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上海电力大学2021年硕士研究生入学复试《数据分析》课程考试大纲

上海电力大学 2021-01-29 10:33:36

为了帮助广大考生复习备考,也应广大考生的要求,现提供我校自命题专业课的考试大纲供考生下载。考生在复习备考时,应全面复习,我校自命题专业课的考试大纲仅供参考。

上海电力大学

2021年硕士研究生入学复试《数据分析》课程考试大纲

参考书目:

① 朱建平,《应用多元统计分析》(第一版),北京:科学出版社,2006年;

② 李春林等编,《应用多元统计分析》,北京:清华大学出版社,2013年;

③ 范金成等编,《数据分析》,北京:科学出版社,2002年。

一、复习 总体要求

要求学生能掌握数据分析的基本概念,思想方法以及主要的计算方法,并能初步用于解决实际中的统计问题。

二、复习内容

多元分析概述、多元正态分布的参数估计、多元正态分布均值向量和协方差的检验、判别分析、聚类分析、主成分分析、因子分析、相应分析、典型相关分析、多维标度法、多变量的可视化分析。具体复习内容如下。

第一章 多元分析概述

了解多元统计分析的应用背景及计算机在统计分析中的应用。

第二章 多元正态分布的参数估计

了解多元正态分布的重要性。

掌握随机向量定义,随机向量的数字特征,多元正态分布的定义及相关概念,多元正态分布的性质,多元正态分布参数估计的方法。

熟悉一些常用的参数估计方法。

第三章 多元正态分布均值向量和协差阵的检验

了解多元正态分布均值向量和协差阵的常用检验方法。

掌握均值向量的概念和检验方法,协差阵的概念和检验方法。

熟悉一些常用的参数检验方法。

第四章 判别分析

了解距离判别,贝叶斯判别,费希尔判别法的思想及各种判别方法的优缺点。

掌握距离判别,贝叶斯判别,费希尔判别法的方法。

第五章 聚类分析

了解聚类分析的发展、常用方法及其应用。

掌握系统聚类分析法、K均值聚类分析、有序样品聚类分析法原理,相似性的量度,系统聚类分析法、K均值聚类分析、有序样品聚类分析法。

第六章 主成分分析

了解主成分方法的思想,主成分的几何意义,主成分方法应用中应注意的问题。

掌握求解主成分的方法,步骤,主成分的性质。

第七章 因子分析

了解因子分析的思想。

掌握因子分析模型,因子载荷阵求解、公因子重要性的分析、因子得分的求解及统计意义。

第八章 相应分析

了解相应分析的思想及相应分析中应注意的问题。

掌握相应分析的基本理论,列联表的概念及相关记号,原始资料的变换。

第九章 典型相关分析

了解典型相关分析的发展历史及其基本思想。

掌握典型相关分析的基本理论,典型相关分析的计算,典型载荷分析,典型冗余分析、典型相关分析应用中的几个问题。

第十章 多维标度法

了解多维标度法的发展及其基本思想。

掌握古典多维标度法、权重多维标度,多维标度法的基本原理。

第十一章 回归分析

了解一元回归和多元回归的基本思想及特点。

掌握回归模型的建立以及违背模型假设条件的检验及修正方法。

原标题:上海电力大学2021年招收攻读硕士学位研究生招生简章、目录简介及考试大纲

文章来源:https://yjsc.shiep.edu.cn/3d/51/c948a212305/page.htm

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