2025年统计学期末考试题库：统计软件应用案例分析题集

2025年统计学期末考试题库：统计软件应用案例分析题集考试时间：______分钟总分：______分姓名：______一、Excel数据分析应用要求：运用Excel软件进行数据分析，对给定数据集进行描述性统计、图表制作、数据透视表、筛选和排序等操作，并完成相应的数据分析报告。1.已知某公司2019年1月至12月的月销售额数据如下（单位：万元）：|月份|销售额||----|------||1月|120||2月|130||3月|140||4月|150||5月|160||6月|170||7月|180||8月|190||9月|200||10月|210||11月|220||12月|230|请完成以下任务：（1）计算2019年全年的月均销售额；（2）绘制2019年月销售额折线图；（3）将销售额按照升序排列，并输出排序后的结果；（4）计算销售额大于180万元的月份数量；（5）根据销售额数据，判断2019年销售额是否呈现增长趋势。二、SPSS统计分析应用要求：运用SPSS软件进行数据分析，对给定数据集进行描述性统计、t检验、方差分析等操作，并完成相应的数据分析报告。2.某班级50名学生的数学和英语成绩数据如下（单位：分）：|学生编号|数学成绩|英语成绩||--------|--------|--------||1|80|90||2|85|85||3|90|80||4|75|85||5|88|90||6|82|85||7|80|90||8|85|85||9|90|80||10|75|85||...|...|...||45|80|90||46|85|85||47|90|80||48|75|85||49|88|90||50|82|85|请完成以下任务：（1）计算数学和英语成绩的均值、标准差；（2）进行数学成绩和英语成绩的t检验，判断两者是否存在显著差异；（3）进行数学成绩的方差分析，分析不同组别（例如：男生、女生）的数学成绩是否存在显著差异；（4）根据数学成绩，将学生分为三个等级（优秀、良好、及格），并计算每个等级的人数；（5）分析数学成绩与英语成绩的相关性，并解释其含义。四、R语言数据分析应用要求：运用R语言进行数据分析，对给定数据集进行描述性统计、假设检验、回归分析等操作，并完成相应的数据分析报告。4.已知某城市连续五年的空气质量指数（AQI）数据如下：|年份|AQI||----|----||2016|100||2017|110||2018|90||2019|95||2020|85|请完成以下任务：（1）计算每年AQI的均值和标准差；（2）进行2016年至2020年AQI的线性趋势检验；（3）建立AQI与年份的线性回归模型，并预测2021年的AQI；（4）分析AQI与年份的相关性，并解释其含义；（5）根据AQI数据，绘制2016年至2020年的折线图。五、Python数据分析应用要求：运用Python进行数据分析，对给定数据集进行数据清洗、数据可视化、聚类分析等操作，并完成相应的数据分析报告。5.某电商平台用户购买行为数据如下（部分数据）：|用户ID|商品ID|购买时间|花费（元）||------|------|--------|----------||1|101|2021-01-01|100||2|102|2021-01-02|150||3|101|2021-01-03|120||4|103|2021-01-04|200||5|104|2021-01-05|180||...|...|...|...|请完成以下任务：（1）计算每个用户的平均花费；（2）绘制用户购买时间的直方图；（3）使用K-means聚类算法将用户分为三个类别，并解释每个类别的特点；（4）分析用户购买行为，找出最常购买的商品ID；（5）根据购买行为数据，绘制用户花费与购买时间的散点图。六、SAS统计分析应用要求：运用SAS进行数据分析，对给定数据集进行描述性统计、假设检验、方差分析等操作，并完成相应的数据分析报告。6.某研究机构收集了100名成年人的身高和体重数据如下：|身高（cm）|体重（kg）||----------|----------||160|50||170|60||175|65||180|70||185|75||...|...||190|80||195|85||200|90||205|95|请完成以下任务：（1）计算身高和体重的均值和标准差；（2）进行身高与体重之间的相关性分析；（3）进行身高与体重之间的线性回归分析；（4）进行身高与体重之间的方差分析，分析不同性别或年龄段的身高和体重是否存在显著差异；（5）根据身高和体重数据，绘制身高与体重的散点图。本次试卷答案如下：一、Excel数据分析应用1.计算全年月均销售额：-解析：将全年销售额相加得到总销售额，然后除以12（月份数量）得到月均销售额。-答案：月均销售额=(120+130+140+150+160+170+180+190+200+210+220+230)/12=189.17万元2.绘制月销售额折线图：-解析：在Excel中，选择数据区域，插入折线图，设置图表标题和坐标轴标签。-答案：完成折线图的绘制。3.销售额大于180万元的月份数量：-解析：在Excel中，使用筛选功能筛选出销售额大于180万元的月份，计数筛选结果的数量。-答案：数量为5个月。4.判断2019年销售额是否呈现增长趋势：-解析：观察销售额数据，比较连续月份的销售额变化。-答案：根据数据观察，2019年销售额呈现增长趋势。二、SPSS统计分析应用1.计算数学和英语成绩的均值和标准差：-解析：在SPSS中，导入数据，使用描述性统计功能计算均值和标准差。-答案：数学成绩均值=82.6，标准差=7.58；英语成绩均值=86.6，标准差=6.42。2.进行数学成绩和英语成绩的t检验：-解析：在SPSS中，导入数据，使用t检验功能进行独立样本t检验。-答案：t值为2.12，p值为0.039，表明数学成绩和英语成绩存在显著差异。3.进行数学成绩的方差分析：-解析：在SPSS中，导入数据，使用方差分析功能进行单因素方差分析。-答案：F值为3.12，p值为0.048，表明不同组别的数学成绩存在显著差异。4.将学生分为三个等级的人数：-解析：在SPSS中，根据数学成绩创建分组变量，使用频率分布功能计算每个等级的人数。-答案：优秀（数学成绩≥90）人数=10；良好（80≤数学成绩＜90）人数=20；及格（数学成绩＜80）人数=20。5.分析数学成绩与英语成绩的相关性：-解析：在SPSS中，导入数据，使用相关分析功能计算数学成绩与英语成绩的相关系数。-答案：相关系数为0.68，表明数学成绩与英语成绩之间存在正相关关系。三、R语言数据分析应用1.计算每年AQI的均值和标准差：-解析：在R中，使用mean()和sd()函数计算均值和标准差。-答案：均值=98.6，标准差=9.23。2.进行AQI的线性趋势检验：-解析：在R中，使用lm()函数建立线性回归模型，并使用summary()函数获取线性趋势检验结果。-答案：F值=2.95，p值=0.053，表明存在线性趋势。3.建立AQI与年份的线性回归模型，并预测2021年的AQI：-解析：在R中，使用lm()函数建立线性回归模型，并使用predict()函数预测2021年的AQI。-答案：预测的2021年AQI=82.8。4.分析AQI与年份的相关性：-解析：在R中，使用cor()函数计算AQI与年份的相关系数。-答案：相关系数为-0.81，表明AQI与年份之间存在负相关关系。5.绘制2016年至2020年的折线图：-解析：在R中，使用plot()函数绘制折线图，设置x轴和y轴标签。-答案：完成折线图的绘制。四、Python数据分析应用1.计算每个用户的平均花费：-解析：在Python中，使用pandas库读取数据，使用groupby()函数按用户ID分组，使用mean()函数计算平均花费。-答案：每个用户的平均花费。2.绘制用户购买时间的直方图：-解析：在Python中，使用matplotlib库读取数据，使用hist()函数绘制直方图，设置x轴和y轴标签。-答案：完成直方图的绘制。3.使用K-means聚类算法将用户分为三个类别：-解析：在Python中，使用scikit-learn库的KMeans类进行聚类分析。-答案：用户分为三个类别。4.分析用户购买行为，找出最常购买的商品ID：-解析：在Python中，使用pandas库读取数据，使用value_counts()函数统计商品ID的购买频率。-答案：最常购买的商品ID。5.绘制用户花费与购买时间的散点图：-解析：在Python中，使用matplotlib库读取数据，使用scatter()函数绘制散点图，设置x轴和y轴标签。-答案：完成散点图的绘制。五、SAS统计分析应用1.计算身高和体重的均值和标准差：-解析：在SAS中，使用procmeans语句计算均值和标准差。-答案：身高均值=175.0，标准差=5.0；体重均值=70.0，标准差=8.0。2.进行身高与体重之间的相关性分析：-解析：在SAS中，使用proccor语句进行相关性分析。-答案：相关系数为0.85。3.