2025年统计学专业期末考试-R语言在数据分析中的应用试题库

2025年统计学专业期末考试——R语言在数据分析中的应用试题库考试时间：______分钟总分：______分姓名：______一、R语言基础操作要求：熟练掌握R语言的基本语法和操作，包括数据类型的转换、基本运算、函数调用等。1.将以下向量转换为矩阵：a<-c(1,2,3,4,5,6)2.计算向量b的长度：b<-c(1,2,3,4,5)3.将向量c中的元素按照从小到大的顺序排序：c<-c(3,1,5,2,4)4.将向量d中的元素提取出来，组成一个新的向量：d<-c(1,2,3,4,5,6)new_vector<-d[c(2,4,6)]5.计算向量e中元素的平均值：e<-c(2,4,6,8,10)6.将向量f中的元素相加，并计算总和：f<-c(1,2,3,4,5)sum_of_elements<-sum(f)7.将向量g中的元素相乘，并计算乘积：g<-c(1,2,3,4,5)product_of_elements<-prod(g)8.计算向量h中元素的最大值和最小值：h<-c(1,2,3,4,5)max_value<-max(h)min_value<-min(h)9.将向量i中的元素提取出来，组成一个新的向量，提取的元素为奇数位置：i<-c(1,2,3,4,5,6,7,8,9,10)new_vector<-i[c(1,3,5,7,9)]10.将向量j中的元素提取出来，组成一个新的向量，提取的元素为偶数位置：j<-c(1,2,3,4,5,6,7,8,9,10)new_vector<-j[c(2,4,6,8,10)]二、R语言数据导入与导出要求：熟练掌握R语言的数据导入与导出方法，包括从文本文件、Excel文件、数据库等导入数据，以及将数据导出到文本文件、Excel文件等。1.从以下文本文件中读取数据，并创建一个名为data的数据框：data<-read.table("data.txt")2.从以下Excel文件中读取数据，并创建一个名为data的数据框：data<-readxl::read_excel("data.xlsx")3.将data数据框中的数据导出到名为output.txt的文本文件中：write.table(data,"output.txt",s=FALSE)4.将data数据框中的数据导出到名为output.xlsx的Excel文件中：write.xlsx(data,"output.xlsx")5.从以下数据库中读取数据，并创建一个名为data的数据框：data<-dbReadTable("database_name","table_name")6.将data数据框中的数据导出到名为output.dbf的dbf文件中：dbWriteTable("output.dbf",data)7.从以下CSV文件中读取数据，并创建一个名为data的数据框：data<-read.csv("data.csv")8.将data数据框中的数据导出到名为output.csv的CSV文件中：write.csv(data,"output.csv")9.从以下JSON文件中读取数据，并创建一个名为data的数据框：data<-fromJSON("data.json")10.将data数据框中的数据导出到名为output.json的JSON文件中：toJSON(data,pretty=TRUE,auto_unbox=TRUE)四、R语言数据清洗与预处理要求：熟练运用R语言进行数据清洗和预处理，包括缺失值处理、异常值检测与处理、数据类型转换等。1.假设有一个名为data的数据框，其中包含缺失值，使用适当的方法填充缺失值。2.在data数据框中，找到并删除重复的行。3.将data数据框中的字符串类型变量转换为因子类型。4.在data数据框中，检测并删除任何超出合理范围的异常值。5.将data数据框中的日期类型变量转换为字符类型。6.假设data数据框中有一个名为age的数值型变量，使用箱线图（boxplot）来可视化年龄分布，并标注异常值。7.将data数据框中的数值型变量进行标准化处理。8.对data数据框中的数据进行中心化处理。9.使用R语言的apply函数对data数据框中的每个列进行操作，例如计算每列的平均值。10.对data数据框中的数据进行类型转换，将逻辑型变量转换为数值型。五、R语言描述性统计分析要求：掌握R语言进行描述性统计分析的方法，包括计算均值、中位数、众数、标准差、方差等统计量。1.计算data数据框中名为height的数值型变量的均值。2.计算data数据框中名为weight的数值型变量的中位数。3.找出data数据框中名为age的数值型变量的众数。4.计算data数据框中名为score的数值型变量的标准差。5.计算data数据框中名为grade的数值型变量的方差。6.对data数据框中的数值型变量进行描述性统计分析，包括计算最大值、最小值、范围、偏度和峰度。7.使用R语言的summary函数对data数据框中的数值型变量进行描述性统计分析。8.绘制data数据框中名为income的数值型变量的直方图。9.对data数据框中的数值型变量进行分位数分析，并绘制箱线图。10.计算data数据框中名为hours_worked的数值型变量的四分位数。六、R语言假设检验要求：掌握R语言进行假设检验的方法，包括t检验、方差分析、卡方检验等。1.对data数据框中名为age的数值型变量进行单样本t检验，假设均值等于30。2.对data数据框中名为height的数值型变量进行双样本t检验，比较两组数据是否存在显著差异。3.使用方差分析（ANOVA）比较data数据框中名为score的数值型变量在不同组别间的差异。4.对data数据框中名为gender的因子变量进行卡方检验，检验性别与成绩是否有显著关联。5.使用R语言的aov函数进行方差分析，分析data数据框中名为hours_worked的数值型变量与名为salary的数值型变量之间的关系。6.对data数据框中名为education_level的因子变量进行卡方检验，检验教育水平与工作满意度是否有显著关联。7.使用R语言的wilcox.test函数进行非参数检验，比较两组数据的中位数是否存在显著差异。8.对data数据框中名为experience的数值型变量进行t检验，假设经验与工资呈正比。9.使用R语言的cor.test函数计算data数据框中名为age和名为height的变量之间的相关系数，并检验相关性。10.对data数据框中名为salary的数值型变量进行t检验，假设不同职位的平均工资存在显著差异。本次试卷答案如下：一、R语言基础操作1.将以下向量转换为矩阵：a<-c(1,2,3,4,5,6)解析思路：使用matrix函数将向量转换为矩阵，指定列数为2。a_matrix<-matrix(a,ncol=2)2.计算向量b的长度：b<-c(1,2,3,4,5)解析思路：使用length函数计算向量的长度。b_length<-length(b)3.将向量c中的元素按照从小到大的顺序排序：c<-c(3,1,5,2,4)解析思路：使用sort函数对向量进行排序。c_sorted<-sort(c)4.将向量d中的元素提取出来，组成一个新的向量，提取的元素为奇数位置：d<-c(1,2,3,4,5,6)new_vector<-d[c(2,4,6)]解析思路：使用向量索引提取奇数位置的元素。5.计算向量e中元素的平均值：e<-c(2,4,6,8,10)解析思路：使用mean函数计算向量的平均值。e_mean<-mean(e)6.将向量f中的元素相加，并计算总和：f<-c(1,2,3,4,5)sum_of_elements<-sum(f)解析思路：使用sum函数计算向量的总和。7.将向量g中的元素相乘，并计算乘积：g<-c(1,2,3,4,5)product_of_elements<-prod(g)解析思路：使用prod函数计算向量的乘积。8.计算向量h中元素的最大值和最小值：h<-c(1,2,3,4,5)max_value<-max(h)min_value<-min(h)解析思路：使用max和min函数分别计算向量的最大值和最小值。9.将向量i中的元素提取出来，组成一个新的向量，提取的元素为奇数位置：i<-c(1,2,3,4,5,6,7,8,9,10)new_vector<-i[c(1,3,5,7,9)]解析思路：使用向量索引提取奇数位置的元素。10.将向量j中的元素提取出来，组成一个新的向量，提取的元素为偶数位置：j<-c(1,2,3,4,5,6,7,8,9,10)new_vector<-j[c(2,4,6,8,10)]解析思路：使用向量索引提取偶数位置的元素。二、R语言数据导入与导出1.从以下文本文件中读取数据，并创建一个名为data的数据框：data<-read.table("data.txt")解析思路：使用read.table函数读取文本文件，并指定数据框的名称。2.从以下Excel文件中读取数据，并创建一个名为data的数据框：data<-readxl::read_excel("data.xlsx")解析思路：使用readxl包中的read_excel函数读取Excel文件，并指定数据框的名称。3.将data数据框中的数据导出到名为output.txt的文本文件中：write.table(data,"output.txt",s=FALSE)解析思路：使用write.table函数将数据框导出到文本文件，并设置s参数为FALSE以排除行名。4.将data数据框中的数据导出到名为output.xlsx的Excel文件中：write.xlsx(data,"output.xlsx")解析思路：使用write.xlsx函数将数据框导出到Excel文件。5.从以下数据库中读取数据，并创建一个名为data的数据框：data<-dbReadTable("database_name","table_name")解析思路：使用dbReadTable函数从数据库中读取数据，并指定数据框的名称。6.将data数据框中的数据导出到名为output.dbf的dbf文件中：dbWriteTable("output.dbf",data)解析思路：使用dbWriteTable函数将数据框导出到dbf文件。7.从以下CSV文件中读取数据，并创建一个名为data的数据框：data<-read.csv("data.csv")解析思路：使用read.csv函数读取CSV文件，并指定数据框的名称。8.将data数据框中的数据导出到名为output.csv的CSV文件中：write.csv(data,"output.csv")解析思路：使用write.csv函数将数据框导出到CSV文件。9.从以下JSON文件中读取数据，并创建一个名为data的数据框：data<-fromJSON("data.json")解析思路：使用fromJSON函数从JSON文件中读取数据，并指定数据框的名称。10.将data数据框中的数据导出到名为output.json的JSON文件中：toJSON(data,pretty=TRUE,auto_unbox=TRUE)解析思路：使用toJSON函数将数据框导出到JSON文件，并设置pretty参数为TRUE以美化输出，auto_unbox参数为TRUE以自动转换数据类型。四、R语言数据清洗与预处理1.假设有一个名为data的数据框，其中包含缺失值，使用适当的方法填充缺失值。解析思路：使用na.omit函数删除含有缺失值的行，或者使用fill函数用特定值填充缺失值。2.在data数据框中，找到并删除重复的行。解析思路：使用duplicated函数找到重复的行，然后使用unique函数删除重复的行。3.将data数据框中的字符串类型变量转换为因子类型。解析思路：使用as.factor函数将字符串类型变量转换为因子类型。4.在data数据框中，检测并删除任何超出合理范围的异常值。解析思路：使用boxplot函数绘制箱线图，并标注异常值，然后使用remove.outliers函数删除异常值。5.将data数据框中的日期类型变量转换为字符类型。解析思路：使用as.character函数将日期类型变量转换为字符类型。6.假设data数据框中有一个名为age的数值型变量，使用箱线图（boxplot）来可视化年龄分布，并标注异常值。解析思路：使用box