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2021年西安财经大学801统计学综合硕士研究生招生考试大纲含参考书目内容如下:
初试考试大纲:
科目代码:801
科目名称:统计学综合。
参考书目一.《概率论与数理统计》(第四版).浙江大学盛骤、谢式千、潘承毅编.高等教育出版社.(占801统计学综合内容的40%)
一、大数定律和中心极限定理
考试内容
切比雪夫大数定律、伯努利大数定律、辛钦大数定律、棣莫弗-拉普拉斯定理、列维-林德伯格定理。
考试要求
1、了解切比雪夫大数定律、伯努利大数定律和辛钦大数定律(独立同分布随机变量序列的大数定律)。
2、了解棣莫弗-拉普拉斯中心极限定理(二项分布以正态分布为极限分布)、列维-林德伯格中心极限定理(独立同分布随机变量序列的中心极限定理),并会用相关定理近似计算有关随机事件的概率。
二、数理统计的基本概念
考试内容
总体、个体、简单随机样本、统计量经验分布函数、样本均值、样本方差和样本矩分布、分位数、正态总体的常用抽样分布。
考试要求
1、了解总体、简单随机样本、统计量、样本均值、样本方差及样本矩的概念。
2、了解产生变量、变量和变量的典型模式;了解标准正态分布、分布、分布和分布的上侧分位数,会查相应的数值表。
3、掌握正态总体的样本均值、样本方差、样本矩的抽样分布。
4、了解经验分布函数的概念和性质。
三、参数估计
考试内容
点估计的概念、估计量和估计值、矩估计法、最大似然估计法。
考试要求
1、了解参数的点估计、估计量与估计值的概念。
2、掌握矩估计法(一阶矩、二阶矩)和最大似然估计法。
四、假设检验
考试内容
1.检验问题的基本要素:第一类错误的概率、第二类错误的概率、检验的功效、功效函数、检验的拒绝域、原假设、备择假设。
2.一个正态总体的期望的检验问题。
3.大样本检验。
4.基于成对数据的检验(t检验)。
5.两个正态总体期望之差的检验。
考试要求
1.理解以下概念:第一、二类错误的概率、检验的功效、功效函数、检验的拒绝域、检验的原假设、备择假设。
2.能给出一个正态总体的期望的检验的拒绝域(包括方差已知、方差未知)。
3.能用大样本方法求拒绝域。
4.能给出基于成对数据的检验问题的拒绝域。
参考书目二:《统计学》 (第七版) ,贾俊平、何晓群、金勇进2018。《统计学导论》(第二版),曾五一,肖红叶.科学出版社.2013。(占801统计学综合内容的60%)
一、导论
1了解统计学的应用领域
2 了解统计学的产生与发展
3理解并灵活掌握统计数据的类型
4理解、掌握统计中的几个基本概念
二、数据的搜集
1了解统计数据的来源
2理解掌握各种调查方法
3了解各种实验方法
4理解数据的误差来源及处理方法
三、数据的图表展示
1了解数据的预处理概念及内容
2理解品质数据的特点及整理与展示方法
3理解、掌握数值型数据的整理与展示方法
4掌握合理使用图表
四、数据的概括性度量
1掌握集中趋势的度量方法并能灵活应用
2掌握离散程度的度量方法并能灵活应用
3了解偏态与峰态的度量
五、概率与概率分布
1了解随机事件及其概率的概念
2理解了解离散型随机变量及其分布并能应用
3掌握连续型随机变量的概率分布
六、统计量及其抽样分布
1掌握统计量的概念
2了解由正态分布导出的几个重要分布
3掌握样本均值的分布与中心极限定理
七、参数估计
1了解并熟练掌握参数估计的基本原理
2掌握一个总体参数的区间估计的原理及计算
3掌握两个总体参数的区间估计原理及计算方法
4掌握样本量的确定方法及计算应用
八、假设检验
1理解假设检验的基本问题
2掌握一个总体参数的检验
3掌握两个总体参数的检验
九、分类数据分析
1理解分类数据与χ2统计量
2了解拟合优度检验方法
3了解列联分析的独立性检验
4了解列联表中的相关测量的各种方法
5了解列联分析中应注意的问题
十、方差分析
1了解方差分析的基本理论和思想、方法
2了解单因素方差分析方法
3了解双因素方差分析思想和方法
十一、一元线性回归
1了解变量间关系的度量的基本内容
2掌握一元线性回归
3了解利用回归方程进行预测
4掌握残差分析思想及方法
十二、多元线性回归
1理解多元线性回归模型的基本思想基本概念
2了解回归方程的拟合优度检验
3了解关于回归模型的显著性检验
4了解多重共线性问题的处理思想和方法
5了解利用回归方程进行预测的思想和方法
6了解变量选择与逐步回归的原理
十三、时间序列分析和预测
1了解时间序列及其基本分解
2掌握时间序列的描述性分析
3掌握时间序列预测的程序
4了解平稳序列的预测
5掌握趋势型序列的预测
6了解复合型序列的分解预测
十四、指数
1理解统计指数的基本问题
2 掌握综合指数的计算
3掌握平均指数的计算
4掌握指数体系的理论级计算方法
5了解几种典型的指数
6了解综合评价指数
十五、统计综合评价
1 了解涉及统计综合评价的基本概念
2 了解评价指标及其权重的确定
3了解数据的预处理
4 了解综合评价模型
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