2025年統(tǒng)計學(xué)期末考試題庫：R語言在數(shù)據(jù)分析中的應(yīng)用試題考試時間：______分鐘總分：______分姓名：______一、R語言基礎(chǔ)操作題要求：熟練掌握R語言的基本語法和操作，能夠進行數(shù)據(jù)輸入、數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換等基本操作。1.編寫R語言代碼，創(chuàng)建一個名為“data”的向量，包含元素1,2,3,4,5。2.編寫R語言代碼，計算向量“data”的長度。3.編寫R語言代碼，將向量“data”中的元素乘以2。4.編寫R語言代碼，將向量“data”中的元素提取出來，創(chuàng)建一個新的向量“new_data”，其中包含元素1,3,5。5.編寫R語言代碼，刪除向量“data”中的元素2。6.編寫R語言代碼，將向量“data”中的元素與向量“c(10,20,30)”合并，創(chuàng)建一個新的向量“merged_data”。7.編寫R語言代碼，將向量“data”中的元素與向量“c(10,20,30)”進行元素對應(yīng)相加，創(chuàng)建一個新的向量“sum_data”。8.編寫R語言代碼，將向量“data”中的元素與向量“c(10,20,30)”進行元素對應(yīng)相乘，創(chuàng)建一個新的向量“prod_data”。9.編寫R語言代碼，將向量“data”中的元素與向量“c(10,20,30)”進行元素對應(yīng)相減，創(chuàng)建一個新的向量“diff_data”。10.編寫R語言代碼，將向量“data”中的元素與向量“c(10,20,30)”進行元素對應(yīng)相除，創(chuàng)建一個新的向量“div_data”。二、R語言數(shù)據(jù)可視化題要求：熟練掌握R語言中的數(shù)據(jù)可視化函數(shù)，能夠進行數(shù)據(jù)的散點圖、直方圖、箱線圖等可視化操作。1.編寫R語言代碼，使用散點圖展示向量“data”與向量“c(10,20,30)”的關(guān)系。2.編寫R語言代碼，使用直方圖展示向量“data”的分布情況。3.編寫R語言代碼，使用箱線圖展示向量“data”的分布情況。4.編寫R語言代碼，使用散點圖展示向量“data”與向量“c(10,20,30)”的關(guān)系，并添加標題和圖例。5.編寫R語言代碼，使用直方圖展示向量“data”的分布情況，并添加標題和圖例。6.編寫R語言代碼，使用箱線圖展示向量“data”的分布情況，并添加標題和圖例。7.編寫R語言代碼，將向量“data”與向量“c(10,20,30)”的散點圖、直方圖和箱線圖合并到一個圖形中。8.編寫R語言代碼，使用散點圖展示向量“data”與向量“c(10,20,30)”的關(guān)系，并添加自定義的坐標軸范圍。9.編寫R語言代碼，使用直方圖展示向量“data”的分布情況，并添加自定義的坐標軸范圍。10.編寫R語言代碼，使用箱線圖展示向量“data”的分布情況，并添加自定義的坐標軸范圍。四、R語言數(shù)據(jù)統(tǒng)計題要求：熟練掌握R語言中的數(shù)據(jù)統(tǒng)計函數(shù)，能夠進行數(shù)據(jù)的描述性統(tǒng)計、假設(shè)檢驗等操作。1.編寫R語言代碼，計算向量“data”的均值。2.編寫R語言代碼，計算向量“data”的中位數(shù)。3.編寫R語言代碼，計算向量“data”的標準差。4.編寫R語言代碼，計算向量“data”的方差。5.編寫R語言代碼，計算向量“data”的眾數(shù)。6.編寫R語言代碼，計算向量“data”的極值（最大值和最小值）。7.編寫R語言代碼，使用t.test函數(shù)對向量“data”進行單樣本t檢驗，假設(shè)總體均值為0。8.編寫R語言代碼，使用ANOVA函數(shù)對向量“data”進行方差分析，假設(shè)有三個組別。9.編寫R語言代碼，使用cor函數(shù)計算向量“data”與向量“c(10,20,30)”之間的相關(guān)系數(shù)。10.編寫R語言代碼，使用chisq.test函數(shù)對向量“data”進行卡方檢驗，假設(shè)有兩個分類變量。五、R語言數(shù)據(jù)導(dǎo)入與導(dǎo)出題要求：熟練掌握R語言中的數(shù)據(jù)導(dǎo)入導(dǎo)出函數(shù)，能夠進行數(shù)據(jù)的讀取和保存。1.編寫R語言代碼，從文本文件“data.txt”中讀取數(shù)據(jù)，并創(chuàng)建一個名為“data”的數(shù)據(jù)框。2.編寫R語言代碼，將數(shù)據(jù)框“data”中的數(shù)據(jù)保存到文本文件“output.txt”中。3.編寫R語言代碼，從CSV文件“data.csv”中讀取數(shù)據(jù)，并創(chuàng)建一個名為“data”的數(shù)據(jù)框。4.編寫R語言代碼，將數(shù)據(jù)框“data”中的數(shù)據(jù)保存到CSV文件“output.csv”中。5.編寫R語言代碼，從Excel文件“data.xlsx”中讀取數(shù)據(jù)，并創(chuàng)建一個名為“data”的數(shù)據(jù)框。6.編寫R語言代碼，將數(shù)據(jù)框“data”中的數(shù)據(jù)保存到Excel文件“output.xlsx”中。7.編寫R語言代碼，從數(shù)據(jù)庫中讀取數(shù)據(jù)，并創(chuàng)建一個名為“data”的數(shù)據(jù)框。8.編寫R語言代碼，將數(shù)據(jù)框“data”中的數(shù)據(jù)保存到數(shù)據(jù)庫中。9.編寫R語言代碼，使用readr包中的函數(shù)讀取JSON文件“data.json”中的數(shù)據(jù)。10.編寫R語言代碼，使用writer包中的函數(shù)將數(shù)據(jù)框“data”中的數(shù)據(jù)保存到JSON文件“output.json”中。六、R語言高級數(shù)據(jù)處理題要求：熟練掌握R語言中的高級數(shù)據(jù)處理技巧，能夠進行數(shù)據(jù)的合并、篩選、排序等操作。1.編寫R語言代碼，將數(shù)據(jù)框“data1”與數(shù)據(jù)框“data2”按照共同的列名“id”進行合并。2.編寫R語言代碼，從數(shù)據(jù)框“data”中篩選出滿足條件“age>30”的行。3.編寫R語言代碼，對數(shù)據(jù)框“data”中的“age”列進行排序，并創(chuàng)建一個新的數(shù)據(jù)框“sorted_data”。4.編寫R語言代碼，使用dplyr包中的函數(shù)對數(shù)據(jù)框“data”進行分組，并計算每個組的總和。5.編寫R語言代碼，使用dplyr包中的函數(shù)對數(shù)據(jù)框“data”進行分組，并計算每個組的均值。6.編寫R語言代碼，使用dplyr包中的函數(shù)對數(shù)據(jù)框“data”進行分組，并計算每個組的最大值。7.編寫R語言代碼，使用dplyr包中的函數(shù)對數(shù)據(jù)框“data”進行分組，并計算每個組的計數(shù)。8.編寫R語言代碼，使用dplyr包中的函數(shù)對數(shù)據(jù)框“data”進行篩選，并保留滿足條件的行。9.編寫R語言代碼，使用dplyr包中的函數(shù)對數(shù)據(jù)框“data”進行排序，并創(chuàng)建一個新的數(shù)據(jù)框“sorted_data”。10.編寫R語言代碼，使用dplyr包中的函數(shù)對數(shù)據(jù)框“data”進行分組，并計算每個組的方差。本次試卷答案如下：一、R語言基礎(chǔ)操作題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.創(chuàng)建向量。2.使用`length()`函數(shù)計算向量長度。3.使用向量賦值操作符`*`進行元素乘法。4.使用向量索引創(chuàng)建新向量。5.使用`[-]`向量索引刪除元素。6.使用`c()`函數(shù)合并向量。7.使用`+`進行元素對應(yīng)相加。8.使用`*`進行元素對應(yīng)相乘。9.使用`-`進行元素對應(yīng)相減。10.使用`/`進行元素對應(yīng)相除。二、R語言數(shù)據(jù)可視化題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()`函數(shù)創(chuàng)建散點圖。2.使用`hist()`函數(shù)創(chuàng)建直方圖。3.使用`boxplot()`函數(shù)創(chuàng)建箱線圖。4.添加標題和圖例。5.添加自定義標題和圖例。6.添加自定義標題和圖例。7.在同一圖形中合并散點圖、直方圖和箱線圖。8.添加自定義坐標軸范圍。9.使用自定義的直方圖斷點。10.使用自定義的箱線圖斷點。四、R語言數(shù)據(jù)統(tǒng)計題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()`函數(shù)計算均值。2.使用`median()`函數(shù)計算中位數(shù)。3.使用`sd()`函數(shù)計算標準差。4.使用`var()`函數(shù)計算方差。5.使用`mode()`函數(shù)計算眾數(shù)。6.使用`max()`函數(shù)計算最大值。7.使用`min()`函數(shù)計算最小值。8.使用`t.test()`函數(shù)進行單樣本t檢驗。9.使用`anova()`函數(shù)進行方差分析。10.使用`cor()`函數(shù)計算相關(guān)系數(shù)。11.使用`chisq.test()`函數(shù)進行卡方檢驗。五、R語言數(shù)據(jù)導(dǎo)入與導(dǎo)出題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()`函數(shù)從文本文件讀取數(shù)據(jù)。2.使用`write.table()`函數(shù)將數(shù)據(jù)框保存到文本文件。3.使用`read.csv()`函數(shù)從CSV文件讀取數(shù)據(jù)。4.使用`write.csv()`函數(shù)將數(shù)據(jù)框保存到CSV文件。5.使用`readxl::read_excel()`函數(shù)從Excel文件讀取數(shù)據(jù)。6.使用`write.xlsx()`函數(shù)將數(shù)據(jù)框保存到Excel文件。7.使用數(shù)據(jù)庫讀取和寫入函數(shù)從數(shù)據(jù)庫中讀取和保存數(shù)據(jù)。8.使用數(shù)據(jù)庫讀取和寫入函數(shù)從數(shù)據(jù)庫中讀取和保存數(shù)據(jù)。9.使用`readr::read_json()`函數(shù)從JSON文件讀取數(shù)據(jù)。10.使用`write_json()`函數(shù)將數(shù)據(jù)框保存到JSON文件。六、R語言高級數(shù)據(jù)處理題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(