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博士研究生入学考试大纲
博士研究生入学考试《数理统计》考试大纲
第一部分 考试说明
一、考试性质
全国博士研究生入学考试是为高等学校招收博士研究生而设置的。其中数理统计是为
管理学科各类考生设置的专业基础课程考试科目,属招生学校自行命题性质。它的评价标准
是高等学校优秀硕士研究生能达到的及格或及格以上水平,以保证被录取者具有坚实的数理
统计基本理论知识和较好的分析实际数理统计问题的能力,有利于招生学校在专业上录取。
考试对象为参加 2018 年全国博士研究生入学考试的应届硕士毕业生或具有同等学历的
在职人员。
二、考试的学科范围
应考范围包括:假设检验、回归分析和方差分析等三部分。具体考查要点详见本纲第二
部分。
三、评价目标
数理统计考试的目标在于考查考生对数理统计的基本概念、基本理论和方法的掌握以
及分析和求解较为复杂的数理统计问题的能力。考生应能:
1.正确理解数理统计中的基本概念和基本理论。
2.掌握数理统计中的基本原理和方法及计算公式,并能正确地解释计算结果。
3.正确应用数理统计的基本理论知识分析和解决较为复杂的实际问题。
四、考试形式与试卷结构
答卷方式:闭卷,笔试;试卷中的所有题目全部为必答题;
答题时间:180 分钟;
试卷分数:满分为 100 分;
试卷结构及考查比例:试卷主要分为三部分,即:基本理论和方法题 40%,分析与应
用题 60%。
第二部分 考查要点
1 假设检验
假设检验的基本概念,两类错误,显著性水平的选择,原假设与备择假设的选择,双
博士研究生入学考试大纲
侧检验与单侧检验,假设检验的一般步骤。关于一个正态总体均值和方差的假设检验;关于
两个正态总体均值差和方差比的假设检验。
2 线性回归分析
简单线性回归模型及其基本理论假设,简单线性回归模型的基本特征和相关性质,回
归参数的估计,相关系数,回归效果显著性检验,回归系数的置信区间与假设检验,应用回
归模型进行估计和预测。
多元线性回归模型及其基本理论假设,回归模型的相关性质,回归参数的估计,复相
关系数,回归效果显著性检验,回归系数的假设检验,应用回归模型进行估计和预测。
3 方差分析
方差分析的基本原理,单因素方差分析。
4 应用数理统计理论与方法解决较为复杂的实际问题.
第三部分 参考文献
1 杨虎.数理统计, 高等教育出版社

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