考研统计学，考研统计学专业课考什么
在AP课程中，统计学备受关注。今天小编整理了相关信息，我们一起来了解下它的课程内容吧，共分为9个单元！
课程内容：
单元 1：探索单变量数据
小伙伴将了解统计学家如何处理变化和实践来表示数据，描述数据的分布，并根据理论分布得出结论。
主题可能包括：
类别变量和定量变量的变化
使用表或图形表示数据
计算和解释统计数据
描述和比较数据的分布
正态分布
占考试分数的 15%–23%
单元 2：探索双变量数据
小伙伴将通过表示双变量数据、比较分布、描述变量之间的关系以及使用模型进行预测来构建所学知识。
主题可能包括：
比较 2 个类别变量的表示形式
计算 2 个类别变量的统计量
使用散点图表示二元定量数据
描述二元数据中的关联并解释相关性
线性回归模型
残差和残差图
偏离线性度
占考试分数的 5%–7%
单元3：收集数据
小伙伴将了解研究设计，包括随机化的重要性。小伙伴将了解如何解释精心设计的研究结果，以得出适当的结论和概括。
主题可能包括：
规划研究
抽样方法
抽样方法中偏差的来源
设计实验
解释实验结果
占考试分数的 12%–15%
单元 4：概率、随机变量和概率分布
小伙伴将学习概率的基础知识，并了解作为统计推理基础的概率分布。
主题可能包括：
使用模拟来估计概率
计算随机事件的概率
随机变量和概率分布
二项式分布
几何分布
关于考试
分数的 10%–20%
单元5：抽样分布
在建立对抽样分布的理解时，小伙伴们将为估计总体特征和量化置信度奠定基础。
主题可能包括：
从同一总体中收集的样本的统计数据变异
中心极限定理
有偏差和无偏差点估计
样本比例的抽样分布
采样均值的采样分布
关于考试
分数的 7%–12%
单元6：分类数据推断：比例
小伙伴将学习分类变量比例的推理过程，为理解统计推理奠定基础，小伙伴将在整个课程中继续探索这个概念。
主题可能包括：
构建和解释总体比率的置信区间
设置并执行人口比例测试
解释 p 值并证明有关人口比例的声明的合理性
显著性检验中的 I 型和 II 型错误
2 个比率差的置信区间和检验
关于考试
分数的 12%–15%
单元7：定量数据的推断：均值
基于在第 6 单元中学到的推理课程，小伙伴将学习分析定量数据以推断总体均值。
主题可能包括：
构建和解释总体均值的置信区间
为总体均值设置并执行检验
解释 p 值并证明有关总体均值的声明的合理性
2 个总体均值差值的置信区间和检验
占考试分数的 10%–18%
单元8：分类数据的推理：卡方
小伙伴将了解卡方检验，当存在两个或多个类别变量时可以使用卡方检验。
主题可能包括：
卡方检验的拟合优度
齐次性的卡方检验
独立的卡方检验
为分类数据选择适当的推理过程
占考试分数的 2%–5%
单元9：定量数据推断：斜率
小伙伴将了解回归模型的斜率不一定是真实斜率，而是基于采样分布中的单个样本，并且小伙伴将学习如何构造置信区间并为此斜率执行显著性检验。
主题可能包括：
回归模型斜率的置信区间
设置并执行回归模型斜率的测试
选择适当的推理过程
占考试分数的 2%–5%
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