2025年统计学专业期末考试——R语言在数据分析中的应用试题库.docx

2025年统计学专业期末考试——R语言在数据分析中的应用试题库

考试时间：______分钟总分：______分姓名：______

一、R语言基础操作

要求：请使用R语言完成以下操作，并给出相应的代码。

1.创建一个名为“data”的数据框，包含以下列：id（整数类型），name（字符类型），age（整数类型），score（数值类型）。

2.在“data”数据框中添加一列“grade”，根据score列的值，如果score在60-70之间，则grade为“及格”，如果score在70-90之间，则grade为“良好”，如果score在90-100之间，则grade为“优秀”。

3.将“data”数据框中的name列转换为大写。

4.计算data数据框中age列的平均值、中位数、最大值、最小值。

5.统计data数据框中grade列的频数。

6.将data数据框中age列的值按升序排列。

7.将data数据框中score列的值按降序排列。

8.从data数据框中筛选出age大于30的记录。

9.从data数据框中删除id为2的记录。

10.将data数据框中的数据保存为名为“output.csv”的文件。

二、R语言数据可视化

要求：请使用R语言完成以下操作，并给出相应的代码。

1.使用ggplot2包创建一个柱状图，展示data数据框中grade列的频数。

2.使用ggplot2包创建一个折线图，展示data数据框中age列的分布情况。

3.使用ggplot2包创建一个散点图，展示data数据框中age和score的关系。

4.使用ggplot2包创建一个箱线图，展示data数据框中score的分布情况。

5.使用ggplot2包创建一个热力图，展示data数据框中age和grade的关系。

6.使用ggplot2包创建一个雷达图，展示data数据框中age、score、grade的关系。

7.使用ggplot2包创建一个饼图，展示data数据框中grade列的占比。

8.使用ggplot2包创建一个地图，展示data数据框中id和name的关系。

9.使用ggplot2包创建一个词云，展示data数据框中name列的词频。

10.使用ggplot2包创建一个时间序列图，展示data数据框中age随时间的变化趋势。

三、R语言统计分析

要求：请使用R语言完成以下操作，并给出相应的代码。

1.使用R语言计算data数据框中score列的均值、标准差、方差。

2.使用R语言进行t检验，比较data数据框中男性和女性的平均年龄是否有显著差异。

3.使用R语言进行方差分析（ANOVA），比较data数据框中不同年级学生的平均成绩是否有显著差异。

4.使用R语言进行卡方检验，比较data数据框中性别和grade的关系。

5.使用R语言进行相关分析，计算data数据框中age和score的相关系数。

6.使用R语言进行回归分析，预测data数据框中score与age的关系。

7.使用R语言进行聚类分析，将data数据框中的数据分为若干个类别。

8.使用R语言进行主成分分析（PCA），提取data数据框中的主要成分。

9.使用R语言进行因子分析，提取data数据框中的因子。

10.使用R语言进行生存分析，分析data数据框中学生的存活情况。

四、R语言数据处理与转换

要求：请使用R语言完成以下操作，并给出相应的代码。

11.使用dplyr包对data数据框进行筛选，找出所有年龄在20岁以下的记录。

12.使用dplyr包对data数据框进行分组和聚合，计算每个年级的平均成绩。

13.使用dplyr包对data数据框进行重命名，将name列重命名为student_name。

14.使用dplyr包对data数据框进行排序，首先按age列升序排序，如果age相同，则按score列降序排序。

15.使用dplyr包将data数据框中的age列转换为因子类型。

16.使用dplyr包创建一个新的数据框，包含原data数据框中score大于80的所有记录。

17.使用dplyr包将data数据框中的记录按照grade列的频数进行排序，并选择前10条记录。

18.使用dplyr包对data数据框进行子集化，提取出包含id、student_name和grade列的数据。

19.使用dplyr包对data数据框进行数据透视表操作，按照grade列和age列进行分组，计算每个组的平均score。

20.使用dplyr包对data数据框进行数据整理，将重复的记录合并，只保留第一条记录。

五、R语言时间序列分析

要求：请使用R语言完成以下操作，并给出相应的代码。

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