2025年統(tǒng)計(jì)學(xué)期末考試題庫——統(tǒng)計(jì)軟件SAS判別分析試題考試時(shí)間：______分鐘總分：______分姓名：______一、單項(xiàng)選擇題（本大題共20小題，每小題1分，共20分。在每小題列出的四個(gè)選項(xiàng)中，只有一項(xiàng)是最符合題目要求的，請將正確選項(xiàng)字母填在題后的括號內(nèi)。）1.在SAS中進(jìn)行判別分析時(shí)，用于指定數(shù)據(jù)集的語句是？A.PROCREGB.PROCGLMC.PROCDISCRIMD.PROCANOVA2.判別分析中，用于衡量兩個(gè)組別之間差異的大小，常用的統(tǒng)計(jì)量是？A.F統(tǒng)計(jì)量B.卡方統(tǒng)計(jì)量C.Mahalanobis距離D.決策樹3.在SAS中，如何指定判別分析的分類變量？A.使用CLASS語句B.使用MODEL語句C.使用LSMEANS語句D.使用OUTPUT語句4.判別分析中，用于評估模型擬合優(yōu)度的統(tǒng)計(jì)量是？A.R平方B.AICC.BICD.Wilks'Lambda5.在SAS中，如何生成判別分析的分類結(jié)果？A.使用PREDICTED語句B.使用OUTPUT語句C.使用CLASS語句D.使用SCORE語句6.判別分析中，用于計(jì)算樣本點(diǎn)到各個(gè)類別的距離的公式是？A.歐氏距離B.曼哈頓距離C.切比雪夫距離D.馬氏距離7.在SAS中，如何指定判別分析的自變量？A.使用MODEL語句B.使用CLASS語句C.使用VAR語句D.使用OUTPUT語句8.判別分析中，用于確定最佳分類超平面的方法？A.最小二乘法B.最大似然法C.線性回歸D.邏輯回歸9.在SAS中，如何查看判別分析的詳細(xì)統(tǒng)計(jì)輸出？A.使用CLASS語句B.使用MODEL語句C.使用OUTPUT語句D.使用PRINT語句10.判別分析中，用于評估模型預(yù)測準(zhǔn)確性的指標(biāo)是？A.準(zhǔn)確率B.召回率C.F1分?jǐn)?shù)D.AUC11.在SAS中，如何指定判別分析的檢驗(yàn)方法？A.使用TEST語句B.使用CLASS語句C.使用MODEL語句D.使用SCORE語句12.判別分析中，用于計(jì)算樣本點(diǎn)到各個(gè)類別的概率的公式是？A.高斯分布B.貝葉斯定理C.線性回歸D.邏輯回歸13.在SAS中，如何查看判別分析的結(jié)果圖？A.使用PLOT語句B.使用GRAPH語句C.使用OUTPUT語句D.使用PRINT語句14.判別分析中，用于確定最佳分類閾值的統(tǒng)計(jì)量是？A.ROC曲線B.AUCC.Youden指數(shù)D.F統(tǒng)計(jì)量15.在SAS中，如何指定判別分析的權(quán)重變量？A.使用WEIGHT語句B.使用CLASS語句C.使用MODEL語句D.使用OUTPUT語句16.判別分析中，用于處理不平衡數(shù)據(jù)的常用方法？A.重采樣B.降維C.正則化D.線性回歸17.在SAS中，如何查看判別分析的系數(shù)矩陣？A.使用CLASS語句B.使用MODEL語句C.使用OUTPUT語句D.使用PRINT語句18.判別分析中，用于評估模型泛化能力的指標(biāo)是？A.準(zhǔn)確率B.召回率C.F1分?jǐn)?shù)D.AUC19.在SAS中，如何指定判別分析的檢驗(yàn)水平？A.使用ALPHA語句B.使用CLASS語句C.使用MODEL語句D.使用OUTPUT語句20.判別分析中，用于處理缺失數(shù)據(jù)的常用方法？A.刪除缺失值B.插值法C.回歸法D.降維二、多項(xiàng)選擇題（本大題共10小題，每小題2分，共20分。在每小題列出的五個(gè)選項(xiàng)中，有多項(xiàng)符合題目要求，請將正確選項(xiàng)字母填在題后的括號內(nèi)。）1.在SAS中進(jìn)行判別分析時(shí)，哪些語句是常用的？A.PROCREGB.PROCGLMC.PROCDISCRIMD.PROCANOVAE.PROCMIXED2.判別分析中，哪些統(tǒng)計(jì)量可以用于衡量兩個(gè)組別之間的差異？A.F統(tǒng)計(jì)量B.卡方統(tǒng)計(jì)量C.Mahalanobis距離D.決策樹E.決策邊界3.在SAS中，哪些語句可以用于指定判別分析的自變量？A.使用MODEL語句B.使用CLASS語句C.使用VAR語句D.使用OUTPUT語句E.使用WEIGHT語句4.判別分析中，哪些方法可以用于確定最佳分類超平面？A.最小二乘法B.最大似然法C.線性回歸D.邏輯回歸E.逐步回歸5.在SAS中，哪些語句可以用于查看判別分析的詳細(xì)統(tǒng)計(jì)輸出？A.使用CLASS語句B.使用MODEL語句C.使用OUTPUT語句D.使用PRINT語句E.使用GRAPH語句6.判別分析中，哪些指標(biāo)可以用于評估模型的預(yù)測準(zhǔn)確性？A.準(zhǔn)確率B.召回率C.F1分?jǐn)?shù)D.AUCE.BIC7.在SAS中，哪些語句可以用于指定判別分析的檢驗(yàn)方法？A.使用TEST語句B.使用CLASS語句C.使用MODEL語句D.使用SCORE語句E.使用WEIGHT語句8.判別分析中，哪些方法可以用于計(jì)算樣本點(diǎn)到各個(gè)類別的概率？A.高斯分布B.貝葉斯定理C.線性回歸D.邏輯回歸E.逐步回歸9.在SAS中，哪些語句可以用于查看判別分析的結(jié)果圖？A.使用PLOT語句B.使用GRAPH語句C.使用OUTPUT語句D.使用PRINT語句E.使用WEIGHT語句10.判別分析中，哪些方法可以用于處理不平衡數(shù)據(jù)？A.重采樣B.降維C.正則化D.線性回歸E.邏輯回歸三、簡答題（本大題共5小題，每小題4分，共20分。請根據(jù)題目要求，簡潔明了地回答問題。）1.簡述判別分析的基本原理和應(yīng)用場景。判別分析是一種統(tǒng)計(jì)方法，主要用于根據(jù)已知的分類數(shù)據(jù)，建立一個(gè)判別函數(shù)，通過這個(gè)函數(shù)來對新的未知樣本進(jìn)行分類。它的基本原理是找到一個(gè)最優(yōu)的劃分超平面，使得不同類別之間的區(qū)分度最大，而同類之間的差異最小。判別分析廣泛應(yīng)用于多個(gè)領(lǐng)域，比如醫(yī)學(xué)診斷、信用評估、模式識別等。在實(shí)際應(yīng)用中，我們常常會遇到需要根據(jù)多個(gè)特征來判斷樣本所屬類別的情況，這時(shí)判別分析就能派上用場了。它能夠幫助我們理解不同特征對分類的影響，從而做出更準(zhǔn)確的預(yù)測。2.在SAS中進(jìn)行判別分析時(shí)，如何指定數(shù)據(jù)集和分類變量？在SAS中進(jìn)行判別分析時(shí)，首先需要使用DATA步來讀取或創(chuàng)建數(shù)據(jù)集。然后，在PROCDISCRIM語句中指定數(shù)據(jù)集，使用CLASS語句來指定分類變量。分類變量通常是名義變量，表示樣本所屬的類別。比如，如果我們有一個(gè)數(shù)據(jù)集，其中包含年齡、收入和性別等變量，而我們需要根據(jù)這些變量來判斷一個(gè)人是否購買某產(chǎn)品，那么性別就可以作為分類變量。在CLASS語句中，我們需要列出所有分類變量的名稱。這樣，SAS就能根據(jù)這些分類變量來進(jìn)行判別分析，找出最佳的分類超平面。3.判別分析中，如何評估模型的擬合優(yōu)度和預(yù)測能力？在判別分析中，評估模型的擬合優(yōu)度和預(yù)測能力是非常重要的。常用的方法包括交叉驗(yàn)證、留一法等。交叉驗(yàn)證是將數(shù)據(jù)集分成多個(gè)子集，輪流使用其中一個(gè)子集作為測試集，其余作為訓(xùn)練集，然后計(jì)算模型的預(yù)測準(zhǔn)確率。留一法是一種特殊的交叉驗(yàn)證方法，即每次只留下一個(gè)樣本作為測試集，其余作為訓(xùn)練集。通過這些方法，我們可以得到模型在不同數(shù)據(jù)子集上的表現(xiàn)，從而評估模型的泛化能力。此外，還可以使用一些統(tǒng)計(jì)量，如Wilks'Lambda、F統(tǒng)計(jì)量等，來評估模型的擬合優(yōu)度。4.在SAS中，如何生成判別分析的結(jié)果圖，并解釋圖中的一些關(guān)鍵要素？在SAS中，可以使用PLOT語句或GRAPH語句來生成判別分析的結(jié)果圖。比如，如果我們有兩個(gè)分類變量，可以使用PLOT語句來繪制散點(diǎn)圖，其中不同類別的樣本用不同的顏色表示。圖中的一些關(guān)鍵要素包括分類邊界、樣本點(diǎn)等。分類邊界是區(qū)分不同類別的超平面，樣本點(diǎn)則表示每個(gè)樣本的觀測值。通過觀察這些要素，我們可以直觀地了解模型的分類效果。比如，如果分類邊界清晰，樣本點(diǎn)被正確地劃分到不同的類別中，那么模型的分類效果就比較好。5.判別分析中，如何處理缺失數(shù)據(jù)和異常值？在判別分析中，缺失數(shù)據(jù)和異常值是需要特別注意的問題。對于缺失數(shù)據(jù)，常用的處理方法包括刪除含有缺失值的樣本、插值法等。刪除樣本可能會導(dǎo)致數(shù)據(jù)量減少，從而影響模型的穩(wěn)定性。插值法則可以通過估計(jì)缺失值來保持?jǐn)?shù)據(jù)完整性，但需要注意插值方法的選擇，以避免引入偏差。對于異常值，可以采用離群點(diǎn)檢測方法來識別和處理。比如，可以使用Z分?jǐn)?shù)或IQR方法來識別異常值，然后將其刪除或進(jìn)行修正。處理缺失數(shù)據(jù)和異常值能夠提高模型的準(zhǔn)確性和可靠性。四、論述題（本大題共2小題，每小題10分，共20分。請根據(jù)題目要求，結(jié)合實(shí)際案例，深入分析和闡述問題。）1.結(jié)合實(shí)際案例，論述判別分析在醫(yī)學(xué)診斷中的應(yīng)用及其優(yōu)勢。判別分析在醫(yī)學(xué)診斷中有著廣泛的應(yīng)用，比如疾病診斷、腫瘤分類等。以疾病診斷為例，假設(shè)我們有一組病人的數(shù)據(jù)，其中包含年齡、性別、癥狀等多個(gè)變量，我們需要根據(jù)這些變量來判斷病人是否患有某種疾病。這時(shí)，判別分析就能派上用場了。通過建立判別函數(shù)，我們可以根據(jù)病人的特征來預(yù)測其疾病狀態(tài)。比如，我們可以使用PROCDISCRIM語句在SAS中進(jìn)行分析，然后根據(jù)判別函數(shù)的值來判斷病人是否患病。判別分析的優(yōu)勢在于能夠幫助我們理解不同特征對疾病診斷的影響，從而做出更準(zhǔn)確的預(yù)測。此外，判別分析還能夠處理多變量問題，這對于復(fù)雜的醫(yī)學(xué)診斷來說非常重要。2.結(jié)合實(shí)際案例，論述判別分析在信用評估中的應(yīng)用及其局限性。判別分析在信用評估中也有著廣泛的應(yīng)用，比如評估個(gè)人的信用風(fēng)險(xiǎn)、企業(yè)的信用等級等。以個(gè)人信用評估為例，假設(shè)我們有一組個(gè)人的數(shù)據(jù)，其中包含年齡、收入、信用歷史等多個(gè)變量，我們需要根據(jù)這些變量來評估個(gè)人的信用風(fēng)險(xiǎn)。這時(shí)，判別分析就能派上用場了。通過建立判別函數(shù)，我們可以根據(jù)個(gè)人的特征來預(yù)測其信用風(fēng)險(xiǎn)。比如，我們可以使用PROCDISCRIM語句在SAS中進(jìn)行分析，然后根據(jù)判別函數(shù)的值來評估個(gè)人的信用風(fēng)險(xiǎn)。判別分析的優(yōu)勢在于能夠幫助我們理解不同特征對信用評估的影響，從而做出更準(zhǔn)確的預(yù)測。然而，判別分析也存在一些局限性。首先，判別分析假設(shè)數(shù)據(jù)符合多元正態(tài)分布，但在實(shí)際應(yīng)用中，數(shù)據(jù)往往不滿足這一假設(shè)。其次，判別分析對異常值和缺失值比較敏感，需要進(jìn)行適當(dāng)?shù)奶幚怼４送?，判別分析只能處理分類問題，對于連續(xù)變量的預(yù)測則無能為力。因此，在實(shí)際應(yīng)用中，需要根據(jù)具體情況選擇合適的統(tǒng)計(jì)方法。本次試卷答案如下一、單項(xiàng)選擇題答案及解析1.C解析：在SAS中進(jìn)行判別分析，用于指定數(shù)據(jù)集的語句是PROCDISCRIM。PROCREG用于回歸分析，PROCGLM用于廣義線性模型分析，PROCANOVA用于方差分析。2.C解析：判別分析中，用于衡量兩個(gè)組別之間差異的大小，常用的統(tǒng)計(jì)量是Mahalanobis距離。F統(tǒng)計(jì)量用于方差分析，卡方統(tǒng)計(jì)量用于分類數(shù)據(jù)分析，決策樹是一種分類方法。3.A解析：在SAS中，指定判別分析的分類變量使用CLASS語句。MODEL語句用于指定模型，LSMEANS語句用于計(jì)算均值，OUTPUT語句用于輸出結(jié)果。4.D解析：判別分析中，用于評估模型擬合優(yōu)度的統(tǒng)計(jì)量是Wilks'Lambda。R平方用于回歸分析，AIC和BIC用于模型選擇。5.B解析：在SAS中，生成判別分析的分類結(jié)果使用OUTPUT語句。PREDICTED語句用于預(yù)測，CLASS語句用于指定分類變量，SCORE語句用于計(jì)算得分。6.D解析：判別分析中，用于計(jì)算樣本點(diǎn)到各個(gè)類別的距離的公式是馬氏距離。歐氏距離、曼哈頓距離和切比雪夫距離是其他距離度量方法。7.C解析：在SAS中，指定判別分析的自變量使用VAR語句。MODEL語句用于指定模型，CLASS語句用于指定分類變量，OUTPUT語句用于輸出結(jié)果。8.B解析：判別分析中，用于確定最佳分類超平面的方法是最大似然法。最小二乘法用于回歸分析，線性回歸和邏輯回歸是其他統(tǒng)計(jì)方法。9.D解析：在SAS中，查看判別分析的詳細(xì)統(tǒng)計(jì)輸出使用PRINT語句。CLASS語句用于指定分類變量，MODEL語句用于指定模型，OUTPUT語句用于輸出結(jié)果。10.A解析：判別分析中，用于評估模型預(yù)測準(zhǔn)確性的指標(biāo)是準(zhǔn)確率。召回率、F1分?jǐn)?shù)和AUC是其他評估指標(biāo)。11.A解析：在SAS中，指定判別分析的檢驗(yàn)方法使用TEST語句。CLASS語句用于指定分類變量，MODEL語句用于指定模型，SCORE語句用于計(jì)算得分。12.B解析：判別分析中，用于計(jì)算樣本點(diǎn)到各個(gè)類別的概率的公式是貝葉斯定理。高斯分布是概率分布，線性回歸和邏輯回歸是其他統(tǒng)計(jì)方法。13.B解析：在SAS中，查看判別分析的結(jié)果圖使用GRAPH語句。PLOT語句用于繪制散點(diǎn)圖，OUTPUT語句用于輸出結(jié)果，PRINT語句用于打印輸出。14.C解析：判別分析中，用于確定最佳分類閾值的統(tǒng)計(jì)量是Youden指數(shù)。ROC曲線、AUC和F統(tǒng)計(jì)量是其他評估指標(biāo)。15.A解析：在SAS中，指定判別分析的權(quán)重變量使用WEIGHT語句。CLASS語句用于指定分類變量，MODEL語句用于指定模型，OUTPUT語句用于輸出結(jié)果。16.A解析：判別分析中，用于處理不平衡數(shù)據(jù)的常用方法是重采樣。降維、正則化和線性回歸是其他統(tǒng)計(jì)方法。17.D解析：在SAS中，查看判別分析的系數(shù)矩陣使用PRINT語句。CLASS語句用于指定分類變量，MODEL語句用于指定模型，OUTPUT語句用于輸出結(jié)果。18.A解析：判別分析中，用于評估模型泛化能力的指標(biāo)是準(zhǔn)確率。召回率、F1分?jǐn)?shù)和AUC是其他評估指標(biāo)。19.A解析：在SAS中，指定判別分析的檢驗(yàn)水平使用ALPHA語句。CLASS語句用于指定分類變量，MODEL語句用于指定模型，OUTPUT語句用于輸出結(jié)果。20.B解析：判別分析中，用于處理缺失數(shù)據(jù)的常用方法是插值法。刪除缺失值、回歸法和降維是其他處理方法。二、多項(xiàng)選擇題答案及解析1.C,D解析：在SAS中進(jìn)行判別分析時(shí)，常用的語句是PROCDISCRIM和PROCANOVA。PROCREG用于回歸分析，PROCGLM用于廣義線性模型分析，PROCMIXED用于混合模型分析。2.A,C,E解析：判別分析中，用于衡量兩個(gè)組別之間的差異的統(tǒng)計(jì)量有F統(tǒng)計(jì)量、Mahalanobis距離和決策邊界?？ǚ浇y(tǒng)計(jì)量用于分類數(shù)據(jù)分析，線性回歸和邏輯回歸是其他統(tǒng)計(jì)方法。3.A,C解析：在SAS中，指定判別分析的自變量使用MODEL語句和VAR語句。CLASS語句用于指定分類變量，OUTPUT語句用于輸出結(jié)果，WEIGHT語句用于指定權(quán)重變量。4.A,B解析：判別分析中，用于確定最佳分類超平面的方法有最小二乘法和最大似然法。線性回歸和邏輯回歸是其他統(tǒng)計(jì)方法，逐步回歸是一種選擇變量的方法。5.C,D解析：在SAS中，查看判別分析的詳細(xì)統(tǒng)計(jì)輸出使用OUTPUT語句和PRINT語句。CLASS語句用于指定分類變量，MODEL語句用于指定模型，GRAPH語句用于繪制圖形。6.A,B,C,D解析：判別分析中，用于評估模型的預(yù)測準(zhǔn)確性的指標(biāo)有準(zhǔn)確率、召回率、F1分?jǐn)?shù)和AUC。BIC是模型選擇指標(biāo)。7.A,C解析：在SAS中，指定判別分析的檢驗(yàn)方法使用TEST語句和MODEL語句。CLASS語句用于指定分類變量，SCORE語句用于計(jì)算得分，WEIGHT語句用于指定權(quán)重變量。8.A,B解析：判別分析中，用于計(jì)算樣本點(diǎn)到各個(gè)類別的概率的公式有高斯分布和貝葉斯定理。線性回歸和邏輯回歸是其他統(tǒng)計(jì)方法，逐步回歸是一種選擇變量的方法。9.A,B解析：在SAS中，查看判別分析的結(jié)果圖使用PLOT語句和GRAPH語句。OUTPUT語句用于輸出結(jié)果，PRINT語句用于打印輸出，WEIGHT語句用于指定權(quán)重變量。10.A,B解析：判別分析中，用于處理不平衡數(shù)據(jù)的方法有重采樣和降維。正則化和線性回歸是其他統(tǒng)計(jì)方法，邏輯回歸是分類方法。三、簡答題答案及解析1.判別分析的基本原理是找到一個(gè)最優(yōu)的劃分超平面，使得不同類別之間的區(qū)分度最大，而同類之間的差異最小。通過建立判別函數(shù)，可以根據(jù)樣本的特征來預(yù)測其所屬類別。判別分析廣泛應(yīng)用于醫(yī)學(xué)診斷、信用評估、模式識別等領(lǐng)域。比如，在醫(yī)學(xué)診斷中，可以根據(jù)病人的癥狀和體征來判斷其是否患有某種疾病。在信用評估中，可以根據(jù)個(gè)人的收入、信用歷史等特征來評估其信用風(fēng)險(xiǎn)。判別分析的優(yōu)勢在于能夠幫助我們理解不同特征對分類的影響，從而做出更準(zhǔn)確的預(yù)測。2.在SAS中進(jìn)行判別分析時(shí)，首先使用DATA步來讀取或創(chuàng)建數(shù)據(jù)集。然后在PROCDISCRIM語句中指定數(shù)據(jù)集，使用CLASS語句來指定分類變量。分類變量通常是名義變量，表示樣本所屬的類別。比如，如果我們有一個(gè)數(shù)據(jù)集，其中包含年齡、收入和性別等變量，而我們需要根據(jù)這些變量來判斷一個(gè)人是否購買某產(chǎn)品，那么性別就可以作為分類變量。在CLASS語句中，我們需要列出所有分類變量的名稱。這樣，SAS就能根據(jù)這些分類變量來進(jìn)行判別分析，找出最佳的分類超平面。3.在判別分析中，評估模型的擬合優(yōu)度和預(yù)測能力是非常重要的。常用的方法包括交叉驗(yàn)證、留一法等。交叉驗(yàn)證是將數(shù)據(jù)集分成多個(gè)子集，輪流使用其中一個(gè)子集作為測試集，其余作為訓(xùn)練集，然后計(jì)算模型的預(yù)測準(zhǔn)確率。留一法是一種特殊的交叉驗(yàn)證方法，即每次只留下一個(gè)樣本作為測試集，其余作為訓(xùn)練集。通過這些方法，我們可以得到模型在不同數(shù)據(jù)子集上的表現(xiàn)，從而評估模型的泛化能力。此外，還可以使用一些統(tǒng)計(jì)量，如Wilks'Lambda、F統(tǒng)計(jì)量等，來評估模型的擬合優(yōu)度。4.在SAS中，可以使用PLOT語句或GRAPH語句來生成判別分析的結(jié)果圖。比如，如果我們有兩個(gè)分類變量，可以使用PLOT語句來繪制散點(diǎn)圖，其中不同類別的樣本用不同的顏色表示。圖中的一些關(guān)鍵要素包括分類邊界、樣本點(diǎn)等。分類邊界是區(qū)分不同類別的超平面，樣本點(diǎn)則表示每個(gè)樣本的觀測值。通過觀察這些要素，我們可以直觀地了解模型的分類效果。比如，如果分類邊界清晰，樣本點(diǎn)被正確地劃分到不同的類別中，那么模型的分類