GDP 平減指數(shù)等。

  三、考試要求

  本試卷為閉卷筆試考試,滿分為150分,考試時間為180分鐘。

  試卷結(jié)構(gòu)

  1:選擇題或填空題(約20分)

  2:簡答題(約50分)

  3:計算題、分析題(約80分)

  參考書目:《統(tǒng)計學(xué)》(第7版)賈俊平主編,中國人民大學(xué)出版社 2018年。

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