中国海洋大学应用统计（专硕）专业考研真题-资料

中国海洋大学应用统计（专硕）专业2024年考研招生简章招生目录

招生年份:2024

本院系招生人数:0

应用统计（专硕）专业招生人数:

专业代码:025200

研究方向	025200应用统计 00不区分研究方向 (1)全日制专业
考试科目	①101思想政治理论②204英语（二）③303数学（三）④432统计学
复试科目、复试参考书	复试科目：F1102应用统计综合
参考书目、参考教材	432统计学考试内容 (一)统计中的几个基本概念 1、统计数据的类型：分类数据，顺序数据，数值型数据。 2、总体和样本：总体，样本，参数和统计量，变量及类型。 (二)数据的搜集 1、数据来源：数据的间接来源，数据的直接来源。 2、调查数据：概率抽样，非概率抽样，搜集数据的基本方法。 3、实验数据。 4、数据的误差：抽样误差，非抽样误差，误差的控制。 (三)数据的图表展示 1、数据的预处理：审核，筛选，排序，数据透视表。 2、品质数据的整理与图示：分类数据和顺序数据的整理与图示。 3、数值型数据的整理与展示：数据分组，数值型数据的图示(直方图，茎叶图，箱线图，线图，散点图，雷达图)。 (四)数据的概括性度量 1、集中趋势的度量：分类数据(众数),顺序数据(中位数和分位数),数值数据(各种平均数，众数，中位数)。 2、离散程度的度量：分类数据(异众比率),顺序数据(四分位差),数值数据(极差，平均差，方差，标准差，离散系数，变异系数)。 3、偏态与峰态的度量：偏态及其计算公式，峰态及其计算公式。 (五)概率与概率分布 1、随机事件及其概率。 2、概率的性质与运算法则：基本性质，条件概率，全概率公式和贝叶斯公式。 3、离散型随机变量及其分布：二项分布，泊松分布，期望，方差。 4、连续型随机变量的概率分布：密度和分布函数，正态分布，指数分布，均匀分布，期望，方差。 (六)统计量及其抽样分布 1、统计量：统计量的概念，常用统计量，次序统计量，充分统计量。 2、关于分布的几个概念：抽样分布，渐进分布。 3、由正态分布导出的几个重要分布：卡方分布， t 分布， F 分布。 4、样本均值的分布与中心极限定理。 5、样本比例的抽样分布。 6、两个样本平均值之差的分布。 7、关于样本方差的分布。 (七)参数估计 1、参数估计的基本原理。 2、一个总体参数的区间估计。 3、两个总体参数的区间估计。 4、样本量的确定。 (八)假设检验 1、假设检验的基本问题。 2、一个总体参数的检验。 3、两个总体参数的检验。 (九)分类数据分析 1、分类数据与卡方统计量。 2、拟合优度检验。 3、列联分析：独立性检验。 4、列联表中的相关测量。 (十)方差分析 1、方差分析的基本概念：基本思想，基本假定，问题的一般提法。 2、单因素方差分析。 3、双因素方差分析。 (十一)一元线性回归 1、变量间关系的度量。 2、一元线性回归：回归模型，参数的最小二乘估计，回归直线的拟合优度，显著性检验，回归分析结果的评价。 3、利用回归方程进行预测：点估计，区间估计。 4、残差分析。 (十二)多元线性回归 1、多元线性回归模型。 2、回归方程的拟合优度。 3、显著性检验。 4、多重共线性。 5、利用回归方程进行预测。 6、变量选择和逐步回归。 (十三)时间序列分析和预测 1、时间序列及其分解。 2、时间序列的描述性分析。 3、时间序列预测的程度。 4、平稳序列的预测。 5、趋势型序列的预测。 6、季节型序列的预测。 7、复合型序列的分解预测。 (十四)指数 1、指数的概念和分类。 2、总指数编制方法：简单指数，加权指数。 3、指数体系。 4、指数综合评价。
更多研究方向	025200应用统计 00不区分研究方向 (1)全日制专业
更多考试科目信息	①101思想政治理论②204英语（二）③303数学（三）④432统计学
更多复试科目参考书信息	复试科目：F1102应用统计综合
更多参考书目、参考教材	432统计学考试内容 (一)统计中的几个基本概念 1、统计数据的类型：分类数据，顺序数据，数值型数据。 2、总体和样本：总体，样本，参数和统计量，变量及类型。 (二)数据的搜集 1、数据来源：数据的间接来源，数据的直接来源。 2、调查数据：概率抽样，非概率抽样，搜集数据的基本方法。 3、实验数据。 4、数据的误差：抽样误差，非抽样误差，误差的控制。 (三)数据的图表展示 1、数据的预处理：审核，筛选，排序，数据透视表。 2、品质数据的整理与图示：分类数据和顺序数据的整理与图示。 3、数值型数据的整理与展示：数据分组，数值型数据的图示(直方图，茎叶图，箱线图，线图，散点图，雷达图)。 (四)数据的概括性度量 1、集中趋势的度量：分类数据(众数),顺序数据(中位数和分位数),数值数据(各种平均数，众数，中位数)。 2、离散程度的度量：分类数据(异众比率),顺序数据(四分位差),数值数据(极差，平均差，方差，标准差，离散系数，变异系数)。 3、偏态与峰态的度量：偏态及其计算公式，峰态及其计算公式。 (五)概率与概率分布 1、随机事件及其概率。 2、概率的性质与运算法则：基本性质，条件概率，全概率公式和贝叶斯公式。 3、离散型随机变量及其分布：二项分布，泊松分布，期望，方差。 4、连续型随机变量的概率分布：密度和分布函数，正态分布，指数分布，均匀分布，期望，方差。 (六)统计量及其抽样分布 1、统计量：统计量的概念，常用统计量，次序统计量，充分统计量。 2、关于分布的几个概念：抽样分布，渐进分布。 3、由正态分布导出的几个重要分布：卡方分布， t 分布， F 分布。 4、样本均值的分布与中心极限定理。 5、样本比例的抽样分布。 6、两个样本平均值之差的分布。 7、关于样本方差的分布。 (七)参数估计 1、参数估计的基本原理。 2、一个总体参数的区间估计。 3、两个总体参数的区间估计。 4、样本量的确定。 (八)假设检验 1、假设检验的基本问题。 2、一个总体参数的检验。 3、两个总体参数的检验。 (九)分类数据分析 1、分类数据与卡方统计量。 2、拟合优度检验。 3、列联分析：独立性检验。 4、列联表中的相关测量。 (十)方差分析 1、方差分析的基本概念：基本思想，基本假定，问题的一般提法。 2、单因素方差分析。 3、双因素方差分析。 (十一)一元线性回归 1、变量间关系的度量。 2、一元线性回归：回归模型，参数的最小二乘估计，回归直线的拟合优度，显著性检验，回归分析结果的评价。 3、利用回归方程进行预测：点估计，区间估计。 4、残差分析。 (十二)多元线性回归 1、多元线性回归模型。 2、回归方程的拟合优度。 3、显著性检验。 4、多重共线性。 5、利用回归方程进行预测。 6、变量选择和逐步回归。 (十三)时间序列分析和预测 1、时间序列及其分解。 2、时间序列的描述性分析。 3、时间序列预测的程度。 4、平稳序列的预测。 5、趋势型序列的预测。 6、季节型序列的预测。 7、复合型序列的分解预测。 (十四)指数 1、指数的概念和分类。 2、总指数编制方法：简单指数，加权指数。 3、指数体系。 4、指数综合评价。

中国海洋大学应用统计（专硕）专业2023年考研招生简章招生目录

招生年份:2023

本院系招生人数:0

应用统计（专硕）专业招生人数:

专业代码:

研究方向	025200 应用统计不区分研究方向
考试科目	①101思想政治理论 ②204英语（二） ③303数学（三） ④432统计学
复试科目、复试参考书	F1102概率论与数理统计概率论部分与数理统计部分分别约占整个试卷分值的50%
参考书目、参考教材
更多研究方向	025200应用统计 00不区分研究方向 (1)全日制专业
更多考试科目信息	①101思想政治理论②204英语（二）③303数学（三）④432统计学
更多复试科目参考书信息	复试科目：F1102应用统计综合
更多参考书目、参考教材	432统计学考试内容 (一)统计中的几个基本概念 1、统计数据的类型：分类数据，顺序数据，数值型数据。 2、总体和样本：总体，样本，参数和统计量，变量及类型。 (二)数据的搜集 1、数据来源：数据的间接来源，数据的直接来源。 2、调查数据：概率抽样，非概率抽样，搜集数据的基本方法。 3、实验数据。 4、数据的误差：抽样误差，非抽样误差，误差的控制。 (三)数据的图表展示 1、数据的预处理：审核，筛选，排序，数据透视表。 2、品质数据的整理与图示：分类数据和顺序数据的整理与图示。 3、数值型数据的整理与展示：数据分组，数值型数据的图示(直方图，茎叶图，箱线图，线图，散点图，雷达图)。 (四)数据的概括性度量 1、集中趋势的度量：分类数据(众数),顺序数据(中位数和分位数),数值数据(各种平均数，众数，中位数)。 2、离散程度的度量：分类数据(异众比率),顺序数据(四分位差),数值数据(极差，平均差，方差，标准差，离散系数，变异系数)。 3、偏态与峰态的度量：偏态及其计算公式，峰态及其计算公式。 (五)概率与概率分布 1、随机事件及其概率。 2、概率的性质与运算法则：基本性质，条件概率，全概率公式和贝叶斯公式。 3、离散型随机变量及其分布：二项分布，泊松分布，期望，方差。 4、连续型随机变量的概率分布：密度和分布函数，正态分布，指数分布，均匀分布，期望，方差。 (六)统计量及其抽样分布 1、统计量：统计量的概念，常用统计量，次序统计量，充分统计量。 2、关于分布的几个概念：抽样分布，渐进分布。 3、由正态分布导出的几个重要分布：卡方分布， t 分布， F 分布。 4、样本均值的分布与中心极限定理。 5、样本比例的抽样分布。 6、两个样本平均值之差的分布。 7、关于样本方差的分布。 (七)参数估计 1、参数估计的基本原理。 2、一个总体参数的区间估计。 3、两个总体参数的区间估计。 4、样本量的确定。 (八)假设检验 1、假设检验的基本问题。 2、一个总体参数的检验。 3、两个总体参数的检验。 (九)分类数据分析 1、分类数据与卡方统计量。 2、拟合优度检验。 3、列联分析：独立性检验。 4、列联表中的相关测量。 (十)方差分析 1、方差分析的基本概念：基本思想，基本假定，问题的一般提法。 2、单因素方差分析。 3、双因素方差分析。 (十一)一元线性回归 1、变量间关系的度量。 2、一元线性回归：回归模型，参数的最小二乘估计，回归直线的拟合优度，显著性检验，回归分析结果的评价。 3、利用回归方程进行预测：点估计，区间估计。 4、残差分析。 (十二)多元线性回归 1、多元线性回归模型。 2、回归方程的拟合优度。 3、显著性检验。 4、多重共线性。 5、利用回归方程进行预测。 6、变量选择和逐步回归。 (十三)时间序列分析和预测 1、时间序列及其分解。 2、时间序列的描述性分析。 3、时间序列预测的程度。 4、平稳序列的预测。 5、趋势型序列的预测。 6、季节型序列的预测。 7、复合型序列的分解预测。 (十四)指数 1、指数的概念和分类。 2、总指数编制方法：简单指数，加权指数。 3、指数体系。 4、指数综合评价。

中国海洋大学应用统计（专硕）专业2022年考研招生简章招生目录

招生年份:2022

本院系招生人数:0

应用统计（专硕）专业招生人数:

专业代码:025200

研究方向	025200 应用统计不区分研究方向
考试科目	①101思想政治理论 ②204英语（二） ③303数学（三） ④432统计学
复试科目、复试参考书	复试科目： F1102概率论与数理统计复试参考书： F1102概率论与数理统计基础知识和基本概念理解部分约占分值 35%；运用所学知识经过基本分析解决问题部分约占分值 35%；综合运用基本理论和方法分析问题与解决问题部分约占分值 30%。注：概率论部分与数理统计部分分别约占整个试卷分值的 50%。
参考书目、参考教材	432统计学基础知识和基本概念理解部分约占分值 25%；运用所学知识经过基本分析解决问题部分约占分值 35%；综合运用基本理论和方法分析问题与解决问题部分约占分值 40%。
更多研究方向	025200应用统计 00不区分研究方向 (1)全日制专业
更多考试科目信息	①101思想政治理论②204英语（二）③303数学（三）④432统计学
更多复试科目参考书信息	复试科目：F1102应用统计综合
更多参考书目、参考教材	432统计学考试内容 (一)统计中的几个基本概念 1、统计数据的类型：分类数据，顺序数据，数值型数据。 2、总体和样本：总体，样本，参数和统计量，变量及类型。 (二)数据的搜集 1、数据来源：数据的间接来源，数据的直接来源。 2、调查数据：概率抽样，非概率抽样，搜集数据的基本方法。 3、实验数据。 4、数据的误差：抽样误差，非抽样误差，误差的控制。 (三)数据的图表展示 1、数据的预处理：审核，筛选，排序，数据透视表。 2、品质数据的整理与图示：分类数据和顺序数据的整理与图示。 3、数值型数据的整理与展示：数据分组，数值型数据的图示(直方图，茎叶图，箱线图，线图，散点图，雷达图)。 (四)数据的概括性度量 1、集中趋势的度量：分类数据(众数),顺序数据(中位数和分位数),数值数据(各种平均数，众数，中位数)。 2、离散程度的度量：分类数据(异众比率),顺序数据(四分位差),数值数据(极差，平均差，方差，标准差，离散系数，变异系数)。 3、偏态与峰态的度量：偏态及其计算公式，峰态及其计算公式。 (五)概率与概率分布 1、随机事件及其概率。 2、概率的性质与运算法则：基本性质，条件概率，全概率公式和贝叶斯公式。 3、离散型随机变量及其分布：二项分布，泊松分布，期望，方差。 4、连续型随机变量的概率分布：密度和分布函数，正态分布，指数分布，均匀分布，期望，方差。 (六)统计量及其抽样分布 1、统计量：统计量的概念，常用统计量，次序统计量，充分统计量。 2、关于分布的几个概念：抽样分布，渐进分布。 3、由正态分布导出的几个重要分布：卡方分布， t 分布， F 分布。 4、样本均值的分布与中心极限定理。 5、样本比例的抽样分布。 6、两个样本平均值之差的分布。 7、关于样本方差的分布。 (七)参数估计 1、参数估计的基本原理。 2、一个总体参数的区间估计。 3、两个总体参数的区间估计。 4、样本量的确定。 (八)假设检验 1、假设检验的基本问题。 2、一个总体参数的检验。 3、两个总体参数的检验。 (九)分类数据分析 1、分类数据与卡方统计量。 2、拟合优度检验。 3、列联分析：独立性检验。 4、列联表中的相关测量。 (十)方差分析 1、方差分析的基本概念：基本思想，基本假定，问题的一般提法。 2、单因素方差分析。 3、双因素方差分析。 (十一)一元线性回归 1、变量间关系的度量。 2、一元线性回归：回归模型，参数的最小二乘估计，回归直线的拟合优度，显著性检验，回归分析结果的评价。 3、利用回归方程进行预测：点估计，区间估计。 4、残差分析。 (十二)多元线性回归 1、多元线性回归模型。 2、回归方程的拟合优度。 3、显著性检验。 4、多重共线性。 5、利用回归方程进行预测。 6、变量选择和逐步回归。 (十三)时间序列分析和预测 1、时间序列及其分解。 2、时间序列的描述性分析。 3、时间序列预测的程度。 4、平稳序列的预测。 5、趋势型序列的预测。 6、季节型序列的预测。 7、复合型序列的分解预测。 (十四)指数 1、指数的概念和分类。 2、总指数编制方法：简单指数，加权指数。 3、指数体系。 4、指数综合评价。

中国海洋大学应用统计（专硕）专业2021年考研招生简章招生目录

招生年份:2021

本院系招生人数:17

应用统计（专硕）专业招生人数:

专业代码:025200

研究方向	025200应用统计
考试科目	①101思想政治理论 ②204英语二 ③303数学三 ④432统计学
复试科目、复试参考书	F1102概率论与数理统计（应用统计）
参考书目、参考教材
更多研究方向	025200应用统计 00不区分研究方向 (1)全日制专业
更多考试科目信息	①101思想政治理论②204英语（二）③303数学（三）④432统计学
更多复试科目参考书信息	复试科目：F1102应用统计综合
更多参考书目、参考教材	432统计学考试内容 (一)统计中的几个基本概念 1、统计数据的类型：分类数据，顺序数据，数值型数据。 2、总体和样本：总体，样本，参数和统计量，变量及类型。 (二)数据的搜集 1、数据来源：数据的间接来源，数据的直接来源。 2、调查数据：概率抽样，非概率抽样，搜集数据的基本方法。 3、实验数据。 4、数据的误差：抽样误差，非抽样误差，误差的控制。 (三)数据的图表展示 1、数据的预处理：审核，筛选，排序，数据透视表。 2、品质数据的整理与图示：分类数据和顺序数据的整理与图示。 3、数值型数据的整理与展示：数据分组，数值型数据的图示(直方图，茎叶图，箱线图，线图，散点图，雷达图)。 (四)数据的概括性度量 1、集中趋势的度量：分类数据(众数),顺序数据(中位数和分位数),数值数据(各种平均数，众数，中位数)。 2、离散程度的度量：分类数据(异众比率),顺序数据(四分位差),数值数据(极差，平均差，方差，标准差，离散系数，变异系数)。 3、偏态与峰态的度量：偏态及其计算公式，峰态及其计算公式。 (五)概率与概率分布 1、随机事件及其概率。 2、概率的性质与运算法则：基本性质，条件概率，全概率公式和贝叶斯公式。 3、离散型随机变量及其分布：二项分布，泊松分布，期望，方差。 4、连续型随机变量的概率分布：密度和分布函数，正态分布，指数分布，均匀分布，期望，方差。 (六)统计量及其抽样分布 1、统计量：统计量的概念，常用统计量，次序统计量，充分统计量。 2、关于分布的几个概念：抽样分布，渐进分布。 3、由正态分布导出的几个重要分布：卡方分布， t 分布， F 分布。 4、样本均值的分布与中心极限定理。 5、样本比例的抽样分布。 6、两个样本平均值之差的分布。 7、关于样本方差的分布。 (七)参数估计 1、参数估计的基本原理。 2、一个总体参数的区间估计。 3、两个总体参数的区间估计。 4、样本量的确定。 (八)假设检验 1、假设检验的基本问题。 2、一个总体参数的检验。 3、两个总体参数的检验。 (九)分类数据分析 1、分类数据与卡方统计量。 2、拟合优度检验。 3、列联分析：独立性检验。 4、列联表中的相关测量。 (十)方差分析 1、方差分析的基本概念：基本思想，基本假定，问题的一般提法。 2、单因素方差分析。 3、双因素方差分析。 (十一)一元线性回归 1、变量间关系的度量。 2、一元线性回归：回归模型，参数的最小二乘估计，回归直线的拟合优度，显著性检验，回归分析结果的评价。 3、利用回归方程进行预测：点估计，区间估计。 4、残差分析。 (十二)多元线性回归 1、多元线性回归模型。 2、回归方程的拟合优度。 3、显著性检验。 4、多重共线性。 5、利用回归方程进行预测。 6、变量选择和逐步回归。 (十三)时间序列分析和预测 1、时间序列及其分解。 2、时间序列的描述性分析。 3、时间序列预测的程度。 4、平稳序列的预测。 5、趋势型序列的预测。 6、季节型序列的预测。 7、复合型序列的分解预测。 (十四)指数 1、指数的概念和分类。 2、总指数编制方法：简单指数，加权指数。 3、指数体系。 4、指数综合评价。

中国海洋大学应用统计（专硕）专业2020年考研招生简章招生目录

招生年份:2020

本院系招生人数:0

应用统计（专硕）专业招生人数:

专业代码:025200

研究方向	025200应用统计
考试科目	①101思想政治理论 ②204英语二 ③303数学三 ④432统计学
复试科目、复试参考书	复试科目： 1、笔试：F1103概率论与数理统计（应用统计） 2、面试主要测试考生的专业素质和综合素质。 3.英语听力与口语测试英语听力与口语测试主要测试考生的英语听说能力。一、考试形式（1）考试形式及考试时间：闭卷考试，答题方式为笔试。满分为100分，考试时间为120分钟。（2）试卷分值构成：基础知识和基本概念理解部分约占分值35%；运用所学知识经过基本分析解决问题部分约占分值35%；综合运用基本理论和方法分析问题与解决问题部分约占分值30%。注：概率论部分与数理统计部分分别约占整个试卷分值的50%。二、考试内容（一）概率论部分 1.样本空间，随机事件，概率，条件概率，独立性，全概率公式，贝叶斯公式。 2.一元离散型和连续型随机变量，分布律，分布函数，密度函数，随机变量函数的分布。 3.二元离散型和连续型随机变量，分布函数，边际分布，条件分布，相互独立，随机变量函数的分布。 4.数学期望，方差，协方差，相关系数，切比雪夫不等式。 5大数定律，中心极限定理。（二）数理统计部分 1.数理统计基本概念 2.估计理论 3.假设检验 4.方差分析 5.回归分析备注：不招收同等学力和非全日制考生
参考书目、参考教材	432 一、考试形式（1）考试形式及考试时间：闭卷考试，答题方式为笔试。满分为150分，考试时间为180分钟。（2）试卷分值构成：基础知识和基本概念理解部分约占分值25%；运用所学知识经过基本分析解决问题部分约占分值35%；综合运用基本理论和方法分析问题与解决问题部分约占分值40%。（3）题型包括：选择题，填空题，简答题，计算分析题等。二、考试内容（一）统计中的几个基本概念（二）数据的搜集（三）数据的图表展示（四）数据的概括性度量（五）概率与概率分布（六）统计量及其抽样分布（七）参数估计（八）假设检验（九）分类数据分析（十）方差分析（十一）一元线性回归（十二）多元线性回归（十三）时间序列分析和预测（十四）指数
更多研究方向	025200应用统计 00不区分研究方向 (1)全日制专业
更多考试科目信息	①101思想政治理论②204英语（二）③303数学（三）④432统计学
更多复试科目参考书信息	复试科目：F1102应用统计综合
更多参考书目、参考教材	432统计学考试内容 (一)统计中的几个基本概念 1、统计数据的类型：分类数据，顺序数据，数值型数据。 2、总体和样本：总体，样本，参数和统计量，变量及类型。 (二)数据的搜集 1、数据来源：数据的间接来源，数据的直接来源。 2、调查数据：概率抽样，非概率抽样，搜集数据的基本方法。 3、实验数据。 4、数据的误差：抽样误差，非抽样误差，误差的控制。 (三)数据的图表展示 1、数据的预处理：审核，筛选，排序，数据透视表。 2、品质数据的整理与图示：分类数据和顺序数据的整理与图示。 3、数值型数据的整理与展示：数据分组，数值型数据的图示(直方图，茎叶图，箱线图，线图，散点图，雷达图)。 (四)数据的概括性度量 1、集中趋势的度量：分类数据(众数),顺序数据(中位数和分位数),数值数据(各种平均数，众数，中位数)。 2、离散程度的度量：分类数据(异众比率),顺序数据(四分位差),数值数据(极差，平均差，方差，标准差，离散系数，变异系数)。 3、偏态与峰态的度量：偏态及其计算公式，峰态及其计算公式。 (五)概率与概率分布 1、随机事件及其概率。 2、概率的性质与运算法则：基本性质，条件概率，全概率公式和贝叶斯公式。 3、离散型随机变量及其分布：二项分布，泊松分布，期望，方差。 4、连续型随机变量的概率分布：密度和分布函数，正态分布，指数分布，均匀分布，期望，方差。 (六)统计量及其抽样分布 1、统计量：统计量的概念，常用统计量，次序统计量，充分统计量。 2、关于分布的几个概念：抽样分布，渐进分布。 3、由正态分布导出的几个重要分布：卡方分布， t 分布， F 分布。 4、样本均值的分布与中心极限定理。 5、样本比例的抽样分布。 6、两个样本平均值之差的分布。 7、关于样本方差的分布。 (七)参数估计 1、参数估计的基本原理。 2、一个总体参数的区间估计。 3、两个总体参数的区间估计。 4、样本量的确定。 (八)假设检验 1、假设检验的基本问题。 2、一个总体参数的检验。 3、两个总体参数的检验。 (九)分类数据分析 1、分类数据与卡方统计量。 2、拟合优度检验。 3、列联分析：独立性检验。 4、列联表中的相关测量。 (十)方差分析 1、方差分析的基本概念：基本思想，基本假定，问题的一般提法。 2、单因素方差分析。 3、双因素方差分析。 (十一)一元线性回归 1、变量间关系的度量。 2、一元线性回归：回归模型，参数的最小二乘估计，回归直线的拟合优度，显著性检验，回归分析结果的评价。 3、利用回归方程进行预测：点估计，区间估计。 4、残差分析。 (十二)多元线性回归 1、多元线性回归模型。 2、回归方程的拟合优度。 3、显著性检验。 4、多重共线性。 5、利用回归方程进行预测。 6、变量选择和逐步回归。 (十三)时间序列分析和预测 1、时间序列及其分解。 2、时间序列的描述性分析。 3、时间序列预测的程度。 4、平稳序列的预测。 5、趋势型序列的预测。 6、季节型序列的预测。 7、复合型序列的分解预测。 (十四)指数 1、指数的概念和分类。 2、总指数编制方法：简单指数，加权指数。 3、指数体系。 4、指数综合评价。

中国海洋大学应用统计（专硕）专业2019年考研招生简章招生目录

招生年份:2019

本院系招生人数:0

应用统计（专硕）专业招生人数:

专业代码:025200

研究方向	应用统计（专硕）
考试科目	①101思想政治理论 ②204英语二 ③303数学三 ④432统计学
复试科目、复试参考书	概率论与数理统计概率论与数理统计（应用统计）试卷分值构成：基础知识和基本概念理解部分约占分值35%；运用所学知识经过基本分析解决问题部分约占分值35%；综合运用基本理论和方法分析问题与解决问题部分约占分值30%。注：概率论部分与数理统计部分分别约占整个试卷分值的50%。考试内容（一）概率论部分 1、样本空间，随机事件，概率，条件概率，独立性，全概率公式，贝叶斯公式。 2、一元离散型和连续型随机变量，分布律，分布函数，密度函数，随机变量函数的分布。 3、二元离散型和连续型随机变量，分布函数，边际分布，条件分布，相互独立，随机变量函数的分布。 4、数学期望，方差，协方差，相关系数，切比雪夫不等式。 5、大数定律，中心极限定理。（二）数理统计部分 1、数理统计基本概念：总体，个体，样本，统计量，经验分布函数，抽样分布定理，分位数。 2、估计理论：矩估计，极大似然估计，无偏性，有效性，相合性，区间估计。 3、假设检验：正态总体参数的假设，非参数假设检验。 4、方差分析：单因素方差分析，两因素方差分析。 5、回归分析：线性模型，最小二乘估计，线性模型中回归系数的假设检验，预测与控制。
参考书目、参考教材	432 统计学试卷分值构成：基础知识和基本概念理解部分约占分值25%；运用所学知识经过基本分析解决问题部分约占分值35%；综合运用基本理论和方法分析问题与解决问题部分约占分值40%。题型包括：选择题，填空题，简答题，计算分析题。考试内容（一）统计中的几个基本概念（二）数据的搜集（三）数据的图表展示（四）数据的概括性度量（五）概率与概率分布（六）统计量及其抽样分布（七）参数估计（八）假设检验（九）分类数据分析（十）方差分析（十一）一元线性回归（十二）多元线性回归（十三）时间序列分析和预测（十四）指数
更多研究方向	025200应用统计 00不区分研究方向 (1)全日制专业
更多考试科目信息	①101思想政治理论②204英语（二）③303数学（三）④432统计学
更多复试科目参考书信息	复试科目：F1102应用统计综合
更多参考书目、参考教材	432统计学考试内容 (一)统计中的几个基本概念 1、统计数据的类型：分类数据，顺序数据，数值型数据。 2、总体和样本：总体，样本，参数和统计量，变量及类型。 (二)数据的搜集 1、数据来源：数据的间接来源，数据的直接来源。 2、调查数据：概率抽样，非概率抽样，搜集数据的基本方法。 3、实验数据。 4、数据的误差：抽样误差，非抽样误差，误差的控制。 (三)数据的图表展示 1、数据的预处理：审核，筛选，排序，数据透视表。 2、品质数据的整理与图示：分类数据和顺序数据的整理与图示。 3、数值型数据的整理与展示：数据分组，数值型数据的图示(直方图，茎叶图，箱线图，线图，散点图，雷达图)。 (四)数据的概括性度量 1、集中趋势的度量：分类数据(众数),顺序数据(中位数和分位数),数值数据(各种平均数，众数，中位数)。 2、离散程度的度量：分类数据(异众比率),顺序数据(四分位差),数值数据(极差，平均差，方差，标准差，离散系数，变异系数)。 3、偏态与峰态的度量：偏态及其计算公式，峰态及其计算公式。 (五)概率与概率分布 1、随机事件及其概率。 2、概率的性质与运算法则：基本性质，条件概率，全概率公式和贝叶斯公式。 3、离散型随机变量及其分布：二项分布，泊松分布，期望，方差。 4、连续型随机变量的概率分布：密度和分布函数，正态分布，指数分布，均匀分布，期望，方差。 (六)统计量及其抽样分布 1、统计量：统计量的概念，常用统计量，次序统计量，充分统计量。 2、关于分布的几个概念：抽样分布，渐进分布。 3、由正态分布导出的几个重要分布：卡方分布， t 分布， F 分布。 4、样本均值的分布与中心极限定理。 5、样本比例的抽样分布。 6、两个样本平均值之差的分布。 7、关于样本方差的分布。 (七)参数估计 1、参数估计的基本原理。 2、一个总体参数的区间估计。 3、两个总体参数的区间估计。 4、样本量的确定。 (八)假设检验 1、假设检验的基本问题。 2、一个总体参数的检验。 3、两个总体参数的检验。 (九)分类数据分析 1、分类数据与卡方统计量。 2、拟合优度检验。 3、列联分析：独立性检验。 4、列联表中的相关测量。 (十)方差分析 1、方差分析的基本概念：基本思想，基本假定，问题的一般提法。 2、单因素方差分析。 3、双因素方差分析。 (十一)一元线性回归 1、变量间关系的度量。 2、一元线性回归：回归模型，参数的最小二乘估计，回归直线的拟合优度，显著性检验，回归分析结果的评价。 3、利用回归方程进行预测：点估计，区间估计。 4、残差分析。 (十二)多元线性回归 1、多元线性回归模型。 2、回归方程的拟合优度。 3、显著性检验。 4、多重共线性。 5、利用回归方程进行预测。 6、变量选择和逐步回归。 (十三)时间序列分析和预测 1、时间序列及其分解。 2、时间序列的描述性分析。 3、时间序列预测的程度。 4、平稳序列的预测。 5、趋势型序列的预测。 6、季节型序列的预测。 7、复合型序列的分解预测。 (十四)指数 1、指数的概念和分类。 2、总指数编制方法：简单指数，加权指数。 3、指数体系。 4、指数综合评价。

中国海洋大学应用统计（专硕）专业2017年考研招生简章招生目录

招生年份:2017

本院系招生人数:0

应用统计（专硕）专业招生人数:

专业代码:025200

研究方向
考试科目	①101思想政治理论 ②204英语二 ③303数学三 ④432统计学
复试科目、复试参考书	复试科目：概率论与数理统计：一、试卷结构基础知识和基本概念理解部分约占分值30%；运用所学知识经过基本分析解决问题部分约占分值40%；运用基本理论和基本方法综合分析问题解决问题部分约分值30%。概率论部分与数理统计部分各占分值50%；二、考试内容（一）概率论部分（二）数理统计部分备注：各专业均不招收同等学力考生
参考书目、参考教材	432统计学：试卷分值构成基础知识和基本概念理解部分约占分值25%；运用所学知识经过基本分析解决问题部分约占分值35%；综合运用基本理论和方法分析问题与解决问题部分约占分值40%
更多研究方向	025200应用统计 00不区分研究方向 (1)全日制专业
更多考试科目信息	①101思想政治理论②204英语（二）③303数学（三）④432统计学
更多复试科目参考书信息	复试科目：F1102应用统计综合
更多参考书目、参考教材	432统计学考试内容 (一)统计中的几个基本概念 1、统计数据的类型：分类数据，顺序数据，数值型数据。 2、总体和样本：总体，样本，参数和统计量，变量及类型。 (二)数据的搜集 1、数据来源：数据的间接来源，数据的直接来源。 2、调查数据：概率抽样，非概率抽样，搜集数据的基本方法。 3、实验数据。 4、数据的误差：抽样误差，非抽样误差，误差的控制。 (三)数据的图表展示 1、数据的预处理：审核，筛选，排序，数据透视表。 2、品质数据的整理与图示：分类数据和顺序数据的整理与图示。 3、数值型数据的整理与展示：数据分组，数值型数据的图示(直方图，茎叶图，箱线图，线图，散点图，雷达图)。 (四)数据的概括性度量 1、集中趋势的度量：分类数据(众数),顺序数据(中位数和分位数),数值数据(各种平均数，众数，中位数)。 2、离散程度的度量：分类数据(异众比率),顺序数据(四分位差),数值数据(极差，平均差，方差，标准差，离散系数，变异系数)。 3、偏态与峰态的度量：偏态及其计算公式，峰态及其计算公式。 (五)概率与概率分布 1、随机事件及其概率。 2、概率的性质与运算法则：基本性质，条件概率，全概率公式和贝叶斯公式。 3、离散型随机变量及其分布：二项分布，泊松分布，期望，方差。 4、连续型随机变量的概率分布：密度和分布函数，正态分布，指数分布，均匀分布，期望，方差。 (六)统计量及其抽样分布 1、统计量：统计量的概念，常用统计量，次序统计量，充分统计量。 2、关于分布的几个概念：抽样分布，渐进分布。 3、由正态分布导出的几个重要分布：卡方分布， t 分布， F 分布。 4、样本均值的分布与中心极限定理。 5、样本比例的抽样分布。 6、两个样本平均值之差的分布。 7、关于样本方差的分布。 (七)参数估计 1、参数估计的基本原理。 2、一个总体参数的区间估计。 3、两个总体参数的区间估计。 4、样本量的确定。 (八)假设检验 1、假设检验的基本问题。 2、一个总体参数的检验。 3、两个总体参数的检验。 (九)分类数据分析 1、分类数据与卡方统计量。 2、拟合优度检验。 3、列联分析：独立性检验。 4、列联表中的相关测量。 (十)方差分析 1、方差分析的基本概念：基本思想，基本假定，问题的一般提法。 2、单因素方差分析。 3、双因素方差分析。 (十一)一元线性回归 1、变量间关系的度量。 2、一元线性回归：回归模型，参数的最小二乘估计，回归直线的拟合优度，显著性检验，回归分析结果的评价。 3、利用回归方程进行预测：点估计，区间估计。 4、残差分析。 (十二)多元线性回归 1、多元线性回归模型。 2、回归方程的拟合优度。 3、显著性检验。 4、多重共线性。 5、利用回归方程进行预测。 6、变量选择和逐步回归。 (十三)时间序列分析和预测 1、时间序列及其分解。 2、时间序列的描述性分析。 3、时间序列预测的程度。 4、平稳序列的预测。 5、趋势型序列的预测。 6、季节型序列的预测。 7、复合型序列的分解预测。 (十四)指数 1、指数的概念和分类。 2、总指数编制方法：简单指数，加权指数。 3、指数体系。 4、指数综合评价。

中国海洋大学应用统计（专硕）专业2016年考研招生简章招生目录

招生年份:2016

本院系招生人数:0

应用统计（专硕）专业招生人数:

专业代码:25200

研究方向
考试科目	①101思想政治理论 ②204英语二 ③303数学三 ④432统计学
复试科目、复试参考书	复试笔试科目及考试大纲: 概率论与数理统计试卷结构基础知识和基本概念理解部分约占分值30%；运用所学知识经过基本分析解决问题部分约占分值40%；运用基本理论和基本方法综合分析问题解决问题部分约分值30%。概率论部分与数理统计部分各占分值50%；同等学力加试科目：数理统计试卷分值构成：基础知识和基本概念理解部分约占分值30%；运用所学知识经过基本分析解决问题部分约占分值40%；综合运用基本理论和方法分析问题与解决问题部分约占分值30%。计量经济学
参考书目、参考教材	432统计学试卷分值构成：基础知识和基本概念理解部分约占分值25%；运用所学知识经过基本分析解决问题部分约占分值35%；综合运用基本理论和方法分析问题与解决问题部分约占分值40%。
更多研究方向	025200应用统计 00不区分研究方向 (1)全日制专业
更多考试科目信息	①101思想政治理论②204英语（二）③303数学（三）④432统计学
更多复试科目参考书信息	复试科目：F1102应用统计综合
更多参考书目、参考教材	432统计学考试内容 (一)统计中的几个基本概念 1、统计数据的类型：分类数据，顺序数据，数值型数据。 2、总体和样本：总体，样本，参数和统计量，变量及类型。 (二)数据的搜集 1、数据来源：数据的间接来源，数据的直接来源。 2、调查数据：概率抽样，非概率抽样，搜集数据的基本方法。 3、实验数据。 4、数据的误差：抽样误差，非抽样误差，误差的控制。 (三)数据的图表展示 1、数据的预处理：审核，筛选，排序，数据透视表。 2、品质数据的整理与图示：分类数据和顺序数据的整理与图示。 3、数值型数据的整理与展示：数据分组，数值型数据的图示(直方图，茎叶图，箱线图，线图，散点图，雷达图)。 (四)数据的概括性度量 1、集中趋势的度量：分类数据(众数),顺序数据(中位数和分位数),数值数据(各种平均数，众数，中位数)。 2、离散程度的度量：分类数据(异众比率),顺序数据(四分位差),数值数据(极差，平均差，方差，标准差，离散系数，变异系数)。 3、偏态与峰态的度量：偏态及其计算公式，峰态及其计算公式。 (五)概率与概率分布 1、随机事件及其概率。 2、概率的性质与运算法则：基本性质，条件概率，全概率公式和贝叶斯公式。 3、离散型随机变量及其分布：二项分布，泊松分布，期望，方差。 4、连续型随机变量的概率分布：密度和分布函数，正态分布，指数分布，均匀分布，期望，方差。 (六)统计量及其抽样分布 1、统计量：统计量的概念，常用统计量，次序统计量，充分统计量。 2、关于分布的几个概念：抽样分布，渐进分布。 3、由正态分布导出的几个重要分布：卡方分布， t 分布， F 分布。 4、样本均值的分布与中心极限定理。 5、样本比例的抽样分布。 6、两个样本平均值之差的分布。 7、关于样本方差的分布。 (七)参数估计 1、参数估计的基本原理。 2、一个总体参数的区间估计。 3、两个总体参数的区间估计。 4、样本量的确定。 (八)假设检验 1、假设检验的基本问题。 2、一个总体参数的检验。 3、两个总体参数的检验。 (九)分类数据分析 1、分类数据与卡方统计量。 2、拟合优度检验。 3、列联分析：独立性检验。 4、列联表中的相关测量。 (十)方差分析 1、方差分析的基本概念：基本思想，基本假定，问题的一般提法。 2、单因素方差分析。 3、双因素方差分析。 (十一)一元线性回归 1、变量间关系的度量。 2、一元线性回归：回归模型，参数的最小二乘估计，回归直线的拟合优度，显著性检验，回归分析结果的评价。 3、利用回归方程进行预测：点估计，区间估计。 4、残差分析。 (十二)多元线性回归 1、多元线性回归模型。 2、回归方程的拟合优度。 3、显著性检验。 4、多重共线性。 5、利用回归方程进行预测。 6、变量选择和逐步回归。 (十三)时间序列分析和预测 1、时间序列及其分解。 2、时间序列的描述性分析。 3、时间序列预测的程度。 4、平稳序列的预测。 5、趋势型序列的预测。 6、季节型序列的预测。 7、复合型序列的分解预测。 (十四)指数 1、指数的概念和分类。 2、总指数编制方法：简单指数，加权指数。 3、指数体系。 4、指数综合评价。

中国海洋大学应用统计（专硕）专业2015年考研招生简章招生目录

招生年份:2015

本院系招生人数:0

应用统计（专硕）专业招生人数:

专业代码:25200

研究方向
考试科目	①101思想政治理论 ②201英语一 ③303数学三 ④432统计学
复试科目、复试参考书	复试笔试科目：概率论与数理统计同等学力加试科目： 1、数理统计 2、计量经济学备注： 1、不招收同等学力 2、复试包括笔试、面试、外国语听力与口语测试、综合素质考核、体检等内容。其中笔试主要是专业课测试；综合素质考核包括思想政治素质和道德品质考核、心理素质测试以及人文素养、社会实践（社团活动、志愿服务等）、团结协作精神等方面的考核。综合素质考核中的心理素质测试、体检由学校统一组织。
参考书目、参考教材
更多研究方向	025200应用统计 00不区分研究方向 (1)全日制专业
更多考试科目信息	①101思想政治理论②204英语（二）③303数学（三）④432统计学
更多复试科目参考书信息	复试科目：F1102应用统计综合
更多参考书目、参考教材	432统计学考试内容 (一)统计中的几个基本概念 1、统计数据的类型：分类数据，顺序数据，数值型数据。 2、总体和样本：总体，样本，参数和统计量，变量及类型。 (二)数据的搜集 1、数据来源：数据的间接来源，数据的直接来源。 2、调查数据：概率抽样，非概率抽样，搜集数据的基本方法。 3、实验数据。 4、数据的误差：抽样误差，非抽样误差，误差的控制。 (三)数据的图表展示 1、数据的预处理：审核，筛选，排序，数据透视表。 2、品质数据的整理与图示：分类数据和顺序数据的整理与图示。 3、数值型数据的整理与展示：数据分组，数值型数据的图示(直方图，茎叶图，箱线图，线图，散点图，雷达图)。 (四)数据的概括性度量 1、集中趋势的度量：分类数据(众数),顺序数据(中位数和分位数),数值数据(各种平均数，众数，中位数)。 2、离散程度的度量：分类数据(异众比率),顺序数据(四分位差),数值数据(极差，平均差，方差，标准差，离散系数，变异系数)。 3、偏态与峰态的度量：偏态及其计算公式，峰态及其计算公式。 (五)概率与概率分布 1、随机事件及其概率。 2、概率的性质与运算法则：基本性质，条件概率，全概率公式和贝叶斯公式。 3、离散型随机变量及其分布：二项分布，泊松分布，期望，方差。 4、连续型随机变量的概率分布：密度和分布函数，正态分布，指数分布，均匀分布，期望，方差。 (六)统计量及其抽样分布 1、统计量：统计量的概念，常用统计量，次序统计量，充分统计量。 2、关于分布的几个概念：抽样分布，渐进分布。 3、由正态分布导出的几个重要分布：卡方分布， t 分布， F 分布。 4、样本均值的分布与中心极限定理。 5、样本比例的抽样分布。 6、两个样本平均值之差的分布。 7、关于样本方差的分布。 (七)参数估计 1、参数估计的基本原理。 2、一个总体参数的区间估计。 3、两个总体参数的区间估计。 4、样本量的确定。 (八)假设检验 1、假设检验的基本问题。 2、一个总体参数的检验。 3、两个总体参数的检验。 (九)分类数据分析 1、分类数据与卡方统计量。 2、拟合优度检验。 3、列联分析：独立性检验。 4、列联表中的相关测量。 (十)方差分析 1、方差分析的基本概念：基本思想，基本假定，问题的一般提法。 2、单因素方差分析。 3、双因素方差分析。 (十一)一元线性回归 1、变量间关系的度量。 2、一元线性回归：回归模型，参数的最小二乘估计，回归直线的拟合优度，显著性检验，回归分析结果的评价。 3、利用回归方程进行预测：点估计，区间估计。 4、残差分析。 (十二)多元线性回归 1、多元线性回归模型。 2、回归方程的拟合优度。 3、显著性检验。 4、多重共线性。 5、利用回归方程进行预测。 6、变量选择和逐步回归。 (十三)时间序列分析和预测 1、时间序列及其分解。 2、时间序列的描述性分析。 3、时间序列预测的程度。 4、平稳序列的预测。 5、趋势型序列的预测。 6、季节型序列的预测。 7、复合型序列的分解预测。 (十四)指数 1、指数的概念和分类。 2、总指数编制方法：简单指数，加权指数。 3、指数体系。 4、指数综合评价。