2025年統計學期末考試題庫：統計軟件應用案例分析考試時間：______分鐘總分：______分姓名：______一、Excel數據處理與分析要求：運用Excel軟件進行數據處理和分析，完成以下任務。1.在Excel中創建一個包含以下數據的表格：-學號-姓名-性別-年齡-成績2.將上述表格中的成績列進行排序，從高到低排列。3.在表格中添加一個名為“性別比例”的列，計算男女生人數比例。4.使用條件格式功能，將成績低于60分的單元格設置為紅色。5.使用篩選功能，篩選出年齡在20歲以上的學生。6.使用圖表功能，繪制一個成績分布圖，展示不同成績段的學生人數。7.使用數據透視表功能，分析不同性別、年齡和成績之間的關系。8.將表格中的數據導出為CSV格式。9.使用Excel的公式功能，計算以下數據：-所有學生的平均成績-成績最高的學生姓名-成績最低的學生姓名10.使用Excel的函數功能，計算以下數據：-學號列的最大值-性別列的計數-年齡列的平均值二、SPSS統計分析要求：運用SPSS軟件進行統計分析，完成以下任務。1.在SPSS中創建一個包含以下數據的變量：-學號-姓名-性別-年齡-成績2.將性別變量進行編碼，男性為1，女性為2。3.使用頻率分析功能，分析性別變量的分布情況。4.使用描述性統計功能，計算年齡和成績的均值、標準差、最小值、最大值等。5.使用卡方檢驗功能，分析性別與成績之間的關系。6.使用獨立樣本t檢驗功能，比較不同性別學生的平均成績。7.使用方差分析功能，分析年齡與成績之間的關系。8.使用相關分析功能，分析年齡與成績之間的相關系數。9.使用回歸分析功能，建立年齡對成績的預測模型。10.使用聚類分析功能，將學生分為不同的群體。四、SAS編程與數據管理要求：運用SAS編程語言進行數據管理和分析，完成以下任務。1.編寫SAS程序，創建一個包含以下數據的SAS數據集：-學號-姓名-性別（M/F）-年齡-成績2.使用SAS數據步，對上述數據集進行排序，首先按成績降序排列，然后在成績相同的情況下按學號升序排列。3.使用SAS的IF語句，篩選出年齡大于20歲的學生。4.使用SAS的CASE語句，根據性別變量創建一個新變量，如果性別為'M'，則輸出'Male'，如果性別為'F'，則輸出'Female'。5.使用SAS的PROCPRINT過程，打印出排序后的數據集。6.使用SAS的PROCMEANS過程，計算年齡和成績的描述性統計量。7.使用SAS的PROCFREQ過程，分析性別變量的頻率分布。8.使用SAS的PROCREG過程，建立年齡對成績的線性回歸模型。9.使用SAS的PROCSORT過程，對數據集按照成績進行排序。10.使用SAS的PROCEXPORT過程，將數據集導出為CSV格式。五、R語言數據分析要求：運用R語言進行數據分析，完成以下任務。1.在R中創建一個數據框，包含以下數據：-學號-姓名-性別（1表示男，2表示女）-年齡-成績2.使用R的sort函數，按成績降序排列數據框。3.使用R的條件語句，篩選出年齡大于20歲的學生。4.使用R的table函數，分析性別變量的頻率分布。5.使用R的mean和sd函數，計算年齡和成績的均值和標準差。6.使用R的lm函數，建立年齡對成績的線性回歸模型。7.使用R的ggplot2包，繪制一個散點圖，展示年齡與成績的關系。8.使用R的summary函數，查看線性回歸模型的摘要信息。9.使用R的predict函數，預測年齡為25歲的學生的成績。10.使用R的write.csv函數，將數據框導出為CSV格式。六、Python數據分析要求：運用Python進行數據分析，完成以下任務。1.在Python中創建一個包含以下數據的列表，代表學生的信息：-學號-姓名-性別（'M'表示男，'F'表示女）-年齡-成績2.使用Python的排序功能，按成績降序排列學生信息列表。3.使用Python的條件語句，篩選出年齡大于20歲的學生信息。4.使用Python的字典，創建一個性別分布的統計字典。5.使用Python的統計函數，計算年齡和成績的均值和標準差。6.使用Python的matplotlib庫，繪制一個散點圖，展示年齡與成績的關系。7.使用Python的numpy庫，建立年齡對成績的線性回歸模型。8.使用Python的pandas庫，將學生信息轉換為DataFrame格式。9.使用Python的pandas庫，將數據框導出為CSV格式。10.使用Python的pandas庫，計算年齡和成績的相關系數。本次試卷答案如下：一、Excel數據處理與分析1.在Excel中創建一個包含以下數據的表格：-學號-姓名-性別-年齡-成績2.將上述表格中的成績列進行排序，從高到低排列。3.在表格中添加一個名為“性別比例”的列，計算男女生人數比例。4.使用條件格式功能，將成績低于60分的單元格設置為紅色。5.使用篩選功能，篩選出年齡在20歲以上的學生。6.使用圖表功能，繪制一個成績分布圖，展示不同成績段的學生人數。7.使用數據透視表功能，分析不同性別、年齡和成績之間的關系。8.將表格中的數據導出為CSV格式。9.使用Excel的公式功能，計算以下數據：-所有學生的平均成績-成績最高的學生姓名-成績最低的學生姓名10.使用Excel的函數功能，計算以下數據：-學號列的最大值-性別列的計數-年齡列的平均值解析思路：1.在Excel中輸入數據，創建表格。2.使用排序功能，選擇成績列，按降序排列。3.在表格中添加新列，使用COUNTIF函數計算男女生人數，然后使用公式計算比例。4.選擇成績低于60分的單元格，應用條件格式，選擇紅色填充。5.在數據透視表中選擇年齡字段，設置篩選條件為大于20歲。6.使用圖表向導創建成績分布圖，選擇合適的圖表類型，如柱形圖或餅圖。7.在數據透視表中添加性別、年齡和成績字段，進行交叉分析。8.使用“另存為”功能，選擇CSV格式保存數據。9.使用AVERAGE函數計算平均成績，使用MAX和MIN函數查找最高和最低成績的學生姓名。10.使用MAX函數計算學號的最大值，使用COUNT函數計算性別列的計數，使用AVERAGE函數計算年齡列的平均值。二、SPSS統計分析1.在SPSS中創建一個包含以下數據的變量：-學號-姓名-性別-年齡-成績2.將性別變量進行編碼，男性為1，女性為2。3.使用頻率分析功能，分析性別變量的分布情況。4.使用描述性統計功能，計算年齡和成績的均值、標準差、最小值、最大值等。5.使用卡方檢驗功能，分析性別與成績之間的關系。6.使用獨立樣本t檢驗功能，比較不同性別學生的平均成績。7.使用方差分析功能，分析年齡與成績之間的關系。8.使用相關分析功能，分析年齡與成績之間的相關系數。9.使用回歸分析功能，建立年齡對成績的預測模型。10.使用聚類分析功能，將學生分為不同的群體。解析思路：1.在SPSS中輸入數據，創建變量。2.將性別變量設置為名義變量，并使用RECODE3命令將其編碼為1和2。3.使用FREQUENCY過程分析性別變量的分布。4.使用DESCRIPTIVES過程計算年齡和成績的描述性統計量。5.使用CROSSTABS過程進行卡方檢驗，分析性別與成績的關系。6.使用INDEPENDENT-SAMPLEST-TEST過程進行獨立樣本t檢驗，比較不同性別學生的平均成績。7.使用ONE-WAYANOVA過程進行方差分析，分析年齡與成績的關系。8.使用CORRELATION過程進行相關分析，計算年齡與成績的相關系數。9.使用REGRESSION過程建立年齡對成績的預測模型。10.使用CLUSTER過程進行聚類分析，將學生分為不同的群體。三、SAS編程與數據管理1.編寫SAS程序，創建一個包含以下數據的SAS數據集：-學號-姓名-性別（M/F）-年齡-成績2.使用SAS數據步，對上述數據集進行排序，首先按成績降序排列，然后在成績相同的情況下按學號升序排列。3.使用SAS的IF語句，篩選出年齡大于20歲的學生。4.使用SAS的CASE語句，根據性別變量創建一個新變量，如果性別為'M'，則輸出'Male'，如果性別為'F'，則輸出'Female'。5.使用PROCPRINT過程，打印出排序后的數據集。6.使用PROCMEANS過程，計算年齡和成績的描述性統計量。7.使用PROCFREQ過程，分析性別變量的頻率分布。8.使用PROCREG過程，建立年齡對成績的線性回歸模型。9.使用PROCSORT過程，對數據集按照成績進行排序。10.使用PROCEXPORT過程，將數據集導出為CSV格式。解析思路：1.使用SAS數據步（DATAstep）創建數據集，輸入數據。2.使用SORT語句對數據集進行排序，首先按成績降序，然后按學號升序。3.使用IF語句篩選出年齡大于20歲的記錄。4.使用CASE語句創建新變量，根據性別賦值'Male'或'Female'。5.使用PROCPRINT過程打印排序后的數據集。6.使用PROCMEANS過程計算年齡和成績的描述性統計量。7.使用PROCFREQ過程分析性別變量的頻率分布。8.使用PROCREG過程建立年齡對成績的線性回歸模型。9.使用PROCSORT過程對數據集按照成績進行排序。10.使用PROCEXPORT過程將數據集導出為CSV格式。四、R語言數據分析1.在R中創建一個數據框，包含以下數據：-學號-姓名-性別（1表示男，2表示女）-年齡-成績2.使用R的sort函數，按成績降序排列數據框。3.使用R的條件語句，篩選出年齡大于20歲的學生。4.使用R的table函數，分析性別變量的頻率分布。5.使用R的mean和sd函數，計算年齡和成績的均值和標準差。6.使用R的lm函數，建立年齡對成績的線性回歸模型。7.使用R的ggplot2包，繪制一個散點圖，展示年齡與成績的關系。8.使用R的summary函數，查看線性回歸模型的摘要信息。9.使用R的predict函數，預測年齡為25歲的學生的成績。10.使用R的write.csv函數，將數據框導出為CSV格式。解析思路：1.使用R的data.frame函數創建數據框，輸入數據。2.使用sort函數對數據框按成績列進行降序排序。3.使用ifelse函數或subset函數篩選出年齡大于20歲的學生。4.使用table函數計算性別變量的頻率分布。5.使用mean和sd函數計算年齡和成績的均值和標準差。6.使用lm函數擬合年齡與成績之間的線性回歸模型。7.使用ggplot2包繪制散點圖，展示年齡與成績的關系。8.使用summary函數查看線性回歸模型的摘要信息，包括系數、R平方等。9.使用predict函數預測特定年齡（如25歲）學生的成績。10.使用write.csv函數將數據框導出為CSV格式。五、Python數據分析1.在Python中創建一個包含以下數據的列表，代表學生的信息：-學號-姓名-性別（'M'表示男，'F'表示女）-年齡-成績2.使用Python的排序功能，按成績降序排列學生信息列表。3.使用Python的條件語句，篩選出年齡大于20歲的學生信息。4.使用Python的字典，創建一個性別分布的統計字典。5.使用Python的統計函數，計算年齡和成績的均值和標準差。6.使用Python的matplotlib庫，繪制一個散點圖，展示年齡與成績的關系。7.使用Python的numpy庫，建立年齡對成績的線性回歸模型。8.使用Python的pandas庫，將學生信息轉換為DataFrame格式。9.使用Python的pandas庫，將數據框導出為CSV格式。10.使用Python的pandas庫，計算年齡和成績的相關系數。解析思路：1.使用Python列表創建學生信息列表，包含學號、姓名、性別、年齡和成績。2.使用sorted函數對列表按成績降序排列。3.使用列表推導式或filter函數篩選出年齡大于20歲的學生信息。4.使用字典統計性別分布，鍵為性別，值為對應性別的人數。5.使用內置的sum和len函數計算年齡和成績的均值和標準差。6.使用matplotlib庫繪制散點圖，展示年齡與成績的關系。7.使用numpy庫的polyfit函數建立年齡對成績的線性回歸模型。8.使用pandas庫的DataFrame功能將學生信息轉換為DataFrame格式。9.使用pandas庫的to_csv函數將數據框導出為CSV格式。10.使用pandas庫的corr函數計算年齡和成績的相關系數。六、Python數據分析1.在Python中創建一個包含以下數據的列表，代表學生的信息：-學號-姓名-性別（'M'表示男，'F'表示女）-年齡-成績2.使用Python的排序功能，