學科點簡介：廣東財經大學統計學碩士點是廣東省一級學科碩士學位授權點，統計學(理學)碩士點隸屬廣東財經大學統計與數學學院?，F有教職工78人，其中專任教師67人，在教師隊伍中有教授8人、副教授22人，碩士生導師9人，博士46人，博士后5人，海外留學（訪學）教師14人；廣東省“南粵優(yōu)秀教師”3人，廣東省“高等學校優(yōu)秀青年教師培養(yǎng)計劃培養(yǎng)對象”1人，廣東省“千百十”培養(yǎng)對象11人。近五年來，全院教師立項國家自然科學基金項目16項，省部級、廳級等項目20多項，在國內外高水平期刊發(fā)表論文180余篇，學院下設統計系、數學系、數學建模與理工公共數學教研室、微積分教研室、線性代數與概論統計教研室等5個教學單位；設有數據科學與大數據技術、統計學、應用統計學、信息與計算科學、數學與應用數學等5個本科專業(yè)，其中信息與計算科學專業(yè)是省級綜合改革試點專業(yè)，數學與應用數學（金融數學方向）專業(yè)是省級特色專業(yè)，擁有統計學（理學）學科碩士點，擁有1個省級重點實驗室——大數據與教育統計應用實驗室、3個校級研究中心——商業(yè)信息處理技術研究中心、數量經濟研究中心、人工智能與深度學習研究所；積極開展國際化辦學，拓寬學生視野，與澳大利亞科廷大學合作“2.5+1+1.5”本碩項目——廣東財經大學理學學士（統計專業(yè)）+科廷大學理學學士（金融數學專業(yè)）+科廷大學理學碩士（精算與金融科學專業(yè)）。
培養(yǎng)目標：本學科培養(yǎng)熱愛祖國，擁護中國共產黨的領導，擁護社會主義制度，遵紀守法，品德良好，具有服務國家、服務人民的社會責任感的高層次專門人才。具體分為：具有扎實寬廣的統計學基礎，了解學科所屬研究方向的發(fā)展現狀、趨勢和研究前沿，并在某一方向受到一定的科研訓練，有較系統的專業(yè)知識，初步具有獨立進行理論研究的能力，或運用專業(yè)知識與有關專業(yè)人員合作解決某些實際應用問題的能力，在數理金融、大數據統計分析、機器學習等某個專業(yè)方向上做出有理論或實踐意義成果和較好的英語綜合運用能力，德、智、體全面發(fā)展的高層次專門技術人才。
主要課程：高等概率論、高等數理統計、隨機過程、回歸分析、抽樣調查，非參數統計，多元統計分析，時間序列分析，統計機器學習，不完全數據分析，生存分析，大數據分析方法，統計計算方法，數理金融，風險理論，隨機過程中的統計推斷，金融隨機分析等
就業(yè)方向：升學（攻讀統計學、經濟類博士學位）；出國留學；大中型企業(yè)、咨詢和研究機構；各級政府統計部門、高等院校；金融、投資、證券等各類公司或機構。
專業(yè)代碼：071400 咨詢電話：020-84096905
| 序號 | 研究方向 | 初試科目 | 復試科目 |
| 1 | 數理金融 | （1）▲思想政治理論（100分） （2）▲英語一（100分） （3）數學分析（150分） （4）高等代數（150分） |
F519-統計學原理與概率論綜合（100分） |
| 2 | 大數據統計分析 | ||
| 3 | 機器學習 |
▲表示統考科目或聯考科目，考試題型、考試大綱以教育部公布為準。其他為自命題科目。
考試題型及相應分值：
《數學分析》：
（1）計算題（6題，每題10分，共60分）
（2）應用題（4題，每題15分，共60分）
（3）證明題（2題，每題15分，共30分）
《高等代數》：
（1）填空題（10題，每題3分，共30分）
（2）計算題（6 題，每題10分，共60分）
（3）應用題（3 題，每題15分，共45分）
（4）證明題（1 題，每題15分，共15分）
《統計學原理與概率論綜合》：
（1）論述題（2題，每題20分，共40分）
（2）計算題（4題，每題15分，共60分）
考試大綱
《數學分析》
《數學分析》考試大綱概述：
本科目要求考生系統掌握數學分析的基本知識、基礎理論和基本方法，理解數學分析中反映出的數學思想與方法，并能運用相關理論和方法分析、解決具有一定實際背景的數學問題。
第一 數列極限
1 數列極限概念
2 收斂數列的定理
3 數列極限存在的條件
第二 函數極限
1 函數極限概念
2 函數極限的定理
3 兩個重要極限
4 無窮大量與無窮小量
第三 函數的連續(xù)性
1 連續(xù)性概念
2 連續(xù)函數的性質
第四 導數與微分
1 導數的概念
2 求導法則
3 微分
4 高階導數與高階微分
第五 中值定理與導數應用
1 微分學基本定理
2 函數的單調性與極值
第六 不定積分
1 不定積分概念與基本積分公式
2 換元法積分法與分部積分法
第七 定積分
1 定積分概念
2 可積條件
3 定積分的性質
4 定積分的計算
第八 定積分的應用
1 平面圖形的面積
2 旋轉體的側面積
第九 級數
1 正項級數
2 函數項級數
3 冪級數
4 傅里葉級數
第十 多元函數微分學
1 偏導數與全微分
2 復合函數微分法
3 高階偏導數與高階全微分
4 泰勒公式與極值問題
《高等代數》
《高等代數》考試大綱概述：
本科目要求考生系統掌握高等代數的基本知識、基礎理論和基本方法，理解高等代數中反映出的數學思想與方法，并能運用相關理論和方法分析、解決具有一定實際背景的數學問題。
第一 多項式
1 多項式的帶余除法及整除性
2 多項式的因式分解、最大公因式、互素和重因式
3 不可約多項式的判定和性質
4 多項式函數與多項式的根
5 復系數與實系數多項式的因式分解，有理系數多項式。
第二 行列式
1 行列式的定義及性質
2 行列式按一行（列）展開
3 運用行列式的性質及展開定理等計算行列式。
第三 線性方程組
1 線性方程組的求解和討論
2 線性方程組有解的判別定理
3 線性方程組解的結構及其解空間的討論。
第四 矩陣
1 矩陣的基本運算、矩陣的分塊
2 矩陣的初等變換、初等矩陣
3 矩陣的等價、合同、相正交相似
4 逆矩陣、伴隨矩陣及其性質；矩陣的秩，矩陣乘積的行列式與秩
5 運用初等變換法求矩陣的秩及逆矩陣
6 矩陣的特征值與特征向量，對角化矩陣。
第五 二次型
1 二次型及其矩陣表示
2 二次型的標準形與合同變換
3 C、R、Q上二次型標準形與規(guī)范形
4 正定二次型及其討論。
第六 線性空間
1 線性空間、子空間的定義與性質
2 向量組的線性相關性、極大線性無關組
3 線性空間的基、維數、向量關于基的坐標，基變換與坐標變換
4 生成子空間，子空間的和與直和、維數公式。
第七 線性變換
1 線性變換的定義、性質與運算
2 線性變換的矩陣表示
3 線性變換的核、值域的概念
4 線性變換及其矩陣的特征多項式、特征值和特征向量的概念和計算、特征子空間
《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(tài)與峰態(tài)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(xù)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(tài)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(qū)間估計
3 兩個總體參數的區(qū)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(yōu)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(yōu)度
3 顯著性檢驗
4 多重共線性
5 利用回歸方程進行預測
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(wěn)序列的預測
5 趨勢型序列的預測
6 季節(jié)型序列的預測
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(xù)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
原文標題：071400 統計學 2021年專業(yè)目錄
原文鏈接：http://yzb.gdufe.edu.cn/2020/0903/c4692a121269/page.htm
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