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科目代码:824 科目名称: 应用统计基础 考 试 大 纲 本科目要求考生熟练掌握应用统计学的基本概念,掌握数据收集和处理的基本方法、数据分析的基本 原理和方法、概率论知识,并具有运用统计方法分析数据和解释数据的基本能力。考查的知识要点主要有: 一、基本概念 (1)什么是统计学; (2)统计数据及其类型; (3)总体,样本,参数,统计量和变量; (4)数据的来源; (4)数据的预处理; (5)分类数据的整理与图示; (6)数据的概括性度量:集中趋势的度量,众数、中位数和平均数。 二、随机变量及其分布 (1)随机变量及其类型; (2)连续随机变量及其分布,例如,正态分布(标准正态分布); (3)离散分布:例如,二项分布,两点分布,几何分布,泊松分布; (4)随机变量的数字特征,例如,数学期望、方差、协方差和相关系数; (5)二维随机变量,相互独立的随机变量,边缘分布和条件分布; (6)随机变量函数的分布; (7)大数定理; (8)中心极限定理。 三、统计量及其抽样分布 (1)随机样本与统计量,例如,样本均值、方差、极大值、极小值; (2)抽样分布。 四、参数估计 (1)矩估计的原理及其应用; (2)极大似然估计原理及其应用; (3)估计量的基本性质,例如,无偏性,一致性和有效性; (4)正态总体参数的区间估计,包括均值的区间估计和方差的区间估计。 五、假设检验 (1)假设检验的概念及其步骤; (2)小概率事件的基本原理; (3)第一类、第二类错误及其概率,以及它们之间可能的关系; (4)正态总体的均值检验; (5)正态总体的方差检验; (6)分布拟合检验。 六、相关分析与回归分析 (1)相关分析; (2)一元线性回归,包括线性回归模型形式,最小二乘估计原理,参数的最小二乘估计量表达式及其 性质,例如,估计量的期望、方差及其分布;回归系数的显著性检验、方程的显著性检验;能够利用具体 数据建立回归模型,并进行预测分析; (3)多元线性回归。
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