二、 数据的搜集
晓得数据的来历、查询和搜集数据的办法;晓得数据的过失及如何对过失进行控制。
三、 数据的图表展示
晓得数据预处置的办法，可以对质量数据、数值型数据进行收拾及合理地用图表进行展示。
四、 数据的归纳性衡量
熟练掌控数据会集程度的衡量方法，包括众数、中位数、分位数;熟练掌控数据离散程度的衡量方法，包括极差、方差、标准差;掌控异众比率、四分位差、离散系数;晓得偏态和峰态的衡量办法，包括偏态系数和峰态系数。
五、 概率与概率分布
晓得随机作业的根柢概念;熟练掌控作业概率的界说方法、概率的性质及运算规则、条件概率及作业的独立性;熟练掌控一些常见的离散型和接连型随机变量及其概率分布。
六、计算量及其抽样分布
熟练掌
控计算量的概念、常见计算量的界说及其核算办法;晓得抽样分布、渐进分布以及近似分布的概念;熟练掌控卡方分布、t分布、F分布的界说，掌控它们的性质;熟练掌控正态全体的抽样分布的界说及性质。
七、参数估量
晓得参数估量的有关概念;熟练掌控单个全体均值、方差的区间估量;掌控两个全体均值之差、方差之比例的区间估量。熟练掌控估量量的评价标准(无偏性、有用性和相合性)及样本量的断定办法。
8、假定查验
晓得假定查验的根柢概念、两类差错的核算办法及假定查验的根柢流程;熟练掌控单个全体均值、方差的假定查验，掌控两个全体均值之差、方差之比的假定查验。
九、分类数据分析
晓得分类数据的概念;晓得卡方拟合优度查验及列联表独立性查验;晓得列联表中的有关测量及应当留心的疑问。
十、方差分析
晓得方差分析的概念、根柢思维及其原理;熟练掌控单要素方差分析的根柢进程;掌控多要素方差分析的根柢进程;晓得联络强度的测量及如何进行多重比照。
十一、一元线性回归
晓得变量间联络的衡量办法;熟练掌控一元线性回归的模型、参数的最小二乘估量、回归直线的拟合优度、显着性查验;掌控如何对回归方程进行猜测,晓得如何进行残差分析。
参阅书目：
《计算学》(第七版)，贾俊对等，我国公民大学出书社，2021。
举荐》》2022山东理工大学硕士研讨生招生考试大纲收拾汇总
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