R вопросы на русском языке
R вопросы на русском языке
Эти вопросы R с несколькими вариантами ответов и ответы на них помогут вам лучше понять предмет R. Вы можете подготовиться к предстоящему экзамену или собеседованию с помощью этих 100+ R MCQ.
Так что прокрутите вниз и начните отвечать.
1: Какая функция R соответствует простой модели линейной регрессии x, прогнозирующей Y?
A. lm (x ~ y)
B. proc reg; модель y = x; бегать;
C. lm (y ~ x)
D. регресс y x
2: Предположим, вам нужно случайным образом присвоить 100 субъектов исследования в одну из 5 групп, так что в каждой группе было ровно 20 субъектов. Какая из следующих функций R создает переменную y, которая случайным образом распределяет 100 субъектов исследования по 5 группам одинакового размера?
A. ytemp & lt;- rnorm (100, 0, 1); Y & lt; -cut (ytemp, breaks = c (-10, -2, -1, 1, 2, 10)))
B. Y & lt;- rbinom (100, 5, 0,5)
C. Y & lt;- образец (rep (c (1: 5), каждый = 20), размер = 100)
D. Y & lt;- образец (C (1, 2, 3, 4, 5), 100, заменить = true)
3: Что является подходящим синтаксисом для ' для ' Loop в R для запуска конкретного кода моделирования NNN Times?
A. for (i in 1: nnn) {& lt; код моделирования & gt; }
B. для i in 1: nnn: & lt; код моделирования & gt;
C. for (i - nnn) {& lt; код моделирования & gt; }
D. for (i = 1, nnn, 1) {& lt; код моделирования & gt; }
4: Что делает ' x: Y ' Значит в R?
A. Это означает диапазон от x до y.
B. Это означает, что x и y коррелируют.
C. Это означает, что y логически следует от x.
D. Это означает, что X и Y являются реальными числами.
E. Это означает, что шансы на x до Y применить к этой операции.
5: Что делает следующие выводы кода R? SEQ (2,10, по = 2)
A. 2 10
B. 1 3 5 7 9
C. 2 4 6 8 10
D. 2
6: Учитывая команду: z & lt;- массив (h, dim = c (3,4,2)), Dim (z) означает:
A. вектор данных, как это было в H
B. Весь массив как массив
C. массив всех нулей
D. вектор измерений C (3,4,2)
7: Какой результат для команды: print (" Hello World ")
A. [1] 2
B. [1] " Hello World "
C. НУЛЕВОЙ
D. НА
E. [1] Привет, мир
8: Каков текущий правильный стиль для назначения цифрового значения 1 переменной, называемой " A "?
A. a = 1
B. a == 1
C. a & lt; & lt;- 1
D. a & lt;- 1
E. a -& gt; 1
9: Каково значение X после выполнения команды: x & lt;- 3 & lt; 4
A. 4
B. 3
C. ИСТИННЫЙ
D. ЛОЖЬ
E. 1
10: Какая функция R импортирует отдельный файл запятой " x.csv "?
A. import.csv (" x.csv ")
B. Импорт (" x.csv ")
C. read.csv (" x.csv ")
D. Читать (" x.csv ")
11: Какой код R будет сортировать вектор x & lt;- c (1,5,3,9,7) от наибольшего до наименьшего?
A. сортировка (x, уменьшение = t)
B. Сорт (x)
C. Порядок (x)
D. X [sort (x)]
12: Какая функция R обеспечивает основную описательную суммарную статистику для числового вектора x?
A. суммировать x
B. Резюме (x)
C. Содержание PROC X;
D. суммировать (x)
13: Какая функция R обеспечивает гистограмму цифрового вектора x?
A. Сюжет (x)
B. Hist (x)
C. Сюжет x
D. сюжет. Хист (x)
14: Как получить первый элемент x, когда x & lt;- 1: 9?
A. x $ 1
B. x [0]
C. X.1
D. x [1]
E. x $ 0
15: Что выводит следующая функция R? АБС (10 - 3 * 4)
A. 0
B. -2
C. НА
D. 2
16: Сущности, на которых работает R, технически известны как:
A. объекты
B. режим
C. события
D. команды
17: Что из следующего не является действительной функцией импорта данных?
A. readdata
B. сканирование
C. Read.csv
D. Читать.table
18: Какая команда используется для проверки, является ли объект временным рядом?
A. as.ts
B. is.ts
C. Т.С.
D. if.ts
19: Чтобы применить оператор лага для данных, вы должны:
A. преобразовать данные в целое число
B. преобразовать данные в вектор
C. преобразовать данные в матрицы
D. преобразовать данные в объект временных рядов
20: Каково значение по умолчанию для пропущенных данных, которые читаются в r через read.table или read.csv?
A. На
B. Нэн
C. #ЦЕНИТЬ!
D. [пустая ячейка]
E. НУЛЕВОЙ
21: Что делает опция ' Cex ' в следующей функции R? Текст (0, 1, " Привет ", cex = 2)
A. Удивительные печати слова " Привет "
B. Право оправдывает слово " Привет "
C. Отпечатает слово " Привет " Смелью шрифтом
D. Увеличивает размер слова " Привет " в 2
22: В функции plot () какой вариант используется для указания, что ось X отображает значения от 0 до 1?
A. xlim = c (0, 1)
B. xlimit = " 0, 1 "
C. xlim = " 0, 1 "
D. xlab = c (0, 1)
23: Каков выход следующего кода R? x & lt; -2; y & lt;- c (1: 3); Вставка (" значение x IS ", x, " и значение y [x] IS ", y [x], Sep = " ")
A. " значение x равно 2, а значение y [x] равно C (1: 3) [2] "
B. " значение X равно 2, а значение y [x] составляет 4 "
C. " значение x равно 2, а значение y [x] составляет 2 "
D. " значение x равно 2, а значение y [x] - 6 "
24: Какой вывод для команды: seq (от = 1, до = 5, by = 3)
A. 1 4
B. 1 4 7
C. 1 3 5
D. 1 2 3 4 5
25: Какая функция R добавляет линию с наклоном 1 и перехват 0 в существующий график Y против X?
A. Линии (0, 1)
B. lty = c (0, 1)
C. Аблина (0, 1)
D. Smooth.spline (0, 1)
26: Каков выход этой команды: & gt; is.na (c (1: 3, na))
A. [1] Неверно ложное ложное истинное
B. [1] Неверно
C. Бросает ошибку.
D. [1] Правда
E. [1] na na na true
27: Предположим, мы определяем x & lt;- na. Какой выход для & gt; is.nan (x); is.na (x)
A. [1] Верно [1] Неверно
B. [1] Верно [1] Верно
C. [1] Неверно [1] Верно
D. НУЛЕВОЙ
E. [1] NAN [1] NA
28: Какова ценность Y? X & lt;- c (1,2,2,2,3,3,4,4,5,6); Y & lt;- уникальный (x [который (x & lt; 4)]))
A. 3
B. 1 2 3 4
C. 1 2 2 2 3 3
D. 1 2 3
29: Какая функция используется для загрузки файла CSV в R?
A. read.table ()
B. load.table ()
C. нагрузка()
D. читать()
30: Какая функция R может использоваться для таблицы значений категориальной переменной y (столбцы) по категориальной переменной x (строки)?
A. Tabulate (x, y)
B. таблица (y ~ x)
C. Таблица (x*y)
D. Таблица (x, y)
31: Какой выход для команды: is.na (0/0)?
A. НА
B. ИСТИННЫЙ
C. ЛОЖЬ
D. -Inf
32: Что делает следующие выводы кода R? Y & lt;- c (1,2,3); X & lt;- rep (c (1, длина (y)), times = 2); Икс
A. 1 2 1 2
B. 1 1
C. 1 1 3 3
D. 1 3 1 3
33: Каков выход следующей функции R? yyy & lt;- c (1, 3, na); fff & lt;- function (xxx) {made (xxx)}; fff (yyy)
A. НУЛЕВОЙ
B. 2
C. 1.5
D. На
34: Каков выход DIM (матрица (1:10, NCOL = 2))?
A. 5 2
B. 10
C. 2 5
D. 20
35: В модели линейной регрессии с результатом Y и линейными предикторами x1, x2 и x3, какой R код правильно включает член взаимодействия между X1 и X2?
A. LM (y ~ x1: x3 + x1: x2)
B. LM (y ~ x1 + x2 + x3 + x1*x2)
C. LM (y ~ x1 + x2 + x3 + взаимодействие (x1, x2))
D. LM (y ~ x1: x2 + x3)
36: Что из следующего не включено в распределение Cran?
A. Анализ временных рядов
B. Общие линейные модели
C. Линейные модели смешанных эффектов
D. Модели дисперсии
E. Кластеризационные инструменты
37: Чтобы оценить, равны ли x и y, вы можете использовать команду:
A. x == y
B. x! = y
C. x =! у
D. x = ~ y
E. x %% y
38: Какая функция R будет генерировать среднее значение для каждой строки в числовой матрице X с прерывистыми пропущенными значениями?
A. среднее (x [1: длина (x [, 1]),], na.rm = t)
B. Применить (x, 1, среднее, na.rm = t)
C. по (x, 1, среднее, na.rm = t)
D. применить (x, 1, среднее)
39: Предположим, числовые векторы x, y и z - все та же длины. Какую команду R создаст матрицу с рядами x, y, z?
A. Матрица (x, y, z, nrow = 3)
B. Матрица (Cbind (x, y, z), nrow = 3)
C. Матрица (rbind (x, y, z), nrow = 3)
D. Матрица (rbind (x, y, z), ncol = 3)
40: Какая команда R используется для объединения двух наборов данных x и y с переменной " ID " Это включает в себя все записи из обоих наборов данных?
A. Merge (x, y, by = " id ")
B. Merge (x, y, by = " id ", All = true)
C. Merge (x, y, sort = " id ", All = true)
D. Объедините (x, y, by = " id ")
41: Какой класс объектов может содержать несколько не связанных с этим классов потенциально разных размеров?
A. матрица
B. вектор
C. data.frame
D. список
E. множество
42: Я хочу использовать функцию SORT (), и я вижу в файле справки, что я мой сортирует " объект R с классом или цифровым, сложным, символом или логическим вектором. " Учитывая это руководство, который является действительным вызовом Sort ()?
A. Sort (data.frame (x = c (10, -3, 4)))))
B. Сортировка (список (10, -3, 4))
C. Сортировка (C (10, -3, 4))
D. Сортировка (10, -3, 4)
43: Что не является действительной функцией R для получения остатков из простой линейной регрессионной модели x прогнозирования Y?
A. LM (y ~ x) $ остатки
B. lm (y ~ x) $ остатки - lm (y ~ x) $ fitted.values
C. Остатки (LM (y ~ x))
D. Y - lm (y - x) $ fitted.clues
44: Пусть x-матрица 3x4 с ненулевыми значениями. Результат: & gt; Применить (x, 2, среднее), есть:
A. Равен результату: & gt; c (среднее (x [, 1]), среднее (x [, 2]), среднее (x [, 3])))
B. Равен результату: & gt; c (среднее (x [1,]), среднее (x [2,]), среднее (x [3,]), среднее (x [4,]))
C. Равен результату: & gt; c (среднее (x [, 1]), среднее (x [, 2]), среднее (x [, 3]), среднее (x [, 4]))
D. Равно от результата: & gt; c (среднее (x [1,]), среднее (x [2,]), среднее (x [3,]))
45: Предположим, X - вектор C (1:10). Какой код R будет обменять значения 3 -го элемента x и 7 -й элемент x?
A. X [c (3,7)] & lt;- x [c (7,3)]
B. Заменить (x, c (3, 7), c (7,3)
C. X [7] & lt;- x [3]; X [3] & lt;- x [7]
D. X [3] & lt;- x [7]; X [7] & lt;- x [3]
46: Какой выход для команды: & gt; IS.NA (NAN)?
A. [1] NULL
B. [1] Верно
C. [1] -inf
D. [1] Нэн
E. [1] Неверно
47: Что выводит следующая функция R? xxx & lt;- c (1, 1, 2, 2, 3, 3, Na, Na); yyy & lt;- c (rep (0, 4), rep (1, 4)); cor (yyy, xxx)
A. Сообщение об ошибке
B. На
C. Коэффициент корреляции
D. R квадрат
48: Какая функция R может быть использована для получения простого диаграммы рассеяния цифрового вектора y по сравнению с цифровым вектором x?
A. разброс (x ~ y)
B. График (data.frame (y ~ x))
C. Сюжет (x ~ y)
D. xyplot (x, y)
49: Какова ценность Y? Y & lt;- 10 + 100 &! Is.na (0)
A. Истинный
B. 0
C. ЛОЖЬ
D. 110
50: Учитывая команду: z & lt;- Array (h, dim = c (3,4,2)), z [] с пустым индексом или z без подписания.
A. вектор измерений C (3,4,2)
B. Весь массив как массив
C. массив всех нулей
D. вектор данных, как это было в H
51: Какой выход для команды: & gt; Rep (C (1: 2), каждый = 3)
A. [1] 1 1 1 2 2 2
B. [1] 1 2 1 2 1 2
C. [1] " 1: 2 " " 1: 2 " " 1: 2 "
D. [1] 3 6
52: Функция " Rescale () " Существует как в пакетах Plotrix, так и в психологических пакетах. Как я могу убедиться, что версия для Plotrix используется для масштабирования моего вектора " X " от 1 до 2?
A. Rescale (x, 1, 2)
B. ! Psych [Rescale (x, c (1, 2))]
C. Plotrix :: Rescale (x, c (1, 2))
D. plotrix.rescale (x, c (1, 2))
E. ПЛИТРИКС (Rescale (x, c (1, 2))))
53: Каков вывод команды: вставка (" O ", " M ", " G ")
A. [1] " O " [2] " M " [3] " G "
B. [1] " OMG "
C. [1] " OMG "
D. [1] " O M G "
54: Какой параметр команды seq ()?
A. к
B. длина
C. от
D. время
55: Какой неверный способ вернуть среднее значение каждой переменной в числовой кадре данных?
A. Colmeans (DF)
B. для (i in 1: nrow (df)) print (среднее (as.numeric (df [i,])))
C. применить (DF, 2, среднее)
D. Sapply (1: NCOL (DF), функция (COL) среднее (DF [, col]))
E. для (i in 1: ncol (df)) print (среднее (df [, i])))
56: Данный x & lt; - c (1: 3, na), команда: (x+1) [(! Is.na (x)) & x & gt; 0] - & gt; z генерирует:
A. вектор строки [ложно ложь.
B. Вектор ряда [1 2 3]
C. вектор строки [2 3 4]
D. Вектор ряда [True True True]
57: Какой класс избегает создания копий объектов?
A. S4
B. S3
C. R5 (справочный класс)
58: Каков вывод матрицы (1:10, nrow = 2) [2,2]?
A. 2
B. 3 4
C. 2 4 6 8 10
D. 4
59: Какая функция R соответствует простой линейной регрессионной модели x, прогнозирующей Y без перехвата?
A. регресс y x, nointercept
B. lm (y ~ x, recept = f)
C. lm (y ~ -1 + x)
D. proc reg; модель y = x; recept = f; бегать;
60: Какой вывод команды: x & lt;- c (t, t, na); Все (x, na.rm = true)
A. Истинный истинный на
B. НА
C. ИСТИННЫЙ
D. Верно истинное ложь
E. ЛОЖЬ
61: Какая функция R будет генерировать целое число x от y & lt;- " 9.145 ", где Y хранится в виде текстовой строки?
A. X & lt;- круглый (y, 0)
B. X & lt;- as.nemeric (y)
C. X & lt;- is.integer (y)
D. X & lt;- as.integer (y)
62: Какое утверждение лучше всего характеризует объект, сгенерированный с массивом (1:30, dim = c (2,3,5))
A. Один массив, содержащий числа от 1 до 30
B. Один 2-рядовой массив, один 3-рядовой массив и один 5-й массив, каждый из которых содержит числа с 1 по 30
C. Две матрицы, одна с 3 столбцами, другой с 5
D. Пять матриц, каждая с 2 рядами и 3 столбцами
63: Каков результат команды: Labs & lt;- paste (c (" x ", " Y "), 1:10, Sep = " ")?
A. Вектор ряда [" x1 " " Y1 " " x2 " " Y2 " " x3 " " Y3 " " x4 " " Y4 " " x5 " " Y5 " " x6 " " Y6 " " x7 " " Y7 " " x8 " " Y8 " " x9 " " Y9 " "
B. Вектор ряда [" x1 " " Y2 " " x3 " " Y4 " " x5 " " Y6 " " x7 " " Y8 " " x9 " " Y10 "]
C. Вектор ряда [" Y1 " " Y2 " " Y3 " " Y4 " " Y5 " " Y6 " " Y7 " " Y8 " " Y9 " " Y10 "]
D. Вектор ряда [" x1 " " x2 " " x3 " " x4 " " x5 " " x6 " " x7 " " x8 " " x9 " " x10 "]
64: Какой оператор выполняет модульное преобразование?
A. %%
B. %/%
C. /
D. %*%
E. мод
65: Команда & gt; t (матрица (3: 2, nrow = 2)) будет генерировать:
A. [, 1] [, 2] [1,] 3 2
B. [, 1] [1,] 3 [2,] 2
C. [, 1] [1,] 2 [2,] 1
D. [, 1] [, 2] [1,] 2 3
66: Который является самым быстрым способом вычисления групповых средств переменной " x " Для каждого уровня фактора, называемого " Фактор ", учитывая, что вы установили Base R, Data.table и Plyr?
A. df [, среднее (x), по = фактор]
B. Для (f в уровнях (DF $ Factor)) Print (среднее (Submet (df, фактор == f) $ x))
C. Sapply (уровни (DF $ фактор), функция (F) среднее (подмножество (df, фактор == f) $ x)))
D. ddply (df ,. (фактор), суммирование, среднее (x))
67: Матрица (1: 4, NCOL = 2) [1,]
A. 1 3
B. 1 2
C. 1 4
D. 2 4
68: Предположим, мы определили объект списка " x ", который имеет 3 компонента. Каждый компонент представляет собой вектор с не менее 5 элементами. Какую команду извлекут четвертый (4 -й) элемент из третьего (3 -й) компонента нашего списка?
A. X [[3]] [4]
B. X [[4]] [[3]]
C. X [[3, 4]]
D. X [3, 4]
E. X [3] [4]
69: Каков выход следующего расчета? T (C (1, 1)) %* % c (1, 1)
A. 2
B. 1
C. Матрица 2x2 со всеми ячеек, равными 1
D. 4
70: Пусть x-n-мерентный вектор. Который вызовов проверяет это конкретное утверждение: " нет значения x na "
A. ! is.na (x)
B. ! All (is.na (x))
C. все (is.na (x))
D. все (! is.na (x))
71: Массивы похожи на матрицы в R, но отличаются ли в каком отношении?
A. Матрицы могут быть транспонированы; Массивы не могут
B. Массивы могут включать несколько разных классов объектов
C. Только массивы поддерживают бесконечные значения
D. Они идентичны; Оба включены для простоты использования
E. Массивы поддерживают более 2 измерений
72: Какие значения отображаются для пределов оси X следующего графика? График (C (0, 2), C (0, 1), xaxt = " n ", yaxt = " n "); Ось (сторона = 2, метки = c (" 0 ", " 10 "), AT = C (0,1))
A. Значения не отображаются
B. 0, 2
C. 0, 10
D. 0, 1
73: Какова вывода: rrr & lt;- 5.45667; Sprintf ("%1.f ", Round (RRR, 3))
A. 5
B. " 5 "
C. 5.457
D. 5.5
74: Если y является мультимодальным вектором целых чисел, какая функция R будет возвращать все режимы Y (наиболее частых значений Y)?
A. режим (y)
B. сортировка (y, уменьшение = t) [1]
C. имена (таблица (y)) [таблица (y) == max (таблица (y))]
D. сортировка (таблица (y), уменьшение = t)
75: Команда & gt; Z & lt;- массив (h, dim = c (3,4,2)) будет использовать H для настройки 3 на 4 на 2 массива в Z. Однако, если H меньше 24, его значения ___________________.
A. делает Z массивом всех нулей
B. сигнализирует об ошибке по поводу несоответствия длины
C. переработаны с самого начала снова, чтобы привести к размеру 24
D. так же, как длину H
76: R работает на названных структурах данных. Самая простая такая структура - это числовое вектор, которое представляет собой единую сущность, состоящую из упорядоченного набора чисел. Чтобы настроить вектор с именем x, состоящий из 10,4, 5.6, 3.1, 6.4 и 21,7, что является неправильной командой:
A. (Все это правильно)
B. Назначить (" x ", C (10,4, 5,6, 3.1, 6,4, 21,7)))
C. C (10,4, 5,6, 3.1, 6,4, 21,7) -& gt; Икс
D. x & lt;- c (10.4, 5.6, 3.1, 6.4, 21,7)
77: Какая функция R выводит день месяца из X & Lt;-" 2014-May-15 "?
A. Дата (x, " день ")
B. strsplit (x, "-")
C. Split (x, "-") [3]
D. substr (x, 10, 11)
78: Что проверит гипотезу о том, что две независимые, обычно распределенные случайные переменные, A и B имеют разные средства?
A. t.test (a, b, paired = true)
B. среднее (а) == Среднее (б)
C. ks.test (a, b)
D. t.test (a, b, paired = false)
79: Учитывая команду: z & lt;- массив (h, dim = c (3,4,2)), z [1:24] означает:
A. вектор измерений C (3,4,2)
B. Весь массив как массив
C. вектор данных, как это было в H
D. массив всех нулей
80: Учитывая этот названный вектор " x ": & gt; X & lt;- c (5, 10, 1, 20); & gt; имена (x) & lt;- c (" A ", " B ", " C ", " D "); Какая операция действительна, чтобы показать 2 -й и 4 -й компоненты x?
A. X [" B ", " C " ]
B. X [, c (2, 4)]
C. X [C (" B ", " C ")]
D. X [2, 4]
81: Все следующее будет напрямую отображать файл справки для функции plot (), кроме:
A. ??сюжет
B. ? " сюжет "
C. Помощь (" сюжет ")
D. помощь (сюжет)
E. ?сюжет
82: Какая функция R можно использовать для таблицы значений категориальной переменной y (столбцы) по категориальной переменной x (строки), включая отсутствующие значения?
A. Tabulate (x, y, na.omit = f)
B. Таблица (x, y, na.include = t)
C. Таблица (x, y, usena = " всегда ")
D. Таблица (x*y, na.rm = f)
83: Какой R -код подразделяет на матрицу Y только для тех записей (строк), где переменная x (в y) составляет менее 100?
A. Y [который (x & lt; 100)]
B. Y [, что (x & lt; 100)]
C. Y [x & lt; = 100]
D. Y [где (x & lt; 100),]
84: Какое правильное выражение относительно внешнего продукта двух массивов?
A. & gt; ab & lt;- a * b
B. & gt; ab & lt;- Внешний (A, B, %O %)
C. & gt; ab & lt;- Внешний (A, B, *)
D. & gt; ab & lt;- A % o % b
85: Что из следующего не является одним из основных типов векторов R '?
A. сложный
B. (Все это действительнее)
C. логичный
D. двойной
E. целое число
86: Какое из следующих утверждений, касающихся смешанного вектора и арифметики массива, является правдой?
A. Выражение сканируется справа налево
B. Любые короткие векторные операнды расширяются путем утилизации своих значений до тех пор, пока они не соответствуют размеру любых других операндов
C. Любой векторный операнд короче, чем матрица или матричный операнд, генерирует ошибку
D. Пока встречаются только короткие векторы и массивы, массивы могут иметь различный атрибут DIM или результаты ошибки
87: Чтобы проверить остатки регрессионной модели X для Heteroscedastisity, вы можете использовать эту команду:
A. Jarqueberatest (остаточный (x))
B. bgtest (x)
C. Heteroscedastisity (x)
D. gqtest (x)
88: Какой неправильный способ получить вектор [1 1 1 3 3 3 5 5 5]?
A. x & lt; -seq (1,5, by = 2); s & lt; -Rep (x, times = 3); Сорт (ы)
B. x & lt; -seq (1,5, by = 2); Rep (x, times = 3)
C. x & lt; -seq (1,5, by = 2); Rep (x, каждый = 3)
D. x & lt; -c (1 1 1 3 3 3 5 5 5)
89: Чтобы проверить остатки модели X для автокорреляции первого порядка, вы можете использовать эту команду:
A. AutoCorrelationTest (x)
B. gqtest (x)
C. Jarqueberatest (остаточный (x))
D. bgtest (x)
90: Что неверно относительно команды: t & lt;- 40; rnorm (t, 1, 4)?
A. он рисует 1 число из 40 различных нормальных распределений
B. он рисует 40 псевдолупиточных чисел
C. он привлекает 40 случайных чисел из нормального распределения со средним значением 1
D. он привлекает 40 случайных чисел из нормального распределения со стандартным отклонением 4
91: Каков результат команды: z & lt;- c (1: 3, na); ind & lt;- is.na (z); Z?
A. вектор строки [1 2 3 ложь]
B. вектор строки [1 2 3 na]
C. Вектор строк [верно истинно истинное ложь]
D. вектор строки [ложное ложное истинность]
92: Чем матрица отличается от кадры данных?
A. Матрица может содержать только числовые значения.
B. Матрица не должна быть единственной.
C. Кадра данных может содержать переменные, которые имеют разные режимы.
D. Кадра данных может содержать переменные разных длин.
93: Какое значение возвращает этот оператор? Unclass (as.date ("1971-01-01")))
A. 1
B. 365
C. 4
D. 12
94: Что вы используете, чтобы взять объект, такой как кадр данных из рабочей области?
A. Удалять()
B. Стереть()
C. DESTACH ()
D. Удалить()
95: Высота переменной является цифровым вектором в коде ниже. Какой оператор возвращает значение 35?
A. Высота (длина (высота))
B. Высота [длина (высота)]
C. Высота [длина [высота]]
D. Высота (5)
96: Какой выбор R считает приемлемым именем для переменной?
A. Var_a!
B. \ _Vara
C. .2var_a
D. Var2_a
97: Какова основная разница между массивом и матрицей?
A. Матрица имеет два измерения, в то время как массив может иметь три или более измерений.
B. Массив - это подтип кадры данных, в то время как матрица является отдельным типом полностью.
C. Матрица может иметь столбцы разной длины, но столбцы массива должны быть одинаковой длины.
D. Матрица может содержать только числовые значения, в то время как массив может смешивать разные типы значений.
98: Что не является свойством списков и векторов?
A. Тип
B. Длина
C. Атрибуты
D. Скаляр
99: Какая функция отображает первые пять рядов рамки данных с именем Pizza?
A. BOF (Pizza, 5)
B. Первое (пицца, 5)
C. Топ (пицца, 5)
D. Голова (пицца, 5)
100: Вы случайно отображаете большую кадр данных на консоли R, теряя все операторы, в которые вы ввели во время текущего сеанса. Как лучше всего вернуть предыдущие 25 заявлений?
A. Консоль (-25)
B. Консоль (реверс = верно)
C. История ()
D. История (max.show = 25)
R MCQs
R вопросы на русском языке
R preguntas en idiomas español
日本語でのRの質問
Domande R in lingua italiana
Questions R en langues françaises
R perguntas em línguas portuguesas
R-Fragen in deutschen Sprachen
中文R题
R أسئلة باللغات العربية
Soal R dalam bahasa Indonesia
Türkçe R soruları
