2025年統計學專業期末考試：統計軟件應用與多變量分析試題考試時間：______分鐘總分：______分姓名：______一、SPSS數據錄入與分析要求：請根據給出的數據，使用SPSS軟件進行數據錄入和分析，完成以下任務。1.將以下數據錄入SPSS數據庫：姓名性別年齡月收入工作經驗張三男2880005李四女32120008王五男451500012趙六女401800015孫七男22600022.求出各變量均值、標準差和方差。3.對年齡與月收入進行相關性分析。4.將性別、工作經驗與月收入進行多元回歸分析。5.繪制月收入的直方圖和年齡與月收入的雙變量散點圖。6.根據結果，對性別、工作經驗對月收入的影響進行解釋。二、Eviews軟件建模與預測要求：請根據以下數據，使用Eviews軟件進行建模和預測，完成以下任務。1.將以下數據錄入Eviews數據庫：年份實際GDP2010300002011320002012350002013380002014400002015420002.使用ARIMA模型對實際GDP進行預測，預測2016年的GDP。3.計算預測值的均方誤差（MSE）。4.將預測值與實際值繪制在同一坐標系中，比較預測效果。5.根據預測結果，分析影響我國GDP增長的主要因素。6.對ARIMA模型的應用和優缺點進行總結。四、SAS編程與數據整理要求：請使用SAS編程語言，對以下數據集進行整理和分析。數據集描述：變量1：ID（唯一標識符）變量2：Name（姓名）變量3：Age（年齡）變量4：Salary（工資）變量5：Department（部門）數據集內容（部分）：IDNameAgeSalaryDepartment1張三288000IT2李四3212000HR3王五4515000IT4趙六4018000Finance5孫七226000Marketing1.編寫SAS代碼，創建上述數據集。2.編寫SAS代碼，篩選出年齡大于35歲的員工。3.編寫SAS代碼，對工資進行分組，并計算每個組內的平均工資。4.編寫SAS代碼，將部門名稱轉換為小寫。5.編寫SAS代碼，輸出員工ID、姓名和工資，并按工資降序排列。6.編寫SAS代碼，刪除工資為NULL的記錄。五、R語言數據可視化要求：請使用R語言，對以下數據進行可視化分析。數據集描述：變量1：Country（國家）變量2：GDP（國內生產總值）變量3：Population（人口數量）變量4：LifeExpectancy（預期壽命）數據集內容（部分）：CountryGDPPopulationLifeExpectancyUSA2032979China10144175India9133669Brazil9210741.編寫R代碼，繪制GDP與人口數量的散點圖。2.編寫R代碼，為散點圖添加數據標簽。3.編寫R代碼，繪制GDP與預期壽命的折線圖。4.編寫R代碼，創建GDP、人口數量和預期壽命的柱狀圖。5.編寫R代碼，將散點圖、折線圖和柱狀圖組合在同一幅圖中。6.編寫R代碼，對圖表進行美化，包括調整字體、顏色和標題。六、Python數據分析與報告要求：請使用Python進行數據分析，并生成一份報告。數據集描述：變量1：Date（日期）變量2：Open（開盤價）變量3：High（最高價）變量4：Low（最低價）變量5：Close（收盤價）數據集內容（部分）：DateOpenHighLowClose2021-01-01100110901052021-01-021051151001102021-01-031101201051152021-01-041151251101202021-01-051201301151251.編寫Python代碼，計算每天的價格波動范圍（High-Low）。2.編寫Python代碼，找出價格波動范圍最大的那一天，并輸出相關信息。3.編寫Python代碼，計算5天的平均收盤價。4.編寫Python代碼，繪制5天的價格波動范圍直方圖。5.編寫Python代碼，生成一份簡單的報告，包括日期、開盤價、收盤價和波動范圍。6.編寫Python代碼，將報告保存為HTML文件。本次試卷答案如下：一、SPSS數據錄入與分析1.將以下數據錄入SPSS數據庫：姓名性別年齡月收入工作經驗張三男2880005李四女32120008王五男451500012趙六女401800015孫七男2260002解析思路：打開SPSS軟件，創建新的數據集，輸入上述數據。2.求出各變量均值、標準差和方差。解析思路：在SPSS中，選擇“描述統計”下的“描述”，選擇需要計算的變量，點擊“選項”按鈕，勾選均值、標準差和方差，然后點擊“繼續”和“確定”。3.對年齡與月收入進行相關性分析。解析思路：在SPSS中，選擇“相關”下的“雙變量”，選擇年齡和月收入作為變量，點擊“確定”。4.將性別、工作經驗與月收入進行多元回歸分析。解析思路：在SPSS中，選擇“回歸”下的“線性”，選擇月收入作為因變量，性別和工作經驗作為自變量，點擊“確定”。5.繪制月收入的直方圖和年齡與月收入的雙變量散點圖。解析思路：在SPSS中，選擇“圖形”下的“散點圖”，選擇“簡單散點圖”，選擇年齡和月收入作為X和Y軸，點擊“繼續”和“確定”；對于直方圖，選擇“圖形”下的“直方圖”，選擇月收入作為變量，點擊“繼續”和“確定”。6.根據結果，對性別、工作經驗對月收入的影響進行解釋。解析思路：根據多元回歸分析的結果，查看性別和工作經驗的回歸系數和顯著性水平，解釋它們對月收入的影響。二、Eviews軟件建模與預測1.將以下數據錄入Eviews數據庫：年份實際GDP201030000201132000201235000201338000201440000201542000解析思路：打開Eviews軟件，創建新的工作文件，輸入上述數據。2.使用ARIMA模型對實際GDP進行預測，預測2016年的GDP。解析思路：在Eviews中，選擇“時間序列”下的“ARIMA模型”，輸入時間序列數據，選擇合適的ARIMA模型參數，點擊“估計”，然后進行預測。3.計算預測值的均方誤差（MSE）。解析思路：在Eviews中，選擇“時間序列”下的“預測”，輸入預測值和實際值，計算MSE。4.將預測值與實際值繪制在同一坐標系中，比較預測效果。解析思路：在Eviews中，選擇“圖形”下的“散點圖”，輸入預測值和實際值，繪制散點圖。5.根據預測結果，分析影響我國GDP增長的主要因素。解析思路：根據預測結果和模型分析，結合經濟背景，分析影響GDP增長的主要因素。6.對ARIMA模型的應用和優缺點進行總結。解析思路：總結ARIMA模型在實際應用中的優勢和局限性，包括模型的適用范圍、參數選擇、預測準確性等。三、SAS編程與數據整理1.編寫SAS代碼，創建上述數據集。解析思路：使用SAS數據步和數據聲明語句創建數據集。2.編寫SAS代碼，篩選出年齡大于35歲的員工。解析思路：使用IF語句和WHERE子句篩選符合條件的記錄。3.編寫SAS代碼，對工資進行分組，并計算每個組內的平均工資。解析思路：使用GROUPBY語句和MEANS過程進行分組和計算。4.編寫SAS代碼，將部門名稱轉換為小寫。解析思路：使用PUT語句和LOWER函數轉換字符串變量。5.編寫SAS代碼，輸出員工ID、姓名和工資，并按工資降序排列。解析思路：使用PROCPRINT過程和ORDERBY語句進行排序和輸出。6.編寫SAS代碼，刪除工資為NULL的記錄。解析思路：使用DROP語句刪除包含NULL值的變量。四、R語言數據可視化1.編寫R代碼，繪制GDP與人口數量的散點圖。解析思路：使用plot函數，將GDP作為X軸，人口數量作為Y軸。2.編寫R代碼，為散點圖添加數據標簽。解析思路：使用text函數，在散點圖上添加標簽。3.編寫R代碼，繪制GDP與預期壽命的折線圖。解析思路：使用plot函數，將GDP作為X軸，預期壽命作為Y軸。4.編寫R代碼，創建GDP、人口數量和預期壽命的柱狀圖。解析思路：使用barplot函數，創建柱狀圖。5.編寫R代碼，將散點圖、折線圖和柱狀圖組合在同一幅圖中。解析思路：使用par函數設置圖形參數，將多個圖形疊加。6.編寫R代碼，對圖表進行美化，包括調整字體、顏色和標題。解析思路：使用theme函數設置主題，調整字體、顏色和標題樣式。五、Python數據分析與報告1.編寫Python代碼，計算每天的價格波動范圍（High-Low）。解析思路：使用pandas庫，計算High和Low的差值。2.編寫Python代碼，找出價格波動范圍最大的那一天，并輸出相關信息。解析思路：使用pandas庫，找到波動范圍最大的記錄，并輸出日期和波動范圍。3.編寫Python代碼，計算5天的平均收盤價。解析思路：使用pandas庫，計算Close的