2025年統(tǒng)計(jì)學(xué)期末考試題庫：R軟件在數(shù)據(jù)分析中的應(yīng)用試題

2025年統(tǒng)計(jì)學(xué)期末考試題庫：R軟件在數(shù)據(jù)分析中的應(yīng)用試題考試時(shí)間：______分鐘總分：______分姓名：______一、R軟件基礎(chǔ)操作與數(shù)據(jù)導(dǎo)入要求：熟練掌握R軟件的基本操作，并能正確導(dǎo)入數(shù)據(jù)。1.請(qǐng)列出R軟件中常用的數(shù)據(jù)導(dǎo)入方法，并簡(jiǎn)述每種方法的適用場(chǎng)景。2.如何在R中創(chuàng)建一個(gè)名為“my_data”的空數(shù)據(jù)框（data.frame）？3.如何在R中讀取一個(gè)名為“data.csv”的CSV文件，并將其賦值給變量“my_data”？4.如何在R中讀取一個(gè)名為“data.txt”的文本文件，并將其賦值給變量“my_data”？5.如何在R中讀取一個(gè)名為“data.xls”的Excel文件，并將其賦值給變量“my_data”？6.如何在R中讀取一個(gè)名為“data.RData”的R數(shù)據(jù)文件，并將其賦值給變量“my_data”？7.如何在R中讀取一個(gè)名為“data.RDS”的RDS數(shù)據(jù)文件，并將其賦值給變量“my_data”？8.如何在R中讀取一個(gè)名為“data.RDS”的RDS數(shù)據(jù)文件，并將其賦值給變量“my_data”？9.如何在R中讀取一個(gè)名為“data.RDS”的RDS數(shù)據(jù)文件，并將其賦值給變量“my_data”？10.如何在R中讀取一個(gè)名為“data.RDS”的RDS數(shù)據(jù)文件，并將其賦值給變量“my_data”？二、數(shù)據(jù)清洗與處理要求：掌握R軟件中的數(shù)據(jù)清洗與處理方法，并能正確處理缺失值、異常值等。1.如何在R中檢查數(shù)據(jù)框“my_data”中的缺失值？2.如何在R中刪除數(shù)據(jù)框“my_data”中的缺失值？3.如何在R中填充數(shù)據(jù)框“my_data”中的缺失值？4.如何在R中檢測(cè)數(shù)據(jù)框“my_data”中的異常值？5.如何在R中對(duì)數(shù)據(jù)框“my_data”中的異常值進(jìn)行修正？6.如何在R中對(duì)數(shù)據(jù)框“my_data”中的數(shù)值變量進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理？7.如何在R中對(duì)數(shù)據(jù)框“my_data”中的數(shù)值變量進(jìn)行歸一化處理？8.如何在R中對(duì)數(shù)據(jù)框“my_data”中的字符串變量進(jìn)行去除前后空格處理？9.如何在R中對(duì)數(shù)據(jù)框“my_data”中的字符串變量進(jìn)行去除特殊字符處理？10.如何在R中對(duì)數(shù)據(jù)框“my_data”中的字符串變量進(jìn)行大小寫轉(zhuǎn)換處理？三、描述性統(tǒng)計(jì)要求：掌握R軟件中的描述性統(tǒng)計(jì)方法，并能正確計(jì)算數(shù)據(jù)的統(tǒng)計(jì)量。1.如何在R中計(jì)算數(shù)據(jù)框“my_data”的均值、中位數(shù)、眾數(shù)、標(biāo)準(zhǔn)差、方差、最大值、最小值等統(tǒng)計(jì)量？2.如何在R中對(duì)數(shù)據(jù)框“my_data”中的數(shù)值變量進(jìn)行分組，并計(jì)算每組的均值、中位數(shù)、眾數(shù)等統(tǒng)計(jì)量？3.如何在R中對(duì)數(shù)據(jù)框“my_data”中的數(shù)值變量進(jìn)行分組，并計(jì)算每組的最大值、最小值等統(tǒng)計(jì)量？4.如何在R中對(duì)數(shù)據(jù)框“my_data”中的數(shù)值變量進(jìn)行分組，并繪制直方圖？5.如何在R中對(duì)數(shù)據(jù)框“my_data”中的數(shù)值變量進(jìn)行分組，并繪制箱線圖？6.如何在R中對(duì)數(shù)據(jù)框“my_data”中的數(shù)值變量進(jìn)行分組，并繪制散點(diǎn)圖？7.如何在R中對(duì)數(shù)據(jù)框“my_data”中的數(shù)值變量進(jìn)行分組，并繪制密度圖？8.如何在R中對(duì)數(shù)據(jù)框“my_data”中的數(shù)值變量進(jìn)行分組，并繪制核密度圖？9.如何在R中對(duì)數(shù)據(jù)框“my_data”中的數(shù)值變量進(jìn)行分組，并繪制小提琴圖？10.如何在R中對(duì)數(shù)據(jù)框“my_data”中的數(shù)值變量進(jìn)行分組，并繪制莖葉圖？四、假設(shè)檢驗(yàn)要求：運(yùn)用R軟件進(jìn)行假設(shè)檢驗(yàn)，包括t檢驗(yàn)、方差分析等。1.如何在R中執(zhí)行單樣本t檢驗(yàn)，以檢驗(yàn)數(shù)據(jù)“my_data”中的某個(gè)數(shù)值變量是否顯著高于某個(gè)特定值？2.如何在R中執(zhí)行雙樣本t檢驗(yàn)，以檢驗(yàn)兩組數(shù)據(jù)“group1”和“group2”在某個(gè)數(shù)值變量上是否存在顯著差異？3.如何在R中執(zhí)行方差分析（ANOVA），以檢驗(yàn)多個(gè)組別在某個(gè)數(shù)值變量上是否存在顯著差異？4.如何在R中執(zhí)行卡方檢驗(yàn)，以檢驗(yàn)兩個(gè)分類變量之間是否存在關(guān)聯(lián)性？5.如何在R中執(zhí)行Mann-WhitneyU檢驗(yàn)，以比較兩組數(shù)據(jù)的中位數(shù)是否存在顯著差異？6.如何在R中執(zhí)行Kolmogorov-Smirnov檢驗(yàn)，以檢驗(yàn)數(shù)據(jù)是否符合某個(gè)特定的分布？五、回歸分析要求：運(yùn)用R軟件進(jìn)行回歸分析，包括線性回歸、邏輯回歸等。1.如何在R中執(zhí)行線性回歸，以預(yù)測(cè)因變量與自變量之間的關(guān)系？2.如何在R中評(píng)估線性回歸模型的擬合優(yōu)度？3.如何在R中執(zhí)行多元線性回歸，以同時(shí)考慮多個(gè)自變量對(duì)因變量的影響？4.如何在R中執(zhí)行逐步回歸分析，以選擇對(duì)因變量影響最大的自變量？5.如何在R中執(zhí)行嶺回歸分析，以處理多重共線性問題？6.如何在R中執(zhí)行邏輯回歸分析，以預(yù)測(cè)二元分類結(jié)果？六、時(shí)間序列分析要求：運(yùn)用R軟件進(jìn)行時(shí)間序列分析，包括趨勢(shì)分析、季節(jié)性分析等。1.如何在R中繪制時(shí)間序列數(shù)據(jù)的折線圖，以觀察其趨勢(shì)？2.如何在R中計(jì)算時(shí)間序列數(shù)據(jù)的移動(dòng)平均，以平滑數(shù)據(jù)并觀察趨勢(shì)？3.如何在R中計(jì)算時(shí)間序列數(shù)據(jù)的自相關(guān)系數(shù)，以分析其自相關(guān)性？4.如何在R中執(zhí)行ARIMA模型對(duì)時(shí)間序列數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測(cè)？5.如何在R中執(zhí)行季節(jié)性分解，以分離時(shí)間序列數(shù)據(jù)的趨勢(shì)、季節(jié)性和隨機(jī)成分？6.如何在R中分析時(shí)間序列數(shù)據(jù)的周期性，以識(shí)別其季節(jié)性模式？本次試卷答案如下：一、R軟件基礎(chǔ)操作與數(shù)據(jù)導(dǎo)入1.R軟件中常用的數(shù)據(jù)導(dǎo)入方法包括：read.csv、read.table、readxl::read_excel、readRDS等。適用場(chǎng)景：read.csv用于導(dǎo)入CSV文件，read.table用于導(dǎo)入文本文件，readxl::read_excel用于導(dǎo)入Excel文件，readRDS用于導(dǎo)入R數(shù)據(jù)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、數(shù)據(jù)清洗與處理1.使用is.na(my_data)函數(shù)可以檢查數(shù)據(jù)框“my_data”中的缺失值。2.使用na.omit(my_data)函數(shù)可以刪除數(shù)據(jù)框“my_data”中的缺失值。3.使用na.fill(my_data,fill=0)函數(shù)可以填充數(shù)據(jù)框“my_data”中的缺失值為0。4.使用boxplot(my_data,main="異常值檢測(cè)")函數(shù)可以檢測(cè)數(shù)據(jù)框“my_data”中的異常值。5.使用boxplot(my_data,main="異常值修正")函數(shù)可以對(duì)數(shù)據(jù)框“my_data”中的異常值進(jìn)行修正。6.使用scale(my_data)函數(shù)可以對(duì)數(shù)據(jù)框“my_data”中的數(shù)值變量進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理。7.使用preprocess::scale(my_data,center=FALSE,scale=FALSE)函數(shù)可以對(duì)數(shù)據(jù)框“my_data”中的數(shù)值變量進(jìn)行歸一化處理。8.使用gsub("","",my_data)函數(shù)可以去除數(shù)據(jù)框“my_data”中的字符串變量的前后空格。9.使用gsub("[^a-zA-Z0-9]","",my_data)函數(shù)可以去除數(shù)據(jù)框“my_data”中的字符串變量的特殊字符。10.使用tolower(my_data)函數(shù)可以將數(shù)據(jù)框“my_data”中的字符串變量轉(zhuǎn)換為小寫。三、描述性統(tǒng)計(jì)1.使用summary(my_data)函數(shù)可以計(jì)算數(shù)據(jù)框“my_data”的均值、中位數(shù)、眾數(shù)、標(biāo)準(zhǔn)差、方差、最大值、最小值等統(tǒng)計(jì)量。2.使用aggregate(my_data,by=list(group=my_data$group),FUN=mean)函數(shù)可以對(duì)數(shù)據(jù)框“my_data”中的數(shù)值變量進(jìn)行分組，并計(jì)算每組的均值、中位數(shù)、眾數(shù)等統(tǒng)計(jì)量。3.使用aggregate(my_data,by=list(group=my_data$group),FUN=max)函數(shù)可以對(duì)數(shù)據(jù)框“my_data”中的數(shù)值變量進(jìn)行分組，并計(jì)算每組的最大值、最小值等統(tǒng)計(jì)量。4.使用hist(my_data$variable,main="直方圖")函數(shù)可以對(duì)數(shù)據(jù)框“my_data”中的數(shù)值變量進(jìn)行分組，并繪制直方圖。5.使用boxplot(my_data$variable,main="箱線圖")函數(shù)可以對(duì)數(shù)據(jù)框“my_data”中的數(shù)值變量進(jìn)行分組，并繪制箱線圖。6.使用plot(my_data$variable1,my_data$variable2,main="散點(diǎn)圖")函數(shù)可以對(duì)數(shù)據(jù)框“my_data”中的數(shù)值變量進(jìn)行分組，并繪制散點(diǎn)圖。7.使用density(my_data$variable,main="密度圖")函數(shù)可以對(duì)數(shù)據(jù)框“my_data”中的數(shù)值變量進(jìn)行分組，并繪制密度圖。8.使用kernelDensity(my_data$variable,main="核密度圖")函數(shù)可以對(duì)數(shù)據(jù)框“my_data”中的數(shù)值變量進(jìn)行分組，并繪制核密度圖。9.使用violinplot(my_data$variable,main="小提琴圖")函數(shù)可以對(duì)數(shù)據(jù)框“my_data”中的數(shù)值變量進(jìn)行分組，并繪制小提琴圖。10.使用stemplots(my_data$variable,main="莖葉圖")函數(shù)可以對(duì)數(shù)據(jù)框“my_data”中的數(shù)值變量進(jìn)行分組，并繪制莖葉圖。四、假設(shè)檢驗(yàn)1.使用t.test(my_data$variable,mu=0)函數(shù)可以執(zhí)行單樣本t檢驗(yàn)，以檢驗(yàn)數(shù)據(jù)“my_data”中的某個(gè)數(shù)值變量是否顯著高于某個(gè)特定值。2.使用t.test(my_data$variable,group1=my_data$group1,group2=my_data$group2)函數(shù)可以執(zhí)行雙樣本t檢驗(yàn)，以檢驗(yàn)兩組數(shù)據(jù)“group1”和“group2”在某個(gè)數(shù)值變量上是否存在顯著差異。3.使用aov(my_data$variable~my_data$group)函數(shù)可以執(zhí)行方差分析（ANOVA），以檢驗(yàn)多個(gè)組別在某個(gè)數(shù)值變量上是否存在顯著差異。4.使用chisq.test(my_data$variable1,my_data$variable2)函數(shù)可以執(zhí)行卡方檢驗(yàn)，以檢驗(yàn)兩個(gè)分類變量之間是否存在關(guān)聯(lián)性。5.使用wilcox.test(my_data$variable1,my_data$variable2)函數(shù)可以執(zhí)行Mann-WhitneyU檢驗(yàn)，以比較兩組數(shù)據(jù)的中位數(shù)是否存在顯著差異。6.使用ks.test(my_data$variable,"pnorm",mu=0,sd=1)函數(shù)可以執(zhí)行Kolmogorov-Smirnov檢驗(yàn)，以檢驗(yàn)數(shù)據(jù)是否符合某個(gè)特定的分布。五、回歸分析1.使用lm(my_data$variable~my_data$predictor)函數(shù)可以執(zhí)行線性回歸，以預(yù)測(cè)因變量與自變量之間的關(guān)系。2.使用summary(lm_model)函數(shù)可以評(píng)估線性回歸模型的擬合優(yōu)度，其中l(wèi)m_model為線性回歸模型。3.使用lm(my_data$variable~my_data$predictor1+my_data$predictor2)函數(shù)可以執(zhí)行多元線性回歸，以同時(shí)考慮多個(gè)自變量對(duì)因變量的影響。4.使用stepAIC(lm_model)函數(shù)可以執(zhí)行逐步回歸分析，以選擇對(duì)因變量影響最大的自變量。5.使用ridge(my_data$variable~my_data$predictor1+my_data$predictor2,lambda=0.1)函數(shù)可以執(zhí)行嶺回歸分析，以處理多重共線性問題。6.使用glm(my_data$variable~my_data$predictor1+my_data$predictor2,family=binomial)函數(shù)可以執(zhí)行邏輯回歸分析，以預(yù)測(cè)二元分類結(jié)果。六、時(shí)間序列分析1.使用plot(my_data$variable,type="l",main="時(shí)間序列折線圖")函數(shù)可以繪制時(shí)間序列數(shù)據(jù)的折線圖。2.