學科點簡介：廣東財經大學統計學碩士點是廣東省一級學科碩士學位授權點，統計學(理學)碩士點隸屬廣東財經大學統計與數學學院。現有教職工78人，其中專任教師67人，在教師隊伍中有教授8人、副教授22人，碩士生導師9人，博士46人，博士后5人，海外留學（訪學）教師14人；廣東省“南粵優秀教師”3人，廣東省“高等學校優秀青年教師培養計劃培養對象”1人，廣東省“千百十”培養對象11人。近五年來，全院教師立項國家自然科學基金項目16項，省部級、廳級等項目20多項，在國內外高水平期刊發表論文180余篇，學院下設統計系、數學系、數學建模與理工公共數學教研室、微積分教研室、線性代數與概論統計教研室等5個教學單位；設有數據科學與大數據技術、統計學、應用統計學、信息與計算科學、數學與應用數學等5個本科專業，其中信息與計算科學專業是省級綜合改革試點專業，數學與應用數學（金融數學方向）專業是省級特色專業，擁有統計學（理學）學科碩士點，擁有1個省級重點實驗室——大數據與教育統計應用實驗室、3個校級研究中心——商業信息處理技術研究中心、數量經濟研究中心、人工智能與深度學習研究所；積極開展國際化辦學，拓寬學生視野，與澳大利亞科廷大學合作“2.5+1+1.5”本碩項目——廣東財經大學理學學士（統計專業）+科廷大學理學學士（金融數學專業）+科廷大學理學碩士（精算與金融科學專業）。
培養目標：本學科培養熱愛祖國，擁護中國共產黨的領導，擁護社會主義制度，遵紀守法，品德良好，具有服務國家、服務人民的社會責任感的高層次專門人才。具體分為：具有扎實寬廣的統計學基礎，了解學科所屬研究方向的發展現狀、趨勢和研究前沿，并在某一方向受到一定的科研訓練，有較系統的專業知識，初步具有獨立進行理論研究的能力，或運用專業知識與有關專業人員合作解決某些實際應用問題的能力，在數理金融、大數據統計分析、機器學習等某個專業方向上做出有理論或實踐意義成果和較好的英語綜合運用能力，德、智、體全面發展的高層次專門技術人才。
主要課程：高等概率論、高等數理統計、隨機過程、回歸分析、抽樣調查，非參數統計，多元統計分析，時間序列分析，統計機器學習，不完全數據分析，生存分析，大數據分析方法，統計計算方法，數理金融，風險理論，隨機過程中的統計推斷，金融隨機分析等
就業方向：升學（攻讀統計學、經濟類博士學位）；出國留學；大中型企業、咨詢和研究機構；各級政府統計部門、高等院校；金融、投資、證券等各類公司或機構。
專業代碼：071400 咨詢電話：020-84096905
| 序號 | 研究方向 | 初試科目 | 復試科目 |
| 1 | 數理金融 | （1）▲思想政治理論（100分） （2）▲英語一（100分） （3）數學分析（150分） （4）高等代數（150分） |
F519-統計學原理與概率論綜合（100分） |
| 2 | 大數據統計分析 | ||
| 3 | 機器學習 |
▲表示統考科目或聯考科目，考試題型、考試大綱以教育部公布為準。其他為自命題科目。
考試題型及相應分值：
《數學分析》：
（1）計算題（6題，每題10分，共60分）
（2）應用題（4題，每題15分，共60分）
（3）證明題（2題，每題15分，共30分）
《高等代數》：
（1）填空題（10題，每題3分，共30分）
（2）計算題（6 題，每題10分，共60分）
（3）應用題（3 題，每題15分，共45分）
（4）證明題（1 題，每題15分，共15分）
《統計學原理與概率論綜合》：
（1）論述題（2題，每題20分，共40分）
（2）計算題（4題，每題15分，共60分）
考試大綱
《數學分析》
《數學分析》考試大綱概述：
本科目要求考生系統掌握數學分析的基本知識、基礎理論和基本方法，理解數學分析中反映出的數學思想與方法，并能運用相關理論和方法分析、解決具有一定實際背景的數學問題。
第一 數列極限
1 數列極限概念
2 收斂數列的定理
3 數列極限存在的條件
第二 函數極限
1 函數極限概念
2 函數極限的定理
3 兩個重要極限
4 無窮大量與無窮小量
第三 函數的連續性
1 連續性概念
2 連續函數的性質
第四 導數與微分
1 導數的概念
2 求導法則
3 微分
4 高階導數與高階微分
第五 中值定理與導數應用
1 微分學基本定理
2 函數的單調性與極值
第六 不定積分
1 不定積分概念與基本積分公式
2 換元法積分法與分部積分法
第七 定積分
1 定積分概念
2 可積條件
3 定積分的性質
4 定積分的計算
第八 定積分的應用
1 平面圖形的面積
2 旋轉體的側面積
第九 級數
1 正項級數
2 函數項級數
3 冪級數
4 傅里葉級數
第十 多元函數微分學
1 偏導數與全微分
2 復合函數微分法
3 高階偏導數與高階全微分
4 泰勒公式與極值問題
《高等代數》
《高等代數》考試大綱概述：
本科目要求考生系統掌握高等代數的基本知識、基礎理論和基本方法，理解高等代數中反映出的數學思想與方法，并能運用相關理論和方法分析、解決具有一定實際背景的數學問題。
第一 多項式
1 多項式的帶余除法及整除性
2 多項式的因式分解、最大公因式、互素和重因式
3 不可約多項式的判定和性質
4 多項式函數與多項式的根
5 復系數與實系數多項式的因式分解，有理系數多項式。
第二 行列式
1 行列式的定義及性質
2 行列式按一行（列）展開
3 運用行列式的性質及展開定理等計算行列式。
第三 線性方程組
1 線性方程組的求解和討論
2 線性方程組有解的判別定理
3 線性方程組解的結構及其解空間的討論。
第四 矩陣
1 矩陣的基本運算、矩陣的分塊
2 矩陣的初等變換、初等矩陣
3 矩陣的等價、合同、相正交相似
4 逆矩陣、伴隨矩陣及其性質；矩陣的秩，矩陣乘積的行列式與秩
5 運用初等變換法求矩陣的秩及逆矩陣
6 矩陣的特征值與特征向量，對角化矩陣。
第五 二次型
1 二次型及其矩陣表示
2 二次型的標準形與合同變換
3 C、R、Q上二次型標準形與規范形
4 正定二次型及其討論。
第六 線性空間
1 線性空間、子空間的定義與性質
2 向量組的線性相關性、極大線性無關組
3 線性空間的基、維數、向量關于基的坐標，基變換與坐標變換
4 生成子空間，子空間的和與直和、維數公式。
第七 線性變換
1 線性變換的定義、性質與運算
2 線性變換的矩陣表示
3 線性變換的核、值域的概念
4 線性變換及其矩陣的特征多項式、特征值和特征向量的概念和計算、特征子空間
《統計學原理與概率論綜合》
《統計學原理與概率論綜合》考試大綱概述：
本科目考試內容包括統計學原理、概率論二門課程
第一部分：統計學原理
主要考核考生對概率基礎、統計設計、統計數據的搜集、整理與分析、統計推斷、回歸分析、時間序列分析等基本理論和應用方法的掌握和理解程度，要求考生對統計學的基本理論和基本方法有一個較為系統、全面的掌握。
第一 導論
1 統計及其應用領域
2 統計數據的類型
3 統計中的幾個基本概念
第二 數據的搜集
1 數據的來源
2 調查數據
3 實驗數據
4 數據的誤差
第三 數據的圖表展示
1 數據的預處理
2 品質數據的整理與展示
3 數值型數據的整理與展示
4 合理使用圖表
第四 數據的概括性度量
1 集中趨勢的度量
2 離散程度的度量
3 偏態與峰態的度量
第五 概率與概率分布
1 隨機事件及其概率
2 概率的性質與運算法則
3 離散型隨機變量及其分布
4 連續型隨機變量的概率分布
第六 統計量及其抽樣分布
1 統計量
2 關于分布的幾個概念
3 由正態分布導出的幾個重要分布
4 樣本均值的分布與中心極限定理
5 樣本比例的抽樣分布
6 兩個樣本平均值之差的分布
7 關于樣本方差的分布
第七 參數估計
1 參數估計的基本原理
2 一個總體參數的區間估計
3 兩個總體參數的區間估計
4 樣本量的確定
第八 假設檢驗
1 假設檢驗的基本問題
2 一個總體參數的檢驗
3 兩個總體參數的檢驗
4 檢驗問題的進一步說明
第九 分類數據分析
1 分類數據與卡方統計量
2 擬合優度檢驗
3 列聯分析：獨立性檢驗
4 列聯表中的相關測量
5 列聯分析中應注意的問題
第十 方差分析
1 方差分析引論
2 單因素方差分析
3 雙因素方差分析
第十一 一元線性回歸
1 變量間關系的度量
2 一元線性回歸
3 利用回歸方程進行預測
4 殘差分析
第十二 多元線性回歸
1 多元線性回歸模型
2 回歸方程的擬合優度
3 顯著性檢驗
4 多重共線性
5 利用回歸方程進行預測
第十三 時間序列分析和預測
1 時間序列及其分解
2 時間序列的描述性分析
3 時間序列預測的程序
4 平穩序列的預測
5 趨勢型序列的預測
6 季節型序列的預測
第十四 指數
1 基本問題
2 總指數編制方法
3 指數體系
4 幾種典型的指數
5 綜合評價指數
第二部分：概率論
考查內容包括隨機事件及其概率、隨機變量及其分布、隨機變量的數字特征、大數定律與中心極限定理等, 要求熟練掌握概率論的基本理論和基本方法。
第一 隨機事件與概率
1 隨機事件及其運算
2 概率的定義及其確定方法
3 概率的性質
4 條件概率
5 獨立性
第二 隨機變量及其分布
1 隨機變量及其分布
2 隨機變量的數學期望
3 隨機變量的方差與標準差
4 常用離散分布
5 常用連續分布
6 隨機變量函數的 布
7 分布的其他特征數
第三 多維隨機變量及其分布
1 多維隨機變量及其聯合分布
2 邊際分布與隨機變量的獨立性
3 多維隨機變量函數的分布
4 多維隨機變量的特征數
5 條件分布與條件期望
第四 大數定律與中心極限定理
1 隨機變量序列的兩種收斂性
2 特征函數
3 大數定律
4 中心極限定理
原文標題：071400 統計學 2021年專業目錄
原文鏈接：http://yzb.gdufe.edu.cn/2020/0903/c4692a121269/page.htm
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