2025年統計學期末考試題庫：R軟件在數據分析中的應用試題考試時間：______分鐘總分：______分姓名：______一、R軟件基礎操作與數據導入要求：熟練掌握R軟件的基本操作，并能正確導入數據。1.請列出R軟件中常用的數據導入方法，并簡述每種方法的適用場景。2.如何在R中創建一個名為“my_data”的空數據框（data.frame）？3.如何在R中讀取一個名為“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中讀取一個名為“data.RData”的R數據文件，并將其賦值給變量“my_data”？7.如何在R中讀取一個名為“data.RDS”的RDS數據文件，并將其賦值給變量“my_data”？8.如何在R中讀取一個名為“data.RDS”的RDS數據文件，并將其賦值給變量“my_data”？9.如何在R中讀取一個名為“data.RDS”的RDS數據文件，并將其賦值給變量“my_data”？10.如何在R中讀取一個名為“data.RDS”的RDS數據文件，并將其賦值給變量“my_data”？二、數據清洗與處理要求：掌握R軟件中的數據清洗與處理方法，并能正確處理缺失值、異常值等。1.如何在R中檢查數據框“my_data”中的缺失值？2.如何在R中刪除數據框“my_data”中的缺失值？3.如何在R中填充數據框“my_data”中的缺失值？4.如何在R中檢測數據框“my_data”中的異常值？5.如何在R中對數據框“my_data”中的異常值進行修正？6.如何在R中對數據框“my_data”中的數值變量進行標準化處理？7.如何在R中對數據框“my_data”中的數值變量進行歸一化處理？8.如何在R中對數據框“my_data”中的字符串變量進行去除前后空格處理？9.如何在R中對數據框“my_data”中的字符串變量進行去除特殊字符處理？10.如何在R中對數據框“my_data”中的字符串變量進行大小寫轉換處理？三、描述性統計要求：掌握R軟件中的描述性統計方法，并能正確計算數據的統計量。1.如何在R中計算數據框“my_data”的均值、中位數、眾數、標準差、方差、最大值、最小值等統計量？2.如何在R中對數據框“my_data”中的數值變量進行分組，并計算每組的均值、中位數、眾數等統計量？3.如何在R中對數據框“my_data”中的數值變量進行分組，并計算每組的最大值、最小值等統計量？4.如何在R中對數據框“my_data”中的數值變量進行分組，并繪制直方圖？5.如何在R中對數據框“my_data”中的數值變量進行分組，并繪制箱線圖？6.如何在R中對數據框“my_data”中的數值變量進行分組，并繪制散點圖？7.如何在R中對數據框“my_data”中的數值變量進行分組，并繪制密度圖？8.如何在R中對數據框“my_data”中的數值變量進行分組，并繪制核密度圖？9.如何在R中對數據框“my_data”中的數值變量進行分組，并繪制小提琴圖？10.如何在R中對數據框“my_data”中的數值變量進行分組，并繪制莖葉圖？四、假設檢驗要求：運用R軟件進行假設檢驗，包括t檢驗、方差分析等。1.如何在R中執行單樣本t檢驗，以檢驗數據“my_data”中的某個數值變量是否顯著高于某個特定值？2.如何在R中執行雙樣本t檢驗，以檢驗兩組數據“group1”和“group2”在某個數值變量上是否存在顯著差異？3.如何在R中執行方差分析（ANOVA），以檢驗多個組別在某個數值變量上是否存在顯著差異？4.如何在R中執行卡方檢驗，以檢驗兩個分類變量之間是否存在關聯性？5.如何在R中執行Mann-WhitneyU檢驗，以比較兩組數據的中位數是否存在顯著差異？6.如何在R中執行Kolmogorov-Smirnov檢驗，以檢驗數據是否符合某個特定的分布？五、回歸分析要求：運用R軟件進行回歸分析，包括線性回歸、邏輯回歸等。1.如何在R中執行線性回歸，以預測因變量與自變量之間的關系？2.如何在R中評估線性回歸模型的擬合優度？3.如何在R中執行多元線性回歸，以同時考慮多個自變量對因變量的影響？4.如何在R中執行逐步回歸分析，以選擇對因變量影響最大的自變量？5.如何在R中執行嶺回歸分析，以處理多重共線性問題？6.如何在R中執行邏輯回歸分析，以預測二元分類結果？六、時間序列分析要求：運用R軟件進行時間序列分析，包括趨勢分析、季節性分析等。1.如何在R中繪制時間序列數據的折線圖，以觀察其趨勢？2.如何在R中計算時間序列數據的移動平均，以平滑數據并觀察趨勢？3.如何在R中計算時間序列數據的自相關系數，以分析其自相關性？4.如何在R中執行ARIMA模型對時間序列數據進行預測？5.如何在R中執行季節性分解，以分離時間序列數據的趨勢、季節性和隨機成分？6.如何在R中分析時間序列數據的周期性，以識別其季節性模式？本次試卷答案如下：一、R軟件基礎操作與數據導入1.R軟件中常用的數據導入方法包括：read.csv、read.table、readxl::read_excel、readRDS等。適用場景：read.csv用于導入CSV文件，read.table用于導入文本文件，readxl::read_excel用于導入Excel文件，readRDS用于導入R數據文件。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、數據清洗與處理1.使用is.na(my_data)函數可以檢查數據框“my_data”中的缺失值。2.使用na.omit(my_data)函數可以刪除數據框“my_data”中的缺失值。3.使用na.fill(my_data,fill=0)函數可以填充數據框“my_data”中的缺失值為0。4.使用boxplot(my_data,main="異常值檢測")函數可以檢測數據框“my_data”中的異常值。5.使用boxplot(my_data,main="異常值修正")函數可以對數據框“my_data”中的異常值進行修正。6.使用scale(my_data)函數可以對數據框“my_data”中的數值變量進行標準化處理。7.使用preprocess::scale(my_data,center=FALSE,scale=FALSE)函數可以對數據框“my_data”中的數值變量進行歸一化處理。8.使用gsub("","",my_data)函數可以去除數據框“my_data”中的字符串變量的前后空格。9.使用gsub("[^a-zA-Z0-9]","",my_data)函數可以去除數據框“my_data”中的字符串變量的特殊字符。10.使用tolower(my_data)函數可以將數據框“my_data”中的字符串變量轉換為小寫。三、描述性統計1.使用summary(my_data)函數可以計算數據框“my_data”的均值、中位數、眾數、標準差、方差、最大值、最小值等統計量。2.使用aggregate(my_data,by=list(group=my_data$group),FUN=mean)函數可以對數據框“my_data”中的數值變量進行分組，并計算每組的均值、中位數、眾數等統計量。3.使用aggregate(my_data,by=list(group=my_data$group),FUN=max)函數可以對數據框“my_data”中的數值變量進行分組，并計算每組的最大值、最小值等統計量。4.使用hist(my_data$variable,main="直方圖")函數可以對數據框“my_data”中的數值變量進行分組，并繪制直方圖。5.使用boxplot(my_data$variable,main="箱線圖")函數可以對數據框“my_data”中的數值變量進行分組，并繪制箱線圖。6.使用plot(my_data$variable1,my_data$variable2,main="散點圖")函數可以對數據框“my_data”中的數值變量進行分組，并繪制散點圖。7.使用density(my_data$variable,main="密度圖")函數可以對數據框“my_data”中的數值變量進行分組，并繪制密度圖。8.使用kernelDensity(my_data$variable,main="核密度圖")函數可以對數據框“my_data”中的數值變量進行分組，并繪制核密度圖。9.使用violinplot(my_data$variable,main="小提琴圖")函數可以對數據框“my_data”中的數值變量進行分組，并繪制小提琴圖。10.使用stemplots(my_data$variable,main="莖葉圖")函數可以對數據框“my_data”中的數值變量進行分組，并繪制莖葉圖。四、假設檢驗1.使用t.test(my_data$variable,mu=0)函數可以執行單樣本t檢驗，以檢驗數據“my_data”中的某個數值變量是否顯著高于某個特定值。2.使用t.test(my_data$variable,group1=my_data$group1,group2=my_data$group2)函數可以執行雙樣本t檢驗，以檢驗兩組數據“group1”和“group2”在某個數值變量上是否存在顯著差異。3.使用aov(my_data$variable~my_data$group)函數可以執行方差分析（ANOVA），以檢驗多個組別在某個數值變量上是否存在顯著差異。4.使用chisq.test(my_data$variable1,my_data$variable2)函數可以執行卡方檢驗，以檢驗兩個分類變量之間是否存在關聯性。5.使用wilcox.test(my_data$variable1,my_data$variable2)函數可以執行Mann-WhitneyU檢驗，以比較兩組數據的中位數是否存在顯著差異。6.使用ks.test(my_data$variable,"pnorm",mu=0,sd=1)函數可以執行Kolmogorov-Smirnov檢驗，以檢驗數據是否符合某個特定的分布。五、回歸分析1.使用lm(my_data$variable~my_data$predictor)函數可以執行線性回歸，以預測因變量與自變量之間的關系。2.使用summary(lm_model)函數可以評估線性回歸模型的擬合優度，其中lm_model為線性回歸模型。3.使用lm(my_data$variable~my_data$predictor1+my_data$predictor2)函數可以執行多元線性回歸，以同時考慮多個自變量對因變量的影響。4.使用stepAIC(lm_model)函數可以執行逐步回歸分析，以選擇對因變量影響最大的自變量。5.使用ridge(my_data$variable~my_data$predictor1+my_data$predictor2,lambda=0.1)函數可以執行嶺回歸分析，以處理多重共線性問題。6.使用glm(my_data$variable~my_data$predictor1+my_data$predictor2,family=binomial)函數可以執行邏輯回歸分析，以預測二元分類結果。六、時間序列分析1.使用plot(my_data$variable,type="l",main="時間序列折線圖")函數可以繪制時間序列數據的折線圖。2.