2025年統(tǒng)計學期末考試題庫：統(tǒng)計軟件應用案例分析題集

2025年統(tǒng)計學期末考試題庫：統(tǒng)計軟件應用案例分析題集考試時間：______分鐘總分：______分姓名：______一、Excel數(shù)據(jù)分析應用要求：運用Excel軟件進行數(shù)據(jù)分析，對給定數(shù)據(jù)集進行描述性統(tǒng)計、圖表制作、數(shù)據(jù)透視表、篩選和排序等操作，并完成相應的數(shù)據(jù)分析報告。1.已知某公司2019年1月至12月的月銷售額數(shù)據(jù)如下（單位：萬元）：|月份|銷售額||----|------||1月|120||2月|130||3月|140||4月|150||5月|160||6月|170||7月|180||8月|190||9月|200||10月|210||11月|220||12月|230|請完成以下任務：（1）計算2019年全年的月均銷售額；（2）繪制2019年月銷售額折線圖；（3）將銷售額按照升序排列，并輸出排序后的結(jié)果；（4）計算銷售額大于180萬元的月份數(shù)量；（5）根據(jù)銷售額數(shù)據(jù)，判斷2019年銷售額是否呈現(xiàn)增長趨勢。二、SPSS統(tǒng)計分析應用要求：運用SPSS軟件進行數(shù)據(jù)分析，對給定數(shù)據(jù)集進行描述性統(tǒng)計、t檢驗、方差分析等操作，并完成相應的數(shù)據(jù)分析報告。2.某班級50名學生的數(shù)學和英語成績數(shù)據(jù)如下（單位：分）：|學生編號|數(shù)學成績|英語成績||--------|--------|--------||1|80|90||2|85|85||3|90|80||4|75|85||5|88|90||6|82|85||7|80|90||8|85|85||9|90|80||10|75|85||...|...|...||45|80|90||46|85|85||47|90|80||48|75|85||49|88|90||50|82|85|請完成以下任務：（1）計算數(shù)學和英語成績的均值、標準差；（2）進行數(shù)學成績和英語成績的t檢驗，判斷兩者是否存在顯著差異；（3）進行數(shù)學成績的方差分析，分析不同組別（例如：男生、女生）的數(shù)學成績是否存在顯著差異；（4）根據(jù)數(shù)學成績，將學生分為三個等級（優(yōu)秀、良好、及格），并計算每個等級的人數(shù)；（5）分析數(shù)學成績與英語成績的相關(guān)性，并解釋其含義。四、R語言數(shù)據(jù)分析應用要求：運用R語言進行數(shù)據(jù)分析，對給定數(shù)據(jù)集進行描述性統(tǒng)計、假設檢驗、回歸分析等操作，并完成相應的數(shù)據(jù)分析報告。4.已知某城市連續(xù)五年的空氣質(zhì)量指數(shù)（AQI）數(shù)據(jù)如下：|年份|AQI||----|----||2016|100||2017|110||2018|90||2019|95||2020|85|請完成以下任務：（1）計算每年AQI的均值和標準差；（2）進行2016年至2020年AQI的線性趨勢檢驗；（3）建立AQI與年份的線性回歸模型，并預測2021年的AQI；（4）分析AQI與年份的相關(guān)性，并解釋其含義；（5）根據(jù)AQI數(shù)據(jù)，繪制2016年至2020年的折線圖。五、Python數(shù)據(jù)分析應用要求：運用Python進行數(shù)據(jù)分析，對給定數(shù)據(jù)集進行數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)可視化、聚類分析等操作，并完成相應的數(shù)據(jù)分析報告。5.某電商平臺用戶購買行為數(shù)據(jù)如下（部分數(shù)據(jù)）：|用戶ID|商品ID|購買時間|花費（元）||------|------|--------|----------||1|101|2021-01-01|100||2|102|2021-01-02|150||3|101|2021-01-03|120||4|103|2021-01-04|200||5|104|2021-01-05|180||...|...|...|...|請完成以下任務：（1）計算每個用戶的平均花費；（2）繪制用戶購買時間的直方圖；（3）使用K-means聚類算法將用戶分為三個類別，并解釋每個類別的特點；（4）分析用戶購買行為，找出最常購買的商品ID；（5）根據(jù)購買行為數(shù)據(jù)，繪制用戶花費與購買時間的散點圖。六、SAS統(tǒng)計分析應用要求：運用SAS進行數(shù)據(jù)分析，對給定數(shù)據(jù)集進行描述性統(tǒng)計、假設檢驗、方差分析等操作，并完成相應的數(shù)據(jù)分析報告。6.某研究機構(gòu)收集了100名成年人的身高和體重數(shù)據(jù)如下：|身高（cm）|體重（kg）||----------|----------||160|50||170|60||175|65||180|70||185|75||...|...||190|80||195|85||200|90||205|95|請完成以下任務：（1）計算身高和體重的均值和標準差；（2）進行身高與體重之間的相關(guān)性分析；（3）進行身高與體重之間的線性回歸分析；（4）進行身高與體重之間的方差分析，分析不同性別或年齡段的身高和體重是否存在顯著差異；（5）根據(jù)身高和體重數(shù)據(jù)，繪制身高與體重的散點圖。本次試卷答案如下：一、Excel數(shù)據(jù)分析應用1.計算全年月均銷售額：-解析：將全年銷售額相加得到總銷售額，然后除以12（月份數(shù)量）得到月均銷售額。-答案：月均銷售額=(120+130+140+150+160+170+180+190+200+210+220+230)/12=189.17萬元2.繪制月銷售額折線圖：-解析：在Excel中，選擇數(shù)據(jù)區(qū)域，插入折線圖，設置圖表標題和坐標軸標簽。-答案：完成折線圖的繪制。3.銷售額大于180萬元的月份數(shù)量：-解析：在Excel中，使用篩選功能篩選出銷售額大于180萬元的月份，計數(shù)篩選結(jié)果的數(shù)量。-答案：數(shù)量為5個月。4.判斷2019年銷售額是否呈現(xiàn)增長趨勢：-解析：觀察銷售額數(shù)據(jù)，比較連續(xù)月份的銷售額變化。-答案：根據(jù)數(shù)據(jù)觀察，2019年銷售額呈現(xiàn)增長趨勢。二、SPSS統(tǒng)計分析應用1.計算數(shù)學和英語成績的均值和標準差：-解析：在SPSS中，導入數(shù)據(jù)，使用描述性統(tǒng)計功能計算均值和標準差。-答案：數(shù)學成績均值=82.6，標準差=7.58；英語成績均值=86.6，標準差=6.42。2.進行數(shù)學成績和英語成績的t檢驗：-解析：在SPSS中，導入數(shù)據(jù)，使用t檢驗功能進行獨立樣本t檢驗。-答案：t值為2.12，p值為0.039，表明數(shù)學成績和英語成績存在顯著差異。3.進行數(shù)學成績的方差分析：-解析：在SPSS中，導入數(shù)據(jù)，使用方差分析功能進行單因素方差分析。-答案：F值為3.12，p值為0.048，表明不同組別的數(shù)學成績存在顯著差異。4.將學生分為三個等級的人數(shù)：-解析：在SPSS中，根據(jù)數(shù)學成績創(chuàng)建分組變量，使用頻率分布功能計算每個等級的人數(shù)。-答案：優(yōu)秀（數(shù)學成績≥90）人數(shù)=10；良好（80≤數(shù)學成績＜90）人數(shù)=20；及格（數(shù)學成績＜80）人數(shù)=20。5.分析數(shù)學成績與英語成績的相關(guān)性：-解析：在SPSS中，導入數(shù)據(jù)，使用相關(guān)分析功能計算數(shù)學成績與英語成績的相關(guān)系數(shù)。-答案：相關(guān)系數(shù)為0.68，表明數(shù)學成績與英語成績之間存在正相關(guān)關(guān)系。三、R語言數(shù)據(jù)分析應用1.計算每年AQI的均值和標準差：-解析：在R中，使用mean()和sd()函數(shù)計算均值和標準差。-答案：均值=98.6，標準差=9.23。2.進行AQI的線性趨勢檢驗：-解析：在R中，使用lm()函數(shù)建立線性回歸模型，并使用summary()函數(shù)獲取線性趨勢檢驗結(jié)果。-答案：F值=2.95，p值=0.053，表明存在線性趨勢。3.建立AQI與年份的線性回歸模型，并預測2021年的AQI：-解析：在R中，使用lm()函數(shù)建立線性回歸模型，并使用predict()函數(shù)預測2021年的AQI。-答案：預測的2021年AQI=82.8。4.分析AQI與年份的相關(guān)性：-解析：在R中，使用cor()函數(shù)計算AQI與年份的相關(guān)系數(shù)。-答案：相關(guān)系數(shù)為-0.81，表明AQI與年份之間存在負相關(guān)關(guān)系。5.繪制2016年至2020年的折線圖：-解析：在R中，使用plot()函數(shù)繪制折線圖，設置x軸和y軸標簽。-答案：完成折線圖的繪制。四、Python數(shù)據(jù)分析應用1.計算每個用戶的平均花費：-解析：在Python中，使用pandas庫讀取數(shù)據(jù)，使用groupby()函數(shù)按用戶ID分組，使用mean()函數(shù)計算平均花費。-答案：每個用戶的平均花費。2.繪制用戶購買時間的直方圖：-解析：在Python中，使用matplotlib庫讀取數(shù)據(jù)，使用hist()函數(shù)繪制直方圖，設置x軸和y軸標簽。-答案：完成直方圖的繪制。3.使用K-means聚類算法將用戶分為三個類別：-解析：在Python中，使用scikit-learn庫的KMeans類進行聚類分析。-答案：用戶分為三個類別。4.分析用戶購買行為，找出最常購買的商品ID：-解析：在Python中，使用pandas庫讀取數(shù)據(jù)，使用value_counts()函數(shù)統(tǒng)計商品ID的購買頻率。-答案：最常購買的商品ID。5.繪制用戶花費與購買時間的散點圖：-解析：在Python中，使用matplotlib庫讀取數(shù)據(jù)，使用scatter()函數(shù)繪制散點圖，設置x軸和y軸標簽。-答案：完成散點圖的繪制。五、SAS統(tǒng)計分析應用1.計算身高和體重的均值和標準差：-解析：在SAS中，使用procmeans語句計算均值和標準差。-答案：身高均值=175.0，標準差=5.0；體重均值=70.0，標準差=8.0。2.進行身高與體重之間的相關(guān)性分析：-解析：在SAS中，使用proccor語句進行相關(guān)性分析。-答案：相關(guān)系數(shù)為0.85。3.