2025年统计学期末考试题库：R语言在数据分析中的应用试题

2025年统计学期末考试题库：R语言在数据分析中的应用试题考试时间：______分钟总分：______分姓名：______一、R语言基础操作题要求：熟练掌握R语言的基本语法和操作，能够进行数据输入、数据清洗、数据转换等基本操作。1.编写R语言代码，创建一个名为“data”的向量，包含元素1,2,3,4,5。2.编写R语言代码，计算向量“data”的长度。3.编写R语言代码，将向量“data”中的元素乘以2。4.编写R语言代码，将向量“data”中的元素提取出来，创建一个新的向量“new_data”，其中包含元素1,3,5。5.编写R语言代码，删除向量“data”中的元素2。6.编写R语言代码，将向量“data”中的元素与向量“c(10,20,30)”合并，创建一个新的向量“merged_data”。7.编写R语言代码，将向量“data”中的元素与向量“c(10,20,30)”进行元素对应相加，创建一个新的向量“sum_data”。8.编写R语言代码，将向量“data”中的元素与向量“c(10,20,30)”进行元素对应相乘，创建一个新的向量“prod_data”。9.编写R语言代码，将向量“data”中的元素与向量“c(10,20,30)”进行元素对应相减，创建一个新的向量“diff_data”。10.编写R语言代码，将向量“data”中的元素与向量“c(10,20,30)”进行元素对应相除，创建一个新的向量“div_data”。二、R语言数据可视化题要求：熟练掌握R语言中的数据可视化函数，能够进行数据的散点图、直方图、箱线图等可视化操作。1.编写R语言代码，使用散点图展示向量“data”与向量“c(10,20,30)”的关系。2.编写R语言代码，使用直方图展示向量“data”的分布情况。3.编写R语言代码，使用箱线图展示向量“data”的分布情况。4.编写R语言代码，使用散点图展示向量“data”与向量“c(10,20,30)”的关系，并添加标题和图例。5.编写R语言代码，使用直方图展示向量“data”的分布情况，并添加标题和图例。6.编写R语言代码，使用箱线图展示向量“data”的分布情况，并添加标题和图例。7.编写R语言代码，将向量“data”与向量“c(10,20,30)”的散点图、直方图和箱线图合并到一个图形中。8.编写R语言代码，使用散点图展示向量“data”与向量“c(10,20,30)”的关系，并添加自定义的坐标轴范围。9.编写R语言代码，使用直方图展示向量“data”的分布情况，并添加自定义的坐标轴范围。10.编写R语言代码，使用箱线图展示向量“data”的分布情况，并添加自定义的坐标轴范围。四、R语言数据统计题要求：熟练掌握R语言中的数据统计函数，能够进行数据的描述性统计、假设检验等操作。1.编写R语言代码，计算向量“data”的均值。2.编写R语言代码，计算向量“data”的中位数。3.编写R语言代码，计算向量“data”的标准差。4.编写R语言代码，计算向量“data”的方差。5.编写R语言代码，计算向量“data”的众数。6.编写R语言代码，计算向量“data”的极值（最大值和最小值）。7.编写R语言代码，使用t.test函数对向量“data”进行单样本t检验，假设总体均值为0。8.编写R语言代码，使用ANOVA函数对向量“data”进行方差分析，假设有三个组别。9.编写R语言代码，使用cor函数计算向量“data”与向量“c(10,20,30)”之间的相关系数。10.编写R语言代码，使用chisq.test函数对向量“data”进行卡方检验，假设有两个分类变量。五、R语言数据导入与导出题要求：熟练掌握R语言中的数据导入导出函数，能够进行数据的读取和保存。1.编写R语言代码，从文本文件“data.txt”中读取数据，并创建一个名为“data”的数据框。2.编写R语言代码，将数据框“data”中的数据保存到文本文件“output.txt”中。3.编写R语言代码，从CSV文件“data.csv”中读取数据，并创建一个名为“data”的数据框。4.编写R语言代码，将数据框“data”中的数据保存到CSV文件“output.csv”中。5.编写R语言代码，从Excel文件“data.xlsx”中读取数据，并创建一个名为“data”的数据框。6.编写R语言代码，将数据框“data”中的数据保存到Excel文件“output.xlsx”中。7.编写R语言代码，从数据库中读取数据，并创建一个名为“data”的数据框。8.编写R语言代码，将数据框“data”中的数据保存到数据库中。9.编写R语言代码，使用readr包中的函数读取JSON文件“data.json”中的数据。10.编写R语言代码，使用writer包中的函数将数据框“data”中的数据保存到JSON文件“output.json”中。六、R语言高级数据处理题要求：熟练掌握R语言中的高级数据处理技巧，能够进行数据的合并、筛选、排序等操作。1.编写R语言代码，将数据框“data1”与数据框“data2”按照共同的列名“id”进行合并。2.编写R语言代码，从数据框“data”中筛选出满足条件“age>30”的行。3.编写R语言代码，对数据框“data”中的“age”列进行排序，并创建一个新的数据框“sorted_data”。4.编写R语言代码，使用dplyr包中的函数对数据框“data”进行分组，并计算每个组的总和。5.编写R语言代码，使用dplyr包中的函数对数据框“data”进行分组，并计算每个组的均值。6.编写R语言代码，使用dplyr包中的函数对数据框“data”进行分组，并计算每个组的最大值。7.编写R语言代码，使用dplyr包中的函数对数据框“data”进行分组，并计算每个组的计数。8.编写R语言代码，使用dplyr包中的函数对数据框“data”进行筛选，并保留满足条件的行。9.编写R语言代码，使用dplyr包中的函数对数据框“data”进行排序，并创建一个新的数据框“sorted_data”。10.编写R语言代码，使用dplyr包中的函数对数据框“data”进行分组，并计算每个组的方差。本次试卷答案如下：一、R语言基础操作题1.`data<-c(1,2,3,4,5)`2.`length(data)`3.`data*2`4.`new_data<-data[c(1,3,5)]`5.`data<-data[-2]`6.`merged_data<-c(data,c(10,20,30))`7.`sum_data<-data+c(10,20,30)`8.`prod_data<-data*c(10,20,30)`9.`diff_data<-data-c(10,20,30)`10.`div_data<-data/c(10,20,30)`解析思路：1.创建向量。2.使用`length()`函数计算向量长度。3.使用向量赋值操作符`*`进行元素乘法。4.使用向量索引创建新向量。5.使用`[-]`向量索引删除元素。6.使用`c()`函数合并向量。7.使用`+`进行元素对应相加。8.使用`*`进行元素对应相乘。9.使用`-`进行元素对应相减。10.使用`/`进行元素对应相除。二、R语言数据可视化题1.`plot(data,c(10,20,30),main="ScatterPlot",xlab="Data",ylab="Data")2.`hist(data,main="Histogram",xlab="Data",ylab="Frequency")3.`boxplot(data,main="Boxplot",xlab="Data")4.`plot(data,c(10,20,30),main="ScatterPlot",xlab="Data",ylab="Data",pch=19,col="red")5.`hist(data,main="Histogram",xlab="Data",ylab="Frequency",main="Histogram",xlab="Data",ylab="Frequency")6.`boxplot(data,main="Boxplot",xlab="Data",ylab="Data",main="Boxplot",xlab="Data",ylab="Data")7.`plot(data,c(10,20,30),main="CombinedPlot",xlab="Data",ylab="Data",pch=19,col="red")8.`plot(data,c(10,20,30),xlim=c(1,6),ylim=c(1,30),main="ScatterPlot",xlab="Data",ylab="Data",pch=19,col="red")9.`hist(data,breaks=5,main="Histogram",xlab="Data",ylab="Frequency",breaks=5,main="Histogram",xlab="Data",ylab="Frequency")10.`boxplot(data,main="Boxplot",xlab="Data",ylab="Data",breaks=5,main="Boxplot",xlab="Data",ylab="Data")解析思路：1.使用`plot()`函数创建散点图。2.使用`hist()`函数创建直方图。3.使用`boxplot()`函数创建箱线图。4.添加标题和图例。5.添加自定义标题和图例。6.添加自定义标题和图例。7.在同一图形中合并散点图、直方图和箱线图。8.添加自定义坐标轴范围。9.使用自定义的直方图断点。10.使用自定义的箱线图断点。四、R语言数据统计题1.`mean(data)`2.`median(data)`3.`sd(data)`4.`var(data)`5.`mode(data)`6.`max(data)`7.`min(data)`8.`t.test(data,mu=0)`9.`anova(lm(y~x,data=data))`10.`cor(data,c(10,20,30))`11.`chisq.test(data,p=c(0.5,0.5))`解析思路：1.使用`mean()`函数计算均值。2.使用`median()`函数计算中位数。3.使用`sd()`函数计算标准差。4.使用`var()`函数计算方差。5.使用`mode()`函数计算众数。6.使用`max()`函数计算最大值。7.使用`min()`函数计算最小值。8.使用`t.test()`函数进行单样本t检验。9.使用`anova()`函数进行方差分析。10.使用`cor()`函数计算相关系数。11.使用`chisq.test()`函数进行卡方检验。五、R语言数据导入与导出题1.`data<-read.table("data.txt",header=TRUE)`2.`write.table(data,"output.txt",sep="\t",quote=FALSE)`3.`data<-read.csv("data.csv",header=TRUE)`4.`write.csv(data,"output.csv",s=FALSE)`5.`data<-readxl::read_excel("data.xlsx",sheet="Sheet1")`6.`write.xlsx(data,"output.xlsx",sheet="Sheet1")`7.`data<-dbReadTable("database","table_name")`8.`dbWriteTable("database","table_name",data)`9.`data<-readr::read_json("data.json")`10.`write_json(data,"output.json",pretty=TRUE)`解析思路：1.使用`read.table()`函数从文本文件读取数据。2.使用`write.table()`函数将数据框保存到文本文件。3.使用`read.csv()`函数从CSV文件读取数据。4.使用`write.csv()`函数将数据框保存到CSV文件。5.使用`readxl::read_excel()`函数从Excel文件读取数据。6.使用`write.xlsx()`函数将数据框保存到Excel文件。7.使用数据库读取和写入函数从数据库中读取和保存数据。8.使用数据库读取和写入函数从数据库中读取和保存数据。9.使用`readr::read_json()`函数从JSON文件读取数据。10.使用`write_json()`函数将数据框保存到JSON文件。六、R语言高级数据处理题1.`data1%>%merge(data2,by="id")`2.`data%>%filter(age>30)`3.`data[order(data$age),]`4.`data%>%group_by(group)%>%summarise(sum_age=sum(age))`5.`data%>%group_by(group)%>%summarise(mean_age=mean(