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欢迎报考2017年广财大统计学研究生

来源: 时间:2016/9/28 9:29:00 点击:
招生院系:数学与统计学院
院系说明:同等学力考生加试科目待定
咨询电话:020-84096159(胡老师)
专业代码 071400 专业名称 统计学
研究方向 01 数理金融
02 数据分析
考试科目   ①101思想政治理论②201英语一③614数学分析与高等代数④807概率论与数理统计
复试科目   ① 统计学原理
加试科目   ① 线性代数 ② 概率统计
复试权重   初试成绩+复试成绩=总成绩
备注    

 

统计学专业介绍
  

学科点简介:广东财经大学统计学硕士点是广东省一级学科硕士学位授权点,统计学(理学)硕士点隶属广东财经大学数学与统计学院。学院现有教职员工62人,其中教授8人,副教授18人,博士32人,硕士生导师7人。近3年来,主持国家级项目7项,省、部、厅级以上课题20多项,到位研究经费近300万元,在顶级期刊《中国科学》、《Computational Intelligence and Neuroscience》、《International Journal of Pattern Recognition and Artificial Intelligence》、《计算机学报》、《数学学报》等公开发表论文300多篇,其中SCI、EI、ISTP三大索引收录近80篇,出版专著2部。

培养目标:掌握扎实的理论基础和系统的专门知识;具有从事科学研究工作或独立担负专门技术工作的能力。培养面向世界,面向现代化,德智体全面发展的,为社会主义现代化建设服务的高层次专门人才。具体要求是:

(1)较好地掌握马列主义、毛泽东思想和邓小平建设有中国特色的社会主义理论,坚持四项基本原则,树立正确的世界观、人生观、价值观,遵纪守法,热爱祖国,热爱社会主义,胸怀社会,富有社会责任感,具有勇于追求真理和献身于科学教育事业的敬业精神,富有历史责任感。具有良好的道德品质和学术修养。

(2)掌握扎实的统计学基础理论和系统的数据分析和数理金融等方面的知识,熟悉数据分析和量化金融方向目前的进展与动向,初步具备具有从事科学研究工作或独立担负专门技术工作的能力。

(3)掌握一门外语,并能运用该门外语比较熟练的阅读本专业的外文资料。

(4)具有健康的体魄和心理素养。

主要课程:高等概率论、高等数理统计、随机过程、回归分析、抽样调查,非参数统计,多元统计分析,时间序列分析,统计学习,不完全数据分析,生存分析,纵向数据分析,统计计算方法,数理金融,风险理论,随机过程中的统计推断,金融随机分析等

就业方向:升学(攻读统计学、经济类博士学位);出国留学;大中型企业、咨询和研究机构;各级政府统计部门、高等院校;金融、投资、证券等各类公司或机构。

统计学考试大纲
 

专业代码:071400;         咨询电话:020-84096159;      

序号

研究方向

初试科目

复试科目

1

数理金融

(1)▲政治

(2)▲英语一

(3)概率论与数理统计

(4)数学分析和高等代数

统计学原理

2

数据分析

▲表示统考科目或联考科目,考试题型、考试大纲以教育部公布为准。其他为自命题科目。

考试题型及相应分值:

《概率论与数理统计》:

(1)填空题(10题,每题2分,共20分)

(2)选择题(5题,每题2分,共10分)

(3)计算题(6题,每题10分,共60分)

(4)应用题(2题,每题15分,共30分)

(5)证明题(2题,每题15分,共30分)

《数学分析和高等代数》:

数学分析约100分,高等代数约50分,其中:

(1)计算题(7题,约100分)

(2)分析论述题(3大题,约50分)

《统计学原理》:

(1)论述题(2题,每题20分,共40分)

(2)计算题(4题,每题15分,共60分)

 

考试大纲

《概率论与数理统计》

《概率论与数理统计》考试大纲概述:

本科目的考查内容包括随机事件及其概率、随机变量及其分布、随机变量的数字特征、样本及抽样分布、参数估计、假设检验和线性回归分析等, 要求熟练掌握概率论与数理统计的基本理论和基本方法。

第一 随机事件与概率

  1 随机事件及其运算

  2 概率的定义及其确定方法

  3 概率的性质

  4 条件概率

  5 独立性

第二 随机变量及其分布

  1 随机变量及其分布

  2 随机变量的数学期望

  3 随机变量的方差与标准差

  4 常用离散分布

  5 常用连续分布

  6 随机变量函数的分布

  7 分布的其他特征数

第三 多维随机变量及其分布

  1 多维随机变量及其联合分布

  2 边际分布与随机变量的独立性

  3 多维随机变量函数的分布

  4 多维随机变量的特征数

  5 条件分布与条件期望

第四 大数定律与中心极限定理

  1 随机变量序列的两种收敛性

  2 特征函数

  3 大数定律

  4 中心极限定理

第五 统计量及其分布

  1 总体与样本

  2 样本数据的整理与显示

  3 统计量及其分布

  4 三大抽样分布

  5 充分统计量

第六 参数估计

  1 点估计的概念与无偏性

  2 矩估计及相合性

  3 最大似然估计与EM算法

  4 最小方差无偏估计

  5 贝叶斯估计

  6 区间估计

第七 假设检验

  1 假设检验的基本思想与概念

  2 正态总体参数假设检验

  3 其他分布参数的假设检验

  4 似然比检验与分布拟合检验

  5 正态性检验

  6 非参数检验

第八 方差分析与回归分析

  1 方差分析

  2 多重比较

  3 方差齐性检验

  4 一元线性回归

  5 一元非线性回归

 

《数学分析与高等代数》

《数学分析与高等代数》考试大纲概述:

本科目考试内容包括数学分析、高等代数二门数学学科基础课程,要求考生系统掌握相关学科的基本知识、基础理论和基本方法,理解数学分析和高等代数中反映出的数学思想与方法,并能运用相关理论和方法分析、解决具有一定实际背景的数学问题。

第一部分:数学分析

第一  数列极限

1  数列极限概念

2  收敛数列的定理

3  数列极限存在的条件

第二  函数极限

1  函数极限概念

2  函数极限的定理

3  两个重要极限

4  无穷大量与无穷小量

第三  函数的连续性

1  连续性概念

2  连续函数的性质

第四  导数与微分

1  导数的概念

2  求导法则

3  微分

4  高阶导数与高阶微分

第五  中值定理与导数应用

1  微分学基本定理

2  函数的单调性与极值

第六  不定积分

1  不定积分概念与基本积分公式

2  换元法积分法与分部积分法

第七  定积分

1  定积分概念

2  可积条件

3  定积分的性质

4  定积分的计算

第八  定积分的应用

1  平面图形的面积

2  旋转体的侧面积

第九  级数

1  正项级数

2  函数项级数

3  幂级数

4  傅里叶级数

第十  多元函数微分学

1  偏导数与全微分

2  复合函数微分法

3  高阶偏导数与高阶全微分

4  泰勒公式与极值问题

第二部分:高等代数

第一  多项式

1  多项式的带余除法及整除性

2  多项式的因式分解、最大公因式、互素和重因式

3  不可约多项式的判定和性质

4  多项式函数与多项式的根

5  复系数与实系数多项式的因式分解,有理系数多项式。

第二  行列式

1  行列式的定义及性质

2  行列式按一行(列)展开

3  运用行列式的性质及展开定理等计算行列式。

第三  线性方程组

1  线性方程组的求解和讨论

2  线性方程组有解的判别定理

3  线性方程组解的结构及其解空间的讨论。

第四  矩阵

1  矩阵的基本运算、矩阵的分块

2  矩阵的初等变换、初等矩阵

3  矩阵的等价、合同、相正交相似

4  逆矩阵、伴随矩阵及其性质;矩阵的秩,矩阵乘积的行列式与秩

5  运用初等变换法求矩阵的秩及逆矩阵

6  矩阵的特征值与特征向量,对角化矩阵。

第五  二次型

1  二次型及其矩阵表示

2  二次型的标准形与合同变换

3  C、R、Q上二次型标准形与规范形

4  正定二次型及其讨论。

第六  线性空间

1  线性空间、子空间的定义与性质

2  向量组的线性相关性、极大线性无关组

3  线性空间的基、维数、向量关于基的坐标,基变换与坐标变换

4  生成子空间,子空间的和与直和、维数公式

5  线性空间的同构。

第七  线性变换

1  线性变换的定义、性质与运算

2  线性变换的矩阵表示

3  线性变换的核、值域的概念

4  线性变换及其矩阵的特征多项式、特征值和特征向量的概念和计算、特征子空间

5  线性变换的不变子空间

 

《统计学原理》

《统计学原理》考试大纲概述:

本科目主要考核考生对概率基础、统计设计、统计数据的搜集、整理与分析、统计推断、回归分析、时间序列分析等基本理论和应用方法的掌握和理解程度,要求考生对统计学的基本理论和基本方法有一个较为系统、全面的掌握。

第一 导论

 1 统计及其应用领域

 2 统计数据的类型

 3 统计中的几个基本概念

第二 数据的搜集

 1 数据的来源

 2 调查数据

 3 实验数据

 4 数据的误差

第三 数据的图表展示

 1 数据的预处理

 2 品质数据的整理与展示

 3 数值型数据的整理与展示

 4 合理使用图表

第四 数据的概括性度量

 1 集中趋势的度量

 2 离散程度的度量

 3 偏态与峰态的度量

第五 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

 3 离散型随机变量及其分布

 4 连续型随机变量的概率分布

第六 统计量及其抽样分布

 1 统计量

 2 关于分布的几个概念

 3 由正态分布导出的几个重要分布

 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

第七 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

第八 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

 4 检验问题的进一步说明

第九 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

 5 列联分析中应注意的问题

第十 方差分析

 1 方差分析引论

 2 单因素方差分析

 3 双因素方差分析

第十一 一元线性回归

 1 变量间关系的度量

 2 一元线性回归

 3 利用回归方程进行预测

 4 残差分析

第十二 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 变量选择与逐步回归

第十三 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 时间序列预测的程序

 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

第十四 指数

 1 基本问题

 2 总指数编制方法

 3 指数体系

 4 几种典型的指数

 5 综合评价指数

 

 
 
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