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统计软件期末试题

开试题

成绩

课程名称应用统计软件(B)卷考试时间年月日时分至时分

教研室统计开卷闭卷

适用专业班级统计091-2,应数091提前期末

班级姓名学号

1.(6分)假设D盘student子目录有数据集score.txt,其字段名、字段类型

及说明,如下表:

字段名

字段类型

说明

NO

SEX

area

Eng

Che

Chi

Math

字符型

数值型

数值型

数值型

数值型

数值型

数值型

学号

性别(sex=1为男生,sex=2为女生)

生源(area=1表示来自农村,area=2表示来自城镇)

英语成绩

化学成绩

语文成绩

数学成绩

将此数据库文件转为SAS永久数据集,保存在student子目录中,文件名为SSS.score,并在output窗口显示数据集内容。

2.(6分)调用SSS.score,建立新的临时数据集new,增加新的变量average,average为英语,化学,数学以及语文成绩的平均值并显示数据集内容。

3.(6分)试检验男生、女生间平均成绩有无差异。

4.(6分)编程了解男性英语和语文的相关性。

5.(6分)按变量che对数据集排序。

考生注意:

舞弊万莫做,那样要退学,自爱当守诺,最怕错上错,若真不及格,努力下次过。

6.(6分)计算儿童身高的描述性统计量(包括均值,标准差,最大值,最小值),并制作其直方图;

7.(6分)计算儿童胸围均值、方差的95%的置信上下限。

8.(6分)根据下面程序输出结果写出logistic回归分析的方程,并转换成原始方程。

9.(10分)根据下面相关分析输出的部分结果,指出在显著性水明为0.05的水平下哪些是显著相关的。

命题负责人:

教研室主任:

10.(10分)分析下面回归分析输出结果,并写出最后的回归方程

11.(10分)下面是拟合多项式回归的程序和分析结果,请回答应该是几次多项式,为什么?

12.(12分)依次分析下面逐步回归的最后输出结果,请写出分析结果。

13.(10分)下面是四种残差图,请挑出哪个的残差图说明模型是合适的,为什么?

其余三个分别展示了模型哪里需要改进的信息?

图1图2

图3图4

1.

Libnamesss‘d:

/student’;

Datasss.score;

Infile‘d:

/student/score.txt’;

Inputno$sexareaengchechimath;

Run;

Procprintdata=sss.student;

Run;

2.

Datanew;

Setsss.score;

Average=(eng+che+chi+math)/4;

Run;

Procprintdata=new;

Run;

3.

Procttestdata=new;

Classsex;

Varaverage;

Run;

4.

Datamscore;

Setsss.score(wheresex=1);

Proccorr;

varengchi;

run;

5

Procsortdata=sss.score;

Byche;

Run;

6.

Procmeansdata=sss.score;

Vareng;

Run;

Proccapabilitydata=ss.score;

Histogrameng;

Run;

 

7.

Proccapabilitydata=sss.score;

Intervalseng/method=4,6;

Run;

8

Logit(p)=-1.0562+0.4934*GEN+0.7096*HIGHINC

原始方程:

p=

9

MIDPRICE、CITYMPG、HWYMPG、ENGSIZE、PERFORM之间是显著相关的。

10

方差分析中,对应于模型的F统计量的值为509.812,相应的P值=0.001<0.05=a,所以模型的作用是显著的。

在汇总信息中,R2和校正的R2分别为0.9827和0.9807。

在参数估计中,t检验的结果表明这一个回归系数也是显著不为0的。

COST=2.098551*DELAY

11

3次;

有方差分析表可以看出,四次项加入的效应并不显著,其F统计量的值为0.85,对应的P值=0.3682>0.05=a。

二、三次项加入的效果是显著地,所以拟合三次项是合适的。

12

题不全。

而且不是逐步回归的。

是向后消去法的。

原题是这个:

13.

试题

成绩

课程名称

应用统计软件SAS

开卷

闭卷

教研室

统计教研室

A卷

B卷

考试时间

2013

6

21

8

00

分至

10

00

适用专业班级

统计101-2,应数101

班级姓名学号

考生注意:

舞弊万莫做,那样要退学,自爱当守诺,最怕错上错,若真不及格,努力下次过。

 

一、单项选择题(每空2分,共20分)

1、提交下列程序,输出结果为()

datatest;

inputname$age;

cards;

John35

;

run;

A.nameageB.nameage

John35John(missingvalue)

C.nameageD.数据步执行错误

(missingvalue)(missingvalue)

2、外部文件如下,哪个input语句不能正确建立数据集。

()

A、inputid1-4age6-7actlevel$9-12sex$14

B、inputid1-4age6-7actlevel9-12$sex14$

C、input@1id4.@6age2.Actlevel$9-12sex14$

D、inputidageactlevel$sex$

3、下列输出结果是执行哪个语句得到的?

()

A.B.

C.

4、执行如下语句,哪一个解释是正确的?

()

Procsortdata=sasheip.classout=sorted;

Bydescendingageheight;

Run;

A、对数据集进行排序,先以age降序,再以height升序

B、对数据集进行排序,先以age降序,再以height降序

C、对数据集进行排序,先以age升序,再以height降序

D、对数据集进行排序,先以age升序,再以height升序

5、下列计算

的程序提交后如下,计算结果为()

A、程序出错

B、没有结果

C、y的值为1.4142135624

6、提交如下程序,输出结果为()

Dataretire;

Inputamount@@;

Retainyear1995;

Year+1;

Total+amount;

Cards;

5001000.22002700

;

Run;

A.

B.

C.

D.

7、执行如下程序,输出结果为()

A.B.

C.

8、根据下列程序结果,可以得知所拟合的多项式回归是()次多项式。

A.1B.2C.3D.4

9、运行下列程序,在()建立了一个永久性数据集。

Libnameaad:

\sasdata;

dataaa.class3;

inputname$agesex$heightweightbust;

cards;

刘明3男0.9413.5950.4

run;

A.d:

\B.d:

\sasdataC.c:

\D.不确定

10、列举模式读入分隔符缺省为()。

A.Tab键B.逗号C.空格符D.任意符号都可以

二、程序题(每题5分,共35分)

假设F盘student子目录有数据集score.txt,其字段名、字段类型及说明,如下表:

字段名

字段类型

说明

NO

SEX

area

Eng

Che

Chi

Math

字符型

数值型

数值型

数值型

数值型

数值型

数值型

学号

性别(sex=1为男生,sex=2为女生)

生源(area=1表示来自农村,area=2表示来自城镇)

英语成绩

化学成绩

语文成绩

数学成绩

 

1.将此数据库文件转为SAS永久数据集,保存在student子目录中,文件名为SSS.score,并在output窗口显示数据集内容;

2.调用SSS.score,建立新的临时数据集new,增加新的变量average,average为英语,化学,数学以及语文成绩的平均值并显示数据集内容;

3.试检验男生、女生间平均成绩有无差异;

4.编程了解男性英语和语文的相关性;

5.利用回归分析方法预测数学成绩;

6.计算英语成绩的描述性统计量(包括均值,标准差,最大值,最小值),并制作其直方图;

7.计算英语均值、方差的95%的置信上下限。

三、(7分)下面是两样本t检验的输出结果,请解释。

四、(7分)提交以下程序。

得到如下输出结果,请解释输出结果。

DependentVariable:

WEARAmountofmaterialwornaway

五、(7分)以下均值的比较输出结果,请解释。

六、(7分)以下是相关分析输出的结果,请解释。

七、(7分)下面是逐步回归输出结果,请解释。

八、(5分)解释输出结果并且写出logistic回归方程。

九、(5分)iml/sas编程。

数学班:

解下列线性方程组

统计班:

给下列程序做注释语句。

startregress;

xpxi=inv(t(x)*x);

beta=xpxi*(t(x)*y);

yhat=x*beta;

resid=y-yhat;

sse=ssq(resid);

n=nrow(x);

dfe=nrow(x)-ncol(x);

mse=sse/dfe;

cssy=ssq(y-sum(y)/n);

rsquare=(cssy-sse)/cssy;

print,"RegressionResults",ssedfemsersquare;

stdb=sqrt(vecdiag(xpxi)*mse);

t=beta/stdb;

prob=1-probf(t#t,1,dfe);

print,"ParameterEstimates",,betastdbtprob;

print,yyhatresid;

finishregress;

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