中文R题
中文R题
这些多项选择 R 问题和答案将帮助您更好地理解 R 主题。 使用这 100 多个 R-MCQ 准备您的下一次考试或面试。
向下滚动以从答案开始。
1: 哪个R函数符合X预测y的简单线性回归模型？
A. LM（x〜y）
B. Proc Reg; y = x;跑步;
C. lm（y〜x）
D. 回归y x
2: 假设您需要将100个研究对象随机分配为5组之一，以便每组中有20个受试者。以下哪个r函数创建一个可变的y，将100个研究受试者随机分配到5组相等大小？
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; - 样本（rep（c（1：5），每个= 20），尺寸= 100）
D. y＆lt; - 样品（c（1，2，3，4，5），100，替换= true）
3: 对于＆＃39的A＆＃39;在R中循环运行特定的仿真代码NNN时间？
A. for（i in 1：nnn）{＆lt;仿真代码＆gt; }
B. 对于1：nnn：＆lt;仿真代码＆gt;
C. for（i -nnn）{＆lt;仿真代码＆gt; }
D. 对于（i = 1，nnn，1）{＆lt;仿真代码＆gt; }
4: 什么是x：y＆＃39;刻在r中？
A. 这意味着从x到y的范围。
B. 这意味着x和y是相关的。
C. 这意味着y从x上遵循x。
D. 这意味着x和y是实数。
E. 这意味着x的几率适用于此操作。
5: 以下R代码输出什么？ seq（2,10，= 2）
A. 2 10
B. 1 3 5 7 9
C. 2 4 6 8 10
D. 2
6: 给定命令：z＆lt; - array（h，dim = c（3,4,2）），dim（z）代表：
A. 数据向量如h
B. 整个数组作为数组
C. 所有零的数组
D. 尺寸矢量C（3,4,2）
7: 什么是命令的输出：print（＆＃34; Hello world＆＃34;）
A. [1] 2
B. [1]＆＃34; Hello World＆＃34;
C. 无效的
D. na
E. [1]你好世界
8: 将数值1分配给变量的当前适当样式是什么？
A. a = 1
B. a == 1
C. a＆lt;＆lt; - 1
D. a＆lt; - 1
E. a - ＆gt; 1
9: 执行命令后x的值是多少：x＆lt; - 3＆lt; 4
A. 4
B. 3
C. 真的
D. 错误的
E. 1
10: r函数导入一个逗号分隔的文件＆＃34; x.csv＆＃34;？
A. import.csv（＆＃34; x.csv＆＃34;）
B. 导入（＆＃34; X.CSV＆＃34;）
C. read.csv（＆＃34; x.csv＆＃34;）
D. 读取（＆＃34; x.csv＆＃34;）
11: 哪个R代码将从最大到最小的Vector X＆lt; -c（1,5,3,9,7）排序？
A. 排序（x，减少= t）
B. 排序（x）
C. 订单（x）
D. x [stort（x）]
12: 哪个R函数为数字向量X提供了基本的描述性摘要统计信息？
A. 总结x
B. 摘要（x）
C. proc目录x;
D. 总结（x）
13: 哪个R函数提供了数字向量X的直方图？
A. 图（x）
B. 历史（x）
C. 情节x
D. 绘图（x）
14: 当x＆lt; -1：9时如何获得x的第一个元素？
A. x $ 1
B. x [0]
C. X.1
D. x [1]
E. x $ 0
15: 以下R功能输出什么？ ABS（10-3 * 4）
A. 0
B. -2
C. na
D. 2
16: R开展的实体在技术上被称为：
A. 对象
B. 模式
C. 事件
D. 命令
17: 以下哪项不是有效的数据导入功能？
A. readdata
B. 扫描
C. read.csv
D. 读取。表
18: 哪个命令用于测试对象是否是时间序列？
A. as.ts
B. IS.TS
C. TS
D. IF.TS
19: 为了将滞后操作员应用于数据，您应该：
A. 将数据转换为整数
B. 将数据转换为向量
C. 将数据转换为矩阵
D. 将数据转换为时间序列对象
20: 通过read.table或read.csv读取的丢失数据的默认值是多少？
A. na
B. 南
C. ＃价值！
D. [空白单元]
E. 无效的
21: 该选项是什么选择。在以下R函数中执行？文本（0，1，＆＃34; Hello＆＃34;，cex = 2）
A. 单词的冲刺打印＆＃34; hello＆＃34;
B. 正确证明单词＆＃34; hello＆＃34;
C. 打印单词＆＃34; Hello＆＃34;用粗体字体
D. 增加单词的大小＆＃34; Hello＆＃34;以2 为倍
22: 在plot（）函数中，使用什么选项来指定X轴显示0到1的值？
A. xlim = C（0，1）
B. xlimit =＆＃34; 0，1＆＃34;
C. xlim =＆＃34; 0，1＆＃34;
D. XLAB = C（0，1）
23: 以下R代码的输出是什么？ x＆lt; -2; y＆lt; - c（1：3）;粘贴（＆＃34; x的值是＆＃34;，x，＆＃34; y [x]的值是＆＃34; y [x]，sep =＆＃34;＆＃34;）
A. ＆＃34; x的值为2，y [x]的值为c（1：3）[2]＆＃34;
B. ＆＃34; x的值为2，y [x]的值为4＆＃34;
C. ＆＃34; x的值为2，y [x]的值为2＆＃34;
D. ＆＃34; x的值为2，y [x]的值为6＆＃34;
24: 什么是命令的输出：seq（从= 1到= 5，by = 3）
A. 1 4
B. 1 4 7
C. 1 3 5
D. 1 2 3 4 5
25: 哪个r函数添加了一条斜率1的线，并截取0与X与X的现有图中的截距？
A. 线（0，1）
B. lty = c（0，1）
C. Abline（0，1）
D. Smooth.Spline（0，1）
26: 该命令的输出是什么：＆gt; IS.NA（C（1：3，NA））
A. [1] false false true
B. [1]错误
C. 引发错误。
D. [1]
E. [1] na na na true
27: 假设我们定义x＆lt; - na。 ＆gt的输出是什么？ IS.Nan（x）; IS.NA（x）
A. [1] true [1]错误
B. [1] true [1] true
C. [1] false [1] true
D. 无效的
E. [1] Nan [1] Na
28: y的价值是什么？ X＆lt; - c（1,2,2,2,3,3,4,4,5,6）; y＆lt; - 唯一（x [（x＆lt; 4）]）
A. 3
B. 1 2 3 4
C. 1 2 2 2 3 3 3
D. 1 2 3
29: 哪个功能用于将CSV文件加载到R中？
A. read.table（）
B. load.table（）
C. 加载（）
D. 读（）
30: 可以使用哪种R函数按分类变量x（行）的分类变量y（列）的值？
A. 表（x，y）
B. 表（y〜x）
C. 表（x*y）
D. 表（x，y）
31: 命令的输出是什么：IS.NA（0/0）？
A. na
B. 真的
C. 错误的
D. -inf
32: 以下R代码输出什么？ y＆lt; - c（1,2,3）; x＆lt; - rep（c（1，长度（y）），时代= 2）; X
A. 1 2 1 2
B. 1 1
C. 1 1 3 3
D. 1 3 1 3
33: 以下R函数的输出是什么？ yyy＆lt; - c（1，3，na）; fff＆lt; - function（xxx）{mean（xxx）}; FFF（YYY）
A. 无效的
B. 2
C. 1.5
D. na
34: dim的输出（矩阵（1:10，ncol = 2））是什么？
A. 5 2
B. 10
C. 2 5
D. 20
35: 在具有结果y和线性预测因子x1，x2和x3的线性回归模型中，正确的r代码正确包括x1和x2之间的相互作用项？
A. lm（y〜x1：x3 + x1：x2）
B. lm（y〜x1 + x2 + x3 + x1*x2）
C. lm（y〜x1 + x2 + x3 +相互作用（x1，x2））
D. lm（y〜x1：x2 + x3）
36: Cran分布中未包含以下哪项？
A. 时间序列分析
B. 广义线性模型
C. 线性混合效应模型
D. 差异模型分析
E. 聚类工具
37: 为了评估x和y是否相等，您可以使用命令：
A. x == y
B. x！= y
C. x =！ y
D. x = 〜y
E. x %% y
38: 哪个R函数将在具有间歇性缺失值的数字矩阵X中为每一行生成一个平均值？
A. 平均（x [1：长度（x [，1]），]，na.rm = t）
B. 应用（x，1，平均值，na.rm = t）
C. 由（x，1，平均值，na.rm = t）
D. 应用（x，1，平均值）
39: 假设数字向量x，y和z都是相同的长度。哪个R命令将创建一个具有X，Y，Z行的矩阵？
A. 矩阵（x，y，z，nrow = 3）
B. 矩阵（cbind（x，y，z），nrow = 3）
C. 矩阵（rbind（x，y，z），nrow = 3）
D. 矩阵（rbind（x，y，z），ncol = 3）
40: 使用变量＆＃34;这包括两个数据集中的所有记录？
A. 合并（x，y，by =＆＃34; id＆＃34;）
B. 合并（x，y，by =＆＃34; id＆＃34; as all = true）
C. 合并（x，y，sort =＆＃34; id＆＃34; as all = true）
D. 组合（x，y，by =＆＃34; id＆＃34;）
41: 哪个对象类可以包含多个潜在不同大小的无关对象类？
A. 矩阵
B. 向量
C. data.frame
D. 列表
E. 大批
42: 我想使用sort（）函数，并且在帮助文件中看到我的排序＆＃34; r对象具有类，或数字，复杂，角色或逻辑向量。＆＃34;鉴于此指南，哪个有效呼叫sort（）？
A. sort（data.frame（x = c（10，-3，4））））））
B. 排序（列表（10，-3，4））
C. 排序（C（10，-3，4））
D. 排序（10，-3，4）
43: 哪个不是从x的简单线性回归模型中获得残差的有效R函数？
A. lm（y〜x）$残差
B. lm（y〜x）$残差-lm（y〜x）$ FITTED.VOLUES
C. 残差（lm（y〜x））
D. y -lm（y -x）$ fitting.values
44: 令X为具有非零值的3x4矩阵。结果：＆gt;应用（x，2，平均）是：
A. 等于：＆gt; c（平均值（x [，1]），平均值（x [，2]）的结果，平均值（x [，3]））
B. 等于：＆gt; c（平均值（x [1，]），平均值（x [2，]），平均值（x [3，]），平均值（x [4，]））的结果。
C. 等于：＆gt; c（平均值（x [，1]），平均值（x [，2]），平均值（x [，3]），平均值（x [，4]））
D. 等于：＆gt; c（平均值（x [1，]），平均值（x [2，]），平均值（x [3，]））的结果。
45: 假设x是向量C（1:10）。哪个R代码将交换X的第三元素的值和X的第7个元素？
A. x [c（3,7）]＆lt; -x [C（7,3）]
B. 替换（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: 命令的输出是什么：＆gt;是。
A. [1]无效
B. [1] true
C. [1] -inf
D. [1] Nan
E. [1]错误
47: 以下R功能输出什么？ xxx＆lt; - c（1，1，2，2，3，3，na，na）; yyy＆lt; - c（rep（0，4），rep（1，4））; Cor（YYY，XXX）
A. 错误消息
B. na
C. 相关系数
D. r平方
48: 哪个R函数可用于产生数字向量Y与数字向量X的简单散点图？
A. 散射（x〜y）
B. 绘图（data.frame（y〜x））
C. 情节（x〜y）
D. xyplot（x，y）
49: y的价值是什么？ y＆lt; -10 + 100＆！is.na（0）
A. 真的
B. 0
C. 错误的
D. 110
50: 给定命令：z＆lt; - array（h，dim = c（3,4,2）），z []带有空的下标或z，没有下标表示：
A. 维矢量C（3,4,2）
B. 整个数组作为数组
C. 所有零的数组
D. 数据向量如h
51: 命令的输出是什么：＆gt; rep（c（1：2），每个= 3）
A. [1] 1 1 1 2 2 2
B. [1] 1 2 1 2 1 2
C. [1]＆＃34; 1：2＆＃34; ＆＃34; 1：2＆＃34; ＆＃34; 1：2＆＃34;
D. [1] 3 6
52: 功能＆＃34; recale（）＆＃34;存在于情节和心理包中。我如何确保使用plotrix版本来扩展我的向量＆＃34; x＆＃34;到1至2之间？
A. 恢复（x，1，2）
B. ！Psych [coscale（x，c（1，2））]
C. plotrix :: crecale（x，c（1，2））
D. plotRix.Rescale（x，c（1，2））
E. plotrix（recale（x，c（1，2）））
53: 命令的输出是什么：粘贴（＆＃34; o＆＃34;，＆＃34; m＆＃34;，＆＃34; g＆＃34;）
A. [1]＆＃34; o＆＃34; [2]＆＃34; M＆＃34; [3]＆＃34; g＆＃34;
B. [1]＆＃34; OMG＆＃34;
C. [1]＆＃34; OMG＆＃34;
D. [1]＆＃34; o m g＆＃34;
54: 哪个不是命令seq（）的参数？
A. 经过
B. 长度
C. 从
D. 时间
55: 在数字数据框中，哪种无效的方式可以返回每个变量的平均值？
A. Colmeans（DF）
B. for（i in 1：nrow（df））print（均值（as.numeric（df [i，]）））
C. 申请（DF，2，平均值）
D. sapply（1：ncol（df），函数（col）平均值（df [，col]））
E. for（i in 1：ncol（df））打印（均值（df [，i]））
56: 给定x＆lt; - c（1：3，na），命令：（x+1）[（！is.na（x））＆x＆gt; 0] - ＆gt; z生成：
A. 行矢量[false false]
B. 行矢量[1 2 3]
C. 行矢量[2 3 4]
D. 行矢量[true true true]
57: 哪个类避免制作对象的副本？
A. S4
B. S3
C. R5（参考类）
58: 矩阵的输出（1:10，nrow = 2）[2,2]？
A. 2
B. 3 4
C. 2 4 6 8 10
D. 4
59: 哪个R函数符合X的简单线性回归模型，而无需截距就可以预测y？
A. 回归y x，nointercept
B. lm（y〜x，截距= f）
C. LM（Y〜 -1 + X）
D. Proc Reg; y = x;拦截= f;跑步;
60: 什么是命令的输出：x＆lt; - c（t，t，na）;所有（x，na.rm = true）
A. 真正的NA
B. na
C. 真的
D. 正确的错误
E. 错误的
61: 哪个R函数将从y＆lt; - ＆＃34; 9.145＆＃34;中生成一个整数x，其中y被存储为文本字符串？
A. x＆lt; - 圆形（y，0）
B. x＆lt; - as.numeric（y）
C. x＆lt; - is.integer（y）
D. x＆lt; - as.integer（y）
62: 哪个语句最能表征用数组生成的对象（1:30，DIM = C（2,3,5））
A. 一个包含数字1到30的数组
B. 一个2行阵列，一个3行阵列和一个5行阵列，每个阵列包含数字1至30
C. 两个矩阵，一个带3列，另一个矩阵5
D. 五个矩阵，每个矩阵有2行和3列
63: 命令的结果是什么：实验室＆lt; - 粘贴（c（＆＃34; x＆＃34;，＆＃34; y＆＃34;），1:10，sep =＆＃34;＆＃34;）？
A. 行矢量[＆＃34; x1＆＃34; ＆＃34; y1＆＃34; ＆＃34; x2＆＃34; ＆＃34; y2＆＃34; ＆＃34; x3＆＃34; ＆＃34; y3＆＃34; ＆＃34; x4＆＃34; ＆＃34; y4＆＃34; ＆＃34; x5＆＃34; ＆＃34; y5＆＃34; ＆＃34; x6＆＃34; ＆＃34; y6＆＃34; ＆＃34; x7＆＃34; ＆＃34; y7＆＃34; ＆＃34; x8＆＃34; ＆＃34; y8＆＃34; ＆＃34; x9＆＃34; ＆＃34; y9＆＃34; ＆＃34;
B. 行矢量[＆＃34; x1＆＃34; ＆＃34; y2＆＃34; ＆＃34; x3＆＃34; ＆＃34; y4＆＃34; ＆＃34; x5＆＃34; ＆＃34; y6＆＃34; ＆＃34; x7＆＃34; ＆＃34; y8＆＃34; ＆＃34; x9＆＃34; ＆＃34; y10＆＃34;]
C. 行矢量[＆＃34; y1＆＃34; ＆＃34; y2＆＃34; ＆＃34; y3＆＃34; ＆＃34; y4＆＃34; ＆＃34; y5＆＃34; ＆＃34; y6＆＃34; ＆＃34; y7＆＃34; ＆＃34; y8＆＃34; ＆＃34; y9＆＃34; ＆＃34; y10＆＃34;]
D. 行矢量[＆＃34; x1＆＃34; ＆＃34; x2＆＃34; ＆＃34; x3＆＃34; ＆＃34; x4＆＃34; ＆＃34; x5＆＃34; ＆＃34; x6＆＃34; ＆＃34; x7＆＃34; ＆＃34; x8＆＃34; ＆＃34; x9＆＃34; ＆＃34; x10＆＃34;]
64: 哪个操作员执行模块化转换？
A. %%
B. ％/％
C. /
D. ％*％
E. mod
65: 命令＆gt; t（矩阵（3：2，nrow = 2））将生成：
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: 这是计算变量＆＃34; x＆＃34;的最快方法。对于一个称为＆＃34; factor＆＃34;的因子的每个级别，鉴于您已经安装了基本r，data..table和plyr？
A. df [，平均（x），by =因子]
B. 对于（级别（df $ factor））打印（均值（df，factor == f）$ x））
C. sapply（级别（df $ factor），函数（f）均值（subset（df，factor == f）$ x））
D. ddply（df，。（因子），总结，平均值（x））
67: 矩阵（1：4，NCOL = 2）[1，]
A. 1 3
B. 1 2
C. 1 4
D. 2 4
68: 假设我们已经定义了一个列表对象，＆＃34; x＆＃34;，该对象具有3个组件。每个组件是具有至少5个元素的向量。哪个命令将从列表的第三（第三）组件中提取第四（第四）元素？
A. x [[3]] [4]
B. X [[4]] [[3]]
C. x [[3，4]]
D. x [3，4]
E. x [3] [4]
69: 以下计算的输出是什么？ t（c（1，1））％*％c（1，1）
A. 2
B. 1
C. 所有细胞等于1的2x2矩阵
D. 4
70: 令x为n维矢量。呼叫测试此特定语句：＆＃34; x无值为na＆＃34;
A. ！is.na（x）
B. ！所有（is.na（x））
C. 所有（is.na（x））
D. 所有（！is.na（x））
71: 阵列与R中的矩阵相似，但是在什么方面有所不同？
A. 矩阵可以转移；阵列不能
B. 数组可以包括多个不同的对象类
C. 仅阵列支持无限值
D. 他们是相同的；两者都可以易于使用
E. 阵列支持超过两个维度
72: 显示以下图的X轴极限显示哪些值？绘图（C（0，2），C（0，1），Xaxt =＆＃34; n＆＃34;，yaxt =＆＃34; n＆＃34;）;轴（side = 2，labels = c（＆＃34; 0＆＃34;，＆＃34; 10＆＃34;），at = c（0,1））
A. 没有显示值
B. 0，2
C. 0，10
D. 0，1
73: 输出的是：rrr＆lt; - 5.45667; sprintf（＆＃34;％1.f＆＃34; found（RRR，3））
A. 5
B. ＆＃34; 5＆＃34;
C. 5.457
D. 5.5
74: 如果y是整数的多模式向量，则哪种r函数将返回y的所有模式（y最常见的值）？
A. 模式（y）
B. 排序（y，减少= t）[1]
C. 名称（表（y））[表（y）== max（表（y））]
D. 排序（表（y），减少= t）
75: 命令＆gt; z＆lt; - 数组（H，dim = C（3,4,2））将使用H设置Z中的3 x 4 x 2个数组。但是，如果h短于24，则其值___________________。
A. 使z成为所有零的数组
B. 会标志着与长度不匹配的错误
C. 从一开始就被回收为24
D. 与H的长度相同
76: r在命名的数据结构上运行。最简单的结构是数字向量，该数字向量是一个由有序数字集合组成的单个实体。要设置一个名为X的向量，该向量由10.4、5.6、3.1、6.4和21.7组成，这是不正确的命令：
A. （所有这些都是正确的）
B. 分配（＆＃34; x＆＃34;，c（10.4、5.6、3.1、6.4、21.7））
C. C（10.4、5.6、3.1、6.4、21.7） - ＆gt; X
D. x＆lt; - c（10.4、5.6、3.1、6.4、21.7）
77: 哪个R功能从X＆lt; - ＆＃34; 2014-May-15;？
A. 日期（X，＆＃34; Day＆＃34;）
B. strsplit（x，＆＃34; - ＆＃34;）
C. 拆分（x，＆＃34; - ＆＃34;）[3]
D. substr（x，10，11）
78: 哪个将测试两个独立分布的随机变量A和B具有不同手段的假设？
A. t.test（a，b，配对= true）
B. 平均（a）==平均（b）
C. ks.test（a，b）
D. t.test（a，b，配对= false）
79: 给定命令：z＆lt; - array（h，dim = c（3,4,2）），z [1:24]代表：
A. 维矢量C（3,4,2）
B. 整个数组作为数组
C. 数据向量如h
D. 所有零的数组
80: 鉴于此名称vector＆＃34; x＆＃34;：＆gt; x＆lt; - c（5，10，1，20）; ＆gt;名称（x）＆lt; - c（＆＃34; a＆＃34;，＆＃34; b＆＃34;，＆＃34; c＆＃34;，＆＃34; d d＆＃34;）;哪个操作有效显示X的第二和第四组件？
A. x [＆＃34; b＆＃34;，＆＃34; c＆＃34;这是给出的
B. X [，C（2，4）]
C. x [c（＆＃34; b＆＃34; ,,＆＃34; c＆＃34;）]
D. x [2，4]
81: 以下所有内容将直接显示plot（）函数的帮助文件：
A. ？？阴谋
B. 地块＆＃34;
C. 帮助（＆＃34; plot＆＃34;）
D. 帮助（情节）
E. ？阴谋
82: 可以使用哪种R函数按分类变量x（行）（包括缺失值）的分类变量y（列）的值？
A. 表（x，y，na.omit = f）
B. 表（x，y，na.include = t）
C. 表（x，y，usena =＆＃34; ewlansews＆＃34;）
D. 表（x*y，na.rm = f）
83: 哪个R代码子集A仅对这些记录（行）x（y）小于100的记录（行）？
A. y [（x＆lt; 100）]
B. y [（x＆lt; 100）]
C. y [x＆lt; = 100]
D. y [其中（x＆lt; 100），]，]
84: 关于两个阵列的外产物的正确表达方式是哪个？
A. ＆gt; ab＆lt; - a * b
B. ＆gt; ab＆lt; - 外部（a，b，％o％）
C. ＆gt; ab＆lt; - 外部（a，b， *）
D. ＆gt; ab＆lt; - a％o％b
85: 以下哪项不是R＆＃39的基本矢量类型之一？
A. 复杂的
B. （所有这些都是有效的）
C. 逻辑
D. 双倍的
E. 整数
86: 关于混合向量和阵列算术的下列哪个陈述是正确的？
A. 表达式从右到左进行扫描
B. 通过回收其值，直到匹配其他操作数的大小，可以通过回收其值来扩展任何简短的矢量操作数。
C. 任何比矩阵或数组操作数都短的向量操作数会生成错误
D. 只要仅遇到短向量和数组，数组就可以具有不同的DIM属性或错误结果
87: 为了测试回归模型X的残差以进行异质症，您可以使用此命令：
A. jarqueberatest（残留（x））
B. bgtest（x）
C. 异质症（x）
D. gqtest（x）
88: 获取向量的方法是哪种不正确的方法[1 1 1 3 3 3 5 5 5]？
A. x＆lt; -seq（1,5，by = 2）; s＆lt; -rep（x，times = 3）;排序
B. x＆lt; -seq（1,5，by = 2）; rep（x，times = 3）
C. x＆lt; -seq（1,5，by = 2）; rep（x，每个= 3）
D. X＆lt; -c（1 1 1 3 3 3 5 5 5）
89: 为了测试X模型的残差以进行一阶的自相关，您可以使用此命令：
A. 自相关测试（x）
B. gqtest（x）
C. jarqueberatest（残留（x））
D. bgtest（x）
90: 关于命令是不正确的：t＆lt; -40; rnorm（t，1，4）？
A. 它从40个不同的普通分布中绘制1个数字
B. 它绘制40个伪随机数字
C. 它从正态分布中绘制40个随机数，平均值为1
D. 它从正态分布中汲取40个随机数，标准偏差为4
91: 命令的结果是什么：z＆lt; - c（1：3，na）; ind＆lt; - is.na（z）; z？
A. 行矢量[1 2 3 false]
B. 行矢量[1 2 3 na]
C. 行矢量[true true true false]
D. 行矢量[false false true]
92: 矩阵与数据框架有何不同？
A. 矩阵只能包含数字值。
B. 矩阵一定不能单数。
C. 数据框可能包含具有不同模式的变量。
D. 数据框可能包含不同长度的变量。
93: 该语句返回什么值？ unclass（as.date（“ 1971-01-01”））
A. 1
B. 365
C. 4
D. 12
94: 您使用什么来将对象（例如数据框架）从工作区中出现？
A. 消除（）
B. erase（）
C. 分离（）
D. 删除（）
95: 可变高度是下面代码中的数字向量。哪个语句返回值35？
A. 高度（长度（高度））
B. 高度[长度（高度）]
C. 高度[长度[高度]
D. 高度（5）
96: R将哪个选择视为变量可接受的名称？
A. var_a！
B. \ _vara
C. .2VAR_A
D. var2_a
97: 阵列和矩阵之间的主要区别是什么？
A. 矩阵具有两个维度，而数组可以具有三个或更多维度。
B. 数组是数据框的子类型，而矩阵完全是单独的类型。
C. 矩阵可以具有不同长度的列，但是数组的列必须的长度都相同。
D. 矩阵只能包含数字值，而数组可以混合不同类型的值。
98: 哪些不是列表和向量的属性？
A. 类型
B. 长度
C. 属性
D. 标量
99: 哪个功能显示了名为披萨的数据框的前五行？
A. BOF（披萨，5）
B. 首先（披萨，5）
C. 顶部（披萨，5）
D. 头（披萨，5）
100: 您不小心在R控制台上显示大数据框架，失去了您在当前会话期间输入的所有语句。获得前25个语句的最佳方法是什么？
A. 控制台（-25）
B. 控制台（反向= true）
C. 历史（）
D. 历史记录（max.show = 25）
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