河南科技大学硕士研究生入学考试初试科目考试大纲-840统计学.doc

河南科技大学硕士研究生入学考试初试科目考 试 大 纲科目代码、名称: 840 统计学一、 考试基本要求掌握课程内容的基本理论和基本方法，具备学习统计学基础课、专业课的理解能力、解题表达叙述能力、计算能力、逻辑推理能力以及严谨的作风和严密的思想方法，进而培养抽象思维能力。熟悉和掌握统计学的思维方法和研究方法具备解决问题的基本技能。二、 教材及主要参考书统计学 （第六版） ，贾俊平，中国人民大学出版社。三、 考试内容与要求第 1 章 导论主要内容：统计及其应用领域，统计数据的类型，统计中的几个基本概念。重 点：统计数据的类型，统计中的几个基本概念。考试要求：了解统计及其应用领域，掌握统计数据的类型及总体和样本、参数和统计量等概念。第 2 章 数据的搜集主要内容：数据的来源，调查数据，实验数据，数据的误差。重 点：调查数据，实验数据，数据的误差。考试要求：了解数据的来源及实验数据，掌握调查数据和数据误差。第 3 章 数据的图表展示主要内容：数据的预处理，品质数据的整理与展示，数值型数据的整理与展示，合理使用图表。考试要求：了解本章内容。第 4 章 数据的概括性度量主要内容：集中趋势的度量，离散程度的度量，偏态与峰态的度量。重 点：集中趋势的度量，离散程度的度量，偏态与峰态的度量。考试要求：掌握众数、中位数、分位数和平均数概念及关系，掌握方差、标准差、偏态和峰态等概念。第 5 章 概率与概率分布主要内容：随机事件及其概率，概率的性质与运算法则，离散型随机变量及其分布，连续型随机变量的概率分布。重 点：离散型随机变量及其分布，连续型随机变量的概率分布。考试要求：会利用条件概率公式、乘法公式、全概率公式及贝叶斯公式处理实际问题，掌握几类特殊的随机变量分布，并会求随机变量在某区间取值的概率，以及随机变量的数学期望和方差。第 6 章 统计量及其抽样分布主要内容：统计量，关于分布的几个概念，由正态分布导出的几个重要分布，样本均值的分布与中心极限定理，样本比例的抽样分布，两个样本平均值之差的分布，关于样本方差的分布。重 点：由正态分布导出的几个重要分布，样本均值的分布与中心极限定理，样本比例的抽样分布，两个样本平均值之差的分布，关于样本方差的分布。考试要求：掌握统计量的概念和三大抽样分布。第 7 章 参数估计主要内容：参数估计的基本原理，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。重 点：参数估计的基本原理，一个总体参数的区间估计，样本量的确定。考试要求：掌握一个总体参数的点估计和区间估计，并会确定样本量。第 8 章 假设检验主要内容：假设检验的基本问题，一个总体参数的检验，两个总体参数的检验重 点：假设检验的基本问题，一个总体参数的检验。考试要求：理解假设检验中的两类错误，并掌握单正态总体的假设检验。第 9 章 分类数据分析主要内容：分类数据与 统计量，拟合优度检验，列联分析：独立性检验，列联表中的相关测量2考试要求：了解本章内容。第 10 章 方差分析主要内容：方差分析引论，单因素方差分析，双因素方差分析。重 点：单因素方差分析。考试要求：了解方差分析的基本思想和方差分析中的基本假定，掌握单因素方差分析。第 11 章 一元线性回归主要内容：变量间关系的度量，一元线性回归，利用回归方程进行预测，残差分析重 点：一元线性回归考试要求：了解变量间的的关系，掌握一元线性回归中的相关理论和方法，会分析实际问题。第 12 章 多元线性回归主要内容：多元线性回归模型，回归方程的拟合优度，显著性检验，多重共线性，利用回归方程进行预测，变量选择与逐步回归重 点：多元线性回归模型，回归方程的拟合优度，显著性检验，多重共线性考试要求：掌握参数的最小二乘估计、回归方程的拟合优度，显著性检验。说明：以上内容凡要求掌握的为考试和复习重点内容，要求了解的重要性相对次之。