第8章 分类数据分析
(1)分类数据的列联分析方法;
(2)X2统计量在列联分析中的应用;
(3)列联分析的拟合优度检验和独立性检验。
考试要求:了解分类数据的列联表的基本概念,掌握拟合优度检验和独立性检验。
第9章 方差分析
(1)方差分析的基本思想和检验问题;
(2)双因素方差分析方法;
(3)单因素方差分析的模型和方法。
考试要求:理解方差分析的基本原理,了解方差分析的基本概念,熟悉方差分析的假定条件,掌握单因子方差分析中基本假定的检验思路和多重比较,并能正确运用统计软件进行单因子方差分析。
第10章 一元与多元线性回归分析
(1)多元线性回归和非线性回归模型;
(2)变量间相关关系的度量和检验,理解回归方程的应用;
(3)一元线性回归模型及预测
考试要求:了解相关关系的含义,通过散点图能判断变量间的相关关系类型,理解各种相关系数的含义及适用场合,熟悉线性回归模型的表达形式,掌握最小二乘法估计模型参数的基本思路,理解回归系数的含义,掌握回归方程的评价和检验方法,能正确运用相关与回归分析方法解决实际问题。能够掌握基本统计软件的相关与回归分析操作方法。
第11章 时间序列分析和预测
(1)复合型序列的分析方法;
(2)平稳性序列的分析及预测方法;
(3)时间序列的增长率分析;时间序列的描述性分析方法;掌握线性趋势序列的预测方法。
考试要求:了解时间序列的概念及其构成要素,理解时间序列的各种动态分析指标,掌握时间序列的长期趋势分析方法和季节指数的计算。
第12章 统计指数
(1)统计指数的概念及应用,了解综合评价指数的构建;
(2)指数因素分析法;熟悉几种典型的指数;
(3)综合指数和平均指数的编制方法。
考试要求:了解综合指数和评价指数的编制方法;指数因素分析法;掌握指数因素分析法,综合评价指数的构建。
第三部分 有关说明与实施要求
1、命题说明:
考试内容分布:参数估计、假设检验、方差分析、一元与多元线性回归分析、时间序列分析和预测、统计指数为重点章节,分值占比为70%;其余章节占比为30%。
题型比例:问答题约40%,计算与分析题约60%。
2、参考书目:
贾俊平等,《统计学》(第七版),中国人民大学出版社,2018年。
3、其他规定:
考试方式为闭卷笔试,总分150分,考试时间为180分钟。
原标题:南京信息工程大学2022年硕士研究生招生考试自命题科目考试大纲
文章来源:https://yjs.nuist.edu.cn/info/1015/4713.htm
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