贵州大学博士研究生入学考试大纲

    考试科目代码及名称：  3061管理统计学          

一、考试基本要求  

本科目考试着重考核考生掌握管理统计学的基本概念、基本思想、基本分析方法和基本理论的程度，要求考生对管理统计学理论体系的基本框架有一个比较全面的了解，并能综合运用所学的管理统计学知识分析、解实际问题。同时将考查考生对数据的收集、处理、概括与特征提取的能力，及根据样本数据对总体特征进行估计与推断的能力。

二、适用范围

适用于管理科学与工程专业

三、考试形式

     闭卷

四、考试内容和考试要求

1．随机事件及其概率

随机事件与样本空间，条件概率与乘法公式，全概率公式与贝叶斯公式，事件的独立性。

2．随机变量及其分布

随机变量及其分布的概念，离散型随机变量及其分布律的定义和性质，连续型随机变量及其概率密度的定义和性质，分布函数的定义和性质，常用的随机变量的分布及其在管理科学中的应用，随机变量的函数及其分布律; 二维随机变量及其分布。

3．随机变量的函数的分布

离散型随机变量的函数的分布；连续型随机变量的函数， ，，的分布；

4. 随机变量的数字特征

数学期，方差，常用随机变量的数学期望和方差，协方差和相关系数，矩、协方差矩阵。

5. 统计量及其分布

总体与样本，样本的数字特征，常用统计量及其分布， 中心极限定理。

6. 参数估计

参数点估计的求法，点估计的评价标准；双侧与单侧区间估计的概念；关于一个正态总体均值和方差的区间估计；关于两个正态总体均值差和方差比的区间估计。

7. 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；关于比率的假设检验。

8. 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，回归参数的估计，相关系数与可决系数，回归效果显著性检验，回归系数的置信区间与假设检验，应用拟合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，回归参数的估计，复可决系数，回归效果显著性检验，回归系数的假设检验，回归系数的置信区间，应用拟合模型进行估计和预测。 

考试要求：

1．掌握和熟练运用管理统计学的基础知识、原理和方法，能解决较为复杂的实际问题。

2．掌握数据收集、统计分析、统计处理的基本原理和方法。

3．具有概率统计建模的基本能力，并具有运用概率统计的思想方法对数据进行科学、合理解释的能力。