2025年统计学期末考试题库：R软件在数据分析中的应用试题

2025年统计学期末考试题库：R软件在数据分析中的应用试题考试时间：______分钟总分：______分姓名：______一、R软件基础操作与数据导入要求：熟练掌握R软件的基本操作，并能正确导入数据。1.请列出R软件中常用的数据导入方法，并简述每种方法的适用场景。2.如何在R中创建一个名为“my_data”的空数据框（data.frame）？3.如何在R中读取一个名为“data.csv”的CSV文件，并将其赋值给变量“my_data”？4.如何在R中读取一个名为“data.txt”的文本文件，并将其赋值给变量“my_data”？5.如何在R中读取一个名为“data.xls”的Excel文件，并将其赋值给变量“my_data”？6.如何在R中读取一个名为“data.RData”的R数据文件，并将其赋值给变量“my_data”？7.如何在R中读取一个名为“data.RDS”的RDS数据文件，并将其赋值给变量“my_data”？8.如何在R中读取一个名为“data.RDS”的RDS数据文件，并将其赋值给变量“my_data”？9.如何在R中读取一个名为“data.RDS”的RDS数据文件，并将其赋值给变量“my_data”？10.如何在R中读取一个名为“data.RDS”的RDS数据文件，并将其赋值给变量“my_data”？二、数据清洗与处理要求：掌握R软件中的数据清洗与处理方法，并能正确处理缺失值、异常值等。1.如何在R中检查数据框“my_data”中的缺失值？2.如何在R中删除数据框“my_data”中的缺失值？3.如何在R中填充数据框“my_data”中的缺失值？4.如何在R中检测数据框“my_data”中的异常值？5.如何在R中对数据框“my_data”中的异常值进行修正？6.如何在R中对数据框“my_data”中的数值变量进行标准化处理？7.如何在R中对数据框“my_data”中的数值变量进行归一化处理？8.如何在R中对数据框“my_data”中的字符串变量进行去除前后空格处理？9.如何在R中对数据框“my_data”中的字符串变量进行去除特殊字符处理？10.如何在R中对数据框“my_data”中的字符串变量进行大小写转换处理？三、描述性统计要求：掌握R软件中的描述性统计方法，并能正确计算数据的统计量。1.如何在R中计算数据框“my_data”的均值、中位数、众数、标准差、方差、最大值、最小值等统计量？2.如何在R中对数据框“my_data”中的数值变量进行分组，并计算每组的均值、中位数、众数等统计量？3.如何在R中对数据框“my_data”中的数值变量进行分组，并计算每组的最大值、最小值等统计量？4.如何在R中对数据框“my_data”中的数值变量进行分组，并绘制直方图？5.如何在R中对数据框“my_data”中的数值变量进行分组，并绘制箱线图？6.如何在R中对数据框“my_data”中的数值变量进行分组，并绘制散点图？7.如何在R中对数据框“my_data”中的数值变量进行分组，并绘制密度图？8.如何在R中对数据框“my_data”中的数值变量进行分组，并绘制核密度图？9.如何在R中对数据框“my_data”中的数值变量进行分组，并绘制小提琴图？10.如何在R中对数据框“my_data”中的数值变量进行分组，并绘制茎叶图？四、假设检验要求：运用R软件进行假设检验，包括t检验、方差分析等。1.如何在R中执行单样本t检验，以检验数据“my_data”中的某个数值变量是否显著高于某个特定值？2.如何在R中执行双样本t检验，以检验两组数据“group1”和“group2”在某个数值变量上是否存在显著差异？3.如何在R中执行方差分析（ANOVA），以检验多个组别在某个数值变量上是否存在显著差异？4.如何在R中执行卡方检验，以检验两个分类变量之间是否存在关联性？5.如何在R中执行Mann-WhitneyU检验，以比较两组数据的中位数是否存在显著差异？6.如何在R中执行Kolmogorov-Smirnov检验，以检验数据是否符合某个特定的分布？五、回归分析要求：运用R软件进行回归分析，包括线性回归、逻辑回归等。1.如何在R中执行线性回归，以预测因变量与自变量之间的关系？2.如何在R中评估线性回归模型的拟合优度？3.如何在R中执行多元线性回归，以同时考虑多个自变量对因变量的影响？4.如何在R中执行逐步回归分析，以选择对因变量影响最大的自变量？5.如何在R中执行岭回归分析，以处理多重共线性问题？6.如何在R中执行逻辑回归分析，以预测二元分类结果？六、时间序列分析要求：运用R软件进行时间序列分析，包括趋势分析、季节性分析等。1.如何在R中绘制时间序列数据的折线图，以观察其趋势？2.如何在R中计算时间序列数据的移动平均，以平滑数据并观察趋势？3.如何在R中计算时间序列数据的自相关系数，以分析其自相关性？4.如何在R中执行ARIMA模型对时间序列数据进行预测？5.如何在R中执行季节性分解，以分离时间序列数据的趋势、季节性和随机成分？6.如何在R中分析时间序列数据的周期性，以识别其季节性模式？本次试卷答案如下：一、R软件基础操作与数据导入1.R软件中常用的数据导入方法包括：read.csv、read.table、readxl::read_excel、readRDS等。适用场景：read.csv用于导入CSV文件，read.table用于导入文本文件，readxl::read_excel用于导入Excel文件，readRDS用于导入R数据文件。2.my_data<-data.frame()3.my_data<-read.csv("data.csv")4.my_data<-read.table("data.txt",header=TRUE)5.my_data<-readxl::read_excel("data.xls")6.my_data<-readRDS("data.RData")7.my_data<-readRDS("data.RDS")8.my_data<-readRDS("data.RDS")9.my_data<-readRDS("data.RDS")10.my_data<-readRDS("data.RDS")二、数据清洗与处理1.使用is.na(my_data)函数可以检查数据框“my_data”中的缺失值。2.使用na.omit(my_data)函数可以删除数据框“my_data”中的缺失值。3.使用na.fill(my_data,fill=0)函数可以填充数据框“my_data”中的缺失值为0。4.使用boxplot(my_data,main="异常值检测")函数可以检测数据框“my_data”中的异常值。5.使用boxplot(my_data,main="异常值修正")函数可以对数据框“my_data”中的异常值进行修正。6.使用scale(my_data)函数可以对数据框“my_data”中的数值变量进行标准化处理。7.使用preprocess::scale(my_data,center=FALSE,scale=FALSE)函数可以对数据框“my_data”中的数值变量进行归一化处理。8.使用gsub("","",my_data)函数可以去除数据框“my_data”中的字符串变量的前后空格。9.使用gsub("[^a-zA-Z0-9]","",my_data)函数可以去除数据框“my_data”中的字符串变量的特殊字符。10.使用tolower(my_data)函数可以将数据框“my_data”中的字符串变量转换为小写。三、描述性统计1.使用summary(my_data)函数可以计算数据框“my_data”的均值、中位数、众数、标准差、方差、最大值、最小值等统计量。2.使用aggregate(my_data,by=list(group=my_data$group),FUN=mean)函数可以对数据框“my_data”中的数值变量进行分组，并计算每组的均值、中位数、众数等统计量。3.使用aggregate(my_data,by=list(group=my_data$group),FUN=max)函数可以对数据框“my_data”中的数值变量进行分组，并计算每组的最大值、最小值等统计量。4.使用hist(my_data$variable,main="直方图")函数可以对数据框“my_data”中的数值变量进行分组，并绘制直方图。5.使用boxplot(my_data$variable,main="箱线图")函数可以对数据框“my_data”中的数值变量进行分组，并绘制箱线图。6.使用plot(my_data$variable1,my_data$variable2,main="散点图")函数可以对数据框“my_data”中的数值变量进行分组，并绘制散点图。7.使用density(my_data$variable,main="密度图")函数可以对数据框“my_data”中的数值变量进行分组，并绘制密度图。8.使用kernelDensity(my_data$variable,main="核密度图")函数可以对数据框“my_data”中的数值变量进行分组，并绘制核密度图。9.使用violinplot(my_data$variable,main="小提琴图")函数可以对数据框“my_data”中的数值变量进行分组，并绘制小提琴图。10.使用stemplots(my_data$variable,main="茎叶图")函数可以对数据框“my_data”中的数值变量进行分组，并绘制茎叶图。四、假设检验1.使用t.test(my_data$variable,mu=0)函数可以执行单样本t检验，以检验数据“my_data”中的某个数值变量是否显著高于某个特定值。2.使用t.test(my_data$variable,group1=my_data$group1,group2=my_data$group2)函数可以执行双样本t检验，以检验两组数据“group1”和“group2”在某个数值变量上是否存在显著差异。3.使用aov(my_data$variable~my_data$group)函数可以执行方差分析（ANOVA），以检验多个组别在某个数值变量上是否存在显著差异。4.使用chisq.test(my_data$variable1,my_data$variable2)函数可以执行卡方检验，以检验两个分类变量之间是否存在关联性。5.使用wilcox.test(my_data$variable1,my_data$variable2)函数可以执行Mann-WhitneyU检验，以比较两组数据的中位数是否存在显著差异。6.使用ks.test(my_data$variable,"pnorm",mu=0,sd=1)函数可以执行Kolmogorov-Smirnov检验，以检验数据是否符合某个特定的分布。五、回归分析1.使用lm(my_data$variable~my_data$predictor)函数可以执行线性回归，以预测因变量与自变量之间的关系。2.使用summary(lm_model)函数可以评估线性回归模型的拟合优度，其中lm_model为线性回归模型。3.使用lm(my_data$variable~my_data$predictor1+my_data$predictor2)函数可以执行多元线性回归，以同时考虑多个自变量对因变量的影响。4.使用stepAIC(lm_model)函数可以执行逐步回归分析，以选择对因变量影响最大的自变量。5.使用ridge(my_data$variable~my_data$predictor1+my_data$predictor2,lambda=0.1)函数可以执行岭回归分析，以处理多重共线性问题。6.使用glm(my_data$variable~my_data$predictor1+my_data$predictor2,family=binomial)函数可以执行逻辑回归分析，以预测二元分类结果。六、时间序列分析1.使用plot(my_data$variable,type="l",main="时间序列折线图")函数可以绘制时间序列数据的折线图。2.