一、 考試要求
要求考生掌握統計學的基本原理，掌握數據收集和處理的基本分析方法，具備運用統計方法分析數據和解釋數據的基本能力。
二、考試內容
（一）導論
1. 了解統計學的應用領域；
2. 熟悉數據的分類；
3. 熟悉統計學中的基本概念，如總體、個體、樣本、變量等。
（二）數據的搜集
1. 熟悉幾種常見的調查方法
2. 了解統計誤差的主要來源
3. 了解統計數據的質量要求
（三）數據的圖表展示
熟悉各類統計圖。
（四）數據的概括性度量
1. 熟練掌握幾個概念：眾數、中位數、平均數、四分位數、離散系數等；
2. 熟悉適用于不同類型數據的概括性度量；
（五）概率與概率分布
1. 熟悉概率的性質與運算法則；
2. 熟悉常見的幾類隨機變量分布，如均勻分布、正態分布、泊松分布、幾何分布、伯努利分布、二項分布、多項分布、t 分布、F 分布、卡方分布等。
（六）統計量及其抽樣分布
1. 了解統計量、充分統計量、抽樣分布的概念；
2. 熟悉樣本均值的分布、樣本方差的分布。
（七）參數估計
1. 熟悉點估計、區間估計；
2. 了解置信區間的構造方法；
3. 熟悉總體均值的區間估計、總體比例的區間估計以及總體方差的區間估計。
（八）假設檢驗
1. 熟悉假設檢驗的基本原理；
2. 了解一類錯誤和二類錯誤；
3. 了解 p 值、拒絕域等概念。
（九）分類數據分析
1. 熟悉列聯表的獨立性檢驗；
2. 了解卡方統計量；
3. 了解列聯表中的相關測量。
（十）方差分析
1. 了解方差分析的使用范圍；
2. 熟悉單因素方差分析和雙因素方差分析。
（十一）相關分析
1. 了解數據之間的統計關系
2. 熟悉散點圖的作用
3. 熟悉常見相關系數計算方法及其應用
（十二） 一元線性回歸
1. 了解變量間關系的度量；
2. 熟練運用一元線性回歸。
（十三） 多元線性回歸
1. 熟悉多元線性回歸模型中擬合優度、顯著性檢驗等概念；
2. 熟悉多元線性回歸中出現的違反經典假設的情形，包括多重共線性、自相關、異方差等。
（十四） 時間序列分析和預測
1. 了解平穩時間序列、非平穩時間序列的概念；
2. 了解時間序列的分解；
3. 熟悉平穩時間序列的預測過程；
4. 了解趨勢型、季節型時間序列的預測。
（十五） 指數
1. 熟悉拉氏指數、帕氏指數的概念；
2. 熟悉常見的幾種價格指數，如消費者價格指數、生產者價格指數、GDP 平減指數等。
三、試卷結構
（一） 考試時間：180 分鐘，滿分：150 分
（二） 題型結構
1:選擇題(約 20 分)
2:簡答題(約 50 分)
3:計算和分析題(約 80 分)
四、參考書目
1. 《統計學》，賈俊平主編，中國人民大學出版社，2015 年 1 月，第六版．
2. 《統計學》學習指導書，賈俊平主編，中國人民大學出版社，2015 年 1 月，第六版．
