432 统计学 课程考试大纲

一、考试性质

要求考生掌握统计学的基本原理，掌握数据收集和处理的基本分析方法，具备运用统计方法分析数据和解释数据的基本能力。

二、考试目的与内容

考生应系统地掌握各种统计方法，并理解各种统计方法中所包含的统计思想;掌握各种统计方法的不同特点、应用条件及适用场合;能够运用统计方法分析和解决实际问题的能力;能够熟练应用常用统计软件进行统计计算和分析。具体要求考生掌握以下内容：

(一)导论

1. 了解统计学的应用领域;

2. 熟悉数据的分类;

3. 熟悉统计学中的基本概念，如总体、个体、样本、变量等。

(二)数据的搜集

1. 熟悉几种常见的调查方法

2. 了解统计误差的主要来源

3. 了解统计数据的质量要求

(三)数据的图表展示

熟悉各类统计图。

(四)数据的概括性度量

1. 熟练掌握几个概念：众数、中位数、平均数、四分位数、离散系数等;

2. 熟悉适用于不同类型数据的概括性度量;

(五)概率与概率分布

1. 熟悉概率的性质与运算法则;

2. 熟悉常见的几类随机变量分布，如均匀分布、正态分布、泊松分布、几何分布、伯努利

分布、二项分布、多项分布、t 分布、F 分布、卡方分布等。

(六)统计量及其抽样分布

1. 了解统计量、充分统计量、抽样分布的概念;

2. 熟悉样本均值的分布、样本方差的分布。

(七)参数估计

1. 熟悉点估计、区间估计;

2. 了解置信区间的构造方法;

3. 熟悉总体均值的区间估计、总体比例的区间估计以及总体方差的区间估计。

(八)假设检验

1. 熟悉假设检验的基本原理;

2. 了解一类错误和二类错误;

3. 了解p值、拒绝域等概念。

(九)分类数据分析

1. 熟悉列联表的独立性检验;

2. 了解卡方统计量;

3. 了解列联表中的相关测量。

(十)方差分析

1. 了解方差分析的使用范围;

2. 熟悉单因素方差分析和双因素方差分析。

(十一)相关分析

1. 了解数据之间的统计关系

2. 熟悉散点图的作用

3. 熟悉常见相关系数计算方法及其应用

(十二) 一元线性回归

1. 了解变量间关系的度量;

2. 熟练运用一元线性回归。

(十三) 多元线性回归

1. 熟悉多元线性回归模型中拟合优度、显著性检验等概念;

2. 熟悉多元线性回归中出现的违反经典假设的情形，包括多重共线

性、自相关、异方差等。

(十四) 时间序列分析和预测

1. 了解平稳时间序列、非平稳时间序列的概念;

2. 了解时间序列的分解;

3. 熟悉平稳时间序列的预测过程;

4. 了解趋势型、季节型时间序列的预测。

(十五) 指数

1. 熟悉拉氏指数、帕氏指数的概念;

2. 熟悉常见的几种价格指数，如消费者价格指数、生产者价格指数、GDP 平减指数等。

三、考试要求

本试卷为闭卷笔试考试，满分为150分，考试时间为180分钟。

试卷结构

1：填空题(约20分)

2：简答题(约50分)

3：计算和分析题(约80分)

参考书目：《统计学》(第7版)贾俊平主编，中国人民大学出版社 2018年。