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《R語言與應用》2023-2024學年第二學期期末試卷院(系)_______班級_______學號_______姓名_______題號一二三四總分得分批閱人一、單選題（本大題共30個小題，每小題1分，共30分．在每小題給出的四個選項中，只有一項是符合題目要求的．）1、在R語言中，如果需要安裝一個新的包，以下哪種方法是正確的？（）A.使用

install.packages()

函數B.無法安裝新的包C.手動下載包的源代碼，然后編譯安裝D.將包的代碼復制到當前工作環境中使用2、在R語言中，進行數據預處理是數據分析的重要步驟。以下關于數據預處理的說法中，錯誤的是（）A.可以使用na.omit()函數刪除包含缺失值的行B.可以使用scale()函數對數據進行標準化處理，使其均值為0，標準差為1C.可以使用factor()函數將字符型變量轉換為因子型變量，方便后續的分析D.數據預處理只包括處理缺失值和數據標準化，不包括其他操作3、在R語言中，關于數據框（DataFrame）的理解，以下哪種說法是準確的？（）A.數據框是一種只能存儲同類型數據的結構，類似于矩陣。B.數據框是用于存儲數據的一種表格型結構，其中的列可以是不同的數據類型，它提供了一種方便的數據管理和操作方式。C.數據框的行和列的數量是固定的，不能動態添加或刪除。D.數據框中的數據不能進行篩選和排序操作4、在R語言中，當需要創建一個自定義的繪圖主題來統一圖形的風格時，以下哪種方式是可行的？（）A.使用

theme()

函數結合各種參數設置來創建自定義主題B.無法創建自定義繪圖主題，只能使用默認主題C.通過修改系統的全局繪圖參數來實現自定義主題D.每次繪圖時手動設置每個繪圖元素的樣式，而不是創建主題5、假設要在R語言中進行數據的缺失值插補，例如使用線性插值法，以下哪種方式是可行的？（）A.使用相關的函數或包，如

zoo

包中的函數進行線性插值B.缺失值插補在R語言中無法實現，需要手動處理C.通過復雜的循環和條件判斷實現線性插值D.以上方式都不正確，需要使用其他軟件進行插補后再導入R語言6、對于R語言中的隨機數生成，要生成指定分布的隨機數，例如正態分布的隨機數，以下哪個函數是常用的？（）A.

rnorm

函數B.

random_normal

函數C.沒有直接生成正態分布隨機數的函數，需要通過公式計算D.以上函數都不正確，需要使用第三方包中的函數7、在R語言中，要繪制多個圖形在同一頁面上，以下關于圖形布局的描述，哪一項是正確的？（）A.使用

par

函數設置圖形布局參數，如

mfrow

或

mfcol

B.無法在同一頁面上繪制多個圖形，只能逐個顯示C.通過復制粘貼的方式將多個圖形組合在同一頁面D.以上方法都不正確，需要使用特定的包來實現圖形布局8、對于R語言中的數據預處理函數（DataPreprocessingFunctions），以下哪個選項是正確的？（）A.na.omit()函數只能刪除包含缺失值的行，不能處理列中的缺失值。B.scale()函數只能對數值型數據進行標準化，不能進行歸一化。C.unique()函數返回的結果是去除重復值后的向量，但會改變原始向量的順序。D.complete.cases()函數用于判斷哪些行沒有缺失值9、對于R語言中的控制結構（ControlStructure），以下描述不正確的是：（）A.控制結構包括條件語句（如if-else）、循環語句（如for、while）等，用于控制程序的執行流程B.在條件語句中，可以根據條件的真假執行不同的代碼塊C.循環語句可以重復執行一段代碼，直到滿足特定的條件為止D.R語言中的控制結構與其他編程語言的控制結構完全相同，沒有任何獨特之處10、在R語言中進行數據的預處理時，需要對異常值進行處理。以下哪種方法可以有效地識別和處理異常值？（）A.使用箱線圖或統計方法判斷異常值，并進行刪除或修正B.忽略異常值，認為它們對分析結果沒有影響C.無法在R語言中識別和處理異常值D.將異常值視為正常數據，不進行任何特殊處理11、在R語言中，若x<-list(1,2,list(3,4))，執行length(x)的結果是（）（）A.3B.2C.4D.錯誤12、在R語言的函數應用中，對于一個數據框的每一行或每一列，需要應用一個自定義函數進行計算，以下哪種方法是高效且靈活的？（）A.使用

apply()

系列函數B.通過循環逐行或逐列處理C.利用

map()

函數（來自

purrr

包）D.以上方法的效率和靈活性取決于具體情況13、關于R語言中的數據清洗（DataCleaning）操作，以下說法錯誤的是：（）A.可以處理缺失值，如使用均值、中位數或特定值來填充缺失的部分B.可以對異常值進行檢測和處理，如刪除或修正異常值C.可以將字符型數據轉換為數值型數據，或者進行數據的標準化和歸一化D.數據清洗是一次性的操作，在數據分析的過程中不需要重復進行14、在R語言的函數式編程（FunctionalProgramming）中，以下說法不正確的是：（）A.函數式編程強調使用函數作為主要的構建塊，通過函數的組合和嵌套來實現復雜的邏輯B.map()、reduce()、filter()等函數常用于函數式編程中對數據進行操作C.函數式編程風格使得代碼更加簡潔、可維護和可擴展D.函數式編程在R語言中不常用，因為傳統的命令式編程方式更方便15、在R語言中，當處理數據框（dataframe）時，要提取特定列的數據，以下哪種方法是正確的？（）A.使用索引位置直接訪問，如

dataframe[,2]

來獲取第二列B.通過列名來提取，如

dataframe$column_name

C.使用

subset

函數，并指定要提取的列名D.以上方法都不正確，需要使用專門的包來提取列數據16、對于R語言中的數據框篩選（DataFrameFiltering）操作，以下說法不正確的是：（）A.可以使用邏輯條件來篩選數據框中的行B.可以結合多個條件使用邏輯運算符（如&和|）進行復雜的篩選C.篩選后的結果會自動創建一個新的數據框，原始數據框不會改變D.數據框篩選操作只能基于數值型列進行條件判斷，不能基于字符型列17、對于R語言中的矩陣（Matrix），以下哪種說法是準確的？（）A.矩陣的元素只能是數值型數據，不能是字符型或邏輯型數據。B.矩陣的行和列的索引從0開始，并且可以使用負數索引來從后向前訪問元素。C.矩陣不能進行轉置操作，也不能進行矩陣乘法運算。D.矩陣的維度是固定的，創建后不能改變其行數和列數18、對于R語言中的控制結構（ControlStructure），以下說法不正確的是：（）A.控制結構包括條件語句（如if-else）、循環語句（如for、while）等，用于控制程序的執行流程B.在if-else語句中，可以根據條件的真假執行不同的代碼塊C.for循環可以遍歷一個向量或列表中的元素，依次執行循環體中的代碼D.控制結構會使R語言代碼變得復雜和難以理解，應該盡量避免使用，而采用更簡潔的方式實現相同的功能19、若有數據框df，要選取其中前5行的數據，可以使用以下哪種方式？（）（）A.df[1:5,]B.head(df,5)C.select_top(df,5)D.take_first(df,5)20、對于R語言中的數據框合并（DataFrameMerging）操作，以下說法不正確的是：（）A.可以使用merge()函數根據指定的列進行內連接、外連接和交叉連接等合并操作B.合并操作時，需要確保要合并的數據框具有相同的列結構和數據類型C.可以使用rbind()函數將多個數據框按行進行合并，要求列名必須相同D.數據框的合并操作總是能夠順利完成，不會出現數據不一致或丟失的情況21、在R語言中，若x<-c("apple","banana","cherry")，要獲取元素長度，可以使用以下哪個函數？（）（）A.length(x)B.nchar(x)C.str_length(x)D.count_char(x)22、在R語言中，安裝和加載包是擴展功能的常見方式。以下關于包的描述中，不正確的是（）A.可以使用install.packages()函數安裝所需的包B.安裝好的包需要使用library()函數加載后才能使用其中的函數和數據集C.包的更新可以使用update.packages()函數來完成D.一旦安裝了某個包，就無法卸載它23、在R語言中，若x<-matrix(1:9,3,3)，要獲取矩陣的行數，可以使用以下哪個函數？（）（）A.nrow(x)B.row_count(x)C.number_of_rows(x)D.count_rows(x)24、在R語言中進行數據的分組操作和統計計算是常見的任務。當需要按照某個變量對數據進行分組，并計算每組的均值時，以下哪種方法能夠準確實現？（）A.使用

group_by()

函數結合

summarise()

函數進行分組和計算B.通過循環遍歷數據，手動對每組數據進行計算C.利用

aggregate()

函數指定分組變量和計算函數D.以上方法都無法實現分組計算均值的操作25、在R語言中進行數據的分組計算時，如果需要對每個分組應用不同的函數進行計算，以下哪種方法可以實現？（）A.使用

by()

函數結合自定義函數B.無法對每個分組應用不同的函數進行計算C.將數據拆分成多個子集，分別計算后再合并結果D.對整個數據集應用一個統一的函數，而不是按組計算26、在R語言的聚類分析中，對于給定的一組數據點，要確定最佳的聚類個數，通常可以使用以下哪種方法？（）A.肘部法則（ElbowMethod）B.輪廓系數（SilhouetteCoefficient）C.GapStatistic方法D.以上方法均可27、在R語言的因子（Factor）數據類型中，以下哪個觀點是準確的？（）A.因子只能用于表示分類變量，并且類別順序是固定的，不能更改。B.因子的級別（Levels）不能自定義，只能由數據中的實際值確定。C.對因子進行排序時，是按照其內部編碼值進行排序，而不是按照類別名稱。D.因子不能與數值型數據進行運算和比較28、在R語言中進行數據的篩選操作時，需要根據多個條件篩選出符合要求的數據。以下哪種方法可以實現多條件篩選？（）A.使用邏輯運算符（如

&

和

|

）結合條件表達式B.分別根據每個條件進行篩選，然后取交集或并集C.無法在R語言中實現多條件的數據篩選D.隨機選擇一些數據，假設它們符合篩選條件29、關于R語言中的數據可視化庫除了ggplot2之外，以下說法不正確的是：（）A.lattice庫提供了另一種風格的繪圖方式，適用于特定類型的數據分析和展示B.plotly庫可以創建交互式的圖形，方便用戶進行探索和分析C.baseR中的繪圖函數雖然功能簡單，但在某些情況下仍然很有用D.除了上述提到的庫，R語言沒有其他可用的數據可視化庫，無法滿足更多樣化的繪圖需求30、在R語言中，要對數據進行層次聚類（hierarchicalclustering），以下關于聚類過程和結果展示的描述，哪一項是正確的？（）A.使用

hclust

函數進行層次聚類，并通過

plot

函數展示聚類結果B.層次聚類在R語言中無法實現，需要使用外部軟件C.雖然可以聚類，但無法直觀地展示聚類結果D.以上描述都不正確，R語言對層次聚類的支持有限二、論述題（本大題共5個小題，共25分)1、（本題5分）詳細論述在R語言中如何進行數據的關聯規則挖掘，解釋關聯規則的概念和常用算法（如Apriori算法），結合實際數據展示挖掘過程和結果解釋。2、（本題5分）全面論述R語言中的地理信息系統（GIS）數據處理。包括空間數據的讀取、轉換、空間操作和分析，結合實際地理數據進行處理和應用。3、（本題5分）探討如何在R語言中進行數據的預處理以適應深度學習模型的輸入要求，例如圖像數據的歸一化和文本數據的向量化。4、（本題5分）R語言的函數是實現復雜任務的關鍵。請詳細論述如何自定義一個R函數來解決特定的數據處理問題，例如計算一組數據的中位數并去除異常值。請解釋函數的參數設置、內部邏輯和返回值。5、（本題5分）R語言中的數據讀取和寫入功能對于與外部數據的交互至關重要。論述如何從常見的文件格式（如CSV、Excel、TXT等）讀取數據到R中，以及如何將處理后的數據以指定格式保存到本地文件。解釋不同讀取和寫