一、专业课基本情况介绍

01 专业介绍

学校：上海理工大学

学院：管理学院

专业：120100管理科学与工程（学硕）

学科评估：第四轮学科评估B+（前10%～20%），学科实力较强。

研究方向：

01管理系统工程

02企业管理工程

03信息管理与电子商务

04人工智能及其应用

02 初试科目

初试科目：

学硕：政治，英语一，数学三，811概率论与数理统计

初试参考书：

《概率论与数理统计(第五版)》，盛骤，谢式千，潘承毅编，高等教育出版社，2019年12月 

03 复试科目

复试科目：包括综合面试和笔试

笔试科目：管理学

复试参考书：

《管理学原理（原书第7版）》, （美）达夫特等著，高增安等译，机械工业出版社，2012年1月

04 录取要求

录取原则：

录取成绩＝（初试成绩÷5）×55％＋复试成绩×45％

复试成绩满分100分。采取现场复试的，笔试成绩为40分，面试为60分。

【注】：复试成绩低于60分（不含60分）均确定为复试不合格且不予录取。思想品德考核不合格者不予录取。

四六级要求：同等学历人员/国家承认学历的本科结业生，须通过英语四级（普通本科生和专升本考生都没有任何要求）。

二、上理报考优劣势分析

总的来说，上理的地缘优势、专业实力、学科背景、招生透明等各方面的条件对于普通本科生来说真是性价比很高的选择了。

为方便各位学弟学妹咨询，特意建了上理管科考研QQ群，有问题都可以里面提问，有问必答，群文件有报考数据和初试真题：907466720

三、2021-2023报考数据分析

很多报考上理的同学都担心一个问题，专业课和公共课是否压分？可以明确的告诉你，上理不压分！！

而且上理一向很保护一志愿，不存在压分情况，更不存在故意刷一志愿，预留名额给调剂生的情况，如果一志愿不满的话（招生人数大于进复试人数），除非表现太差，否则很少刷一志愿。但是，当一志愿爆满的情况下肯定是会刷人的。

以23年复试为例，上理管科学硕（120100 管理科学与工程）计划招生人数60+10人（10为推免剩余未使用名额），进复试人数为91人，8人被刷，共计录取83人，未招收调剂生，扩招了13人。

四、学费&奖助学金

学费：学费每年8000；住宿费1000-1200。

学制：学硕、专硕均为三年制。

奖学金：

上岸当年的奖助学金是100%覆盖到所有上岸的人员的，排名在前20%的学生可以拿到5000奖学金和6000助学金，在20%之后的学生拿到3000奖学金和6000助学金。所以，研一奖学金是100%发放！！研二会再次进行奖学金评比，一等是12000奖学金和6000助学金、二等是8000奖学金和6000助学金、三等是4000奖学金和6000助学金。研二奖学金占比90%，只有10%没有奖学金，所以大家可以加油！基本上不混日子都可以拿到奖学金的！

国家奖学金为20000元。

读研培养方案：

上理硕士研究生一般修够30学分就满足要求了，具体上什么课程，每个专业不一样，每个人也略有区别。一般研究生开学之前，会有选课环节，到时候根据导师意见和自己个人偏好选课。

五、初试考试大纲

课程名称：概率论与数理统计

适用专业：系统分析与集成

总体要求： 概率论与数理统计是系统分析与集成专业硕士研究生的一门基础理论课，其理论和方法是该专业方向研究和解决问题的重要工具。要求考生熟练掌握该门课程的基本概念、基本理论和基本方法，具备一定的概率统计思想，能够运用已经学过的方法去分析和解决问题。通过考试检查考生是否符合上述要求。

答卷方式： 闭卷，笔试

答题时间： 180分钟

内容比例： 概率论占60％，数理统计占40％

内容要求：概率论部分

一、随机事件与概率

1．理解样本空间和随机事件的概念，掌握事件之间的关系与运算。

2．理解概率的古典定义，了解概率的统计定义和公理化定义。

3．掌握概率的基本性质和有关计算。

4．理解条件概率和独立性的概念，掌握乘法定理、全概率公式、Bayes公式及它们的应用。

二、随机变量及其分布

1．理解随机变量和分布函数的概念和性质，掌握有关计算。

2．掌握离散型随机变量的分布律和连续型随机变量的概率密度的概念和性质。

3．掌握二项分布、Poisson分布、超几何分布、均匀分布、正态分布和指数分布。

4．掌握简单的随机变量函数的概率分布的求法。

三、多维随机变量及其分布

1．理解二维随机变量的联合分布函数、联合分布律和联合概率密度的概念，掌握它们的性质及有关计算。

2．掌握二维随机变量的边缘分布和条件分布及其相互之间的关系。

3．理解随机变量独立性的概念，掌握有关计算。

4．掌握两个随机变量和的分布求法，两个相互独立随机变量最大值、最小值的分布求法。

四、随机变量的数字特征

1．理解数学期望和方差的概念及性质，了解Chebyshev不等式。

2．掌握服从常见分布随机变量之数学期望和方差的计算。

3．掌握简单随机变量函数之数学期望的计算。

4．理解协方差、相关系数的概念，掌握它们的性质及计算，了解矩和协方差矩阵的概念。

五、大数定律和中心极限定理

1．理解大数定律和中心极限定理的基本含义。

2．了解Chebyshev大数定律、Bernoulli大数定律、Khintchine大数定律。

3．了解Liapunov中心极限定理，掌握De Moivre-Laplace中心极限定理及其应用。

数理统计部分

一、样本和抽样分布

1．理解总体、样本、样本统计量和样本矩的概念，掌握样本均值，样本方差的计算，了解顺序统计量的概念。

2．了解经验分布函数的概念，了解Glivenko定理。

3．掌握χ2分布、t分布和F分布的定义及其基本性质。

4．掌握正态总体之样本均值和样本方差的有关分布及相关性质。

二、参数估计

1．理解点估计的概念，掌握矩法和最大似然法。

2．了解无偏性、有效性和相合性等估计量的评价标准。

3．理解区间估计的概念，会求正态总体均值与方差的置信区间、两正态总体均值差和方差比的置信区间、0-1分布参数的置信区间。

三、假设检验

1．理解假设检验的基本思想，了解检验可能产生的两类错误。

2．掌握单个正态总体均值和方差的假设检验、两个正态总体的均值差和方差比的假设检验。

3．了解假设检验与区间估计的关系。

4．了解χ2拟合检验。

四、方差分析与回归分析

1．理解方差分析的思想，掌握单因素方差分析方法，了解双因素方差分析方法。

2．理解回归分析的思想，掌握一元线性回归分析方法，了解多元线性回归分析方法。