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2022考研大綱:首都經濟貿易大學2022年統計學院《應用統計》研究生招生考試復試筆試大綱

初試已經結束,下一步即將迎來復試,復試大綱也是同學們復習時的依據,為了方便考研的小伙伴們,小編為大家整理了“2022考研大綱:首都經濟貿易大學2022年應用統計院《應用統計》研究生招生考試復試筆試大綱”的相關內容,希望對大家有所幫助!

2022年首都經濟貿易大學
 
碩士研究生入學考試復試《應用統計綜合》(專碩)考試大綱
 
第一部分   考試說明
 
一、考試范圍
 
本課程是分析社會經濟現象的數量表現、數量關系和數量變化規律的一門方法論科學,在現代社會很多領域中被廣泛應用。要求考生正確理解各種統計方法中所包含的統計思想;全面掌握應用統計的基本理論;掌握各種統計方法的不同特點、應用條件及適用場合;具備運用統計方法分析數據和解釋數據的基本能力。
 
二、考試形式與試卷結構
 
(一)答卷方式:閉卷,筆試。允許使用計算器,但不得使用帶有公式和文本存儲功能的計算器。
 
(二)答題時間:120分鐘
 
(三)滿分:100分
 
三、題型及分值
 
考試題型主要有名詞解釋、簡答題、計算分析題、論述題。其中名詞解釋20分,簡答題20分,計算分析題40分,論述題20分。
 
四、參考書目
 
1. 馬立平、張玉春,應用統計原理,電子工業出版社,2018
 
2. 茆詩松、呂曉玲,數理應用統計(第2版),中國人民大學出版社,2016
 
第二部分   考試內容
 
(一) 統計和統計數據
 
考試內容:什么是應用統計、應用統計的應用領域;統計數據的類型;應用統計的基本概念
 
考試要求:了解應用統計的應用領域,理解統計數據的計量尺度,掌握總體和樣本、參數和統計量、變量等基本概念;掌握統計數據的類型。
 
(二)數據的搜集
 
考試內容:數據的間接來源;數據的直接來源;調查數據;數據的誤差。
 
考試要求:理解數據的兩個來源,區分概率抽樣和非概率抽樣,掌握數據的誤差,能夠針對問題選取適當的調查方法。
 
(三)  數據的圖表展示
 
考試內容: 數據的預處理;分類數據的頻數分布表和統計圖示;順序數據的頻數分布表和統計圖示;數據分組;數值型數據的的頻數分布表和的統計圖示。
 
考試要求:了解數據審核、篩選、排序等處理方法,理解數值型數據的分組,掌握不同類型數據的圖表制作與使用,能正確運用統計圖表分析實際問題。
 
(四) 數據的統計量描述
 
考試內容:集中趨勢的測度;平均數;中位數;眾數;算術平均數、中位數和眾數的關系;數據離散程度的測度;極差與四分位差;方差與標準差;離散系數。
 
考試要求:理解各統計量的概念和概念間的關系,掌握不同的計算公式的含義與使用,能正確運用統計量分析現實問題。
 
(五)概率抽樣與抽樣分布
 
考試內容:概率抽樣的基本概念;中心極限定理;簡單隨機抽樣;分層抽樣;等距抽樣;整群抽樣;多階段抽樣;總體分布;樣本分布;抽樣分布;樣本均值的抽樣分布;樣本比例的抽樣分布;分布;分布;分布。
 
考試要求:了解分布、分布和分布,理解簡單隨機抽樣、分層抽樣、等距抽樣、整群抽樣、多階段抽樣的特點及區別。掌握抽樣分布;掌握樣本均值的抽樣分布和樣本比例的抽樣分布。
 
(六)參數估計
 
考試內容:點估計與區間估計;評價估計量的標準;參數估計的基本原理;一個總體均值的區間估計;一個總體比例的區間估計;兩個總體均值之差的區間估計;兩個總體比例之差的區間估計;樣本量的確定。
 
考試要求:了解估計量、估計值的基本概念,準確理解置信區間、置信水平的概念,理解參數估計的基本思路,掌握不同參數的估計方法和樣本容量的確定方法,能正確運用參數估計的方法分析實際問題。掌握基本統計軟件的參數估計操作方法。
 
(七)  假設檢驗
 
考試內容: 假設檢驗的基本概念;假設檢驗的一般步驟;假設檢驗的兩類錯誤;檢驗結果的解讀;總體均值的假設檢驗;總體比例的假設檢驗;兩個總體均值之差的檢驗;兩個總體比例之差的假設檢驗。
 
考試要求:了解假設檢驗的基本思路,掌握不同參數的檢驗方法,能正確運用參數假設檢驗的方法分析實際問題。掌握基本統計軟件的假設檢驗操作方法。
 
(八) 分類數據分析
 
考試內容:分類數據、χ2統計量;列聯表分析的基本原理;卡方分布;卡方檢驗;列聯表中的相關測量;卡方分布的期望值準則。
 
考試要求:了解列聯表的設計,理解列聯分析的適用場合,掌握列聯分析的操作方法,能正確運用列聯分析方法分析實際問題。
 
(九)  方差分析
 
考試內容:方差分析的原理;方差分析的基本概念;方差分析的種類;方差分析的結果解釋;雙因素方差分析。
 
考試要求:理解方差分析的原理,掌握單因素、雙因素方差分析的基本方法,能正確運用方差分析的方法分析實際問題。掌握基本統計軟件的方差分析操作方法。
 
(十)相關與一元回歸分析
 
考試內容:相關關系;Pearson相關系數;線性回歸模型;模型參數估計;回歸系數的含義;回歸方程的評價與檢驗;利用回歸方程進行預測;殘差分析;回歸方程的擬合優度;顯著性檢驗。
 
考試要求:理解Pearson相關系數的含義;理解最小平方法的基本原理。掌握回歸方程的檢驗和評價方法,能正確運用相關與回歸分析的方法分析實際問題。掌握基本統計軟件的相關與回歸分析操作方法。
 
(十一) 時間序列分析和預測
 
考試內容:時間序列及其基本種類;時間序列的圖示和增長率分析;時間數列的構成要素;長期趨勢、季節變動、循環變動、隨機變動的含義;時間數列的預測方法;平穩序列的預測;趨勢型序列的預測;季節指數的計算。
 
考試要求:理解時間序列的概念及其構成要素,掌握時間序列的增長率分析;掌握平穩序列、趨勢型序列的預測方法;掌握季節指數的計算。
 
第三部分   題型示例
 
計算分析題:某大學對20名同學進行了為期3個月的立定跳遠訓練,記錄他們訓練前后的測試成績,并對數據進行整理分析,得到以下結果:
 
表1 訓練前后所測成績的基本描述統計量
 
Paired Samples Statistics
 
Mean N Std. Deviation Std. Error Mean
 
pair 1 訓練前 213.7500 20 17.03827 3.80987
 
訓練后 229.1500 20 12.76622 2.85461
 
表2   Paired Samples Test
 
Paired Differences t df Sig. (2-tailed)
 
Mean Std. Deviation Std. Error Mean 95% Confidence Interval of the Difference
 
Lower Upper
 
Pair 1 訓練前 - 訓練后 ? 13.80465 3.08681 -21.86078 -4.989 19 .000
 
請回答以下問題:
 
(1)該分析中所用的檢驗方法;
 
(2)寫出檢驗的原假設和備擇假設,并說明含義;
 
(3)填充空缺的數字;
 
(4)寫出訓練前與訓練后成績差的95%的置信區間;
 
(5)說明檢驗結果及理由。
 
標題:首都經濟貿易大學2022年研究生招生考試復試筆試大綱

原文鏈接:https://yjs.cueb.edu.cn/zsks/skzl/126730.htm


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