2025年统计学专业期末考试：统计软件应用与SAS操作试题库

2025年统计学专业期末考试：统计软件应用与SAS操作试题库考试时间：______分钟总分：______分姓名：______一、SAS基础操作要求：掌握SAS基本数据编辑、数据转换和基本数据分析操作。1.使用SAS创建以下数据集：-数据集名为“students”，包含以下字段：student_id（学生ID，字符型），name（姓名，字符型），age（年龄，数值型），gender（性别，字符型）。-输入以下数据：1.student_id:A001,name:张三,age:20,gender:男2.student_id:A002,name:李四,age:21,gender:女3.student_id:A003,name:王五,age:22,gender:男4.student_id:A004,name:赵六,age:23,gender:女5.student_id:A005,name:周七,age:24,gender:男2.将“students”数据集中的年龄字段转换为年龄组（20岁以下、20-30岁、30岁以上），并将结果输出到新数据集“age_group”中。3.在“students”数据集中，将性别字段中的“男”和“女”分别替换为“M”和“F”。4.从“students”数据集中筛选出年龄在20-30岁之间的学生，并将结果输出到新数据集“age_20_30”中。5.统计“students”数据集中男性和女性的数量，并将结果输出到新数据集“gender_count”中。6.计算学生平均年龄，并将结果输出到新数据集“average_age”中。7.将“students”数据集中的学生姓名按照字典序进行排序，并将结果输出到新数据集“sorted_name”中。8.将“students”数据集中的学生ID按照升序进行排序，并将结果输出到新数据集“sorted_id”中。9.从“students”数据集中删除重复的学生记录，并将结果输出到新数据集“unique_students”中。10.将“students”数据集中的学生姓名和年龄合并为一个字段，并输出到新数据集“name_age”中。二、SAS程序设计要求：掌握SAS程序设计的基本语法和流程控制。1.编写一个SAS程序，实现以下功能：-定义一个名为“sales”的数据集，包含以下字段：product_id（产品ID，字符型），quantity（数量，数值型），price（价格，数值型）。-输入以下数据：1.product_id:P001,quantity:10,price:1002.product_id:P002,quantity:20,price:2003.product_id:P003,quantity:15,price:1504.product_id:P004,quantity:5,price:505.product_id:P005,quantity:30,price:300-计算每个产品的总销售额，并将结果输出到新数据集“total_sales”中。2.编写一个SAS程序，实现以下功能：-定义一个名为“grades”的数据集，包含以下字段：student_id（学生ID，字符型），subject（科目，字符型），score（分数，数值型）。-输入以下数据：1.student_id:A001,subject:数学,score:902.student_id:A001,subject:英语,score:853.student_id:A002,subject:数学,score:804.student_id:A002,subject:英语,score:905.student_id:A003,subject:数学,score:706.student_id:A003,subject:英语,score:75-计算每个学生的平均成绩，并将结果输出到新数据集“average_grades”中。3.编写一个SAS程序，实现以下功能：-定义一个名为“weather”的数据集，包含以下字段：date（日期，字符型），temperature（温度，数值型），humidity（湿度，数值型）。-输入以下数据：1.date:2025-01-01,temperature:5,humidity:702.date:2025-01-02,temperature:6,humidity:653.date:2025-01-03,temperature:7,humidity:604.date:2025-01-04,temperature:8,humidity:555.date:2025-01-05,temperature:9,humidity:50-统计每个日期的平均温度和湿度，并将结果输出到新数据集“average_weather”中。4.编写一个SAS程序，实现以下功能：-定义一个名为“sales”的数据集，包含以下字段：product_id（产品ID，字符型），quantity（数量，数值型），price（价格，数值型）。-输入以下数据：1.product_id:P001,quantity:10,price:1002.product_id:P002,quantity:20,price:2003.product_id:P003,quantity:15,price:1504.product_id:P004,quantity:5,price:505.product_id:P005,quantity:30,price:300-统计每个产品的销售数量，并按照销售数量降序排列，将结果输出到新数据集“sales_rank”中。5.编写一个SAS程序，实现以下功能：-定义一个名为“grades”的数据集，包含以下字段：student_id（学生ID，字符型），subject（科目，字符型），score（分数，数值型）。-输入以下数据：1.student_id:A001,subject:数学,score:902.student_id:A001,subject:英语,score:853.student_id:A002,subject:数学,score:804.student_id:A002,subject:英语,score:905.student_id:A003,subject:数学,score:706.student_id:A003,subject:英语,score:75-统计每个科目的平均成绩，并按照平均成绩降序排列，将结果输出到新数据集“subject_grades”中。6.编写一个SAS程序，实现以下功能：-定义一个名为“weather”的数据集，包含以下字段：date（日期，字符型），temperature（温度，数值型），humidity（湿度，数值型）。-输入以下数据：1.date:2025-01-01,temperature:5,humidity:702.date:2025-01-02,temperature:6,humidity:653.date:2025-01-03,temperature:7,humidity:604.date:2025-01-04,temperature:8,humidity:555.date:2025-01-05,temperature:9,humidity:50-统计每个温度区间的日期数量，并将结果输出到新数据集“temperature_interval”中。7.编写一个SAS程序，实现以下功能：-定义一个名为“sales”的数据集，包含以下字段：product_id（产品ID，字符型），quantity（数量，数值型），price（价格，数值型）。-输入以下数据：1.product_id:P001,quantity:10,price:1002.product_id:P002,quantity:20,price:2003.product_id:P003,quantity:15,price:1504.product_id:P004,quantity:5,price:505.product_id:P005,quantity:30,price:300-统计每个价格区间的销售数量，并将结果输出到新数据集“price_interval”中。8.编写一个SAS程序，实现以下功能：-定义一个名为“grades”的数据集，包含以下字段：student_id（学生ID，字符型），subject（科目，字符型），score（分数，数值型）。-输入以下数据：1.student_id:A001,subject:数学,score:902.student_id:A001,subject:英语,score:853.student_id:A002,subject:数学,score:804.student_id:A002,subject:英语,score:905.student_id:A003,subject:数学,score:706.student_id:A003,subject:英语,score:75-统计每个分数区间的学生数量，并将结果输出到新数据集“score_interval”中。9.编写一个SAS程序，实现以下功能：-定义一个名为“weather”的数据集，包含以下字段：date（日期，字符型），temperature（温度，数值型），humidity（湿度，数值型）。-输入以下数据：1.date:2025-01-01,temperature:5,humidity:702.date:2025-01-02,temperature:6,humidity:653.date:2025-01-03,temperature:7,humidity:604.date:2025-01-04,temperature:8,humidity:555.date:2025-01-05,temperature:9,humidity:50-统计每个湿度区间的日期数量，并将结果输出到新数据集“humidity_interval”中。10.编写一个SAS程序，实现以下功能：-定义一个名为“sales”的数据集，包含以下字段：product_id（产品ID，字符型），quantity（数量，数值型），price（价格，数值型）。-输入以下数据：1.product_id:P001,quantity:10,price:1002.product_id:P002,quantity:20,price:2003.product_id:P003,quantity:15,price:1504.product_id:P004,quantity:5,price:505.product_id:P005,quantity:30,price:300-统计每个产品的销售数量和价格，并将结果输出到新数据集“sales_price”中。四、SAS宏变量和循环要求：掌握SAS宏变量的定义、赋值和使用，以及循环语句的基本语法和应用。1.定义一个宏变量名为“max_value”，并将其赋值为100。2.使用宏变量在SAS代码中输出“max_value”的值。3.编写一个宏程序，该程序接受一个参数，并输出该参数值的平方。4.使用宏程序计算并输出以下数值的平方：10,20,30,40,50。5.编写一个循环，从1迭代到10，并在每次迭代中输出迭代变量的值。6.使用循环将以下字符数组中的每个字符输出到不同的行：-字符数组：'abcdefghijklmnopqrstuvwxyz'7.编写一个宏变量循环，从1迭代到5，并在每次迭代中输出当前迭代的宏变量值。8.使用宏变量和循环，创建一个名为“numbers”的数据集，包含字段“number”，其中包含从1到10的数字。9.使用宏变量和循环，将“numbers”数据集中的“number”字段乘以2，并将结果输出到新数据集“doubled_numbers”中。10.使用宏变量和循环，创建一个名为“strings”的数据集，包含字段“string”，其中包含从'a'到'j'的字母。五、SAS数据处理要求：掌握SAS数据集的合并、连接和子集操作。1.定义两个数据集“data1”和“data2”，其中“data1”包含字段“id”和“value”，而“data2”包含字段“id”和“description”。2.使用SAS代码合并“data1”和“data2”数据集，并创建一个新数据集“merged_data”，其中包含所有字段。3.使用SAS代码连接“data1”和“data2”数据集，基于字段“id”，并创建一个新数据集“connected_data”。4.从“merged_data”数据集中删除所有“value”字段值为空的数据行。5.从“connected_data”数据集中选择所有“description”字段包含“text”的数据行。6.使用SAS代码创建“data1”数据集的子集，仅包含“id”字段值为偶数的记录。7.使用SAS代码将“data1”数据集中的“id”字段值添加到“data2”数据集中的末尾，并创建一个新数据集“extended_data”。8.使用SAS代码对“merged_data”数据集中的“value”字段进行排序，并创建一个新数据集“sorted_data”。9.使用SAS代码计算“connected_data”数据集中每个唯一“id”的总和，并创建一个新数据集“sums_by_id”。10.使用SAS代码对“extended_data”数据集中的“id”字段进行去重，并创建一个新数据集“unique_extended_data”。六、SAS数据可视化要求：掌握SAS图形和数据可视化的基本操作。1.使用SAS代码创建一个简单的条形图，展示“data1”数据集中的“value”字段值。2.使用SAS代码创建一个折线图，展示“data2”数据集中的“value”字段随时间的变化。3.使用SAS代码创建一个散点图，展示“data1”和“data2”数据集的“value”字段之间的关系。4.使用SAS代码创建一个饼图，展示“data1”数据集中“id”字段的分布。5.使用SAS代码将上述创建的图形保存为PNG文件。6.使用SAS代码创建一个复式条形图，展示“data1”数据集中的“value”字段按“id”字段的分组。7.使用SAS代码创建一个堆积柱状图，展示“data2”数据集中的“value”字段随时间的变化。8.使用SAS代码创建一个三维散点图，展示“data1”和“data2”数据集的三个数值字段之间的关系。9.使用SAS代码将上述创建的图形添加到同一个图形窗口中。10.使用SAS代码将上述创建的图形保存为PDF文件。本次试卷答案如下：一、SAS基础操作1.创建数据集“students”：```sasdatastudents;inputstudent_id$name$agegender$;datalines;A001张三20男A002李四21女A003王五22男A004赵六23女A005周七24男;run;```2.转换年龄字段到年龄组：```sasdataage_group;setstudents;ifage<20thenage_group='20岁以下';elseifage>=20andage<30thenage_group='20-30岁';elseage_group='30岁以上';run;```3.替换性别字段：```sasdatastudents;setstudents;ifgender='男'thengender='M';elseifgender='女'thengender='F';run;```4.筛选20-30岁学生：```sasdataage_20_30;setstudents;ifage>=20andage<30;run;```5.统计男性和女性数量：```sasdatagender_count;setstudents;ifgender='M'thenmale_count=male_count+1;elseifgender='F'thenfemale_count=female_count+1;run;```6.计算平均年龄：```sasdataaverage_age;setstudents;average_age=mean(age);run;```7.按姓名排序：```sasdatasorted_name;setstudents;byname;run;```8.按学生ID排序：```sasdatasorted_id;setstudents;bystudent_id;run;```9.删除重复记录：```sasdataunique_students;setstudents;bystudent_id;drop_all_;if_n_>1thendelete;run;```10.合并姓名和年龄：```sasdataname_age;setstudents;name_age=catx('',name,age);run;```二、SAS程序设计1.计算每个产品的总销售额：```sasdatatotal_sales;setsales;total_sales=quantity*price;run;```2.计算每个学生的平均成绩：```sasdataaverage_grades;setgrades;average_grade=mean(score);run;```3.统计每个日期的平均温度和湿度：```sasdataaverage_weather;setweather;bydate;average_temp=mean(temperature);average_humidity=mean(humidity);run;```4.统计每个产品的销售数量，按数量降序排列：```sasprocsortdata=salesout=sales_rank;byquantitydescending;run;```5.统计每个科目的平均成绩，按平均成绩降序排列：```sasprocsortdata=gradesout=subject_grades;bysubjectdescending;run;```6.统计每个温度区间的日期数量：```sasdatatemperature_interval;setweather;iftemperature<6thentemp_interval='低温';elseiftemperature>=6andtemperature<8thentemp_interval='中温';elsetemp_interval='高温';bytemp_interval;count=count+1;run;```7.统计每个价格区间的销售数量：```sasdataprice_interval;setsales;ifprice<100thenprice_interval='低价';elseifprice>=100andprice<200thenprice_interval='中价';elseprice_interval='高价';byprice_interval;count=count+1;run;```8.统计每个分数区间的学生数量：```sasdatascore_interval;setgrades;ifscore<70thenscore_interval='不及格';elseifscore>=70andscore<80thenscore_interval='中等';elseifscore>=80andscore<90thenscore_interval='良好';elsescore_interval='优秀';byscore_interval;count=count+1;run;```9.统计每个湿度区间的日期数量：```sasdatahumidity_interval;setweather;ifhumidity<60thenhum_interval='低湿';elseifhumidity>=60andhumidity<70thenhum_interval='中湿';elsehum_interval='高湿';byhum_interval;count=count+1;run;```10.统计每个产品的销售数量和价格：```sasdatasales_price;setsales;output;setsales;output;run;```四、SAS宏变量和循环1.定义宏变量并输出值：```sas%letmax_value=100;put&max_value;```2.使用宏变量输出平方值：```sas%macrosquare(value);%letsquare_value=&value**2;put&square_value;%mend;%square(10);%square(20);%square(30);%square(40);%square(50);```3.宏程序计算平方：```sas%macrosquare(value);%letsquare_value=&value**2;%put&square_value;%mend;%square(10);%square(20);%square(30);%square(40);%square(50);```4.循环输出10到50的平方：```sas%leti=10;%do%while(&i<=50);%letsquare_value=&i**2;put&square_value;%leti=&i+1;%end;```5.循环输出字符数组中的每个字符：```sas%leti=1;%letstring='abcdefghijklmnopqrstuvwxyz';%do%while(&i<=length(&string));putsubstr(&string,&i,1);%leti=&i+1;%end;```6.宏变量循环输出1到5的值：```sas%leti=1;%do%while(&i<=5);%letvalue=&i;put&value;%leti=&i+1;%end;```7.创建“numbers”数据集：```sasdatanumbers;donumber=1to10;output;end;run;```8.将“numbers”数据集中的“number”字段乘以2：```sasdatadoubled_numbers;setnumbers;doubled_number=number*2;run;```9.创建“strings”数据集：```sasdatastrings;doi=97to106;output;end;run;```五、SAS数据处理1.合并“data1”和“data2”数据集：```sasdatamerged_data;mergedata1data2;byid;run;```2.连接“data1”和“data2”数据集：```sasprocsortdata=data1out=data1_sorted;byid;procsortdata=data2out=data2_sorted;byid;dataconnected_data;mergedata1_sorteddata2_sorted;byid;run;```3.删除“merged_data”数据集中的空值：```sasdatamerged_data_clean;setmerged_data;ifvaluene.;run;```4.选择“connected_data”数据集中的特定描述：```sasdataselected_data;setconnected_data;ifdescriptioncontains'text';run;```5.创建“data1”数据集的子集：```sasdatasubset_data1;setdata1;ifmod(id,2)=0;run;```6.将“data1”数据集中的“id”字段添加到“data2”数据集末尾：```sasdataextended_data;setdata2;datatemp;setdata1;run;mergeextended_datatemp;byid;drop_all_;run;```7.对“merged_data”数据集中的“value”字段排序：```sasprocsortdata=merged_dataout=sorted_data;byvalue;run;```8.计算“connected_data”数据集中每个唯一“id”的总和：```sasprocsortdata=connected_dataout=connected_data_sorted;byid;datasums_by_id