统计学习考研内容

随着大数据的火热，机器学习越来越火，统计专业也得到重视，因此报考统计专业的人数越来越多。同时对于很多考生而言，专硕应用统计相对于学硕统计学性价比更高，再加上今年数学三尤为简单，130+的考生尤其多，造成了今年应用统计考研是一个特别困难的年份，就算你考了400+，也许现在的你还在寻找调剂的院校，这是一个令人心酸的消息。北京大学是一个良心大学，将考生的成绩排名都公布出来了，相对公平很多，我们可以分析一下数据。北京大学金融专硕一共123人报名参加考试，缺考人数14人，剩下109人，其中400分及以上一共9人，最高分433分。北京大学应用统计专硕一共240人报名参加考试，缺考人数60人，剩下180人，其中400分及以上一共51人，最高分446分，学校预计录取12人。当然有读者说，其实北京大学并非特例，根据消息，今年绝大多数院校，应用统计专业分数都偏高。2019应用统计考研——“困难”的一个年份，国家线就快出来了，祝考生好运！

为了让各位复旦大学统计学考研的同学有一个比较全面的了解，小编对复旦大学统计学考研进行了比较详细的解析，主要有以下几个板块：学院介绍，专业情况介绍，2020录取情况分析，考研科目介绍，专业课参考书目等几大方面。一、学院介绍大数据的不断积累正在重构世界。数据科学的发展将使大数据的科技与产业生产力得以释放，成为智能技术的新引擎、管理决策的新依据、经济增长的新资源、社会治理的新工具。复旦大学应大数据发展的蓬勃之势，于2015年4月，与中植企业集团、上海市虹口区政府签订战略合作协议，合作建设大数据学院与大数据研究院；同年10月8日，复旦大学大数据学院、大数据研究院正式成立。这是百年复旦在建设世界一流大学和一流学科征程中，瞄准国际科技前沿、聚焦国家创新发展、激发学科动能的重要战略举措。学科体系。大数据学院以数据科学与大数据技术为主干，下设大数据统计与分析、大数据系统与计算、大数据与智能科学等多个学科方向。在学科建设过程中，与复旦大学统计学、数学、计算机科学、经济学、金融学、管理科学、医学、生命科学，以及工程学等学科深入交叉，共同建设。2017年7月，学校审议批准依托大数据学院成立数据科学与统计学学位评定分委员会。大数据学院在学校和社会力量的支持下，打造了一支高水平的专业教师团队。学院现引进院士2人，担任美国统计学会、国际数理统计学会、美国工业与应用数学学会、美国科学进步学会等学会会士的知名学者8人，引进毕业于牛津大学、伦敦大学学院、德州A&M大学、美国佐治亚理工学院、荷兰莱顿大学、香港大学等国际知名高校的青年教师20人，计划到2020年引进海外归国教师共计五十人。同时大数据学院还依托复旦大学大数据研究院双聘部分校内相关领域顶尖学者，参与学院的教学科研工作。大数据学院在人才培养、科学研究、学科建设等各方面都积极推进国际交流与合作。学院成立以来，先后吸引美国普林斯顿大学、哥伦比亚大学、耶鲁大学、卡耐基梅隆大学、英国伦敦政治经济学院、澳大利亚新南威尔士大学等近五十所世界著名大学的学者来院交流。从课程设计、人才培养体系构建，到学术研究、项目合作，学院的国际交流资源不断拓展，各类合作不断深化。二、考试科目1、统计学（管理学院）①101 思想政治理论②201 英语一③301数学一④860微观经济学2、应用统计（数学科学学院）：①101思想政治理论②204 英语二③303 数学三④432 统计学3、大数据学院：1.统计学①101思想政治理论②201英语一③301数学一④861概率论与数理统计2.应用统计①101思想政治理论②204 英语二③303 数学三④432 统计学三、专业课参考书目860：平狄克《微观经济学》861：茆诗松《概率论与数理统计》432：1.《概率论与数理统计》，李贤平， 沈崇圣，陈子毅， 复旦大学出版社2.《概率论与数理统计》，盛骤， 谢式千等，高等教育出版社四、招生情况2019：管理学院的统计学计划招生4人，拟接收推免生3人。数学科学学院的应用统计计划招生20人，拟接收推免生20人。大数据学院的统计学计划招生20人，拟接收推免生13人；应用统计计划招生40人，拟接收推免生17人。2020：管理学院统计学计划招生2人，拟接收推免生1人数学科学院的应用统计计划招生20人，拟接收推免生20人大数据学院的统计学计划招生20人，拟接收推免生13人，应用统计计划招生40人，拟推免17人。2020统计学复试线：60/90 395 2020应用统计复试线：60/90 370五、2016-2018三年考录统计本文内容根据网络内容整理，如有侵权，请联系删除。

首先，当前计算机专业是考研的热点，即使是计算机专业的同学考研本专业，也存在较为激烈的竞争，所以对于跨考生来说，难度还是相对比较大的。统计学专业在知识结构上与计算机专业有较多的重合点，所以不少统计学专业的同学会跨考计算机，而且也有不少同学顺利上岸了。统计学专业跨考计算机虽然难度比较大，但是如果早做准备，同时为自己制定一个较为系统的复习计划，还是有机会成功的。按照历史经验来看，统计学跨考计算机要想降低考研难度，应该注意以下几个方面的内容：第一：重视目标学校的选择。对于跨考生来说，首先要重视目标学校的选择，最好能够立足于本学校来选择目标学校。在选择目标学校时，尽量选择初试考察科目相对比较少的学校，这样也会降低复习的压力。如果跨考生选择考408的高校，复习压力还是比较大的，这一点一定要慎重。第二：重视复习环境的打造。跨考生一定要重视为自己营造一个较好的复习环境，最好能够得到专业老师的指导，这对于提升复习效率还是有较大帮助的，同时也会有一个更合理的学习计划，这一点在复习的初期更加关键。当前可以重点利用一下网络这个复习渠道，一方面成本比较低，另一方面也比较方便。第三：重视方向的选择。统计学专业跨考计算机专业，可以重点考虑一下大数据、机器学习相关方向，一方面知识结构契合度比较高，另一方面导师也比较欢迎统计学专业的学生。最后，对于统计学专业的同学来说，考研时也可以立足于本专业选择与计算机相结合的方向，比如统计学当前也有培养大数据方向研究生的能力。我从事互联网行业多年，目前也在带计算机专业的研究生，主要的研究方向集中在大数据和人工智能领域，我会陆续写一些关于互联网技术方面的文章，感兴趣的朋友可以关注我，相信一定会有所收获。如果有互联网、大数据、人工智能等方面的问题，或者是考研方面的问题，都可以私信我！

【导语】暨南大学432统计学专硕考研全套资料已上线，现分享给大家。本内容全面丰富，共分为5部分内容，助力全面备考。首先通过近十几年的考研试题进行汇编，更好地帮助广大考生朋友有针对性、有重点的掌握专业课考试的侧重考点、核心知识点，总结命题规律和特点，做到知己知彼、针对性备考；教材是学习的基础，因此结合指定的参考教材的重难点笔记、配套练习题、课后练习题答案等分析等来帮助全方位地吃透、理解透教材；最后通过出题规律总结汇编专硕考试题库，并含有部分兄弟院校相近试题，帮助考生朋友检验学习效果，重点突破，查缺补漏。资料来源：学爽学习网（1）历年考研暨南大学432统计学[专业硕士]历年考研详解（2）指定教材笔记和课后习题详解茆诗松《概率论与数理统计教程》（第2版）笔记和课后习题含考研详解说明：本校432统计学[专业硕士]指定参考书为《统计学原理》（韩兆洲主编，第7版（或第6版），暨南大学出版社）（注：如果没有找到第七版，2006年9月第六版也可以。）；《统计学原理学习指导及Excel与数据统计分析》（韩兆洲、王斌会主编，暨南大学出版社2011年4月）；《概率论与数理统计教程》（茆诗松等，高等教育出版社，2011年2月1日）；《概率论与数理统计》（平装），周纪芗(作者)，茆诗松(作者)；中国统计出版社；第1版 (2007年12月1日)。（3）指定教材配套题库茆诗松概率论与数理统计教程第2版配套题库【考研＋课后习题＋章节题库＋模拟试题】（4）相关教材笔记和题库贾俊平《统计学》（第6版）笔记和课后习题贾俊平《统计学》（第6版）配套题库【名校考研＋课后习题＋章节题库＋模拟试题】浙江大学概率论与数理统计第4版笔记和课后习题含考研详解浙江大学概率论与数理统计第4版）配套题库【考研真题＋课后习题＋章节题库＋模拟试题】（5）应用统计硕士（MAS）考试专用教材2021年应用统计硕士（MAS）考试专用教材（6）应用统计硕士（MAS）考试过关必做习题集（含名校考研真题）2021年应用统计硕士（MAS）考试过关必做习题集（含名校考研详解）学习内容试读部分2011年暨南大学432统计学专硕考研2011年暨南大学432统计学[专业硕士]考研详解一、统计学（共75分） （一）简答题（每题10分，共30分） 1统计的基本任务是什么？如何理解它们的内在关系？答：（1）统计的基本任务又称为统计的基本职能，是指政府和政府统计机构及有关部门组织实施统计活动，应当完成的主要任务和实现的主要功能。统计的基本任务是对经济社会发展情况进行统计调查、统计分析；提供统计资料和统计咨询意见；实行统计监督。（2）内在关系：统计的三大任务是相互作用、相互促进、相辅相成和密切联系的。统计调查是统计的首要任务，是保证咨询和监督职能得以有效发挥的前提；提供统计资料和统计咨询意见，是统计工作的重要任务；统计监督是对统计信息和咨询职能的进一步拓展和深化，是在充分发挥信息资源作用的基础上，对统计整体效能的提高。2抽样调查与典型调查有何异同点？答：（1）抽样调查与典型调查的相同点①两种抽样方式都是非全面调查；②调查单位少，可节省人力、物力、时间；③灵活性强。（2）不同点①定义不同：抽样调查是按照随机原则，从调查总体中抽取部分调查单位进行观察，并根据这一部分调查单位的观察结果，从数量方面推断总体指标的一种非全面调查；典型调查是根据调查目的和要求，在对被研究对象做全面分析的基础上，有意识地从中选择少数具有代表性的典型单位进行深入细致地调查研究，以便认识事物的本质及其规律性的一种非全面调查；②特点不同：抽样调查的主要特点是按随机原则抽选样本；总体中每一个单位都有一定的概率被抽中；可以用一定的概率来保证将误差控制在规定的范围内。典型调查的主要特点是典型单位的选择带有一定的主观性，典型单位可以注重现象数量方面的分析；③组织形式不同：抽样调查常用的组织形式有简单随机抽样、分层抽样、等距抽样和多阶段抽样等。典型抽样一般有两种方式：一种是一般的典型调查，即对个别典型单位的调查研究；第二种是按照统计特征进行划类选点典型调查，即将调查总体划分为若干个类，再从每类中选择若干个典型进行调查，以说明各类的情况。更多考研全套、资格考试、大学课程等学习干货内容分享来源于学爽学习网，转载请注明~

作为一名研究生导师，我来探讨一下这个问题。首先，在当前的大数据时代背景下，对于应用统计学专业的学生来说，可以重点考虑一下大数据方向，原因有以下三点：第一：统计学是大数据的重要技术组成部分。大数据的技术基础包括三大方面，分别是数学、统计学和计算机，所以统计学专业考研大数据方向是比较适合的选择之一。应用统计学本身与大数据的联系也比较紧密，目前大数据场景分析就会采用大量的应用统计学知识。第二：大数据发展前景广阔。当前正处在大数据时代背景下，在大数据技术的带动下，物联网、云计算和人工智能等技术也取得了一定的发展，所以大数据技术不仅自身开辟了新的价值领域，同时也是推动科技发展的重要动力之一，所以未来大数据领域具有广阔的发展前景。第三：人才缺口大。虽然大数据技术经过了多年的发展，目前在技术体系上已经趋于成熟，但是大数据行业目前的人才缺口依然比较大，而且主要集中在研发领域。在产业互联网即将落地到广大传统行业的当前，大数据研发型人才将会有更多的行业需求。由于目前人才缺口比较大，所以薪资待遇也比较高，从近些年来大数据专业研究生的就业情况来看，整体薪资待遇还是比较可观的。大数据专业虽然需要学习的知识量比较大，但是由于大数据技术体系已经比较成熟了，所以研发过程也会相对比较系统，未来可以从事的岗位也有更多的选择，比如既可以从事数据分析、挖掘等岗位，也可以从事大数据平台研发等岗位。我从事互联网行业多年，目前也在带计算机专业的研究生，主要的研究方向集中在大数据和人工智能领域，我会陆续写一些关于互联网技术方面的文章，感兴趣的朋友可以关注我，相信一定会有所收获。如果有互联网、大数据、人工智能等方面的问题，或者是考研方面的问题，都可以在评论区留言！

从考研专业课-袁卫《统计学》第3版教材及真题解析目录可以看到统计学里一些很有意思的内容，比如概率、概率分布与抽样分布，由这个内容延申出一个普遍被人熟知的概念——幸存者偏差，意思是信息获取的渠道都来源于事件的幸存者，无法获取全面的信息，导致推导出来的结论也是与实际不相符的，甚至是相反的。概念源于二战时期的1941年，哥伦比亚大学统计学沃德教授应军方要求基于自身专业的前提下给军方关于”降低战斗机被击落的几率“提出建议。沃德教授通过统计返航的飞机发现，机翼是被击中最多的部位，而飞机尾部是被击中最少的，因此，沃德教授建议加强战斗机尾部的防护装置。原因就是，统计的都是能顺利返航的飞机，哪个部位最少被集中，恰恰证明哪个部位是最致命的。最后再看看统计学的课程目录吧袁卫《统计学》（第3版）网授精讲目录 学盛通考研专业课

随着大数据相关技术的发展，统计学目前受到了广泛的关注，对于一部分想从事大数据领域相关岗位，但是又不想从事编程工作的学生来说，选择统计学方向的研究生是不错的选择。如果要跨考统计学专业的研究生，需要具备一个扎实的数学基础，因为统计学本事就是数学的一个分支，需要用到大量的数学知识。除了要具备扎实的数学基础之外，在备考的过程中还需要注意以下几个方面的问题：第一：根据自身的学习能力选择目标高校。研究生阶段的教育对于高校的资源整合能力有较高的要求，资源整合能力对于研究生的培养质量会有较大的影响，所以考生都希望选择重点大学作为考研目标，但是由于目前考研的竞争比较激烈，对于跨考生来说，一定要根据自身的学习能力选择目标高校。另外，可以重点关注一下财经类高校，不少财经类高校的统计学专业往往也具有较强的实力。第二：重视专业课的学习。统计学专业的专业课考试还是具有一定难度的，所以对于跨考生来说，一定要重视专业课的学习，如果能够有专业人士指导一下，在学习的初期会起到较大的作用。对于跨考生来说，在学习专业课的过程中最好能与专业课老师保持沟通。第三：制定系统的复习计划。按照历史经验来看，跨考生一定要有较为充足的准备时间，同时制定一个适合自己的复习计划，在具体复习计划的制定上，要参考一下老师的建议。我从事互联网行业多年，目前也在带计算机专业的研究生，主要的研究方向集中在大数据和人工智能领域，我会陆续写一些关于互联网技术方面的文章，感兴趣的朋友可以关注我，相信一定会有所收获。如果有互联网、大数据、人工智能等方面的问题，或者是考研方面的问题，都可以在评论区留言！

一、考研择校和定专业我进入大学一段时间后，我就定下了考研的目标，因为我的本科学校是一所普通的大学，我想通过考研进入一个更高的平台继续学习，提高自己的能力。关于择校，我一直考虑的就是相对自己本科来说更好学校，因为我本科就读于重庆，自己也是川渝这边的，所以我把重庆大学和西南财经大学作为考研的目标。在大三下，得明确考研目标的时候，我在了解了这两所学校的初试和复试内容之后，觉得重庆大学更加适合我的学习经历和学习方式，重庆大学初复试考察的内容更加贴合我本科学习的内容，并且内容更加集中，复习起来比较有针对性。再定专业方面我没有太多的纠结，我本科是统计学专业，对统计学也比较感兴趣，读研的目标是为了提高自己的专业能力，因此选择了应用统计专硕。去年重大应统专硕大概有300多人报考，最终统考录取人数为27人。重庆大学应用统计专硕的考研难度我认为有一定的难度，重大初试专业课考的相对其他学校来说比较简单，因此四百以上高分的人数也非常多，但最终复试的分数线却不是很高，基本只在国家线上十几分的样子，这样复试比就很高，基本在1:3——1:3.5的样子。今年因为疫情关系，所以取消了现场笔试，初试复试的加权比变成了7:3，但是往年初试复试得占比是5:5开，并且在复试中复试笔试得占比很大，因此逆袭的人非常多，初试分考得再高都有可能被刷下来。所以考重大的应用统计专硕，初试复试都必须要重视。二、初试复习经验重庆大学应用统计专硕（432）的考试科目主要有：数学三、英语二、思想政治理论、专业课。数学三：数学的复习贯穿了我整个考研阶段。大三下学期开学，我定好了学校和专业之后，我就开始了数学的复习，数三的复习主要分为三个模块高等数学、线性代数、概率论。3-6月是我数学复习的打基础阶段，复习内容主要是看网课何做基础题目。基础阶段的复习资料主要有汤家凤的高等数学辅导讲义、李永乐的线性代数辅导讲义、余丙森的概率论与数理统计辅导讲义，网课的学习就是以上老师对应的基础阶段的网课。在看网课的时候一定要注意，不要只会看网课，一定要在看完之后总结自己所做的笔记，把课上有疑问的知识点和题目多理解，并找一些类似的基础题目多练，一定要熟悉每一个知识点。期末结束之后我就进入了数学提高阶段的学习，持续了整个暑假。提高阶段的复习资料我是继续沿用的基础阶段的资料，但是网课相对应的换成了各老师的提高阶段的网课。在进行提高复习的同时，我也在不断的复习基础阶段的知识点，练习基础阶段的题目，使用的参考书是汤家凤的接力题典1800。大四上开学就得慢慢开始做真题了，最初做真题的时候要学会从真题中查漏补缺，一边做真题一边完善自己的知识网络，所以刚开始做真题可以三四天一套，不用追求速度。9-10月可以把近二十多年的真题做一遍。11-12月，就是在复习重难知识点和真题的基础上，找一位老师的全套模拟题来做，我选择的是李林老师。英语二：英语的复习我主要分了两部分，一部分是单词和长难句，一部分是真题。3-6月份我主要的重点就是背单词和学习长难句。刚开始背单词我用的是默默记单词，但是效率不太高，我感觉记得很分散，后来我买了一本十天搞定考研词汇，按照书上的记忆表格，每天花一个半小时或两个小时集中记单词，用了二十天背完了一遍词汇，这个时候对书里70%的词汇都比较熟悉了，后面再每天使用默默记单词来记忆。暑假开始，我从英语一的真题开始，对阅读进行练习，每做完一年就听唐迟老师对这一年阅读的讲解网课，同时我也会自己对阅读文章进行口译，锻炼自己的翻译能力。英语一真题的阅读做完之后，我就开始系统地做英语二的真题了，对每种题型都进行总结，不断积累写作的素材，一直持续到考试之前。如果考前真题做完了，也不用去找模拟题，就反复做真题，但是第二次做真题时，需要更加注重每道题背后隐藏的知识点，而不是只看到正确率。思想政治理论：政治的复习我是从八月中旬开始的，全程跟的是徐涛老师。我首先花了一个月的时间，过了一遍网课。九月中旬我开始做肖秀荣1000的选择题，做一章的题之前我会复习一遍之前上网课的笔记在做题。一直到十一月底我都在重复复习每一张知识点加做选择题。十二月肖四出版后我每天晚上都会花两三个小时对肖四的大题进行背诵，在背诵之前我会自己整理一个框架，这样背起来会更加轻松。专业课：重大初试专业课只有一本参考书，是贾俊平的统计学第二版。我从七月开始复习专业课，首先花了一个半月的时间把书上的内容和课后题目过了一遍。在十月之前椰一直在重复书上的内容，对书上的知识点不断的进行熟悉。十一月我就开始进行真题的训练以及整理每一章的简单题，并对简答题进行背诵，大家要找真题可以去“考研文库”，里面有很多的院校真题，很方便。简答题的背诵一直持续到考试之前，真题重复做，每次做都要学会查漏补缺。初试专业课考试的题型主要有：判断题（有时会要求你说明错误的原因）、选择题、简答题、计算题。专业课判断题、选择题和简答题几乎每一章都可能会涉及，主要集中在统计学一些比较重要的假设、定义以及一些简单的计算，计算题的考察主要集中在参数估计，假设检验等数理统计部分。三、考研复试准备经验今年重庆大学应用统计专硕的分数线是360，进入复试的有97个人，最后录取27个，竞争还是比较激烈。20复试因为疫情只有面试，分为英语面试和专业面试，英语面试主要有自我介绍和一些生活化的英语提问，专业面试主要是以杨虎老师的概率论和数理统计为基础进行提问。复试的准备也就主要由上面两点来进行准备，首先要写一份能展示你背景和能力的自我介绍同时准备一些日常的问答。专业方面就需要对杨虎老师的书进行全面的复习，书上的每一个知识点都可能会被考到，课后题也是考察的重点，如果时间充足也可以看看茆诗松老师的概率论与数理统计。不知道怎么准备复试的话也可以听听新祥旭一对一的复试直播课，老师会详细讲备考内容和方法，干货很多。我知道每一个考研人都或多或少经历过挫折，有想放弃的时候，但是我们要知道人生并不是只有考研，就算考研失败了也只能说明准备考研的阶段你有做的不好的地方，并不代表你就彻底失败了，一次没考上还有二次，找一份工作也是一条很好的路。考研的道路很辛苦很漫长，但是只要你努力付出，最终的结果一定不会让你失望。　（本文来源新祥旭考研原创文章，未经允许，不可转载！）

2021年北京工商大学数学与统计学院《432统计学》考研全套一、单项选择题1在抽样推断中，总体参数是一个（）。[中央财经大学2018研]A．随机变量B．已知的量C．统计量D．确定的量【答案】D查看答案【解析】参数是用来描述总体特征的概括性数字度量，它是研究者想要了解的总体的某种特征值。由于总体数据通常是不知道的，所以参数是一个未知的确定的常数。2统计年鉴中2016年全国各大城市的人均家庭收入数据属于（）。[中央财经大学2018研]A．定类数据B．定序数据C．截面数据D．时间序列数据【答案】C查看答案【解析】按照被描述的现象与时间的关系，可以将统计数据分为截面数据和时间序列数据。截面数据是在相同或近似相同的时间点上收集的数据，这类数据通常是在不同的空间获得的，用于描述现象在某一时刻的变化情况。比如，2010年我国各地区的国内生产总值就是截面数据。时间序列数据是在不同时间收集到的数据，这类数据是按时间顺序收集到的，用于描述现象随时间变化的情况。比如2010～2012年我国的国内生产总值就是时间序列数据。3在教学评估中，某省三所高校的等级分别是优秀、良好、及格，则“等级”是（）。[浙江工商大学2017研]A．品质标志B．数量标志C．标志值D．数量指标【答案】A查看答案【解析】“等级”属于顺序数据，只能用文字来描述，因此是品质标志，其标志值为“优秀”“良好”“及格”。4下面不属于描述统计问题的是（）。[山东大学2015研]A．根据样本信息对总体进行的推断B．了解数据分布的特征顺序数据C．分析感兴趣的总体特征D．利用图、表或其他数据汇总工具分析数据【答案】A查看答案【解析】描述统计研究的是数据收集、处理、汇总、图表描述、概括与分析等统计方法。BCD三项都是描述统计问题。A项中根据样本信息对总体进行推断则是推断统计内容。5一项民意调查的目的是想确定年轻人愿意与其父母讨论的话题。调查结果表明：45%的年轻人愿意与其父母讨论家庭财务状况，38%的年轻人愿意与其父母讨论有关教育的话题，15%的年轻人愿意与其父母讨论爱情问题。该调查所收集的数据是（）。[山东大学2015研]A．分类数据B．顺序数据C．数值型数据D．实验数据【答案】A查看答案【解析】分类数据是指只能归于某一类别的非数字型数据，它是对事物进行分类的结果，数据表现为类别，是用文字来表述的。实验数据是在实验中控制实验对象而收集到的数据，观测数据是通过调查或观测而收集到的数据，故该调查所搜集的数据为观测数据而非实验数据。6数据分析的真正目的是（）。[重庆大学2013研]A．心目中有了某种结论性的东西，然后去找一些统计数据来支持已有的结论B．是为统计服务的，使统计变得完美无缺C．从数据中找出规律，从数据中寻找启发，得出结论D．是研究如何利用样本数据来推断总体特征，为决策者提供一个科学的依据【答案】C【解析】数据分析的目的是把隐没在一大批看来杂乱无章的数据中的信息集中、萃取和提炼出来，以找出所研究对象的内在规律。导论1.1考点归纳【知识框架】【考点提示】（1）统计学的目的（选择题考点）；（2）描述统计和推断统计的区分、参数估计和假设检验的区分（选择题考点）；（3）统计数据类型、分类、各自特点及其具体应用（选择题、简答题考点）（非常重要）；（4）统计学中的基本概念（选择题、简答题考点）。【核心考点】考点一：统计数据的类型（见表1-1）表1-1统计数据的类型【注意】①分类数据和顺序数据说明的是事物的品质特征，其结果均表现为类别，因而也统称为定性数据或称品质数据；数值型数据说明的是现象的数量特征，因此也称为定量数据或数量数据。②对不同类型的数据采用不同的统计方法来处理和分析。对分类数据可以计算出各类别的频率，而数值型数据则可以进行数学运算。【真题精选】1在对数据进行汇总时，往往将男性用“1”来表示，女性用“0”来表示，所以将性别视为数值型变量。[对外经济贸易大学2018研]【答案】×查看答案【解析】数值型变量是说明事物数字特征的一个名称，其取值是数值型数据，数值型数据是按数字尺度测量的观察值，其结果表现为具体的数值；分类变量是说明事物类别的一个名称，其取值是分类数据，分类数据是只能归于某一类别的非数字型数据，它是对事物进行分类的结果，数据表现为类别，是用文字来表述的。性别是分类变量，为便于统计处理，对于分类变量可以用数字代码来表示各个类别。2下列数据不属于时间序列数据的是（）。[四川大学2016研]A．1990～2014年我国每年进出口总额B．2014年某品牌手机在中国各个省市的销售量C．成都市2014年每个月的PM2.5月平均浓度D．某股票在2015年1月的日收盘价【答案】B查看答案【解析】时间序列数据是在不同时间收集到的数据，这类数据是按时间顺序收集到的，用于描述现象随时间变化的情况。本题中B项是在相同的时间点、不同的空间上获得的数据，属于截面数据。本文由弘博学习网原创，欢迎关注，带你一起长知识！