2025年統(tǒng)計學(xué)期末考試：統(tǒng)計軟件應(yīng)用與深度學(xué)習(xí)試題庫

2025年統(tǒng)計學(xué)期末考試：統(tǒng)計軟件應(yīng)用與深度學(xué)習(xí)試題庫考試時間：______分鐘總分：______分姓名：______一、SPSS數(shù)據(jù)分析基礎(chǔ)要求：掌握SPSS軟件的基本操作，能夠進行描述性統(tǒng)計、相關(guān)性分析、方差分析等基本統(tǒng)計分析。1.下列哪些操作是SPSS軟件的啟動方法？（1）雙擊SPSS桌面圖標（2）打開SPSS軟件安裝路徑，雙擊SPSS.exe文件（3）通過SPSS軟件安裝路徑，點擊“開始”菜單，選擇“所有程序”中的SPSS軟件（4）在Excel軟件中，點擊“數(shù)據(jù)”菜單，選擇“數(shù)據(jù)分析”中的SPSS軟件2.在SPSS軟件中，以下哪些是數(shù)據(jù)編輯窗口中的基本元素？（1）數(shù)據(jù)視圖（2）變量視圖（3）頻率分布（4）交叉表3.在SPSS軟件中，以下哪些是描述性統(tǒng)計的常用方法？（1）均值（2）標準差（3）中位數(shù)（4）眾數(shù)4.在SPSS軟件中，以下哪些是進行相關(guān)性分析的方法？（1）Pearson相關(guān)系數(shù)（2）Spearman等級相關(guān)系數(shù)（3）Kendall等級相關(guān)系數(shù)（4）偏相關(guān)系數(shù)5.在SPSS軟件中，以下哪些是進行方差分析的方法？（1）單因素方差分析（2）多因素方差分析（3）重復(fù)測量方差分析（4）協(xié)方差分析6.在SPSS軟件中，以下哪些是進行回歸分析的方法？（1）線性回歸（2）多項式回歸（3）非線性回歸（4）邏輯回歸7.在SPSS軟件中，以下哪些是進行聚類分析的方法？（1）層次聚類（2）K均值聚類（3）模型聚類（4）快速聚類8.在SPSS軟件中，以下哪些是進行因子分析的方法？（1）主成分分析（2）因子旋轉(zhuǎn)（3）因子得分（4）因子提取9.在SPSS軟件中，以下哪些是進行生存分析的方法？（1）Kaplan-Meier法（2）Cox比例風(fēng)險回歸（3）Log-rank檢驗（4）Log-log檢驗10.在SPSS軟件中，以下哪些是進行時間序列分析的方法？（1）自回歸模型（2）移動平均模型（3）差分自回歸移動平均模型（4）季節(jié)性分解二、Python數(shù)據(jù)分析與深度學(xué)習(xí)要求：掌握Python編程語言在數(shù)據(jù)分析與深度學(xué)習(xí)中的應(yīng)用，能夠使用Python進行數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)可視化、機器學(xué)習(xí)模型訓(xùn)練等操作。1.Python編程語言中，以下哪些是常用的數(shù)據(jù)分析庫？（1）NumPy（2）Pandas（3）Matplotlib（4）Scikit-learn2.在Python編程語言中，以下哪些是數(shù)據(jù)清洗的常用方法？（1）數(shù)據(jù)類型轉(zhuǎn)換（2）缺失值處理（3）異常值處理（4）重復(fù)值處理3.在Python編程語言中，以下哪些是數(shù)據(jù)可視化的常用方法？（1）條形圖（2）折線圖（3）散點圖（4）餅圖4.在Python編程語言中，以下哪些是常用的機器學(xué)習(xí)算法？（1）線性回歸（2）支持向量機（3）決策樹（4）神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)5.在Python編程語言中，以下哪些是深度學(xué)習(xí)的常用框架？（1）TensorFlow（2）Keras（3）PyTorch（4）Caffe6.在Python編程語言中，以下哪些是深度學(xué)習(xí)中的常用損失函數(shù)？（1）均方誤差（2）交叉熵（3）平均絕對誤差（4）Huber損失7.在Python編程語言中，以下哪些是深度學(xué)習(xí)中的常用優(yōu)化算法？（1）隨機梯度下降（2）Adam優(yōu)化器（3）RMSprop優(yōu)化器（4）Adagrad優(yōu)化器8.在Python編程語言中，以下哪些是深度學(xué)習(xí)中的常用激活函數(shù)？（1）Sigmoid（2）ReLU（3）Tanh（4）Softmax9.在Python編程語言中，以下哪些是深度學(xué)習(xí)中的常用正則化方法？（1）L1正則化（2）L2正則化（3）Dropout（4）BatchNormalization10.在Python編程語言中，以下哪些是深度學(xué)習(xí)中的常用評價指標？（1）準確率（2）召回率（3）F1分數(shù)（4）ROC曲線四、Python數(shù)據(jù)分析實際應(yīng)用案例要求：通過Python編程語言解決實際問題，展示數(shù)據(jù)分析與可視化的能力。4.1.假設(shè)你從某在線書店獲取了以下數(shù)據(jù)：用戶ID、購買日期、購買書籍名稱、書籍類別、購買價格。請使用Python進行以下操作：（1）計算每個用戶的平均購買價格。（2）分析不同類別書籍的平均購買價格差異。（3）繪制用戶購買日期的分布圖，展示用戶活躍購買時間段。（4）根據(jù)用戶購買價格，將用戶分為高消費群體和低消費群體，并繪制用戶消費群體的分布圖。五、深度學(xué)習(xí)模型構(gòu)建與評估要求：使用Python和深度學(xué)習(xí)框架構(gòu)建一個簡單的分類模型，并進行評估。5.1.假設(shè)你有以下數(shù)據(jù)集：包含圖像和對應(yīng)的標簽。請使用Python和深度學(xué)習(xí)框架完成以下任務(wù)：（1）使用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）構(gòu)建一個簡單的圖像分類模型。（2）對模型進行訓(xùn)練，并使用交叉熵損失函數(shù)和Adam優(yōu)化器。（3）使用驗證集評估模型的性能，包括準確率、召回率和F1分數(shù)。（4）對模型進行超參數(shù)調(diào)優(yōu)，提高模型性能。六、時間序列分析預(yù)測要求：使用Python進行時間序列分析，并對未來一段時間內(nèi)的數(shù)據(jù)進行預(yù)測。6.1.假設(shè)你有一個包含股票交易數(shù)據(jù)的CSV文件，包括日期、開盤價、最高價、最低價和收盤價。請使用Python完成以下任務(wù)：（1）讀取CSV文件，并提取時間序列數(shù)據(jù)。（2）對時間序列數(shù)據(jù)進行預(yù)處理，包括去除缺失值、平滑處理等。（3）使用移動平均法對時間序列數(shù)據(jù)進行預(yù)測。（4）繪制預(yù)測結(jié)果與實際數(shù)據(jù)的對比圖，分析預(yù)測模型的準確性。本次試卷答案如下：一、SPSS數(shù)據(jù)分析基礎(chǔ)1.答案：（1）（2）（3）（4）解析：SPSS軟件的啟動方法包括雙擊圖標、直接運行可執(zhí)行文件、通過開始菜單選擇軟件，以及通過程序安裝路徑選擇軟件。2.答案：（1）（2）解析：數(shù)據(jù)編輯窗口中的基本元素包括數(shù)據(jù)視圖，用于查看和編輯數(shù)據(jù)；變量視圖，用于查看和編輯變量屬性。3.答案：（1）（2）（3）（4）解析：描述性統(tǒng)計的常用方法包括均值（平均值）、標準差（數(shù)據(jù)離散程度）、中位數(shù)（中間值）、眾數(shù)（出現(xiàn)次數(shù)最多的值）。4.答案：（1）（2）（3）解析：進行相關(guān)性分析的方法包括Pearson相關(guān)系數(shù)（線性相關(guān)）、Spearman等級相關(guān)系數(shù)（非參數(shù)相關(guān)）和Kendall等級相關(guān)系數(shù)（非參數(shù)相關(guān)）。5.答案：（1）（2）（3）（4）解析：進行方差分析的方法包括單因素方差分析（一個自變量）、多因素方差分析（多個自變量）、重復(fù)測量方差分析（同一對象多個測量）和協(xié)方差分析（考慮協(xié)變量影響）。6.答案：（1）（2）（3）（4）解析：進行回歸分析的方法包括線性回歸（簡單或多元）、多項式回歸（非線性關(guān)系）、非線性回歸（非多項式）和邏輯回歸（二分類問題）。7.答案：（1）（2）（3）解析：進行聚類分析的方法包括層次聚類（自底向上或自頂向下）、K均值聚類（基于距離的聚類）和模型聚類（基于概率模型）。8.答案：（1）（2）（3）解析：進行因子分析的方法包括主成分分析（提取主成分）、因子旋轉(zhuǎn)（調(diào)整因子結(jié)構(gòu)）、因子得分（計算因子得分）和因子提?。ㄌ崛∫蜃樱?。9.答案：（1）（2）（3）（4）解析：進行生存分析的方法包括Kaplan-Meier法（生存曲線）、Cox比例風(fēng)險回歸（風(fēng)險模型）、Log-rank檢驗（生存分析統(tǒng)計檢驗）和Log-log檢驗（生存分析統(tǒng)計檢驗）。10.答案：（1）（2）（3）（4）解析：進行時間序列分析的方法包括自回歸模型（AR）、移動平均模型（MA）、差分自回歸移動平均模型（ARMA）和季節(jié)性分解（考慮季節(jié)性因素）。二、Python數(shù)據(jù)分析與深度學(xué)習(xí)1.答案：（1）（2）（3）（4）解析：Python的數(shù)據(jù)分析庫包括NumPy（數(shù)值計算）、Pandas（數(shù)據(jù)處理）、Matplotlib（數(shù)據(jù)可視化）和Scikit-learn（機器學(xué)習(xí)）。2.答案：（1）（2）（3）（4）解析：數(shù)據(jù)清洗的常用方法包括數(shù)據(jù)類型轉(zhuǎn)換、缺失值處理、異常值處理和重復(fù)值處理。3.答案：（1）（2）（3）（4）解析：數(shù)據(jù)可視化的常用方法包括條形圖（分類數(shù)據(jù)）、折線圖（時間序列數(shù)據(jù)）、散點圖（關(guān)系分析）和餅圖（比例數(shù)據(jù)）。4.答案：（1）（2）（3）（4）解析：常用的機器學(xué)習(xí)算法包括線性回歸、支持向量機、決策樹和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。5.答案：（1）（2）（3）（4）解析：常用的深度學(xué)習(xí)框架包括TensorFlow、Keras、PyTorch和Caffe。6.答案：（1）（2）（3）（4）解析：深度學(xué)習(xí)中的常用損失函數(shù)包括均方誤差、交叉熵、平均絕對誤差和Huber損失。7.答案：（1）（2）（3）（4）解析：深度學(xué)習(xí)中的常用優(yōu)化算法包括隨機梯度下降、Adam優(yōu)化器、RMSprop優(yōu)化器和Adagrad優(yōu)化器。8.答案：（1）（