2025年统计学期末考试题库-统计软件Python统计分析与机器学习试题

2025年统计学期末考试题库——统计软件Python统计分析与机器学习试题考试时间：______分钟总分：______分姓名：______一、Python编程基础要求：考察学生对Python编程基础知识的掌握程度，包括变量定义、数据类型、运算符、条件语句和循环语句等。1.编写一个Python程序，定义一个变量x，使其值等于5，然后输出x的值。2.编写一个Python程序，定义一个字符串变量name，使其值为“张三”，然后输出name的长度。3.编写一个Python程序，定义两个变量a和b，分别赋值为3和4，然后输出a和b的和。4.编写一个Python程序，定义一个浮点数变量pi，使其值等于3.14159，然后输出pi的值。5.编写一个Python程序，定义一个布尔变量is_student，使其值为True，然后输出is_student的值。6.编写一个Python程序，定义一个列表变量numbers，使其包含整数1到5，然后输出列表中的第一个元素。7.编写一个Python程序，定义一个元组变量tuples，使其包含字符串“hello”和整数42，然后输出元组中的第二个元素。8.编写一个Python程序，定义一个字典变量person，使其包含键值对“name”：“张三”和“age”：25，然后输出字典中的“age”键对应的值。9.编写一个Python程序，定义一个函数fun，其功能是输出参数的平方，然后调用该函数并输出10的平方。10.编写一个Python程序，定义一个函数fun，其功能是判断参数是否为偶数，并返回相应的布尔值，然后调用该函数并输出10是否为偶数。二、数据预处理要求：考察学生对数据预处理相关知识的掌握程度，包括数据清洗、数据转换和数据归一化等。1.假设有一个包含以下数据的列表：[1,2,3,4,5,6,7,8,9,10]。请编写一个Python程序，删除列表中的偶数元素。2.假设有一个包含以下数据的列表：[1,2,3,4,5,6,7,8,9,10]。请编写一个Python程序，将列表中的元素乘以2。3.假设有一个包含以下数据的列表：[1,2,3,4,5,6,7,8,9,10]。请编写一个Python程序，将列表中的元素转换为字符串类型。4.假设有一个包含以下数据的列表：[1,2,3,4,5,6,7,8,9,10]。请编写一个Python程序，将列表中的元素进行归一化处理，使它们位于[0,1]区间内。5.假设有一个包含以下数据的列表：[1,2,3,4,5,6,7,8,9,10]。请编写一个Python程序，计算列表中所有元素的平均值。6.假设有一个包含以下数据的列表：[1,2,3,4,5,6,7,8,9,10]。请编写一个Python程序，将列表中的元素进行排序。7.假设有一个包含以下数据的列表：[1,2,3,4,5,6,7,8,9,10]。请编写一个Python程序，将列表中的元素进行降序排序。8.假设有一个包含以下数据的列表：[1,2,3,4,5,6,7,8,9,10]。请编写一个Python程序，将列表中的元素进行逆序排序。9.假设有一个包含以下数据的列表：[1,2,3,4,5,6,7,8,9,10]。请编写一个Python程序，计算列表中元素的最大值和最小值。10.假设有一个包含以下数据的列表：[1,2,3,4,5,6,7,8,9,10]。请编写一个Python程序，统计列表中每个元素出现的次数。四、数据分析与可视化要求：考察学生对数据分析与可视化的掌握程度，包括使用Python进行数据分析和绘制图表的能力。1.使用Python读取一个CSV文件，提取其中的“年龄”和“收入”两列数据。2.对提取的年龄数据进行描述性统计分析，包括计算均值、中位数、标准差和方差。3.使用Python绘制年龄数据的直方图，展示年龄分布情况。4.对收入数据进行可视化处理，绘制箱线图，展示收入分布的五个数（最小值、第一四分位数、中位数、第三四分位数、最大值）。5.根据年龄和收入数据，绘制散点图，观察两者之间的关系。6.使用Python对年龄和收入数据进行相关性分析，计算皮尔逊相关系数。7.对年龄数据进行分组，分别计算不同年龄组内收入的中位数。8.使用Python绘制年龄和收入关系的散点图，并添加趋势线。9.对年龄数据进行分段，例如将年龄分为20岁以下、20-40岁、40-60岁和60岁以上四个年龄段，然后计算每个年龄段内收入的标准差。10.使用Python绘制年龄分段与收入标准差的关系图，观察不同年龄段收入波动情况。五、线性回归分析要求：考察学生对线性回归分析的理解和应用能力。1.使用Python对一组数据（自变量X和因变量Y）进行线性回归分析，建立回归模型。2.计算回归模型的斜率和截距，并解释其含义。3.使用Python绘制回归模型与原始数据的散点图，并展示回归线。4.计算回归模型的R平方值，并解释其意义。5.对回归模型进行假设检验，包括检验斜率和截距的显著性。6.使用Python对回归模型进行预测，预测新的数据点的因变量值。7.分析回归模型的残差，观察是否存在异方差性。8.使用Python对回归模型进行诊断，检查是否存在多重共线性问题。9.对回归模型进行优化，调整模型参数以提高预测精度。10.使用Python对优化后的回归模型进行验证，评估其预测性能。六、决策树与随机森林要求：考察学生对决策树和随机森林算法的理解和应用能力。1.使用Python对一组数据（特征和标签）进行决策树分类。2.解释决策树中的节点分裂规则，包括如何选择最优分割点。3.使用Python绘制决策树的结构图，展示决策过程。4.计算决策树的准确率，评估其分类性能。5.使用Python对同一组数据进行随机森林分类，并与决策树结果进行比较。6.解释随机森林算法中的随机性，包括特征选择和树构建过程中的随机性。7.使用Python调整随机森林参数，如树的数量和特征选择比例，观察对模型性能的影响。8.对随机森林模型进行过拟合和欠拟合的评估，并提出相应的解决方案。9.使用Python对优化后的随机森林模型进行验证，评估其分类性能。10.将决策树和随机森林算法应用于不同的数据集，比较和讨论两种算法的优缺点。本次试卷答案如下：一、Python编程基础1.答案：x=5解析：定义变量x并赋值为5，然后输出x的值。2.答案：len(name)解析：定义字符串变量name并赋值为“张三”，使用len()函数获取字符串的长度。3.答案：a+b解析：定义两个变量a和b，分别赋值为3和4，将a和b相加。4.答案：pi=3.14159解析：定义浮点数变量pi并赋值为3.14159，然后输出pi的值。5.答案：is_student解析：定义布尔变量is_student并赋值为True，然后输出is_student的值。6.答案：numbers[0]解析：定义列表变量numbers并包含整数1到5，使用索引访问列表中的第一个元素。7.答案：tuples[1]解析：定义元组变量tuples并包含字符串“hello”和整数42，使用索引访问元组中的第二个元素。8.答案：person['age']解析：定义字典变量person并包含键值对“name”：“张三”和“age”：25，使用键访问字典中的“age”值。9.答案：fun(10)解析：定义函数fun，其功能是输出参数的平方，调用该函数并传入参数10。10.答案：fun(10)解析：定义函数fun，其功能是判断参数是否为偶数，并返回相应的布尔值，调用该函数并传入参数10。二、数据预处理1.答案：numbers=[1,3,5,7,9]解析：删除列表numbers中的偶数元素，只保留奇数。2.答案：numbers=[2,4,6,8,10]解析：将列表numbers中的每个元素乘以2。3.答案：str(numbers)解析：将列表numbers中的元素转换为字符串类型。4.答案：normalized_numbers=[0.1,0.2,0.3,0.4,0.5,0.6,0.7,0.8,0.9,1.0]解析：将列表numbers中的元素进行归一化处理，使它们位于[0,1]区间内。5.答案：average=5.5解析：计算列表numbers中所有元素的平均值。6.答案：sorted(numbers)解析：将列表numbers中的元素进行排序。7.答案：numbers[::-1]解析：将列表numbers中的元素进行逆序排序。8.答案：max_value=10,min_value=1解析：计算列表numbers中的最大值和最小值。9.答案：counts={1:1,2:1,3:1,4:1,5:1,6:1,7:1,8:1,9:1,10:1}解析：统计列表numbers中每个元素出现的次数。10.答案：counts={1:1,2:1,3:1,4:1,5:1,6:1,7:1,8:1,9:1,10:1}解析：统计列表numbers中每个元素出现的次数。四、数据分析与可视化1.答案：data=pd.read_csv('data.csv')解析：使用pandas库读取CSV文件，并存储为DataFrame对象。2.答案：age_mean=data['年龄'].mean(),age_median=data['年龄'].median(),age_std=data['年龄'].std(),age_var=data['年龄'].var()解析：使用pandas库对年龄数据进行描述性统计分析，计算均值、中位数、标准差和方差。3.答案：data['年龄'].hist()解析：使用matplotlib库绘制年龄数据的直方图。4.答案：data['收入'].boxplot()解析：使用matplotlib库绘制收入数据的箱线图。5.答案：plt.scatter(data['年龄'],data['收入'])解析：使用matplotlib库绘制年龄和收入数据的散点图。6.答案：correlation=pearsonr(data['年龄'],data['收入'])解析：使用scipy库计算年龄和收入的相关性，返回相关系数。7.答案：median_by_age=data.groupby('年龄')['收入'].median()解析：使用pandas库按照年龄分组，计算每个年龄组内收入的中位数。8.答案：plt.scatter(data['年龄'],data['收入'],color='red')plt.pl