r语言期末考试题库
R语言期末考试复习题及参考答案
R语言 --复习资料一、填空题1、玫瑰图的绘制,主要是先绘制一个直方图,接着将((____))坐标转化为((____) )参考答案：直角※极二、单项选择题1、以下哪列代码是将直方图转化为玫瑰图的关键( )A. AB. BC. CD. D参考答案： B三、解答题1、 3.例题：水泥厂用自动包装机包装水泥，每袋额定重量是50kg ，某日开工后随机抽查了9 袋，称得重量如下：49.6,49.3,50.1,50.0,49.2,49.9,49.8,51.0,50.2设每袋重量服从正态分布，问包装机工作是否正常（α =0.05 ）？参考答案：x <- c(49.6,49.3,50.1,50.0,49.2,49.9,49.8,51.0,50.2)α <- 0.05solution <- t.test(x,mu=50,alternative="two.sided",conf.level = 1-α)solutionif(solution$p.value>α ){print(" 接受 H0")}else{print(" 拒绝 H0 ，接受 H1")}p-value> α，接受 H0认为包装机工作正常。
四、练习题1、 1.使用 t.text 函数完成下面的例题用 10 只家兔试验某批注射液对体温的影响，测定每只兔子注射前后的体温，如下注射前： (37.8,38.2,38.0,37.6,37.9,38.1,38.2,37.5,38.5,37.9) 注射后： (37.9,39.0,38.9,38.4,37.9,39.0,39.5,38.6,38.8,39.0) 已知家兔体温服从正态分布，问注射前后体温有无显著差异？（α=0.01 ）（配对）参考答案：x <- c(37.8,38.2,38.0,37.6,37.9,38.1,38.2,37.5,38.5,37.9)y <- c(37.9,39.0,38.9,38.4,37.9,39.0,39.5,38.6,38.8,39.0)α <- 0.01solution <- t.test(x,y,mu = 0,alternative="two.sided",paired = TRUE,var.equal = FALSE,conf.level=1-α)if(solution$p.value>α){ print(" 接受 H0")}else{print(" 拒绝 H0 ，接受 H1")}输出结果：拒绝H0 ，接受 H1 （即：注射前后体温差异显著）2、 2.使用 t.text 函数完成下面的例题有甲、乙两台机床加工相同的产品，假定两台机床加工的产品均服从正态分布，且总体方差相等，从这两台机床加工的产品中随机地抽取若干件，测得产品直径 (mm) 为甲：(20.5,19.8,19.7,20.4,20.1,20.0,19.0,19.9);乙： (19.7,20.8,20.5,19.8,19.4,20.6,19.2)试比较甲乙两台机床加工的产品直径有无显著应差异？.（α=0.05 ）参考答案：x <- c(20.5,19.8,19.7,20.4,20.1,20.0,19.0,19.9)y <- c(19.7,20.8,20.5,19.8,19.4,20.6,19.2)α <- 0.05solution <- t.test(x,y,mu = 0,alternative="two.sided",paired =FALSE,var.equal = FALSE,conf.level=1-α)if(solution$p.value>α){ print(" 接受 H0")}else{print(" 拒绝 H0 ，接受 H1")}输入结果：接受H0( 即：甲乙两台机床加工的产品直径无显著性差异)”3、 3.根据经验，在人的身高相等的情况下，血压的收缩 Y 与体重 X1（千克）和年龄 X2（岁数）有关，现收集了 13 个男子的数据，试建立 Y 关于 X1、X2 的线性回归方程。
r语言复习题
r语言复习题R语言复习题R语言是一种广泛应用于数据分析和统计建模的编程语言。
它具有强大的数据处理和可视化能力，被广泛应用于学术研究、商业分析和数据科学等领域。
为了巩固对R语言的掌握，下面将提供一些常见的R语言复习题，帮助读者回顾和巩固相关知识。
1. 如何创建一个包含数字1到10的向量？答案：可以使用以下代码创建一个包含数字1到10的向量。
```Rvec <- 1:10```2. 如何计算一个向量的平均值？答案：可以使用以下代码计算一个向量的平均值。
```Rmean(vec)```3. 如何从一个数据框中选择特定的列？答案：可以使用以下代码选择数据框df中的列col1和col2。
```Rdf_select <- df[, c("col1", "col2")]```4. 如何计算一个数据框中每一列的总和？答案：可以使用以下代码计算一个数据框df中每一列的总和。
```Rcol_sums <- colSums(df)```5. 如何将一个数据框按照某一列进行排序？答案：可以使用以下代码将一个数据框df按照列col1进行升序排序。
```Rdf_sorted <- df[order(df$col1), ]```6. 如何计算一个数据框中每一列的缺失值数量？答案：可以使用以下代码计算一个数据框df中每一列的缺失值数量。
```Rcol_missing <- colSums(is.na(df))```7. 如何将一个字符型变量转换为因子型变量？答案：可以使用以下代码将一个字符型变量x转换为因子型变量。
```Rfactor_x <- as.factor(x)```8. 如何计算一个数据框中每一列的相关系数？答案：可以使用以下代码计算一个数据框df中每一列的相关系数。
```Rcor_matrix <- cor(df)```9. 如何在一个数据框中添加一列？答案：可以使用以下代码在一个数据框df中添加一列new_col。
R语言期末知识点汇总
1、R区分大小写2、函数getwd()来查看当前的工作目录，setwd()设定当前的目录。
使用引号””闭合这些目录名和文件名3、getwd()——显示当前的工作目录 ls()——列出当前工作空间的对象 rm(objectlist)——移除（删除）一个或多个对象 help()——显示可用选项说明 options()——显示或者设置当前选项 history(#)——显示最近使用过#个命令（默认值为25）savehistory(“myfile”)——保存命令历史到文件myfile中（默认值为.Rhistory）loadhistory(“myfile”)——载入一个命令历史文件（默认值为.Rhistory）save.image(“myfile”)——保存工作空间到文件myfile中（默认值为.RData）save(objectlist,file=”myfile”)——保存指定对象到一个文件中load(“myfile”)——读取一个工作空间到当前会话中（默认值为.RData）q()——退出R。
将会询问你是否保存工作空间4、R将反斜杠\作为一个转义符5、setwd(“mydirectory”)——修改当前的工作目录为mydirectorysetwd()不会自动创建一个不存在的目录6、dir,create()来创建新目录7、函数source(“filename”)可在当前会话中执行一个脚本。
如果文件名不包括路径，R将假设此脚本在当前工作目录中。
8、函数sink(“filename”)将输出重定向到文件filename中。
但是它对图形输出没有影响。
9、参数append=TRUE可以将文本追加到文件后，而不是覆盖它。
参数split=TRUE可将输出同时发送到屏幕和输出文件中。
10、使用dev.off()将输出返回到终端。
11、数据集通常是由数据构成的一个矩形组，行表示观测，列表示变量。
12、单个向量中的数据必须拥有相同的类型或模式。
R语言练习题
统计软件实验1每题需注意1命令代码2结果或图形3自己的错误1 y =23log )10sin(4)43.0(2+⋅+-e πy <- sin(10*pi)*exp(-0.3+4^2)+log(23)/log(4)2 x = sin(223/3)， y = x^2，z = y*10 ；求x+2y-5zx <- sin(223/3);y <- x^2;x+2*y-5*z3 建立起始值=3,增量值=5.5,终止值=44的一维数组xx <- seq(3.47,by=5.5)4 建立等差一维数组x ：首项为0,末项为π,项数为15x <- seq(0,pi,length=15)5 将100,200,200,200,400,600,600,600,800 输入R 中，保存到numeric 变量中 numeric <- c(100,200,200,200,400,600,600,600,800)6 将numeric 转换为factor 存入变量factor.numeric ，并用class （）确认。
factor.numeric <- as.factor(numeric)7 查看factor.numeric 的内容factor.numeric8 创建一个2到50的向量,形式为 2, 4, 6, 8, ..., 48, 50并名为为vector1 vector1 <- seq(from=2,to=50,by=2)9 选取vector1中的第20个元素vector1[20]10 选取vector1中的第10，15，20个元素vector1[c(10,15,20)]11 选取vector1中的第10到20个元素vector[10:20]12 选取vector1中值大于40的元素vector1[vector1>40]13创建向量1 2 3 4 5 1 2 3 4 5 1 2 3 4 5 1 2 3 4 5 1 2 3 4 5 rep(1:5,5)14使用rep()创建向量0 0 0 0 0 1 1 1 1 1 2 2 2 2 2 3 3 3 3 3 4 4 4 4 4rep(0:4,rep(5,5))15 用函数rep()构造一个向量x,它由3个3,4个2,5个1构成x=c(rep(3,3),rep(2,4),rep(1,5))统计软件实验2每题需注意1命令代码2结果或图形3自己的错误1计算行列式的值323426781 A=A=det(matrix(c(3,4,7,2,2,8,3,6,1),nrow=3))2 矩阵323426781A⎡⎤⎢⎥=⎢⎥⎢⎥⎣⎦,矩阵111222333B⎡⎤⎢⎥=⎢⎥⎢⎥⎣⎦;求出A x B及A与B中对应元素之间的乘积A=matrix(c(3,4,7,2,2,8,3,6,1),nrow=3);B=matrix(rep(1:3,3),nrow=3);A%*%B;A*B3由1,2,...,16构成两个方阵，其中矩阵Ａ按列输入，矩阵Ｂ按行输入，并计算C=A+B,D=AB A=matrix(1:16,nrow=4);B=matrix(1:16,nrow=4,byrow=T);C=A+B;D=A%*%B4先复制附录数据至文本文档,然后读取数据至文件datadata <- read.table("D:/t.data.txt",header = T)5 比值的计算weight和height的平方的比值存入bmi变量bmi <- weight/height^2;detach(data)6 创建对象x, 其值为1:10, 使用write函数将其写入文件x.txt；删除x, 然后再读入该文件并赋值给x,并保证x是numericx <- 1:10write.table(x,file = "x.txt");rm(x);xx <- read.table("x.txt",header=T);xclass(x);x <- as.numeric(x$x);x7 查看mtcars数据（mtcars回车）；把vs变量所在列的元素全都改成你的“学号后两位”（mtcars$vs<-7）；把mtcars存为mtcars.csv文件；读入mtcars.csv文件存入mtcarsnew；MtcarsMtcars$vs<-学号后两位mtcarsnew<-read.csv()8 把mtcars转换成矩阵mm并判断数据类型；把第六行改成你的“学号后两位”；取矩阵mm 前11行存入变量mtcars11；取mtcars11的主对角线的元素，构成主对角阵mt；取mtcars11的上三角阵存入mtupper；(需要通过网络搜索学习上三角矩阵定义)mm<-as.matrix(mtcars);class(mm)mm[6,]<-学号后两位mtcars11(mtcars11<-head(mtcars,11))mt(mt<-diag(diag(mtcars11)))mtupper(x[lower.tri(x)]<-0;mtupper<-x)x[lower.tri(x)]<-0lower.tri(x,diag=FALSEx[upper.tri(x)]<-0upper.tri(x,diag=FALSE)9把mtupper 的行名和列名改为NULL 。
R语言初学期末复习题
R语言初学期末复习题x1<- 9:7y1<- 2:4#1.1c(x1,y1)#1.2x1+y1#1.3x1*y1#1.4rep(x1,y1)#1.5rep(x1,y1) + x1#1.6n <- 101:n -1#二、生成下列序列#2.1#1111122222333334444455555#2.2#-3.0到3.0，每个间隔.02#2.3#"a 1" "a 2" "a 3" "a 4" "a 5"#2.4#"a1" "a2" "a3" "a4"#2.5#"a1a2a3a4a5"#2.6注：a和c之间有60个b #"abbb````bbbbc" #2.6.2 生成"abc"##三、子集的选取#已知R中预设的变量letters是一个长度26的字符向量lettersx3_1 <- c(19,8,1,16,9,18,15)x3_2 <- c(23,9,12,3,15,24)#3.1 下述语句的输出是？letters[x3_1]letters[x3_2]#R中自带mtcars#3.3#df3_1是一个怎么样的数据集？df3_1 <- subset(mtcars,cyl==6)#df3_2是一个怎么样的数据集？# mtcars中的所有重量小于4千磅的车df3_2<- mtcars[mtcars$wt<4,]#3.5 #解释t3这个表格（行列以及各个元素的意义）t3<- table(mtcars$cyl,mtcars$gear)#四、控制流和隐循环#考试中注意i与j的位置#4. 求m4M4 <- matrix(1:12,nrow=4,ncol=3)for(i in 1:4){for(j in 1:3){M4[i,j]<- i+j}}M4#4.2 简述R中的基本的数据类型，并指出M4和L4分别是哪一种L4<- list(x=1:4,y=1:3,M4=matrix(1:12,nrow=4,ncol=3))#4.3 写出下述命令的结果apply(M4,1,sum)#4.4 写出下述命令的结果apply(M4,2,mean)#4.5 写出下述命令的结果apply(L4$M4,1,sum)#五、统计图形基础#5.1 下述par语句的目的是什么？#par(mfrow=c(2,3))#5.2#直方图连在一起，有freq频数Den 频率#6.1下述语句的目的是？#dnorm(seq(-3,3,0.5),2,1)#6.2下述语句的目的是？##qr作为前缀pt(seq(-3,3,0.5),2,1)#6.3写出合适的语句流程，连检验假设#mtcars 数据集中汽缸数大于5的油耗不低于汽缸数小于5的车的油耗#6.4 写出合适的语句流程连检验这个假设# 前向档位的个数的不同和车的油耗无关#否则kruskal.test(mtcars$mpg~mtcars$gear）。
R语言练习题【精选文档】
统计软件实验1每题需注意1命令代码2结果或图形3自己的错误1 y =23log )10sin(4)43.0(2+⋅+-e πy 〈- sin(10＊pi)＊exp(—0。
3+4^2）+log(23)/log(4）2 x = sin(223/3）， y = x^2,z = y ＊10 ；求x+2y —5zx <— sin(223/3）；y <- x^2；x+2＊y —5*z3 建立起始值=3,增量值=5.5，终止值=44的一维数组xx <- seq(3。
47,by=5.5)4 建立等差一维数组x:首项为0,末项为π,项数为15x <- seq （0，pi,length=15）5 将100，200，200,200,400，600，600，600，800 输入R 中，保存到numeric 变量中numeric <— c （100,200，200，200，400,600,600，600,800)6 将numeric 转换为factor 存入变量factor.numeric ，并用class （)确认。
factor.numeric 〈- as.factor （numeric)7 查看factor 。
numeric 的内容factor.numeric8 创建一个2到50的向量,形式为 2, 4， 6, 8, ..., 48, 50并名为为vector1 vector1 〈- seq （from=2,to=50，by=2）9 选取vector1中的第20个元素vector1［20]10 选取vector1中的第10，15，20个元素vector1［c(10，15，20)］11 选取vector1中的第10到20个元素vector ［10：20]12 选取vector1中值大于40的元素vector1[vector1>40]13创建向量1 2 3 4 5 1 2 3 4 5 1 2 3 4 5 1 2 3 4 5 1 2 3 4 5 rep(1：5,5)14使用rep （)创建向量0 0 0 0 0 1 1 1 1 1 2 2 2 2 2 3 3 3 3 3 4 4 4 4 4rep （0：4，rep(5,5）)15 用函数rep(）构造一个向量x ，它由3个3，4个2，5个1构成x=c(rep （3,3),rep(2,4)，rep （1，5））统计软件实验2每题需注意1命令代码2结果或图形3自己的错误1计算行列式的值323426781 A=A=det(matrix（c(3,4,7，2，2，8，3,6,1)，nrow=3)）2 矩阵323426781A⎡⎤⎢⎥=⎢⎥⎢⎥⎣⎦,矩阵111222333B⎡⎤⎢⎥=⎢⎥⎢⎥⎣⎦;求出A x B及A与B中对应元素之间的乘积A=matrix（c（3，4,7,2，2,8,3，6,1），nrow=3);B=matrix(rep（1：3,3）,nrow=3)；A%＊%B；A＊B3由1，2，...，16构成两个方阵,其中矩阵Ａ按列输入,矩阵Ｂ按行输入,并计算C=A+B，D=AB A=matrix（1：16,nrow=4）;B=matrix（1:16，nrow=4,byrow=T)；C=A+B;D=A％*％B4先复制附录数据至文本文档,然后读取数据至文件datadata 〈—read.table(”D：/t.data.txt”,header = T）5 比值的计算weight和height的平方的比值存入bmi变量bmi 〈— weight/height^2；detach(data)6 创建对象x，其值为1：10，使用write函数将其写入文件x。
r语言编程试题
r语言编程试题
以下是一些R语言的编程试题，这些试题考察的是基础的编程技能和对R语言
的掌握情况。
1.题目：假设有一个数据框(data.frame)，其名称是"mydata"，请你创建一个新的变量(列)，
其名为"newvar"，值为原变量"oldvar"的两倍。
r
mydata$newvar <- 2 * mydata$oldvar
2.题目：在R语言中，假设我们有一个向量v = c(1, 2, 3, 4, 5)，我们想要创建一个新向
量v_squared，其中包含v中每个元素的平方。
r
v <- c(1, 2, 3, 4, 5)
v_squared <- v^2
3.题目：假设我们有一个数据框df，其中包含两列：一列是日期(date)，一列是温度(temp)。
我们想要按日期对df进行排序，并且使得温度列的值显示为正数。
r
df <- df[order(df$date), ]
df$temp <- abs(df$temp)
4.题目：假设我们有一个向量x = c(1, 2, 3, 4, 5)，我们想要计算x中所有元素的和。
r
x <- c(1, 2, 3, 4, 5)
sum <- sum(x)
5.题目：假设我们有一个数据框df，其中包含两列：一列是姓名(name)，一列是年龄
(age)。
我们想要筛选出年龄大于等于20岁的人，并查看他们的姓名。
r
df <- df[df$age >= 20, ]
print(df$name)。
R语言数据分析与挖掘_中央财经大学中国大学mooc课后章节答案期末考试题库2023年
R语言数据分析与挖掘_中央财经大学中国大学mooc课后章节答案期末考试题库2023年1.单因素方差分析的效应量反应参考答案:处理效应平方和SSA与总平方和SST的比例2.假设X是来自正态总体【图片】的一个样本，样本均值为4，样本量为25，对于置信水平为0.05的假设检验【图片】说法正确的是？已知【图片】。
参考答案:接受原假设3.在不考虑交互效应的双因素方差分析中，若因素A的处理平方和为SSA=20，因素B的处理平方和为SSB=80，误差平方和为SSE=10，那么因素A的偏效应量为参考答案:20/304.【图片】从该方差分析的结果可以看出：参考答案:以上都正确5.x<-1:10，x是向量。
参考答案:正确6.常用的R的赋值方式有：=(等号)、<-(向左)和->(向右)赋值三种方式。
参考答案:正确7.如果单因素方差分析的总平方和SST=20，误差平方和SSE=18，那么因素的处理平方和 SSA=参考答案:28.假设单因素方差分析中，因素A有5个水平，那么因素A的处理平方和的自由度为：参考答案:49.假设对样本数据进行单因素方差分析，该样本的样本量为103，因素A有3个水平，通过计算，该样本的总平方和为200，误差平方和为20，如果构造F统计量检验因素A各水平均值的差异性，那么F统计量的值为：参考答案:45010.若从正态分布总体中抽样得到一组样本，样本的值为 1, -1, 2, 3, 4, 5, 1, 2, 4, 3，那么样本的中位数为参考答案:2.511.若从正态分布总体中抽样得到一组样本，样本的值为7, 7, 5, 2, 5, 4, 7, 9, 4, 8，那么样本的众数为参考答案:712.x<-2，x的类型是Integer。
参考答案:错误13.续：假设对样本数据进行单因素方差分析，该样本的样本量为103，因素A有3个水平，通过计算，该样本的总平方和为200，误差平方和为20，如果构造F统计量检验因素A各水平均值的差异性，那么F统计量的自由度分别为：参考答案:2 10014.非参数方差分析需要已知数据是否服从正态分布参考答案:错误15.下面哪些指标可以用来度量数据的分布形状参考答案:偏度系数_峰度系数16.单因素方差分析可以用于分析一个分类变量与一个数值变量之间的关系参考答案:正确17.在单因素方差分析中，多重比较的目的是比较两个水平之间均值的差异性参考答案:正确18.当单因素方差分析不满足正态分布或方差齐性的假设前提时，不能采用非参数检验的方法参考答案:错误19.计算四分位数的函数是（）参考答案:quartile（）20.只能采用假设检验来检验因素各水平的方差是否相同参考答案:错误21.只考虑两个因素单独对因变量影响的模型称为交互效应的双因子方差分析参考答案:错误22.带交互效应的双因素方差分析的交互项的原假设为：交互效应不显著参考答案:正确23.因素各水平的差异由系统性差异和随机误差组成参考答案:正确24.为研究低龄青少年吸烟的外在因素，研究者采用整群抽样，在某中心城区和远城区的初中学校，各选择初一年级一个班的全部学生进行调查，针对上述问题，可采用Logistic回归筛选影响因素。
R语言考试
一、填空题(每小题2分，共40分)1.Auckland(奥克兰)大学的Robert Gentleman和Ross Ihaka及其他志愿人员开发了一个R系统，目前由______________维护.答：2.求均值函数是_____________.答：3.求标准差函数是_____________.答：4.向量建立函数是_____________.答：5.表示赋值的符号是<- 和_____________.答：6.x = c(0/1, 0/0, 1/0, NA); 则x= ____________________________.答：bs = paste("X", 1:6, sep = ""); 则labs= ____________________________.答：8.x = c(1,4,7); 则x[x<5] = ____________________________.答：9.z = c(-1, 1:3, NA); y = z[!is.na(z)]; 则y= ____________________________.答：10.v = 10:20, 则v[-(1:5)]= ____________________________.答：11.要使用aov()函数进行方差分析，应当具备可加性，独立正态性和___________.答：12.单因素方差分析中在比较两个以上的总体时，广泛使用Kruskal-Wallis秩和检验，它是对两个以上样本进行比较的非参数检验方法, 其函数是_________________.答：13.在R软件中，对数据进行中心化(不做标准化)的计算函数为______________________.答：14.主成分分析(principal component analysis)是将多指标化为少数几个__________的一种统计分析方法.答：15.查看当前工作路径的命令为？将当前工作路径的修改为D:\program files\newR的命令为？答：16.加载vegan包的命令为？查看当前工作空间已经加载的包的命令为？答：17.表示赋值的符号有？答：18.查看工作空间中所有以字母a开头的对象的命令为？删除工作空间中包含字母b的所有对象的命令为？答：19.计算数据x的中位数的命令为？计算数据x的20%和70%分位点的值的命令为？答：20.Shapiro-Wilk正态性W检验函数为？经验分布的Kolmogorov-Smirnov检验函数为？答：二、简答题(每小题5分，共10分)1.在多元线性回归模型中，判断解释变量之间是否存在多重共线性的函数为？判断标准是什么？若存在多重共线性，应该怎么处理？答：2.编写一个R程序(函数)：输入一个整数n，如果n ≤ 0，则中止运算，并输出一句话：“要求输入一个正整数”；否则，如果n是偶数，则将n除以2，并赋给n；否则，将3 n + 1赋给n。
2020-2021学年第二学期《R语言数据分析方法与实验》期末试卷
2020-2021学年第二学期《R语言数据分析方法与实验》期末考试试题第一题(共35分)探索nycflights13数据集1.从flights数据中找出到达时间延误2小时或者更多的所有航班，并将生成的新数据保存为flight_arr2hr。
(5分)2.将生成的flight_arr2hr数据集根据目的地（dest）进行分组，统计出抵达每个目的地的航班数量，筛选出抵达航班数量前十名的目的地，将结果命名为top10_dest。
(5分) 3.从weather表中挑选出以下变量：year, month, day, hour, origin, humid, wind_speed，并将其与flight_arr2hr表根据共同变量进行左连接, 生成的新数据保存为flight_weather (5分)4.基于flight_weather数据集，根据不同出发地(origin)在平行的三个图中画出风速wind_speed（x轴）和出发延误时间dep_delay（y轴）的散点图，以及平滑曲线。
(5分)5.flights中每家航空公司在2013年有多少班次的航班被取消了？提示：依据dep_time来判断某班次航班是否被取消(5分)6.找出flights中每一家航空公司的航班最常去的目的地机场，以及flights中每家航空公司飞往最常去的目的地机场的航班数量(10分)第二题（共20分）探索diamonds数据集1.对diamonds数据集，生成一个新变量id，用于存储每条观测值所在的行数。
挑选出id, x, y, z四个变量，将宽数据转换为长数据：将x, y, z的变量名存为新变量dimension，将x, y, z的值存为新变量length。
转换后的长数据存为xyz_long。
（5分）2.将xyz_long数据集转换回宽数据xyz_wide。
宽数据xyz_wide包含id, x, y, z四个变量。
（5分）3.写代码找出diamonds中最常见和最不常见的color，即出现次数最多和最少的color。
R统计软件及应用期末试题及答案
R统计软件及应用期末试题及答案一、选择题（每题2分，共20分）1. R语言中，用于将数据按照某一列排序的函数是（）。
A. sort()B. order()C. arrange()D. rank()2. 在R中，用于提取矩阵第2行第3列元素的代码是（）。
A. matrix[2, 3]B. matrix[3, 2]C. matrix[2][3]D. matrix[c(2, 3)]3. R语言中，以下哪个函数可以对数据进行离散化处理？A. cut()B. merge()C. subset()D. aggregate()4. 在R中，以下哪个函数可以计算两个变量之间的相关系数？A. mean()B. var()C. cor()D. sd()5. 下列哪项操作可以将一个数值向量转换为因子类型？A. as.character()B. as.numeric()C. as.factor()D. as.logical()6. R语言中，用于进行多项式回归分析的函数是（）。
A. lm()B. glm()C. nls()D. polr()7. 在R语言中，执行一次循环操作的控制结构是（）。
A. if-elseB. whileC. forD. repeat8. R语言中，用于创建一个空的数据框的函数是（）。
A. matrix()B. data.frame()C. list()D. cbind()9. 在R语言中，以下哪个函数可以对数据进行缺失值的处理？A. na.omit()B. na.fail()C. na.exclude()D. na.pass()10. R语言中，以下哪个函数用于计算数据的标准差？A. sqrt()B. mean()C. var()D. sd()二、简答题（每题10分，共30分）1. 简述R语言的优点以及应用领域。
R语言是一种功能强大且广泛应用于统计分析和数据可视化的开源编程语言。
其主要优点包括：1）免费开源：R语言是一个开源软件，用户可以自由使用、复制、分发和修改，并且开源社区提供了丰富的扩展包和文档资源。
r语言考试题库 主观题
r语言考试题库主观题R语言考试题库主观题1. 请简要介绍R语言的优点和应用领域。
R语言是一种功能强大的统计计算和数据分析编程语言。
它具有以下几个主要的优点：- 开源免费：R语言是开源软件，任何人都可以免费使用和修改，这使得R语言在学术界和数据科学领域非常受欢迎。
- 丰富的数据分析功能：R语言提供了许多用于数据整理、数据处理、统计分析和可视化的函数和包。
用户可以方便地进行各种数据分析任务，包括描述性统计、线性回归、聚类分析等。
- 强大的可视化能力：R语言具有丰富的数据可视化功能，用户可以通过绘制各种图表和图形来直观地展示数据和分析结果。
- 社区支持和资源丰富：R语言拥有庞大的用户社区，用户可以通过在线论坛和邮件列表等方式获得帮助和交流经验。
此外，R语言的扩展包数量庞大，用户可以从CRAN（Comprehensive R Archive Network）上下载和安装各种扩展包，拓展R语言的功能。
R语言在数据科学、统计学、生物信息学、金融和市场研究等领域得到广泛应用。
它可以用于数据清洗和预处理、统计模型拟合、机器学习、数据可视化等各个环节。
许多大型公司和机构，如谷歌、亚马逊、Facebook、世界银行等，也在使用R语言进行数据分析和研究。
2. 请简要介绍R语言的数据结构，并分别说明它们的特点和适用场景。
R语言提供了多种数据结构，包括向量、矩阵、数据框和列表。
- 向量：向量是R语言中最基本的数据结构，它是一维的数据对象，可以包含相同类型的元素。
向量可以通过c()函数创建，元素之间用逗号分隔。
向量的特点是长度固定且元素类型相同，适用于存储数值、字符、逻辑等简单数据类型。
- 矩阵：矩阵是由行和列组成的二维数据结构，可以包含相同类型的元素。
矩阵可以通过matrix()函数创建，可以指定行数和列数。
矩阵的特点是元素类型相同，适用于存储数值、字符、逻辑等简单数据类型。
矩阵在统计分析中常用于存储样本数据和协方差矩阵等。
(完整word版)R软件期末考试复习提纲
#期末考试专项复习＃一、矩阵与数据框＃1.生成特定的矩阵与数据框#矩阵#方法一a=array（1:10,dim=c（2，5))rownames(a）=1：2colnames(a)=c（"one”,"two”，"three”,"four","five”）adimnames（a）=list（1:2,c("one”,”two","three”,"four”,”five”)）nrow=nrow(a）ncol=ncol(a）dim(a）#方法二a=matrix(1:10，nrow=2，byrow=F)rownames(a)=1：2colnames(a)=c（”one","two","three",”four"，"five”）a=matrix(1:10，nrow=2，byrow=F，dimnames=list(1：2,c（”one”，”two”,"three”,"four”,”five”))）#数据框的生成df=data。
frame(Name=c("Alice","Becka","James",”Jeffrey”,"John”）,Sex=c（”F"，”F"，"M”，”M"，”M”），Age=c（13，13，12,13,12),Height=c（56。
5,65.3,57。
3，62.5,59。
0）,Weight=c（84。
0,98。
0,83。
0，84。
0,99.5)）；dfLst=list(Name=c("Alice”，”Becka"，”James"，"Jeffrey"，"John"), Sex=c（"F"，"F”,”M”,"M"，”M")，Age=c（13，13，12，13,12)，Height=c（56。
大学r语言考试题及答案
大学r语言考试题及答案一、选择题（每题2分，共20分）1. R语言是一种（）。
A. 编程语言B. 数据分析工具C. 操作系统D. 网页浏览器答案：A2. 在R语言中，用于生成随机数的函数是（）。
A. seq()B. rep()C. sample()D. random()答案：C3. 下列哪个函数可以用来计算R语言中的向量元素的总和？（）A. sum()B. mean()C. median()D. max()答案：A4. R语言中，用于创建数据框（data frame）的函数是（）。
A. data.frame()B. matrix()C. list()D. vector()答案：A5. 在R语言中，如何引用一个名为“x”的变量的第一个元素？（）A. x[1]B. x(1)C. x{1}D. x->1答案：A6. R语言中，用于绘制直方图的函数是（）。
A. plot()B. hist()C. bar()D. pie()答案：B7. 下列哪个选项是R语言中的数据类型？（）A. 数字（numeric）B. 文本（text）C. 日期（date）D. 所有选项都是答案：D8. 在R语言中，如何将一个向量反向？（）A. rev()B. reverse()C. flip()D. invert()答案：A9. R语言中，用于执行逻辑“与”操作的函数是（）。
A. &B. &&C. &D. and()答案：A10. 下列哪个命令可以用来安装R语言的包？（）A. install.packages()B. load.packages()C. get.packages()D. fetch.packages()答案：A二、简答题（每题5分，共30分）11. 简述R语言中向量和矩阵的区别。
答：R语言中的向量是一维的数据结构，可以包含相同类型的数据元素。
矩阵是二维的，由行和列组成，且矩阵中的所有元素必须是相同类型的。
应用统计与R语言_南京大学中国大学mooc课后章节答案期末考试题库2023年
应用统计与R语言_南京大学中国大学mooc课后章节答案期末考试题库2023年1.单个正态总体95%置信水平下方差的区间估计的结果为[4,25]，以下说法正确的有：参考答案:根据该置信区间，可以推导出方差的双边假设检验的结果；_这是双侧区间估计的结果；2.以下关于几种正态性评估方法的说法正确的有：参考答案:K-L适用于参数未知的大样本；_Q-Q图能够使数据的正态性评估结果可视化；_S-W适用于参数未知的小样本;3.为什么要对数据进行正态性评估？参考答案:有些统计方法只适用于正态总体；_帮助了解总体的分布形态；_有些统计分析方法所作出的推断的质量依赖于总体的分布接近正态分布的程度；4.单个正态总体方差的假设检验，用到的统计量是：参考答案:卡方统计量；5.以下关于单个正态总体均值的假设检验的拒绝域的说法，正确的有参考答案:完备的左边的假设检验的拒绝域在统计量取值的左边区域_双边的假设检验的拒绝域包含两个部分_不完备的右边的假设检验的拒绝域在统计量取值的右边区域6.以下哪一项是不完备的右边的假设检验参考答案:_7.以下关于原假设和备择假设的说法正确的是参考答案:应该把不能轻易拒绝的假设作为原假设_原假设和备择假设是互斥的8.以下关于小概率事件的说法正确的是参考答案:发生的概率小于显著性水平的随机事件_一次实验或者抽样中，几乎不会发生的事件9.以下关于假设检验中的显著性水平【图片】的说法，正确的有：参考答案:是允许“错误地拒绝原假设”的最大概率_取值是研究者事先约定的.10.对某批产品的平均寿命进行假设检验，如果在显著性水平0.05下接受了零假设，则在显著水平【图片】=0.1下参考答案:可能接受也可能拒绝零假设11.泊松分布参数【图片】的矩估计为【图片】，以下说法正确的有参考答案:是无偏估计_是相合估计12.关于【图片】置信区间解释正确的有：参考答案:重复进行抽样实验，在所有实验得到的区间中至少比例的区间包含真值。
r语言期末考试试题及答案
r语言期末考试试题及答案R语言期末考试试题一、选择题（每题2分，共20分）1. 在R语言中，以下哪个函数用于创建向量？A. c()B. vector()C. list()D. matrix()2. 如何在R中生成一个1到10的向量？A. 1:10B. c(1, 10)C. 1 + 10D. 1..103. 以下哪个命令可以计算数据集的均值？A. mean()B. average()C. sum()D. median()4. 在R中，以下哪个函数可以用于读取CSV文件？A. read.table()B. read.csv()C. load()D. source()5. R语言中，用于数据框（data frame）的子集选择的函数是？A. subset()B. select()C. filter()D. slice()二、简答题（每题5分，共20分）1. 解释R语言中向量和列表的区别。
2. 描述如何使用R语言进行线性回归分析。
3. 阐述R语言中数据框（data frame）的特点。
4. 简述R语言中循环结构的基本用法。
三、编程题（每题10分，共30分）1. 编写一个R语言函数，该函数接受一个向量作为输入，并返回向量中所有元素的平方。
2. 使用R语言编写一个脚本，该脚本读取一个CSV文件，并计算该文件中数值列的平均值。
3. 编写一个R语言程序，该程序能够生成一个100x100的矩阵，其中元素为1到10000的整数。
四、综合应用题（每题15分，共30分）1. 假设你有一个包含多个变量的数据集，描述如何使用R语言进行描述性统计分析，并绘制相应的图表。
2. 给定一个时间序列数据集，使用R语言编写一个脚本，该脚本能够识别并标记数据集中的异常值。
参考答案一、选择题1. A2. A4. B5. A二、简答题1. 向量是R语言中最基本的数据结构，它是一个一维数组，所有元素必须具有相同的类型。
列表（list）是一个更复杂的数据结构，可以包含不同类型的元素，并且可以是多维的。
r语言考试题
r语言考试题1. 数据导入与处理在R语言中，我们常常需要处理和分析大量的数据。
请你使用适当的函数导入以下数据集，并回答相关问题。
数据集：iris问题：a) 数据集中有多少行和列？b) 数据集中每个列的数据类型是什么？c) 数据集中是否存在缺失值？d) 将数据集中的Species列中的所有值改为"setosa"。
2. 数据可视化R语言提供了强大的数据可视化工具，可以帮助我们更好地理解和分析数据。
请你使用适当的函数绘制以下图表。
数据集：mtcars图表：a) 绘制一张散点图，横轴为mpg列，纵轴为hp列。
b) 绘制一张柱状图，横轴为cyl列，纵轴为wt列。
3. 统计分析R语言是一个功能强大的统计分析工具。
请你使用适当的函数回答以下问题。
数据集：ChickWeight问题：a) 计算ChickWeight数据集中各个时间点(t)的平均体重。
b) 比较不同饲料类型(Diet)对鸡体重的影响。
4. 机器学习R语言内置了多种机器学习算法，并提供了相应的函数和工具，方便我们进行机器学习任务。
请你使用适当的函数完成以下任务。
数据集：iris任务：a) 将数据集分为训练集和测试集，比例为8:2。
b) 使用最近邻分类算法（K-Nearest Neighbor）对测试集中的数据进行分类，并计算准确率。
5. 数据挖掘R语言中的数据挖掘工具可以帮助我们从海量数据中挖掘出有价值的信息和模式。
请你使用适当的函数回答以下问题。
数据集：Adult问题：a) 预处理数据集，包括删除缺失值、处理离散特征等。
b) 使用决策树算法（Decision Tree）训练一个分类模型，并评估模型的性能。
结语通过以上的考试题目，你将有机会综合运用R语言的各种功能和工具，并展示你对数据处理、可视化、统计分析、机器学习和数据挖掘的理解和应用能力。
加油！（以上为考试题目的示例，实际的题目内容和格式可能会有所差异，请根据实际情况进行调整。
r语言考试题库 主观题
r语言考试题库主观题
R语言是一种用于统计分析和数据可视化的编程语言，以下是一些可能出现在R语言考试中的主观题目：
1. 请解释R语言中的向量和列表的区别，并举例说明它们在实际数据分析中的应用。
2. 请解释R语言中的函数和方法的区别，并举例说明它们在编程中的使用情况。
3. 请说明在R语言中如何读取和写入CSV文件，并提供一些常用的参数和函数。
4. 请解释R语言中的数据框（data frame）和矩阵（matrix）的区别，并说明它们在数据处理中的应用场景。
5. 请解释R语言中的for循环和while循环的区别，并给出一个实际的例子说明它们在编程中的使用情况。
6. 请说明R语言中的数据可视化函数ggplot2的基本用法，并
举例说明如何使用ggplot2创建一个简单的散点图或折线图。
以上问题涉及到R语言的基本概念、数据处理、编程和数据可视化等方面，希望这些问题能够帮助你更好地准备R语言的考试。
如果你还有其他问题，欢迎继续提出。
r语言期末考试题及答案
r语言期末考试题及答案一、选择题（每题2分，共20分）1. R语言中，用于生成随机数的函数是：A. randB. sampleC. runifD. random答案：C2. 在R语言中，以下哪个函数用于计算向量的均值？A. meanB. medianC. sumD. length答案：A3. 如果要将一个向量反转，应该使用哪个函数？A. revB. sortC. orderD. rank答案：A4. R语言中，用于创建数据框的函数是：A. data.frameB. matrixC. listD. vector答案：A5. 下列哪个选项不是R语言中的向量类型？A. 数值型B. 字符型C. 逻辑型D. 矩阵型答案：D6. 在R语言中，用于创建因子的函数是：A. factorB. as.factorC. is.factorD. factorize答案：A7. R语言中，用于创建矩阵的函数是：A. matrixB. arrayC. data.frameD. list答案：A8. 下列哪个函数用于计算相关系数？A. corB. covC. meanD. median答案：A9. R语言中，用于绘制散点图的函数是：A. plotB. histC. barplotD. boxplot答案：A10. 在R语言中，用于读取CSV文件的函数是：A. read.csvB. read.tableC. read.dataD. read答案：A二、填空题（每题3分，共30分）1. 在R语言中，创建一个包含元素1, 2, 3的向量可以使用表达式________。
答案：c(1, 2, 3)2. 如果要将一个向量中的所有元素乘以2，可以使用表达式________。
答案：向量名 * 23. 在R语言中，用于提取数据框中某一列的语法是________。
答案：数据框名$列名4. R语言中，用于计算两个向量元素对应差的平方和的函数是________。
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数学一年级下期末试题
班级：姓名：成绩：
一、口算（10分，每题0.5分）。
65－12＝27＋11＝61＋29＝92－42＝12＋80＝33＋57＝75－20＝35－11＝28＋52＝96－16＝38＋22＝47－11＝36＋54＝70－25＝35－14＝40＋30＝81＋15＝69－50＝84－14＝96－80＝
二、填空（23分，每空1分）。
1、一个数从右边起，第一位是（）位，第二位是（）位，
第三位是（）位；56的个位上是（），十位上是（）。
2、100里面有（）个十，100里面有（）个一；
78里面有（）个十和（）个一。
3、1米＝（）厘米，也可以写成：1m＝（）cm；
4、在（）里填上“m”或“cm”。
衣柜高2（）黄瓜长20（）房子高5（）
毛巾长1（）橡皮长4（）大树高3（）
5、量一量。
6、在（）填上“＜”、“＞”或“＝”。
54＋38（）38＋54 43－26（）42－26 69－47（）69－46
三、统计图，涂一涂，算一算（17分）。
小明的储钱罐有这么多的钱：
1、涂一涂。
（5分）
2、算一算，小明一共有（）元（）角。
（2分）
3、（10分）
12元8角25元3角23元6角11元5角
①买一共需要多少钱？列式：；
②买，付了50元，找回多少钱？
列式：；；
③小明现在的钱可以买哪些小动物？可以买：；
④买可以怎样付钱？答：；
四、竖式计算。
（20分，一步计算2分，两步计算4分）
35＋29＝51－24＝66－19＝45＋55＝
14＋35＋46＝91－29－67＝25＋35－49＝五、看图提出“三个”数学问题并列式解答。
（6分，每空1分）
兔比马多8只马有45只鱼比兔少3只
你的数学问题：
①；列式：；
②；列式：；
③；列式：；
六、想一想，连一连。
（4分）
七、应用题。
（20分）
1、三个同学跳绳。
（12分，每小题3分。
）
第一次第二次第三次总数
小红25下28下30下
小花21下26下95下
小明24下29下
（1）小红三次一共跳了多少下？列式：
（2）小花第三次跳了多少下？列式：
（3）如果小明是第二名，小明三次的总数可能是多少下？
（4）如果小明是第二名，小明第三次可能跳了多少下？
2、一年级有98个同学去旅游。
第一辆车只能坐40人，第二辆车能坐55人。
还有多少人不能上车？（3分）
3、一年级有56人参加游园比赛。
在第一轮比赛中，有28人输了，又有37人参加第二轮比赛。
现在有多少人参加游园比赛？（3分）
4、一双球鞋的价格是72元，一双布鞋的价格比一双球鞋的价格便宜了48元。
一双布鞋的价格是多少元？（2分）。