2025年統計學專業期末考試：統計軟件應用題庫解析考試時間：______分鐘總分：______分姓名：______一、SPSS軟件應用題要求：運用SPSS軟件完成以下數據分析任務。1.數據導入：將以下數據導入SPSS軟件，創建一個名為“學生成績”的數據文件。學生姓名語文成績數學成績英語成績張三908590李四807882王五958893趙六858085錢七928691孫八798380周九888790吳十807580鄭十一837982周十二9084892.描述性統計分析：對“學生成績”數據文件中的語文、數學、英語成績進行描述性統計分析，包括均值、標準差、最小值、最大值、中位數、眾數。3.獨立樣本t檢驗：比較男女生語文成績是否存在顯著差異。已知男生語文成績均值為85，標準差為5；女生語文成績均值為80，標準差為6。4.相關性分析：計算語文成績與數學成績之間的相關系數，并判斷其顯著性。5.回歸分析：以語文成績為因變量，數學成績和英語成績為自變量，建立回歸模型，并進行顯著性檢驗。6.判別分析：將“學生成績”數據文件中的學生分為高、中、低三個等級，以語文成績和數學成績為依據進行判別分析。7.排序分析：對“學生成績”數據文件中的學生按照語文成績進行排序，并輸出排序結果。二、R語言編程題要求：運用R語言完成以下數據分析任務。1.數據導入：將以下數據導入R語言，創建一個名為“股票數據”的數據框。日期開盤價收盤價最高價最低價成交量2019-01-0110.0010.5011.009.5010002019-01-0210.5010.2011.2010.0012002019-01-0310.2010.8011.3010.1015002019-01-0410.8010.5011.5010.3018002019-01-0510.5010.3011.1010.1016002.描述性統計分析：對“股票數據”數據框中的開盤價、收盤價、最高價、最低價、成交量進行描述性統計分析。3.計算移動平均線：計算“股票數據”數據框中開盤價、收盤價、最高價、最低價的5日、10日、20日移動平均線。4.計算標準差：計算“股票數據”數據框中開盤價、收盤價、最高價、最低價的標準差。5.計算相關系數：計算開盤價與收盤價之間的相關系數。6.繪制K線圖：繪制“股票數據”數據框中的K線圖，包括開盤價、收盤價、最高價、最低價。7.檢驗異常值：對“股票數據”數據框中的開盤價、收盤價、最高價、最低價進行異常值檢驗，并去除異常值。四、Excel函數應用題要求：運用Excel函數完成以下數據分析任務。1.數據排序：將以下學生成績數據按照總分從高到低進行排序。學生姓名語文成績數學成績英語成績張三908590李四807882王五958893趙六858085錢七928691孫八798380周九888790吳十807580鄭十一837982周十二9084892.數據篩選：從上述學生成績數據中篩選出語文成績在80分以上的學生。3.數據分類匯總：根據數學成績對學生進行分類匯總，統計每個分數段的學生人數。4.數據求和：計算所有學生的語文、數學、英語三門課程的總分。5.數據平均值：計算所有學生的語文、數學、英語三門課程的平均分。6.數據最大值和最小值：找出所有學生中語文、數學、英語三門課程的最大值和最小值。五、Python數據分析題要求：運用Python完成以下數據分析任務。1.數據導入：將以下學生成績數據導入Python，創建一個名為“student_scores”的列表。[('張三',90,85,90),('李四',80,78,82),('王五',95,88,93),('趙六',85,80,85),('錢七',92,86,91),('孫八',79,83,80),('周九',88,87,90),('吳十',80,75,80),('鄭十一',83,79,82),('周十二',90,84,89)]2.數據處理：計算每個學生的總分，并找出總分最高的學生。3.數據排序：根據學生的總分對學生進行降序排序。4.數據分組：將學生按照總分分為三個等級：優秀（總分≥90）、良好（80≤總分＜90）、及格（總分＜80）。5.數據統計：統計每個等級的學生人數。6.數據可視化：使用matplotlib庫繪制學生的總分分布直方圖。六、SQL查詢題要求：運用SQL完成以下數據庫查詢任務。1.查詢學生姓名、語文成績和數學成績，并按語文成績降序排列。2.查詢所有學生的姓名和總分（總分=語文成績+數學成績+英語成績）。3.查詢語文成績在80分以上的學生姓名和總分。4.查詢數學成績最高的學生的姓名和總分。5.查詢語文成績和數學成績都及格的學生姓名。6.查詢總分排名前3名的學生姓名和總分。本次試卷答案如下：一、SPSS軟件應用題1.數據導入：在SPSS中，點擊“數據”菜單，選擇“導入SPSS文件”，選擇對應的數據文件進行導入。2.描述性統計分析：在SPSS中，選擇“分析”菜單，點擊“描述統計”，選擇“描述”，然后在彈出的窗口中選擇“變量”，點擊“繼續”，在“描述統計”選項卡中，選擇“均值”、“標準差”、“最小值”、“最大值”、“中位數”、“眾數”，點擊“確定”。3.獨立樣本t檢驗：在SPSS中，選擇“分析”菜單，點擊“比較平均值”，選擇“獨立樣本t檢驗”，在彈出的窗口中選擇“組間比較”，然后在“變量”中選擇“語文成績”，點擊“定義組”，設置男女生分組依據，點擊“繼續”，在“選項”中勾選“均值比較”和“描述統計”，點擊“繼續”，最后點擊“確定”。4.相關性分析：在SPSS中，選擇“分析”菜單，點擊“相關”，選擇“雙變量”，然后在彈出的窗口中選擇“變量”，點擊“繼續”，在“相關系數”中選擇“Pearson”，點擊“繼續”，最后點擊“確定”。5.回歸分析：在SPSS中，選擇“分析”菜單，點擊“回歸”，選擇“線性”，然后在彈出的窗口中選擇“因變量”和“自變量”，點擊“繼續”，在“方法”中選擇“逐步”，點擊“繼續”，最后點擊“確定”。6.判別分析：在SPSS中，選擇“分析”菜單，點擊“分類”，選擇“判別”，然后在彈出的窗口中選擇“變量”，點擊“繼續”，在“方法”中選擇“逐步”，點擊“繼續”，最后點擊“確定”。二、R語言編程題1.數據導入：在R中，使用read.csv()函數讀取數據，創建數據框。2.描述性統計分析：使用summary()函數對數據進行描述性統計分析。3.計算移動平均線：使用rollmean()函數計算移動平均線。4.計算標準差：使用sd()函數計算標準差。5.計算相關系數：使用cor()函數計算相關系數。6.繪制K線圖：使用plot()函數繪制K線圖。三、Excel函數應用題1.數據排序：使用排序功能，按總分列進行降序排序。2.數據篩選：使用篩選功能，設置語文成績大于等于80的條件進行篩選。3.數據分類匯總：使用數據透視表功能，按數學成績進行分類匯總。4.數據求和：使用SUM函數計算總分。5.數據平均值：使用AVERAGE函數計算平均分。6.數據最大值和最小值：使用MAX和MIN函數找出最大值和最小值。四、Python數據分析題1.數據導入：使用pandas庫的read_csv()函數讀取數據。2.數據處理：使用sum()函數計算每個學生的總分，使用max()函數找出總分最高的學生。3.數據排序：使用sort_values()函數按總分進行降序排序。4.數據分組：使用cut()函數將總分分為三個等級。5.數據統計：使用value_counts()函數統計每個等級的學生人數。6.數據可視化：使用matplotlib庫的pyplot模塊繪制直方圖。五、SQL查詢題1.查詢學生姓名、語文成績和數學成績，并按語文成績降序排列。SELECT姓名,語文成績,數學成績FROM學生成績ORDERBY語文成績DESC;2.查詢所有學生的姓名和總分（總分=語文成績+數學成績+英語成績）。SELECT姓名,(語文成績+數學成績+英語成績)AS總分FROM學生成績;3.查詢語文成績在80分以上的學生姓名和總分。SELECT姓名,(語文成績+數學成績+英語成績)AS總分FROM學生成績WHERE語文成績>=80;4.查詢數學成績最高的學生的姓名和總分。SELECT姓名,(語文成績+數學成績+英語成績)AS總分FROM學生成績ORDERBY數學成績DES