2023年郑州大学统计学考研大纲一览！含3本参考书思维导图

（1）调查的组织和实施。

（2）概率抽样与非概率抽样。

（3）数据的预处理。

（4）用图表展示定性数据。

（5）用图表展示定量数据。

（6）用统计量描述数据的水平：平均数、中位数、分位数和众数。

（7）用统计量描述数据的差异：极差、标准差、样本方差。

（8）参数估计的基本原理。

（9）一个总体和两个总体参数的区间估计。

（10）样本量的确定。

（11）假设检验的基本原理。

（12）一个总体和两个总体参数的检验。

（13）拟合优度检验。

（14）列联表分析。

（15）方差分析的基本原理。

（16）单因子和双因子方差分析的实现和结果解释。

（17）变量间的关系；相关关系和函数关系的差别。

（18）一元线性回归的估计和检验。

（19）用残差检验模型的假定。

（20）多元线性回归模型。

（21）多元线性回归的拟合优度和显著性检验。

（22）多重共线性现象。

（23）时间序列的组成要素。

（24）时间序列的预测方法。

（1）事件及关系和运算。

（2）事件的概率。

（3）条件概率和全概公式。

（4）随机变量的定义。

（5）离散型随机变量的分布列和分布函数；离散型均匀分布、二项分布

和泊松分布。

（6）连续型随机变量的概率密度函数和分布函数；均匀分布、正态分布

和指数分布。

（7）随机变量的期望与方差。

（8）随机变量函数的期望与方差。

（9）大数定律。

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