2025年統(tǒng)計學(xué)期末考試題庫：統(tǒng)計軟件應(yīng)用與生存分析試題考試時間：______分鐘總分：______分姓名：______一、統(tǒng)計軟件應(yīng)用要求：使用統(tǒng)計軟件進行數(shù)據(jù)錄入、描述性統(tǒng)計、推論統(tǒng)計等操作，并輸出結(jié)果。1.在SPSS中錄入以下數(shù)據(jù)：-學(xué)生的性別：男、女-學(xué)生的年齡：20、22、24、23、25-學(xué)生的身高：170、165、175、180、1682.使用SPSS對上述數(shù)據(jù)進行描述性統(tǒng)計，并輸出結(jié)果。3.在Excel中創(chuàng)建以下數(shù)據(jù)表：-學(xué)生的姓名-學(xué)生的數(shù)學(xué)成績-學(xué)生的英語成績4.使用Excel計算每位學(xué)生的平均成績。5.在R語言中編寫代碼，對以下數(shù)據(jù)進行描述性統(tǒng)計：-學(xué)生的身高：170、165、175、180、168-學(xué)生的體重：65、60、70、75、706.使用R語言計算每位學(xué)生的身高與體重的相關(guān)系數(shù)。7.在Python中編寫代碼，對以下數(shù)據(jù)進行描述性統(tǒng)計：-學(xué)生的年齡：20、22、24、23、25-學(xué)生的平均成績：85、90、95、88、928.使用Python計算每位學(xué)生的年齡與平均成績的相關(guān)系數(shù)。9.在SAS中創(chuàng)建以下數(shù)據(jù)集：-學(xué)生的姓名-學(xué)生的性別-學(xué)生的身高10.使用SAS對上述數(shù)據(jù)進行描述性統(tǒng)計，并輸出結(jié)果。二、生存分析要求：運用生存分析方法，分析事件發(fā)生時間與影響因素之間的關(guān)系。1.在R語言中，使用以下數(shù)據(jù)：-患者的生存時間：12、8、15、7、10-患者的治療效果：好、中、差2.使用R語言進行Kaplan-Meier生存分析，并繪制生存曲線。3.在Python中，使用以下數(shù)據(jù)：-患者的生存時間：12、8、15、7、10-患者的性別：男、女4.使用Python進行Cox比例風險回歸分析，并輸出結(jié)果。5.在SAS中，使用以下數(shù)據(jù)：-患者的生存時間：12、8、15、7、10-患者的年齡：30、25、35、28、326.使用SAS進行Cox比例風險回歸分析，并輸出結(jié)果。7.在SPSS中，使用以下數(shù)據(jù)：-患者的生存時間：12、8、15、7、10-患者的治療方法：手術(shù)、放療、化療8.使用SPSS進行Cox比例風險回歸分析，并輸出結(jié)果。9.在Excel中，使用以下數(shù)據(jù)：-患者的生存時間：12、8、15、7、10-患者的性別：男、女10.使用Excel進行Cox比例風險回歸分析，并輸出結(jié)果。四、時間序列分析要求：運用時間序列分析方法，分析時間序列數(shù)據(jù)的變化規(guī)律。1.在Python中，使用以下時間序列數(shù)據(jù)：-某城市近五年每月的氣溫：[25,27,24,28,26,30,29,28,27,25,24,23,26,27,28,29,30,31,30,29,28,27,26,25,24,23]2.使用Python對上述數(shù)據(jù)進行平穩(wěn)性檢驗，并輸出結(jié)果。3.在R語言中，使用以下時間序列數(shù)據(jù)：-某公司近三年每月的銷售額：[1200,1300,1250,1350,1280,1400,1420,1300,1350,1370,1290,1450,1480,1400,1350]4.使用R語言對上述數(shù)據(jù)進行自相關(guān)函數(shù)（ACF）和偏自相關(guān)函數(shù)（PACF）分析，并繪制相應(yīng)的圖表。5.在SAS中，使用以下時間序列數(shù)據(jù)：-某地區(qū)近五年每年的降雨量：[100,150,120,180,130,160,140,170,150,120,110,130,150,170,160]6.使用SAS對上述數(shù)據(jù)進行季節(jié)性分解，并輸出季節(jié)指數(shù)。7.在SPSS中，使用以下時間序列數(shù)據(jù)：-某產(chǎn)品近三年每月的銷量：[200,220,210,230,250,240,230,260,280,270,290,300,320,310,330,340,330,320,310,300,290]8.使用SPSS對上述數(shù)據(jù)進行ARIMA模型擬合，并輸出模型的參數(shù)。9.在Excel中，使用以下時間序列數(shù)據(jù)：-某金融市場近五年每日的收盤價：[100,102,101,103,105,107,106,108,110,109,111,113,112,114,116,115,117,118,119,120,121,122,123,124]10.使用Excel中的時間序列分析工具對上述數(shù)據(jù)進行趨勢分析，并輸出趨勢線方程。五、假設(shè)檢驗要求：運用假設(shè)檢驗方法，驗證數(shù)據(jù)之間的差異性。1.在R語言中，使用以下兩組數(shù)據(jù)：-第一組數(shù)據(jù)：[2,3,5,7,9,11,13,15,17,19]-第二組數(shù)據(jù)：[1,2,4,6,8,10,12,14,16,18]2.使用R語言進行t檢驗，比較兩組數(shù)據(jù)的均值是否存在顯著差異。3.在Python中，使用以下兩組數(shù)據(jù)：-第一組數(shù)據(jù)：[20,22,25,27,30]-第二組數(shù)據(jù)：[21,23,26,28,31]4.使用Python進行卡方檢驗，比較兩組數(shù)據(jù)的分布是否存在顯著差異。5.在SAS中，使用以下兩組數(shù)據(jù)：-第一組數(shù)據(jù)：[1,3,5,7,9]-第二組數(shù)據(jù)：[2,4,6,8,10]6.使用SAS進行F檢驗，比較兩組數(shù)據(jù)的方差是否存在顯著差異。7.在SPSS中，使用以下兩組數(shù)據(jù)：-第一組數(shù)據(jù)：[5,7,9,11,13]-第二組數(shù)據(jù)：[6,8,10,12,14]8.使用SPSS進行非參數(shù)檢驗（如曼-惠特尼U檢驗），比較兩組數(shù)據(jù)的分布是否存在顯著差異。9.在Excel中，使用以下兩組數(shù)據(jù)：-第一組數(shù)據(jù)：[8,10,12,14,16]-第二組數(shù)據(jù)：[9,11,13,15,17]10.使用Excel中的數(shù)據(jù)分析工具進行相關(guān)系數(shù)檢驗，比較兩組數(shù)據(jù)的相關(guān)性是否存在顯著差異。六、多元統(tǒng)計分析要求：運用多元統(tǒng)計分析方法，分析多個變量之間的關(guān)系。1.在R語言中，使用以下數(shù)據(jù)：-變量X1：[1,2,3,4,5]-變量X2：[2,3,4,5,6]-變量Y：[5,7,9,11,13]2.使用R語言進行線性回歸分析，分析變量X1和X2對變量Y的影響。3.在Python中，使用以下數(shù)據(jù)：-變量X1：[10,20,30,40,50]-變量X2：[20,30,40,50,60]-變量Y：[100,120,140,160,180]4.使用Python進行主成分分析（PCA），提取變量的主要成分。5.在SAS中，使用以下數(shù)據(jù)：-變量X1：[5,6,7,8,9]-變量X2：[4,5,6,7,8]-變量X3：[3,4,5,6,7]6.使用SAS進行因子分析，提取變量的主要因子。7.在SPSS中，使用以下數(shù)據(jù)：-變量X1：[2,3,4,5,6]-變量X2：[1,2,3,4,5]-變量X3：[0,1,2,3,4]8.使用SPSS進行聚類分析，將數(shù)據(jù)分為幾個類別。9.在Excel中，使用以下數(shù)據(jù)：-變量X1：[10,20,30,40,50]-變量X2：[20,30,40,50,60]-變量X3：[30,40,50,60,70]10.使用Excel中的數(shù)據(jù)分析工具進行協(xié)方差分析，分析變量之間的相關(guān)性。本次試卷答案如下：一、統(tǒng)計軟件應(yīng)用1.答案：在SPSS中，首先創(chuàng)建變量視圖，輸入性別（男、女）、年齡（20、22、24、23、25）和身高（170、165、175、180、168）的數(shù)據(jù)。然后，選擇“分析”菜單下的“描述統(tǒng)計”選項，選擇“頻率”和“描述”進行描述性統(tǒng)計，輸出結(jié)果將顯示性別、年齡和身高的頻數(shù)、均值、標準差等統(tǒng)計量。2.解析思路：在SPSS中，先錄入數(shù)據(jù)，然后選擇“分析”菜單下的“描述統(tǒng)計”選項，選擇“頻率”和“描述”進行描述性統(tǒng)計，最后輸出結(jié)果。3.答案：在Excel中，創(chuàng)建一個新工作表，輸入學(xué)生的姓名、數(shù)學(xué)成績和英語成績。然后，選中成績列，點擊“開始”菜單下的“計算”選項，選擇“計算平均值”功能，即可得到每位學(xué)生的平均成績。4.解析思路：在Excel中，先創(chuàng)建數(shù)據(jù)表，然后選中成績列，點擊“開始”菜單下的“計算”選項，選擇“計算平均值”功能，即可得到每位學(xué)生的平均成績。5.答案：在R語言中，使用以下代碼進行描述性統(tǒng)計：```Rdata<-c(170,165,175,180,168)weight<-c(65,60,70,75,70)summary(data)summary(weight)```輸出結(jié)果將顯示身高和體重的均值、標準差等統(tǒng)計量。6.解析思路：在R語言中，使用`summary()`函數(shù)對數(shù)據(jù)進行描述性統(tǒng)計，輸出結(jié)果將顯示身高和體重的均值、標準差等統(tǒng)計量。7.答案：在Python中，使用以下代碼進行描述性統(tǒng)計：```pythonimportnumpyasnpage=np.array([20,22,24,23,25])average_score=np.array([85,90,95,88,92])np.mean(age)np.mean(average_score)```輸出結(jié)果將顯示年齡和平均成績的均值。8.解析思路：在Python中，使用NumPy庫的`mean()`函數(shù)計算年齡和平均成績的均值。9.答案：在SAS中，首先創(chuàng)建數(shù)據(jù)集，然后使用以下代碼進行描述性統(tǒng)計：```sasdatastudents;inputname$gender$height;datalines;JohnM170JaneF165BobM175AliceF180MikeM168;run;procmeansdata=students;varheight;run;```輸出結(jié)果將顯示身高的均值、標準差等統(tǒng)計量。10.解析思路：在SAS中，先創(chuàng)建數(shù)據(jù)集，然后使用`procmeans`過程進行描述性統(tǒng)計，輸出結(jié)果將顯示身高的均值、標準差等統(tǒng)計量。二、生存分析1.答案：在R語言中，使用以下代碼進行Kaplan-Meier生存分析：```Rlibrary(survival)data<-data.frame(time=c(12,8,15,7,10),event=c(1,1,1,0,0))fit<-survfit(Surv(time,event)~1)plot(fit)```輸出結(jié)果將顯示生存曲線。2.解析思路：在R語言中，使用`survival`包中的`survfit()`函數(shù)進行Kaplan-Meier生存分析，并使用`plot()`函數(shù)繪制生存曲線。3.答案：在Python中，使用以下代碼進行Cox比例風險回歸分析：```pythonimportpandasaspdimportlifelinesdata=pd.DataFrame({'time':[12,8,15,7,10],'event':[1,1,1,0,0],'gender':['M','F','M','M','F']})model=lifelines.CoxPHFitter()model.fit(data,duration_col='time',event_col='event')print(model.summary())```輸出結(jié)果將顯示Cox比例風險回歸分析的結(jié)果。4.解析思路：在Python中，使用`lifelines`庫中的`CoxPHFitter`類進行Cox比例風險回歸分析，并使用`summary()`函數(shù)輸出分析結(jié)果。5.答案：在SAS中，使用以下代碼進行Cox比例風險回歸分析：```sasdatapatients;inputtimeeventgender;datalines;121M81F151M70M100F;run;procphregdata=patients;modeltime=gender;run;```輸出結(jié)果將顯示Cox比例風險回歸分析的結(jié)果。6.解析思路：在SAS中，先創(chuàng)建數(shù)據(jù)集，然后使用`procphreg`過程進行Cox比例風險回歸分析，輸出結(jié)果將顯示分析結(jié)果。7.答案：在SPSS中，使用以下代碼進行Cox比例風險回歸分析：```sasdatapatients;inputtimeeventgender;datalines;121M81F151M70M100F;run;proccoxphdata=patients;modeltime=gender;run;```輸出結(jié)果將顯示Cox比例風險回歸分析的結(jié)果。8.解析思路：在SPSS中，先創(chuàng)建數(shù)據(jù)集，然后使用`proccoxph`過程進行Cox比例風險回歸分析，輸出結(jié)果將顯示分析結(jié)果。9.答案：在Excel中，使用以下代碼進行Cox比例風險回歸分析：```excel=COXPH(時間,事件,性別)```輸出結(jié)果將顯示Cox比例風險回歸分析的結(jié)果。10.解析思路：在Excel中，使用Cox比例風險回歸分析函數(shù)進行Cox比例風險回歸分析，輸出結(jié)果將顯示分析結(jié)果。四、時間序列分析1.答案：在Python中，使用以下代碼進行平穩(wěn)性檢驗：```pythonfromstatsmodels.tsa.stattoolsimportadfullerresult=adfuller([12,8,15,7,10])print(result)```輸出結(jié)果將顯示ADF統(tǒng)計量和p值。2.解析思路：在Python中，使用`statsmodels`庫中的`adfuller()`函數(shù)進行ADF平穩(wěn)性檢驗，輸出結(jié)果將顯示ADF統(tǒng)計量和p值。3.答案：在R語言中，使用以下代碼進行自相關(guān)函數(shù)和偏自相關(guān)函數(shù)分析：```Rlibrary(forecast)data<-c(1200,1300,1250,1350,1280,1400,1420,1300,1350,1370,1290,1450,1480,1400,1350)acf(data,lag.max=10)pacf(data,lag.max=10)```輸出結(jié)果將顯示自相關(guān)函數(shù)和偏自相關(guān)函數(shù)的圖表。4.解析思路：在R語言中，使用`forecast`包中的`acf()`和`pacf()`函數(shù)進行自相關(guān)函數(shù)和偏自相關(guān)函數(shù)分析，并繪制相應(yīng)的圖表。5.答案：在SAS中，使用以下代碼進行季節(jié)性分解：```sasdataweather;inputyearmonthrainfall;datalines;201011002010215020103120201041802010513020106160201071402010817020109150201010120201011110201012130201111502011217020113160201141402011517020116150201171302011815020119120201110110201111130201112150;run;procsaovdata=weather;modelrainfall=/seasonality=12;run;```輸出結(jié)果將顯示季節(jié)指數(shù)。6.解析思路：在SAS中，先創(chuàng)建數(shù)據(jù)集，然后使用`procsaov`過程進行季節(jié)性分解，輸出結(jié)果將顯示季節(jié)指數(shù)。7.答案：在SPSS中，使用以下代碼進行趨勢分析：```sasdatasales;inputmonthsale;datalines;120022203210423052506240723082609280102701129012300133201431015330163401733018320193102030021290;run;proctrenddata=sales;modelsale=month;run;```輸出結(jié)果將顯示趨勢線方程。8.解析思路：在SPSS中，先創(chuàng)建數(shù)據(jù)集，然后使用`proctrend`過程進行趨勢分析，輸出結(jié)果將顯示趨勢線方程。9.答案：在Excel中，使用以下代碼進行時間序列分析：```excel=TSAnalysis(數(shù)據(jù)范圍,指數(shù)平滑常數(shù))```輸出結(jié)果將顯示趨勢線方程。10.解析思路：在Excel中，使用時間序列分析工具進行趨勢分析，輸出結(jié)果將顯示趨勢線方程。五、假設(shè)檢驗1.答案：在R語言中，使用以下代碼進行t檢驗：```Rt.test(X1,X2)```輸出結(jié)果將顯示t統(tǒng)計量和p值。2.解析思路：在R語言中，使用`t.test()`函數(shù)進行t檢驗，輸出結(jié)果將顯示t統(tǒng)計量和p值。3.答案：在Python中，使用以下代碼進行卡方檢驗：```pythonfromscipy.statsimportchi2_contingencychi2,p,dof,expected=chi2_contingency([[10,20],[30,40],[50,60],[70,80],[90,100]])print(p)```輸出結(jié)果將顯示p值。4.解析思路：在Python中，使用`scipy.stats`庫中的`chi2_contingency()`函數(shù)進行卡方檢驗，輸出結(jié)果將顯示p值。5.答案：在SAS中，使用以下代碼進行F檢驗：```sasdatavariances;inputvariance1variance2;datalines;567891011121314;run;procanovadata=variances;classvariance1variance2;modelvariance1variance2=/solution;run;```輸出結(jié)果將顯示F統(tǒng)計量和p值。6.解析思路：在SAS中，先創(chuàng)建數(shù)據(jù)集，然后使用`procanova`過程進行F檢驗，輸出結(jié)果將顯示F統(tǒng)計量和p值。7.答案：在SPSS中，使用以下代碼進行非參數(shù)檢驗：```sasdatadistribution;inputvalue1value2;datalines;567891011121314;run;procnpar1waydata=distribution;classvalue1value2;run;```輸出結(jié)果將顯示p值。8.解析思路：在SPSS中，先創(chuàng)建數(shù)據(jù)集，然后使用`procnpar1way`過程進行非參數(shù)檢驗，輸出結(jié)果將顯示p值。9.答案：在Excel中，使用以下代碼進行