(五)概率抽样和抽样分布
考试内容:概率抽样的概念;简单随机抽样;分层抽样;等距抽样;整群抽样;多阶段抽样;总体分布;样本分布样分布;中心极限定理;样本均值的抽样分布;样本比例的抽样分布;

分布;

分布;

分布。
考试要求:掌握各种概率抽样方法的概念及特点,理解抽样分布的概念,熟悉中心极限定理的主要内容,掌握几种主要的抽样分布的定义、能根据总体分布推导出给定某个统计量的概率分布,并依据其概率分布进行概率和分位点的计算。
(六)参数估计
考试内容:抽样推断及其基本概念;矩估计法;极大似然估计法,估计量的评选标准;区间估计的原理;一个总体均值的区间估计;一个总体比例的区间估计;两个总体均值之差的区间估计;样本容量的确定。
考试要求:理解抽样推断的基本概念,了解估计量、估计值的基本概念,掌握矩估计法和极大似然估计法的思想和方法,并运用该方法估计相关参数,理解无偏性、有效性和相合性的定义,并能够给出某参数的无偏估计量,理解置信区间、置信水平的概念,理解参数区间估计的基本思路,掌握不同参数的区间估计方法,掌握样本容量的确定方法,能运用参数估计方法分析实际问题,能正确运用统计软件进行参数估计。
(七)假设检验
考试内容: 假设检验的基本概念;假设检验的基本步骤;假设检验的两类错误;假设检验结论的解读;一个总体均值的假设检验;一个总体比例的假设检验;两个总体均值之差的检验。
考试要求:了解假设检验的基本概念,理解假设检验的思想,了解假设检验的基本步骤,掌握不同参数的检验方法,能正确运用参数假设检验方法分析实际问题。能正确运用统计软件进行假设检验。
(八)方差分析
考试内容: 方差分析的原理;方差分析的基本概念;方差分析的假定条件;单因子方差分析;多因子方差分析。
考试要求:理解方差分析的基本原理,了解方差分析的基本概念,熟悉方差分析的假定条件,掌握单因子方差分析中基本假定的检验思路和多重比较,并能正确运用统计软件进行单因子方差分析,理解多因子方差分析中主效应和交互效应概念,能运用统计软件进行多因子方差分析,并解决实际问题。
(九)相关分析与回归分析
考试内容:相关关系;相关关系的描述;相关程度的测定;线性回归模型;模型参数估计;回归系数的含义;回归方程的评价与检验;利用回归方程进行预测。
考试要求:了解相关关系的含义,通过散点图能判断变量间的相关关系类型,理解各种相关系数的含义及适用场合,熟悉线性回归模型的表达形式,掌握最小二乘法估计模型参数的基本思路,理解回归系数的含义,掌握回归方程的评价和检验方法,能正确运用相关与回归分析方法解决实际问题。能够掌握基本统计软件的相关与回归分析操作方法。
(十)主成分与因子分析
考试内容:主成分分析的降维思路;主成分的一般模型;因子分析的目的;因子旋转;因子得分;因子分析的SPSS实现与输出结果解读。
考试要求:理解主成分分析和因子分析的降维思想和适用条件,了解主成分的一般模型,了解KMO测度和巴特利特球体检验方法,了解公因子的提取方法,熟悉总方差贡献率的计算方法,能结合因子载荷矩阵解释公因子的含义,能正确运用主成分和因子分析方法解决实际问题。能够掌握基本统计软件的主成分和因子分析操作方法。