江西青年職業(yè)學(xué)院《R數(shù)據(jù)處理基礎(chǔ)》2023-2024學(xué)年第一學(xué)期期末試卷

自覺遵守考場紀(jì)律如考試作弊此答卷無效密自覺遵守考場紀(jì)律如考試作弊此答卷無效密封線第1頁，共3頁江西青年職業(yè)學(xué)院

《R數(shù)據(jù)處理基礎(chǔ)》2023-2024學(xué)年第一學(xué)期期末試卷院(系)_______班級_______學(xué)號_______姓名_______題號一二三四總分得分批閱人一、單選題（本大題共30個小題，每小題1分，共30分．在每小題給出的四個選項中，只有一項是符合題目要求的．）1、對于R語言中的數(shù)據(jù)框合并（DataFrameMerging），以下哪種描述是正確的？（）A.只能使用merge()函數(shù)進行數(shù)據(jù)框的合并，沒有其他方法。B.合并數(shù)據(jù)框時，只能基于共同的列進行連接，不能指定其他連接條件。C.可以進行內(nèi)連接、外連接（左連接、右連接、全外連接）等多種方式的合并操作。D.合并后的數(shù)據(jù)框的列名會自動合并，不需要手動處理重復(fù)的列名2、在R語言的數(shù)據(jù)讀取操作中，如果要從一個CSV文件中讀取數(shù)據(jù)，并指定某些列的數(shù)據(jù)類型，應(yīng)該使用以下哪個函數(shù)和參數(shù)？（）A.

read.csv()

函數(shù)結(jié)合

colClasses

參數(shù)B.

load()

函數(shù)并設(shè)置數(shù)據(jù)類型C.

import()

函數(shù)和相應(yīng)的類型指定選項D.

data.table::fread()

函數(shù)的

type

參數(shù)3、在R語言的向量創(chuàng)建（VectorCreation）中，以下哪個觀點是正確的？（）A.c()函數(shù)只能用于創(chuàng)建包含相同數(shù)據(jù)類型元素的向量。B.seq()函數(shù)只能生成等間隔的整數(shù)序列。C.rep()函數(shù)用于復(fù)制元素來創(chuàng)建向量，但不能指定復(fù)制的次數(shù)。D.可以使用多種函數(shù)和操作來創(chuàng)建不同類型和內(nèi)容的向量4、在R語言的模型評估指標(biāo)（ModelEvaluationMetrics）中，以下哪個說法是恰當(dāng)?shù)模浚ǎ〢.對于分類問題，只能使用準(zhǔn)確率（Accuracy）作為評估指標(biāo)，不能使用其他指標(biāo)。B.在回歸問題中，均方誤差（MeanSquaredError）是唯一可用的評估指標(biāo)。C.可以根據(jù)具體問題選擇合適的評估指標(biāo)，如混淆矩陣、ROC曲線、AUC值等。D.評估指標(biāo)的值越大，表示模型的性能越好，無需考慮具體指標(biāo)的含義5、在R語言的函數(shù)應(yīng)用（FunctionApplication）中，以下哪個說法是恰當(dāng)?shù)?？（）A.apply()系列函數(shù)只能用于矩陣和數(shù)據(jù)框，不能用于向量。B.lapply()函數(shù)返回的結(jié)果總是一個列表。C.sapply()函數(shù)和lapply()函數(shù)的功能完全相同，只是返回結(jié)果的形式不同。D.vapply()函數(shù)比sapply()函數(shù)更靈活，沒有任何限制6、對于R語言中的數(shù)據(jù)清洗（DataCleaning），以下表述準(zhǔn)確的是：（）A.數(shù)據(jù)清洗只包括刪除重復(fù)數(shù)據(jù)和處理缺失值，不涉及其他操作B.可以使用多種函數(shù)和方法來處理異常值、糾正數(shù)據(jù)格式、標(biāo)準(zhǔn)化數(shù)據(jù)等，以提高數(shù)據(jù)質(zhì)量C.數(shù)據(jù)清洗是一個簡單的過程，不需要花費太多時間和精力D.數(shù)據(jù)清洗對數(shù)據(jù)分析的結(jié)果影響不大，可以忽略7、在R語言中進行數(shù)據(jù)導(dǎo)出（DataExport）操作時，以下說法不正確的是：（）A.可以使用write.csv()函數(shù)將數(shù)據(jù)框?qū)С鰹镃SV格式文件，使用save()函數(shù)保存R對象到RData文件B.在導(dǎo)出數(shù)據(jù)時，可以指定分隔符、列名是否包含等參數(shù)，以滿足不同的導(dǎo)出需求C.導(dǎo)出的數(shù)據(jù)文件可以在其他數(shù)據(jù)分析軟件中直接打開和使用D.數(shù)據(jù)導(dǎo)出操作只能將數(shù)據(jù)保存為文本格式，不能保存為二進制格式8、R語言中的邏輯向量在條件判斷和數(shù)據(jù)篩選中經(jīng)常使用。以下關(guān)于邏輯向量的描述中，錯誤的是（）A.邏輯向量由TRUE和FALSE組成，可以通過比較運算生成B.可以使用邏輯向量來索引數(shù)據(jù)，提取滿足條件的元素C.邏輯向量中的元素只能是TRUE和FALSE，不能是其他值D.對邏輯向量進行運算時，TRUE被視為1，F(xiàn)ALSE被視為09、關(guān)于R語言中的隨機數(shù)生成（RandomNumberGeneration），以下表述不準(zhǔn)確的是：（）A.可以使用runif()函數(shù)生成均勻分布的隨機數(shù)，使用rnorm()函數(shù)生成正態(tài)分布的隨機數(shù)B.可以通過設(shè)置隨機數(shù)種子來保證每次運行代碼時生成的隨機數(shù)序列相同，便于結(jié)果的重現(xiàn)C.生成的隨機數(shù)是完全隨機的，沒有任何規(guī)律可循，也無法進行預(yù)測D.隨機數(shù)生成函數(shù)可以接受參數(shù)來指定生成的隨機數(shù)的數(shù)量、范圍等10、在R語言中使用數(shù)據(jù)篩選（DataFiltering）時，以下說法不正確的是：（）A.可以使用邏輯條件來篩選數(shù)據(jù)框中的行，例如根據(jù)某個列的值大于、小于或等于特定值進行篩選B.可以結(jié)合多個邏輯條件使用邏輯運算符（如&表示與，|表示或）來構(gòu)建更復(fù)雜的篩選條件C.篩選后的數(shù)據(jù)框會自動保留原始的行索引，不會重新編號D.數(shù)據(jù)篩選只能基于數(shù)值型列進行，不能基于字符型或邏輯型列11、在R語言的隨機抽樣中，要從一個給定的向量中隨機抽取固定數(shù)量的元素，且每個元素被抽取的概率相等，應(yīng)該使用以下哪個函數(shù)？（）A.

sample()

函數(shù)B.

random_sample()

函數(shù)C.

draw()

函數(shù)D.

select()

函數(shù)12、關(guān)于R語言中的正則表達式（RegularExpressions）應(yīng)用，以下哪種描述是不正確的？（）A.可以使用

grep()

函數(shù)在字符向量中搜索匹配正則表達式的元素，并返回其索引B.

regexpr()

函數(shù)可以返回正則表達式在字符串中的首次匹配位置C.通過

sub()

函數(shù)和

gsub()

函數(shù)可以分別進行字符串的單次替換和全局替換操作D.R語言中的正則表達式功能有限，只能進行簡單的模式匹配，無法處理復(fù)雜的規(guī)則13、對于R語言中的數(shù)據(jù)分箱（DataBinning），以下表述準(zhǔn)確的是：（）A.數(shù)據(jù)分箱只能將數(shù)據(jù)等分為固定數(shù)量的區(qū)間，不能自定義區(qū)間邊界B.可以使用cut函數(shù)根據(jù)指定的區(qū)間邊界或數(shù)量對數(shù)據(jù)進行分箱，并且可以為每個區(qū)間指定標(biāo)簽C.數(shù)據(jù)分箱會導(dǎo)致數(shù)據(jù)的精度降低，應(yīng)謹(jǐn)慎使用D.數(shù)據(jù)分箱在數(shù)據(jù)分析中沒有實際作用，不建議使用14、在R語言的因子（Factor）數(shù)據(jù)類型中，以下說法不正確的是：（）A.因子用于表示分類數(shù)據(jù)，可以指定不同的水平（Levels）B.可以對因子進行排序和重新編碼C.因子在統(tǒng)計分析中常用于分組和比較不同組之間的差異D.因子的水平數(shù)量是固定的，創(chuàng)建后不能添加或刪除新的水平15、關(guān)于R語言中的數(shù)據(jù)清洗（DataCleaning），以下哪種觀點是準(zhǔn)確的？（）A.數(shù)據(jù)清洗是一個簡單的過程，只需要刪除缺失值就可以完成。B.可以使用函數(shù)來處理重復(fù)的數(shù)據(jù)行，并且可以選擇保留或刪除重復(fù)行。C.在處理異常值時，只能手動識別和處理，不能使用函數(shù)自動檢測和處理。D.數(shù)據(jù)清洗不會對原始數(shù)據(jù)造成任何影響，所有的操作都是在副本上進行16、關(guān)于R語言中的數(shù)據(jù)清洗（DataCleaning）操作，以下說法錯誤的是：（）A.可以處理缺失值，如使用均值、中位數(shù)或特定值來填充缺失的部分B.可以對異常值進行檢測和處理，如刪除或修正異常值C.可以將字符型數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為數(shù)值型數(shù)據(jù)，或者進行數(shù)據(jù)的標(biāo)準(zhǔn)化和歸一化D.數(shù)據(jù)清洗是一次性的操作，在數(shù)據(jù)分析的過程中不需要重復(fù)進行17、對于R語言中的并行計算（ParallelComputing），以下描述哪個是不正確的？（）A.可以使用

parallel

包或其他相關(guān)包來實現(xiàn)并行計算，提高計算效率B.并行計算適用于可以分解為獨立子任務(wù)的大規(guī)模計算任務(wù)C.在并行計算中，需要注意數(shù)據(jù)的共享和同步問題，以避免錯誤的結(jié)果D.R語言本身不支持并行計算，必須依賴外部的擴展和庫18、對于R語言中的數(shù)據(jù)排序，例如按照某一列的值對數(shù)據(jù)框進行升序或降序排列，以下哪種方法是正確的？（）A.使用

sort

函數(shù)，并指定列名和排序順序B.利用

order

函數(shù)獲取排序后的索引，然后根據(jù)索引重新排列數(shù)據(jù)C.數(shù)據(jù)排序在R語言中無法實現(xiàn)，需要手動調(diào)整數(shù)據(jù)D.以上方法都不正確，需要使用特定的包來進行排序19、有關(guān)R語言中的數(shù)據(jù)壓縮（DataCompression），以下描述準(zhǔn)確的是：（）A.R語言不支持對數(shù)據(jù)進行壓縮，無法節(jié)省存儲空間B.可以使用特定的包和函數(shù)對數(shù)據(jù)進行壓縮，如使用RDS格式保存數(shù)據(jù)來實現(xiàn)一定程度的壓縮C.數(shù)據(jù)壓縮會導(dǎo)致數(shù)據(jù)丟失或損壞，影響數(shù)據(jù)分析結(jié)果D.數(shù)據(jù)壓縮在R語言中的應(yīng)用非常復(fù)雜，不適合普通用戶使用20、在R語言的繪圖參數(shù)設(shè)置中，以下關(guān)于par()函數(shù)的描述，不正確的是：（）A.par()函數(shù)可以用于設(shè)置圖形的各種參數(shù)，如圖形大小、邊距、顏色等B.設(shè)置的繪圖參數(shù)在當(dāng)前會話中一直有效，直到再次調(diào)用par()函數(shù)進行修改C.par()函數(shù)的參數(shù)眾多，需要仔細查閱文檔來了解每個參數(shù)的含義和用法D.繪圖參數(shù)的設(shè)置只影響當(dāng)前正在繪制的圖形，對后續(xù)繪制的圖形沒有影響21、在R語言中進行時間序列分析時，需要對時間序列數(shù)據(jù)進行處理和建模。當(dāng)數(shù)據(jù)存在季節(jié)性和趨勢性時，以下哪種方法能夠有效地進行分解和分析？（）A.使用

decompose()

函數(shù)進行分解，然后分別分析季節(jié)性和趨勢性成分B.直接對原始數(shù)據(jù)進行建模，不考慮季節(jié)性和趨勢性C.在R語言中無法對具有季節(jié)性和趨勢性的數(shù)據(jù)進行分解和分析D.手動計算季節(jié)性和趨勢性成分，不使用內(nèi)置函數(shù)22、R語言中的數(shù)據(jù)可視化不僅僅局限于基本的繪圖函數(shù)，還包括一些高級的繪圖系統(tǒng)。以下關(guān)于高級繪圖系統(tǒng)的描述中，不正確的是（）A.lattice繪圖系統(tǒng)提供了一種基于網(wǎng)格的繪圖方式，可以方便地繪制多面板圖形B.plotly繪圖系統(tǒng)可以創(chuàng)建交互式的圖形，允許用戶通過鼠標(biāo)操作進行數(shù)據(jù)探索C.shiny是一個用于構(gòu)建交互式Web應(yīng)用程序的R包，其中也包含了豐富的繪圖功能D.高級繪圖系統(tǒng)完全替代了基本繪圖函數(shù)，在任何情況下都應(yīng)該使用高級繪圖系統(tǒng)23、當(dāng)使用R語言繪制折線圖時，要設(shè)置線條的顏色、寬度和標(biāo)記樣式，以下哪個函數(shù)和參數(shù)是正確的？（）A.在

plot

函數(shù)中直接指定

col

、

lwd

和

pch

參數(shù)B.使用

lines

函數(shù)，并通過額外的參數(shù)設(shè)置線條屬性C.先繪制圖形，然后使用

edit

函數(shù)修改線條屬性D.無法在繪制時設(shè)置線條屬性，只能在繪制后通過圖形編輯工具修改24、在R語言的編程中，關(guān)于環(huán)境（Environment）的概念，以下哪種描述是準(zhǔn)確的？（）A.環(huán)境是用于存儲和管理變量、函數(shù)等對象的空間，每個函數(shù)都有自己獨立的環(huán)境B.全局環(huán)境是唯一的，所有的變量和函數(shù)都首先在全局環(huán)境中查找C.在函數(shù)內(nèi)部創(chuàng)建的變量只在函數(shù)內(nèi)部的環(huán)境中可見，函數(shù)執(zhí)行結(jié)束后這些變量會被自動刪除D.環(huán)境之間可以相互訪問和修改對方的對象，沒有任何限制25、有關(guān)R語言中的數(shù)據(jù)可視化布局（DataVisualizationLayout），以下哪種說法是合理的？（）A.ggplot2中的圖形布局只能是默認(rèn)的，不能進行自定義調(diào)整。B.在繪制多個圖形時，不能將它們組合在一個頁面上進行展示。C.可以使用gridExtra包來實現(xiàn)更復(fù)雜的圖形布局，如將多個圖形排列在不同的網(wǎng)格中。D.圖形布局對數(shù)據(jù)可視化的效果沒有影響，只影響圖形的排列方式26、對于R語言中的數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化和歸一化（DataStandardizationandNormalization），以下哪種描述是準(zhǔn)確的？（）A.數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化和歸一化的目的只是為了改變數(shù)據(jù)的數(shù)值范圍，對數(shù)據(jù)的分布沒有影響。B.可以使用函數(shù)將數(shù)據(jù)進行標(biāo)準(zhǔn)化，使得數(shù)據(jù)的均值為0，標(biāo)準(zhǔn)差為1。C.歸一化只能將數(shù)據(jù)映射到0到1的區(qū)間，不能使用其他區(qū)間。D.數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化和歸一化對后續(xù)的數(shù)據(jù)分析和建模沒有任何幫助27、在R語言中進行因子（Factor）操作時，以下關(guān)于因子水平（FactorLevels）的描述，哪一項是錯誤的？（）A.因子的水平可以通過

levels()

函數(shù)進行查看和修改B.可以使用

factor()

函數(shù)將一個字符型向量轉(zhuǎn)換為因子，并指定水平的順序C.對因子進行排序時，是按照因子水平的字母順序進行排序的，無法自定義排序規(guī)則D.因子在數(shù)據(jù)分析中常用于表示分類變量，可以提高數(shù)據(jù)分析的效率和準(zhǔn)確性28、關(guān)于R語言中的數(shù)據(jù)抽樣（DataSampling），以下表述錯誤的是：（）A.可以使用sample()函數(shù)從數(shù)據(jù)集中隨機抽取樣本，用于創(chuàng)建訓(xùn)練集、測試集或進行隨機抽樣分析B.可以指定抽樣的數(shù)量、是否放回抽樣等參數(shù)，以滿足不同的抽樣需求C.抽樣結(jié)果是完全隨機的，每次運行代碼得到的抽樣結(jié)果都相同D.數(shù)據(jù)抽樣在數(shù)據(jù)分析和機器學(xué)習(xí)中常用于減少數(shù)據(jù)量、提高計算效率或進行模型評估29、對于R語言中的數(shù)據(jù)類型轉(zhuǎn)換函數(shù)（DataTypeConversionFunctions），以下哪個選項是正確的？（）A.as.numeric()函數(shù)可以將任何數(shù)據(jù)類型轉(zhuǎn)換為數(shù)值型，但可能會導(dǎo)致數(shù)據(jù)丟失。B.as.character()函數(shù)可以將數(shù)值型數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為字符型，但不能將邏輯型數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為字符型。C.as.logical()函數(shù)只能將0和1轉(zhuǎn)換為邏輯值FALSE和TRUE，其他數(shù)值會導(dǎo)致錯誤。D.as.factor()函數(shù)可以將字符型向量轉(zhuǎn)換為因子，但不能處理數(shù)值型向量30、在R語言的統(tǒng)計分析中，要比較兩組獨立樣本的均值是否有顯著差異，假設(shè)數(shù)據(jù)服從正態(tài)分布，以下哪種檢驗方法是恰當(dāng)?shù)模浚ǎ〢.卡方檢驗B.方差分析C.t檢驗D.秩和檢驗二、論述題（本大題共5個小題，