研究生R语言考题.docx
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研究生R语言考题
暨南大学考试试卷
教
师
填
写
2010-2011_学年度第____2___学期
课程名称：
数据分析与R语言应用
授课教师姓名：
________王斌会______________
考试时间:
__2011__年__11__月___8___日
课程类别
必修[]选修[√]
考试方式
开卷[√]闭卷[]
试卷类别（A、B）
[A]共4页
考
生
填
写
经济学院学院（校）数量经济学专业班（级）
姓名刘伟学号08内招[]外招[]
题号
一
二
三
四
五
六
七
八
九
十
总分
得分
得分
评阅人
一、统计图表（共1小题，共20分）
1．应用R图表对各类产品供货走势图分析
类别\月份
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
彩电A1
冰箱A2
空调A3
洗衣机A4
（1）要求：
数据由R随机数函数生成，产生[20,50]间的均匀随机数。
解：
首先对R进行初始化，设定参数，再生成随机数，代码如下：
rm（list=ls（））
options（digits=4）
par（mar=c（4,4,2,1）+0.1,cex=0.75）
A1=runif（12,20,50）;A1
A2=runif（12,20,50）;A2
A3=runif（12,20,50）;A3
A4=runif（12,20,50）;A4
（2）分析（图形要进行一定修饰）：
1）绘制各类产品的月份趋势线图。
解：
趋势线图如下
代码如下：
par（mfrow=c（2,2））
plot（A1,type="l",ylab="销售量",xlab="月份",main="彩电（A1）",xlim=c（1,12）,ylim=c（0,50））
plot（A2,type="l",ylab="销售量",xlab="月份",main="冰箱（A2）",xlim=c（1,12）,ylim=c（0,50））
plot（A3,type="l",ylab="销售量",xlab="月份",main="空调（A3）",xlim=c（1,12）,ylim=c（0,50））
plot（A4,type="l",ylab="销售量",xlab="月份",main="洗衣机（A4）",xlim=c（1,12）,ylim=c（0,50））
2）绘制各类产品的季度的柱形图。
解：
首先对数据进行整理，得出各自的季度数据。
柱状图如下
代码如下：
dat=data.frame（A1,A2,A3,A4）
q1=c（dat[1,1]+dat[2,1]+dat[3,1],dat[4,1]+dat[5,1]+dat[6,1],dat[7,1]+dat[8,1]+dat[9,1],
dat[10,1]+dat[11,1]+dat[12,1]）
q2=c（dat[1,2]+dat[2,2]+dat[3,2],dat[4,2]+dat[5,2]+dat[6,2],dat[7,2]+dat[8,2]+dat[9,2],
dat[10,2]+dat[11,2]+dat[12,2]）
q3=c（dat[1,3]+dat[2,1]+dat[3,3],dat[4,3]+dat[5,1]+dat[6,3],dat[7,3]+dat[8,3]+dat[9,3],
dat[10,3]+dat[11,3]+dat[12,3]）
q4=c（dat[1,4]+dat[2,4]+dat[3,4],dat[4,4]+dat[5,4]+dat[6,4],dat[7,4]+dat[8,4]+dat[9,4],
dat[10,4]+dat[11,4]+dat[12,4]）
dat1=data.frame（q1,q2,q3,q4）;dat1
par（mfrow=c（2,2））
barplot（dat1[,1],xlab="季度",ylab="销售量",main="彩电（A1）",ylim=c（0,150））
barplot（dat1[,2],xlab="季度",ylab="销售量",main="冰箱（A2）",ylim=c（0,150））
barplot（dat1[,3],xlab="季度",ylab="销售量",main="空调（A3）",ylim=c（0,150））
barplot（dat1[,4],xlab="季度",ylab="销售量",main="洗衣机（A4）",ylim=c（0,150））
3）绘制各类产品的年度的饼图。
解：
饼图如下
代码如下：
par（mfrow=c（1,1））
y1=dat1[1,1]+dat1[2,1]+dat1[3,1]+dat1[4,1]
y2=dat1[1,2]+dat1[2,2]+dat1[3,2]+dat1[4,2]
y3=dat1[1,3]+dat1[2,3]+dat1[3,3]+dat1[4,3]
y4=dat1[1,4]+dat1[2,4]+dat1[3,4]+dat1[4,4]
x=c（y1,y2,y3,y4）
pie（x,,labels=c（"彩电（A1）","冰箱（A2）","空调（A3）","
洗衣机（A4）"）,col=c（"red","green","purple","blue"））
得分
评阅人
二、统计检验（共2小题，每题10分，共20分）
1.两台铣床生产同一种型号的套管，平日两台铣床加工的套管内槽深度都服从正态分布N（10，0.32）和N（8，0.22），从这两台铣床的产品中分别抽出13个和15个，请分别按方差已知和未知检验两台产品的深度是否不同（α=0.05）？
（1）两台铣床的产品内槽精度（方差）有无显著差别?
解：
x=rnorm（13,10,0.3）
y=rnorm（15,8,0.2）
var.test（x,y）
Ftesttocomparetwovariances
data:
xandy
F=3.899,numdf=12,denomdf=14,p-value=
0.01785
alternativehypothesis:
trueratioofvariancesisnotequalto1
95percentconfidenceinterval:
1.27812.502
sampleestimates:
ratioofvariances
3.899
由于p-value=0.01785<0.05,故两台铣床的产品内槽精度（方差）有显著差别。
（2）两台产品的的深度是否不同?
解：
1、方差未知时
t.test（x,y）
WelchTwoSamplet-test
data:
xandy
t=17.61,df=17.2,p-value=1.934e-12
alternativehypothesis:
truedifferenceinmeansisnotequalto0
95percentconfidenceinterval:
1.6052.042
sampleestimates:
meanofxmeanofy
9.9828.159
由于p-value=1.934e-12<0.05,故两台产品的的深度是不同的。
2、方差已知时
u.test=function（x,y,sigmax,sigmay）{
nx=length（x）
ny=length（y）
xbar=mean（x）
ybar=mean（y）
u=（xbar-ybar）/sqrt（sigmax^2/nx+sigmay^2/ny）
p=pnorm（u,lower.tail=F）
c（u=u,p=p）
}
u.test（x,y,0.3,.02）
up
2.187e+012.332e-106
由于p=2.332e-106<0.05,故两台产品的的深度是不同的。
2.如果还有一台铣床生产同一种型号的套管，其加工的套管内槽深度都服从正态分布N（12，0.42），从这台铣床的产品中抽出18个，请分别按方差已知和未知检验三台产品的深度是否不同（α=0.05）？
（1）、方差已知的情况
x1=rnorm（13,10,0.3）
x2=rnorm（15,8,0.2）
x3=sample（rnorm（1000,12,0.4）,18）
n1=length（x1）
n2=length（x2）
n3=length（x3）
se1=sqrt（0.3^2/n1+0.2^2/n2）
se2=sqrt（0.3^2/n1+0.4^2/n3）
se3=sqrt（0.2^2/n2+0.4^2/n3）
x1bar=mean（x1）
x2bar=mean（x2）
x3bar=mean（x3）
u1=（x1bar-x2bar）/se1
u2=（x1bar-x3bar）/se3
u3=（x2bar-x3bar）/se3
chi=u1^2+u2^2+u3^2
p=2*pchisq（chi,3,lower.tail=F）;p
P（2）、方差未知的情况
y=c（x1,x2,x3）
group=c（rep（1,13）,rep（2,15）,rep（3,18））
oneway.test（y~group）
One-wayanalysisofmeans（notassumingequalvariances）
data:
yandgroup
F=564.7,numdf=2.00,denomdf=28.28,p-value<2.2e-16
P得分
评阅人
三、统计建模（共1小题，共20分）
为了解百货商店销售额x与流通费率y（这是反映商业活动的一个质量指标，指每元商品流转额所分摊的流通费用）之间的关系，收集25个商店的有关数据，这里假定x来自[10,30]上的均匀随机数，e~N（0，0.32）的正态随机数。
（1）设y=2+3*x+e，试用R拟合y=a+bx的线性回归模型
解：
x=runif（25,10,30）
e=rnorm（25,0,0.3）
y=c（2+3*x+e）
fm=lm（y~x）
fm
Call:
lm（formula=y~x）
Coefficients:
（Intercept）x
2.063.00
故y=2.06+3.00x.
（2）设y=2+3*ln（x）+e，试用R拟合y=a+bln（x）的对数回归模型
解：
x=runif（25,10,30）
e=rnorm（25,0,0.3）
y=c（2+3*log（x）+e）
fm=lm（y~x）
fm
Call:
lm（formula
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