一、考試的范圍及目標
《統計學》課程包含導論、數據的收集、數據的圖表展示、數據的概括性度量、概率與概率分布、統計量及其抽樣分布、參數估計、假設檢驗、分類數據分析、方差分析、一元線性回歸、多元線性回歸、時間序列分析和預測、指數部分。
要求考生理解和掌握統計學的基本概念、基本原理和基本方法，能夠運用統計學知識進行數據分析、描述及模型建立，具備分析問題和解決問題的基本能力。
二、考試形式與試卷結構
1.答卷方式：閉卷，筆試。
2.試卷分數：滿分為150分。
3.試卷結構及題型比例：
試卷主要分為三大部分，即：基本概念題約40%;基本理論分析題約30%;應用計算題約30%。
三、考試內容要點
1.導論
統計及其應用領域;統計數據的類型;統計中的幾個基本概念。
2.數據的收集
數據的來源;調查方法;實驗方法;數據的誤差。
3. 數據的圖表展示
數據的預處理;品質數據的整理與展示;數值型數據的整理與展示;合理使用圖表。
4. 數據的概括性度量
集中趨勢的度量;離散程度的度量;偏態與峰態的度量。
5. 概率與概率分布
隨機事件及其概率;離散型隨機變量及其分布;連續型隨機變量的概率分布。
6. 統計量及其抽樣分布
統計量;由正態分布導出的幾個重要分布;樣本均值的分布與中心極限定理。
7. 參數估計
參數估計的基本原理;單樣本正態總體參數的區間估計;兩樣本正態總體參數的區間估計;樣本量的確定。
8. 假設檢驗
假設檢驗的基本原理;單樣本正態總體參數的假設檢驗;兩樣本正態總體參數的假設檢驗。
9. 分類數據分析
分類數據與
10. 方差分析
方差分析的引論;單因素方差分析;兩因素方差分析
11. 一元線性回歸
變量間關系的度量;一元線性回歸;利用回歸方程進行預測;殘差分析。
12. 多元線性回歸
多元線性回歸模型;顯著性檢驗;多重共線性;利用回歸方程進行預測;變量選擇與逐步回歸。
13. 時間序列分析與預測
時間序列及其分解;時間序列的描述性分析;平穩序列的預測;趨勢型序列的預測。
14. 指數
總指數的編制方法;指數體系;綜合評價指數。
原標題：河北工程大學碩士研究生招生考試初試科目考試大綱
文章來源：http://yanjs.hebeu.edu.cn/info/1089/5525.htm
