Rajasthan SET Statistics Syllabus 2026 PDF Download

The Rajasthan SET Statistics Syllabus 2026 has been released by the University of Kota (UOK) for candidates appearing in the Rajasthan State Eligibility Test 2026 for Assistant Professor eligibility.

The syllabus includes important topics from Probability and Distributions, Real Analysis and Matrix Algebra, Sampling Methods and Design of Experiments, Estimation Theory, Hypothesis Testing, Linear Estimation and Regression Analysis, Time Series, Multivariate Analysis, Stochastic Processes, Indian Statistical System and Research Methodology. Candidates should study the subject-wise topics to prepare for the examination. The complete syllabus is available in PDF format for download.

Rajasthan SET Statistics Syllabus 2026 Overview

Subject	Details
Exam Name	Rajasthan SET Examination 2026
Conducting Body	University of Kota (UOK)
Subject	Statistics (सांख्यिकी)
Subject Code	101034
Total Questions	100
Topics Covered	प्रायिकता एवं बंटन, वास्तविक विश्लेषण एवं आव्यूह बीजगणित, प्रतिचयन विधियाँ एवं प्रयोगों की अभिकल्पना, आकलन सिद्धांत, परिकल्पना परीक्षण, रैखिक आकलन एवं समाश्रयण विश्लेषण, काल श्रेणी, बहुचर विश्लेषण, यादृच्छिक प्रक्रम, भारतीय सांख्यिकीय प्रणाली एवं अनुसंधान पद्धति
Total Marks	200
Syllabus Status	Released
Download Link	Click Here
Official Website	www.uok.ac.in

Rajasthan SET Statistics Syllabus 2026 PDF Download – Direct Link

Candidates can download the Rajasthan SET Statistics syllabus PDF from the direct link given below.

Rajasthan SET Statistics Syllabus 2026 in Hindi – Topic Wise

राजस्थान SET (राजस्थान पात्रता परीक्षा) सांख्यिकी पाठ्यक्रम 2026 को कोटा विश्वविद्यालय (UOK) द्वारा जारी किया गया है। इस पाठ्यक्रम के अंतर्गत परीक्षा में पूछे जाने वाले विषयों को विषय-वार सूचीबद्ध किया गया है। नीचे राजस्थान SET सांख्यिकी पाठ्यक्रम 2026 को विषय-वार हिंदी में प्रस्तुत किया गया है।

इकाई 1: प्रायिकता एवं बंटन (Probability and Distributions)

• प्रायिकता की मूल अवधारणाएँ, सप्रतिबंधित प्रायिकता, बेज प्रमेय और स्वतंत्र घटनाएँ (Basic concepts of probability, conditional probability, Bayes theorem and independent events)
• यादृच्छिक चर और बंटन फलन, प्रत्याशा और आघूर्ण, आघूर्ण जनक फलन (Random variables and distribution functions, expectation and moments, moment generating function)
• मानक असतत और सतत एकचर बंटन (Standard discrete and continuous univariate distributions)
• संयुक्त रूप से बंटित यादृच्छिक चर, सहप्रसरण और सप्रतिबंधित बंटन (Jointly distributed random variables, covariance and conditional distributions)
• चेबीशेव असमिका (Chebyshev’s inequality)
• प्रतिचयन बंटन और यादृच्छिक चरों के कार्य रूपांतरण (Sampling distributions and transformations of random variables)
• अभिलक्षणिक फलन और इसके प्रगुण (Characteristic function and its properties)
• यादृच्छिक चरों के अभिसरण की विधियाँ, बहद संख्याओं के दुर्बल और सबल नियम, केन्द्रीय सीमा प्रमेय (स्वतंत्र एवं समरूप रूप से वितरित) [Modes of convergence of random variables, weak and strong laws of large numbers, central limit theorem (i.i.d.)]

इकाई 2: वास्तविक विश्लेषण एवं आव्यूह बीजगणित (Real Analysis and Matrix Algebra)

वास्तविक विश्लेषण (Real Analysis):

• परिमित, गणनीय और अगणनीय समुच्चय (Finite, countable and uncountable sets)
• वास्तविक संख्याओं के अनुक्रम, अनुक्रमों का अभिसरण, परिबद्ध अनुक्रम, एकदिष्ट अनुक्रम, कॉशी की अभिसरण कसौटी (Sequence of real numbers, convergence of sequences, bounded sequence, monotonic sequence, Cauchy’s convergence criterion)
• वास्तविक संख्याओं की श्रेणियाँ, अभिसरण, अभिसरण के परीक्षण, वैकल्पिक श्रेणियाँ, निरपेक्ष और सप्रतिबंधित अभिसरण (Series of real numbers, convergence, tests of convergence, alternating series, absolute and conditional convergence)
• घात श्रेणी और अभिसरण की त्रिज्या (Power series and radius of convergence)
• वास्तविक चर के फलन: सीमा, सततता, एकदिष्ट फलन, एकसमान सततता, अवकलनीयता, रोल का प्रमेय, माध्यमान प्रमेय, टेलर का प्रमेय, एल हॉस्पिटल नियम (Function of real variable: limit, continuity, monotonic function, uniform continuity, differentiability, Rolle’s theorem, mean value theorem, Taylor’s theorem, L’Hospital’s rule)
• रीमैन समाकलन और इसके प्रगुण, असमीचय समाकल (Riemann integration and its properties, improper integrals)
• दो वास्तविक चरों वाले फलन: सीमा, सततता, आंशिक अवकलज, कुल अवकलज, उच्चिष्ठ और निम्निष्ठ, नति बिंदु, लाग्रांज की गुणक विधि, द्वि-समाकल एवं त्रि-समाकल तथा उनके अनुप्रयोग (Functions of two real variables: limit, continuity, partial derivatives, total derivative, maxima and minima, saddle point, Lagrange’s multiplier method, double and triple integrals and their applications)

आव्यूह बीजगणित (Matrix Algebra):

• सदिश समष्टि, उपसमष्टि, विस्तृति, रैखिक स्वतंत्रता, आधार और आयाम (Vector space, subspace, span, linear independence, basis and dimension)
• आव्यूह की पंक्ति समष्टि एवं स्तंभ समष्टि, कोटि और शून्यता, न्यूनीकृत पंक्ति सोपानक रूप (Row space and column space of a matrix, rank and nullity, reduced row echelon form)
• अनुरेख और सारणिक, आव्यूह का व्युत्क्रम, रैखिक समीकरणों के निकाय (Trace and determinant, inverse of a matrix, system of linear equations)
• ग्राम-श्मिट लंबकोणीकरण (Gram-Schmidt orthogonalization)
• अभिलाक्षणिक मान और अभिलाक्षणिक सदिश, अभिलाक्षणिक बहुपद, केली-हैमिल्टन प्रमेय (Eigenvalues and eigenvectors, characteristic polynomial, Cayley-Hamilton theorem)
• सममित आव्यूह, विषम-सममित आव्यूह, लंबकोणीय आव्यूह और उनके अभिलाक्षणिक मान (Symmetric matrix, skew-symmetric matrix, orthogonal matrix and their eigenvalues)
• धनात्मक निश्चित एवं धनात्मक अर्थ-निश्चित आव्यूह तथा उनके प्रगुण, द्विघाती रूप (Positive definite and positive semi-definite matrices and their properties, quadratic form)

इकाई 3: प्रतिचयन विधियाँ एवं प्रयोगों की अभिकल्पना (Sampling Methods and Design of Experiments)

प्रतिचयन विधियाँ (Sampling Methods):

• सरल यादृच्छिक प्रतिचयन, स्तरित यादृच्छिक प्रतिचयन, व्यवस्थित प्रतिचयन (Simple random sampling, stratified random sampling, systematic sampling)
• आकलन की अनुपात एवं समाश्रयण विधियाँ (Ratio and regression methods of estimation)
• समान एवं असमान समूहों के लिए समूह (क्लस्टर) प्रतिचयन (Cluster sampling for equal and unequal clusters)
• द्वि-प्रतिचयन, प्रतिस्थापन रहित एवं प्रतिस्थापन सहित भिन्न प्रायिकताओं वाला प्रतिचयन (Two-stage sampling, sampling with varying probabilities with and without replacement)
• ऋणेतर प्रसरण आकलन, क्रमित एवं अक्रमित आकलक (Non-negative variance estimation, ordered and unordered estimators)

प्रयोगों की अभिकल्पना (Design of Experiments):

• स्थिर प्रभाव मॉडल हेतु एक-विधा एवं द्वि-विधा वर्गीकरण (अंत:क्रिया सहित एवं रहित) में प्रसरण का विश्लेषण (Analysis of variance in one-way and two-way classification (with and without interaction) for fixed effect model)
• प्रयोगों की अभिकल्पना के सिद्धांत, पूर्णतः यादृच्छिक अभिकल्पना, यादृच्छिक खंड अभिकल्पना, लैटिन वर्ग अभिकल्पना, लुप्त प्लॉट तकनीकें (Principles of design of experiments, completely randomized design, randomized block design, Latin square design, missing plot techniques)
• घटकीय (फैक्टोरियल) प्रयोग: 2², 2³, घटकीय प्रयोगों में विभ्रम (कनफाउन्डिंग), अपूर्ण खंड अभिकल्पनाएँ तथा उनका अंतरा-खंड एवं अंतर-खंड विश्लेषण, खंड अभिकल्पनाओं की संयोजकता एवं लंबकोणता, संतुलित अपूर्ण खंड अभिकल्पना (BIBD), BIBD का अंतर-खंड विश्लेषण एवं अंतरा-खंड सूचना की पुनर्प्राप्ति (Factorial experiments: 2², 2³, confounding in factorial experiments, incomplete block designs and their intra-block and inter-block analysis, connectivity and orthogonality of block designs, Balanced Incomplete Block Design (BIBD), inter-block analysis of BIBD and recovery of inter-block information)

इकाई 4: आकलन सिद्धांत (Estimation Theory)

बिंदु आकलन (Point Estimation):

• अनिभनतता, संगतता, आघूर्णों की विधि एवं अधिकतम संभाव्यता आकलक (Unbiasedness, consistency, method of moments and maximum likelihood estimators)
• दक्षता, एकसमान रूप से न्यूनतम प्रसरण अनिभनत आकलक (Efficiency, uniformly minimum variance unbiased estimator)
• राव-क्रेमर निम्न सीमा (Rao-Cramer lower bound)
• पर्याप्तता, गुणनखंड प्रमेय, न्यूनतम पर्याप्तता, अनुश्रागिक प्रतिदर्श, पूर्णता, राव-ब्लैकवेल प्रमेय, लेहमैन-शेफे प्रमेय, बसु प्रमेय (Sufficiency, factorization theorem, minimal sufficiency, ancillary statistic, completeness, Rao-Blackwell theorem, Lehmann-Scheffe theorem, Basu’s theorem)

अंतराल आकलन (Interval Estimation):

• धुरी विधि, एक प्रतिदर्श एवं द्वि-प्रतिदर्श सामान्य समस्याओं में प्राचलों के लिए विश्वासांतराल (Pivotal method, confidence intervals for parameters in one-sample and two-sample normal problems)
• बृहद प्रतिदर्श पर आधारित विश्वासांतराल (Large sample based confidence intervals)

अप्राचलिक अनुमिति (Non-parametric Inference):

• क्रमांक प्रतिदर्शजों के वितरण, अनुभविक बंटन फलन एवं उसके प्रगुण (Distribution of rank statistics, empirical distribution function and its properties)
• स्पीयरमैन एवं केंडाल के कोटि सहसंबंध गुणांक (Spearman and Kendall’s rank correlation coefficients)

इकाई 5: परिकल्पना परीक्षण (Hypothesis Testing)

• मूल अवधारणाएँ, परीक्षणों का निर्माण, नेमेन-पियर्सन प्रमेयिका, एकदिष्ट संभाव्यता अनुपात वाले परिवार (Basic concepts, construction of tests, Neyman-Pearson lemma, families with monotone likelihood ratio)
• एकसमान रूप से सर्वाधिक शक्तिशाली, एकसमान रूप से सर्वाधिक शक्तिशाली अनभिनत एवं एकसमान रूप से सर्वाधिक शक्तिशाली अपरिवर्तनीय परीक्षण (Uniformly most powerful, uniformly most powerful unbiased and uniformly most powerful invariant tests)
• संभाव्यता अनुपात परीक्षण – एक-प्रतिदर्श एवं द्वि-प्रतिदर्श समस्याओं में अनुप्रयोग (Likelihood ratio test – applications in one-sample and two-sample problems)
• वाल्ड का अनुक्रमिक प्रायिकता अनुपात परीक्षण, संचालन विशेषता फलन एवं औसत प्रतिदर्श संख्या (Wald’s sequential probability ratio test, operating characteristic function and average sample number)
• काई-वर्ग परीक्षण (संमंजन उत्तमता, गुणों की स्वतंत्रता, संभावना सारणी में समरूपता) [Chi-square test (goodness of fit, independence of attributes, homogeneity in contingency tables)]
• चिह्न परीक्षण, विल्कॉक्सन कोटि परीक्षण, मान-व्हिटनी यू-परीक्षण, स्थान एवं पैमाना समस्याओं के लिए रैखिक कोटि परीक्षण, क्रुस्कल-वालिस परीक्षण (Sign test, Wilcoxon rank test, Mann-Whitney U-test, linear rank test for location and scale problems, Kruskal-Wallis test)

इकाई 6: रैखिक आकलन, समाश्रयण विश्लेषण एवं अर्थमिति (Linear Estimation, Regression Analysis and Econometrics)

• सरल एवं बहु रैखिक समाश्रयण मॉडल, गॉस-मार्कॉव मॉडल, न्यूनतम वर्ग एवं अधिकतम संभाव्यता आकलन (Simple and multiple linear regression model, Gauss-Markov model, least squares and maximum likelihood estimation)
• समाश्रयण प्राचलों से संबंधित परिकल्पना का परीक्षण, रैखिक मॉडल के लिए प्रसरण का विश्लेषण, आर-वर्ग (R²), समायोजित आर-वर्ग (Testing of hypotheses related to regression parameters, analysis of variance for linear model, R-square (R²), adjusted R-square)
• रैखिक परिकल्पना के परीक्षण, व्यापीकृत एवं भारित लघुत्तम वर्ग आकलन (Testing of linear hypothesis, generalized and weighted least squares estimation)
• संकेतक/डमी चर (Indicator/dummy variables)
• बहुसरेखता, विषमप्रसरणता, स्वसहसंबंध, डर्बिन-वाटसन परीक्षण, लॉजिस्टिक समाश्रयण मॉडल (Multicollinearity, heteroscedasticity, autocorrelation, Durbin-Watson test, logistic regression model)
• निश्चित, यादृच्छिक एवं मिश्र प्रतिबंधों के अधीन प्रतिबंधित समाश्रयण आकलन (Restricted regression estimation under fixed, random and mixed constraints)
• यादृच्छिक समाश्रयी एवं चरों में त्रुटि वाला मॉडल, साधन चर आकलक (Model with stochastic regressors and errors in variables, instrumental variable estimator)
• युगपत समीकरण मॉडल, अभिज्ञान (आइडेंटिफिकेशन) समस्या, द्वि-चरण लघुत्तम वर्ग आकलन, k-वर्ग आकलक (Simultaneous equation model, identification problem, two-stage least squares estimation, k-class estimator)

इकाई 7: काल श्रेणी (Time Series)

• काल श्रेणी आंकड़े, वर्णनात्मक माप, स्वसहप्रसरण, स्वसहसंबंध फलन (ACVF, ACF), आंशिक स्वसहसंबंध फलन (PACF) और सहसंबंध औरख (Time series data, descriptive measures, autocovariance, autocorrelation function (ACVF, ACF), partial autocorrelation function (PACF) and correlogram)
• प्रबल एवं दुर्बल स्थिरता, अभ्यतिप्रायता (एर्गोडिसिटी), व्यापक रैखिक प्रक्रम एवं वोल्ड अपघटन (Strict and weak stationarity, ergodicity, general linear process and Wold decomposition)
• गतिमान माध्य (MA), स्वप्रतिगामी (AR) और मिश्रित ARMA प्रक्रम, स्थिरता एवं व्युत्क्रमणीयता प्रतिबंध (Moving average (MA), autoregressive (AR) and mixed ARMA processes, stationarity and invertibility conditions)
• यूल-वॉकर समीकरण (Yule-Walker equations)
• AR, MA और ARMA मॉडलों की पहचान, आकलन एवं कोटि चयन (Identification, estimation and order selection of AR, MA and ARMA models)
• स्थिर एवं व्युत्क्रमणीय प्रक्रमों के साथ पूर्वानुमान (Forecasting with stationary and invertible processes)
• अस्थिर काल श्रेणी: यादृच्छिक चाल, ARIMA(p,d,q) मॉडल और प्राचल आकलन (Non-stationary time series: random walk, ARIMA(p,d,q) model and parameter estimation)
• आवृत्ति डोमेन विश्लेषण, काल श्रेणी का वर्णक्रमीय निरूपण, AR, MA और ARMA प्रक्रमों का वर्णक्रमीय घनत्व, आवर्तारेख विश्लेषण एवं वर्णक्रमीय घनत्व का आकलन (Frequency domain analysis, spectral representation of time series, spectral density of AR, MA and ARMA processes, periodogram analysis and estimation of spectral density)

इकाई 8: बहुचर विश्लेषण (Multivariate Analysis)

• बहुचर प्रसामान्य बंटन एवं इसके प्रगुण (Multivariate normal distribution and its properties)
• बहुचर प्रसामान्य बंटन में माध्य सदिश एवं सहप्रसरण आव्यूह का आकलन (Estimation of mean vector and covariance matrix in multivariate normal distribution)
• प्रतिदर्श माध्य सदिश का बंटन, विशार्ट बंटन एवं इसके प्रगुण (Distribution of sample mean vector, Wishart distribution and its properties)
• सरल, आंशिक एवं बहु सहसंबंध गुणांकों के बंटन एवं संबंधित परीक्षण (Distribution of simple, partial and multiple correlation coefficients and related tests)
• प्राचलों के लिए अनुमिति (Inference for parameters)
• माध्य सदिश से संबंधित परिकल्पना का परीक्षण एवं हॉटेलिंग T² प्रतिदर्शज (Testing of hypotheses related to mean vector and Hotelling’s T² statistic)
• विभेदक विश्लेषण (Discriminant analysis)
• प्रमुख घटक विश्लेषण (Principal component analysis)
• विहित (कैनोनिकल) सहसंबंध विश्लेषण (Canonical correlation analysis)

इकाई 9: यादृच्छिक प्रक्रम (Stochastic Processes)

• परिमित एवं गणनीय अवस्था स्थान वाले मार्कोव शृंखलाएँ, अवस्थाओं का वर्गीकरण (Markov chains with finite and countable state space, classification of states)
• चैपमैन-कोल्मोगोरोव समीकरण, n-चरण संक्रमण प्रायिकताओं का सीमांत व्यवहार (Chapman-Kolmogorov equation, limiting behavior of n-step transition probabilities)
• स्थिर बंटन, गम्भीर विस्तार की श्रृंखलाएँ, सरल यादृच्छिक चाल (Stationary distribution, recurrent chains, simple random walk)
• पॉइसन प्रक्रम, अंतर-आगमन एवं प्रतिक्षा काल बंटन (Poisson process, inter-arrival and waiting time distributions)
• जन्म एवं मृत्यु प्रक्रम, M/M/1 पंक्तियाँ (Birth and death process, M/M/1 queues)

इकाई 10: भारतीय सांख्यिकीय प्रणाली एवं अनुसंधान पद्धति (Indian Statistical System and Research Methodology)

भारतीय सांख्यिकीय प्रणाली (Indian Statistical System):

• सांख्यिकी एवं कार्यक्रम कार्यान्वयन मंत्रालय और इसके विभिन्न प्रभाग (Ministry of Statistics and Programme Implementation and its various divisions)
• राष्ट्रीय सांख्यिकीय आयोग, राष्ट्रीय सांख्यिकी कार्यालय, जनगणना एवं विभिन्न प्रतिदर्श सर्वेक्षण (National Statistical Commission, National Statistical Office, census and various sample surveys)
• पी.सी. महालनोबिस, पी.वी. सुकhatme, आर.सी. बोस, एस.एन. रॉय, सी.आर. राव एवं अन्य प्रमुख भारतीय सांख्यिकीविदों का योगदान (Contribution of P.C. Mahalanobis, P.V. Sukhatme, R.C. Bose, S.N. Roy, C.R. Rao and other prominent Indian statisticians)

अनुसंधान पद्धति (Research Methodology):

• ‘R’ सॉफ्टवेयर: गणक (कैलकुलेटर) के रूप में R, फलन एवं आव्यूह संक्रियाएँ, अंतर्निहित फलन, लुप्त आंकड़े एवं तार्किक संकारक (‘R’ software: R as a calculator, functions and matrix operations, built-in functions, missing values and logical operators)
• अनुक्रमों, पुनरावृत्तियों, क्रमबद्धता, क्रम निर्धारण, एवं लिस्टिंग के साथ डेटा प्रबंधन (Data management with sequences, repetitions, ordering, sorting and listing)
• सदिश, कारक, प्रदर्शन एवं प्रारूपण, डेटा फ्रेम, आंकड़ों का प्रविष्टि एवं प्रदर्शन, ग्राफिक्स एवं प्लॉट (Vectors, factors, display and formatting, data frames, input and display of data, graphics and plots)
• प्रोग्रामिंग के मूल तत्व, स्क्रिप्ट्स एवं फलन (Basic elements of programming, scripts and functions)
• LaTex एवं अन्य शब्द संसाधक सॉफ्टवेयर (LaTex and other word processing software)