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　　考试内容范围:

　　一、数据表示和度量

　　1.要求考生了解数据的误差、表示方法。

　　2.要求考生掌握数据的趋势、离散度、偏态和峰态的度量与计算。

　　二、随机变量及其分布

　　1.要求考生掌握随机变量的概率分布律、概率分布密度函数与分布函数之间关系，能用随机变量的概率分布计算有关事件的概率。

　　2.要求考生掌握随机变量期望、方差、协方差和相关系数的概念、性质及计算方法。

　　3.要求考生掌握离散型和连续型多维随机变量的联合分布、边缘分布和条件分布概念和相互关系并会计算。

　　4.要求考生理解多维随机变量独立性概念，掌握随机变量独立基本判别法。

　　三、统计量及其分布

　　1.要求考生掌握总体与样本的关系、样本平均数、样本方差性质等。

　　2.要求考生掌握基于正态母体的常用统计量分布。

　　3.要求考生理解依概率收敛、依分布收敛，掌握中心极限定理。

　　四、估计与假设检验

　　1.要求考生掌握点估计方法:矩估计和极大似然估计

　　2.要求考生掌握估计的性质:无偏性、相合性和渐近正态性，

　　3.要求考生掌握基于单个和两个正态母体的参数区间估计。

　　4.要求考生掌握基于正态母体的参数假设检验。

　　五、分类数据分析与方差分析

　　1.要求考生掌握分类数据、卡方统计量、拟合优度检验，独立性检验及列关联表的相关测量。

　　2.要求考生掌握单因子方差分析方法。

　　六、一元与多元线性回归

　　1.要求考生理解并掌握一元线性模型参数估计方法和性质，掌握显著性检验，残差分析，并利用回归方程进行预测。

　　2.要求考生理解并掌握多元线性模型参数估计方法和性质，掌握显著性检验，残差分析，并利用回归方程进行预测。

　　3.要求考生理解并掌握多重线性性及解决方法，掌握变量选择和逐步回归。

　　七、时间序列分析

　　1.要求考生掌握时间序列的组成要素。

　　2.要求考生掌握时间序列的预测方法。

　　参考书目:《统计学》，贾俊平、何晓群、金勇进，北京:中国人民大学出版社，第七版，2018年

　　考试总分:150分

　　考试时间:3小时

　　考试方式:笔试