2025年統(tǒng)計(jì)學(xué)專業(yè)期末考試：統(tǒng)計(jì)軟件應(yīng)用與多變量分析試題

2025年統(tǒng)計(jì)學(xué)專業(yè)期末考試：統(tǒng)計(jì)軟件應(yīng)用與多變量分析試題考試時(shí)間：______分鐘總分：______分姓名：______一、SPSS數(shù)據(jù)錄入與分析要求：請根據(jù)給出的數(shù)據(jù)，使用SPSS軟件進(jìn)行數(shù)據(jù)錄入和分析，完成以下任務(wù)。1.將以下數(shù)據(jù)錄入SPSS數(shù)據(jù)庫：姓名性別年齡月收入工作經(jīng)驗(yàn)張三男2880005李四女32120008王五男451500012趙六女401800015孫七男22600022.求出各變量均值、標(biāo)準(zhǔn)差和方差。3.對年齡與月收入進(jìn)行相關(guān)性分析。4.將性別、工作經(jīng)驗(yàn)與月收入進(jìn)行多元回歸分析。5.繪制月收入的直方圖和年齡與月收入的雙變量散點(diǎn)圖。6.根據(jù)結(jié)果，對性別、工作經(jīng)驗(yàn)對月收入的影響進(jìn)行解釋。二、Eviews軟件建模與預(yù)測要求：請根據(jù)以下數(shù)據(jù)，使用Eviews軟件進(jìn)行建模和預(yù)測，完成以下任務(wù)。1.將以下數(shù)據(jù)錄入Eviews數(shù)據(jù)庫：年份實(shí)際GDP2010300002011320002012350002013380002014400002015420002.使用ARIMA模型對實(shí)際GDP進(jìn)行預(yù)測，預(yù)測2016年的GDP。3.計(jì)算預(yù)測值的均方誤差（MSE）。4.將預(yù)測值與實(shí)際值繪制在同一坐標(biāo)系中，比較預(yù)測效果。5.根據(jù)預(yù)測結(jié)果，分析影響我國GDP增長的主要因素。6.對ARIMA模型的應(yīng)用和優(yōu)缺點(diǎn)進(jìn)行總結(jié)。四、SAS編程與數(shù)據(jù)整理要求：請使用SAS編程語言，對以下數(shù)據(jù)集進(jìn)行整理和分析。數(shù)據(jù)集描述：變量1：ID（唯一標(biāo)識符）變量2：Name（姓名）變量3：Age（年齡）變量4：Salary（工資）變量5：Department（部門）數(shù)據(jù)集內(nèi)容（部分）：IDNameAgeSalaryDepartment1張三288000IT2李四3212000HR3王五4515000IT4趙六4018000Finance5孫七226000Marketing1.編寫SAS代碼，創(chuàng)建上述數(shù)據(jù)集。2.編寫SAS代碼，篩選出年齡大于35歲的員工。3.編寫SAS代碼，對工資進(jìn)行分組，并計(jì)算每個(gè)組內(nèi)的平均工資。4.編寫SAS代碼，將部門名稱轉(zhuǎn)換為小寫。5.編寫SAS代碼，輸出員工ID、姓名和工資，并按工資降序排列。6.編寫SAS代碼，刪除工資為NULL的記錄。五、R語言數(shù)據(jù)可視化要求：請使用R語言，對以下數(shù)據(jù)進(jìn)行可視化分析。數(shù)據(jù)集描述：變量1：Country（國家）變量2：GDP（國內(nèi)生產(chǎn)總值）變量3：Population（人口數(shù)量）變量4：LifeExpectancy（預(yù)期壽命）數(shù)據(jù)集內(nèi)容（部分）：CountryGDPPopulationLifeExpectancyUSA2032979China10144175India9133669Brazil9210741.編寫R代碼，繪制GDP與人口數(shù)量的散點(diǎn)圖。2.編寫R代碼，為散點(diǎn)圖添加數(shù)據(jù)標(biāo)簽。3.編寫R代碼，繪制GDP與預(yù)期壽命的折線圖。4.編寫R代碼，創(chuàng)建GDP、人口數(shù)量和預(yù)期壽命的柱狀圖。5.編寫R代碼，將散點(diǎn)圖、折線圖和柱狀圖組合在同一幅圖中。6.編寫R代碼，對圖表進(jìn)行美化，包括調(diào)整字體、顏色和標(biāo)題。六、Python數(shù)據(jù)分析與報(bào)告要求：請使用Python進(jìn)行數(shù)據(jù)分析，并生成一份報(bào)告。數(shù)據(jù)集描述：變量1：Date（日期）變量2：Open（開盤價(jià)）變量3：High（最高價(jià)）變量4：Low（最低價(jià)）變量5：Close（收盤價(jià)）數(shù)據(jù)集內(nèi)容（部分）：DateOpenHighLowClose2021-01-01100110901052021-01-021051151001102021-01-031101201051152021-01-041151251101202021-01-051201301151251.編寫Python代碼，計(jì)算每天的價(jià)格波動范圍（High-Low）。2.編寫Python代碼，找出價(jià)格波動范圍最大的那一天，并輸出相關(guān)信息。3.編寫Python代碼，計(jì)算5天的平均收盤價(jià)。4.編寫Python代碼，繪制5天的價(jià)格波動范圍直方圖。5.編寫Python代碼，生成一份簡單的報(bào)告，包括日期、開盤價(jià)、收盤價(jià)和波動范圍。6.編寫Python代碼，將報(bào)告保存為HTML文件。本次試卷答案如下：一、SPSS數(shù)據(jù)錄入與分析1.將以下數(shù)據(jù)錄入SPSS數(shù)據(jù)庫：姓名性別年齡月收入工作經(jīng)驗(yàn)張三男2880005李四女32120008王五男451500012趙六女401800015孫七男2260002解析思路：打開SPSS軟件，創(chuàng)建新的數(shù)據(jù)集，輸入上述數(shù)據(jù)。2.求出各變量均值、標(biāo)準(zhǔn)差和方差。解析思路：在SPSS中，選擇“描述統(tǒng)計(jì)”下的“描述”，選擇需要計(jì)算的變量，點(diǎn)擊“選項(xiàng)”按鈕，勾選均值、標(biāo)準(zhǔn)差和方差，然后點(diǎn)擊“繼續(xù)”和“確定”。3.對年齡與月收入進(jìn)行相關(guān)性分析。解析思路：在SPSS中，選擇“相關(guān)”下的“雙變量”，選擇年齡和月收入作為變量，點(diǎn)擊“確定”。4.將性別、工作經(jīng)驗(yàn)與月收入進(jìn)行多元回歸分析。解析思路：在SPSS中，選擇“回歸”下的“線性”，選擇月收入作為因變量，性別和工作經(jīng)驗(yàn)作為自變量，點(diǎn)擊“確定”。5.繪制月收入的直方圖和年齡與月收入的雙變量散點(diǎn)圖。解析思路：在SPSS中，選擇“圖形”下的“散點(diǎn)圖”，選擇“簡單散點(diǎn)圖”，選擇年齡和月收入作為X和Y軸，點(diǎn)擊“繼續(xù)”和“確定”；對于直方圖，選擇“圖形”下的“直方圖”，選擇月收入作為變量，點(diǎn)擊“繼續(xù)”和“確定”。6.根據(jù)結(jié)果，對性別、工作經(jīng)驗(yàn)對月收入的影響進(jìn)行解釋。解析思路：根據(jù)多元回歸分析的結(jié)果，查看性別和工作經(jīng)驗(yàn)的回歸系數(shù)和顯著性水平，解釋它們對月收入的影響。二、Eviews軟件建模與預(yù)測1.將以下數(shù)據(jù)錄入Eviews數(shù)據(jù)庫：年份實(shí)際GDP201030000201132000201235000201338000201440000201542000解析思路：打開Eviews軟件，創(chuàng)建新的工作文件，輸入上述數(shù)據(jù)。2.使用ARIMA模型對實(shí)際GDP進(jìn)行預(yù)測，預(yù)測2016年的GDP。解析思路：在Eviews中，選擇“時(shí)間序列”下的“ARIMA模型”，輸入時(shí)間序列數(shù)據(jù)，選擇合適的ARIMA模型參數(shù)，點(diǎn)擊“估計(jì)”，然后進(jìn)行預(yù)測。3.計(jì)算預(yù)測值的均方誤差（MSE）。解析思路：在Eviews中，選擇“時(shí)間序列”下的“預(yù)測”，輸入預(yù)測值和實(shí)際值，計(jì)算MSE。4.將預(yù)測值與實(shí)際值繪制在同一坐標(biāo)系中，比較預(yù)測效果。解析思路：在Eviews中，選擇“圖形”下的“散點(diǎn)圖”，輸入預(yù)測值和實(shí)際值，繪制散點(diǎn)圖。5.根據(jù)預(yù)測結(jié)果，分析影響我國GDP增長的主要因素。解析思路：根據(jù)預(yù)測結(jié)果和模型分析，結(jié)合經(jīng)濟(jì)背景，分析影響GDP增長的主要因素。6.對ARIMA模型的應(yīng)用和優(yōu)缺點(diǎn)進(jìn)行總結(jié)。解析思路：總結(jié)ARIMA模型在實(shí)際應(yīng)用中的優(yōu)勢和局限性，包括模型的適用范圍、參數(shù)選擇、預(yù)測準(zhǔn)確性等。三、SAS編程與數(shù)據(jù)整理1.編寫SAS代碼，創(chuàng)建上述數(shù)據(jù)集。解析思路：使用SAS數(shù)據(jù)步和數(shù)據(jù)聲明語句創(chuàng)建數(shù)據(jù)集。2.編寫SAS代碼，篩選出年齡大于35歲的員工。解析思路：使用IF語句和WHERE子句篩選符合條件的記錄。3.編寫SAS代碼，對工資進(jìn)行分組，并計(jì)算每個(gè)組內(nèi)的平均工資。解析思路：使用GROUPBY語句和MEANS過程進(jìn)行分組和計(jì)算。4.編寫SAS代碼，將部門名稱轉(zhuǎn)換為小寫。解析思路：使用PUT語句和LOWER函數(shù)轉(zhuǎn)換字符串變量。5.編寫SAS代碼，輸出員工ID、姓名和工資，并按工資降序排列。解析思路：使用PROCPRINT過程和ORDERBY語句進(jìn)行排序和輸出。6.編寫SAS代碼，刪除工資為NULL的記錄。解析思路：使用DROP語句刪除包含NULL值的變量。四、R語言數(shù)據(jù)可視化1.編寫R代碼，繪制GDP與人口數(shù)量的散點(diǎn)圖。解析思路：使用plot函數(shù)，將GDP作為X軸，人口數(shù)量作為Y軸。2.編寫R代碼，為散點(diǎn)圖添加數(shù)據(jù)標(biāo)簽。解析思路：使用text函數(shù)，在散點(diǎn)圖上添加標(biāo)簽。3.編寫R代碼，繪制GDP與預(yù)期壽命的折線圖。解析思路：使用plot函數(shù)，將GDP作為X軸，預(yù)期壽命作為Y軸。4.編寫R代碼，創(chuàng)建GDP、人口數(shù)量和預(yù)期壽命的柱狀圖。解析思路：使用barplot函數(shù)，創(chuàng)建柱狀圖。5.編寫R代碼，將散點(diǎn)圖、折線圖和柱狀圖組合在同一幅圖中。解析思路：使用par函數(shù)設(shè)置圖形參數(shù)，將多個(gè)圖形疊加。6.編寫R代碼，對圖表進(jìn)行美化，包括調(diào)整字體、顏色和標(biāo)題。解析思路：使用theme函數(shù)設(shè)置主題，調(diào)整字體、顏色和標(biāo)題樣式。五、Python數(shù)據(jù)分析與報(bào)告1.編寫Python代碼，計(jì)算每天的價(jià)格波動范圍（High-Low）。解析思路：使用pandas庫，計(jì)算High和Low的差值。2.編寫Python代碼，找出價(jià)格波動范圍最大的那一天，并輸出相關(guān)信息。解析思路：使用pandas庫，找到波動范圍最大的記錄，并輸出日期和波動范圍。3.編寫Python代碼，計(jì)算5天的平均收盤價(jià)。解析思路：使用pandas庫，計(jì)算Close的