2024年：对外经济贸易大学统计学（理学博士）考博参考书真题分数线、博士申请资料撰写
招生目录
（一）普通招考两段制考试
为进一步做好博士研究生的招生选拔工作，不断改进和完善博士研究生考核评价机制，突出导师群体和基层学术组织在博士研究生选拔中的主导作用。自2014年，我校决定在博士研究生普通招考中推行两段制考试改革。
1. 第一阶段考试为资格考试，原则上设置初试科目一至两门，主要为外语（100分）和专业基础课（100分），均为全校统一命题，专业基础课按一级学科命制，具体门数根据学科特点而定，主要考核考生是否具备攻读博士学位的基本条件和素质，达到资格线的考生方可进入第二阶段考试，其中法学院、英语学院、外语学院各专业第一阶段只考核公共英语一个科目。
2. 第二阶段考试主要为专业考核和综合素质测评，突出对考生创新能力和专业潜质的考查，具体考核形式由所报考学院和博士生导师决定，具体复试办法届时以学校和学院的通知为准。
3. 具体初试科目设置请查看《博士入学考试第一阶段初试科目大纲及题型结构.pdf》或各学院的博士招生专业目录及参考书目。
（二）申请—考核制
为更好的选拔优秀生源，进一步创新人才选拔办法，我校2023年博士生招生继续试行申请—考核制。我校申请—考核制分为资格考核和基本能力测试两个阶段，第一阶段为资格考核阶段：由考生按照学院要求提交材料（2022年12月16日前）；由所报考导师或由报考导师组织的审核小组对申请考生提交的材料进行评价，通过者由导师推荐至学院审核评议。学院将通过审核的候选人名单报研究生院，经研究生院复核公示（预计12月底）后进入基本能力测试阶段，考试安排以我校研究生院网站具体通知为准。通过申请—考核制基本能力测试者获得我校拟录取资格。未获得申请—考核制候选人资格的考生可报名参加我校普通招考两段制考试参加选拔。申请材料、申请流程等信息详见各招生单位申请—考核制实施细则（将后续发布，接收申请—考核制考生的招生单位以发布细则单位为准）。
参考书
《2206 统计学基础》 （满分 100 分）
（一）考试内容1. Bayes公式2. 随机向量及其分布3.（条件）数学期望和方差4. 大数定律和中心极限定理5. 泊松过程与计数过程6. 统计量的渐近分布7. 点估计与区间估计8. 参数与非参数假设检验9. 回归分析与广义线性模型10.估计与检验11.工具变量与模型选择12. Bootstrap方法13. EM算法14.Markov Chain Monte Carlo (MCMC) 方法
（二）题型结构概率论与数理统计60分，回归分析40分，共计100分。涉及名词解释、计算题、 证明题和综合题。
（三）参考书目（仅供参考，不局限于以下教材）
1.《概率论简明教程》， 张立卓等，对外经济贸易大学出版社，2019年；2.《高等数理统计（第二版）》，茆诗松等编著，高等教育出版社，2006年；
3.《线性回归分析导论（原书第5版）》，[美]道格拉斯 C.蒙哥马利等著，机械工业出版社，2016年。
复试内容及形式
2．考核内容：主要根据专业培养要求和考生具体情况，对考生的学科背景、专业素质、外语听力和口语水平、思维能力、创新能力、综合运用所学知识的能力、本学科前沿知识及最新研究动态掌握情况等进行考察。思想政治素质和道德品质考核。思想政治素质和道德品质考核通过特定提问等工作来确定。思想政治素质和道德品质考核不作量化计入总成绩，但考核结果不合格者不予录取。
3.复试流程
（一）专业综合考试071400 统计学（经济学学位）：3301 专业综合考试（经济统计学综合考试）统计学综合考试采取面试考核形式，考试内容包含两部分：宏观经济统计分析（分值 50%），时间序列分析（分值 50%）。可参考以下教材：《宏观经济统计分析（第二版）》，赵彦云主编，中国人民大学出版社，2014 年；《时间序列分析——单变量和多变量方法（第二版•经典版）》，魏武雄著，中国人民大学出版社，2021 年。071400 统计学（理学学位）：3301 专业综合考试（数理统计学综合考试）理学综合考试采取面试考核形式，考试内容包含两部分：多元统计分析（分值 50%），时间序列分析（分值 50%）。可参考以下教材：《多元统计分析》，王静龙著，科学出版社，2008 年；《时间序列分析：方法与应用（第二版）》，易丹辉著,中国人民大学出版社，2018 年。
（二）综合素质测评4 / 5
①考生介绍个人学习和工作情况、已有科研成果，攻读博士期间的学术研究构想等，时间不超过 5 分钟；②考官根据考生的陈述提问，考生即问即答，时间不少于 10 分钟；③英语问答测试。提问内容以学习和研究经历、及相关的理论问题为主，时间不少于 5 分钟。
4. 每个考生的复试时间原则上不少于 30 分钟。
5. 第二阶段（复试）成绩包括：专业综合考试分数（满分 100 分）、综合素质测评分数（满分 100 分）。
