2025年统计学专业期末考试题库-统计软件应用与销售预测试题

2025年统计学专业期末考试题库——统计软件应用与销售预测试题考试时间：______分钟总分：______分姓名：______一、统计软件应用要求：运用SPSS软件进行数据分析，包括数据录入、描述性统计、交叉分析、相关分析等。1.将以下数据录入SPSS软件，并计算各变量的均值、标准差、最小值、最大值。数据：姓名年龄收入张三255000李四306000王五285500赵六224800孙七3572002.检验年龄与收入之间是否存在显著的相关关系，假设显著性水平为0.05。3.对收入进行正态性检验，判断数据是否符合正态分布。4.对年龄进行分组，分为三个组：25岁以下、25-35岁、35岁以上，然后对每组进行收入描述性统计分析。5.根据以下数据，绘制散点图，并判断两个变量之间是否存在线性关系。数据：XY122436485106.计算年龄与收入之间的相关系数，并判断其显著性。7.对年龄进行交叉分析，检验不同年龄段收入的中位数是否存在显著差异。8.对年龄进行交叉分析，检验不同年龄段收入的标准差是否存在显著差异。9.根据以下数据，绘制直方图，并判断数据是否符合正态分布。数据：1234567891010.对年龄进行交叉分析，检验不同年龄段收入的比例是否存在显著差异。二、销售预测要求：运用Excel软件进行销售预测，包括时间序列分析、回归分析等。1.根据以下数据，使用移动平均法进行销售预测，预测下一个月的销售量。数据：月份销售量1100211031204130514061502.根据以下数据，使用指数平滑法进行销售预测，预测下一个月的销售量。数据：月份销售量1100211031204130514061503.根据以下数据，使用线性回归模型进行销售预测，预测下一个月的销售量。数据：月份销售量1100211031204130514061504.根据以下数据，使用时间序列分析进行销售预测，预测下一个月的销售量。数据：月份销售量1100211031204130514061505.根据以下数据，使用ARIMA模型进行销售预测，预测下一个月的销售量。数据：月份销售量1100211031204130514061506.根据以下数据，使用神经网络模型进行销售预测，预测下一个月的销售量。数据：月份销售量1100211031204130514061507.根据以下数据，使用支持向量机（SVM）模型进行销售预测，预测下一个月的销售量。数据：月份销售量1100211031204130514061508.根据以下数据，使用决策树模型进行销售预测，预测下一个月的销售量。数据：月份销售量1100211031204130514061509.根据以下数据，使用随机森林模型进行销售预测，预测下一个月的销售量。数据：月份销售量11002110312041305140615010.根据以下数据，使用K-最近邻（KNN）模型进行销售预测，预测下一个月的销售量。数据：月份销售量110021103120413051406150四、假设检验要求：运用SPSS软件进行假设检验，包括t检验、方差分析等。1.对以下数据集进行独立样本t检验，检验两个独立样本的均值是否存在显著差异。数据集A：姓名年龄张三25李四30王五28赵六22数据集B：姓名年龄孙七35周八40吴九38郑十372.对以下数据集进行配对样本t检验，检验同一组数据在两个不同时间点的均值是否存在显著差异。数据集：姓名时间1年龄时间2年龄张三2530李四3035王五2833赵六22243.对以下数据集进行单因素方差分析（ANOVA），检验三个独立样本的均值是否存在显著差异。数据集A：姓名年龄张三25李四30王五28数据集B：姓名年龄孙七35周八40吴九38数据集C：姓名年龄郑十37王十一36赵十二394.对以下数据集进行卡方检验，检验两个分类变量之间是否存在显著关联。数据集：性别职业男工程师男程序员女设计师女销售员5.对以下数据集进行非参数检验（如曼-惠特尼U检验），检验两个独立样本的中位数是否存在显著差异。数据集A：姓名年龄张三25李四30王五28数据集B：姓名年龄孙七35周八40吴九38六、时间序列分析要求：运用Excel软件进行时间序列分析，包括趋势分析、季节性分析等。1.对以下时间序列数据进行趋势分析，绘制趋势图，并计算趋势线方程。数据：年份销售额2010100020111100201212002013130020141400201515002.对以下时间序列数据进行季节性分析，计算季节指数，并分析数据是否存在季节性。数据：月份销售额1200221031904230525062407220821091901020011210122303.对以下时间序列数据进行自回归分析（AR），确定模型阶数，并预测下一个月的销售量。数据：月份销售量1100211031204130514061507160817091801019011200122104.对以下时间序列数据进行移动平均法分析，计算移动平均数，并预测下一个月的销售量。数据：月份销售量1100211031204130514061507160817091801019011200122105.对以下时间序列数据进行指数平滑法分析，计算平滑系数，并预测下一个月的销售量。数据：月份销售量110021103120413051406150716081709180101901120012210本次试卷答案如下：一、统计软件应用1.解析：在SPSS软件中，首先创建一个数据视图，然后输入数据。计算均值、标准差、最小值、最大值可以使用SPSS的描述性统计功能。2.解析：使用SPSS的皮尔逊相关系数检验（PearsonCorrelationCoefficientTest）来检验年龄与收入之间的相关关系。3.解析：使用SPSS的正态性检验（如Shapiro-Wilk检验）来检验收入数据是否符合正态分布。4.解析：在SPSS中，根据年龄对数据进行分组，然后对每个分组使用描述性统计功能来计算均值、标准差等。5.解析：在SPSS中，创建散点图，并输入X和Y的值。观察散点图，判断是否存在线性关系。6.解析：使用SPSS的相关系数检验（CorrelationCoefficientTest）来计算年龄与收入之间的相关系数，并判断其显著性。7.解析：在SPSS中，使用交叉表（Crosstabs）功能来检验不同年龄段收入的中位数是否存在显著差异。8.解析：在SPSS中，使用交叉表（Crosstabs）功能来检验不同年龄段收入的标准差是否存在显著差异。9.解析：在SPSS中，使用直方图（Histogram）功能来绘制直方图，并观察数据是否符合正态分布。10.解析：在SPSS中，使用交叉表（Crosstabs）功能来检验不同年龄段收入的比例是否存在显著差异。二、销售预测1.解析：在Excel中，使用移动平均法（MovingAverage）公式来计算预测值。2.解析：在Excel中，使用指数平滑法（ExponentialSmoothing）公式来计算预测值。3.解析：在Excel中，使用线性回归分析（LinearRegressionAnalysis）功能来建立模型，并预测下一个月的销售量。4.解析：在Excel中，使用时间序列分析（TimeSeriesAnalysis）功能来分析数据，并预测下一个月的销售量。5.解析：在Excel中，使用ARIMA模型（AutoregressiveIntegratedMovingAverage）来分析数据，并预测下一个月的销售量。6.解析：在Excel中，使用神经网络（NeuralNetwork）分析工具来建立模型，并预测下一个月的销售量。7.解析：在Excel中，使用支持向量机（SupportVectorMachine,SVM）分析工具来建立模型，并预测下一个月的销售量。8.解析：在Excel中，使用决策树（DecisionTree）分析工具来建立模型，并预测下一个月的销售量。9.解析：在Excel中，使用随机森林（RandomForest）分析工具来建立模型，并预测下一个月的销售量。10.解析：在Excel中，使用K-最近邻（K-NearestNeighbors,KNN）分析工具来建立模型，并预测下一个月的销售量。三、假设检验1.解析：在SPSS中，使用独立样本t检验（IndependentSamplesTTest）来比较数据集A和B的均值差异。2.解析：在SPSS中，使用配对样本t检验（PairedSamplesTTest）来比较同一组数据在不同时间点的均值差异。3.解析：在SPSS中，使用单因素方差分析（One-wayANOVA）来比较数据集A、B和C的均值差异。4.解析：在SPSS中，使用卡方检验（Chi-SquareTest）来分析两个分类变量之间的关联性。5.解析：在SPSS中，使用非参数检验（如Mann-WhitneyUTest）来比较两个独立样本的中位数差异。四、时间序列分析1.解析：在Excel中，使用趋势线（Trendline）功能来分析数据，并计算趋势线方程。