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自覺(jué)遵守考場(chǎng)紀(jì)律如考試作弊此答卷無(wú)效密自覺(jué)遵守考場(chǎng)紀(jì)律如考試作弊此答卷無(wú)效密封線(xiàn)第1頁(yè),共3頁(yè)吉林交通職業(yè)技術(shù)學(xué)院《R語(yǔ)言與應(yīng)用》
2023-2024學(xué)年第一學(xué)期期末試卷院(系)_______班級(jí)_______學(xué)號(hào)_______姓名_______題號(hào)一二三四總分得分一、單選題(本大題共20個(gè)小題,每小題2分,共40分.在每小題給出的四個(gè)選項(xiàng)中,只有一項(xiàng)是符合題目要求的.)1、以下哪個(gè)函數(shù)用于在R中計(jì)算數(shù)據(jù)框各列的唯一值數(shù)量?()()A.n_distinct()B.distinct_count()C.unique_count()D.count_distinct()2、在R語(yǔ)言的繪圖美化中,如果要為繪制的圖形添加標(biāo)題、坐標(biāo)軸標(biāo)簽和圖例,并調(diào)整字體大小和顏色,以下哪個(gè)函數(shù)或方法可以實(shí)現(xiàn)?()A.
title()
、
xlab()
、
ylab()
和
legend()
函數(shù)結(jié)合相關(guān)參數(shù)B.
plot_options()
函數(shù)進(jìn)行全局設(shè)置C.在繪圖函數(shù)中直接指定相應(yīng)的參數(shù)D.以上方法均可3、若有數(shù)據(jù)框df,包含列A和B,要計(jì)算這兩列的協(xié)方差,可以使用以下哪個(gè)函數(shù)?()()A.cov(df$A,df$B)B.compute_cov(df$A,df$B)C.calc_cov(df$A,df$B)D.find_cov(df$A,df$B)4、在R語(yǔ)言中,進(jìn)行數(shù)據(jù)的讀取和寫(xiě)入操作,例如從CSV文件讀取數(shù)據(jù)和將數(shù)據(jù)保存為CSV文件,以下哪種函數(shù)是常用的?()A.使用
read.csv
函數(shù)讀取,
write.csv
函數(shù)寫(xiě)入B.通過(guò)
load
函數(shù)讀取,
save
函數(shù)寫(xiě)入C.數(shù)據(jù)的讀取和寫(xiě)入只能通過(guò)第三方包來(lái)實(shí)現(xiàn)D.R語(yǔ)言不支持CSV文件的讀取和寫(xiě)入操作5、在R語(yǔ)言中進(jìn)行數(shù)據(jù)的合并操作時(shí),對(duì)于具有相同列結(jié)構(gòu)的多個(gè)數(shù)據(jù)框,以下哪種方法能夠準(zhǔn)確地將它們合并為一個(gè)數(shù)據(jù)框?()A.使用
rbind()
函數(shù)按行合并,或
cbind()
函數(shù)按列合并B.逐個(gè)將數(shù)據(jù)框中的數(shù)據(jù)復(fù)制粘貼到一個(gè)新的數(shù)據(jù)框中C.在R語(yǔ)言中無(wú)法合并具有相同列結(jié)構(gòu)的數(shù)據(jù)框D.只保留第一個(gè)數(shù)據(jù)框,丟棄其他數(shù)據(jù)框的數(shù)據(jù)6、在R語(yǔ)言中,關(guān)于數(shù)據(jù)框(DataFrame)的操作,以下哪種說(shuō)法是準(zhǔn)確的?()A.數(shù)據(jù)框的列可以是不同的數(shù)據(jù)類(lèi)型,但行必須是相同的數(shù)據(jù)類(lèi)型B.對(duì)數(shù)據(jù)框進(jìn)行排序時(shí),只能按照某一列的值進(jìn)行升序或降序排列C.可以通過(guò)索引直接修改數(shù)據(jù)框中某一元素的值,而不影響其他元素D.從數(shù)據(jù)框中選取特定的行和列時(shí),不能同時(shí)使用邏輯向量和列名7、在R語(yǔ)言的繪圖功能中,關(guān)于ggplot2包,以下描述不準(zhǔn)確的是:()A.ggplot2提供了一種基于圖層的繪圖方式,使繪圖更加靈活和可定制B.可以使用geom_*函數(shù)來(lái)添加不同類(lèi)型的圖形元素,如點(diǎn)、線(xiàn)、柱狀圖等C.通過(guò)設(shè)置美學(xué)映射(aestheticsmapping),可以將數(shù)據(jù)的屬性映射到圖形的外觀D.ggplot2只能繪制簡(jiǎn)單的統(tǒng)計(jì)圖形,對(duì)于復(fù)雜的可視化需求無(wú)法滿(mǎn)足8、在R語(yǔ)言中進(jìn)行數(shù)據(jù)的隨機(jī)抽樣時(shí),如果需要進(jìn)行有放回抽樣,以下哪個(gè)參數(shù)可以設(shè)置?()A.
replace=TRUE
B.無(wú)法進(jìn)行有放回抽樣C.通過(guò)自定義函數(shù)實(shí)現(xiàn)有放回抽樣D.隨機(jī)抽樣默認(rèn)就是有放回的,無(wú)需設(shè)置參數(shù)9、在R語(yǔ)言中,若x<-list(1,2,list(3,4)),執(zhí)行l(wèi)ength(x)的結(jié)果是()()A.3B.2C.4D.錯(cuò)誤10、當(dāng)在R語(yǔ)言中處理時(shí)間序列數(shù)據(jù)時(shí),以下關(guān)于時(shí)間序列對(duì)象創(chuàng)建和操作的說(shuō)法,哪一個(gè)是準(zhǔn)確的?()A.使用
ts
函數(shù)創(chuàng)建時(shí)間序列對(duì)象,并通過(guò)相關(guān)函數(shù)進(jìn)行分析和預(yù)測(cè)B.時(shí)間序列數(shù)據(jù)在R語(yǔ)言中無(wú)法處理,需要轉(zhuǎn)換為普通數(shù)據(jù)進(jìn)行操作C.沒(méi)有專(zhuān)門(mén)的函數(shù)和對(duì)象用于時(shí)間序列,需要自定義函數(shù)來(lái)處理D.以上說(shuō)法都不正確,R語(yǔ)言對(duì)時(shí)間序列數(shù)據(jù)的支持有限11、在R語(yǔ)言中處理字符數(shù)據(jù)(CharacterData)時(shí),以下說(shuō)法錯(cuò)誤的是:()A.可以使用substr()函數(shù)提取字符串的子串,使用paste()函數(shù)拼接字符串B.可以使用gsub()函數(shù)進(jìn)行字符串的替換操作C.字符數(shù)據(jù)的操作函數(shù)在處理大量文本數(shù)據(jù)時(shí)效率很高,不會(huì)出現(xiàn)性能瓶頸D.可以使用tolower()和toupper()函數(shù)將字符轉(zhuǎn)換為小寫(xiě)或大寫(xiě)12、在R語(yǔ)言中處理缺失值的函數(shù)(FunctionsforHandlingMissingValues),以下說(shuō)法錯(cuò)誤的是:()A.complete.cases()函數(shù)可以返回一個(gè)邏輯向量,指示哪些行沒(méi)有缺失值B.na.omit()函數(shù)會(huì)刪除所有包含缺失值的行,并返回一個(gè)新的數(shù)據(jù)框C.fill()函數(shù)可以用指定的值填充缺失值D.處理缺失值的函數(shù)在處理復(fù)雜數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)時(shí)總是能準(zhǔn)確無(wú)誤地工作13、在R語(yǔ)言的邏輯回歸模型中,以下關(guān)于模型系數(shù)的解釋?zhuān)瑴?zhǔn)確的是:()A.邏輯回歸模型的系數(shù)表示自變量對(duì)因變量的影響程度和方向。通過(guò)對(duì)系數(shù)的分析,可以了解各個(gè)自變量對(duì)預(yù)測(cè)結(jié)果的貢獻(xiàn),以及它們之間的相對(duì)重要性B.邏輯回歸模型的系數(shù)始終為正數(shù),不能為負(fù)數(shù)C.系數(shù)的絕對(duì)值越大,說(shuō)明自變量對(duì)因變量的影響越大,而系數(shù)的符號(hào)則無(wú)關(guān)緊要D.邏輯回歸模型的系數(shù)在不同的數(shù)據(jù)集中是固定不變的,不受數(shù)據(jù)特征的影響14、以下哪個(gè)函數(shù)用于在R中進(jìn)行Shapiro-Wilk正態(tài)性檢驗(yàn)?()()A.shapiro.test()B.test.shapiro()C.analyze.shapiro()D.compare.shapiro()15、在R語(yǔ)言的關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘中,關(guān)于
arules
包的使用,以下哪種描述是準(zhǔn)確的?()A.
arules
包只能挖掘簡(jiǎn)單的關(guān)聯(lián)規(guī)則,不能處理復(fù)雜的業(yè)務(wù)場(chǎng)景B.挖掘出的關(guān)聯(lián)規(guī)則的支持度和置信度越高,規(guī)則越有價(jià)值C.關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘的結(jié)果不能進(jìn)行可視化展示D.
arules
包不支持對(duì)挖掘出的規(guī)則進(jìn)行篩選和排序16、對(duì)于R語(yǔ)言中的數(shù)據(jù)排序(DataSorting),以下哪個(gè)選項(xiàng)是正確的?()A.只能對(duì)數(shù)值型數(shù)據(jù)進(jìn)行排序,不能對(duì)字符型或邏輯型數(shù)據(jù)排序。B.sort()函數(shù)默認(rèn)按照升序?qū)?shù)據(jù)進(jìn)行排序,不能指定降序排序。C.可以同時(shí)基于多個(gè)列對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行排序,先按照第一個(gè)列排序,如果第一個(gè)列相同,再按照第二個(gè)列排序,以此類(lèi)推。D.排序操作會(huì)改變?cè)紨?shù)據(jù)的存儲(chǔ)順序,但不會(huì)返回排序后的結(jié)果17、對(duì)于R語(yǔ)言中的隨機(jī)抽樣(RandomSampling)方法,以下描述錯(cuò)誤的是:()A.sample()函數(shù)可以進(jìn)行有放回或無(wú)放回的抽樣B.可以通過(guò)設(shè)置隨機(jī)數(shù)種子來(lái)保證抽樣結(jié)果的可重復(fù)性C.隨機(jī)抽樣的結(jié)果總是均勻分布的D.可以指定抽樣的數(shù)量和抽樣的對(duì)象18、有關(guān)R語(yǔ)言中的數(shù)據(jù)可視化布局(DataVisualizationLayout),以下哪種說(shuō)法是合理的?()A.ggplot2中的圖形布局只能是默認(rèn)的,不能進(jìn)行自定義調(diào)整。B.在繪制多個(gè)圖形時(shí),不能將它們組合在一個(gè)頁(yè)面上進(jìn)行展示。C.可以使用gridExtra包來(lái)實(shí)現(xiàn)更復(fù)雜的圖形布局,如將多個(gè)圖形排列在不同的網(wǎng)格中。D.圖形布局對(duì)數(shù)據(jù)可視化的效果沒(méi)有影響,只影響圖形的排列方式19、在R語(yǔ)言中,列表(List)是一種可以包含不同類(lèi)型元素的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)。以下關(guān)于列表的說(shuō)法中,不正確的是()A.列表中的元素可以是向量、矩陣、數(shù)據(jù)框、函數(shù)等任何R對(duì)象B.可以使用list()函數(shù)創(chuàng)建列表,并為每個(gè)元素指定名稱(chēng)C.可以通過(guò)索引和元素名稱(chēng)來(lái)訪(fǎng)問(wèn)列表中的元素D.列表中的元素必須具有相同的數(shù)據(jù)類(lèi)型20、在R語(yǔ)言的統(tǒng)計(jì)分析中,假設(shè)檢驗(yàn)是常見(jiàn)的方法之一。當(dāng)需要對(duì)兩組數(shù)據(jù)的均值是否存在顯著差異進(jìn)行檢驗(yàn)時(shí),以下哪種檢驗(yàn)方法是合適的?()A.使用
t.test()
函數(shù)進(jìn)行t檢驗(yàn)B.直接比較兩組數(shù)據(jù)的均值,認(rèn)為差異顯著如果均值不同C.在R語(yǔ)言中沒(méi)有進(jìn)行均值差異檢驗(yàn)的方法D.使用隨機(jī)抽樣的方法來(lái)判斷均值是否有差異二、簡(jiǎn)答題(本大題共3個(gè)小題,共15分)1、(本題5分)解釋R語(yǔ)言中數(shù)據(jù)的局部異常因子算法。2、(本題5分)簡(jiǎn)述R語(yǔ)言中數(shù)據(jù)的可視化元素動(dòng)畫(huà)循環(huán)模式智能切換設(shè)置。3、(本題5分)如何在R語(yǔ)言中進(jìn)行數(shù)據(jù)的判別分析?三、編程題(本大題共5個(gè)小題,共25分)1、(本題5分)使用R語(yǔ)言創(chuàng)建一個(gè)包含5個(gè)元素的列表,每個(gè)元素分別為一個(gè)整數(shù)向量、一個(gè)字符向量、一個(gè)矩陣、一個(gè)數(shù)據(jù)框和一個(gè)函數(shù)。2、(本題5分)用R語(yǔ)言生成一個(gè)包含5個(gè)元素的向量,每個(gè)元素都是一個(gè)包含2個(gè)隨機(jī)城市名稱(chēng)的向量。3、(本題5分)在R中,創(chuàng)建一個(gè)數(shù)據(jù)框,包含商品的名稱(chēng)、進(jìn)價(jià)和售價(jià),計(jì)算每個(gè)商品的利潤(rùn)率并按照利潤(rùn)率降序排列。4、(本題5分)用
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