2025年统计学期末考试题库-统计软件R软件统计图表制作试题

2025年统计学期末考试题库——统计软件R软件统计图表制作试题考试时间：______分钟总分：______分姓名：______一、单选题（每题2分，共20分）1.在R语言中，以下哪个函数可以创建一个散点图？A.plot()B.histogram()C.boxplot()D.barplot()2.以下哪个命令可以显示一个数据框（dataframe）的结构和内容？A.str()B.summary()C.head()D.tail()3.在R语言中，以下哪个函数可以用来创建一个直方图？A.barplot()B.hist()C.boxplot()D.scatterplot()4.要在R语言中安装一个新的包，可以使用以下哪个命令？A.install.packages()B.load.packages()C.require.packages()D.update.packages()5.以下哪个函数可以用来计算一个变量的众数？A.mean()B.median()C.mode()D.quantile()6.在R语言中，以下哪个函数可以用来绘制一个箱线图？A.boxplot()B.histogram()C.scatterplot()D.barplot()7.要查看R语言中的对象（变量）信息，可以使用以下哪个命令？A.info()B.details()C.describe()D.summary()8.以下哪个命令可以用来计算一个数据框（dataframe）中所有数值列的平均值？A.mean()B.sum()C.max()D.min()9.在R语言中，以下哪个函数可以用来计算两个向量之间的相关系数？A.cor()B.cov()C.var()D.sd()10.以下哪个命令可以用来提取一个数据框（dataframe）中的某一列？A.slice()B.filter()C.select()D.slice_at()二、多选题（每题3分，共15分）1.在R语言中，以下哪些函数可以用来创建统计图表？A.plot()B.barplot()C.boxplot()D.histogram()E.scatterplot()2.以下哪些函数可以用来计算数据的描述性统计量？A.mean()B.median()C.mode()D.var()E.sd()3.以下哪些命令可以用来安装和管理R语言中的包？A.install.packages()B.load.packages()C.require.packages()D.update.packages()E.uninstall.packages()4.在R语言中，以下哪些函数可以用来计算两个变量之间的相关系数？A.cor()B.cov()C.var()D.sd()E.correlation()5.以下哪些命令可以用来提取数据框（dataframe）中的某一列或多个列？A.slice()B.filter()C.select()D.slice_at()E.select_at()四、简答题（每题5分，共25分）1.简述在R语言中使用`plot()`函数绘制散点图时，如何设置点的颜色、大小和形状？2.解释在R语言中，如何使用`hist()`函数创建直方图，并说明如何设置直方图的标题、x轴和y轴标签，以及如何自定义颜色和边界。3.描述在R语言中使用`barplot()`函数创建柱状图时，如何添加图例以及如何设置柱状图的颜色。4.简述在R语言中，如何使用`boxplot()`函数创建箱线图，并说明如何添加图例以及如何自定义箱线图的颜色和边界。5.解释在R语言中使用`scatterplot()`函数创建散点图时，如何添加参考线以及如何自定义参考线的颜色和样式。五、编程题（每题10分，共30分）1.编写R语言代码，使用`plot()`函数绘制一个包含10个点的散点图，并设置点的颜色为红色，大小为5，形状为圆形。2.编写R语言代码，使用`hist()`函数创建一个直方图，数据来源为正态分布，均值为50，标准差为10，并设置直方图的标题为“正态分布直方图”，x轴标签为“数值”，y轴标签为“频率”。3.编写R语言代码，使用`barplot()`函数创建一个柱状图，数据来源为一个包含三个组的数据向量，并设置柱状图的颜色为蓝色，图例标题为“组别”。六、综合应用题（每题15分，共45分）1.假设有一个数据框（dataframe），包含学生的姓名、年龄、性别和成绩。请编写R语言代码，使用`barplot()`函数绘制一个柱状图，展示不同性别学生的平均成绩。2.假设有一个数据框（dataframe），包含汽车的品牌、型号、年份和价格。请编写R语言代码，使用`hist()`函数创建一个直方图，展示不同年份汽车的价格分布情况。3.假设有一个数据框（dataframe），包含商品的销售数量、销售金额和利润。请编写R语言代码，使用`boxplot()`函数创建一个箱线图，展示不同销售金额的利润分布情况，并添加图例说明。本次试卷答案如下：一、单选题（每题2分，共20分）1.A解析：在R语言中，`plot()`函数用于创建二维图形，包括散点图、线图、点图等。2.C解析：`head()`函数用于显示数据框的前几行，可以查看数据框的结构和内容。3.B解析：`hist()`函数用于创建直方图，展示数据的分布情况。4.A解析：`install.packages()`命令用于安装R语言中的包。5.C解析：`mode()`函数用于计算一个变量的众数，即出现次数最多的值。6.A解析：`boxplot()`函数用于创建箱线图，展示数据的分布和异常值。7.A解析：`info()`函数用于显示R语言中对象（变量）的信息。8.A解析：`mean()`函数用于计算数据框中所有数值列的平均值。9.A解析：`cor()`函数用于计算两个向量之间的相关系数。10.C解析：`select()`函数用于从数据框中提取某一列或多个列。二、多选题（每题3分，共15分）1.A,B,C,D,E解析：这些函数都可以用来创建统计图表，分别对应散点图、柱状图、箱线图、直方图和散点图。2.A,B,D,E解析：这些函数可以用来计算数据的描述性统计量，包括平均值、中位数、众数和标准差。3.A,C,D解析：这些命令可以用来安装和管理R语言中的包，包括安装、加载、更新和卸载。4.A,B解析：这些函数可以用来计算两个变量之间的相关系数，分别是`cor()`和`cov()`。5.C,D,E解析：这些命令可以用来提取数据框中的某一列或多个列，分别是`select()`、`filter()`和`slice()`。三、简答题（每题5分，共25分）1.解析：在R语言中使用`plot()`函数绘制散点图时，可以通过添加参数`col`、`cex`和`pch`来设置点的颜色、大小和形状。例如：`plot(x,y,col='red',cex=5,pch=19)`。2.解析：在R语言中，使用`hist()`函数创建直方图时，可以通过添加参数`main`、`xlab`和`ylab`来设置标题和轴标签。例如：`hist(x,main='正态分布直方图',xlab='数值',ylab='频率',col='blue',border='black')`。3.解析：在R语言中使用`barplot()`函数创建柱状图时，可以通过添加参数`col`和`legend`来设置柱状图的颜色和添加图例。例如：`barplot(data,col='blue',legend=c('组别1','组别2','组别3'))`。4.解析：在R语言中，使用`boxplot()`函数创建箱线图时，可以通过添加参数`main`、`xlab`和`ylab`来设置标题和轴标签。例如：`boxplot(data,main='利润分布',xlab='销售金额',ylab='利润',col='green',border='black')`。5.解析：在R语言中使用`scatterplot()`函数创建散点图时，可以通过添加参数`main`、`xlab`和`ylab`来设置标题和轴标签。例如：`scatterplot(x,y,main='散点图',xlab='x轴',ylab='y轴',pch=19,col='red')`。四、编程题（每题10分，共30分）1.解析：```Rx<-rnorm(10)y<-rnorm(10)plot(x,y,col='red',cex=5,pch=19)```2.解析：```Rset.seed(123)x<-rnorm(100,mean=50,sd=10)hist(x,main='正态分布直方图',xlab='数值',ylab='频率',col='blue',border='black')```3.解析：```Rdata<-c(1,2,3,4,5,6,7,8,9,10)barplot(data,col='blue',legend=c('组别1','组别2','组别3'))```五、综合应用题（每题15分，共45分）1.解析：```Rstudents<-data.frame(Name=c('Alice','Bob','Charlie','David','Eva'),Age=c(20,21,22,23,24),Gender=c('Female','Male','Male','Male','Female'),Score=c(75,85,90,95,100))barplot(mean(students$Score[students$Gender=='Female']),names.arg=c('Female'),col='red',main='FemaleAverageScore')```2.解析：```Rcars<-data.frame(Brand=c('Toyota','Honda','Ford','BMW','Audi'),Model=c('Corolla','Civic','Focus','3Series','A4'),Year=c(2015,2016,2017,2018,2019),Price=c(15000,18000,20000,25000,30000))hist(cars$Price,main='CarPriceDistribution',xlab='Price',ylab='Frequency',col='blue',border='black')```3.解析：```Rproducts<-data.frame(Product=c('ProductA','ProductB','ProductC','ProductD','ProductE'),Sales=c(100,1