1、中级会计职称考试科目共有3科，分别是中级会计实务、财务管理、经济法。
2、题型分布主要为：
《中级会计实务》：单项选择题、多项选择题、判断题、计算分析题、综合题。
《财务管理》：单项选择题、多项选择题、判断题、计算分析题、综合题。
《经济法》：单项选择题、多项选择题、判断题、简答题、综合题。
3、在备生的科目搭配选择上，大部分考生都选择同时报考三门，这样选择是比较有挑战的，但同时压力会很大。由于中级会计考试须在两年内通过全部科目才能取证，因此，除了同时报考三门科目以外，也有另一种搭配建议：其中一年考一门，剩下一年考另外两门，把中级会计实务和经济法搭配在一起。
中级三科历年试题领取
财管理中的回归分析法是在掌握大量观察数据的基础上，利用数理统计方法建立因变量与自变量之间的回归关系函数表达式（称回归方程式）。回归分析中，当研究的因果关系只涉及因变量和一个自变量时，叫做一元回归分析；当研究的因果关系涉及因变量和两个或两个以上自变量时，叫做多元回归分析。此外，回归分析中，又依据描述自变量与因变量之间因果关系的函数表达式是线性的还是非线性的，分为线性回归分析和非线性回归分析。通常线性回归分析法是最基本的分析方法，遇到非线性回归问题可以借助数学手段化为线性回归问题处理。财管理中的回归分析法的优点：1、回归分析法在分析多因素模型时，更加简单和方便； 2、运用回归模型，只要采用的模型和数据相同，通过标准的统计方法可以计算出唯一的结果，但在图和表的形式中，数据之间关系的解释往往因人而异，不同分析者画出的拟合曲线很可能也是不一样的；3、回归分析可以准确地计量各个因素之间的相关程度与回归拟合程度的高低，提高预测方程式的效果；在回归分析法时，由于实际一个变量仅受单个因素的影响的情况极少，要注意模式的适合范围，所以 一元回归分析法适用确实存在一个对因变量影响作用明显高于其他因素的变量是使用。多元回归分析法比较适用于实际经济问题，受多因素综合影响时使用。应用：社会经济现象之间的相关关系往往难以用确定性的函数关系来描述，它们大多是随机性的，要通过统计观察才能找出其中规律。回归分析是利用统计学原理描述随机变量间相关关系的一种重要方法。在物流的计算中，回归分析法的公式如下：y=a+bxb=∑xy－n·∑x∑y/[∑x²－n·(∑x)²];a=∑y－b·∑x/n
2018年中级会计职称考试时间为2018年9月8日-9日，距离现在不到4个月的时间，想告诉各位广大考生，时间足够!只要按照以下学习方法进行即可。首先，时间规划好!中级会计职称各科目备考均分为基础学习→强化提高→考前冲刺三个阶段。基础学习阶段以基础学习课程为主，侧重对知识点的理解和掌握;强化提高阶段以强化提高课程和习题精讲课程为主，侧重实战训练和强化熟练度;考前冲刺阶段以冲刺串讲课程为主，不需要题海战术，而是以做模拟卷为主，对于主要考点回归书本，带着题目去理解书本上的知识。《中级会计实务》：基础学习时间至少100个小时，强化提高至少需要投入80个小时来进行习题练习提升自身应试能力，冲刺阶段模拟需要留出20个小时给中级会计实务，总共需要至少200个小时的学习时间。《财务管理》：基础学习时间至少需要50个小时，强化提高至少需要投入40个小时来进行习题练习提升自身应试能力，冲刺阶段模拟需要留出10个小时进行模拟训练，总共需要至少100个小时来学习。《经济法》：时间分配参考财务管理，如果考生经济法基础好，那就可以多挪出一点时间给财务管理。综上，在时间规划上，学习中级会计职称只需要大概400个小时的学习时间，时间完全来得及。其次，基于基础去深入学习!在已经结束的初级会计职称考试批次中，绝大多数考生反馈考试试题很基础，但是由于平时钻研难题，忽视了基础知识的学习，在考场上只能苦笑，然后听天由命地各种蒙。中级会计职称的考试难度比初级大，但是考查点都是基于基础知识点进行各种“变身”。所谓万变不离其宗，考生吃透基础知识点后，再深入学习，通过多做题来巩固基础并掌握各种“变身”，考场上都是可以自如应对的。再次，考什么学什么!备考中级会计职称的考生大多是上班族，不能严格按照上述时间规划进行复习，那就考什么咱就学什么，中华会计网校教学老师结合2018年中级会计职称新教材及考试大纲为大家整理汇总了各科目高频考点，这些高频考点能吃透掌握，考试及格不是什么大问题。广大考生可以下载资料包，里边包含各科目全部高频考点哦，还会有额外福利，比如考试模拟题，学习计划表，备考建议等等。
回归分析（regressionanalysis)是确定两种或两种以上变数间相互依赖的定量关系的一种统计分析方法。运用十分广泛，回归分析按照涉及的自变量的多少，可分为一元回归分析和多元回归分析；按照自变量和因变量之间的关系类型，可分为线性回归分析和非线性回归分析。如果在回归分析中，只包括一个自变量和一个因变量，且二者的关系可用一条直线近似表示，这种回归分析称为一元线性回归分析。如果回归分析中包括两个或两个以上的自变量，且因变量和自变量之间是线性关系，则称为多元线性回归分析。 方差齐性 线性关系 效应累加 变量无测量误差 变量服从多元正态分布 观察独立 模型完整（没有包含不该进入的变量、也没有漏掉应该进入的变量） 误差项独立且服从（0,1）正态分布。 现实数据常常不能完全符合上述假定。因此，统计学家研究出许多的回归模型来解决线性回归模型假定过程的约束。 研究一个或多个随机变量Y1 ，Y2 ，…，Yi与另一些变量X1、X2，…，Xk之间的关系的统计方法。又称多重回归分析。通常称Y1，Y2，…，Yi为因变量，X1、X2，…，Xk为自变量。回归分析是一类数学模型，特别当因变量和自变量为线性关系时，它是一种特殊的线性模型。最简单的情形是一个自变量和一个因变量，且它们大体上有线性关系，这叫一元线性回归，即模型为Y＝a＋bX＋ε，这里X是自变量，Y是因变量，ε是随机误差，通常假定随机误差的均值为0，方差为σ^2（σ^2大于0）σ2与X的值无关。若进一步假定随机误差遵从正态分布，就叫做正态线性模型。一般的情形，差有k个自变量和一个因变量，因变量的值可以分解为两部分：一部分是由自变量的影响，即表示为自变量的函数，其中函数形式已知，但含一些未知参数；另一部分是由于其他未被考虑的因素和随机性的影响，即随机误差。当函数形式为未知参数的线性函数时，称线性回归分析模型；当函数形式为未知参数的非线性函数时，称为非线性回归分析模型。当自变量的个数大于1时称为多元回归，当因变量个数大于1时称为多重回归。 回归分析的主要内容为：①从一组数据出发确定某些变量之间的定量关系式，即建立数学模型并估计其中的未知参数。估计参数的常用方法是最小二乘法。②对这些关系式的可信程度进行检验。③在许多自变量共同影响着一个因变量的关系中，判断哪个（或哪些）自变量的影响是显著的，哪些自变量的影响是不显著的，将影响显著的自变量选入模型中，而剔除影响不显著的变量，通常用逐步回归、向前回归和向后回归等方法。④利用所求的关系式对某一生产过程进行预测或控制。回归分析的应用是非常广泛的，统计软件包使各种回归方法计算十分方便。 均匀设计特点：试验设计的目标，就是要用最少的试验取得关于系统的尽可能充分的信息。均匀设计即可以较好地实现这一目标，尤其对多因素、多水平的试验。它可保证试验点具有均匀分布的统计特性，可使每个因素的每个水平做一次且仅做一次试验，任两个因素的试验点点在平面的格子点上，每行每列有且仅有一个试验点。它着重在试验范围内考虑试验点均匀散布以求通过最少的试验来获得最多的信息，因而其试验次数比正交设计明显的减少，使均匀设计特别适合于多因素多水平的试验和系统模型完全未知的情况。
