2025年统计学期末考试题库：统计软件应用与生存分析试题

2025年统计学期末考试题库：统计软件应用与生存分析试题考试时间：______分钟总分：______分姓名：______一、统计软件应用要求：使用统计软件进行数据录入、描述性统计、推论统计等操作，并输出结果。1.在SPSS中录入以下数据：-学生的性别：男、女-学生的年龄：20、22、24、23、25-学生的身高：170、165、175、180、1682.使用SPSS对上述数据进行描述性统计，并输出结果。3.在Excel中创建以下数据表：-学生的姓名-学生的数学成绩-学生的英语成绩4.使用Excel计算每位学生的平均成绩。5.在R语言中编写代码，对以下数据进行描述性统计：-学生的身高：170、165、175、180、168-学生的体重：65、60、70、75、706.使用R语言计算每位学生的身高与体重的相关系数。7.在Python中编写代码，对以下数据进行描述性统计：-学生的年龄：20、22、24、23、25-学生的平均成绩：85、90、95、88、928.使用Python计算每位学生的年龄与平均成绩的相关系数。9.在SAS中创建以下数据集：-学生的姓名-学生的性别-学生的身高10.使用SAS对上述数据进行描述性统计，并输出结果。二、生存分析要求：运用生存分析方法，分析事件发生时间与影响因素之间的关系。1.在R语言中，使用以下数据：-患者的生存时间：12、8、15、7、10-患者的治疗效果：好、中、差2.使用R语言进行Kaplan-Meier生存分析，并绘制生存曲线。3.在Python中，使用以下数据：-患者的生存时间：12、8、15、7、10-患者的性别：男、女4.使用Python进行Cox比例风险回归分析，并输出结果。5.在SAS中，使用以下数据：-患者的生存时间：12、8、15、7、10-患者的年龄：30、25、35、28、326.使用SAS进行Cox比例风险回归分析，并输出结果。7.在SPSS中，使用以下数据：-患者的生存时间：12、8、15、7、10-患者的治疗方法：手术、放疗、化疗8.使用SPSS进行Cox比例风险回归分析，并输出结果。9.在Excel中，使用以下数据：-患者的生存时间：12、8、15、7、10-患者的性别：男、女10.使用Excel进行Cox比例风险回归分析，并输出结果。四、时间序列分析要求：运用时间序列分析方法，分析时间序列数据的变化规律。1.在Python中，使用以下时间序列数据：-某城市近五年每月的气温：[25,27,24,28,26,30,29,28,27,25,24,23,26,27,28,29,30,31,30,29,28,27,26,25,24,23]2.使用Python对上述数据进行平稳性检验，并输出结果。3.在R语言中，使用以下时间序列数据：-某公司近三年每月的销售额：[1200,1300,1250,1350,1280,1400,1420,1300,1350,1370,1290,1450,1480,1400,1350]4.使用R语言对上述数据进行自相关函数（ACF）和偏自相关函数（PACF）分析，并绘制相应的图表。5.在SAS中，使用以下时间序列数据：-某地区近五年每年的降雨量：[100,150,120,180,130,160,140,170,150,120,110,130,150,170,160]6.使用SAS对上述数据进行季节性分解，并输出季节指数。7.在SPSS中，使用以下时间序列数据：-某产品近三年每月的销量：[200,220,210,230,250,240,230,260,280,270,290,300,320,310,330,340,330,320,310,300,290]8.使用SPSS对上述数据进行ARIMA模型拟合，并输出模型的参数。9.在Excel中，使用以下时间序列数据：-某金融市场近五年每日的收盘价：[100,102,101,103,105,107,106,108,110,109,111,113,112,114,116,115,117,118,119,120,121,122,123,124]10.使用Excel中的时间序列分析工具对上述数据进行趋势分析，并输出趋势线方程。五、假设检验要求：运用假设检验方法，验证数据之间的差异性。1.在R语言中，使用以下两组数据：-第一组数据：[2,3,5,7,9,11,13,15,17,19]-第二组数据：[1,2,4,6,8,10,12,14,16,18]2.使用R语言进行t检验，比较两组数据的均值是否存在显著差异。3.在Python中，使用以下两组数据：-第一组数据：[20,22,25,27,30]-第二组数据：[21,23,26,28,31]4.使用Python进行卡方检验，比较两组数据的分布是否存在显著差异。5.在SAS中，使用以下两组数据：-第一组数据：[1,3,5,7,9]-第二组数据：[2,4,6,8,10]6.使用SAS进行F检验，比较两组数据的方差是否存在显著差异。7.在SPSS中，使用以下两组数据：-第一组数据：[5,7,9,11,13]-第二组数据：[6,8,10,12,14]8.使用SPSS进行非参数检验（如曼-惠特尼U检验），比较两组数据的分布是否存在显著差异。9.在Excel中，使用以下两组数据：-第一组数据：[8,10,12,14,16]-第二组数据：[9,11,13,15,17]10.使用Excel中的数据分析工具进行相关系数检验，比较两组数据的相关性是否存在显著差异。六、多元统计分析要求：运用多元统计分析方法，分析多个变量之间的关系。1.在R语言中，使用以下数据：-变量X1：[1,2,3,4,5]-变量X2：[2,3,4,5,6]-变量Y：[5,7,9,11,13]2.使用R语言进行线性回归分析，分析变量X1和X2对变量Y的影响。3.在Python中，使用以下数据：-变量X1：[10,20,30,40,50]-变量X2：[20,30,40,50,60]-变量Y：[100,120,140,160,180]4.使用Python进行主成分分析（PCA），提取变量的主要成分。5.在SAS中，使用以下数据：-变量X1：[5,6,7,8,9]-变量X2：[4,5,6,7,8]-变量X3：[3,4,5,6,7]6.使用SAS进行因子分析，提取变量的主要因子。7.在SPSS中，使用以下数据：-变量X1：[2,3,4,5,6]-变量X2：[1,2,3,4,5]-变量X3：[0,1,2,3,4]8.使用SPSS进行聚类分析，将数据分为几个类别。9.在Excel中，使用以下数据：-变量X1：[10,20,30,40,50]-变量X2：[20,30,40,50,60]-变量X3：[30,40,50,60,70]10.使用Excel中的数据分析工具进行协方差分析，分析变量之间的相关性。本次试卷答案如下：一、统计软件应用1.答案：在SPSS中，首先创建变量视图，输入性别（男、女）、年龄（20、22、24、23、25）和身高（170、165、175、180、168）的数据。然后，选择“分析”菜单下的“描述统计”选项，选择“频率”和“描述”进行描述性统计，输出结果将显示性别、年龄和身高的频数、均值、标准差等统计量。2.解析思路：在SPSS中，先录入数据，然后选择“分析”菜单下的“描述统计”选项，选择“频率”和“描述”进行描述性统计，最后输出结果。3.答案：在Excel中，创建一个新工作表，输入学生的姓名、数学成绩和英语成绩。然后，选中成绩列，点击“开始”菜单下的“计算”选项，选择“计算平均值”功能，即可得到每位学生的平均成绩。4.解析思路：在Excel中，先创建数据表，然后选中成绩列，点击“开始”菜单下的“计算”选项，选择“计算平均值”功能，即可得到每位学生的平均成绩。5.答案：在R语言中，使用以下代码进行描述性统计：```Rdata<-c(170,165,175,180,168)weight<-c(65,60,70,75,70)summary(data)summary(weight)```输出结果将显示身高和体重的均值、标准差等统计量。6.解析思路：在R语言中，使用`summary()`函数对数据进行描述性统计，输出结果将显示身高和体重的均值、标准差等统计量。7.答案：在Python中，使用以下代码进行描述性统计：```pythonimportnumpyasnpage=np.array([20,22,24,23,25])average_score=np.array([85,90,95,88,92])np.mean(age)np.mean(average_score)```输出结果将显示年龄和平均成绩的均值。8.解析思路：在Python中，使用NumPy库的`mean()`函数计算年龄和平均成绩的均值。9.答案：在SAS中，首先创建数据集，然后使用以下代码进行描述性统计：```sasdatastudents;inputname$gender$height;datalines;JohnM170JaneF165BobM175AliceF180MikeM168;run;procmeansdata=students;varheight;run;```输出结果将显示身高的均值、标准差等统计量。10.解析思路：在SAS中，先创建数据集，然后使用`procmeans`过程进行描述性统计，输出结果将显示身高的均值、标准差等统计量。二、生存分析1.答案：在R语言中，使用以下代码进行Kaplan-Meier生存分析：```Rlibrary(survival)data<-data.frame(time=c(12,8,15,7,10),event=c(1,1,1,0,0))fit<-survfit(Surv(time,event)~1)plot(fit)```输出结果将显示生存曲线。2.解析思路：在R语言中，使用`survival`包中的`survfit()`函数进行Kaplan-Meier生存分析，并使用`plot()`函数绘制生存曲线。3.答案：在Python中，使用以下代码进行Cox比例风险回归分析：```pythonimportpandasaspdimportlifelinesdata=pd.DataFrame({'time':[12,8,15,7,10],'event':[1,1,1,0,0],'gender':['M','F','M','M','F']})model=lifelines.CoxPHFitter()model.fit(data,duration_col='time',event_col='event')print(model.summary())```输出结果将显示Cox比例风险回归分析的结果。4.解析思路：在Python中，使用`lifelines`库中的`CoxPHFitter`类进行Cox比例风险回归分析，并使用`summary()`函数输出分析结果。5.答案：在SAS中，使用以下代码进行Cox比例风险回归分析：```sasdatapatients;inputtimeeventgender;datalines;121M81F151M70M100F;run;procphregdata=patients;modeltime=gender;run;```输出结果将显示Cox比例风险回归分析的结果。6.解析思路：在SAS中，先创建数据集，然后使用`procphreg`过程进行Cox比例风险回归分析，输出结果将显示分析结果。7.答案：在SPSS中，使用以下代码进行Cox比例风险回归分析：```sasdatapatients;inputtimeeventgender;datalines;121M81F151M70M100F;run;proccoxphdata=patients;modeltime=gender;run;```输出结果将显示Cox比例风险回归分析的结果。8.解析思路：在SPSS中，先创建数据集，然后使用`proccoxph`过程进行Cox比例风险回归分析，输出结果将显示分析结果。9.答案：在Excel中，使用以下代码进行Cox比例风险回归分析：```excel=COXPH(时间,事件,性别)```输出结果将显示Cox比例风险回归分析的结果。10.解析思路：在Excel中，使用Cox比例风险回归分析函数进行Cox比例风险回归分析，输出结果将显示分析结果。四、时间序列分析1.答案：在Python中，使用以下代码进行平稳性检验：```pythonfromstatsmodels.tsa.stattoolsimportadfullerresult=adfuller([12,8,15,7,10])print(result)```输出结果将显示ADF统计量和p值。2.解析思路：在Python中，使用`statsmodels`库中的`adfuller()`函数进行ADF平稳性检验，输出结果将显示ADF统计量和p值。3.答案：在R语言中，使用以下代码进行自相关函数和偏自相关函数分析：```Rlibrary(forecast)data<-c(1200,1300,1250,1350,1280,1400,1420,1300,1350,1370,1290,1450,1480,1400,1350)acf(data,lag.max=10)pacf(data,lag.max=10)```输出结果将显示自相关函数和偏自相关函数的图表。4.解析思路：在R语言中，使用`forecast`包中的`acf()`和`pacf()`函数进行自相关函数和偏自相关函数分析，并绘制相应的图表。5.答案：在SAS中，使用以下代码进行季节性分解：```sasdataweather;inputyearmonthrainfall;datalines;201011002010215020103120201041802010513020106160201071402010817020109150201010120201011110201012130201111502011217020113160201141402011517020116150201171302011815020119120201110110201111130201112150;run;procsaovdata=weather;modelrainfall=/seasonality=12;run;```输出结果将显示季节指数。6.解析思路：在SAS中，先创建数据集，然后使用`procsaov`过程进行季节性分解，输出结果将显示季节指数。7.答案：在SPSS中，使用以下代码进行趋势分析：```sasdatasales;inputmonthsale;datalines;120022203210423052506240723082609280102701129012300133201431015330163401733018320193102030021290;run;proctrenddata=sales;modelsale=month;run;```输出结果将显示趋势线方程。8.解析思路：在SPSS中，先创建数据集，然后使用`proctrend`过程进行趋势分析，输出结果将显示趋势线方程。9.答案：在Excel中，使用以下代码进行时间序列分析：```excel=TSAnalysis(数据范围,指数平滑常数)```输出结果将显示趋势线方程。10.解析思路：在Excel中，使用时间序列分析工具进行趋势分析，输出结果将显示趋势线方程。五、假设检验1.答案：在R语言中，使用以下代码进行t检验：```Rt.test(X1,X2)```输出结果将显示t统计量和p值。2.解析思路：在R语言中，使用`t.test()`函数进行t检验，输出结果将显示t统计量和p值。3.答案：在Python中，使用以下代码进行卡方检验：```pythonfromscipy.statsimportchi2_contingencychi2,p,dof,expected=chi2_contingency([[10,20],[30,40],[50,60],[70,80],[90,100]])print(p)```输出结果将显示p值。4.解析思路：在Python中，使用`scipy.stats`库中的`chi2_contingency()`函数进行卡方检验，输出结果将显示p值。5.答案：在SAS中，使用以下代码进行F检验：```sasdatavariances;inputvariance1variance2;datalines;567891011121314;run;procanovadata=variances;classvariance1variance2;modelvariance1variance2=/solution;run;```输出结果将显示F统计量和p值。6.解析思路：在SAS中，先创建数据集，然后使用`procanova`过程进行F检验，输出结果将显示F统计量和p值。7.答案：在SPSS中，使用以下代码进行非参数检验：```sasdatadistribution;inputvalue1value2;datalines;567891011121314;run;procnpar1waydata=distribution;classvalue1value2;run;```输出结果将显示p值。8.解析思路：在SPSS中，先创建数据集，然后使用`procnpar1way`过程进行非参数检验，输出结果将显示p值。9.答案：在Excel中，使用以下代码进行