一、考试性质
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。
二、考试目的与内容
考生应系统地掌握各种统计方法,并理解各种统计方法中所包含的统计思想;掌握各种统计方法的不同特点、应用条件及适用场合;能够运用统计方法分析和解决实际问题的能力;能够熟练应用常用统计软件进行统计计算和分析。具体要求考生掌握以下内容:
(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、卡方分布等。
(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. 了解卡方统计量;
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经典假设的情形,包括多重共线
性、自相关、异方差等。
(十四) 时间序列分析和预测
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预测过程;
4. 了解趋势型、季节型时间序列的预测。
(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。
三、考试要求
本试卷为闭卷笔试考试,满分为150分,考试时间为180分钟。
试卷结构
1:选择题或填空题(约20分)
2:简答题(约50分)
3:计算题、分析题(约80分)
参考书目:《统计学》(第7版)贾俊平主编,中国人民大学出版社 2018年。
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