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2017年湖南大学824应用统计基础硕士研究生自命题考试大纲

作者:聚创湖大考研网-a老师 点击量: 913 发布时间: 2016-10-25 14:54 【微信号:扫码加咨询】

    据悉,2017年湖南大学824应用统计基础硕士研究生自命题考试大纲已公布,聚英考研网为您整理内容如下:

 科目代码:824

  科目名称: 应用统计基础

  考  试  大  纲

  本科目要求考生熟练掌握应用统计学的基本概念,掌握数据收集和处理的基本方法、数据分析的基本原理和方法、概率论知识,并具有运用统计方法分析数据和解释数据的基本能力。考查的知识要点主要有:

  一、基本概念

  (1)什么是统计学;

  (2)统计数据及其类型;

  (3)总体,样本,参数,统计量和变量;

  (4)数据的来源;

  (4)数据的预处理;

  (5)分类数据的整理与图示;

  (6)数据的概括性度量:集中趋势的度量,众数、中位数和平均数。

  二、随机变量及其分布

  (1)随机变量及其类型;

  (2)连续随机变量及其分布,例如,正态分布(标准正态分布);

  (3)离散分布:例如,二项分布,两点分布,几何分布,泊松分布;

  (4)随机变量的数字特征,例如,数学期望、方差、协方差和相关系数;

  (5)二维随机变量,相互独立的随机变量,边缘分布和条件分布;

  (6)随机变量函数的分布;

  (7)大数定理;

  (8)中心极限定理。

  三、统计量及其抽样分布

  (1)随机样本与统计量,例如,样本均值、方差、极大值、极小值;

  (2)抽样分布。

  四、参数估计

  (1)矩估计的原理及其应用;

  (2)极大似然估计原理及其应用;

  (3)估计量的基本性质,例如,无偏性,一致性和有效性;

  (4)正态总体参数的区间估计,包括均值的区间估计和方差的区间估计。

 五、假设检验

  (1)假设检验的概念及其步骤;

  (2)小概率事件的基本原理;

  (3)第一类、第二类错误及其概率,以及它们之间可能的关系;

  (4)正态总体的均值检验;

  (5)正态总体的方差检验;

  (6)分布拟合检验。

 六、相关分析与回归分析

  (1)相关分析;

  (2)一元线性回归,包括线性回归模型形式,最小二乘估计原理,参数的最小二乘估计量表达式及其性质,例如,估计量的期望、方差及其分布;回归系数的显著性检验、方程的显著性检验;能够利用具体数据建立回归模型,并进行预测分析;

  (3)多元线性回归。

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