2025年統(tǒng)計學(xué)專業(yè)期末考試題庫——統(tǒng)計軟件應(yīng)用與人工智能試題考試時間：______分鐘總分：______分姓名：______一、選擇題（本大題共20小題，每小題2分，共40分。在每小題列出的四個選項中，只有一項是最符合題目要求的，請將正確選項的字母填在題后的括號內(nèi)。）1.在使用SPSS進(jìn)行數(shù)據(jù)分析時，若想對數(shù)據(jù)集進(jìn)行加權(quán)處理，應(yīng)該通過哪個菜單選項來實現(xiàn)？（A）數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換（B）分析（C）視圖（D）工具2.當(dāng)你需要對一組數(shù)據(jù)進(jìn)行正態(tài)性檢驗時，以下哪個檢驗方法最為常用？（A）卡方檢驗（B）斯皮爾曼等級相關(guān)（C）K-S檢驗（D）方差分析3.在Excel中，使用“數(shù)據(jù)透視表”功能時，以下哪個選項不能作為數(shù)據(jù)透視表的行標(biāo)簽？（A）日期（B）文本（C）數(shù)值（D）復(fù)雜數(shù)組4.如果你想在R語言中創(chuàng)建一個數(shù)據(jù)框，并為其中的某個變量設(shè)置因子類型，應(yīng)該如何操作？（A）使用factor()函數(shù)（B）直接賦值（C）使用class()函數(shù)（D）使用is.factor()函數(shù)5.在Python的Pandas庫中，如何刪除數(shù)據(jù)框中包含缺失值的行？（A）dropna()（B）fillna()（C）drop()（D）delete()6.使用Stata進(jìn)行面板數(shù)據(jù)分析時，以下哪個命令是用來估計固定效應(yīng)模型的？（A）regress（B）xtset（C）FixedEffects（D）ovreg7.在使用SAS進(jìn)行生存分析時，若想繪制生存曲線，應(yīng)該使用哪個過程步？（A）procglm（B）procsurvival（C）procreg（D）procttest8.當(dāng)你在R語言中使用ggplot2包繪圖時，以下哪個函數(shù)是用來添加圖層到圖形中的？（A）geom_point（B）layer（C）add_layer（D）plot_layer9.在Excel中，使用“條件格式”功能時，以下哪個選項不能作為條件格式化的依據(jù)？（A）特定文本（B）日期（C）公式（D）圖像10.如果你想在Python的NumPy庫中創(chuàng)建一個3x3的隨機(jī)矩陣，應(yīng)該如何操作？（A）np.random.rand(3,3)（B）np.random.randint(3,3)（C）np.random.choice(3,3)（D）np.random.uniform(3,3)11.在使用SPSS進(jìn)行聚類分析時，以下哪個選項是用來選擇聚類方法？（A）聚類（B）模式識別（C）分類（D）因子分析12.當(dāng)你在R語言中使用dplyr包進(jìn)行數(shù)據(jù)操作時，以下哪個函數(shù)是用來篩選數(shù)據(jù)的？（A）filter（B）select（C）mutate（D）summarize13.在Excel中，使用“數(shù)據(jù)驗證”功能時，以下哪個選項不能作為數(shù)據(jù)驗證的條件類型？（A）序列（B）日期（C）公式（D）自定義序列14.如果你想在Stata中創(chuàng)建一個新的變量，并為其賦值，應(yīng)該如何操作？（A）generate（B）replace（C）set（D）assign15.在使用Python的Pandas庫進(jìn)行數(shù)據(jù)合并時，以下哪個函數(shù)是用來按鍵合并數(shù)據(jù)框的？（A）merge（B）join（C）concat（D）append16.當(dāng)你在R語言中使用shiny包創(chuàng)建交互式應(yīng)用時，以下哪個函數(shù)是用來定義UI界面的？（A）ui_page（B）shinyUI（C）ui_output（D）ui_element17.在Excel中，使用“宏”功能時，以下哪個選項不能作為宏的觸發(fā)方式？（A）按鈕（B）快捷鍵（C）條件格式（D）事件18.如果你想在Python的SciPy庫中進(jìn)行假設(shè)檢驗，以下哪個函數(shù)是用來進(jìn)行t檢驗的？（A）scipy.stats.ttest_ind（B）scipy.stats.ttest_1samp（C）scipy.stats.ttest_rel（D）scipy.stats.ttest_paired19.在使用SAS進(jìn)行回歸分析時，以下哪個命令是用來估計線性回歸模型的？（A）procglm（B）procreg（C）procttest（D）procanova20.當(dāng)你在R語言中使用caret包進(jìn)行機(jī)器學(xué)習(xí)時，以下哪個函數(shù)是用來訓(xùn)練模型的？（A）train（B）predict（C）fit（D）model二、簡答題（本大題共5小題，每小題4分，共20分。請根據(jù)題目要求，簡要回答問題。）1.簡述在使用SPSS進(jìn)行數(shù)據(jù)分析時，如何進(jìn)行數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化處理。2.解釋在R語言中，如何使用apply()函數(shù)對數(shù)據(jù)框進(jìn)行操作。3.描述在Excel中，如何使用“數(shù)據(jù)透視表”功能進(jìn)行數(shù)據(jù)匯總。4.說明在使用Python的Pandas庫進(jìn)行數(shù)據(jù)清洗時，如何處理重復(fù)值。5.闡述在使用Stata進(jìn)行生存分析時，如何計算生存概率。三、操作題（本大題共3小題，每小題10分，共30分。請根據(jù)題目要求，完成相應(yīng)的操作。）1.使用SPSS對以下數(shù)據(jù)集進(jìn)行描述性統(tǒng)計分析，并輸出結(jié)果。數(shù)據(jù)集如下：```IDAgeGenderIncome125Male5000230Female6000335Male7000440Female8000```2.使用R語言，對以下數(shù)據(jù)框進(jìn)行數(shù)據(jù)合并操作，并輸出合并后的結(jié)果。數(shù)據(jù)框如下：```df1<-data.frame(ID=c(1,2,3),Score=c(80,90,85))df2<-data.frame(ID=c(2,3,4),Name=c("Alice","Bob","Charlie"))```3.使用Python的Pandas庫，對以下數(shù)據(jù)框進(jìn)行數(shù)據(jù)篩選操作，篩選出年齡大于30的行，并輸出篩選后的結(jié)果。數(shù)據(jù)框如下：```df=pd.DataFrame({"ID":[1,2,3,4,5],"Age":[25,30,35,40,45],"Gender":["Male","Female","Male","Female","Male"]})```四、論述題（本大題共2小題，每小題15分，共30分。請根據(jù)題目要求，結(jié)合所學(xué)知識，進(jìn)行論述。）1.論述在使用統(tǒng)計軟件進(jìn)行數(shù)據(jù)分析時，數(shù)據(jù)預(yù)處理的重要性，并舉例說明。2.結(jié)合實際應(yīng)用場景，論述人工智能在統(tǒng)計軟件中的應(yīng)用及其優(yōu)勢。三、操作題（本大題共3小題，每小題10分，共30分。請根據(jù)題目要求，完成相應(yīng)的操作。）4.使用Python的Pandas庫，讀取以下CSV文件內(nèi)容，并將其存儲為一個數(shù)據(jù)框，然后輸出該數(shù)據(jù)框的前5行數(shù)據(jù)。CSV文件內(nèi)容如下：```ID,Name,Age,Gender,Income1,Alice,25,Female,50002,Bob,30,Male,60003,Charlie,35,Male,70004,Diana,40,Female,80005,Eric,45,Male,9000```5.使用R語言，對以下數(shù)據(jù)框進(jìn)行分組統(tǒng)計操作，計算每個性別的平均收入，并輸出結(jié)果。數(shù)據(jù)框如下：```df<-data.frame(ID=c(1,2,3,4,5),Name=c("Alice","Bob","Charlie","Diana","Eric"),Age=c(25,30,35,40,45),Gender=c("Female","Male","Male","Female","Male"),Income=c(5000,6000,7000,8000,9000))```6.使用Stata，導(dǎo)入以下Excel文件內(nèi)容，并將其存儲為一個數(shù)據(jù)集，然后輸出該數(shù)據(jù)集的描述性統(tǒng)計信息。Excel文件內(nèi)容如下：```ID,Name,Age,Gender,Income1,Alice,25,Female,50002,Bob,30,Male,60003,Charlie,35,Male,70004,Diana,40,Female,80005,Eric,45,Male,9000```四、論述題（本大題共2小題，每小題15分，共30分。請根據(jù)題目要求，結(jié)合所學(xué)知識，進(jìn)行論述。）7.論述在使用統(tǒng)計軟件進(jìn)行時間序列分析時，如何處理缺失值，并舉例說明不同情況下的處理方法。8.結(jié)合實際應(yīng)用場景，論述機(jī)器學(xué)習(xí)算法在統(tǒng)計軟件中的應(yīng)用及其對數(shù)據(jù)分析的影響。本次試卷答案如下一、選擇題答案及解析1.A解析：在SPSS中進(jìn)行數(shù)據(jù)加權(quán)處理，需要通過“數(shù)據(jù)”菜單下的“轉(zhuǎn)換”子菜單選項，選擇“加權(quán)個案”來實現(xiàn)。這個功能可以讓后續(xù)的分析基于加權(quán)后的數(shù)據(jù)集進(jìn)行，從而更準(zhǔn)確地反映總體情況。2.C解析：正態(tài)性檢驗是數(shù)據(jù)分析中常用的一種方法，其中K-S檢驗（Kolmogorov-Smirnov檢驗）是最為常用的一種。它主要用于檢驗樣本數(shù)據(jù)是否服從特定的分布，比如正態(tài)分布?？ǚ綑z驗主要用于分類數(shù)據(jù)，斯皮爾曼等級相關(guān)用于非參數(shù)數(shù)據(jù)的相關(guān)性分析，方差分析用于比較多組數(shù)據(jù)的均值差異。3.D解析：在Excel中，使用“數(shù)據(jù)透視表”功能時，行標(biāo)簽通常是可以選擇日期、文本或數(shù)值的。但是，復(fù)雜數(shù)組不適合作為行標(biāo)簽，因為數(shù)據(jù)透視表的行標(biāo)簽需要是單一維度的數(shù)據(jù)，而復(fù)雜數(shù)組通常包含多個維度。4.A解析：在R語言中，創(chuàng)建數(shù)據(jù)框后，可以使用factor()函數(shù)將某個變量設(shè)置為因子類型。因子類型在統(tǒng)計分析中非常重要，因為它可以表示分類變量。直接賦值、使用class()函數(shù)或is.factor()函數(shù)都不能正確地將變量設(shè)置為因子類型。5.A解析：在Pandas庫中，dropna()函數(shù)用于刪除數(shù)據(jù)框中包含缺失值的行。fillna()用于填充缺失值，drop()用于刪除指定的行或列，delete()不是Pandas庫中的函數(shù)。6.C解析：在Stata中進(jìn)行面板數(shù)據(jù)分析時，使用“FixedEffects”命令來估計固定效應(yīng)模型。regress是普通最小二乘回歸，xtset是設(shè)置面板數(shù)據(jù)集，ovreg是廣義矩估計。7.B解析：在SAS進(jìn)行生存分析時，若想繪制生存曲線，應(yīng)該使用procsurvival過程步。procglm用于線性回歸，procreg用于普通最小二乘回歸，procttest用于t檢驗。8.B解析：在R語言中使用ggplot2包繪圖時，layer函數(shù)是用來添加圖層到圖形中的。geom_point用于繪制散點圖，add_layer、plot_layer不是ggplot2包中的函數(shù)。9.D解析：在Excel中，使用“條件格式”功能時，可以基于特定文本、日期或公式來設(shè)置條件格式。但是，圖像不能作為條件格式化的依據(jù)，因為條件格式化是基于單元格的值來應(yīng)用的。10.A解析：在NumPy庫中，np.random.rand(3,3)用于創(chuàng)建一個3x3的隨機(jī)矩陣，其中元素是從0到1的均勻分布。np.random.randint(3,3)沒有意義，np.random.choice(3,3)用于從3個元素中隨機(jī)選擇3個，np.random.uniform(3,3)用于創(chuàng)建一個3x3的隨機(jī)矩陣，其中元素是從0到3的均勻分布。11.A解析：在SPSS進(jìn)行聚類分析時，通過“分析”菜單下的“分類”子菜單選項，選擇“聚類”來實現(xiàn)。模式識別、分類、因子分析都不是聚類分析的具體選項。12.A解析：在dplyr包中，filter函數(shù)用于篩選數(shù)據(jù)，select用于選擇變量，mutate用于創(chuàng)建新變量，summarize用于匯總數(shù)據(jù)。13.C解析：在Excel中，使用“數(shù)據(jù)驗證”功能時，可以設(shè)置序列、日期或自定義序列作為數(shù)據(jù)驗證的條件類型。但是，公式不能作為數(shù)據(jù)驗證的條件類型，因為數(shù)據(jù)驗證需要的是具體的值或條件，而不是表達(dá)式。14.A解析：在Stata中，generate命令用于創(chuàng)建新的變量并為其賦值。replace用于替換變量的值，set用于設(shè)置變量的屬性，assign不是Stata中的命令。15.A解析：在Pandas庫中，merge函數(shù)用于按鍵合并數(shù)據(jù)框。join、concat、append雖然也可以用于合并數(shù)據(jù)，但merge是最直接和常用的方法。16.B解析：在shiny包中，shinyUI函數(shù)用于定義UI界面。ui_page、ui_output、ui_element不是shiny包中的函數(shù)。17.C解析：在Excel中，使用“宏”功能時，可以通過按鈕、快捷鍵或事件來觸發(fā)宏。但是，條件格式不能作為宏的觸發(fā)方式，因為條件格式是用于設(shè)置單元格格式變化的，而不是觸發(fā)宏。18.A解析：在SciPy庫中，scipy.stats.ttest_ind用于進(jìn)行獨立樣本t檢驗。scipy.stats.ttest_1samp用于進(jìn)行單樣本t檢驗，scipy.stats.ttest_rel用于進(jìn)行配對樣本t檢驗，scipy.stats.ttest_paired也是配對樣本t檢驗的函數(shù)。19.B解析：在SAS進(jìn)行回歸分析時，使用procreg命令來估計線性回歸模型。procglm用于線性回歸，procttest用于t檢驗，procanova用于方差分析。20.A解析：在caret包中，train函數(shù)用于訓(xùn)練模型。predict用于預(yù)測，fit不是caret包中的函數(shù)，model用于定義模型。二、簡答題答案及解析1.答：在使用SPSS進(jìn)行數(shù)據(jù)分析時，數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化處理通常通過“分析”菜單下的“描述統(tǒng)計”子菜單選項，選擇“描述”來實現(xiàn)。在彈出的對話框中，選擇需要標(biāo)準(zhǔn)化的變量，然后在“選項”中勾選“標(biāo)準(zhǔn)化得分”，并選擇標(biāo)準(zhǔn)化的方法（如Z分?jǐn)?shù)標(biāo)準(zhǔn)化）。點擊“確定”后，SPSS會輸出標(biāo)準(zhǔn)化后的變量。解析：數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化處理是為了消除不同變量量綱的影響，使得不同變量具有可比性。標(biāo)準(zhǔn)化后的數(shù)據(jù)通常具有均值為0，標(biāo)準(zhǔn)差為1的特性，這對于后續(xù)的統(tǒng)計分析非常重要。2.答：在R語言中，apply()函數(shù)可以對數(shù)據(jù)框進(jìn)行操作，其基本語法是apply(dataframe,margin,function)。其中，dataframe是數(shù)據(jù)框，margin指定操作的維度（1表示對行操作，2表示對列操作），function是要應(yīng)用的操作函數(shù)。解析：apply()函數(shù)非常強(qiáng)大，可以用于各種數(shù)據(jù)操作，比如計算每行的平均值、每列的匯總統(tǒng)計等。通過靈活使用apply()函數(shù)，可以大大簡化數(shù)據(jù)處理的過程。3.答：在Excel中，使用“數(shù)據(jù)透視表”功能進(jìn)行數(shù)據(jù)匯總，首先需要選擇數(shù)據(jù)區(qū)域，然后在“插入”菜單下選擇“數(shù)據(jù)透視表”。在彈出的對話框中，選擇數(shù)據(jù)透視表的放置位置，并選擇要匯總的變量作為行、列、值和篩選條件。解析：“數(shù)據(jù)透視表”功能是Excel中非常強(qiáng)大的數(shù)據(jù)分析工具，可以快速對大量數(shù)據(jù)進(jìn)行匯總和分析。通過靈活使用數(shù)據(jù)透視表，可以輕松地發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中的規(guī)律和趨勢。4.答：在Pandas庫中，處理重復(fù)值通常使用drop_duplicates()函數(shù)。其基本語法是drop_duplicates(dataframe,subset=None,keep='first')。其中，dataframe是數(shù)據(jù)框，subset指定要檢查重復(fù)值的列，keep指定保留哪一條重復(fù)值（'first'表示保留第一條，'last'表示保留最后一條，'False'表示不保留任何重復(fù)值）。解析：處理重復(fù)值是數(shù)據(jù)清洗的重要步驟，重復(fù)值可能會影響后續(xù)的統(tǒng)計分析。通過drop_duplicates()函數(shù)，可以輕松地去除數(shù)據(jù)中的重復(fù)值，保證數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性。5.答：在使用Stata進(jìn)行生存分析時，計算生存概率通常使用survival命令。其基本語法是survival(time,event,strata)。其中，time是時間變量，event是事件變量，strata是分層變量。可以使用predict命令來計算生存概率，并使用graph命令來繪制生存曲線。解析：生存分析是統(tǒng)計中的一種重要方法，用于分析事件發(fā)生的時間。通過計算生存概率，可以了解事件在不同時間點的發(fā)生可能性。生存曲線是生存分析中的一種重要圖形表示，可以直觀地展示生存概率隨時間的變化趨勢。三、操作題答案及解析4.答：```pythonimportpandasaspd#讀取CSV文件df=pd.read_csv("data.csv")#輸出前5行數(shù)據(jù)print(df.head())```解析：使用pandas庫的read_csv()函數(shù)可以讀取CSV文件，并將其存儲為一個數(shù)據(jù)框。head()函數(shù)用于輸出數(shù)據(jù)框的前5行數(shù)據(jù)。5.答：```r#計算每個性別的平均收入average_income<-df%>%group_by(Gender)%>%summarise(Average_Income=mean(Income))#輸出結(jié)果print(average_income)```解析：使用d