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第一章总则第一条为保证首都经济贸易大学全日制普通本科招生工作公平、公正、公开进行，维护考生合法权益，学校依据《中华人民共和国教育法》《中华人民共和国高等教育法》和教育部有关规定，制定本章程。
第二条学校概况学校全称：首都经济贸易大学。
上级主管部门：北京市教育委员会。
办学类型：北京市属重点全日制普通高等院校。
办学层次及基本修业年限：博士研究生（3年制）、硕士研究生（2-3年制）、本科（4年制）。
学校地址：校本部位于北京市丰台区花乡张家路口121号；红庙校区位于北京市朝阳门外金台里2号。
办学特点：首都经济贸易大学是一所以经济学、管理学为重要特色和突出优势，法学、文学、理学、工学等学科相互支撑、协调发展的现代化、多科性财经类大学。
学校以立德树人为根本任务，培养适应当代经济和社会发展需要、德智体全面发展，理论基础扎实、知识面较宽、富有创新精神和实践能力的高素质应用型人才。
第三条学校颁发学历证书类型为“普通高等学校毕业证书”，符合学士学位授予条件的授予“普通高等教育本科毕业生学士学位证书”,学校名称为“首都经济贸易大学”。
第四条首都经济贸易大学招生工作全面贯彻教育部有关文件精神，坚持“公平竞争、公正选拔、公开程序，德智体美全面考核、综合评价、择优录取”的原则，接受纪检监察部门、考生、家长以及社会各界的监督。
第二章组织机构第五条学校设立本科生招生委员会和招生工作领导小组，全面负责学校本科生招生工作。
招生委员会由相关校领导、职能部门负责人及招生办公室人员等组成。
招生工作领导小组由相关校领导组成。
第六条学校招生办公室是开展全日制本科生招生工作的常设机构，负责招生政策的拟定、执行和招生工作的组织、实施。
第三章招生计划及录取第七条招生计划学校招生办公室严格按照教育部、北京市教委和学校对普通类招生计划编制的要求，根据学科专业建设和发展及各专业毕业生就业状况等，编制学校年度分省分专业、分文理科招生计划，经招生委员会审议、校长办公会审定后，上报教育部和北京市教委审批，审批通过后由各省级招生主管部门向社会公布。
![2017年首都经济贸易大学统计学院432统计学[专业硕士]考研真题及详解【圣才出品】](https://img.taocdn.com/s1/m/e44fc51a3b3567ec102d8a4e.png)
2017年首都经济贸易大学统计学院432统计学[专业硕士]考研真题及详解一、名词解释（每题4分，共20分）1．重点调查答：重点调查是在调查对象中选择一部分重点单位进行的一种非全面调查。
重点单位，是指在所要观察的数量方面，其数值在所有单位中具有举足轻重的地位。
因此，当调查的任务只要求掌握事物的基本状况与基本的发展趋势，而不要求掌握全面的准确资料，而且在总体中确实存在着重点单位时，进行重点调查较好。
2．参数答：参数是用来描述总体特征的概括性数字度量，它是研究者想要了解的总体的某种特征值。
由于总体数据通常是未知的，所以参数是一个未知的常数。
3．统计假设检验中的拒绝域答：根据事先给定的显著性水平ɑ，可以在统计量的分布上找到相应的临界值，由显著性水平和相应的临界值围成的一个区域称为拒绝域，由样本计算的统计量的值落入拒绝域的概率不超过显著性水平ɑ。
如果统计量的值落在这拒绝域内就拒绝原假设，否则就不能拒绝原假设。
4．多重判定系数答：多重判定系数是多元回归中的回归平方和占总平方和的比例，它是度量多元回归方程拟合程度的一个统计量，反映了在因变量y的取值的变差中能被估计的多元线性回归方程所解释的比例。
5．Q型聚类答：Q型聚类是指根据变量对所观察的样本进行分类的聚类方法。
Q型聚类分析的优点是：①可以综合利用多个变量的信息对样本进行分类；②分类结果是直观的，聚类谱系图非常清楚地表现其数值分类结果；③聚类分析所得到的结果比传统分类方法更细致、全面、合理。
二、简答题（每题20分，共40分）1．某行业30家企业的人均年销售收入（万元/人）数据如下：要求：（1）将上述数据按照100以下，100～200，200～300，300～400，400以上分组，并绘制直方图；（2）根据直方图说明上述数据的分布状况；（3）根据表中数据计算这30家企业人均年销售收入的中位数，比较中位数与均值（192.4）的差异，并说明差异产生的原因；（4）若要分析上述数据的集中趋势，用中位数和均值哪个代表性更强，理由是什么？答：（1）根据“上组限不在内”原则，数据的分组结果如下表：直方图如下：（2）根据直方图可知，人均年销售收入在100～200（万元/人）的企业数最多，人均年销售收入在300～400之间的企业数最少。
2020年首都经济贸易大学招生专业目录附各学院专业设置2020年首都经济贸易大学招生专业目录附各学院专业设置更新：2019-12-19 17:21:37每个大学开始的专业都不相同，本文为大家介绍关于首都经济贸易大学招生专业的相关知识。
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![2013年首都经济贸易大学统计学院432统计学[专业硕士]考研真题及详解【圣才出品】](https://img.taocdn.com/s1/m/dabc03b8cc7931b764ce156b.png)
统计学专业顶尖大学名单注：评估结果相同的高校排序不分先后，按学校代码排列统计学专业培养要求统计学是关于数据的方法论学科，提供数据采集、数据处理、数据分析的各种方法;统计学专业旨在培养具备较强的计算机和统计软件的应用能力，具有坚实的数学与外语基础，掌握扎实的经济学基础知识，具有一定的独立观察、分析、研究社会经济问题的能力，能够系统掌握统计学原理和方法，专长于应用统计方法对各种数据进行处理和分析的实用型和通用型人才;毕业生可在银行、证券公司、信托投资公司、保险公司等各种金融机构以及国家部委、企业、咨询公司从事统计分析工作与管理工作。
统计学专业就业情况1.统计学专业就业前景由于本专业毕业生就业压力较大，所以就业时需注意的事项也很多。
首先，要有优秀的专业知识成绩。
竞争大，自然而然就要优中选优，而专业知识是衡量你是否优秀的一个最基本的条件。
因而，在面试时，一定要带上你的成绩单。
一般单位都认为，好学生是能做好统计工作的，因为统计工作需要认真、耐心、踏踏实实，所以这一点是很重要的。
2.统计学专业就业方向有哪些统计学就业范围很单一，或者到国家政府的各级统计局工作，或者到各高校的统计系做教师。
虽然统计专业在社会主义条件下发展很迅速，包括的内容也很繁杂，但统计学专业的毕业生的就业需求却不太理想，人才需求情况是供大于求，统计学专业毕业的学生主要从事人口数量、土地数量、财富、国民生产总值、军事等方面的统计工作。
3.统计学专业需要掌握哪些能力1.具有扎实的数学基础，受到比较严格的科学思维训练;2.掌握统计学的基本理论、基本知识、基本方法和计算机操作技能;具有采集数据、设计调查问卷和处理调查数据的基本能力;3.了解与社会经济统计、医药卫生统计、生物统计或工业统计等有关的自然科学、社会科学、工程技术的基本知识，具有应用统计学理论分析、解决该领域实际问题的初步能力;4.了解统计学理论与方法的发展动态及其应用前景;5.对于理学学士，应能熟练使用各种统计软件包，有较强的统计计算能力;对于经济学学士，应具有扎实的经济学基础，具有利用信息资料进行综合分析和管理的能力;6.掌握资料查询、文献检索及运用现代信息技术获取相关信息的基本方法;具有一定的科学研究和实际工作能力。
1-1 宪法1-2 法理学1-3 民法〔总论、分论〕1-4 刑法〔总论、分论〕1-5 中国法制史1-6 科学社会主义与理论与实践2-1 经济法2-2 金融法2-3 合同法2-4 国际经济法2-5 财税法2-6 公司法2-7 保险法2-8 知识产权法2-9 证券法2-10 外商投资法2-11 诉讼法〔民诉、刑诉、行诉〕2-12 婚姻家庭法前沿讲座实务研究* 3-1 房地产法专题3-2 国际经济法专题3-3 犯罪心理学专题研究首都经济贸易大学2021年硕士研究生考试科目及参考用书2021年硕士研究生考试科目及参考用书经济学考试科目增加考试内容：2021年政府工作报告中与经济相关的内容〔经济稳定增长、宏观调控、结构调整和优化等〕经济学考试题型：简答和论述。
对外经济贸易大学2021年招收攻读硕士学位研究生(论坛) 简章对外经济贸易大学是教育部直属的一所规模适度的多科性全国重点大学。
是首批进入国家高等教育“211工程〞重点建设的高等院校。
现拥有应用经济学一级学科博士学位授予权，国际法学、民商法学、企业管理和世界经济二级学科博士学位授予权，共计14个博士科学学位授权专业；应用经济学、法学、工商管理和外国语言文学一级学科硕士学位授予权，世界经济、行政管理二级学科硕士学位授予权，共计37个硕士科学学位授权专业以及工商管理硕士〔MBA〕、法律硕士〔J.M〕和翻译硕士等3个专业学位。
对外经济贸易大学研究生教育始终坚持党的教育方针，硕士研究生教育重点培养学术与应用结合型人才，博士研究生教育重点培养高级研究与决策型人才。
近年来，我校研究生在国内外专业赛事中屡创佳绩，充分展现了我校研究生专业根底扎实、英语(论坛)水平高、思维活泼、创新能力强的综合优势。
良好的综合素质，使我校研究生在剧烈竞争的人力资源市场上保持整体就业率和就业层次较高的地位。
欢送全国重点大学的优秀毕业生报考我校。
一、培养目标培养热爱祖国，德才兼备，系统掌握本学科的根底理论和专业知识，具有良好的创新意识、分析能力、跨文化沟通能力和社会适应能力，能从事科学研究、教学、管理工作或独立担负专门技术工作的学术与应用复合型高级专门人才。
首都经济贸易大学统计学专业硕士研究生培养方案专业代码：071400 027000所属学科门类：理学（或经济学）所属一级学科：统计学所属院系：统计学院一、培养目标统计学专业旨在培养适应21世纪社会经济发展需要，具有良好的思想品德、社会道德和职业道德，掌握统计学学科坚实的理论基础和系统的专门知识，熟练应用计算机及统计软件，熟练掌握一门外语，具有从事科学研究工作或独立担负专门技术工作能力，能在各级管理部门、各类企事业单位从事市场调研、实验设计、信息处理、投资分析、风险管理、决策分析等实际工作，以及在高校、科研部门从事教学和研究的富有创新精神的研究型高层次人才。
二、研究方向1、社会经济统计（经济学学位）2、数理统计（理学学位）3、金融统计与计量（经济学学位）4、统计学习与数据挖掘（经济学或理学学位）5、应用统计学（经济学或理学学位）三、学习年限学制为3年，最长修业年限（含休学）为5年。
达到学校提前毕业条件的，可以申请提前一年毕业，并须按学校有关规定办理；达到学校硕博连读条件的，可以申请硕博连读资格，审核通过后可以提前1年进入博士阶段学习。
四、培养方式研究生培养实行导师负责制，可组成指导小组集体指导。
导师（组）负责研究生日常管理、学风和学术道德教育、制订和调整研究生培养计划、指导文献阅读、选课和参加实践、创新活动，组织安排开题、指导科学研究和毕业/学位论文等。
在研究生培养过程中，既要充分发挥导师（组）的指导作用，又要特别注重硕士生自主学习、独立工作和创新能力的培养。
统计学专业硕士研究生培养注重联合培养，目前与美国中弗罗里达大学合作培养，符合条件的研究生可以在中弗罗里达大学学习1年，在首都经济贸易大学学习2年，经考核合格可以获得两个学校的学位。
五、课程学习与主文献研修课程学习总学分为38学分，其中必修课为26学分，专业选修课为8学分，任意选修课为4学分。
根据课程的性质与特点，学习可采取以课堂系统讲授或专题讲授为主，结合课外阅读，课堂讨论等形式。
每门课程结束，进行课程考试，考试方式为笔试（闭卷或开卷）、口试、课程论文等形式。
公共课与学科基础课原则上应采取笔试（闭卷或开卷）的形式。
必修课成绩按百分制记分。
跨学科或以同等学力考入的研究生应补修2门本科阶段核心课程，补修本科生课程成绩必须合格但不计学分。
课程设置见附表“硕士研究生教学计划”。
在导师指导下，研读本专业的相关文献，必读文献的研读纳入中期考核。
见附件“硕士研究生阅读文献”。
六、中期考核中期考核是在研究生课程学习结束后，以研究生的培养计划为依据，对研究生的学习成绩、政治思想、科研能力、必读书目阅读情况等方面进行的一次中期考核。
研究生中期考核工作在第三学期完成。
中期考核的要求参见《首都经济贸易大学硕士研究生中期考核实施细则》。
七、实践与创新实践与创新培养环节总学分为10学分，其内容包括科学研究和社会实践。
科学研究活动主要项目有专业学术活动、教学实践、专业学术论文、学科竞赛等；社会实践活动的主要项目为社会调查、专业实习、“三助”活动等。
参加学术活动由学院安排并考核，教学实践由导师安排，考核和确认，社会实践活动由学院或导师安排，导师考核，学院确认。
实践与创新学分计算方法见附表“实践与创新环节计分表”。
八、毕业/学位论文硕士研究生应当在第三学期中期考核通过后在导师的指导下确定选题并做出开题报告，通过后才可进入写作阶段。
具体要求参照《首都经济贸易大学毕业/学位论文工作规范》的规定执行。
九、毕业及学位授予修满规定学分，中期考核合格及以上，毕业论文经指导教师评阅通过，符合毕业的其他条件，则准予毕业，并发给毕业证书；同时符合申请学位条件的，论文的评审与答辩按照《首都经济贸易大学学位授予细则》及相关文件的要求执行，通过者可以获得理学（或经济学）学位。
统计学专业学术学位硕士研究生教学计划统计学硕士研究生阅读书目一、必读书目[1]茆诗松,王静龙,濮晓龙.高等数理统计[M]. 北京:高等教育出版社,2006.[2]张尧庭,方开泰.多元统计分析引论[M].武汉:武汉大学出版社,2013.[3]何书元.随机过程M].北京:北京大学出版社,2008.[4]易丹辉.时间序列分析方法与应用[M].北京:中国人民大学出版社,2011.[5]吴喜之.复杂数据统计方法:基于R的应用(第2版) [M].北京:中国人民大学出版社,2013.[6]缪柏其, 叶五一.高等计量经济学基础[M].北京:高等教育出版社,2013.[7]缪柏其,胡太忠.概率论教程[M]. 北京:中国科学技术大学出版社(第二版),2009.[8]王松桂等.线性模型引论[M]. 北京:科学出版社,2004.[9]王星等.大数据分析:方法与应用[M]. 北京:清华大学出版社,2013.[10](美) 安德森等. 商务与经济统计（第11版）[M].张建华等译.北京：机械工业出版社,2012.二、推荐阅读[1] Liang, K.Y. Zeger, S. Longitudinal data analysis using generalized linear models, Biometrka, 1986 ,73( 1): 13-22.[2] Fan, J. Zhang, W.Y. Statistical estimation in varying coefficient models,The Annals of Statistics, 1999, 27, 1491-1518.[3]Fan, J. Chen, J. One-step local quasi-likelihood estimation,Journal of Royal Statistical Society B,1999,61,927-943.[4] Fan, J. Gu, J. Semiparametric estimation of value-at-risk, Econometrics Journal, 2003,6:261-290.[5] Efron, B. Hastie, T. Johnstone, I. Tibshirani, R. Least angle regression, The Annals of Statistics, 2004, 32(2): 407-499.[6] Escanciano, J. C. Goodness-of-fit tests for linear and nonlinear time series models, Journal of the American Statistical Association,2006, 101(474):531-541.[7]Fan, J. Huang, T. Li, R.. Analysis of longitudinal data with semiparametric estimation of covariance function. Journal of the American Statistical Association,2007, 102 (478): 632-641.[8] Zhou, Y. Alan T.K. Wang, X.J. Estimation equations inference with missing data. Journal of the American Statistical Association, 2008, 103 (483):1187-1198.[9]Wei, Y. Carroll, R. J. Quantile regression with measurement error, Journal of the American Statistical Association,2009, 104(487): 1129-1143.[10] Kristensen, D. Pseudo-maximum likelihood estimation in two classes of semiparametric diffusion models, Journal of Econometrics, 2010, 156(2):239-259.[11] Sun, Y. Hsiao, C. Li, Q. Measuring correlations of integrated but not cointegrated variables: A semiparametric approach, Journal of Econometrics, 2011,164(2):252-267.[12]Christensen, B. J. et al, Semiparametric inference in a GARCH-in-mean model, Journal of Econometrics, 2012, 167(2) : 458-472.[13] Häggström, J.Bandwidth selection for backfitting estimation of semiparametric additive models:A simulation study, Computational Statistics & Data Analysis, 2013, 62: 136-148.[14] Escanciano, J. C. Jacho-Chávez, D.T. Lewbel, A. Uniform convergence of weighted sums of non and semiparametric residuals for estimation and testing, Journal of Econometrics,2014, 178(3):426-443.[15]Dicker, L.H. Variance estimation in high-dimensional linear models,Biometrika,2014,101 (2): 269-284.[16]Zhang, X. Zou, G,H. Liang, H. Model averaging and weight choice in linear mixed-effects models,Biometrika,2014,101(1): 205-218.[17] Song, K. Semiparametric models with single-index nuisance parameters, Journal of Econometrics, 2014, 178(3):471-483.统计学院学术型硕士研究生实践与创新计分表。
