|
学院概况 中国海洋大学数学科学学院源于1930年建立的国立青岛大学理学院数学系，学院拥有数学一级学科博士、硕士学位授予权和应用统计硕士专业学位授予权，设有数学博士后流动站。“应用数学”和“计算数学”分别被确定为山东省“十五”和“十二五”重点学科。目前，在校本科生480余人，研究生230余人。 招生信息1招生专业目录 432应用统计最新招生计划中除统招人数有变化之外，其余考试科目没有变化。 2历年统考计划 从上图我们可以看到，24年的招生人数相对于23年出现下降趋势，由14人缩招5人，共招9人。此外海大保护第一志愿，不接受调剂生，对于第一志愿能够上岸的同学来说竞争压力可能会小一些。 3历年分数线 从上表中可以看到近几年的分数线波动较大，21年和23年都呈现较大幅度的上升趋势，而22年则略有下降，相对来说是上涨之后会有下落。 考试科目1、2024初试科目大纲432统计学 一、考试性质 统计学是应用统计硕士专业学位研究生入学考试初试科目。
二、考查目标 统计学是阐述现代统计基础理论和基本方法的一门学科。实际应用十分广泛。 内容包括统计调查、数据整理与展示、概率论基础、参数估计、假设检验、方差分析、回归分析、非参数方法、时间序列、统计指数等方面的内容。本科目的考试旨在考查考生对统计学的基本原理和基本方法及各种调查研究、数据整理、展示，并结合数据资料进行定性分析和定量分析的掌握与理解能力。 统计学考试主要从如下三方面测评考生在统计学方面的基本素质： 1、基本概念和基本理论的理解、掌握； 2、基本解题能力和数据分析与展示能力； 3、综合运用统计理论知识分析问题、解决问题的能力。
三、考试形式 本考试为闭卷考试，满分为150分，考试时间为180分钟。 试卷结构： （1）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%。 （2）题型包括：选择题，填空题，简答题，计算分析题等。
四、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。
五、是否需使用计算器 否。 初试大纲变化五、由允许携带使用计算器变为：不再允许携带使用计算器 2、2024复试科目F1102应用统计综合 一、考试性质 应用统计综合是应用统计硕士专业学位研究生入学复试笔试科目。
二、考查目标 应用统计综合考核主要内容是概率论与数理统计，它是研究自然界和人类社会普遍存在的随机现象统计规律的学科，有着广泛地应用。本科目考试旨在考查学生掌握概率论与数理统计的基本概念、基本理论和基本方法，综合运用概率统计的思想和方法分析问题、解决问题的能力。 测试内容包括如下三个方面： 1.基本概念和基本理论的理解、掌握； 2.基本解题能力； 3.综合运用理论知识分析问题、解决问题的能力。
三、考试形式 （1）考试形式及考试时间：闭卷考试，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%。
四、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。
五、是否需使用计算器 否。 参考书目参考书目：贾俊平《统计学》第六版、袁卫《统计学》第四版 贾俊平这本有简答题、选择题、判断题、计算题，罗列了各个学校的真题，但是年份比较早，近几年的没有收录进去，而且答案并不是全都正确。建议背课本上的简答题，背下来之后肯定都会能用到，也有利于填空题、多选题、单选题的正确。袁卫的《统计学（第四版）》，配套的课后习题可以做一下。  备考经验心得1复习经验分享知识点把握：跨考同学会有很多知识点把握的不到位，学起来就会感觉很困难。不只是跨考的同学，本科应用统计的同学复习的时候，很多知识点也会疏忽掉，所以我觉得听课还是很有必要的。 不管是跨考还是不跨考的都下载一个框架笔记，每学完一章都要记一个框架，把这一章具体讲的内容都要记上，方便最后梳理，对于一些概念会把握得更好。 关于背诵：海大会比较考察概念的理解，背诵这一方面还是要多下功夫。课本的简答题必须要背。 最后做一下海大的真题，如果有时间再做一些其他高校的真题。 2复习时间规划8月及以前，主要以贾俊平的《统计学》为主，搭配一些视频课，把每个知识点给吃透。 9月-10月，对课本有一个大概的了解，然后开始整理框架。最初整理框架的时候可以跟着课本上来。10月份每天半个小时左右背诵简答题，主要以课本习题为主。课本做两遍，标记好自己的错题以及不会的知识点。 11月份，复盘，看课本，结合框架对知识点进行巩固，找到自己的薄弱点。 11月底，以海大的真题进行模考，并且做一些985的真题。 12月份以回顾总结之前的错题难题为主，这时候一定要调节好自己的心态，心态是最重要的。
| 
