广东财经大学2022年0714统计学(理学)硕士点招生专业目录​、招生直播预告

统计学071400专业目录

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统计与数学学院。学院现有教职工77人，其中专任教师64人，在教师队伍中有教授8人、副教授24人，硕士生导师13人，博士46人，博士后5人，海外留学（访学）教师14人；广东省“南粤优秀教师”3人，广东省“高等学校优秀青年教师培养计划培养对象”1人，广东省“千百十”培养对象11人。近五年来，全院教师立项国家自然科学基金项目16项，省部级、厅级等项目20多项，在国内外高水平期刊发表论文180余篇。学院下设统计系、应用统计系、数学系、数据科学系、大学公共数学教学部、数学建模与学科竞赛教研室等6个教学单位；设有数据科学与大数据技术、统计学、应用统计学、数学与应用数学等4个本科专业，其中数学与应用数学（金融数学方向）专业是省级特色专业。拥有统计学（理学）学科硕士点和数学一级学科硕士点，拥有3个研究机构：大数据与教育统计应用实验室（广东省重点实验室）、大数据与统计研究院和人工智能与深度学习研究所。学院积极开展国际化办学，拓宽学生视野，与澳大利亚科廷大学合作“2.5+1+1.5”本硕项目——广东财经大学理学学士（统计专业）+科廷大学理学学士（金融数学专业）+科廷大学理学硕士（精算与金融科学专业）。

培养目标：在本门学科上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：（一）较好地掌握马列主义、毛泽东思想、邓小平理论、三个代表重要思想、科学发展观和习近平新时代中国特色社会主义思想，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、历史责任感，具有勇于追求真理和献身于科学教育事业的敬业精神。具有良好的道德品质和学术修养。（二）掌握扎实的数理统计基础理论和系统的机器学习知识，了解数据分析和量化金融方向的进展与动向，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。（三）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。（四）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、现代多元统计、广义回归分析、深度学习、统计计算方法、应用随机过程、非参数统计、时间序列分析、抽样技术、统计机器学习、生存分析、大数据分析方法、数理金融、风险理论、Bayes统计等。  

就业方向：升学（攻读统计学、经济类博士学位）、出国（境）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。

专业代码：071400                        咨询电话：020-84039126

▲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：

《数学分析》：

（1）计算题（6题，每题10分，共60分）

（2）应用题（4题，每题15分，共60分）

（3）证明题（2题，每题15分，共30分）

参考书目：华东师范大学数学系：《数学分析》第四版，高等教育出版社，2010.6

《高等代数》：

（1）填空题（10题，每题3分，共30分）

（2）计算题（6 题，每题10分，共60分）

（3）应用题（3 题，每题15分，共45分）

（4）证明题（1 题，每题15分，共15分）

参考书目：王萼芳等：《高等代数》第五版，高等教育出版社，2019.5

《统计学原理与概率论综合》：

（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）

参考书目：略。

考试大纲

《数学分析》

《数学分析》考试大纲概述：

本科目要求考生系统掌握数学分析的基本知识、基础理论和基本方法，理解数学分析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  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

《高等代数》

《高等代数》考试大纲概述：

本科目要求考生系统掌握高等代数的基本知识、基础理论和基本方法，理解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  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  正定二次型及其判定

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

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

《统计学原理与概率论综合》

《统计学原理与概率论综合》考试大纲概述：

本科目考试内容包括统计学原理、概率论二门课程

第一部分：统计学原理

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    

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

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

第二部分：概率论

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、大数定律与中心极限定理等, 要求熟练掌握概率论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

二．直播预告

时间-9月27日（周一）下午

14:30~15:30 统计与数学学院

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其他事项

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