2025年大学《生物统计学》专业题库—— 大型生物数据集的统计学分析与挖掘.docxVIP

2025年大学《生物统计学》专业题库——大型生物数据集的统计学分析与挖掘

考试时间：______分钟总分：______分姓名：______

一、选择题（每题2分，共20分）

1.下列哪一项不是大型生物数据集的主要特点？

A.高维度

B.小样本

C.稀疏性

D.非线性

2.在处理缺失值时，下列哪种方法属于有监督学习的方法？

A.插值法

B.K最近邻法

C.回归填充法

D.均值/中位数填充法

3.下列哪种统计检验方法适用于比较两组或多组数据的均值差异？

A.卡方检验

B.t检验

C.方差分析

D.曼-惠特尼U检验

4.在进行聚类分析时，选择合适的聚类数目是至关重要的。以下哪种方法可以用来辅助确定聚类数目？

A.主成分分析

B.轮廓系数

C.逻辑回归

D.决策树

5.支持向量机（SVM）在生物信息学中常被用于什么任务？

A.回归分析

B.序列模式挖掘

C.基因表达谱分类

D.关联规则挖掘

6.下列哪种算法不属于监督学习算法？

A.决策树

B.K-means聚类

C.线性回归

D.逻辑回归

7.在多组学数据整合中，以下哪种方法可以用于不同类型数据的对齐？

A.PCA

B.t-SNE

C.ICA

D.CCA

8.对于稀疏矩阵，以下哪种统计软件或包更为适用？

A.SAS

B.SPSS

C.R语言中的Matrix包

D.Python中的NumPy库

9.在生物信息学研究中，关联规则挖掘常用于发现什么？

A.基因表达模式

B.基因之间的功能关联

C.蛋白质结构

D.药物靶点

10.生存分析在生物统计学中主要应用于什么领域？

A.基因表达分析

B.肿瘤研究

C.蛋白质结构预测

D.基因组测序

二、填空题（每题2分，共20分）

1.大型生物数据集通常具有__________、__________和__________等特点。

2.数据标准化是数据预处理的重要步骤，常用的方法包括__________和__________。

3.在进行假设检验时，第一类错误的概率通常用__________表示。

4.聚类分析是一种__________学习方法，它将数据点划分为不同的组。

5.支持向量机（SVM）通过寻找一个最优的__________来划分不同类别的数据。

6.在进行回归分析时，需要检验模型的__________和__________。

7.生存分析中，生存函数描述了事件发生概率随__________的变化趋势。

8.多组学数据整合的目标是将来自不同__________的数据进行整合分析。

9.数据挖掘中的关联规则挖掘通常使用__________和__________两个指标来评估规则的强度。

10.在生物信息学研究中，常用的统计软件包括__________、__________和__________。

三、简答题（每题5分，共25分）

1.简述大型生物数据集预处理的主要步骤。

2.简述t检验和方差分析的区别。

3.简述支持向量机（SVM）的基本原理。

4.简述聚类分析在生物信息学中的应用。

5.简述生存分析在生物医学研究中的作用。

四、计算题（每题10分，共20分）

1.假设你有一组基因表达数据，包含3个样本和4个基因。请简述如何使用R语言对数据进行标准化处理。

2.假设你有一组肿瘤患者的生存数据，包括患者的生存时间（以月为单位）和是否发生转移（1表示发生转移，0表示未发生转移）。请简述如何使用R语言中的生存分析函数计算生存函数并进行生存曲线绘制。

五、论述题（15分）

结合具体的生物信息学实例，论述如何选择合适的统计方法对大型生物数据集进行分析。

试卷答案

一、选择题

1.B

解析：大型生物数据集的特点包括高维度、大规模、稀疏性、非线性等，小样本不是其特点。

2.C

解析：回归填充法利用回归模型预测缺失值，属于有监督学习方法。插值法、K最近邻法和均值/中位数填充法均属于无监督学习方法。

3.C

解析：t检验用于比较两组数据的均值差异，方差分析用于比较两组或多组数据的均值差异。

4.B

解析：轮廓系数可以用来评估聚类结果的质量，并辅助确定聚类数目。

5.C

解析：支持向量机（SVM）在生物信息学中常用于基因表达谱分类等分类任务。

6.B

解析：K-means聚类属于无监督学习