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《統計學原理與概率論綜合》
《統計學原理與概率論綜合》考試大綱概述:
本科目考試內容包括統計學原理、概率論二門課程
第一部分:統計學原理
主要考核考生對概率基礎、統計設計、統計數據的搜集、整理與分析、統計推斷、回歸分析、時間序列分析等基本理論和應用方法的掌握和理解程度,要求考生對統計學的基本理論和基本方法有一個較為系統、全面的掌握。
第一 導論
1 統計及其應用領域
2 統計數據的類型
3 統計中的幾個基本概念
第二 數據的搜集
1 數據的來源
2 調查數據
3 實驗數據
4 數據的誤差
第三 數據的圖表展示
1 數據的預處理
2 品質數據的整理與展示
3 數值型數據的整理與展示
4 合理使用圖表
第四 數據的概括性度量
1 集中趨勢的度量
2 離散程度的度量
3 偏態與峰態的度量
第五 概率與概率分布
1 隨機事件及其概率
2 概率的性質與運算法則
3 離散型隨機變量及其分布
4 連續型隨機變量的概率分布
第六 統計量及其抽樣分布
1 統計量
2 關于分布的幾個概念
3 由正態分布導出的幾個重要分布
4 樣本均值的分布與中心極限定理
5 樣本比例的抽樣分布
6 兩個樣本平均值之差的分布
7 關于樣本方差的分布
第七 參數估計
1 參數估計的基本原理
2 一個總體參數的區間估計
3 兩個總體參數的區間估計
4 樣本量的確定
第八 假設檢驗
1 假設檢驗的基本問題
2 一個總體參數的檢驗
3 兩個總體參數的檢驗
4 檢驗問題的進一步說明
第九 分類數據分析
1 分類數據與卡方統計量
2 擬合優度檢驗
3 列聯分析:獨立性檢驗
4 列聯表中的相關測量
5 列聯分析中應注意的問題
第十 方差分析
1 方差分析引論
2 單因素方差分析
3 雙因素方差分析
第十一 一元線性回歸
1 變量間關系的度量
2 一元線性回歸
3 利用回歸方程進行預測
4 殘差分析
第十二 多元線性回歸
1 多元線性回歸模型
2 回歸方程的擬合優度
3 顯著性檢驗
4 多重共線性
5 利用回歸方程進行預測
6 變量選擇與逐步回歸
第十三 時間序列分析和預測
1 時間序列及其分解
2 時間序列的描述性分析
3 時間序列預測的程序
4 平穩序列的預測
5 趨勢型序列的預測
6 季節型序列的預測
7 復合型序列的分解預測
第十四 指數
1 基本問題
2 總指數編制方法
3 指數體系
4 幾種典型的指數
5 綜合評價指數
第二部分:概率論
考查內容包括隨機事件及其概率、隨機變量及其分布、隨機變量的數字特征、大數定律與中心極限定理等, 要求熟練掌握概率論的基本理論和基本方法。
第一 隨機事件與概率
1 隨機事件及其運算
2 概率的定義及其確定方法
3 概率的性質
4 條件概率
5 獨立性
第二 隨機變量及其分布
1 隨機變量及其分布
2 隨機變量的數學期望
3 隨機變量的方差與標準差
4 常用離散分布
5 常用連續分布
6 隨機變量函數的 布
7 分布的其他特征數
第三 多維隨機變量及其分布
1 多維隨機變量及其聯合分布
2 邊際分布與隨機變量的獨立性
3 多維隨機變量函數的分布
4 多維隨機變量的特征數
5 條件分布與條件期望
第四 大數定律與中心極限定理
1 隨機變量序列的兩種收斂性
2 特征函數
3 大數定律
4 中心極限定理
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