2020 R语言数据分析实践(佟强）(对外经济贸易大学) 最新满分章节测试答案
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本课程起止时间为:2020-03-02到2020-08-31
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第2讲 初识向量
1、 问题:下列哪个运算符是求余数的运算符?
选项：
A:%
B:%%
C:%/%
D:%in%
答案: 【%%】
2、 问题:已知向量 height <- c(162,180,170,168)，any(height>180)的结果是?
选项：
A:TRUE
B:FALSE
C:FALSE FALSE FALSE FALSE
D:FALSE TRUE FALSE FALSE
答案: 【FALSE】
3、 问题:rep(11:13,times=2:4)的结果是?
选项：
A:11 12 13 11 12 13
B:11 11 12 12 13 13
C:11 11 12 12 12 13 13 13 13
D:11 11 11 11 12 12 12 13 13
答案: 【11 11 12 12 12 13 13 13 13】
4、 问题:score.tony可以作为R语言中的合法的对象名。
选项：
A:正确
B:错误
答案: 【正确】
分析：【R语言的对象名中间可以含有英文句点。】
5、 问题:length("Shanghai")的结果是8，表示字符串由8个字符构成。
选项：
A:正确
B:错误
答案: 【错误】
分析：【length()函数是求向量的长度，”Shanghai”是1个字符串构成的字符向量，长度是1。】
第3讲 向量索引与常用函数
1、 问题:已知字符串向量: stu <- c("张三;李四;赵二;王一","Tony,Lisa,Mary")下个哪个语句可以将字符串向量中的全部姓名分开?
选项：
A:strsplit(stu,split=";")
B:strsplit(stu,split=",")
C:strsplit(stu,split=c(";", ","))
D:strsplit(stu,split=c(",", ";"))
答案: 【strsplit(stu,split=c(";", ","))】
2、 问题:已知数值型向量: data <- c(82,75,96,68,80)，下列哪个表达式填入问号位置可以得到降序排列的数据？ data[?]
选项：
A:sort(data)
B:sort(data, decreasing=T)
C:order(data, decreasing=T)
D:rev(data)
答案: 【order(data, decreasing=T)】
3、 问题:在R语言中，通常有NA参与运算时结果还是NA，例如NA & FALSE和NA | TRUE的结果都是NA。
选项：
A:正确
B:错误
答案: 【错误】
分析：【真(TURE)与任何数据OR结果都是真，假(FALSE)与任何数据AND结果都是假，这个逻辑比NA的优先级高，而且也是合理的。】
4、 问题:R语言支持复数运算，例如sqrt(16+12i)和sqrt(-49)的结果就是有效的复数。
选项：
A:正确
B:错误
答案: 【错误】
分析：【sqrt(16+12i)的结果是4+2i，但sqrt(-49)的结果是NaN】
5、 问题:辅导员想从5位报名当志愿者的同学中选出2位同学，第1位同学的编号是1，第2位同学的编号是2，…， 第5位同学的编号是5，可以使用语句【 】列出全部可能，结果中显示各个同学的编号。
答案: 【(以下答案任选其一都对)combn(1:5,2);
combn(5:1,2);
combn(c(1,2,3,4,5),2);
combn(c(5,4,3,2,1),2)】
第4讲 矩阵
1、 问题:已知矩阵 A <- matrix(1:16,nrow=4)，哪个选项可以得到如下矩阵?1 0 0 00 6 0 00 0 11 00 0 0 16
选项：
A:diag(A)
B:diag(A) <- c(1,6,11,16)
C:diag(diag(A))
D:A[lower.tri(A)] <- 0
答案: 【diag(diag(A))】
2、 问题:构建矩阵person的代码如下: height <- sample(155:185,20,replace=T) #身高 weight <- sample(45:90,20,replace=T) #体重 sex <- sample(0:1,20,replace=T) #0表示女 1表示男 person <- cbind(ID=1:20,height,weight,sex)下列哪个语句可以将身高大于180(包含)的男生选取出来?
选项：
A:person[person[,"sex"]==1 & person[,"height"]>180, ]
B:person[person[,"sex"]==1 & person[,"height"]>=180, ]
C:person[person[,"sex"]==1 && person[,"height"]>=180, ]
D:person[person[,"sex"]==0 & person[,"height"]>=180,]
答案: 【person[person[,"sex"]==1 & person[,"height"]>=180, ]】
3、 问题:下列哪个语句是在计算向量x和向量y的內积?
选项：
A:crossprod(x,y)
B:tcrossprod(x,y)
C:x %o% y
D:x * y
答案: 【crossprod(x,y)】
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