中北大學(xué)《R語言與數(shù)據(jù)分析》2023-2024學(xué)年第二學(xué)期期末試卷

自覺遵守考場(chǎng)紀(jì)律如考試作弊此答卷無效密自覺遵守考場(chǎng)紀(jì)律如考試作弊此答卷無效密封線第1頁，共5頁中北大學(xué)《R語言與數(shù)據(jù)分析》

2023-2024學(xué)年第二學(xué)期期末試卷院(系)_______班級(jí)_______學(xué)號(hào)_______姓名_______題號(hào)一二三四總分得分批閱人一、單選題（本大題共15個(gè)小題，每小題2分，共30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、在R語言的數(shù)據(jù)篩選（DataFiltering）中，以下哪個(gè)觀點(diǎn)是正確的？（）A.篩選條件只能是簡(jiǎn)單的比較運(yùn)算，不能使用邏輯運(yùn)算符連接多個(gè)條件。B.filter()函數(shù)只能用于數(shù)據(jù)框，不能用于其他數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)。C.篩選操作會(huì)返回一個(gè)新的數(shù)據(jù)框，原始數(shù)據(jù)框不會(huì)被修改。D.不能根據(jù)多個(gè)條件同時(shí)進(jìn)行篩選，只能依次進(jìn)行多次篩選2、在R語言中進(jìn)行數(shù)據(jù)清洗（DataCleaning）操作時(shí)，以下關(guān)于重復(fù)值處理的描述，哪一項(xiàng)是不準(zhǔn)確的？（）A.可以使用

unique()

函數(shù)去除向量或數(shù)據(jù)框列中的重復(fù)值B.通過

duplicated()

函數(shù)可以判斷數(shù)據(jù)中哪些行是重復(fù)的C.對(duì)于數(shù)據(jù)框，直接使用

drop_duplicates()

函數(shù)可以刪除所有完全重復(fù)的行D.在處理重復(fù)值時(shí)，無法指定按照某些列進(jìn)行判斷，只能對(duì)整個(gè)行進(jìn)行比較3、以下哪個(gè)函數(shù)用于在R中進(jìn)行Kruskal-Wallis檢驗(yàn)？（）（）A.kruskal.test()B.test.kruskal()C.analyze.kruskal()D.compare.kruskal()4、若有數(shù)據(jù)框df，包含列A、B和C，要篩選出A列大于5且B列小于10的行，可以使用以下哪種方式？（）（）A.df[df$A>5&df$B<10,]B.filter(df,A>5&B<10)C.select_rows(df,A>5&B<10)D.take_rows(df,A>5&B<10)5、若有向量x<-c(5,3,1,4,2)，執(zhí)行sort(x,decreasing=TRUE)的結(jié)果是（）。A.54321B.12345C.21435D.錯(cuò)誤6、假設(shè)要在R語言中進(jìn)行數(shù)據(jù)的交叉驗(yàn)證（cross-validation）來評(píng)估模型的性能，以下哪種方法是恰當(dāng)?shù)?？（）A.使用相關(guān)的函數(shù)和包，如

caret

包來進(jìn)行交叉驗(yàn)證B.數(shù)據(jù)交叉驗(yàn)證在R語言中無法完成C.通過手動(dòng)劃分?jǐn)?shù)據(jù)集和計(jì)算評(píng)估指標(biāo)來實(shí)現(xiàn)交叉驗(yàn)證D.以上方法都不正確，需要使用其他機(jī)器學(xué)習(xí)框架進(jìn)行交叉驗(yàn)證7、有關(guān)R語言中的數(shù)據(jù)可視化庫（VisualizationLibraries），以下描述準(zhǔn)確的是：（）A.R語言只有內(nèi)置的繪圖函數(shù)，沒有其他可用的可視化庫B.ggplot2是一個(gè)常用的可視化庫，提供了靈活的繪圖語法和豐富的圖形類型，能夠創(chuàng)建高質(zhì)量的可視化作品C.不同的可視化庫之間不能相互兼容，需要單獨(dú)學(xué)習(xí)和使用D.可視化庫的使用會(huì)增加代碼的復(fù)雜性，降低開發(fā)效率8、在R語言的函數(shù)式編程（FunctionalProgramming）中，以下說法不正確的是：（）A.函數(shù)式編程強(qiáng)調(diào)使用函數(shù)作為主要的構(gòu)建塊，通過函數(shù)的組合和嵌套來實(shí)現(xiàn)復(fù)雜的邏輯B.map()、reduce()、filter()等函數(shù)常用于函數(shù)式編程中對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行操作C.函數(shù)式編程風(fēng)格使得代碼更加簡(jiǎn)潔、可維護(hù)和可擴(kuò)展D.函數(shù)式編程在R語言中不常用，因?yàn)閭鹘y(tǒng)的命令式編程方式更方便9、關(guān)于R語言中的數(shù)據(jù)聚合（DataAggregation）操作，以下描述不正確的是：（）A.可以使用aggregate()函數(shù)或dplyr包中的相關(guān)函數(shù)對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分組聚合計(jì)算B.可以計(jì)算每組數(shù)據(jù)的均值、總和、計(jì)數(shù)等統(tǒng)計(jì)量C.數(shù)據(jù)聚合操作只能基于一個(gè)變量進(jìn)行分組，不能同時(shí)基于多個(gè)變量D.聚合結(jié)果可以保存為新的數(shù)據(jù)框或直接在原數(shù)據(jù)框中添加新的列10、在R語言中，元編程（Metaprogramming）是一種高級(jí)編程技術(shù)。以下關(guān)于元編程的描述中，正確的是（）A.可以使用quote()和eval()函數(shù)來實(shí)現(xiàn)表達(dá)式的延遲計(jì)算和動(dòng)態(tài)求值B.可以使用substitute()函數(shù)在函數(shù)內(nèi)部獲取調(diào)用時(shí)傳遞的表達(dá)式C.元編程可以用于創(chuàng)建靈活的、可定制的函數(shù)和代碼生成D.以上說法都正確11、在R語言中，矩陣運(yùn)算包括加法、乘法、轉(zhuǎn)置等操作。以下關(guān)于矩陣運(yùn)算的描述中，不正確的是（）A.矩陣加法要求兩個(gè)矩陣具有相同的行數(shù)和列數(shù)B.矩陣乘法要求第一個(gè)矩陣的列數(shù)等于第二個(gè)矩陣的行數(shù)C.矩陣的轉(zhuǎn)置可以使用t()函數(shù)實(shí)現(xiàn)D.矩陣運(yùn)算只能對(duì)數(shù)值型矩陣進(jìn)行，不能對(duì)字符型矩陣進(jìn)行12、在R語言的繪圖功能中，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)來添加不同類型的圖形元素，如點(diǎn)、線、柱狀圖等C.通過設(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)雜的可視化需求無法滿足13、對(duì)于R語言中的并行計(jì)算（ParallelComputing），以下描述哪個(gè)是不正確的？（）A.可以使用

parallel

包或其他相關(guān)包來實(shí)現(xiàn)并行計(jì)算，提高計(jì)算效率B.并行計(jì)算適用于可以分解為獨(dú)立子任務(wù)的大規(guī)模計(jì)算任務(wù)C.在并行計(jì)算中，需要注意數(shù)據(jù)的共享和同步問題，以避免錯(cuò)誤的結(jié)果D.R語言本身不支持并行計(jì)算，必須依賴外部的擴(kuò)展和庫14、在R語言的向量運(yùn)算中，以下關(guān)于向量的廣播機(jī)制的描述，不正確的是：（）A.廣播機(jī)制允許不同長(zhǎng)度的向量進(jìn)行運(yùn)算，較短的向量會(huì)自動(dòng)重復(fù)以匹配較長(zhǎng)向量的長(zhǎng)度B.廣播機(jī)制使得向量運(yùn)算更加簡(jiǎn)潔和高效，減少了代碼的復(fù)雜性C.在進(jìn)行向量運(yùn)算時(shí)，廣播機(jī)制總是按照從左到右的順序進(jìn)行D.廣播機(jī)制可以應(yīng)用于基本的數(shù)學(xué)運(yùn)算、比較運(yùn)算和邏輯運(yùn)算等15、在R語言的關(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)行篩選和排序二、簡(jiǎn)答題（本大題共3個(gè)小題，共15分)1、（本題5分）簡(jiǎn)述如何在R語言中繪制半對(duì)數(shù)坐標(biāo)圖形。2、（本題5分）簡(jiǎn)述R語言中數(shù)據(jù)的均值比較方法。3、（本題5分）如何在R語言中進(jìn)行時(shí)間序列的高頻數(shù)據(jù)分析？三、論述題（本大題共5個(gè)小題，共25分)1、（本題5分）R語言中的主成分分析（PrincipalComponentAnalysis，PCA）和因子分析（FactorAnalysis）是數(shù)據(jù)降維和特征提取的常用方法。詳細(xì)論述這兩種方法的原理、計(jì)算步驟和應(yīng)用，通過實(shí)際數(shù)據(jù)示例說明如何選擇合適的方法進(jìn)行數(shù)據(jù)降維。2、（本題5分）假設(shè)你有一組關(guān)于電影票房和評(píng)價(jià)的數(shù)據(jù)。請(qǐng)論述如何使用R語言進(jìn)行電影市場(chǎng)的分析和預(yù)測(cè)。3、（本題5分）論述在R語言中如何進(jìn)行數(shù)據(jù)的可視化趨勢(shì)分析，例如使用折線圖或平滑曲線。4、（本題5分）全面論述R語言中的數(shù)據(jù)整合和合并操作。包括使用merge()函數(shù)進(jìn)行數(shù)據(jù)框的連接，以及使用rbind()和cbind()函數(shù)進(jìn)行數(shù)據(jù)的行合并和列合并，結(jié)合實(shí)際數(shù)據(jù)闡述不同合并方式的適用場(chǎng)景。5、（本題5分）假設(shè)你正在研究不同教學(xué)方法對(duì)學(xué)生學(xué)習(xí)成績(jī)的影響，有相關(guān)的實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)。請(qǐng)論述如何使用R語言進(jìn)行非參數(shù)檢驗(yàn)，判斷教學(xué)方法的效果是否