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时间:2020-07-2718:30:30
全国各省市院校2020年硕士研究生考试大纲汇总(持续更新中)》》》
2020年全国硕士研究生入学考试命题标准大纲已于7月8日正式公布,接下来全国各研招院校将陆续发布2020考研专业课大纲 。以下是三人行考研网小编整理的“2020年首都经济贸易大学硕士研究生考试702《统计学应用基础》专业课自命题考试大纲”相关内容 ,以供各位考生参考。
首都经济贸易大学
硕士研究生入学考试702《统计学》考试大纲
第一部分考试说明
一 、考试目的
统计学要求考生掌握统计学的基本原理,掌握数据收集和处理的基本分析方法,具备运用统计方法分析数据和解释数据的基本能力。考试的目的是选拔具备基本素质和培养潜质的学术型硕士 ,为国家培养具有较强分析和解决问题能力的高层次、应用型、复合型管理类专业人才 。
二 、考试范围
考试范围涉及统计学原理、社会调查方法以及统计模型与分析三个部分。
三、考试基本要求
要求考生掌握统计学的基本原理,掌握数据收集和处理的基本分析方法,具备运用统计方法分析数据和解释数据的基本能力。
四 、考试形式与试卷结构
(一)答卷方式:闭卷 ,笔试
(二)答题时间:180分钟
(三)各部分内容考查比例:1.统计学原理(50%)
2.社会调查方法(10%)
3.统计模型及分析(40%)
(四)题型及分值
试卷满分为150分,设三种题型,各类题型分值如下:
1.选择题20分(10小题,每小题2分)
2.简答题50分(2小题 ,每小题25分)
3.计算和分析题80分(4小题,每小题20分)五、参考书目
贾俊平.《统计学》(第六版),中国人民大学出版社 ,2015
第二部分考试内容
(一)导论
1.了解统计学的应用领域;
2.熟悉数据的分类;
3.熟悉统计学中的基本概念,如总体、个体、样本 、变量等 。
(二)数据的搜集
1.熟悉几种常见的调查方法
2.了解统计误差的主要来源
3.了解统计数据的质量要求
(三)数据的图表展示熟悉各类统计图。
(四)数据的概括性度量
1.熟练掌握几个概念:众数、中位数、平均数 、四分位数、离散系数等;
2.熟悉适用于不同类型数据的概括性度量;
(五)概率与概率分布
1.熟悉概率的性质与运算法则;
2.熟悉常见的几类随机变量分布,如均匀分布、正态分布 、泊松分布、几何分布、伯努利分布 、二项分布、多项分布、t分布 、F分布、&chi2分布等。
(六)统计量及其抽样分布
1.了解统计量、充分统计量、抽样分布的概念;
2.熟悉样本均值的分布 、样本方差的分布。
(七)参数估计
1.熟悉点估计、区间估计;
2.了解置信区间的构造方法;
3.熟悉总体均值的区间估计、总体比例的区间估计以及总体方差的区间估计 。
(八)假设检验
1.熟悉假设检验的基本原理;
2.了解一类错误和二类错误;
3.了解p值 、拒绝域等概念。
(九)分类数据分析
1.熟悉列联表的独立性检验;
2.了解&chi2统计量;
3.了解列联表中的相关测量。
(十)方差分析
1.了解方差分析的使用范围;
2.熟悉单因素方差分析和双因素方差分析 。
(十一)相关分析
1.了解数据之间的统计关系
2.熟悉散点图的作用
3.熟悉常见相关系数计算方法及其应用
(十二)一元线性回归
1.了解变量间关系的度量;
2.熟练运用一元线性回归。
(十三)多元线性回归
1.熟悉多元线性回归模型中拟合优度、显著性检验等概念;
2.熟悉多元线性回归中出现的违反典型假设的情形 ,包括多重共线性、自相关 、异方差等。
(十四)时间序列分析和?
1.了解平稳时间序列、非平稳时间序列的概念;
2.了解时间序列的分解;
3.熟悉平稳时间序列的?过程;
4.了解趋势型、季节型时间序列的? 。
(十五)指数
1.熟悉拉氏指数 、帕氏指数的概念;
2.熟悉常见的几种价格指数,如消费者价格指数、生产者价格指数、GDP平减指数等。
1.选择题例题
第三部分题型示例
.简答题:
例:什么是变量?什么是常量?请分别举例。数据根据测量尺度有哪
些分类,对于上述不同类型的数据如何进行描述统计分析?答题思路:需要对一些基本的统计概念 ,如变量 、常量有所了解 。需要了解数据的分类,以及在描述统计分析中适用的统计量和统计图。
3.计算和分析题:
例:某校拟对在校学生的月消费支出进行调查。已知该校有在校生1000名,现采用简单随机不重复抽样方法调查了20名在校生的月消费支出 ,分别为:800、820、900、650 、1400、1250、1000 、850、950、2000 、750、900、800 、750、1500、1300 、1200、950、600、
850元 。
(1)请给出该校在校生月消费支出均值的95%置信区间;
(2)进行假设检验:H0:该校在校生月消费支出均值为950元。答题思路:要求考生熟练掌握样本均值的区间估计以及假设检验。
查看完整大纲[702《统计学应用基础》]