2022年成都信息工程大学硕士研究生入学考试自命题科目
考试大纲
| 考试阶段：初试
|
科目满分值：150
|
| 考试科目：概率论与数理统计
|
科目代码：602
|
| 考试方式：闭卷笔试
|
考试时长：180分钟
|
一、科目的总体要求
《概率论与数理统计》是我校统计学专业硕士研究生入学必考的基础课。考试目的是测试考生对概率论、数理统计的基本概念、基本理论和基本方法的理解和掌握程度，检测考生运用概率论、数理统计基本理论与方法解决实际问题的能力、创新意识和研究素质。
具体要求：熟练掌握概率论中古典概型、条件概率、独立性的概念、性质和相关计算；熟练掌握随机变量（离散型、连续型）概念，性质和相关计算；掌握随机变量的数学期望、方差等数字特征的概念及计算。
系统掌握数理统计中参数估计（点估计与区间估计）、假设检验、方差分析、回归分析等基本理论及相关计算。
能准确运用概率论、数理统计方法分析、研究社会现象、自然现象中的特定问题。
二、考核内容与考核要求
考试科目：《概率论与数理统计》共包含两个部分的内容，概率论与数理统计，分值比例为2：3。
（一） 随机事件与概率
1、概率的类型、定义、性质及计算。
2、事件的独立性概念、条件概率的性质及计算。
3、全概率公式、贝叶斯公式理论及其应用。
（二）随机变量及概率分布
1、随机变量的概念、类型；分布律、概率密度函数、分布函数的概念、性质及相关计算。
2、掌握两点分布、二项分布、泊松分布、指数分布、均匀分布、正态分布、几何分布等几种常见的分布模型的性质、应用及相关计算。
3、期望、方差、矩等几种数字特征的概念、性质、应用及相关计算。
4、大数定理和中心极限定理理论及应用。
（三）统计量及其样本
1、统计量与抽样分布的概率和计算。
2、三大分布（ 分布、t分布、F分布）的概念及性质。
（四）参数估计
1、点估计（矩法、极大似然法）的概念及相关计算。
2、估计量优劣的评价标准。
3、区间估计的概念及相关计算。
（五）假设检验
1、假设检验的概念与步骤。
2、正态总体参数的假设检验。
（六）方差分析和回归分析
1、单因子方差分析的概念及相关计算。
2、一元线性回归的概念及相关计算。
3、多元线性回归的概念及相关计算。
三、题型结构
考试包含多种题型：简答题、计算题、案例分析题。
四、其它要求
答题方式为闭卷、笔试。允许使用计算器（仅仅具备四则运算和开方运算功能的计算器），但不得使用带有公式和文本存储功能的计算器。
具体考试时间以《准考证》为准。
您现在的位置： 
