2018年广东财经大学统计与数学学院统计学考试大纲
2018年广东财经大学统计与数学学院统计学考试大纲
专业代码 | 071400 | 专业名称 | 统计学 | ||
研究方向 | |||||
考试科目 | |||||
复试科目 | ① 统计学原理与概率论综合 | ||||
加试科目 | |||||
复试权重 | 初试成绩+复试成绩=总成绩 | ||||
备注 |
统计学专业介绍
统计学071400
学科点简介:广东财经大学统计学硕士点是广东省一级学科硕士学位授权点,统计学(理学)硕士点隶属广东财经大学统计与数学学院。现有教职工72人,其中专任教师63人,在教师队伍中有教授8人、副教授20人,硕士生导师9人,博士38人,博士后4人,海外留学(访学)教师8人;广东省“南粤优秀教师”2人,广东省“高等学校优秀青年教师培养计划培养对象”2人,广东省“千百十”培养对象11人。近5年来,主持国家级项目10项,省、部、厅级以上课题20多项,到位研究经费近400万元,在《中国科学》等国内外期刊公开发表论文300多篇。已经形成了数理金融、数据分析、大数据与教育统计等三个比较稳定且有特色的学科方向,并拥有一个省级重点平台——大数据与教育统计应用实验室,一个省级教学团队。本学科现下设统计学、应用统计两个专业。
培养目标:本学科培养热爱祖国,拥护中国共产党的领导,拥护社会主义制度,遵纪守法,品德良好,具有服务国家、服务人民的社会责任感的高层次专门人才。具体分为:具有扎实宽广的统计学基础,了解学科所属研究方向的发展现状、趋势和研究前沿,并在某一方向受到一定的科研训练,有较系统的专业知识,初步具有独立进行理论研究的能力,或运用专业知识与有关专业人员合作解决某些实际应用问题的能力,在数理金融、数据分析等某个专业方向上做出有理论或实践意义成果和较好的英语综合运用能力,德、智、体全面发展的高层次专门技术人才。
主要课程:高等概率论、高等数理统计、随机过程、回归分析、抽样调查,非参数统计,多元统计分析,时间序列分析,统计学习,不完全数据分析,生存分析,大数据分析方法,统计计算方法,数理金融,风险理论,随机过程中的统计推断,金融随机分析等
就业方向:升学(攻读统计学、经济类博士学位);出国留学;大中型企业、咨询和研究机构;各级政府统计部门、高等院校;金融、投资、证券等各类公司或机构。
专业代码:071400咨询电话:************
序号 |
研究方向 |
初试科目 |
复试科目 |
1 |
数理金融 |
(1)▲思想政治理论 (2)▲英语一 (3)数学分析(自命题) (4)高等代数(自命题) |
F519-统计学原理与概率论综合(自命题) |
2 |
数据分析 |
||
3 |
大数据与教育统计 |
▲表示统考科目或联考科目,考试题型、考试大纲以教育部公布为准。其他为自命题科目。
考试题型及相应分值:
《数学分析》:
(1)计算题(6题,每题10分,共60分)
(2)应用题(4题,每题15分,共60分)
(3)证明题(2题,每题15分,共30分)
《高等代数》:
(1)填空题(10题,每题3分,共30分)
(2)计算题(6题,每题10分,共60分)
(3)应用题(3题,每题15分,共45分)
(4)证明题(1题,每题15分,共15分)
《统计学原理与概率论综合》:
(1)论述题(2题,每题20分,共40分)
(2)计算题(4题,每题15分,共60分)
统计学考试大纲
考试大纲
《数学分析》
《数学分析》考试大纲概述:
本科目要求考生系统掌握数学分析的基本知识、基础理论和基本方法,理解数学分析中反映出的数学思想与方法,并能运用相关理论和方法分析、解决具有一定实际背景的数学问题。
第一数列极限
1数列极限概念
2收敛数列的定理
3数列极限存在的条件
第二函数极限
1函数极限概念
2函数极限的定理
3两个重要极限
4无穷大量与无穷小量
第三函数的连续性
1连续性概念
2连续函数的性质
第四导数与微分
1导数的概念
2求导法则
3微分
4高阶导数与高阶微分
第五中值定理与导数应用
1微分学基本定理
2函数的单调性与极值
第六不定积分
1不定积分概念与基本积分公式
2换元法积分法与分部积分法
第七定积分
1定积分概念
2可积条件
3定积分的性质
4定积分的计算
第八定积分的应用
1平面图形的面积
2旋转体的侧面积
第九级数
1正项级数
2函数项级数
3幂级数
4傅里叶级数
第十多元函数微分学
1偏导数与全微分
2复合函数微分法
3高阶偏导数与高阶全微分
4泰勒公式与极值问题
《高等代数》
《高等代数》考试大纲概述:
本科目要求考生系统掌握高等代数的基本知识、基础理论和基本方法,理解高等代数中反映出的数学思想与方法,并能运用相关理论和方法分析、解决具有一定实际背景的数学问题。
第一多项式
1多项式的带余除法及整除性
2多项式的因式分解、最大公因式、互素和重因式
3不可约多项式的判定和性质
4多项式函数与多项式的根
5复系数与实系数多项式的因式分解,有理系数多项式。
第二行列式
1行列式的定义及性质
2行列式按一行(列)展开
3运用行列式的性质及展开定理等计算行列式。
第三线性方程组
1线性方程组的求解和讨论
2线性方程组有解的判别定理
3线性方程组解的结构及其解空间的讨论。
第四矩阵
1矩阵的基本运算、矩阵的分块
2矩阵的初等变换、初等矩阵
3矩阵的等价、合同、相正交相似
4逆矩阵、伴随矩阵及其性质;矩阵的秩,矩阵乘积的行列式与秩
5运用初等变换法求矩阵的秩及逆矩阵
6矩阵的特征值与特征向量,对角化矩阵。
第五二次型
1二次型及其矩阵表示
2二次型的标准形与合同变换
3C、R、Q上二次型标准形与规范形
4正定二次型及其讨论。
第六线性空间
1线性空间、子空间的定义与性质
2向量组的线性相关性、极大线性无关组
3线性空间的基、维数、向量关于基的坐标,基变换与坐标变换
4生成子空间,子空间的和与直和、维数公式。
第七线性变换
1线性变换的定义、性质与运算
2线性变换的矩阵表示
3线性变换的核、值域的概念
4线性变换及其矩阵的特征多项式、特征值和特征向量的概念和计算、特征子空间
《统计学原理与概率论综合》
《统计学原理与概率论综合》考试大纲概述:
本科目考试内容包括统计学原理、概率论二门课程
第一部分:统计学原理
主要考核考生对概率基础、统计设计、统计数据的搜集、整理与分析、统计推断、回归分析、时间序列分析等基本理论和应用方法的掌握和理解程度,要求考生对统计学的基本理论和基本方法有一个较为系统、全面的掌握。
第一导论
1统计及其应用领域
2统计数据的类型
3统计中的几个基本概念
第二数据的搜集
1数据的来源
2调查数据
3实验数据
4数据的误差
第三数据的图表展示
1数据的预处理
2品质数据的整理与展示
3数值型数据的整理与展示
4合理使用图表
第四数据的概括性度量
1集中趋势的度量
2离散程度的度量
3偏态与峰态的度量
第五概率与概率分布
1随机事件及其概率
2概率的性质与运算法则
3离散型随机变量及其分布
4连续型随机变量的概率分布
第六统计量及其抽样分布
1统计量
2关于分布的几个概念
3由正态分布导出的几个重要分布
4样本均值的分布与中心极限定理
5样本比例的抽样分布
6两个样本平均值之差的分布
7关于样本方差的分布
第七参数估计
1参数估计的基本原理
2一个总体参数的区间估计
3两个总体参数的区间估计
4样本量的确定
第八假设检验
1假设检验的基本问题
2一个总体参数的检验
3两个总体参数的检验
4检验问题的进一步说明
第九分类数据分析
1分类数据与卡方统计量
2拟合优度检验
3列联分析:独立性检验
4列联表中的相关测量
5列联分析中应注意的问题
第十方差分析
1方差分析引论
2单因素方差分析
3双因素方差分析
第十一一元线性回归
1变量间关系的度量
2一元线性回归
3利用回归方程进行预测
4残差分析
第十二多元线性回归
1多元线性回归模型
2回归方程的拟合优度
3显著性检验
4多重共线性
5利用回归方程进行预测
第十三时间序列分析和预测
1时间序列及其分解
2时间序列的描述性分析
3时间序列预测的程序
4平稳序列的预测
5趋势型序列的预测
6季节型序列的预测
第十四指数
1基本问题
2总指数编制方法
3指数体系
4几种典型的指数
5综合评价指数
第二部分:概率论
考查内容包括随机事件及其概率、随机变量及其分布、随机变量的数字特征、大数定律与中心极限定理等,要求熟练掌握概率论的基本理论和基本方法。
第一随机事件与概率
1随机事件及其运算
2概率的定义及其确定方法
3概率的性质
4条件概率
5独立性
第二随机变量及其分布
1随机变量及其分布
2随机变量的数学期望
3随机变量的方差与标准差
4常用离散分布
5常用连续分布
6随机变量函数的布
7分布的其他特征数
第三多维随机变量及其分布
1多维随机变量及其联合分布
2边际分布与随机变量的独立性
3多维随机变量函数的分布
4多维随机变量的特征数
5条件分布与条件期望
第四大数定律与中心极限定理
1随机变量序列的两种收敛性
2特征函数
3大数定律
4中心极限定理
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