一、参考书目
432统计学:《概率论与数理统计教程》(茆诗松、程依明、濮晓龙,高等教育出版社,第三版)、《统计学》(贾俊平,中国人民大学出版社,第八版)。
303数学三:《高等数学》(同济大学,第七版)、《线性代数》(同济大学,第六版)、《概率论与数理统计》(浙江大学,第四版)。
二、专业课复习方案
基础阶段(3-6月):通读茆诗松《概率论与数理统计教程》,重点掌握随机变量分布、参数估计(矩估计、极大似然估计)、假设检验(正态总体均值与方差检验);同步学习贾俊平《统计学》,梳理描述统计(均值、方差、相关系数)与推断统计的基本概念,绘制知识框架图。
强化阶段(7-9月):结合真题分析命题规律,重点攻克茆诗松教材中的证明题(如充分统计量的判定、UMVUE的求解)和计算题(如区间估计、非参数检验);整理贾俊平教材中的案例分析题,如“用方差分析比较不同组别均值差异”,强化Excel或R语言的基础操作(部分年份涉及软件应用)。
冲刺阶段(10-12月):进行全真模拟,严格控制答题时间(3小时)。重点背诵参数估计与假设检验的核心公式,整理错题本,针对薄弱环节(如贝叶斯估计)进行查漏补缺。
三、答题技巧
计算题:需分步书写过程,如求极大似然估计时,先写似然函数,再取对数、求导、解方程,避免跳步;假设检验需明确写出原假设H₀与备择假设H₁,标注显著性水平α。
证明题:采用“定义-推导-结论”结构,如证明统计量的无偏性,需从期望定义出发,结合分布性质逐步推导。
简答题:结合实例阐述概念,如解释“中心极限定理”时,可举例“大量独立同分布的随机变量之和近似服从正态分布”。
四、推荐辅导课程
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