考试重点
1.概率论部分
基础概念：随机试验、样本空间、随机事件、古典概型、条件概率、独立性等。
随机变量及其分布：常见的离散型随机变量（如二项分布、泊松分布等）、连续型随机变量（如均匀分布、指数分布、正态分布等）、随机变量的函数。
多元随机变量及其分布：二维随机变量、边缘分布、条件分布、相互独立的随机变量、两个随机变量的函数。
随机变量的数字特征：数学期望、方差、协方差、相关系数。
2.数据收集处理及统计学基础知识
数据的搜集、处理和度量：数据的收集方法、数据的整理与展示、数据的度量等。
大数定律与中心极限定理：大数定律的类型及意义、中心极限定理的内容及应用。
样本及抽样分布：样本的概念、抽样方法、样本均值、样本方差等统计量的分布。
3.常见统计学应用模型
总体参数的估计：总体参数的点估计（矩估计、极大似然估计）、总体参数的区间估计（一个总体、两个总体）、样本量的确定。
假设检验：参数假设检验（两类错误、一个总体、两个总体、单侧、双侧）、分布拟合检验（单个分布的卡方拟合检验、分布族的卡方拟合检验、偏度峰度检验等）、分类数据与卡方检验（拟合优度检验、独立性检验）。
方差分析：单因素方差分析、双因素方差分析。
回归分析：一元线性回归、多元线性回归。
时间序列分析与预测：时间序列的分解、平稳时间序列模型（如ARMA模型）、时间序列的预测方法。
考试分析
题型分布：通常包括简答题、计算题、论述题等。简答题主要考查对基本概念、原理的理解和记忆；计算题侧重于对统计方法的运用和计算能力的考查；论述题则要求考生对统计学的理论和方法有更深入的理解，并能结合实际问题进行分析和阐述。
难度特点：考试内容覆盖范围广，既有基础理论知识，也有实际应用问题。基础理论部分需要考生对概率论和数理统计的基本概念、定理和公式有扎实的掌握；实际应用部分则要求考生能够灵活运用所学知识解决实际问题，对考生的综合分析能力和解决实际问题的能力有一定要求。
