R语言数据分析与挖掘智慧树知到期末考试答案2024年

R语言数据分析与挖掘智慧树知到期末考试答案2024年R语言数据分析与挖掘如够想研究我们班同学对不同的手机品牌是否有明显的偏好，应该选用什么方法？（）。

A:一个总体方差的假设检验B:其余选项都不正确C:卡方拟合优度D:绘制概率密度曲线答案:卡方拟合优度select()函数主要用来选取.()

A:都不行B:列C:行D:行和列答案:列在抽样调查中以下哪一项会造成非抽样误差？（）。

A:其余选项都对B:被调查者拒答C:调查员编造数据D:数据录入错误答案:其余选项都对如果想研究一个类别的观测频数与理论频数是否一致，可以用下面哪种方法进行研究？（）。

A:其余选项都不正确B:一个总体方差的假设检验C:一个总体均值的假设检验D:卡方拟合优度答案:卡方拟合优度可以通过增加样本量来降低第一类错误和第二类错误犯错的概率.()

A:错B:对答案:对用最小二乘方法估计多元回归模型得到的残差项求和一定等于0.（）

A:对B:错答案:错F统计量的值有可能小于0.()

A:对B:错答案:对x＜-1:10，x是向量.（）

A:错误B:正确答案:正确x＜-2，x的类型是Integer.（）

A:错误B:正确答案:错误描述统计和推断统计方法的区别在于，描述统计方法适用于总体，推断统计方法适用于样本。()

A:错误B:正确答案:错误mutate()函数主要用于添加或定义新变量.()

A:错误B:正确答案:正确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.（）

A:错误B:正确答案:正确已知P(A∪B)=0.7，P(A)=0.4，则当A与B不相容时，P(B)=0.3.（）

A:对B:错答案:对left_join()函数是内连接函数.（）。

A:错误B:正确答案:错误回归模型不可以用最小二乘法估计,因为它是一个非线性模型.（）

A:正确B:错误答案:错误定序变量不能计算中位数。（）

A:对B:错答案:错聚类分析中可以通过共同度这一指标来比较聚类效果的好坏.()

A:错误B:正确答案:错为了保证OLS估计量的优良性质，在多元线性回归分析中需要假设自变量和因变量之间不存在多重共线性。()

A:正确B:错误答案:错误非参数方差分析需要已知数据是否服从正态分布.（）

A:对B:错答案:错当样本量较大时，两个总体比例之差的检验统计量近似服从正态分布.()

A:正确B:错误答案:正确两个变量之间的Pearson相关系数为0.1，说明这两个变量不存在任何相关关系。（）

A:正确B:错误答案:错误一张数据表不可能存在重复健.（）

A:正确B:错误答案:错误tibble也是一种数据框，与data.frame数据框类似.()

A:对B:错答案:错设随机变量X~N(0,1)，则P(-1＜X≤3)=0.9.（）

A:错误B:正确答案:错误当检验的统计量落入拒绝域时，说明原假设错误.()

A:对B:错答案:错卡方分布的数学期望和其方差相等.（）

A:正确B:错误答案:错误显著水平越大，检验效果越好.()

A:错B:对答案:错虚拟变量陷阱是一种特殊的完全多重共线性.（）

A:对B:错答案:对当样本量比较大时，样本比例的分布可以用正态分布来近似.()

A:错误B:正确答案:正确样本量越大，假设检验的结果越可靠.()

A:错B:对答案:对已知P(A)=0.4，P(B)=0.3，P(AB)=0.2，则P(B|A)=0.5.（）

A:正确B:错误答案:正确在样本容量确定的情况下,新加入一个与原来存在的自变量有相关性的自变量会使得参数估计量的方差变大.（）

A:错误B:正确答案:正确样本统计量的概率分布也称为抽样分布(samplingdistribution)，它是由样本统计量的所有可能取值形成的相对频数分布.()

A:错B:对答案:对在检验两个总体均值之差的假设检验时，若总体方差未知，需要用样本方差来代替.()

A:错误B:正确答案:正确因素各水平的差异由系统性差异和随机误差组成.()

A:正确B:错误答案:正确设随机事件A与B相互独立，P(A)=0.4，P(B)=0.3，则P(A∪B)=0.7.（）

A:错误B:正确答案:错误一个箱子中装有质量均匀的10个白球和9个黑球，一次摸出5个球，在已知它们的颜色相同的情况下，该颜色是白色的概率大于0.5.()

A:正确B:错误答案:正确RData只能存放一个数据对象.（）

A:错B:对答案:对方差分析中的因变量也称为因素.()

A:错误B:正确答案:错参数用来描述样本的数量特征，而统计量用来描述总体的数量特征。（）

A:错误B:正确答案:错误下面哪些指标可以用来度量数据的分布形状?（）。

A:变异系数B:偏度系数C:标准分数D:峰度系数答案:偏度系数###峰度系数评价统计量的标准有.()

A:相合性B:正态性C:有效性D:无偏性答案:无偏性;相合性;有效性在回归方程中,如果斜率系数的t-统计量为-4.38,则它的标准误是___.（）。

A:1.96B:-1.96C:0.52D:4.38答案:AI参考:在回归方程中，斜率系数的t-统计量为-4.38，标准误为4.38/根号下（n-2）=4.38/3.77≈1.17。因此，正确答案是D：4.38。'下面说法正确的是___.()

A:值越大，说明拟合优度检验越显著和p值越小，说明拟合优度检验越显著都正确B:值越大，说明拟合优度检验越显著C:p值越小，说明拟合优度检验越显著D:值越大，说明拟合优度检验越显著和p值越小，说明拟合优度检验越显著都不正确答案:AI参考:选项B：值越大，说明拟合优度检验越显著。\n\n在统计检验中，我们通常会关注两个关键指标：拟合优度检验和p值。拟合优度检验用于评估模型对数据的拟合程度，值越大，说明拟合优度检验越显著。而p值则用于判断模型是否具有统计学意义，p值越小，说明模型具有统计学意义。因此，这两个说法都是正确的。\n\n所以，答案为B：值越大，说明拟合优度检验越显著。'下面哪些是统计量?()

A:B:C:D:答案:AI参考:正确答案是C：是统计量。\n统计量是统计理论中用来对数据进行分析、检验和估计的量。它可以是有名义的数值型数据，也可以是数值型数据，具体表现为观测值数或加权样本、子样本个数、卡方值、累积比例、相关性统计量等等。C选项为计数统计量，属于统计量。\n\n因此，正确选项为C：是统计量。A、B、D选项均为数据类型或数据表现形式，不属于统计量。'多元线性回归分析中，使用普通最小二乘进行参数估计时需要假设.（）

A:自变量之间不相关B:任何一个自变量不能是其他自变量和常数项的线性函数C:其余选项都不对D:自变量和因变量之间不相关答案:AI参考:在多元线性回归分析中，使用普通最小二乘法进行参数估计时，需要假设自变量和因变量之间存在线性关系，且任何一个自变量不能是其他自变量和常数项的线性函数。因此，选项B是正确的。而选项A和D都描述了不正确的假设。因此，正确答案是B：任何一个自变量不能是其他自变量和常数项的线性函数。'关于k-均值聚类方法，以下正确的是.（）

A:需要事先人为确定k的值B:比系统聚类法的计算量要大，对计算机性能的要求高C:比系统聚类法更精确D:R可以自动确定k的值答案:AI参考:关于k-均值聚类方法，以下正确的是D:R可以自动确定k的值。\n\nk-均值聚类方法是一种无监督学习方法，它不需要事先人为确定k的值，R语言等统计软件可以自动确定最佳的k值，从而进行聚类分析。因此，选项D是正确的。其他选项中，k-均值聚类方法需要事先确定聚类的数量k，即需要人为确定；相对于系统聚类法，k-均值聚类方法的计算量较小，但对计算机性能的要求较高；两种方法都有其优缺点，不能简单地说哪种方法更精确。'将5个数1，2，5，10，12按照欧氏距离、最短距离法进行系统聚类，则下面说法正确的是（）。

A:分为3类时10，12构成一个类B:最先合并为一类的是1和2C:分为两类时5，10，12是一类D:分为两类时1，2，5构成一类答案:AI参考:正确选项为C：分为两类时5，10，12是一类。\n\n对于欧氏距离和最短距离法，它们都是基于距离的聚类方法，根据数据点之间的距离来合并相似的数据点。对于给定的五个数：1，2，5，10，12，按照这两种方法进行聚类，可以得到以下的合并过程：\n\n1.分为三类时，1，2为一类，5为一类，10，12为一类，这与选