2025年統計學專業期末考試——R語言在數據分析中的應用試題庫考試時間：______分鐘總分：______分姓名：______一、R語言基礎操作要求：熟練掌握R語言的基本語法和操作，包括數據類型的轉換、基本運算、函數調用等。1.將以下向量轉換為矩陣：a<-c(1,2,3,4,5,6)2.計算向量b的長度：b<-c(1,2,3,4,5)3.將向量c中的元素按照從小到大的順序排序：c<-c(3,1,5,2,4)4.將向量d中的元素提取出來，組成一個新的向量：d<-c(1,2,3,4,5,6)new_vector<-d[c(2,4,6)]5.計算向量e中元素的平均值：e<-c(2,4,6,8,10)6.將向量f中的元素相加，并計算總和：f<-c(1,2,3,4,5)sum_of_elements<-sum(f)7.將向量g中的元素相乘，并計算乘積：g<-c(1,2,3,4,5)product_of_elements<-prod(g)8.計算向量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.將向量i中的元素提取出來，組成一個新的向量，提取的元素為奇數位置：i<-c(1,2,3,4,5,6,7,8,9,10)new_vector<-i[c(1,3,5,7,9)]10.將向量j中的元素提取出來，組成一個新的向量，提取的元素為偶數位置：j<-c(1,2,3,4,5,6,7,8,9,10)new_vector<-j[c(2,4,6,8,10)]二、R語言數據導入與導出要求：熟練掌握R語言的數據導入與導出方法，包括從文本文件、Excel文件、數據庫等導入數據，以及將數據導出到文本文件、Excel文件等。1.從以下文本文件中讀取數據，并創建一個名為data的數據框：data<-read.table("data.txt")2.從以下Excel文件中讀取數據，并創建一個名為data的數據框：data<-readxl::read_excel("data.xlsx")3.將data數據框中的數據導出到名為output.txt的文本文件中：write.table(data,"output.txt",s=FALSE)4.將data數據框中的數據導出到名為output.xlsx的Excel文件中：write.xlsx(data,"output.xlsx")5.從以下數據庫中讀取數據，并創建一個名為data的數據框：data<-dbReadTable("database_name","table_name")6.將data數據框中的數據導出到名為output.dbf的dbf文件中：dbWriteTable("output.dbf",data)7.從以下CSV文件中讀取數據，并創建一個名為data的數據框：data<-read.csv("data.csv")8.將data數據框中的數據導出到名為output.csv的CSV文件中：write.csv(data,"output.csv")9.從以下JSON文件中讀取數據，并創建一個名為data的數據框：data<-fromJSON("data.json")10.將data數據框中的數據導出到名為output.json的JSON文件中：toJSON(data,pretty=TRUE,auto_unbox=TRUE)四、R語言數據清洗與預處理要求：熟練運用R語言進行數據清洗和預處理，包括缺失值處理、異常值檢測與處理、數據類型轉換等。1.假設有一個名為data的數據框，其中包含缺失值，使用適當的方法填充缺失值。2.在data數據框中，找到并刪除重復的行。3.將data數據框中的字符串類型變量轉換為因子類型。4.在data數據框中，檢測并刪除任何超出合理范圍的異常值。5.將data數據框中的日期類型變量轉換為字符類型。6.假設data數據框中有一個名為age的數值型變量，使用箱線圖（boxplot）來可視化年齡分布，并標注異常值。7.將data數據框中的數值型變量進行標準化處理。8.對data數據框中的數據進行中心化處理。9.使用R語言的apply函數對data數據框中的每個列進行操作，例如計算每列的平均值。10.對data數據框中的數據進行類型轉換，將邏輯型變量轉換為數值型。五、R語言描述性統計分析要求：掌握R語言進行描述性統計分析的方法，包括計算均值、中位數、眾數、標準差、方差等統計量。1.計算data數據框中名為height的數值型變量的均值。2.計算data數據框中名為weight的數值型變量的中位數。3.找出data數據框中名為age的數值型變量的眾數。4.計算data數據框中名為score的數值型變量的標準差。5.計算data數據框中名為grade的數值型變量的方差。6.對data數據框中的數值型變量進行描述性統計分析，包括計算最大值、最小值、范圍、偏度和峰度。7.使用R語言的summary函數對data數據框中的數值型變量進行描述性統計分析。8.繪制data數據框中名為income的數值型變量的直方圖。9.對data數據框中的數值型變量進行分位數分析，并繪制箱線圖。10.計算data數據框中名為hours_worked的數值型變量的四分位數。六、R語言假設檢驗要求：掌握R語言進行假設檢驗的方法，包括t檢驗、方差分析、卡方檢驗等。1.對data數據框中名為age的數值型變量進行單樣本t檢驗，假設均值等于30。2.對data數據框中名為height的數值型變量進行雙樣本t檢驗，比較兩組數據是否存在顯著差異。3.使用方差分析（ANOVA）比較data數據框中名為score的數值型變量在不同組別間的差異。4.對data數據框中名為gender的因子變量進行卡方檢驗，檢驗性別與成績是否有顯著關聯。5.使用R語言的aov函數進行方差分析，分析data數據框中名為hours_worked的數值型變量與名為salary的數值型變量之間的關系。6.對data數據框中名為education_level的因子變量進行卡方檢驗，檢驗教育水平與工作滿意度是否有顯著關聯。7.使用R語言的wilcox.test函數進行非參數檢驗，比較兩組數據的中位數是否存在顯著差異。8.對data數據框中名為experience的數值型變量進行t檢驗，假設經驗與工資呈正比。9.使用R語言的cor.test函數計算data數據框中名為age和名為height的變量之間的相關系數，并檢驗相關性。10.對data數據框中名為salary的數值型變量進行t檢驗，假設不同職位的平均工資存在顯著差異。本次試卷答案如下：一、R語言基礎操作1.將以下向量轉換為矩陣：a<-c(1,2,3,4,5,6)解析思路：使用matrix函數將向量轉換為矩陣，指定列數為2。a_matrix<-matrix(a,ncol=2)2.計算向量b的長度：b<-c(1,2,3,4,5)解析思路：使用length函數計算向量的長度。b_length<-length(b)3.將向量c中的元素按照從小到大的順序排序：c<-c(3,1,5,2,4)解析思路：使用sort函數對向量進行排序。c_sorted<-sort(c)4.將向量d中的元素提取出來，組成一個新的向量，提取的元素為奇數位置：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數位置的元素。5.計算向量e中元素的平均值：e<-c(2,4,6,8,10)解析思路：使用mean函數計算向量的平均值。e_mean<-mean(e)6.將向量f中的元素相加，并計算總和：f<-c(1,2,3,4,5)sum_of_elements<-sum(f)解析思路：使用sum函數計算向量的總和。7.將向量g中的元素相乘，并計算乘積：g<-c(1,2,3,4,5)product_of_elements<-prod(g)解析思路：使用prod函數計算向量的乘積。8.計算向量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函數分別計算向量的最大值和最小值。9.將向量i中的元素提取出來，組成一個新的向量，提取的元素為奇數位置：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數位置的元素。10.將向量j中的元素提取出來，組成一個新的向量，提取的元素為偶數位置：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數位置的元素。二、R語言數據導入與導出1.從以下文本文件中讀取數據，并創建一個名為data的數據框：data<-read.table("data.txt")解析思路：使用read.table函數讀取文本文件，并指定數據框的名稱。2.從以下Excel文件中讀取數據，并創建一個名為data的數據框：data<-readxl::read_excel("data.xlsx")解析思路：使用readxl包中的read_excel函數讀取Excel文件，并指定數據框的名稱。3.將data數據框中的數據導出到名為output.txt的文本文件中：write.table(data,"output.txt",s=FALSE)解析思路：使用write.table函數將數據框導出到文本文件，并設置s參數為FALSE以排除行名。4.將data數據框中的數據導出到名為output.xlsx的Excel文件中：write.xlsx(data,"output.xlsx")解析思路：使用write.xlsx函數將數據框導出到Excel文件。5.從以下數據庫中讀取數據，并創建一個名為data的數據框：data<-dbReadTable("database_name","table_name")解析思路：使用dbReadTable函數從數據庫中讀取數據，并指定數據框的名稱。6.將data數據框中的數據導出到名為output.dbf的dbf文件中：dbWriteTable("output.dbf",data)解析思路：使用dbWriteTable函數將數據框導出到dbf文件。7.從以下CSV文件中讀取數據，并創建一個名為data的數據框：data<-read.csv("data.csv")解析思路：使用read.csv函數讀取CSV文件，并指定數據框的名稱。8.將data數據框中的數據導出到名為output.csv的CSV文件中：write.csv(data,"output.csv")解析思路：使用write.csv函數將數據框導出到CSV文件。9.從以下JSON文件中讀取數據，并創建一個名為data的數據框：data<-fromJSON("data.json")解析思路：使用fromJSON函數從JSON文件中讀取數據，并指定數據框的名稱。10.將data數據框中的數據導出到名為output.json的JSON文件中：toJSON(data,pretty=TRUE,auto_unbox=TRUE)解析思路：使用toJSON函數將數據框導出到JSON文件，并設置pretty參數為TRUE以美化輸出，auto_unbox參數為TRUE以自動轉換數據類型。四、R語言數據清洗與預處理1.假設有一個名為data的數據框，其中包含缺失值，使用適當的方法填充缺失值。解析思路：使用na.omit函數刪除含有缺失值的行，或者使用fill函數用特定值填充缺失值。2.在data數據框中，找到并刪除重復的行。解析思路：使用duplicated函數找到重復的行，然后使用unique函數刪除重復的行。3.將data數據框中的字符串類型變量轉換為因子類型。解析思路：使用as.factor函數將字符串類型變量轉換為因子類型。4.在data數據框中，檢測并刪除任何超出合理范圍的異常值。解析思路：使用boxplot函數繪制箱線圖，并標注異常值，然后使用remove.outliers函數刪除異常值。5.將data數據框中的日期類型變量轉換為字符類型。解析思路：使用as.character函數將日期類型變量轉換為字符類型。6.假設data數據框中有一個名為age的數值型變量，使用箱線圖（boxplot）來可視化年齡分布，并標注異常值。解析思路：使用box