2025年大学统计学期末考试题库-多元统计分析软件应用试题

2025年大学统计学期末考试题库——多元统计分析软件应用试题考试时间：______分钟总分：______分姓名：______一、SPSS软件操作与应用要求：运用SPSS软件进行数据录入、描述性统计、相关分析、回归分析等基本操作。1.在SPSS中，如何创建一个新的数据编辑窗口？A.点击“文件”菜单，选择“新建”选项B.点击“工具”菜单，选择“数据编辑器”C.点击“视图”菜单，选择“数据编辑器”D.点击“窗口”菜单，选择“新建数据编辑器”2.在SPSS中，如何将数据保存为SPSS格式？A.点击“文件”菜单，选择“保存”B.点击“文件”菜单，选择“另存为”C.点击“编辑”菜单，选择“保存”D.点击“编辑”菜单，选择“另存为”3.在SPSS中，如何进行数据录入？A.在数据编辑窗口中，直接输入数据B.在数据编辑窗口中，点击“数据”菜单，选择“录入”C.在数据编辑窗口中，点击“文件”菜单，选择“录入”D.在数据编辑窗口中，点击“工具”菜单，选择“录入”4.在SPSS中，如何进行描述性统计？A.在数据编辑窗口中，点击“分析”菜单，选择“描述统计”B.在数据编辑窗口中，点击“工具”菜单，选择“描述统计”C.在数据编辑窗口中，点击“视图”菜单，选择“描述统计”D.在数据编辑窗口中，点击“窗口”菜单，选择“描述统计”5.在SPSS中，如何进行相关分析？A.在数据编辑窗口中，点击“分析”菜单，选择“相关”B.在数据编辑窗口中，点击“工具”菜单，选择“相关”C.在数据编辑窗口中，点击“视图”菜单，选择“相关”D.在数据编辑窗口中，点击“窗口”菜单，选择“相关”6.在SPSS中，如何进行回归分析？A.在数据编辑窗口中，点击“分析”菜单，选择“回归”B.在数据编辑窗口中，点击“工具”菜单，选择“回归”C.在数据编辑窗口中，点击“视图”菜单，选择“回归”D.在数据编辑窗口中，点击“窗口”菜单，选择“回归”7.在SPSS中，如何进行因子分析？A.在数据编辑窗口中，点击“分析”菜单，选择“因子”B.在数据编辑窗口中，点击“工具”菜单，选择“因子”C.在数据编辑窗口中，点击“视图”菜单，选择“因子”D.在数据编辑窗口中，点击“窗口”菜单，选择“因子”8.在SPSS中，如何进行聚类分析？A.在数据编辑窗口中，点击“分析”菜单，选择“聚类”B.在数据编辑窗口中，点击“工具”菜单，选择“聚类”C.在数据编辑窗口中，点击“视图”菜单，选择“聚类”D.在数据编辑窗口中，点击“窗口”菜单，选择“聚类”9.在SPSS中，如何进行时间序列分析？A.在数据编辑窗口中，点击“分析”菜单，选择“时间序列”B.在数据编辑窗口中，点击“工具”菜单，选择“时间序列”C.在数据编辑窗口中，点击“视图”菜单，选择“时间序列”D.在数据编辑窗口中，点击“窗口”菜单，选择“时间序列”10.在SPSS中，如何进行生存分析？A.在数据编辑窗口中，点击“分析”菜单，选择“生存”B.在数据编辑窗口中，点击“工具”菜单，选择“生存”C.在数据编辑窗口中，点击“视图”菜单，选择“生存”D.在数据编辑窗口中，点击“窗口”菜单，选择“生存”二、R语言编程与应用要求：运用R语言进行数据导入、描述性统计、相关分析、回归分析等基本操作。1.在R语言中，如何导入数据？A.使用read.csv()函数B.使用read.table()函数C.使用readLines()函数D.使用readLines()函数2.在R语言中，如何进行数据描述性统计？A.使用summary()函数B.使用describe()函数C.使用head()函数D.使用tail()函数3.在R语言中，如何进行相关分析？A.使用cor()函数B.使用cov()函数C.使用corr()函数D.使用cor.test()函数4.在R语言中，如何进行线性回归分析？A.使用lm()函数B.使用reg()函数C.使用fit()函数D.使用fitlm()函数5.在R语言中，如何进行逻辑回归分析？A.使用glm()函数B.使用logit()函数C.使用logreg()函数D.使用logitlm()函数6.在R语言中，如何进行主成分分析？A.使用prcomp()函数B.使用pca()函数C.使用factor()函数D.使用pca()函数7.在R语言中，如何进行因子分析？A.使用factanal()函数B.使用factor()函数C.使用factorial()函数D.使用factor()函数8.在R语言中，如何进行聚类分析？A.使用kmeans()函数B.使用hclust()函数C.使用cluster()函数D.使用dendrogram()函数9.在R语言中，如何进行时间序列分析？A.使用arima()函数B.使用stl()函数C.使用ets()函数D.使用ets()函数10.在R语言中，如何进行生存分析？A.使用survival()函数B.使用survfit()函数C.使用survreg()函数D.使用survreg()函数三、Python编程与应用要求：运用Python进行数据导入、描述性统计、相关分析、回归分析等基本操作。1.在Python中，如何导入数据？A.使用pandas库的read_csv()函数B.使用pandas库的read_table()函数C.使用pandas库的read_lines()函数D.使用pandas库的read_lines()函数2.在Python中，如何进行数据描述性统计？A.使用pandas库的describe()函数B.使用pandas库的summary()函数C.使用pandas库的head()函数D.使用pandas库的tail()函数3.在Python中，如何进行相关分析？A.使用pandas库的corr()函数B.使用pandas库的cov()函数C.使用pandas库的corr()函数D.使用pandas库的corr()函数4.在Python中，如何进行线性回归分析？A.使用statsmodels库的OLS()函数B.使用scikit-learn库的LinearRegression()函数C.使用pandas库的fit()函数D.使用pandas库的fitlm()函数5.在Python中，如何进行逻辑回归分析？A.使用statsmodels库的Logit()函数B.使用scikit-learn库的LogisticRegression()函数C.使用pandas库的fit()函数D.使用pandas库的fitlm()函数6.在Python中，如何进行主成分分析？A.使用scikit-learn库的PCA()函数B.使用pandas库的PCA()函数C.使用numpy库的PCA()函数D.使用scikit-learn库的PCA()函数7.在Python中，如何进行因子分析？A.使用scikit-learn库的FactorAnalysis()函数B.使用pandas库的FactorAnalysis()函数C.使用numpy库的FactorAnalysis()函数D.使用scikit-learn库的FactorAnalysis()函数8.在Python中，如何进行聚类分析？A.使用scikit-learn库的KMeans()函数B.使用pandas库的KMeans()函数C.使用numpy库的KMeans()函数D.使用scikit-learn库的KMeans()函数9.在Python中，如何进行时间序列分析？A.使用statsmodels库的ARIMA()函数B.使用pandas库的ARIMA()函数C.使用numpy库的ARIMA()函数D.使用statsmodels库的ARIMA()函数10.在Python中，如何进行生存分析？A.使用statsmodels库的survival()函数B.使用scikit-learn库的SurvivalAnalysis()函数C.使用pandas库的SurvivalAnalysis()函数D.使用statsmodels库的SurvivalAnalysis()函数四、Python数据分析实践要求：运用Python进行实际数据分析，包括数据预处理、探索性数据分析、可视化展示等。4.1数据预处理1.编写Python代码，实现对以下数据的缺失值处理：`data={'Age':[25,30,None,45,50,60,None,70],'Salary':[50000,60000,55000,70000,80000,90000,100000,None]}`，处理方式：使用均值填充缺失值。4.2探索性数据分析2.编写Python代码，计算上述数据集中年龄和薪水的相关系数。3.编写Python代码，绘制年龄和薪水的散点图，并添加适当的图例和标题。4.3可视化展示4.4数据清洗4.5特征工程4.6模型评估五、R语言数据分析实践要求：运用R语言进行实际数据分析，包括数据导入、数据预处理、统计分析、可视化展示等。5.1数据导入5.2数据预处理5.3统计分析5.4可视化展示5.5数据清洗5.6特征工程5.7模型评估5.1数据导入1.编写R语言代码，从CSV文件中导入数据，假设文件名为`data.csv`。5.2数据预处理2.编写R语言代码，对导入的数据进行缺失值处理，使用均值填充缺失值。5.3统计分析3.编写R语言代码，计算数据的描述性统计量，包括均值、标准差、最小值、最大值等。5.4可视化展示4.编写R语言代码，绘制数据集的箱线图，展示数据的分布情况。5.5数据清洗5.6特征工程5.7模型评估六、SPSS数据分析实践要求：运用SPSS软件进行实际数据分析，包括数据录入、描述性统计、相关性分析、回归分析、假设检验等。6.1数据录入1.在SPSS中，创建一个新的数据编辑窗口，并录入以下数据：`data={'X':[1,2,3,4,5],'Y':[2,4,5,4,5]}`。6.2描述性统计2.在SPSS中，对录入的数据进行描述性统计分析，包括均值、标准差、最小值、最大值等。6.3相关性分析3.在SPSS中，进行X和Y变量的相关性分析，并查看相关系数。6.4回归分析4.在SPSS中，进行线性回归分析，以X变量为自变量，Y变量为因变量。6.5假设检验5.在SPSS中，进行t检验或ANOVA检验，以检验X变量的某个特定值是否与Y变量存在显著差异。本次试卷答案如下：一、SPSS软件操作与应用1.答案：A解析：在SPSS中创建新的数据编辑窗口的正确方法是点击“文件”菜单，选择“新建”选项，从而创建一个新的工作环境。2.答案：B解析：将数据保存为SPSS格式的正确操作是点击“文件”菜单，选择“另存为”，然后选择SPSS的数据文件格式进行保存。3.答案：A解析：数据录入直接在数据编辑窗口中完成，通过手动输入数据来填充表格。4.答案：A解析：进行描述性统计，应点击“分析”菜单，选择“描述统计”，以调用SPSS的描述性统计功能。5.答案：A解析：进行相关分析，应在数据编辑窗口中点击“分析”菜单，选择“相关”，以计算变量之间的相关系数。6.答案：A解析：进行回归分析，应在数据编辑窗口中点击“分析”菜单，选择“回归”，以执行线性回归分析。7.答案：A解析：进行因子分析，应在数据编辑窗口中点击“分析”菜单，选择“因子”，以启动因子分析过程。8.答案：A解析：进行聚类分析，应在数据编辑窗口中点击“分析”菜单，选择“聚类”，以执行聚类分析。9.答案：A解析：进行时间序列分析，应在数据编辑窗口中点击“分析”菜单，选择“时间序列”，以使用SPSS的时间序列分析工具。10.答案：A解析：进行生存分析，应在数据编辑窗口中点击“分析”菜单，选择“生存”，以启动生存分析。二、R语言编程与应用1.答案：A解析：在R语言中导入CSV数据文件，通常使用`read.csv()`函数。2.答案：A解析：使用`summary()`函数可以对数据进行描述性统计，包括均值、标准差等。3.答案：A解析：`cor()`函数用于计算两个变量的相关系数。4.答案：A解析：`lm()`函数是R语言中用于执行线性回归分析的标准函数。5.答案：A解析：`glm()`函数是R语言中用于执行广义线性模型分析的函数，包括逻辑回归。6.答案：A解析：`prcomp()`函数用于执行主成分分析。7.答案：A解析：`factanal()`函数用于执行因子分析。8.答案：A解析：`kmeans()`函数用于执行k均值聚类分析。9.答案：A解析：`arima()`函数用于执行时间序列分析中的ARIMA模型。10.答案：A解析：`survival()`函数是R语言中用于生存分析的包，提供了一系列的生存分析函数。三、Python编程与应用