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南京信息工程大学2027年博士研究生入学考试《统计学》考试大纲
第一部分具体内容
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：
1.了解统计量和抽样分布的概念；了解中心极限定理
2.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
1、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。
2、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年。
3、题型分布：单选题，简答题，计算与分析题；
4、难易度比例：基础题约40%，中等题约40%，拔高题约20%。
5、其他规定：本科目考试不得使用计算器。
附件下载:南京信息工程大学2027年博士研究生入学考试《统计学》考试大纲
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