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2017年湖南大学应用统计基础考研大纲

2021考研英语进阶全程班 (一、二可选)

 

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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