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1878-统计综合考试大纲一、考试性质统计综合是大数据统计专业学位研究生入学考试的科目之一。统计综合考试要求能反映大数据统计学科的特点，科学、公平、准确地测试考生的基本素质和综合能力，以便很好地选拔具有科研发展潜力的优秀人才进入硕士阶段学习，为国家培养掌握现代统计理论和方法，具有较强分析与解决实际问题能力的高层次的应用型的和复合型的大数据统计专业人才。二、考试要求考查考生对概率论与数理统计 、 数据挖掘的基本概念、基础知识、基本技能的掌握情况，重点考察考生运用概率论与数理统计、数据挖掘知识解决实际问题的能力。三、试卷分值、考试时间和答题方式本科目试卷满分为 150 分，考试时间为 180 分钟，答题方式为闭卷、笔试。四、试题结构（1）试卷题型结构填空题：30 分选择题：30 分简述题：20 分计算题：70 分（2）内容结构2各部分内容所占分值为统计学与统计数据的描述： 约 10-15 分概率、概率分布与抽样分布： 约 20-25 分参数估计与假设检验： 约 20-20 分相关分析与回归分析： 约 15-25 分分类：基本概念、决策树与模型评估 约 15-20 分分类技术 约 15-25 分关联分析 约 10-15 分聚类分析 约 15-25 分五、考查的知识及范围1、数据与统计统计学的产生和发展；统计学科的分类；统计数据的来源和质量；统计学的基本概念：总体、样本和变量。2、统计数据的描述统计数据的整理；分布集中趋势的测度；分布离散程度的测度；分布的偏态和峰度；统计表与统计图。3、概率、概率分布和抽样分布事件及其概率；随机变量及其概率分布；常用的抽样方法；抽样分布；中心极限定理的应用。4、参数估计参数矩估计的基本原理：估计量与估计值、点估计和区间估计、评价估计的标准；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。35、假设检验假设检验的基本原理；一个总体参数的检验；两个总体参数的检验。6、相关与回归分析相关分析：相关系数的概率、相关系数、Spearman 等级相关系数；一元线性回归分析：相关与回归分析的联系、总体回归函数和样本回归函数、最小二乘估计、拟合优度的度量；线性回归的显著性检验与回归预测：显著性的 t 检验、一元线性回归模型的预测；多元线性回归分析：多元线性回归模型及假定、模型的估计和检验7、分类：基本概念、决策树与模型评估决策树、决策树的工作原理、决策树归纳算法、决策树归纳的特点、评估分类器的性能、比较分类器的方法。8、分类技术最近邻分类器、贝叶斯分类器、支持向量机9、关联分析先验原理、候选的产生与剪枝、支持度计数、计算复杂度、基于置信度的剪枝10、关联分析处理分类属性、处理连续属性、处理概念分层参考书目：41、概率论与数理统计（第四版），浙江大学， 盛骤、谢式千、潘承毅，高等教育出版社2、数据挖掘导论 完整版 ，陈封能，斯坦巴赫，库玛尔 著，范明，范宏建 等 译，人民邮电出版社
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