2019年硕士研究生入学考试自命题考试大纲

考试科目代码：[  ]               考试科目名称：数据分析方法

适应专业：应用统计专业学位硕士

一、试卷结构

1、试卷成绩及考试时间

本试卷满分为150分，考试时间为120分钟。

2、答题方式：闭卷、笔试

3、题型结构

选  择  题： 30分

填  空  题： 30分

判  断  题： 20分

计  算  题： 30分

应  用  题： 40分

二、考试内容与考试要求

●考试目标：

       要求考生对数据分析方法的基本原理有系统的理解，掌握利用专业软件进行数据统计分析的方法和步骤。培养考生应用计算机进行统计分析的能力，掌握数据分析的基本原理和统计软件SPSS系统基本用法，能够对数据进行描述性统计分析，熟练使用SPSS软件内部函数，并能分析所得结果，加深对数据分析方法的基本理论（回归分析、方差分析、聚类分析、判别分析等）的理解，掌握统计软件的各个操作方法和步骤，并能结合具体问题和相关知识对计算结果给出合理的解释。

●考试内容

（一）数据描述性分析

1、一维数据的数字特征

2、数据分布

3、多维数据的数字特征及相关分析

（二）线性回归分析

1、线性回归模型及其参数估计

2、统计推断与预测

3、预测及其统计推断与预测

4、回归方程的选取

（三）方差分析

1、单因素方差分析

2、两因素等重复实验下的方差分析

3、两因素非重复实验下的方差分

（四）判别分析

1、距离判别

2、Bayes判别

（五）聚类分析

1、样品间相似性度量

2、快速聚类法

3、谱系聚类法

2019年硕士研究生入学考试自命题考试大纲

考试科目代码：[  ]               考试科目名称：应用回归分析

适应专业：应用统计专业学位硕士

一、试卷结构

1、试卷成绩及考试时间

本试卷满分为150分，考试时间为120分钟。

2、答题方式：闭卷、笔试

3、题型结构

选  择  题： 30分

填  空  题： 30分

判  断  题： 20分

计  算  题： 30分

应  用  题： 40分

二、考试内容与考试要求

●考试目标：

       要求考生了解回归分析的基本知识，掌握基本应用技能；要求考生掌握用经典的线性回归分析建模的方法， 进一步了解近代回归分析中关于岭回归、主成分回归，偏最小二乘等有偏估计方法；了解非线性回归的一般处理方法。培养考生统计专业知识和统计技能，突出实际案例的应用和统计思想的渗透，结合统计软件较全面系统掌握回归分析的实用方法。

●考试内容

（一）回归分析概述

 1、相关与回归的基本概念

 2、回归分析的主要内容

 3、回归分析模型建立程序

 （二）一元线性回归

1、一元线性回归模型

2、一元线性回归模型参数估计

3、一元线性回归模型假设检验

4、预测和控制

5、残差分析

 （三）多元线性回归

 1、多元线性回归模型

 2、回归模型参数估计

 3、估计量的性质

 4、回归模型假设检验

 （四）违背基本假设的情况

  1、异方差性

  2、自相关性

  3、异常值与强影响点

  4、多重共线性

 （五）含定性变量的回归模型

  1、自变量含定性变量的回归模型

  2、因变量含定性变量的回归模型

 （六）非线性回归

  1、可线性化的非线性回归模型

  2、多项式回归

参考书目：《应用回归分析》（第三版），何晓群，刘文卿编，中国人民大学出版社，2011.9