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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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