南京信息工程大学2023年博士研究生入学考试

南京信息工程大学2023年博士研究生入学考试《统计学概论》考试大纲具体内容一、统计数据的收集、图表展示内容：1.数据的来源2.概率抽样与非概率抽样3.数据预处理4.品质数据、数值型数据的整理与展示目标：1.了解数据的来源与特点；了解抽样调查的分类；了解收集数据的基本方法；了解利用图形显示统计数据；2.理解统计调查的概念；理解实验中的若干问题；理解误差的控制；3.掌握统计调查的分类和调查数据的要求；掌握数据的预处理的内容和目的；掌握分类数据、顺序数据、数值型数据的整理与图示方法。二、统计量、抽样分布与参数估计内容：1.统计量、抽样的基本概念，大数定理与中心极限定理，2.参数估计的基本原理3.一个总体参数的区间估计4.样本容量的确定目标：了解统计量和抽样分布的概念；了解中心极限定理理解估计量与估计值和点估计与区间估计概念；3.掌握常用的统计量和几个重要的抽样分布；掌握样本均值、样本比例的抽样分布；掌握样本方差的分布；掌握总体均值的区间估计方法和总体比例的区间估计，以及总体方差的区间估计；掌握样本容量的确定公式以及各量之间的关系。三、假设检验内容：1.假设检验的基本概念，检验统计量，显著性水平，P值与临界值，双侧检验与单侧检验，假设检验的两类错误2.总体均值的假设检验，总体比例的假设检验，总体方差的检验目标：1.了解假设检验的提出和构造方式；了解检验统计量的确定；2.理解显著性检验的概念，两类错误的定义和关系；理解p值的统计意义；理解单侧检验；3.掌握假设检验的计算步骤；掌握总体均值的检验和总体比例的检验以及总体方差的检验。四、方差分析内容：1.方差分析的基本原理、基本假定、问题提法2.单因素和双因素方差分析的实现和结果解释目标：1.了解方差分析中的多重比较；了解双因素方差分析的思想；2.理解方差分析的基本思想和原理；理解双因素方差分析基本步骤和方法；3.掌握方差分析的基本假设、计算方法。五、相关与回归分析内容：1.变量间的关系，相关关系的种类，相关图2.相关系数及其检验，一元线性回归模型及其估计、检验、预测3.多元线性回归模型，多元线性回归模型的检验与预测，复相关系数与偏相关系数4.多重共线性现象、判别、处理5.变量选择与逐步回归目标：1.了解变量间的关系；了解回归模型和回归方程的定义；了解回归结果的评价方法；了解残差和标准化残差的定义；了解向前选择、向后剔除、逐步回归的方法；2.理解回归直线的拟合优度的定义和统计意义；理解残差分析的统计意义；3.掌握相关系数的描述与测度以及相关系数的显著性检验；掌握参数的最小二乘估计的基本原理和方法和操作步骤；掌握线性回归模型的检验、预测和统计推断；掌握多重共线性的判别和多重共线性的处理。六、时间序列分析内容：1.长期趋势的测定方法，季节成分的确定2.时间序列的类型和预测方法的选择3.平稳序列的预测目标：1.理解时间序列趋势和季节成分的确定；2.掌握平稳时间序列的预测方法。第二部分有关说明命题说明：答题方式为闭卷、笔试。总分100分，考试时间为1小时。参考书目：贾俊平、何晓群、金勇进编著，统计学（第7版），中国人民大学出版社，2018