2025年大學(xué)《統(tǒng)計(jì)學(xué)》專(zhuān)業(yè)題庫(kù)——統(tǒng)計(jì)學(xué)專(zhuān)業(yè)的社會(huì)實(shí)踐活動(dòng)考試時(shí)間：______分鐘總分：______分姓名：______一、請(qǐng)簡(jiǎn)述統(tǒng)計(jì)學(xué)專(zhuān)業(yè)的社會(huì)實(shí)踐活動(dòng)對(duì)于統(tǒng)計(jì)學(xué)專(zhuān)業(yè)學(xué)生能力培養(yǎng)的重要意義。在回答時(shí)，請(qǐng)結(jié)合至少兩個(gè)具體的統(tǒng)計(jì)學(xué)知識(shí)和技能，說(shuō)明它們是如何在社會(huì)實(shí)踐中得到應(yīng)用并體現(xiàn)其價(jià)值的。二、假設(shè)你所在學(xué)校的學(xué)生會(huì)希望了解本校學(xué)生對(duì)某項(xiàng)新型在線課程（例如，人工智能導(dǎo)論）的接受程度和滿意度。請(qǐng)?jiān)O(shè)計(jì)一個(gè)簡(jiǎn)單的社會(huì)實(shí)踐活動(dòng)方案，用于收集相關(guān)數(shù)據(jù)。在方案中，請(qǐng)明確說(shuō)明：1.你將如何界定研究問(wèn)題？2.你計(jì)劃采用什么研究方法（如問(wèn)卷調(diào)查、訪談等）？請(qǐng)簡(jiǎn)述理由。3.如果采用問(wèn)卷調(diào)查，請(qǐng)?jiān)O(shè)計(jì)至少三個(gè)核心問(wèn)題，并說(shuō)明每個(gè)問(wèn)題的提問(wèn)方式和預(yù)期獲取的數(shù)據(jù)類(lèi)型（例如，分類(lèi)數(shù)據(jù)、數(shù)值數(shù)據(jù)）。4.在數(shù)據(jù)收集過(guò)程中，你需要考慮哪些主要的倫理問(wèn)題？請(qǐng)至少列舉兩點(diǎn)。三、某社區(qū)組織希望通過(guò)一項(xiàng)社會(huì)實(shí)踐活動(dòng)，調(diào)查當(dāng)?shù)鼐用裨谶^(guò)去一年內(nèi)參與體育鍛煉的頻率?；顒?dòng)收集到的初步數(shù)據(jù)如下（僅為示例，非真實(shí)數(shù)據(jù)）：“每天”、“每周3-4次”、“每周1-2次”、“幾乎不鍛煉”。請(qǐng)分析這些數(shù)據(jù)的性質(zhì)（例如，是分類(lèi)數(shù)據(jù)還是數(shù)值數(shù)據(jù)？是定序數(shù)據(jù)還是定名數(shù)據(jù)？）。四、一家電商公司希望了解其網(wǎng)站用戶的購(gòu)物行為，特別是頁(yè)面瀏覽與最終購(gòu)買(mǎi)決策之間的關(guān)系。他們進(jìn)行了一項(xiàng)為期一個(gè)月的觀察，收集了用戶的頁(yè)面瀏覽序列和最終的購(gòu)買(mǎi)與否信息。請(qǐng)描述一項(xiàng)可能的社會(huì)實(shí)踐活動(dòng)方案，用于分析這些數(shù)據(jù)，并嘗試揭示頁(yè)面瀏覽行為與購(gòu)買(mǎi)決策之間可能存在的關(guān)聯(lián)。在分析過(guò)程中，除了描述性統(tǒng)計(jì)，你可能會(huì)考慮使用哪些具體的統(tǒng)計(jì)模型或方法？請(qǐng)列舉至少兩種，并簡(jiǎn)要說(shuō)明每種方法的基本思路及其適用于分析此類(lèi)數(shù)據(jù)的理由。五、請(qǐng)結(jié)合一個(gè)你了解或想象的具體社會(huì)問(wèn)題（例如，城市交通擁堵、環(huán)境污染、在線學(xué)習(xí)效果等），闡述如何運(yùn)用統(tǒng)計(jì)學(xué)的思想和方法來(lái)幫助理解和解決該問(wèn)題。在闡述時(shí)，請(qǐng)：1.明確指出該社會(huì)問(wèn)題的核心統(tǒng)計(jì)問(wèn)題是什么？2.提出至少兩個(gè)可以通過(guò)統(tǒng)計(jì)實(shí)踐來(lái)探索或解決該問(wèn)題的具體研究方向或問(wèn)題。3.簡(jiǎn)要說(shuō)明針對(duì)這兩個(gè)研究方向，可能需要收集哪些類(lèi)型的數(shù)據(jù)，以及初步考慮采用哪些統(tǒng)計(jì)方法進(jìn)行分析。試卷答案一、統(tǒng)計(jì)學(xué)專(zhuān)業(yè)的社會(huì)實(shí)踐活動(dòng)是連接理論知識(shí)與實(shí)際應(yīng)用的橋梁，對(duì)于學(xué)生能力培養(yǎng)具有重要意義。它有助于學(xué)生深化對(duì)統(tǒng)計(jì)理論的理解，通過(guò)實(shí)際操作加深對(duì)概念、原理和方法的認(rèn)識(shí)。例如，在實(shí)踐中應(yīng)用抽樣調(diào)查理論，學(xué)生需要根據(jù)研究目標(biāo)選擇合適的抽樣方法（如簡(jiǎn)單隨機(jī)抽樣、分層抽樣），并在實(shí)際操作中考慮樣本量、抽樣誤差等問(wèn)題，從而真正理解樣本推斷總體的思想。另一個(gè)例子是回歸分析，學(xué)生在實(shí)踐中可能需要分析某個(gè)社會(huì)現(xiàn)象（如居民消費(fèi)支出）與多個(gè)影響因素（如收入、價(jià)格指數(shù)）之間的關(guān)系，通過(guò)建立回歸模型進(jìn)行預(yù)測(cè)和解釋?zhuān)@不僅鍛煉了其模型構(gòu)建和參數(shù)估計(jì)的技能，也提升了其從數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)規(guī)律和提出見(jiàn)解的能力。此外，社會(huì)實(shí)踐還能培養(yǎng)學(xué)生的數(shù)據(jù)處理能力、溝通協(xié)作能力和解決實(shí)際問(wèn)題的能力，增強(qiáng)其職業(yè)素養(yǎng)和就業(yè)競(jìng)爭(zhēng)力。二、1.研究問(wèn)題界定：本研究旨在了解本校學(xué)生對(duì)新型在線課程（人工智能導(dǎo)論）的接受程度和滿意度，具體包括學(xué)生對(duì)課程的興趣水平、認(rèn)為課程內(nèi)容實(shí)用性的程度、學(xué)習(xí)過(guò)程中的困難程度以及總體滿意度等。2.研究方法：計(jì)劃采用問(wèn)卷調(diào)查法。理由是：首先，問(wèn)卷調(diào)查可以高效地觸達(dá)較大范圍的學(xué)生群體，收集標(biāo)準(zhǔn)化數(shù)據(jù)；其次，對(duì)于態(tài)度、意見(jiàn)和滿意度等主觀指標(biāo)，問(wèn)卷（尤其是包含李克特量表題項(xiàng)的問(wèn)卷）能夠方便地收集和量化這類(lèi)信息；最后，問(wèn)卷設(shè)計(jì)相對(duì)靈活，可以包含多種題型，以獲取更豐富的信息。3.核心問(wèn)題設(shè)計(jì)：*問(wèn)題一：“您對(duì)‘人工智能導(dǎo)論’這門(mén)在線課程的總體滿意度如何？”提問(wèn)方式：采用李克特五點(diǎn)量表，“非常滿意”、“滿意”、“一般”、“不滿意”、“非常不滿意”。預(yù)期獲取數(shù)據(jù)類(lèi)型：定序數(shù)據(jù)。*問(wèn)題二：“您認(rèn)為該課程的內(nèi)容對(duì)您未來(lái)學(xué)習(xí)或工作是否有幫助？”提問(wèn)方式：采用李克特五點(diǎn)量表，“非常有幫助”、“有幫助”、“一般”、“沒(méi)幫助”、“非常沒(méi)幫助”。預(yù)期獲取數(shù)據(jù)類(lèi)型：定序數(shù)據(jù)。*問(wèn)題三：“您平均每周花費(fèi)在‘人工智能導(dǎo)論’課程上的學(xué)習(xí)時(shí)間大約是多少？”提問(wèn)方式：提供幾個(gè)選項(xiàng)，“少于2小時(shí)”、“2-4小時(shí)”、“4-6小時(shí)”、“6小時(shí)以上”。預(yù)期獲取數(shù)據(jù)類(lèi)型：分類(lèi)數(shù)據(jù)（或視為定序數(shù)據(jù)，取決于是否視為有序區(qū)間）。4.倫理問(wèn)題：*知情同意：在收集數(shù)據(jù)前，必須向所有參與者充分說(shuō)明研究目的、數(shù)據(jù)用途、保密原則，并獲得他們的書(shū)面或口頭同意。*匿名與保密：確保問(wèn)卷采用匿名方式填寫(xiě)，收集到的數(shù)據(jù)需要妥善保管，僅用于研究目的，保護(hù)參與者的個(gè)人隱私，不得泄露或用于其他無(wú)關(guān)用途。三、數(shù)據(jù)性質(zhì)分析：“每天”、“每周3-4次”、“每周1-2次”、“幾乎不鍛煉”這些數(shù)據(jù)描述了居民參與體育鍛煉的頻率，屬于定序數(shù)據(jù)。因?yàn)樗鼈儾粌H代表了不同的類(lèi)別（從不鍛煉到每天鍛煉），而且這些類(lèi)別之間存在明確的、有意義的順序或等級(jí)關(guān)系（從不鍛煉到鍛煉頻率逐漸增加），但類(lèi)別之間的差距不一定相等或可度量。可考慮的統(tǒng)計(jì)方法及理由：1.描述性統(tǒng)計(jì)：可以使用頻數(shù)分布表和百分比來(lái)描述不同鍛煉頻率的居民所占的比例，使用中位數(shù)或眾數(shù)來(lái)描述居民參與體育鍛煉頻率的集中趨勢(shì)（因?yàn)閿?shù)據(jù)是定序的）。理由是描述性統(tǒng)計(jì)能夠直觀地展示數(shù)據(jù)的基本分布特征和典型水平。2.卡方檢驗(yàn)（Chi-squareTest）：如果希望分析不同年齡段居民參與體育鍛煉頻率是否有顯著差異，可以將年齡段（定類(lèi)變量）和鍛煉頻率（定序變量，可轉(zhuǎn)化為定類(lèi)變量處理，如分為“鍛煉”與“不鍛煉”兩類(lèi)或按上述三個(gè)等級(jí)分類(lèi)）進(jìn)行交叉分類(lèi)，然后使用卡方檢驗(yàn)來(lái)檢驗(yàn)兩個(gè)分類(lèi)變量之間是否存在顯著的關(guān)聯(lián)性。理由是卡方檢驗(yàn)適用于分析兩個(gè)分類(lèi)變量之間的獨(dú)立性或關(guān)聯(lián)性。四、社會(huì)實(shí)踐方案描述：可以設(shè)計(jì)一項(xiàng)用戶行為追蹤與分析活動(dòng)。首先，在網(wǎng)站關(guān)鍵頁(yè)面（如課程介紹頁(yè)、視頻播放頁(yè)、購(gòu)買(mǎi)頁(yè)）部署數(shù)據(jù)追蹤代碼（如使用GoogleAnalytics或類(lèi)似工具），收集用戶訪問(wèn)這些頁(yè)面的順序、停留時(shí)間、點(diǎn)擊行為等數(shù)據(jù)。同時(shí)，記錄用戶是否最終完成了購(gòu)買(mǎi)行為。然后，對(duì)收集到的數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗和整理，利用統(tǒng)計(jì)軟件進(jìn)行可視化分析，例如繪制用戶瀏覽路徑圖、各頁(yè)面訪問(wèn)頻率和停留時(shí)間分布圖、以及最終購(gòu)買(mǎi)用戶與未購(gòu)買(mǎi)用戶在瀏覽行為上的差異圖。可以進(jìn)一步使用關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘（如Apriori算法）或序列模式分析（如Apriori或PrefixSpan算法）來(lái)發(fā)現(xiàn)頁(yè)面瀏覽的常見(jiàn)模式，例如哪些頁(yè)面序列更容易出現(xiàn)在購(gòu)買(mǎi)用戶的訪問(wèn)路徑中?？赡苁褂玫慕y(tǒng)計(jì)模型/方法及理由：1.區(qū)分分析（如決策樹(shù)、邏輯回歸）：可以構(gòu)建模型區(qū)分購(gòu)買(mǎi)用戶和未購(gòu)買(mǎi)用戶。例如，使用用戶的頁(yè)面瀏覽序列作為輸入特征，使用購(gòu)買(mǎi)與否作為輸出標(biāo)簽，訓(xùn)練一個(gè)邏輯回歸或決策樹(shù)模型。模型能夠識(shí)別出哪些瀏覽行為特征（如訪問(wèn)特定高關(guān)聯(lián)度頁(yè)面、瀏覽時(shí)長(zhǎng)超過(guò)某個(gè)閾值）與購(gòu)買(mǎi)決策顯著相關(guān)。理由是這類(lèi)模型擅長(zhǎng)處理分類(lèi)問(wèn)題，并能提供特征重要性的評(píng)估，有助于理解用戶行為與購(gòu)買(mǎi)意愿的關(guān)系。2.序列分析（如隱馬爾可夫模型HMM）：如果用戶瀏覽頁(yè)面的順序至關(guān)重要，可以使用HMM等模型來(lái)分析用戶在頁(yè)面瀏覽序列中的狀態(tài)轉(zhuǎn)移概率。例如，將用戶的瀏覽路徑視為一個(gè)時(shí)間序列，將不同的頁(yè)面或頁(yè)面組合視為不同的狀態(tài)，HMM可以捕捉用戶在瀏覽過(guò)程中的狀態(tài)轉(zhuǎn)移規(guī)律，識(shí)別出可能導(dǎo)向購(gòu)買(mǎi)的關(guān)鍵路徑或模式。理由是HMM特別適用于分析具有時(shí)序依賴性的數(shù)據(jù)，能夠揭示行為序列背后的隱藏結(jié)構(gòu)。五、結(jié)合社會(huì)問(wèn)題“城市交通擁堵”的統(tǒng)計(jì)實(shí)踐闡述：1.核心統(tǒng)計(jì)問(wèn)題：城市交通擁堵的核心統(tǒng)計(jì)問(wèn)題是如何量化評(píng)估不同區(qū)域、不同時(shí)段的交通擁堵程度，并識(shí)別影響擁堵的關(guān)鍵因素（如道路流量、車(chē)流量、交通事故、道路施工、紅綠燈配時(shí)等），最終為制定有效的交通管理策略提供數(shù)據(jù)支持和效果評(píng)估。2.具體研究方向/問(wèn)題：*研究方向一：分析城市不同區(qū)域（如中心城區(qū)、主干道、地鐵沿線）的交通擁堵時(shí)空演變規(guī)律。具體問(wèn)題：不同區(qū)域在一天中的哪些時(shí)段擁堵最為嚴(yán)重？擁堵程度與道路車(chē)流量之間存在怎樣的定量關(guān)系？*研究方向二：評(píng)估不同交通管理干預(yù)措施（如擁堵收費(fèi)、單雙號(hào)限行、信號(hào)燈優(yōu)化、公交優(yōu)先策略）對(duì)緩解交通擁堵的實(shí)際效果。具體問(wèn)題：實(shí)施某項(xiàng)干預(yù)措施后，目標(biāo)區(qū)域的平均行程時(shí)間、擁堵指數(shù)等指標(biāo)相比實(shí)施前有何變化？3.數(shù)據(jù)類(lèi)型與初步分析方法：*研究方向一：可能需要收集分類(lèi)數(shù)據(jù)（區(qū)域、時(shí)段）和數(shù)值數(shù)據(jù)（如平均車(chē)速、車(chē)流量、擁堵指數(shù)）。初步考慮使用描述性統(tǒng)計(jì)（如計(jì)算各區(qū)域各時(shí)段的平均車(chē)速、車(chē)流量分布）和時(shí)空聚類(lèi)分析來(lái)識(shí)別擁堵熱點(diǎn)區(qū)域和時(shí)間。理由是描述性統(tǒng)計(jì)能直觀展示基本狀況，時(shí)空聚類(lèi)能發(fā)現(xiàn)空間上和時(shí)間上