2023成都信息工程大學(xué)應(yīng)用數(shù)學(xué)學(xué)院應(yīng)用統(tǒng)計(jì)專碩復(fù)試科目為統(tǒng)計(jì)學(xué)綜合二，下面是小編整理的統(tǒng)計(jì)學(xué)綜合二考試大綱的詳細(xì)信息，一起來了解一下吧！
2023成都信息工程大學(xué)應(yīng)用統(tǒng)計(jì)專碩復(fù)試科目
　　一、科目的總體要求
　　理解概率論、統(tǒng)計(jì)學(xué)的基本概念，熟練掌握基本理論和基本方法；掌握處理隨機(jī)現(xiàn)象的基本思想和方法，能運(yùn)用概率統(tǒng)計(jì)方法分析和思考解決實(shí)際問題；理解掌握統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)方法的基本概念，掌握統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)方法的基本算法，具有運(yùn)用統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)方法分析數(shù)據(jù)和解釋數(shù)據(jù)的基本能力。
　　二、考核內(nèi)容與考核要求
　　《人工智能基礎(chǔ)》共包含2個(gè)部分的內(nèi)容：《概率論與數(shù)理統(tǒng)計(jì)》、《統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)方法》，所占分值為6：4。
　?。ㄒ唬┑谝徊糠帧陡怕收撆c數(shù)理統(tǒng)計(jì)》
　　1、隨機(jī)事件和概率
　?。?）了解樣本空間的概念，理解隨機(jī)事件的概念，掌握事件的關(guān)系及運(yùn)算.
　　（2）理解概率、條件概率的概念，掌握概率的基本性質(zhì)，會計(jì)算古典型概率和幾何型概率，掌握概率的加法公式、減法公式、乘法公式、全概率公式以及貝葉斯(Bayes)公式.
　?。?）理解事件獨(dú)立性的概念，掌握用事件獨(dú)立性進(jìn)行概率計(jì)算;理解獨(dú)立重復(fù)試驗(yàn)的概念，掌握計(jì)算有關(guān)事件概率的方法.
　　2、隨機(jī)變量及其分布
　?。?）理解隨機(jī)變量的概念，理解分布函數(shù)的概念及性質(zhì)，會計(jì)算與隨機(jī)變量相聯(lián)系的事件的概率.
　　（2）理解離散型隨機(jī)變量及其概率分布的概念，掌握0-1分布、二項(xiàng)分布、幾何分布、超幾何分布、泊松(Poisson)分布及其應(yīng)用.
　?。?）理解連續(xù)型隨機(jī)變量及其概率密度的概念，掌握均勻分布、正態(tài)分布、指數(shù)分布及其應(yīng)用.
　?。?）會求隨機(jī)變量函數(shù)的分布.
　　3、多維隨機(jī)變量及其分布
　?。?）理解多維隨機(jī)變量的概念，理解多維隨機(jī)變量的分布的概念和性質(zhì)，理解二維離散型隨機(jī)變量的概率分布、邊緣分布和條件分布，理解二維連續(xù)型隨機(jī)變量的概率密度、邊緣密度和條件密度，會求與二維隨機(jī)變量相關(guān)事件的概率.
　?。?）理解隨機(jī)變量的獨(dú)立性及不相關(guān)性的概念，掌握隨機(jī)變量相互獨(dú)立的條件.
　?。?）掌握二維均勻分布，了解二維正態(tài)分布的概率密度，理解其中參數(shù)的概率意義.
　　（4）會求兩個(gè)隨機(jī)變量簡單函數(shù)的分布，會求多個(gè)相互獨(dú)立隨機(jī)變量簡單函數(shù)的分布.
　　4、隨機(jī)變量的數(shù)字特征
　?。?）理解隨機(jī)變量數(shù)字特征(數(shù)學(xué)期望、方差、標(biāo)準(zhǔn)差、矩、協(xié)方差、相關(guān)系數(shù))的概念，掌握數(shù)字特征的計(jì)算和性質(zhì)，并掌握常用分布的數(shù)字特征.
　?。?）會求隨機(jī)變量函數(shù)的數(shù)學(xué)期望.
　　5、大數(shù)定律和中心極限定理
　?。?）了解切比雪夫不等式.
　　（2）了解切比雪夫大數(shù)定律、伯努利大數(shù)定律和辛欽大數(shù)定律(獨(dú)立同分布隨機(jī)變量序列的大數(shù)定律).
　?。?）了解棣莫弗-拉普拉斯定理(二項(xiàng)分布以正態(tài)分布為極限分布)和列維-林德伯格定理(獨(dú)立同分布隨機(jī)變量序列的中心極限定理).
　　6、數(shù)理統(tǒng)計(jì)的基本概念
　?。?）理解總體、簡單隨機(jī)樣本、統(tǒng)計(jì)量、樣本均值、樣本方差及樣本矩的概念.
　?。?）了解分布、分布和分布的概念及性質(zhì)，了解上側(cè)分位數(shù)的概念并會查表計(jì)算.
　?。?）了解正態(tài)總體的常用抽樣分布.
　　7、參數(shù)估計(jì)
　?。?）理解參數(shù)的點(diǎn)估計(jì)、估計(jì)量與估計(jì)值的概念.
　?。?）掌握矩估計(jì)法(一階矩、二階矩)和最大似然估計(jì)法.
　　（3）了解估計(jì)量的無偏性、有效性(最小方差性)和一致性(相合性)的概念，并會驗(yàn)證估計(jì)量的無偏性.
　?。?）理解區(qū)間估計(jì)的概念，會求單個(gè)正態(tài)總體的均值和方差的置信區(qū)間，會求兩個(gè)正態(tài)總體的均值差和方差比的置信區(qū)間.
　　8、假設(shè)檢驗(yàn)
　?。?）理解顯著性檢驗(yàn)的基本思想，掌握假設(shè)檢驗(yàn)的基本步驟，了解假設(shè)檢驗(yàn)可能產(chǎn)生的兩類錯(cuò)誤.
　?。?）掌握單個(gè)及兩個(gè)正態(tài)總體的均值和方差的假設(shè)檢驗(yàn).
　?。ǘ┑诙糠帧督y(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)方法》
　　1.統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)的特點(diǎn)、對象、目的、方法和研究
　　2.監(jiān)督學(xué)習(xí)：基本概念、問題形式
　　3.統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)三要素：模型、策略、算法
　　4.誤差與模型評估
　　5.過擬合與模型選擇
　　6.正則化與交叉驗(yàn)證
　　7.泛化能力
　　8.生成模型與判別模型
　　9.分類問題、標(biāo)注問題與回歸問題
　　10.感知機(jī)：適用條件、輸入輸出、模型、策略、算法及其對偶形式
　　11.k近鄰法：適用條件、輸入輸出、模型、策略、算法
　　12.樸素貝葉斯法：適用條件、前驗(yàn)概率、后驗(yàn)概率、模型、策略、算法
　　13.決策樹：適用條件、模型、學(xué)習(xí)過程（特征選擇、決策樹生成、決策樹修剪）、算法（ID3、C4.5、CART）
　　14.邏輯斯諦回歸模型
　　三、題型結(jié)構(gòu)
　　考試包含題型：計(jì)算題、簡答題、應(yīng)用題等。
　　四、參考書目
　　《概率論與數(shù)理統(tǒng)計(jì)》第三版，浙江大學(xué)編，高等教育出版社
　　《統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)方法》第二版，李航著，清華大學(xué)出版社
　　本文內(nèi)容整理于成都信息工程大學(xué)研究生處。
　　關(guān)于2023成都信息工程大學(xué)應(yīng)用統(tǒng)計(jì)專碩復(fù)試科目的內(nèi)容，小編就給大家簡單介紹到這里了。如果還有其他考研考試相關(guān)內(nèi)容想要了解的，就請登錄高頓考研頻道看看吧。
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