上海财经大学应用统计专业硕士考研大纲 正文

Ⅰ.考查目标
经济类联考综合能力是为了招收金融硕士、应用统计硕士、税务硕士、国际商务硕士、保险硕士及资产评估硕士而设置的具有选拔性质的联考科目。其目的是科学、公平、有效地测试考生是否具备攻读上述专业学位所必需的基本素质、一般能力和培养潜能。要求考生：
1. 具有运用数学基础知识、基本方法分析和解决问题的能力。
2. 具有较强的逻辑分析和推理论证能力。
3. 具有较强的文字材料理解能力和书面表达能力。

Ⅱ.考试形式和试卷结构
一、 试卷满分及考试时间
试卷满分为 150 分，考试时间为 180 分钟。
二、 答题方式
答题方式为闭卷、笔试。不允许使用计算器。
三、 试卷包含内容
1、 数学基础（70 分）
2、 逻辑推理（40 分）
3、 写作 （40 分）

Ⅲ.考查内容
一、 数学基础
经济类联考综合能力考试中的数学基础部分主要考查考生经济分析中常用数学知识的基本方法和基本概念。

试题涉及的数学知识有：
1、微积分部分
一元函数的微分、积分；多元函数的一阶偏导数；函数的单调性和值。
2、概率论部分
分布和分布函数的概念；常见分布；期望值和差。
3、线性代数部分
线性方程组；向量的线性相关和线性无关；矩阵的基本运算。
二、 逻辑推理
综合能力考试中的逻辑推理部分主要考查考生对各种信息的理解、分析、综合和判断，并进行相应的推理、论证、比较、评价等逻辑思维能力。试题内容涉及自然、社会的各个领域，但不考查有关领域的专业知识，也不考查逻辑学的专业知识。
三、 写作
综合能力考试中的写作部分主要考查考生的分析论证能力和文字表达能力， 通过论证有效性分析和论说文两种形式来测试。
1. 论证有效性分析
论证有效性分析试题的题干为一段有缺陷的论证，要求考生分析其中存在缺陷与漏洞，选择若干要点，围绕论证中的缺陷或漏洞，分析和评述论证的有效性。论证有效性分析的一般要点是：概念特别是核心概念的界定和使用是否准确并前后一致，有无明显的逻辑错误，论证的论据是否支持结论，论据成立的条件是否充分等文章根据分析评论的内容、论证程度、文章结构及语言表达给分。要求内容合理、论证有力、结构严谨、条理清楚、语言流畅。
2. 论说文
论说文的考试形式有两种：命题作文、基于文字材料的自由命题作文。每次考试为其中一种形式。要求考生在准确、全面地理解题意的基础上，对题目所给观点或命题进行分析，表明自己的态度、观点并加以论证。文章要求思想健康、观点明确、材料充实、结构严谨完整、条理清楚、语言流畅。
附件 2：统计学考试大纲
I 考查目标
全国硕士研究生入学统一考试应用统计硕士专业学位《统计学》考试是为高等院校和科研院所招收应用统计硕士生而设置的具有选拔性质的考试科目。其目的是科学、公平、有效地测试考生是否具备攻读应用统计专业硕士所必须的基本素质、一般能力和培养潜能，以利用选拔具有发展潜力的优秀人才入学，为国家的经济建设培养具有良好职业道德、法制观念和国际视野、具有较强分析与解决实际问题能力的高层次、应用型、复合型的统计专业人才。考试要求是测试考生掌握数据处收集、处理和分析的一些基本统计方法。
 
具体来说。要求考生：
1． 掌握数据收集和处理的基本分方法。
2． 掌握数据分析的基本原理和方法。
3． 掌握了基本的概率论知识。
4． 具有运用统计方法分析数据和解释数据的基本能力。

II 考试形式和试卷结构
一、试卷满分及考试时间
试卷满分为 150 分，考试时间 180 分钟。
二、答题方式
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。

三、试卷内容与题型结构
统计学 120 分，有以下三种题型：
 单项选择题 25 题，每小题 2 分，共 50 分
简答题 3 题，每小题 10 分，共 30 分
计算与分析题 2 题，每小题 20 分，共 40 分
概率论 30 分，有以下三种题型：
 单项选择题 5 题，每小题 2 分，共 10 分
简答题 1 题，每小题 10 分，共 10 分
计算与分析题 1 题，每小题 10 分，共 10 分

III 考查内容
一、 统计学
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． 方差分析的基本原理。
14． 单因子和双因子方差分析的实现和结果解释。
15． 变量间的关系；相关关系和函数关系的差别。
16． 一元线性回归的估计和检验。
17． 用残差检验模型的假定。
18． 多元线性回归模型。
19． 多元线性回归的拟合优度和显著性检验。
20． 多重共线性现象。
21． 时间序列的组成要素。
22． 时间序列的预测方法。
二、 概率论
1． 事件及关系和运算；
2． 事件的概率；
3． 条件概率和全概率公式；
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。

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