2025年考研广西科技大学初试科目考试大纲：《应用回归分析》
随着高等教育的持续发展，广西科技大学为2025年的研究生入学考试制定了新的大纲。在这一新的框架下，应用回归分析科目因其在数据科学中的广泛应用而备受瞩目。这门科目旨在培养学生在回归分析方面的技能，对于有志于数据科学领域的学生来说，深入理解大纲内容是实现职业目标的关键。接下来，我们将深入探讨这一科目的核心要求，帮助考生们更好地准备考试。
专业：0252应用统计 学院：理学院
一、考试的总体要求
要求考生具有熟练的运算、分析问题和解决问题的能力。答题务必书写清晰，过程必须详细，应注明物理量的符号和单位。不在试卷上答题。
二、考试形式与试卷结构
(一)答卷方式：闭卷，笔试
(二)答题时间：150分钟
(三)总分：100分
(四)考试题型及分值
填空题10—30分
简答题20—40分
证明题10—30分
综合题20—40分
三、考试内容及所占分值
(一)一些基本概念(3-15分)
1.考核知识点
数据和变量。变量之间的关系。回归分析与相关分析。建立回归模型的基本步骤。
2.考核内容
(1)了解数据和变量。
(2)了解变量之间的关系。
(3)理解回归分析和相关分析的概念、以及二者之间的关系。
(4)理解建立回归模型的步骤。
(二)一元线性回归(10-30分)
1.考核知识点
一元线性回归模型。
参数估计及其性质。
显著性检验。
预测与决策。
因变量缺失的一元线性回归模型。
2.考核内容
(1)掌握一元线性回归模型的数学形式和基本假设。
(2)掌握一元线性回归模型的参数估计及其性质。
(3)掌握回归方程的显著性检验。
(4)理解预测与决策。
(5)了解缺失数据机制和处理缺失数据的常用方法。
(三)多元线性回归分析(10-30分)
1.考核知识点
多元线性回归模型。
参数估计及其性质。
多元线性回归模型的假设检验。
多元线性回归模型的广义最小二乘估计。
相关阵及偏相关系数。
预测与控制.
2.考核内容
(1)掌握多元线性回归模型的形式和基本假设。
(2)掌握多元线性回归模型的参数估计及其性质。
(3)掌握回归方程和回归系数的显著性检验。
(4)理解广义最小二乘估计。
(5)了解相关矩阵与偏相关系数。
(6)理解多元线性回归模型的预测与控制。
(四)自变量选择(10-30分)
1.考核知识点
自变量选择对模型参数估计及预测的影响。
自变量选择准则。
自变量选择方法。
2.考核内容
(1)了解自变量选择对模型结果的影响。
(2)理解自变量选择准则。
(2)掌握自变量选择方法。
(五)多元线性回归模型的统计诊断(10-30分)
1.考核知识点
异常点和强影响点。
残差及其性质。
异常点的诊断。
强影响点的诊断。
异方差诊断。
自相关性问题及其处理。
多重共线性问题及其处理。
2.考核内容
(1)理解异常值与强影响点的概念，以及异常值与强影响点的检测。
(2)理解残差与残差图、有关残差的性质。
(3)理解异方差问题产生的背景及诊断，异方差的检验及其处理。
(4)理解自相关性问题的诊断与处理。
(5)理解多重共线性问题及其处理。
(六)含定性变量的回归模型(3-15分)
1.考核知识点
自变量含有定性变量的回归模型。
因变量含有定性变量的回归模型。
Logistic回归模型的参数估计及其算法。
2.考核内容
(1)理解自变量含定性变量的回归模型。
(2)理解因变量含定性变量的回归模型。
(3)了解Logistic模型的参数估计及其算法。
四、主要参考书目
(一)唐年胜，李会琼.应用回归分析[M].北京:科学出版社，2014.
(二)何晓群，刘文卿.应用回归分析(第五版)[M]，北京：中国人民大学出版社，2019.
广西科技大学2025年考研大纲中的应用回归分析科目，不仅要求学生掌握扎实的理论基础，还强调实践技能的应用。考生们需要对大纲中的每个细节给予足够的重视，并有计划地安排复习进度。时间如同白驹过隙，愿每位考生都能以积极的心态迎接挑战，珍惜每一次学习的机会，坚定地朝着自己的目标前进。
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