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2024年湖南大學非全日制研究生招生考試《應用統(tǒng)計基礎》考試大綱

來源：在職研究生招生信息網(wǎng) 發(fā)布時間：2024-01-11 17:12:37

　　本科目要求考生熟練掌握應用統(tǒng)計學的基本概念，掌握數(shù)據(jù)收集和處理的基本方法、數(shù)據(jù)分析的基本原理和方法、概率論知識，并具有運用統(tǒng)計方法分析數(shù)據(jù)和解釋數(shù)據(jù)的基本能力?？疾榈闹R要點主要有：

　　一、基本概念

　　1. 什么是統(tǒng)計學;

　　2. 統(tǒng)計數(shù)據(jù)及其類型;

　　3. 總體，樣本，參數(shù)，統(tǒng)計量和變量;

　　4. 數(shù)據(jù)的來源;

　　5. 數(shù)據(jù)的預處理;

　　6. 分類數(shù)據(jù)的整理與圖示;

　　7. 數(shù)據(jù)的概括性度量：集中趨勢的度量，眾數(shù)、中位數(shù)和平均數(shù)。

　　二、統(tǒng)計量及其抽樣分布

　　1. 隨機樣本與統(tǒng)計量，例如，樣本均值、方差、極大值、極小值;

　　2. 抽樣分布。

　　三、參數(shù)估計

　　1. 矩估計的原理及其應用;

　　2. 極大似然估計原理及其應用;

　　3. 估計量的基本性質(zhì)，例如，無偏性，一致性和有效性;

　　4. 正態(tài)總體參數(shù)的區(qū)間估計，包括均值的區(qū)間估計和方差的區(qū)間估計。

　　四、假設檢驗

　　1. 假設檢驗的概念及其步驟;

　　2. 小概率事件的基本原理;

　　3. 第一類、第二類錯誤及其概率，以及它們之間可能的關(guān)系;

　　4. 正態(tài)總體的均值檢驗;

　　5. 正態(tài)總體的方差檢驗;

　　6. 分布擬合檢驗。

　　五、相關(guān)分析與回歸分析

　　1. 相關(guān)分析;

　　2. 一元線性回歸，包括線性回歸模型形式，最小二乘估計原理，參數(shù)的最小二乘估計量表達式及其性質(zhì)，例如，估計量的期望、方差及其分布;回歸系數(shù)的顯著性檢驗、方程的顯著性檢驗;能夠利用具體數(shù)據(jù)建立回歸模型，并進行預測分析;

　　3. 多元線性回歸，包括多元線性回歸模型的形式與基本假設;多元線性回歸模型的參數(shù)估計;多元線性回歸模型的統(tǒng)計檢驗;多元線性回歸模型的預測;可化為線性的多元線性回歸模型;含有虛擬變量的多元線性回歸模型。

　　4. 模型診斷，包括多重共線性;異方差性;內(nèi)生解釋變量問題;模型設定偏誤問題。

　　六、時間序列分析

　　1. 時間序列分析概述;

　　2. 時間序列的水平分析與速度分析;

　　3. 長期趨勢的測定;

　　4. 季節(jié)變動的測定。

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