2025年統計學專業期末考試統計軟件應用試題解析與全解考試時間：______分鐘總分：______分姓名：______一、SPSS軟件應用題要求：使用SPSS軟件對給定數據進行分析，包括描述性統計、交叉分析、相關分析和回歸分析等。1.假設你是一位市場調查員，你收集了以下關于消費者購買行為的數據，包括年齡、性別、收入、消費金額和品牌偏好。請使用SPSS軟件對以下問題進行分析：（1）計算年齡、收入、消費金額的平均值、標準差、最小值、最大值。（2）進行性別與消費金額的交叉分析，計算不同性別在消費金額上的分布情況。（3）進行年齡與消費金額的相關分析，計算相關系數。（4）進行收入與消費金額的回歸分析，建立回歸模型，并計算模型的擬合優度。2.某公司對員工的滿意度進行調查，收集了以下數據：性別、工作年限、滿意度得分。請使用SPSS軟件對以下問題進行分析：（1）計算滿意度得分的平均值、標準差、最小值、最大值。（2）進行性別與滿意度得分的交叉分析，計算不同性別在滿意度得分上的分布情況。（3）進行工作年限與滿意度得分的交叉分析，計算不同工作年限在滿意度得分上的分布情況。（4）進行工作年限與滿意度得分的回歸分析，建立回歸模型，并計算模型的擬合優度。二、SAS軟件應用題要求：使用SAS軟件對給定數據進行分析，包括描述性統計、交叉分析、相關分析和回歸分析等。3.某城市對居民的健康狀況進行調查，收集了以下數據：年齡、性別、身高、體重和血壓。請使用SAS軟件對以下問題進行分析：（1）計算年齡、身高、體重、血壓的平均值、標準差、最小值、最大值。（2）進行性別與血壓的交叉分析，計算不同性別在血壓上的分布情況。（3）進行年齡與血壓的相關分析，計算相關系數。（4）進行身高與血壓的回歸分析，建立回歸模型，并計算模型的擬合優度。4.某公司對員工的績效進行調查，收集了以下數據：性別、工作年限、績效得分。請使用SAS軟件對以下問題進行分析：（1）計算績效得分的平均值、標準差、最小值、最大值。（2）進行性別與績效得分的交叉分析，計算不同性別在績效得分上的分布情況。（3）進行工作年限與績效得分的交叉分析，計算不同工作年限在績效得分上的分布情況。（4）進行工作年限與績效得分的回歸分析，建立回歸模型，并計算模型的擬合優度。三、R語言編程題要求：使用R語言編寫程序，完成以下任務：5.編寫R語言程序，對以下數據進行描述性統計、交叉分析、相關分析和回歸分析：數據：年齡、性別、收入、消費金額和品牌偏好。6.編寫R語言程序，對以下數據進行描述性統計、交叉分析、相關分析和回歸分析：數據：性別、工作年限、滿意度得分。四、Python數據分析題要求：使用Python進行數據分析，包括數據清洗、數據可視化、描述性統計和預測分析。7.給定以下Python代碼，請完成以下任務：```pythonimportpandasaspd#創建示例數據data={'Name':['John','Anna','Mike','Linda','Bob'],'Age':[25,30,35,40,45],'Salary':[50000,52000,55000,58000,60000]}df=pd.DataFrame(data)#任務：計算年齡的中位數和平均工資，并輸出結果。```8.給定以下Python代碼，請完成以下任務：```pythonimportpandasaspdimportmatplotlib.pyplotasplt#創建示例數據data={'Year':[2018,2019,2020,2021],'Sales':[100,150,120,180]}df=pd.DataFrame(data)#任務：繪制銷售數據的折線圖，并添加標題和標簽。```9.給定以下Python代碼，請完成以下任務：```pythonimportpandasaspdfromsklearn.linear_modelimportLinearRegression#創建示例數據data={'X':[1,2,3,4,5],'Y':[2,4,5,4,5]}df=pd.DataFrame(data)#任務：使用線性回歸模型擬合數據，并預測當X=6時的Y值。```五、Excel數據分析題要求：使用Excel進行數據分析，包括數據排序、篩選、函數應用和圖表制作。10.給定以下Excel數據表，請完成以下任務：```|Name|Sales|Month||------|-------|-------||A|200|Jan||B|150|Feb||C|250|Mar||D|180|Apr||E|220|May|```（1）按月對銷售數據進行排序。（2）篩選出銷售額超過200的數據。（3）使用Excel函數計算總銷售額。（4）創建一個柱狀圖，展示每個月的銷售數據。11.給定以下Excel數據表，請完成以下任務：```|Product|Category|Price||---------|----------|-------||Apple|Fruits|1.50||Banana|Fruits|0.80||Carrot|Vegetables|0.50||Milk|Dairy|1.20||Bread|Baked|0.90|```（1）按產品類別對數據進行排序。（2）使用Excel函數計算每個類別的平均價格。（3）創建一個餅圖，展示不同類別的產品占總產品的比例。（4）使用Excel篩選功能，只顯示價格低于1.00的產品。六、SQL數據庫查詢題要求：使用SQL進行數據庫查詢，包括簡單查詢、條件查詢、連接查詢和子查詢。12.給定以下SQL表結構，請完成以下任務：```CREATETABLEEmployees(EmployeeIDINT,NameVARCHAR(50),AgeINT,DepartmentVARCHAR(50));```（1）查詢所有員工的名字和年齡。（2）查詢年齡大于30的員工的名字和部門。（3）查詢部門為“Sales”的所有員工的名字和年齡。（4）查詢年齡在25到40之間的員工的名字和部門。13.給定以下SQL表結構，請完成以下任務：```CREATETABLEOrders(OrderIDINT,CustomerNameVARCHAR(50),OrderDateDATE,TotalAmountDECIMAL(10,2));```（1）查詢所有訂單的訂單號和客戶名字。（2）查詢訂單日期在2022年1月1日之后的訂單號和總金額。（3）查詢客戶名字為“JohnDoe”的所有訂單號和訂單日期。（4）查詢總金額超過100的訂單號和客戶名字。本次試卷答案如下：一、SPSS軟件應用題1.（1）使用SPSS軟件進行描述性統計，得到年齡、收入、消費金額的平均值、標準差、最小值、最大值。解析思路：打開SPSS軟件，導入數據，點擊“分析”菜單，選擇“描述統計”，然后選擇“頻率”和“描述”，將變量分別拖入變量框，點擊“確定”得到結果。2.（2）進行性別與消費金額的交叉分析，計算不同性別在消費金額上的分布情況。解析思路：打開SPSS軟件，導入數據，點擊“分析”菜單，選擇“描述統計”，然后選擇“交叉表”，將性別和消費金額分別拖入行和列，點擊“確定”得到結果。3.（3）進行年齡與消費金額的相關分析，計算相關系數。解析思路：打開SPSS軟件，導入數據，點擊“分析”菜單，選擇“相關”，然后選擇“雙變量”，將年齡和消費金額分別拖入變量框，點擊“確定”得到結果。4.（4）進行收入與消費金額的回歸分析，建立回歸模型，并計算模型的擬合優度。解析思路：打開SPSS軟件，導入數據，點擊“分析”菜單，選擇“回歸”，然后選擇“線性”，將收入和消費金額分別拖入因變量和自變量框，點擊“確定”得到結果。二、SAS軟件應用題3.（1）使用SAS軟件進行描述性統計，得到年齡、身高、體重、血壓的平均值、標準差、最小值、最大值。解析思路：打開SAS軟件，導入數據，使用PROCMEANS過程對變量進行描述性統計。4.（2）進行性別與血壓的交叉分析，計算不同性別在血壓上的分布情況。解析思路：打開SAS軟件，導入數據，使用PROCFREQ過程對性別和血壓進行交叉分析。5.（3）進行年齡與血壓的相關分析，計算相關系數。解析思路：打開SAS軟件，導入數據，使用PROCCORR過程對年齡和血壓進行相關分析。6.（4）進行身高與血壓的回歸分析，建立回歸模型，并計算模型的擬合優度。解析思路：打開SAS軟件，導入數據，使用PROCREG過程對身高和血壓進行回歸分析。三、R語言編程題5.（1）使用R語言進行描述性統計，計算年齡、收入、消費金額的平均值、標準差、最小值、最大值。解析思路：使用R語言的dplyr包中的summarise函數，對數據進行描述性統計。6.（2）使用R語言進行描述性統計，計算性別、工作年限、滿意度得分的平均值、標準差、最小值、最大值。解析思路：使用R語言的dplyr包中的summarise函數，對數據進行描述性統計。四、Python數據分析題7.（1）使用Python進行描述性統計，計算年齡的中位數和平均工資，并輸出結果。解析思路：使用Python的pandas庫，對DataFrame進行描述性統計，并使用median()和mean()函數計算中位數和平均值。8.（2）使用Python繪制銷售數據的折線圖，并添加標題和標簽。解析思路：使用Python的matplotlib庫，創建折線圖，并使用plt.title()和plt.xlabel()、plt.ylabel()添加標題和標簽。9.（3）使用Python使用線性回歸模型擬合數據，并預測當X=6時的Y值。解析思路：使用Python的scikit-learn庫，創建線性回歸模型，擬合數據，并使用model.predict()進行預測。五、Excel數據分析題10.（1）按月對銷售數據進行排序。解析思路：在Excel中，選擇數據區域，點擊“數據”選項卡，選擇“排序”，按照月份進行排序。11.（2）使用Excel函數計算每個類別的平均價格。解析思路：在Excel中，使用AVERAGEIFS函數，根據類別計算每個類別的平均價格。12.（3）創建一個餅圖，展示不同類別的產品占總產品的比例。解析思路：在Excel中，選擇數據區域，點擊“插入”選項卡，選擇“餅圖”，然后選擇餅圖類型并插入。13.（4）使用Excel篩選功能，只顯示價格低于1.00的產品。解析思路：在Excel中，選擇數據區域，點擊“數據”選項卡，選擇“篩選”，然后對價格列進行篩選，只顯示價格低于1.00的產品。六、SQL數據庫查詢題12.（1）查詢所有員工的名字和年齡。解析思路：使用SELECT語句，從Employees表中查詢Name和Age列。13.（2）查詢年齡大于30的員工的名字和部門。解析思路：使用SELECT語句，從Employees表中查詢Name和Department列，并使用WHERE子句篩選年齡大于30的記錄。14.（3）查詢部門為“Sales”的所有員工的名字和年齡。解析思路：使用SELECT語句，從Employees表中查詢Name和Age列，并使用WHERE子句篩選部門為“Sales”的記錄。15.（4）查詢年齡在25到40之間的員工的名字和部門。解析思路：使用SELECT語句，從Employees表中查詢Name和Department列，并使用WHERE子句篩選年齡在25到40之間的記錄。16.（1）查詢所有訂單的訂單號和客戶名字。解析思路：使用SELECT語句，從Orders表中查詢OrderID和CustomerName列。17.（2）查詢訂單日期在2022年1月1日之后的訂單號和總金額。解析思路：使用SELECT語句，從Or