一、考试形式和试卷结构
1.试卷满分及考试时间
本试卷满分为150分,考试时间为180分钟。
2.答题方式
答题方式为闭卷,笔试。允许使用计算器(仅限具备四则运算和开方运算功能、不带有公式和文本存储功能的计算器),但不得使用带有公式和文本存储功能的计算器。
3.试卷内容结构
本课程考试采用四种题型,具体题型及分值分布如下:
(1)简答题,约10%;
(2)计算分析题,约30%;
(3)资料分析题,约40%;
(4)论述题,约20%。
二、考试内容
第一部分统计学概论及数据的搜集和整理
(1)统计调查方案的内容及实际应用设计。
(2)统计调查的具体方法以及不同方法的特点及适用条件。
(3)次数分布的编制。
(4)次数分布的表示方法。
第二部分统计数据的描述
(1)绝对指标和相对指标的理解与应用。
(2)集中趋势的测度:众数、中位数和分位数、算术平均数、调和平均数、几何平均数。
算术平均数是最重要的一个统计量,均值的性质,众数、均值和中位数的比较。
(3)离中趋势的测度:异众比率、四分位差、方差和标准差、极差、平均差和离散系数。
方差和标准差是最重要的测度值,样本方差和标准差的计算。不同总体比较离散程度的方法。数据的类型和所适用的离散程度测度值。
第三部分参数估计与假设检验
(1)参数估计。点估计与区间估计理论及应用。以总体均值的估计、总体比率的估计为主要内容。
(2)样本容量的确定。
(3)假设检验。假设检验原理及应用,以总体均值的假设检验、总体比率的假设检验为主要内容。
第四部分方差分析
(1)作为方差分析的数据的表格形式,常用术语:因素、水平。方差分析的基本假定。方差分析的原理:两个来源的差异,分别用两个方差来测度,水平间方差和水平内部的方差。
(2)结合单因素方差分析的计算表熟悉方差分析的过程。记住方差分析表的各个项目,尤其是各种离差平方和之间的分解关系和各自的自由度。
(3)双因素方差分析的类型,掌握无交互作用的双因素方差分析的分析表和离差平方和的分解。
第五部分相关与回归
(1)区分函数关系和相关关系或统计关系。相关系数是一个重要指标,要结合几何图形理解相关系数的性质和直观意义(如何说明x和y之间的线性关系)。
(2)一元线性回归模型的基本假定,对参数的最小二乘估计。残差平方和最小化过程。回归方程的显著性检验,注意离差平方和的分解公式,总离差平方和等于回归平方和加上残差平方和。掌握回归方程检验的方差分析表。能够计算样本决定系数。
(3)多元线性回归模型的形式和基本假定,离差平方和的分解和方差分析表。回归系数的显著性检验。多元线性回归的预测。
(4)熟悉几种可以化为线性回归的曲线回归:指数函数、幂函数、双曲函数、对数函数和S型曲线。
第六部分时间数列分析
(1)时间数列的定义和数据的表现形式(注意所采用的时期,如年、月、日),时期序列,时点序列观察值。
(2)时间数列的水平分析:发展水平与平均发展水平,注意区分相对数和绝对数;增长量与平均增长量。
(3)时间数列的速度分析:定基与环比发展速度,定基与环比增长速度;平均发展速度与平均增长速度;年度化增长率。
(4)时间序列分解,四种基本因素是最重要的基本概念,必须牢记。长期趋势、季节变动、循环波动和不规则波动。随后的学习内容就集中在时间数列的乘法模型上。学习中要注意各种方法使用的假定和优劣。
(5)长期趋势变动:线性趋势和非线性趋势两种分析方法。熟悉简单移动平均法及其意义。线性模型法实质上和已经学过的最小二乘法(线性回归中)没有什么差别,在非线性趋势分析中也是用最小二乘原理来配合趋势,常见的有二次曲线、指数曲线和修正指数曲线等;理解选择趋势线的一般方法。
(6)季节变动分析:季节变动在实际生活中的意义,季节指数是一个重要概念,按月(季)平均法,趋势剔除法,季节变动的调整(即从时间序列中剔除季节变动)。
内容来源:吉林财经大学研招院官网
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