2025年統(tǒng)計(jì)學(xué)專業(yè)期末考試：統(tǒng)計(jì)軟件應(yīng)用與生存分析試題考試時(shí)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(gè)選項(xiàng)中，只有一項(xiàng)是最符合題目要求的，請(qǐng)將正確選項(xiàng)的字母填在題后的括號(hào)內(nèi)。）1.在使用統(tǒng)計(jì)軟件進(jìn)行數(shù)據(jù)分析時(shí)，以下哪項(xiàng)操作最能體現(xiàn)“數(shù)據(jù)清洗”的重要性？A.直接將原始數(shù)據(jù)導(dǎo)入軟件進(jìn)行分析B.對(duì)缺失值進(jìn)行隨機(jī)填充C.檢查并處理異常值和重復(fù)數(shù)據(jù)D.對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行可視化展示2.SPSS軟件中，哪個(gè)菜單是用來(lái)進(jìn)行描述性統(tǒng)計(jì)分析的？A.AnalyzeB.GraphsC.TransformD.Utilities3.在Excel中，使用“數(shù)據(jù)透視表”功能時(shí)，以下哪項(xiàng)操作可以實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的匯總？A.將數(shù)據(jù)按特定字段進(jìn)行排序B.創(chuàng)建數(shù)據(jù)透視圖C.對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分組并計(jì)算平均值D.應(yīng)用條件格式4.R語(yǔ)言中，哪個(gè)函數(shù)是用來(lái)計(jì)算數(shù)據(jù)集中數(shù)值型變量的均值？A.sum()B.mean()C.median()D.var()5.在統(tǒng)計(jì)軟件中，進(jìn)行假設(shè)檢驗(yàn)時(shí)，以下哪個(gè)術(shù)語(yǔ)表示檢驗(yàn)的顯著性水平？A.p值B.t值C.z值D.F值6.在SAS軟件中，哪個(gè)語(yǔ)句是用來(lái)讀取數(shù)據(jù)集的？A.PROCSQLB.DATAstepC.PROCMEANSD.PROCPRINT7.在使用統(tǒng)計(jì)軟件進(jìn)行回歸分析時(shí)，以下哪項(xiàng)指標(biāo)可以用來(lái)衡量模型的擬合優(yōu)度？A.R平方B.t值C.p值D.F值8.在Python中，使用Pandas庫(kù)進(jìn)行數(shù)據(jù)分析時(shí)，哪個(gè)函數(shù)是用來(lái)讀取CSV文件的？A.read_csv()B.read_excel()C.read_sql()D.read_json()9.在統(tǒng)計(jì)軟件中，進(jìn)行方差分析時(shí)，以下哪個(gè)術(shù)語(yǔ)表示組間變異？A.SSwithinB.SSbetweenC.MSwithinD.MSbetween10.在R語(yǔ)言中，哪個(gè)函數(shù)是用來(lái)進(jìn)行線性回歸分析的？A.lm()B.glm()C.lme()D.ls()11.在SPSS軟件中，哪個(gè)菜單用來(lái)進(jìn)行因子分析？A.Analyze->DimensionReductionB.Analyze->CompareMeansC.Analyze->GeneralLinearModelD.Analyze->NonparametricTests12.在Excel中，使用“數(shù)據(jù)透視表”功能時(shí)，以下哪項(xiàng)操作可以實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的篩選？A.將數(shù)據(jù)按特定字段進(jìn)行排序B.創(chuàng)建數(shù)據(jù)透視圖C.對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分組并計(jì)算平均值D.應(yīng)用條件格式13.在SAS軟件中，哪個(gè)語(yǔ)句是用來(lái)創(chuàng)建新變量的？A.IF-THENB.DATAstepC.PROCMEANSD.PROCPRINT14.在統(tǒng)計(jì)軟件中，進(jìn)行時(shí)間序列分析時(shí)，以下哪個(gè)術(shù)語(yǔ)表示數(shù)據(jù)的季節(jié)性波動(dòng)？A.TrendB.SeasonalityC.ResidualD.Autocorrelation15.在Python中，使用Pandas庫(kù)進(jìn)行數(shù)據(jù)分析時(shí)，哪個(gè)函數(shù)是用來(lái)計(jì)算數(shù)據(jù)集中數(shù)值型變量的標(biāo)準(zhǔn)差？A.mean()B.median()C.std()D.var()16.在R語(yǔ)言中，哪個(gè)函數(shù)是用來(lái)進(jìn)行邏輯運(yùn)算的？A.if()B.apply()C.lapply()D.tapply()17.在SPSS軟件中，哪個(gè)菜單用來(lái)進(jìn)行信度分析？A.Analyze->ScaleB.Analyze->CompareMeansC.Analyze->GeneralLinearModelD.Analyze->NonparametricTests18.在Excel中，使用“數(shù)據(jù)透視表”功能時(shí)，以下哪項(xiàng)操作可以實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的合并計(jì)算？A.將數(shù)據(jù)按特定字段進(jìn)行排序B.創(chuàng)建數(shù)據(jù)透視圖C.對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分組并計(jì)算平均值D.應(yīng)用條件格式19.在SAS軟件中，哪個(gè)語(yǔ)句是用來(lái)進(jìn)行數(shù)據(jù)合并的？A.MERGEB.DATAstepC.PROCMEANSD.PROCPRINT20.在統(tǒng)計(jì)軟件中，進(jìn)行生存分析時(shí)，以下哪個(gè)術(shù)語(yǔ)表示生存函數(shù)？A.HazardfunctionB.SurvivalfunctionC.CumulativehazardfunctionD.Log-ranktest二、簡(jiǎn)答題（本大題共5小題，每小題4分，共20分。請(qǐng)將答案寫在答題紙上。）1.簡(jiǎn)述在使用統(tǒng)計(jì)軟件進(jìn)行數(shù)據(jù)分析時(shí)，數(shù)據(jù)清洗的步驟有哪些？2.解釋SPSS軟件中，描述性統(tǒng)計(jì)分析的作用和常用方法。3.描述在R語(yǔ)言中，如何使用lm()函數(shù)進(jìn)行線性回歸分析，并說(shuō)明其主要參數(shù)的含義。4.說(shuō)明在Python中，使用Pandas庫(kù)進(jìn)行數(shù)據(jù)分析時(shí)，如何進(jìn)行數(shù)據(jù)透視表的操作，并舉例說(shuō)明其應(yīng)用場(chǎng)景。5.解釋SAS軟件中，DATAstep的作用，并舉例說(shuō)明如何使用DATAstep進(jìn)行數(shù)據(jù)合并和轉(zhuǎn)換。三、操作題（本大題共3小題，每小題10分，共30分。請(qǐng)根據(jù)題目要求，在答題紙上寫出具體的操作步驟或代碼。）1.假設(shè)你有一份包含學(xué)生姓名、性別、年齡、成績(jī)（數(shù)值型）的數(shù)據(jù)集，請(qǐng)使用SPSS軟件完成以下操作：（1）導(dǎo)入數(shù)據(jù)集，并對(duì)缺失值進(jìn)行均值填充。（2）計(jì)算學(xué)生的平均成績(jī)，并生成一個(gè)新的變量“成績(jī)等級(jí)”，根據(jù)平均成績(jī)將學(xué)生分為“優(yōu)秀”（平均成績(jī)≥90）、“良好”（80≤平均成績(jī)＜90）、“中等”（70≤平均成績(jī)＜80）、“及格”（60≤平均成績(jī)＜70）、“不及格”（平均成績(jī)＜60）五類。（3）使用圖表展示不同性別學(xué)生的平均成績(jī)分布情況。2.假設(shè)你有一份包含患者基本信息（年齡、性別）、疾病類型、治療方式、生存時(shí)間（數(shù)值型）的數(shù)據(jù)集，請(qǐng)使用R語(yǔ)言完成以下操作：（1）讀取數(shù)據(jù)集，并對(duì)缺失值進(jìn)行刪除處理。（2）使用Kaplan-Meier方法繪制不同治療方式患者的生存曲線，并進(jìn)行對(duì)數(shù)秩檢驗(yàn)，判斷兩種治療方式的生存時(shí)間是否存在顯著差異。（3）計(jì)算生存概率，并繪制生存概率隨時(shí)間變化的曲線圖。3.假設(shè)你有一份包含銷售數(shù)據(jù)（日期、產(chǎn)品類別、銷售量、銷售額）的數(shù)據(jù)集，請(qǐng)使用Python的Pandas庫(kù)完成以下操作：（1）讀取數(shù)據(jù)集，并將日期列轉(zhuǎn)換為日期時(shí)間格式。（2）按月對(duì)銷售數(shù)據(jù)進(jìn)行分組，計(jì)算每個(gè)月每種產(chǎn)品類別的總銷售量和總銷售額。（3）使用數(shù)據(jù)透視表展示不同產(chǎn)品類別在不同月份的銷售量和銷售額，并進(jìn)行可視化展示，例如繪制柱狀圖或折線圖。四、論述題（本大題共2小題，每小題15分，共30分。請(qǐng)將答案寫在答題紙上。）1.結(jié)合實(shí)際案例，論述在使用統(tǒng)計(jì)軟件進(jìn)行生存分析時(shí)應(yīng)注意哪些問(wèn)題，并提出相應(yīng)的解決方法。2.比較并分析SPSS、R語(yǔ)言和Python在統(tǒng)計(jì)軟件應(yīng)用中的優(yōu)缺點(diǎn)，并說(shuō)明在實(shí)際工作中如何選擇合適的統(tǒng)計(jì)軟件進(jìn)行數(shù)據(jù)分析。本次試卷答案如下一、選擇題答案及解析1.C解析：數(shù)據(jù)清洗是數(shù)據(jù)分析的重要前提，檢查并處理異常值和重復(fù)數(shù)據(jù)能夠保證分析結(jié)果的準(zhǔn)確性。2.A解析：SPSS軟件的Analyze菜單包含了各種統(tǒng)計(jì)分析方法，包括描述性統(tǒng)計(jì)分析。3.C解析：數(shù)據(jù)透視表的主要功能是進(jìn)行數(shù)據(jù)的匯總，可以按特定字段進(jìn)行分組并計(jì)算各種統(tǒng)計(jì)量。4.B解析：mean()函數(shù)是R語(yǔ)言中計(jì)算數(shù)值型變量均值的常用函數(shù)。5.A解析：p值是假設(shè)檢驗(yàn)中的顯著性水平，用于判斷檢驗(yàn)結(jié)果是否具有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義。6.B解析：DATAstep是SAS軟件中用于讀取和處理數(shù)據(jù)的主要語(yǔ)句。7.A解析：R平方是衡量回歸模型擬合優(yōu)度的重要指標(biāo)，表示模型解釋的變異比例。8.A解析：read_csv()函數(shù)是Pandas庫(kù)中用于讀取CSV文件的常用函數(shù)。9.B解析：SSbetween表示組間變異，是方差分析中的關(guān)鍵統(tǒng)計(jì)量。10.A解析：lm()函數(shù)是R語(yǔ)言中進(jìn)行線性回歸分析的常用函數(shù)。11.A解析：Analyze->DimensionReduction菜單包含了因子分析等方法。12.B解析：創(chuàng)建數(shù)據(jù)透視圖可以實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的篩選和鉆取，是數(shù)據(jù)透視表的高級(jí)應(yīng)用。13.B解析：DATAstep是SAS軟件中用于創(chuàng)建新變量的主要語(yǔ)句。14.B解析：Seasonality表示數(shù)據(jù)的季節(jié)性波動(dòng)，是時(shí)間序列分析中的重要概念。15.C解析：std()函數(shù)是Pandas庫(kù)中用于計(jì)算數(shù)值型變量標(biāo)準(zhǔn)差的常用函數(shù)。16.A解析：if()函數(shù)是R語(yǔ)言中進(jìn)行邏輯運(yùn)算的常用函數(shù)。17.A解析：Analyze->Scale菜單包含了信度分析等方法。18.C解析：對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分組并計(jì)算平均值是數(shù)據(jù)透視表的基本功能。19.A解析：MERGE語(yǔ)句是SAS軟件中用于數(shù)據(jù)合并的常用語(yǔ)句。20.B解析：Survivalfunction表示生存函數(shù)，是生存分析中的關(guān)鍵指標(biāo)。二、簡(jiǎn)答題答案及解析1.數(shù)據(jù)清洗的步驟包括：（1）缺失值處理：檢查數(shù)據(jù)集中的缺失值，并根據(jù)情況選擇刪除或填充。（2）異常值處理：識(shí)別并處理數(shù)據(jù)集中的異常值，以避免對(duì)分析結(jié)果的影響。（3）重復(fù)數(shù)據(jù)處理：檢查并刪除數(shù)據(jù)集中的重復(fù)數(shù)據(jù)。（4）數(shù)據(jù)格式轉(zhuǎn)換：將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為合適的格式，例如將文本日期轉(zhuǎn)換為日期時(shí)間格式。（5）數(shù)據(jù)一致性檢查：確保數(shù)據(jù)集中的變量名稱、單位等一致。解析：數(shù)據(jù)清洗是數(shù)據(jù)分析的重要步驟，能夠提高數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性和可靠性。缺失值處理、異常值處理、重復(fù)數(shù)據(jù)處理、數(shù)據(jù)格式轉(zhuǎn)換和數(shù)據(jù)一致性檢查是數(shù)據(jù)清洗的基本步驟。2.描述性統(tǒng)計(jì)分析的作用是通過(guò)對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行概括和總結(jié)，揭示數(shù)據(jù)的分布特征和基本規(guī)律。常用方法包括：（1）集中趨勢(shì)度量：計(jì)算均值、中位數(shù)、眾數(shù)等指標(biāo)。（2）離散程度度量：計(jì)算方差、標(biāo)準(zhǔn)差、極差等指標(biāo)。（3）數(shù)據(jù)分布形態(tài)：繪制直方圖、箱線圖等圖表，展示數(shù)據(jù)的分布形態(tài)。解析：描述性統(tǒng)計(jì)分析是數(shù)據(jù)分析的基礎(chǔ)，通過(guò)對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行概括和總結(jié)，可以幫助我們了解數(shù)據(jù)的特征和規(guī)律。集中趨勢(shì)度量、離散程度度量和數(shù)據(jù)分布形態(tài)是描述性統(tǒng)計(jì)分析的常用方法。3.使用lm()函數(shù)進(jìn)行線性回歸分析的步驟如下：（1）調(diào)用lm()函數(shù)，指定公式和數(shù)據(jù)集。（2）使用summary()函數(shù)查看模型結(jié)果，包括系數(shù)、R平方、p值等。（3）使用plot()函數(shù)繪制殘差圖，檢查模型的假設(shè)條件是否滿足。主要參數(shù)的含義：（1）formula：線性回歸模型的表達(dá)式。（2）data：數(shù)據(jù)集。（3）method：擬合方法，默認(rèn)為“l(fā)east.squares”。解析：lm()函數(shù)是R語(yǔ)言中進(jìn)行線性回歸分析的常用函數(shù)，通過(guò)指定公式和數(shù)據(jù)集，可以擬合線性回歸模型。summary()函數(shù)用于查看模型結(jié)果，plot()函數(shù)用于繪制殘差圖，檢查模型的假設(shè)條件。4.使用Pandas庫(kù)進(jìn)行數(shù)據(jù)透視表的操作步驟如下：（1）讀取數(shù)據(jù)集，使用read_csv()函數(shù)或其他讀取函數(shù)。（2）將日期列轉(zhuǎn)換為日期時(shí)間格式，使用to_datetime()函數(shù)。（3）按月對(duì)銷售數(shù)據(jù)進(jìn)行分組，使用groupby()函數(shù)。（4）計(jì)算每個(gè)月每種產(chǎn)品類別的總銷售量和總銷售額，使用agg()函數(shù)。（5）使用pivot_table()函數(shù)創(chuàng)建數(shù)據(jù)透視表，并進(jìn)行可視化展示，例如繪制柱狀圖或折線圖。解析：Pandas庫(kù)是Python中進(jìn)行數(shù)據(jù)分析的常用庫(kù)，通過(guò)read_csv()函數(shù)讀取數(shù)據(jù)集，to_datetime()函數(shù)轉(zhuǎn)換日期格式，groupby()函數(shù)進(jìn)行分組，agg()函數(shù)計(jì)算統(tǒng)計(jì)量，pivot_table()函數(shù)創(chuàng)建數(shù)據(jù)透視表，并進(jìn)行可視化展示。5.DATAstep的作用是讀取、處理和轉(zhuǎn)換數(shù)據(jù)，常用操作包括：（1）讀取數(shù)據(jù)：使用DATAstep讀取數(shù)據(jù)集，例如從CSV文件或數(shù)據(jù)庫(kù)中讀取數(shù)據(jù)。（2）數(shù)據(jù)合并：使用MERGE語(yǔ)句將多個(gè)數(shù)據(jù)集合并。（3）數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換：使用賦值語(yǔ)句、條件語(yǔ)句等對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行轉(zhuǎn)換。（4）數(shù)據(jù)輸出：使用PROCPRINT或其他PROC語(yǔ)句輸出處理后的數(shù)據(jù)。解析：DATAstep是SAS軟件中用于數(shù)據(jù)處理和轉(zhuǎn)換的主要工具，通過(guò)讀取、合并、轉(zhuǎn)換和輸出數(shù)據(jù)，可以實(shí)現(xiàn)復(fù)雜的數(shù)據(jù)處理任務(wù)。三、操作題答案及解析1.使用SPSS軟件進(jìn)行操作的具體步驟如下：（1）導(dǎo)入數(shù)據(jù)集，選擇“文件”->“打開”->“數(shù)據(jù)”，選擇數(shù)據(jù)文件并導(dǎo)入。（2）對(duì)缺失值進(jìn)行均值填充，選擇“轉(zhuǎn)換”->“計(jì)算變量”，在“數(shù)值表達(dá)式”中輸入“成績(jī)=mean(成績(jī))”，并選擇“如果”->“如果條件滿足”，輸入“成績(jī)?yōu)槿笔е怠?，點(diǎn)擊“繼續(xù)”并“確定”。（3）計(jì)算學(xué)生的平均成績(jī)，選擇“分析”->“描述統(tǒng)計(jì)”->“描述”，選擇成績(jī)變量進(jìn)入“變量”框，點(diǎn)擊“選項(xiàng)”，選擇“均值”，點(diǎn)擊“繼續(xù)”并“確定”。（4）生成新的變量“成績(jī)等級(jí)”，選擇“轉(zhuǎn)換”->“計(jì)算變量”，在“數(shù)值表達(dá)式”中輸入“成績(jī)等級(jí)=如果(成績(jī)>=90,'優(yōu)秀',如果(成績(jī)>=80,'良好',如果(成績(jī)>=70,'中等',如果(成績(jī)>=60,'及格','不及格'))))”，點(diǎn)擊“繼續(xù)”并“確定”。（5）使用圖表展示不同性別學(xué)生的平均成績(jī)分布情況，選擇“圖形”->“舊對(duì)話框”->“直方圖”，選擇成績(jī)變量進(jìn)入“變量”框，點(diǎn)擊“確定”。解析：使用SPSS軟件進(jìn)行數(shù)據(jù)清洗、計(jì)算新變量和圖表展示的步驟較為簡(jiǎn)單，通過(guò)選擇相應(yīng)的菜單和選項(xiàng)，可以實(shí)現(xiàn)所需的功能。2.使用R語(yǔ)言進(jìn)行操作的具體步驟如下：（1）讀取數(shù)據(jù)集，使用read.csv()函數(shù)讀取數(shù)據(jù)文件。（2）對(duì)缺失值進(jìn)行刪除處理，使用na.omit()函數(shù)刪除缺失值。（3）使用Kaplan-Meier方法繪制生存曲線，使用survival包中的survfit()函數(shù)擬合生存模型，并使用ggsurvplot()函數(shù)繪制生存曲線。（4）進(jìn)行對(duì)數(shù)秩檢驗(yàn)，使用survival包中的survdiff()函數(shù)進(jìn)行對(duì)數(shù)秩檢驗(yàn)。（5）計(jì)算生存概率，使用survfit()函數(shù)計(jì)算生存概率，并使用plot()函數(shù)繪制生存概率隨時(shí)間變化的曲線圖。解析：使用R語(yǔ)言進(jìn)行生存分析需要使用survival包中的函數(shù)，通過(guò)擬合生存模型、繪制生存曲線和進(jìn)行對(duì)數(shù)秩檢驗(yàn)，可以分析不同治療方式患者的生存時(shí)間差異。3.使用Python的Pandas庫(kù)進(jìn)行操作的具體步驟如下：（1）讀取數(shù)據(jù)集，使用read_csv()函數(shù)讀取數(shù)據(jù)文件。（2）將日期列轉(zhuǎn)換為日期時(shí)間格式，使用to_datetime()函數(shù)。（3）按月對(duì)銷售數(shù)據(jù)進(jìn)行分組，使用groupby()函數(shù)按月份分組，并使用agg()函數(shù)計(jì)算總銷售量和總銷售額。（4）使用數(shù)據(jù)透視表展示不同產(chǎn)品類別在不同月份的銷售量和銷售額，使用pivot_table()函數(shù)創(chuàng)建數(shù)據(jù)透視表。（5）進(jìn)行可視化展示，使用matplotlib庫(kù)中的barplot()函數(shù)繪制柱狀圖，或使用lineplot()函數(shù)繪制折線圖。解析：使用Pandas庫(kù)進(jìn)行數(shù)據(jù)分析和可視化較為簡(jiǎn)單，通過(guò)讀取數(shù)據(jù)集、轉(zhuǎn)換日期格式、分組計(jì)算和創(chuàng)建數(shù)據(jù)透視表，可以實(shí)現(xiàn)所需的功能，并使用matplotlib庫(kù)進(jìn)行可視化展示。四、論述題答案及解析1.在使用統(tǒng)計(jì)軟件進(jìn)行生存