上海海事大学432统计学2020年考研专业课初试大纲

432统计学（专业学位）《统计学》考试大纲Ⅰ考试目标《统计学》考试是为高等院校和科研院所招收应用统计硕士生而设置的具有选拔性质的考试科目。

其目的是科学、公平和有效地测试考生是否具备攻读应用统计专业硕士所必须的基本素质、一般能力和培养潜能，以便选拔具有发展潜力的优秀人才入学，为国家的经济建设培养具有良好职业道德、法制观念和国际视野、具有较强分析与解决实际问题能力的高层次、应用型、复合型的统计专业人才。

本课程考试主要测试考生掌握数据收集、处理和分析的一些基本统计方法。

要求考生具有以下能力：1. 能熟练掌握数据收集、整理和分析的基本方法；2. 具有运用统计方法分析数据和解释数据的基本能力；3. 能掌握基本的概率论知识，并将其应用于推断统计中。

Ⅱ考试形式与试卷结构一、试卷满分及考试时间：试卷满分为150分，考试时间180分钟。

二、答题方式：答题方式为闭卷笔试。

三、试卷内容与题型结构Ⅲ考试内容一、描述统计与数理统计学部分1．调查的组织和实施；2．概率抽样与非概率抽样；3．数据的预处理；4．用图表展示定性数据；5．用图表展示定量数据；6．用统计量描述数据的水平：平均数、中位数、分位数和众数；7．用统计量描述数据的差异：极差、标准差、样本方差；8．参数估计的基本原理；9．一个总体和两个总体参数的区间估计；10．样本量的确定；11．假设检验的基本原理；12．一个总体和两个总体参数的检验；13．方差分析的基本原理；14．单因子和双因子方差分析的实现和结果解释；15．变量间的关系；相关关系和函数关系的差别；16．一元线性回归的估计和检验；17．用残差检验模型的假定；18．多元线性回归模型；19．多元线性回归的拟合优度和显著性检验；20．多重共线性现象；21．时间序列的组成要素；22．时间序列的预测方法。

二、概率论部分1. 事件及关系和运算；2. 事件的概率；3. 条件概率、全概率公式和贝叶斯公式；4. 随机变量的定义；5. 离散型随机变量的分布列和分布函数：离散型均匀分布、二项分布和泊松分布；6. 连续型随机变量的概率密度函数和分布函数：均匀分布、指数分布、正态分布；7. 随机变量的期望与方差；8. 随机变量函数的期望与方差。

432-《统计学》考试大纲（研究生招生考试属于择优选拔性考试，考试大纲及书目仅供参考，考试内容及题型可包括但不仅限于以上范围，主要考察考生分析和解决问题的能力。

）一、考试性质《统计学》是应用统计硕士专业学位研究生入学考试的科目之一。

《统计学》考试要求能反映统计学学科的特点，科学、公平、准确地测试考生的基本素质和综合能力，以便很好地选拔具有科研发展潜力的优秀人才进入硕士阶段学习，为国家培养掌握现代统计理论和方法，具有较强分析与解决实际问题能力的高层次的应用型的和复合型的统计专业人才。

二、考试要求考查考生对《统计学》的基本概念、基础知识、基本技能的掌握情况，重点考察考生运用统计学知识解决实际问题的能力。

三、试卷分值、考试时间和答题方式本科目试卷满分为150分，考试时间为180分钟，答题方式为闭卷、笔试。

四、试题结构（1）试卷题型结构可能包含的题型有：填空题、选择题、简述题、计算题、综合题、证明题（2）内容结构各部分内容如下：1、统计学与统计数据的描述2、概率、概率分布与抽样分布3、参数估计4、假设检验5、相关分析与回归分析6、时间序列分析与预测7、统计指数与国民经济统计五、考查的知识及范围1、统计学与统计数据的描述统计学的分科；统计数据的种类、来源和质量；统计学的基本概念：总体、样本和变量；统计数据的整理；分布集中趋势的测度；分布离散程度的测度；分布的偏态和峰度；统计表与统计图。

2、概率、概率分布和抽样分布随机事件与概率的基本概念；随机变量及其概率分布；随机变量的数字特征；常用的抽样方法；抽样分布；中心极限定理的应用。

3、参数估计参数估计的基本原理：估计量与估计值、点估计和区间估计、评价估计的标准；贝叶斯估计；一个总体参数的区间估计；两个总体参数的区间估计；样本量的确定。

4、假设检验假设检验的基本原理；一个总体参数的检验；两个总体参数的检验。

5、相关分析与回归分析相关分析：相关系数的概率、相关系数、Spearman 等级相关系数；一元线性回归分析：相关与回归分析的联系、总体回归函数和样本回归函数、最小二乘估计、拟合优度的度量；线性回归的显著性检验与回归预测：显著性的t检验、一元线性回归模型的预测；多元线性回归分析：多元线性回归模型及假定、模型的估计和检验；参数估计量的性质。

在很多年之前我从来不认为学习是一件多么重要的事情，那个时候我混迹于人群之中，跟大多数的人一样，做着这个时代青少年该做的事情，一切都井井有条，只不过，我不知做这些是为了什么，只因大家都这样做，所以我只是随众而已，虽然考上了一个不错的大学，但，我的人生目标一直以来都比较混乱。

但是后来，对世界有了进一步了解之后，我忽而发现，自己真的不过是这浩渺宇宙中的苍茫一粟，而我自身的存在可能根本不能由我自己来把握。

认识到个体的渺小之后，忽然有了争夺自己命运主导权的想法。

所以走到这个阶段，我选择了考研，考研只不过是万千道路中的一条。

不过我认为这是一条比较稳妥且便捷的道路。

而事到如今，我觉得我的选择是正确的，时隔一年之久，我终于涅槃重生得到了自己心仪院校抛来的橄榄枝。

自此之后也算是有了自己的方向，终于不再浑浑噩噩，不再在时代的浪潮中随波逐流。

而这一年的时间对于像我这样一个懒惰、闲散的人来讲实在是太漫长、太难熬了。

这期间我甚至想过不如放弃吧，得过且过又怎样呢，还不是一样活着。

可是最终，我内心对于自身价值探索的念头还是占了上峰。

我庆幸自己居然会有这样的觉悟，真是不枉我活了二十多个春秋。

在此写下我这一年来的心酸泪水供大家闲来翻阅，当然最重要的是，干货满满，包括备考经验，复习方法，复习资料，面试经验等等。

所以篇幅会比较长，还望大家耐心读完，结尾处会附上我的学习资料供大家下载，希望会对各位有所帮助，也不枉我码了这么多字吧。

上海海事大学应用统计的初试科目为：(101)思想政治理论(204)英语二(303)数学三和(432)统计学。

考试大纲：参考书目为：1.《统计学》第六版，贾俊平、何晓群、金勇进编著中国人民大学出版社，2015。

5．用图表展示定量数据。

6．用统计量描述数据的水平：平均数、中位数、分位数和众数。

7．用统计量描述数据的差异：极差、标准差、样本方差。

8．参数估计的基本原理。

9．一个总体和两个总体参数的区间估计。

10．样本量的确定。

全国硕士研究生入学统一考试应用统计硕士专业学位统计学考试大纲I 考查目标全国硕士研究生入学统一考试应用统计硕士专业学位《统计学》考试是为高等院校和科研院所招收应用统计硕士生而设置的具有选拔性质的考试科目。

其目的是科学、公平、有效地测试考生是否具备攻读应用统计专业硕士所必须的基本素质、一般能力和培养潜能，以利用选拔具有发展潜力的优秀人才入学，为国家的经济建设培养具有良好职业道德、法制观念和国际视野、具有较强分析与解决实际问题能力的高层次、应用型、复合型的统计专业人才。

考试要求是测试考生掌握数据处收集、处理和分析的一些基本统计方法。

具体来说。

要求考生:1．掌握数据收集和处理的基本分方法。

2．掌握数据分析的基本原理和方法。

3．掌握了基本的概率论知识。

4．具有运用统计方法分析数据和解释数据的基本能力。

II 考试形式一、试卷满分及考试时间试卷满分为150分，考试时间180分钟.二、答题方式答题方式为闭卷、笔试。

允许使用计算器（仅仅具备四则运算和开方运算功能的计算器），但不得使用带有公式和文本存储功能的计算器。

三、试卷内容与题型结构统计学120分，有以下三种题型：单项选择题25题，每小题2分，共50分简答题3题，每小题10分，共30分计算与分析题2题，每小题20分，共40分概率论30分，有以下三种题型：单项选择题5题，每小题2分，共10分简答题1题，每小题10分，共10分计算与分析题1题，每小题10分，共10分III 考查内容一、统计学1．调查的组织和实施。

2．概率抽样与非概率抽样。

3．数据的预处理。

4．用图表展示定性数据。

5．用图表展示定量数据。

6．用统计量描述数据的水平：平均数、中位数、分位数和众数。

7．用统计量描述数据的差异：极差、标准差、样本方差。

8．参数估计的基本原理。

9．一个总体参数的区间估计。

10．样本量的确定。

11．假设检验的基本原理。

12．一个总体参数的假设检验。

13．方差分析的基本原理。

统计学应用统计专业硕士考试大纲LG GROUP system office room 【LGA16H-LGYY-LGUA8Q8-LGA162】432统计学（应用统计专业硕士）考试大纲参考书目[1]《统计学》第二版，贾俊平编着, 清华大学出版社出版, 2006。

[2]《概率论与试验统计》第三版，余家林,朱倩军,高等教育出版社,2009.I.考查目标应用统计硕士专业学位《统计学》考试是为我校招收应用统计硕士生入学设置的资格考试科目。

其目的是科学、公平、有效地测试考生是否具备攻读应用统计硕士专业学位所必须具备的基本素质、应用能力和培养潜能，以利选拔优秀人才入学, 为国家的经济建设培养具有优良的职业道德、法制观念、国际视野、及较强分析与解决实际问题能力的高层次、应用型、复合型统计专业人才。

考试要求是测试考生掌握数据处收集、处理和分析的一些基本统计方法。

具体考试要求是：1. 掌握基本的概率论知识、原理和方法。

2. 掌握数据收集、统计分析、统计处理的基本原理和方法。

3. 具有统计建模及用统计方法解释数据的基本能力。

II.考试形式和试卷结构一、试卷总分及考试时间试卷总分为150分，考试时间180分钟。

二、答题方式答题方式为闭卷、笔试。

允许使用计算器（仅具备四则运算和开方运算功能的计算器）。

不得使用带有公式和文本存储功能的计算器。

三、试卷内容与题型结构概率论60分，由以下三种题型构成；单项选择题10题，每小题2分，共计20分。

简答题4题，每小题5分，共计20分。

计算与证明题2题，每小题10分，共计20分。

统计学90分，由以下三种题型构成单项选择题 15题，每小题2分，共计30分。

简答题4题，每小题5分，共计20分。

计算与分析题4题，每小题10分，共计40分。

III．考查内容一、概率论1. 事件的关系、运算及运算性质；2. 概率的计算公式及计算性质；3. 全概率公式、条件概率、乘法公式、贝叶斯公式；4. 随机变量、概率分布列、分布函数的概念；5. 离散型随机变量及其分布：（0-1）分布，二项分布、泊松分布、几何分布、超几何分布；6. 连续型随机变量及其分布：均匀分布、指数分布、正态分布；7. 随机变量及随机变量函数的数学期望的性质及计算；8. 随机变量的方差的性质及计算;9. 协方差、相关系数；10. 大数定律，中心极限定理。

2024年432应用统计考试大纲
2024年432应用统计考试大纲主要包括以下内容：
1. 概率论：掌握事件的概率及其运算，随机变量及其分布，数字特征，随机变量的独立性，次序统计量，依概率收敛，依分布收敛，大数定理，中心极限定理等知识点。

2. 数理统计：掌握描述性统计，点估计，区间估计，假设检验，拟合优度检验，列联表检验等知识点。

3. 回归分析：掌握最小二乘估计，模型诊断等知识点。

4. 时间序列分析：掌握时间序列的构成要素，长期趋势的测定方法，季节变动及测定方法，循环变动及测定方法，平稳序列的预测等知识点。

5. 统计指数：掌握统计指数及其主要种类，熟练掌握综合指数的编制原理、平均指数的编制原理和指数法在因素分析领域的应用，理解常见的经济指数形式，了解指数法在综合评价领域的应用等知识点。

6. 计量经济学基础：了解计量经济学的基本概念，了解建立经典计量经济模型的基本原理等知识点。

7. 国民核算：了解国民核算的基本概念和方法等知识点。

以上是2024年432应用统计考试大纲的主要内容，具体考试内容和要求可能会根据不同的学校和考试机构有所不同。

432统计学考研大纲
以下是432统计学考研大纲：
一、考试目的与要求
本考试旨在全面考察考生对统计学基本概念、方法的掌握程度，以及运用所学知识分析问题和解决问题的能力。

具体要求如下：
1. 掌握统计学的基本概念、基本方法及其应用领域；
2. 掌握数据收集、处理和分析的基本方法，包括数据清洗、数据转换等；
3. 掌握概率论和数理统计的基本原理和方法，包括概率、随机变量、概率分布等；
4. 掌握描述性统计方法，包括均值、方差、协方差、相关系数等；
5. 掌握推论性统计方法，包括参数估计、假设检验、回归分析等；
6. 掌握多元统计分析方法，包括因子分析、聚类分析、主成分分析等；
7. 掌握时间序列分析方法，包括时间序列的平稳性检验、趋势分析、季节性分析等；
8. 掌握统计软件的应用，包括Excel、SPSS、SAS等。

二、考试内容
1. 统计学导论：统计学的基本概念、应用领域和发展历程。

2. 数据收集：数据来源、数据质量、数据清洗等。

3. 数据处理：数据转换、数据可视化等。

4. 描述性统计：均值、方差、协方差、相关系数等。

5. 概率论基础：概率、随机变量、概率分布等。

6. 参数估计：点估计、区间估计等。

7. 假设检验：参数检验、非参数检验等。

8. 回归分析：线性回归分析、多元回归分析等。

9. 因子分析：因子提取、因子旋转等。

10. 聚类分析：层次聚类、K-均值聚类等。

11. 主成分分析：主成分提取、主成分解释等。

12. 时间序列分析：时间序列的平稳性检验、趋势分析等。

432统计学考试大纲一、考试的基本要求要求考生比较系统地掌握概率论与数理统计的基本原理和基本方法，具有一定创新意识和较强的分析问题、解决问题的能力。

并要求考生具有一定的计算能力、逻辑推理能力和综合运用所学的知识分析问题和解决实际问题的能力。

二、考试方式和考试时间闭卷考试；总分150分；考试时间为3小时。

三、考试内容概率论基础知识，统计学基础知识，常见统计学模型及其应用。

四、试题类型：主要包括计算题、证明题、论述题等类型。

五、考试内容及要求第一部分概率论部分熟练掌握：概率论的基础知识1、概率论的基础概念：随机试验、样本空间、随机事件、古典概型、条件概率、独立性；2、随机变量及其分布：常见的离散型随机变量、连续型随机变量、随机变量的函数；3、多元随机变量及其分布：二维随机变量、边缘分布、条件分布、相互独立的随机变量、两个随机变量的函数；4、随机变量的数字特征：数学期望、方差、协方差、相关系数；第二部分计算机仿真部分熟练掌握：计算机仿真的原理及算法设计。

1、常见类型的随机数的产生（均匀分布、正态分布等）；2、方法古典概率类型的计算机模拟、随机事件的仿真；第三部分统计学基础知识熟练掌握：统计学的基础知识。

1、大数定律；2、中心极限定理；3、样本几抽样分布；第四部分常见统计学应用模型熟练掌握：统计学常见的模型及其应用1、总体参数的点估计（矩估计极大似然估计）、总体参数的区间估计（一个总体、两个总体）、样本量的确定；2、分布拟合检验：单个分布的卡方拟合检验、分布族的卡方拟合检验、偏度峰度检验，夏皮罗-威尔克检验、秩和检验；3、参数假设检验：两类错误、一个总体、两个总体、单侧、双侧；4、分类数据与卡方检验：拟合优度检验、独立性检验；5、方差分析：单因素方差分析、双因素方差分析；6、回归分析：一元线性回归、多元线性回归；7、时间序列分析；六、参考书目（仅供参考）[1] 贾俊平、何晓群、金勇进. 《统计学》(第7版). 中国人民大学出版社.[2] 盛骤，谢式千，潘承毅编.《概率论与数理统计》浙江大学. 高等教育出版社.[3] 茆诗松，吕晓玲. 《数理统计学》(第2版). 中国人民大学出版社.[4] 《数学分析》，华东师范大学数学分析教研室编，高等教育出版社.[5] 《高等代数》，北京大学代数教研室编，高等教育出版社.。