2025年统计学期末考试题库：统计软件应用案例分析

2025年统计学期末考试题库：统计软件应用案例分析考试时间：______分钟总分：______分姓名：______一、Excel数据处理与分析要求：运用Excel软件进行数据处理和分析，完成以下任务。1.在Excel中创建一个包含以下数据的表格：-学号-姓名-性别-年龄-成绩2.将上述表格中的成绩列进行排序，从高到低排列。3.在表格中添加一个名为“性别比例”的列，计算男女生人数比例。4.使用条件格式功能，将成绩低于60分的单元格设置为红色。5.使用筛选功能，筛选出年龄在20岁以上的学生。6.使用图表功能，绘制一个成绩分布图，展示不同成绩段的学生人数。7.使用数据透视表功能，分析不同性别、年龄和成绩之间的关系。8.将表格中的数据导出为CSV格式。9.使用Excel的公式功能，计算以下数据：-所有学生的平均成绩-成绩最高的学生姓名-成绩最低的学生姓名10.使用Excel的函数功能，计算以下数据：-学号列的最大值-性别列的计数-年龄列的平均值二、SPSS统计分析要求：运用SPSS软件进行统计分析，完成以下任务。1.在SPSS中创建一个包含以下数据的变量：-学号-姓名-性别-年龄-成绩2.将性别变量进行编码，男性为1，女性为2。3.使用频率分析功能，分析性别变量的分布情况。4.使用描述性统计功能，计算年龄和成绩的均值、标准差、最小值、最大值等。5.使用卡方检验功能，分析性别与成绩之间的关系。6.使用独立样本t检验功能，比较不同性别学生的平均成绩。7.使用方差分析功能，分析年龄与成绩之间的关系。8.使用相关分析功能，分析年龄与成绩之间的相关系数。9.使用回归分析功能，建立年龄对成绩的预测模型。10.使用聚类分析功能，将学生分为不同的群体。四、SAS编程与数据管理要求：运用SAS编程语言进行数据管理和分析，完成以下任务。1.编写SAS程序，创建一个包含以下数据的SAS数据集：-学号-姓名-性别（M/F）-年龄-成绩2.使用SAS数据步，对上述数据集进行排序，首先按成绩降序排列，然后在成绩相同的情况下按学号升序排列。3.使用SAS的IF语句，筛选出年龄大于20岁的学生。4.使用SAS的CASE语句，根据性别变量创建一个新变量，如果性别为'M'，则输出'Male'，如果性别为'F'，则输出'Female'。5.使用SAS的PROCPRINT过程，打印出排序后的数据集。6.使用SAS的PROCMEANS过程，计算年龄和成绩的描述性统计量。7.使用SAS的PROCFREQ过程，分析性别变量的频率分布。8.使用SAS的PROCREG过程，建立年龄对成绩的线性回归模型。9.使用SAS的PROCSORT过程，对数据集按照成绩进行排序。10.使用SAS的PROCEXPORT过程，将数据集导出为CSV格式。五、R语言数据分析要求：运用R语言进行数据分析，完成以下任务。1.在R中创建一个数据框，包含以下数据：-学号-姓名-性别（1表示男，2表示女）-年龄-成绩2.使用R的sort函数，按成绩降序排列数据框。3.使用R的条件语句，筛选出年龄大于20岁的学生。4.使用R的table函数，分析性别变量的频率分布。5.使用R的mean和sd函数，计算年龄和成绩的均值和标准差。6.使用R的lm函数，建立年龄对成绩的线性回归模型。7.使用R的ggplot2包，绘制一个散点图，展示年龄与成绩的关系。8.使用R的summary函数，查看线性回归模型的摘要信息。9.使用R的predict函数，预测年龄为25岁的学生的成绩。10.使用R的write.csv函数，将数据框导出为CSV格式。六、Python数据分析要求：运用Python进行数据分析，完成以下任务。1.在Python中创建一个包含以下数据的列表，代表学生的信息：-学号-姓名-性别（'M'表示男，'F'表示女）-年龄-成绩2.使用Python的排序功能，按成绩降序排列学生信息列表。3.使用Python的条件语句，筛选出年龄大于20岁的学生信息。4.使用Python的字典，创建一个性别分布的统计字典。5.使用Python的统计函数，计算年龄和成绩的均值和标准差。6.使用Python的matplotlib库，绘制一个散点图，展示年龄与成绩的关系。7.使用Python的numpy库，建立年龄对成绩的线性回归模型。8.使用Python的pandas库，将学生信息转换为DataFrame格式。9.使用Python的pandas库，将数据框导出为CSV格式。10.使用Python的pandas库，计算年龄和成绩的相关系数。本次试卷答案如下：一、Excel数据处理与分析1.在Excel中创建一个包含以下数据的表格：-学号-姓名-性别-年龄-成绩2.将上述表格中的成绩列进行排序，从高到低排列。3.在表格中添加一个名为“性别比例”的列，计算男女生人数比例。4.使用条件格式功能，将成绩低于60分的单元格设置为红色。5.使用筛选功能，筛选出年龄在20岁以上的学生。6.使用图表功能，绘制一个成绩分布图，展示不同成绩段的学生人数。7.使用数据透视表功能，分析不同性别、年龄和成绩之间的关系。8.将表格中的数据导出为CSV格式。9.使用Excel的公式功能，计算以下数据：-所有学生的平均成绩-成绩最高的学生姓名-成绩最低的学生姓名10.使用Excel的函数功能，计算以下数据：-学号列的最大值-性别列的计数-年龄列的平均值解析思路：1.在Excel中输入数据，创建表格。2.使用排序功能，选择成绩列，按降序排列。3.在表格中添加新列，使用COUNTIF函数计算男女生人数，然后使用公式计算比例。4.选择成绩低于60分的单元格，应用条件格式，选择红色填充。5.在数据透视表中选择年龄字段，设置筛选条件为大于20岁。6.使用图表向导创建成绩分布图，选择合适的图表类型，如柱形图或饼图。7.在数据透视表中添加性别、年龄和成绩字段，进行交叉分析。8.使用“另存为”功能，选择CSV格式保存数据。9.使用AVERAGE函数计算平均成绩，使用MAX和MIN函数查找最高和最低成绩的学生姓名。10.使用MAX函数计算学号的最大值，使用COUNT函数计算性别列的计数，使用AVERAGE函数计算年龄列的平均值。二、SPSS统计分析1.在SPSS中创建一个包含以下数据的变量：-学号-姓名-性别-年龄-成绩2.将性别变量进行编码，男性为1，女性为2。3.使用频率分析功能，分析性别变量的分布情况。4.使用描述性统计功能，计算年龄和成绩的均值、标准差、最小值、最大值等。5.使用卡方检验功能，分析性别与成绩之间的关系。6.使用独立样本t检验功能，比较不同性别学生的平均成绩。7.使用方差分析功能，分析年龄与成绩之间的关系。8.使用相关分析功能，分析年龄与成绩之间的相关系数。9.使用回归分析功能，建立年龄对成绩的预测模型。10.使用聚类分析功能，将学生分为不同的群体。解析思路：1.在SPSS中输入数据，创建变量。2.将性别变量设置为名义变量，并使用RECODE3命令将其编码为1和2。3.使用FREQUENCY过程分析性别变量的分布。4.使用DESCRIPTIVES过程计算年龄和成绩的描述性统计量。5.使用CROSSTABS过程进行卡方检验，分析性别与成绩的关系。6.使用INDEPENDENT-SAMPLEST-TEST过程进行独立样本t检验，比较不同性别学生的平均成绩。7.使用ONE-WAYANOVA过程进行方差分析，分析年龄与成绩的关系。8.使用CORRELATION过程进行相关分析，计算年龄与成绩的相关系数。9.使用REGRESSION过程建立年龄对成绩的预测模型。10.使用CLUSTER过程进行聚类分析，将学生分为不同的群体。三、SAS编程与数据管理1.编写SAS程序，创建一个包含以下数据的SAS数据集：-学号-姓名-性别（M/F）-年龄-成绩2.使用SAS数据步，对上述数据集进行排序，首先按成绩降序排列，然后在成绩相同的情况下按学号升序排列。3.使用SAS的IF语句，筛选出年龄大于20岁的学生。4.使用SAS的CASE语句，根据性别变量创建一个新变量，如果性别为'M'，则输出'Male'，如果性别为'F'，则输出'Female'。5.使用PROCPRINT过程，打印出排序后的数据集。6.使用PROCMEANS过程，计算年龄和成绩的描述性统计量。7.使用PROCFREQ过程，分析性别变量的频率分布。8.使用PROCREG过程，建立年龄对成绩的线性回归模型。9.使用PROCSORT过程，对数据集按照成绩进行排序。10.使用PROCEXPORT过程，将数据集导出为CSV格式。解析思路：1.使用SAS数据步（DATAstep）创建数据集，输入数据。2.使用SORT语句对数据集进行排序，首先按成绩降序，然后按学号升序。3.使用IF语句筛选出年龄大于20岁的记录。4.使用CASE语句创建新变量，根据性别赋值'Male'或'Female'。5.使用PROCPRINT过程打印排序后的数据集。6.使用PROCMEANS过程计算年龄和成绩的描述性统计量。7.使用PROCFREQ过程分析性别变量的频率分布。8.使用PROCREG过程建立年龄对成绩的线性回归模型。9.使用PROCSORT过程对数据集按照成绩进行排序。10.使用PROCEXPORT过程将数据集导出为CSV格式。四、R语言数据分析1.在R中创建一个数据框，包含以下数据：-学号-姓名-性别（1表示男，2表示女）-年龄-成绩2.使用R的sort函数，按成绩降序排列数据框。3.使用R的条件语句，筛选出年龄大于20岁的学生。4.使用R的table函数，分析性别变量的频率分布。5.使用R的mean和sd函数，计算年龄和成绩的均值和标准差。6.使用R的lm函数，建立年龄对成绩的线性回归模型。7.使用R的ggplot2包，绘制一个散点图，展示年龄与成绩的关系。8.使用R的summary函数，查看线性回归模型的摘要信息。9.使用R的predict函数，预测年龄为25岁的学生的成绩。10.使用R的write.csv函数，将数据框导出为CSV格式。解析思路：1.使用R的data.frame函数创建数据框，输入数据。2.使用sort函数对数据框按成绩列进行降序排序。3.使用ifelse函数或subset函数筛选出年龄大于20岁的学生。4.使用table函数计算性别变量的频率分布。5.使用mean和sd函数计算年龄和成绩的均值和标准差。6.使用lm函数拟合年龄与成绩之间的线性回归模型。7.使用ggplot2包绘制散点图，展示年龄与成绩的关系。8.使用summary函数查看线性回归模型的摘要信息，包括系数、R平方等。9.使用predict函数预测特定年龄（如25岁）学生的成绩。10.使用write.csv函数将数据框导出为CSV格式。五、Python数据分析1.在Python中创建一个包含以下数据的列表，代表学生的信息：-学号-姓名-性别（'M'表示男，'F'表示女）-年龄-成绩2.使用Python的排序功能，按成绩降序排列学生信息列表。3.使用Python的条件语句，筛选出年龄大于20岁的学生信息。4.使用Python的字典，创建一个性别分布的统计字典。5.使用Python的统计函数，计算年龄和成绩的均值和标准差。6.使用Python的matplotlib库，绘制一个散点图，展示年龄与成绩的关系。7.使用Python的numpy库，建立年龄对成绩的线性回归模型。8.使用Python的pandas库，将学生信息转换为DataFrame格式。9.使用Python的pandas库，将数据框导出为CSV格式。10.使用Python的pandas库，计算年龄和成绩的相关系数。解析思路：1.使用Python列表创建学生信息列表，包含学号、姓名、性别、年龄和成绩。2.使用sorted函数对列表按成绩降序排列。3.使用列表推导式或filter函数筛选出年龄大于20岁的学生信息。4.使用字典统计性别分布，键为性别，值为对应性别的人数。5.使用内置的sum和len函数计算年龄和成绩的均值和标准差。6.使用matplotlib库绘制散点图，展示年龄与成绩的关系。7.使用numpy库的polyfit函数建立年龄对成绩的线性回归模型。8.使用pandas库的DataFrame功能将学生信息转换为DataFrame格式。9.使用pandas库的to_csv函数将数据框导出为CSV格式。10.使用pandas库的corr函数计算年龄和成绩的相关系数。六、Python数据分析1.在Python中创建一个包含以下数据的列表，代表学生的信息：-学号-姓名-性别（'M'表示男，'F'表示女）-年龄-成绩2.使用Python的排序功能，