2025年大學(xué)統(tǒng)計(jì)學(xué)期末考試題庫(kù)——統(tǒng)計(jì)軟件應(yīng)用模擬試題及解析考試時(shí)間：______分鐘總分：______分姓名：______一、SPSS軟件操作與應(yīng)用要求：運(yùn)用SPSS軟件對(duì)給定數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，并解釋分析結(jié)果。1.已知某班級(jí)50名學(xué)生的數(shù)學(xué)成績(jī)和英語成績(jī)，請(qǐng)使用SPSS軟件進(jìn)行以下分析：（1）計(jì)算數(shù)學(xué)成績(jī)和英語成績(jī)的平均值、標(biāo)準(zhǔn)差；（2）繪制數(shù)學(xué)成績(jī)和英語成績(jī)的散點(diǎn)圖；（3）進(jìn)行數(shù)學(xué)成績(jī)和英語成績(jī)的相關(guān)性分析；（4）建立數(shù)學(xué)成績(jī)和英語成績(jī)的回歸模型，并預(yù)測(cè)當(dāng)英語成績(jī)?yōu)?0分時(shí)，數(shù)學(xué)成績(jī)的期望值。2.某公司對(duì)100名員工進(jìn)行滿意度調(diào)查，調(diào)查內(nèi)容包括工作環(huán)境、薪酬福利、同事關(guān)系等方面，請(qǐng)使用SPSS軟件進(jìn)行以下分析：（1）計(jì)算每個(gè)調(diào)查項(xiàng)目的平均得分；（2）進(jìn)行描述性統(tǒng)計(jì)分析，包括最大值、最小值、標(biāo)準(zhǔn)差等；（3）進(jìn)行KMO和Bartlett球形度檢驗(yàn)，判斷數(shù)據(jù)是否適合進(jìn)行因子分析；（4）進(jìn)行因子分析，提取公因子，并解釋每個(gè)公因子的含義；（5）根據(jù)公因子得分，將員工分為高滿意度、中等滿意度、低滿意度三個(gè)類別。二、R語言編程與應(yīng)用要求：運(yùn)用R語言進(jìn)行數(shù)據(jù)分析，并解釋分析結(jié)果。1.已知某城市10年的空氣質(zhì)量數(shù)據(jù)，包括PM2.5、PM10、SO2、NO2等指標(biāo)，請(qǐng)使用R語言進(jìn)行以下分析：（1）計(jì)算每年各指標(biāo)的均值、標(biāo)準(zhǔn)差；（2）繪制各指標(biāo)隨時(shí)間變化的折線圖；（3）進(jìn)行時(shí)間序列分析，包括自相關(guān)、偏自相關(guān)、單位根檢驗(yàn)等；（4）建立時(shí)間序列模型，如ARIMA模型，預(yù)測(cè)未來一年的空氣質(zhì)量；（5）根據(jù)預(yù)測(cè)結(jié)果，分析該城市未來一年的空氣質(zhì)量狀況。2.某電商平臺(tái)對(duì)1000名用戶的購(gòu)買行為進(jìn)行數(shù)據(jù)收集，包括用戶年齡、性別、購(gòu)買商品類別、購(gòu)買頻率等，請(qǐng)使用R語言進(jìn)行以下分析：（1）計(jì)算每個(gè)購(gòu)買商品類別的購(gòu)買頻率；（2）繪制用戶年齡與購(gòu)買頻率的散點(diǎn)圖；（3）進(jìn)行聚類分析，將用戶分為不同的購(gòu)買群體；（4）根據(jù)聚類結(jié)果，分析不同購(gòu)買群體的特征；（5）針對(duì)不同購(gòu)買群體，提出相應(yīng)的營(yíng)銷策略。四、Python數(shù)據(jù)分析與應(yīng)用要求：運(yùn)用Python進(jìn)行數(shù)據(jù)分析，并解釋分析結(jié)果。4.已知某電商平臺(tái)的銷售數(shù)據(jù)，包括商品ID、銷售數(shù)量、銷售額、日期等，請(qǐng)使用Python進(jìn)行以下分析：（1）計(jì)算每日的銷售總額和平均銷售額；（2）統(tǒng)計(jì)銷售數(shù)量最多的前10個(gè)商品；（3）根據(jù)銷售額對(duì)商品進(jìn)行分類，并計(jì)算每個(gè)分類的銷售占比；（4）繪制銷售額隨時(shí)間變化的折線圖；（5）分析銷售高峰期，并預(yù)測(cè)下個(gè)銷售高峰期的日期。五、數(shù)據(jù)可視化要求：使用合適的工具或軟件進(jìn)行數(shù)據(jù)可視化，并解釋可視化結(jié)果。5.某在線教育平臺(tái)收集了用戶的學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)，包括用戶ID、學(xué)習(xí)時(shí)長(zhǎng)、學(xué)習(xí)進(jìn)度、學(xué)習(xí)效果等，請(qǐng)使用以下工具或軟件進(jìn)行數(shù)據(jù)可視化：（1）使用matplotlib繪制用戶學(xué)習(xí)時(shí)長(zhǎng)的直方圖；（2）使用seaborn繪制學(xué)習(xí)效果與學(xué)習(xí)進(jìn)度的散點(diǎn)圖，并添加合適的回歸線；（3）使用Tableau或PowerBI創(chuàng)建一個(gè)用戶學(xué)習(xí)效果的儀表板，展示用戶學(xué)習(xí)效果的關(guān)鍵指標(biāo)；（4）解釋每個(gè)可視化圖表的意義，并分析可能存在的趨勢(shì)或問題。六、假設(shè)檢驗(yàn)與方差分析要求：運(yùn)用統(tǒng)計(jì)方法進(jìn)行假設(shè)檢驗(yàn)和方差分析，并解釋分析結(jié)果。6.某研究團(tuán)隊(duì)對(duì)兩種不同藥物的治療效果進(jìn)行了臨床試驗(yàn)，收集了30名患者的治療效果數(shù)據(jù)，包括治療效果評(píng)分（1-5分，5分為最佳效果），請(qǐng)使用以下統(tǒng)計(jì)方法進(jìn)行假設(shè)檢驗(yàn)和方差分析：（1）進(jìn)行單樣本t檢驗(yàn)，檢驗(yàn)治療效果評(píng)分是否顯著高于3分；（2）進(jìn)行雙因素方差分析，考慮藥物類型和性別對(duì)治療效果評(píng)分的影響；（3）解釋檢驗(yàn)結(jié)果，并討論可能的影響因素；（4）根據(jù)分析結(jié)果，提出可能的結(jié)論和建議。本次試卷答案如下：一、SPSS軟件操作與應(yīng)用1.（1）使用SPSS軟件的“描述統(tǒng)計(jì)”功能，對(duì)數(shù)學(xué)成績(jī)和英語成績(jī)進(jìn)行描述性統(tǒng)計(jì)分析，可以得到平均值和標(biāo)準(zhǔn)差。解析思路：打開SPSS軟件，導(dǎo)入數(shù)據(jù)，選擇“分析”菜單下的“描述統(tǒng)計(jì)”，然后選擇“描述”選項(xiàng)，將數(shù)學(xué)成績(jī)和英語成績(jī)分別拖入變量框中，點(diǎn)擊“確定”即可得到平均值和標(biāo)準(zhǔn)差。（2）使用SPSS軟件的“散點(diǎn)圖”功能，繪制數(shù)學(xué)成績(jī)和英語成績(jī)的散點(diǎn)圖。解析思路：在SPSS中，選擇“圖形”菜單下的“散點(diǎn)圖”，然后選擇“簡(jiǎn)單散點(diǎn)圖”，將數(shù)學(xué)成績(jī)和英語成績(jī)分別拖入X軸和Y軸，點(diǎn)擊“確定”即可繪制散點(diǎn)圖。（3）使用SPSS軟件的“相關(guān)系數(shù)”功能，進(jìn)行數(shù)學(xué)成績(jī)和英語成績(jī)的相關(guān)性分析。解析思路：選擇“分析”菜單下的“相關(guān)”，然后選擇“雙變量”，將數(shù)學(xué)成績(jī)和英語成績(jī)分別拖入相關(guān)系數(shù)框中，點(diǎn)擊“確定”即可得到相關(guān)系數(shù)。（4）使用SPSS軟件的“回歸”功能，建立數(shù)學(xué)成績(jī)和英語成績(jī)的回歸模型。解析思路：選擇“分析”菜單下的“回歸”，然后選擇“線性”，將英語成績(jī)作為因變量，數(shù)學(xué)成績(jī)作為自變量，點(diǎn)擊“確定”即可得到回歸模型。（5）根據(jù)回歸模型，預(yù)測(cè)當(dāng)英語成績(jī)?yōu)?0分時(shí)，數(shù)學(xué)成績(jī)的期望值。解析思路：將英語成績(jī)80分代入回歸方程，計(jì)算得到數(shù)學(xué)成績(jī)的期望值。2.（1）使用SPSS軟件的“描述統(tǒng)計(jì)”功能，計(jì)算每個(gè)調(diào)查項(xiàng)目的平均得分。解析思路：與第一題類似，選擇“描述統(tǒng)計(jì)”功能，將調(diào)查項(xiàng)目的得分分別拖入變量框中，點(diǎn)擊“確定”即可得到平均得分。（2）進(jìn)行描述性統(tǒng)計(jì)分析，包括最大值、最小值、標(biāo)準(zhǔn)差等。解析思路：與第一題類似，選擇“描述統(tǒng)計(jì)”功能，在“描述”選項(xiàng)中勾選所需的統(tǒng)計(jì)量，點(diǎn)擊“確定”即可得到統(tǒng)計(jì)量。（3）進(jìn)行KMO和Bartlett球形度檢驗(yàn)，判斷數(shù)據(jù)是否適合進(jìn)行因子分析。解析思路：選擇“分析”菜單下的“降維”，然后選擇“因子”，在“描述性統(tǒng)計(jì)”中勾選KMO和Bartlett球形度檢驗(yàn)，點(diǎn)擊“確定”即可得到檢驗(yàn)結(jié)果。（4）進(jìn)行因子分析，提取公因子，并解釋每個(gè)公因子的含義。解析思路：在“因子”分析中，選擇“提取”選項(xiàng)，設(shè)置提取方法為“主成分”，然后選擇“旋轉(zhuǎn)”方法，點(diǎn)擊“確定”即可得到因子分析結(jié)果。（5）根據(jù)公因子得分，將員工分為高滿意度、中等滿意度、低滿意度三個(gè)類別。解析思路：在“因子”分析結(jié)果中，根據(jù)公因子得分，設(shè)置閾值，將員工分為不同滿意度類別。二、R語言編程與應(yīng)用1.（1）計(jì)算每年各指標(biāo)的均值、標(biāo)準(zhǔn)差。解析思路：使用R語言的內(nèi)置函數(shù)mean()和sd()，對(duì)每年的數(shù)據(jù)分別進(jìn)行計(jì)算。（2）繪制各指標(biāo)隨時(shí)間變化的折線圖。解析思路：使用R語言的plot()函數(shù)，將年份作為X軸，各指標(biāo)作為Y軸，繪制折線圖。（3）進(jìn)行時(shí)間序列分析，包括自相關(guān)、偏自相關(guān)、單位根檢驗(yàn)等。解析思路：使用R語言的tseries包中的函數(shù)acf()、pacf()和adf.test()，分別進(jìn)行自相關(guān)、偏自相關(guān)和單位根檢驗(yàn)。（4）建立時(shí)間序列模型，如ARIMA模型，預(yù)測(cè)未來一年的空氣質(zhì)量。解析思路：使用R語言的forecast包中的auto.arima()函數(shù)，自動(dòng)選擇合適的ARIMA模型，并對(duì)未來一年的空氣質(zhì)量進(jìn)行預(yù)測(cè)。（5）根據(jù)預(yù)測(cè)結(jié)果，分析該城市未來一年的空氣質(zhì)量狀況。解析思路：根據(jù)預(yù)測(cè)結(jié)果，結(jié)合歷史數(shù)據(jù)和當(dāng)前趨勢(shì)，分析未來一年的空氣質(zhì)量狀況。2.（1）計(jì)算每個(gè)購(gòu)買商品類別的購(gòu)買頻率。解析思路：使用R語言的table()函數(shù)，對(duì)商品類別和購(gòu)買頻率進(jìn)行交叉表統(tǒng)計(jì)。（2）繪制用戶年齡與購(gòu)買頻率的散點(diǎn)圖。解析思路：使用R語言的plot()函數(shù)，將用戶年齡作為X軸，購(gòu)買頻率作為Y軸，繪制散點(diǎn)圖。（3）進(jìn)行聚類分析，將用戶分為不同的購(gòu)買群體。解析思路：使用R語言的cluster包中的kmeans()函數(shù)，進(jìn)行k均值聚類分析。（4）根據(jù)聚類結(jié)果，分析不同購(gòu)買群體的特征。解析思路：根據(jù)聚類結(jié)果，分析每個(gè)購(gòu)買群體的特征，如購(gòu)買頻率、購(gòu)買商品類別等。（5）針對(duì)不同購(gòu)買群體，提出相應(yīng)的營(yíng)銷策略。解析思路：根據(jù)購(gòu)買群體的特征，提出針對(duì)性的營(yíng)銷策略，如針對(duì)高頻購(gòu)買群體提供優(yōu)惠活動(dòng)等。三、Python數(shù)據(jù)分析與應(yīng)用4.（1）計(jì)算每日的銷售總額和平均銷售額。解析思路：使用Python的pandas庫(kù)，對(duì)銷售數(shù)據(jù)進(jìn)行分組，計(jì)算每組的總和和平均值。（2）統(tǒng)計(jì)銷售數(shù)量最多的前10個(gè)商品。解析思路：使用pandas的value_counts()函數(shù)，對(duì)商品進(jìn)行排序，取出前10個(gè)。（3）根據(jù)銷售額對(duì)商品進(jìn)行分類，并計(jì)算每個(gè)分類的銷售占比。解析思路：使用pandas的cut()函數(shù)，根據(jù)銷售額將商品分類，然后計(jì)算每類的銷售總額和占比。（4）繪制銷售額隨時(shí)間變化的折線圖。解析思路：使用matplotlib庫(kù)，將時(shí)間作為X軸，銷售額作為Y軸，繪制折線圖。（5）分析銷售高峰期，并預(yù)測(cè)下個(gè)銷售高峰期的日期。解析思路：根據(jù)歷史銷售數(shù)據(jù)，分析銷售高峰期，使用時(shí)間序列分析或機(jī)器學(xué)習(xí)模型預(yù)測(cè)下個(gè)銷售高峰期。四、數(shù)據(jù)可視化5.（1）使用matplotlib繪制用戶學(xué)習(xí)時(shí)長(zhǎng)的直方圖。解析思路：使用matplotlib的hist()函數(shù)，將學(xué)習(xí)時(shí)長(zhǎng)作為數(shù)據(jù)源，繪制直方圖。（2）使用seaborn繪制學(xué)習(xí)效果與學(xué)習(xí)進(jìn)度的散點(diǎn)圖，并添加合適的回歸線。解析思路：使用seaborn的regplot()函數(shù)，將學(xué)習(xí)效果作為Y軸，學(xué)習(xí)進(jìn)度作為X軸，繪制散點(diǎn)圖并添加回歸線。（3）使用Tableau或PowerBI創(chuàng)建一個(gè)用戶學(xué)習(xí)效果的儀表板，展示用戶學(xué)習(xí)效果的關(guān)鍵指標(biāo)。解析思路：使用Tableau或PowerBI的界面設(shè)計(jì)工具，將學(xué)習(xí)效果數(shù)據(jù)導(dǎo)入，創(chuàng)建儀表板，并設(shè)置關(guān)鍵指標(biāo)的可視化展示。（4）解釋每個(gè)可視化圖表的意義，并分析可能存在的趨勢(shì)或問題。解析思路：根據(jù)可視化圖表的展示，解釋圖表所反映的數(shù)據(jù)關(guān)系和趨勢(shì)，分析可能存在的問題或改進(jìn)點(diǎn)。五、假設(shè)檢驗(yàn)與方差分析6.（1）進(jìn)行單樣本t檢驗(yàn)，檢驗(yàn)治療效果評(píng)分是否顯著高于3分。解析思路：使用R語言的t.test()函數(shù)，設(shè)置單樣本t檢驗(yàn)，比較治療效果評(píng)分與3分的差異。（2