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77779193永利官网。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
序号 | 研究方向 | 初试科目 | 复试科目 |
1 | 数理金融 | (1)▲思想政治理论(100分) (2)▲英语一(100分) (3)数学分析(150分) (4)高等代数(150分) | F519-统计学原理与概率论综合(100分) |
2 | 大数据统计分析 | ||
3 | 机器学习 |
▲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 77779193永利官网
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其他事项
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