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考试科目代码：[432] 考试科目名称：统计学
一、考试形式与试卷结构
(一)试卷成绩及考试时间
本试卷满分为150分，考试时间为180分钟。
(二)答题方式
答题方式为闭卷、笔试。
(三)试卷结构
简答题;解答题等
二、考试目标：
1.掌握概率论的基础知识。
2.掌握数据收集和处理的基本方法。
3.掌握数据分析的基本原理和方法。
4.具有运用统计方法分析数据和解释数据的基本能力。
三、考试范围：
(一)概率论
1.随机事件和概率
随机事件的直观意义及其运算;概率的直观意义及其计算;概率的公理化定义;概率空间;条件概率;相互独立随机事件，独立试验概型。
2.随机变量及其分布函数
随机变量的直观意义与定义;多维随机变量及其分布函数;相互独立随机变量;条件分布;随机变量的函数及其分布函数。
3.随机变量的数字特征
数学期望与方差;矩;多维随机变量的数字特征;多维随机变量的函数的数字特征;条件数学期望。
4.特征函数与母函数
一维特征函数的定义及其性质;多维随机变量的特征函数。
5.极限定理
大数定律;中心极限定理。
(二)统计学
1. 数据的概括性度量
集中趋势的度量;离散程度的度量;偏态与峰态的度量。
2.统计量及其抽样分布
统计量;由正态分布导出的几个重要分布;样本均值的分布与中心极限定理。
3.参数估计
参数估计的基本原理;一个总体参数的区间估计;两个总体参数的区间估计;样本量的确定。
4.假设检验
假设检验的基本问题;一个总体参数的检验;两个总体参数的检验。
5.分类数据分析
分类数据与卡方统计量;拟合优度检验;列联分析：独立性检验;列联表中的相关测量。
6.方差分析
单因素方差分析;双因素方差分析。
7.一元线性回归
变量间关系的度量;一元线性回归;利用回归方程进行预测;残差分析。
8.多元线性回归
多元线性回归模型;回归方程的拟合优度;显著性检验;多重共线性;利用回归方程进行预测;变量选择与逐步回归。
9.时间序列分析和预测
时间序列及其分解;时间序列的描述性分析;时间序列预测的程序;平稳序列的预测;趋势型序列的预测;复合型序列的分解预测。
四、主要参考书目
1.邓集贤等编著：《概率论及数理统计》上册，高等教育出版社，2009年7月第4版。
2.贾俊平等编著：《统计学》，中国人民大学出版社，2018年1月第7版。
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