2022考研大纲:首都经济贸易大学2022年统计学院《应用统计》研究生招生考试复试笔试大纲

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初试已经结束,下一步即将迎来复试,复试大纲也是同学们复习时的依据,为了方便考研的小伙伴们,小编为大家整理了“2022考研大纲:首都经济贸易大学2022年应用统计院《应用统计》研究生招生考试复试笔试大纲”的相关内容,希望对大家有所帮助!

2022年首都经济贸易大学
 
硕士研究生入学考试复试《应用统计综合》(专硕)考试大纲
 
第一部分   考试说明
 
一、考试范围
 
本课程是分析社会经济现象的数量表现、数量关系和数量变化规律的一门方法论科学,在现代社会很多领域中被广泛应用。要求考生正确理解各种统计方法中所包含的统计思想;全面掌握应用统计的基本理论;掌握各种统计方法的不同特点、应用条件及适用场合;具备运用统计方法分析数据和解释数据的基本能力。
 
二、考试形式与试卷结构
 
(一)答卷方式:闭卷,笔试。允许使用计算器,但不得使用带有公式和文本存储功能的计算器。
 
(二)答题时间:120分钟
 
(三)满分:100分
 
三、题型及分值
 
考试题型主要有名词解释、简答题、计算分析题、论述题。其中名词解释20分,简答题20分,计算分析题40分,论述题20分。
 
 
1. 马立平、张玉春,应用统计原理,电子工业出版社,2018
 
2. 茆诗松、吕晓玲,数理应用统计(第2版),中国人民大学出版社,2016
 
第二部分   考试内容
 
(一) 统计和统计数据
 
考试内容:什么是应用统计、应用统计的应用领域;统计数据的类型;应用统计的基本概念
 
考试要求:了解应用统计的应用领域,理解统计数据的计量尺度,掌握总体和样本、参数和统计量、变量等基本概念;掌握统计数据的类型。
 
(二)数据的搜集
 
考试内容:数据的间接来源;数据的直接来源;调查数据;数据的误差。
 
考试要求:理解数据的两个来源,区分概率抽样和非概率抽样,掌握数据的误差,能够针对问题选取适当的调查方法。
 
(三)  数据的图表展示
 
考试内容: 数据的预处理;分类数据的频数分布表和统计图示;顺序数据的频数分布表和统计图示;数据分组;数值型数据的的频数分布表和的统计图示。
 
考试要求:了解数据审核、筛选、排序等处理方法,理解数值型数据的分组,掌握不同类型数据的图表制作与使用,能正确运用统计图表分析实际问题。
 
(四) 数据的统计量描述
 
考试内容:集中趋势的测度;平均数;中位数;众数;算术平均数、中位数和众数的关系;数据离散程度的测度;极差与四分位差;方差与标准差;离散系数。
 
考试要求:理解各统计量的概念和概念间的关系,掌握不同的计算公式的含义与使用,能正确运用统计量分析现实问题。
 
(五)概率抽样与抽样分布
 
考试内容:概率抽样的基本概念;中心极限定理;简单随机抽样;分层抽样;等距抽样;整群抽样;多阶段抽样;总体分布;样本分布;抽样分布;样本均值的抽样分布;样本比例的抽样分布;分布;分布;分布。
 
考试要求:了解分布、分布和分布,理解简单随机抽样、分层抽样、等距抽样、整群抽样、多阶段抽样的特点及区别。掌握抽样分布;掌握样本均值的抽样分布和样本比例的抽样分布。
 
(六)参数估计
 
考试内容:点估计与区间估计;评价估计量的标准;参数估计的基本原理;一个总体均值的区间估计;一个总体比例的区间估计;两个总体均值之差的区间估计;两个总体比例之差的区间估计;样本量的确定。
 
考试要求:了解估计量、估计值的基本概念,准确理解置信区间、置信水平的概念,理解参数估计的基本思路,掌握不同参数的估计方法和样本容量的确定方法,能正确运用参数估计的方法分析实际问题。掌握基本统计软件的参数估计操作方法。
 
(七)  假设检验
 
考试内容: 假设检验的基本概念;假设检验的一般步骤;假设检验的两类错误;检验结果的解读;总体均值的假设检验;总体比例的假设检验;两个总体均值之差的检验;两个总体比例之差的假设检验。
 
考试要求:了解假设检验的基本思路,掌握不同参数的检验方法,能正确运用参数假设检验的方法分析实际问题。掌握基本统计软件的假设检验操作方法。
 
(八) 分类数据分析
 
考试内容:分类数据、χ2统计量;列联表分析的基本原理;卡方分布;卡方检验;列联表中的相关测量;卡方分布的期望值准则。
 
考试要求:了解列联表的设计,理解列联分析的适用场合,掌握列联分析的操作方法,能正确运用列联分析方法分析实际问题。
 
(九)  方差分析
 
考试内容:方差分析的原理;方差分析的基本概念;方差分析的种类;方差分析的结果解释;双因素方差分析。
 
考试要求:理解方差分析的原理,掌握单因素、双因素方差分析的基本方法,能正确运用方差分析的方法分析实际问题。掌握基本统计软件的方差分析操作方法。
 
(十)相关与一元回归分析
 
考试内容:相关关系;Pearson相关系数;线性回归模型;模型参数估计;回归系数的含义;回归方程的评价与检验;利用回归方程进行预测;残差分析;回归方程的拟合优度;显著性检验。
 
考试要求:理解Pearson相关系数的含义;理解最小平方法的基本原理。掌握回归方程的检验和评价方法,能正确运用相关与回归分析的方法分析实际问题。掌握基本统计软件的相关与回归分析操作方法。
 
(十一) 时间序列分析和预测
 
考试内容:时间序列及其基本种类;时间序列的图示和增长率分析;时间数列的构成要素;长期趋势、季节变动、循环变动、随机变动的含义;时间数列的预测方法;平稳序列的预测;趋势型序列的预测;季节指数的计算。
 
考试要求:理解时间序列的概念及其构成要素,掌握时间序列的增长率分析;掌握平稳序列、趋势型序列的预测方法;掌握季节指数的计算。
 
第三部分   题型示例
 
计算分析题:某大学对20名同学进行了为期3个月的立定跳远训练,记录他们训练前后的测试成绩,并对数据进行整理分析,得到以下结果:
 
表1 训练前后所测成绩的基本描述统计量
 
Paired Samples Statistics
 
Mean N Std. Deviation Std. Error Mean
 
pair 1 训练前 213.7500 20 17.03827 3.80987
 
训练后 229.1500 20 12.76622 2.85461
 
表2   Paired Samples Test
 
Paired Differences t df Sig. (2-tailed)
 
Mean Std. Deviation Std. Error Mean 95% Confidence Interval of the Difference
 
Lower Upper
 
Pair 1 训练前 - 训练后 13.80465 3.08681 -21.86078 -4.989 19 .000
 
请回答以下问题:
 
(1)该分析中所用的检验方法;
 
(2)写出检验的原假设和备择假设,并说明含义;
 
(3)填充空缺的数字;
 
(4)写出训练前与训练后成绩差的95%的置信区间;
 
(5)说明检验结果及理由。
 
标题:首都经济贸易大学2022年研究生招生考试复试笔试大纲

原文链接:https://yjs.cueb.edu.cn/zsks/skzl/126730.htm


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