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第一章 绪论 1．正确的数据思维观包括：数学思维、（ 统计思维 ）、逻辑思维。 2．（ 统计思维 ）是容易掌握的，但是（ 逻辑思维 ）却是很难培养的。 3．数学思维的两个特征是（ 方向性 ）和（ 客观性 ）。 4．常用统计量包括（ 平均数 ）、（ 中位数 ）、（ 众数 ）、（ 方差、极差、四分位 ）。 5．从思维科学角度看统计思维可归类为（ 描述 ）、（ 概括 ）和（ 分析 ）。 6．把大脑中所描述的对象中的某些指标抽离出来并形成一种认识称为（ 概括 ）。 7．把事物切细了分析称为（ 下钻 ）思维。 8．显微镜原理属于（ 上取下钻 、逻辑 ）思维。 9．当一堆数据摆在我们面前时，表现出各异的形态，然而我们却要在种种的表象背后，找出其有共同规律的特点。称为（ 求同）思维。 10．换位思考属于（ 抽离/联合 ）思维。 第二章 R语言入门 1．输入命令 B 在浏览器中显示帮助文档，并学会使用帮助文档。 A. help(solve) B. help.start()? C. help()? D. data() 2．函数 D 可在当前会话中执行一个脚本。 A. demo(test) B. rm(test) C. example(test)? D. source(test) 3．函数 A 将输出重定向到文件myfile中。 A.sink(myfile) B. library(myfile) C. setwd(myfile) D. write(myfile) 4．以下常用统计软件中，属于开源软件的是 B 。 A .SAS B. R C .Excel D .Matlab 安装datasets包。install.packages(datasets) install.packages(datasets) 加载datasets包到内存。library(datasets) library(datasets) 显示datasets包所在位置。libpath. (datasets)) .libPaths() 显示已加载的包。libraray() search() 列出当前已加载包中所含的所有可用示例数据集。data() data() 显示当前工作目录，并修改当前的工作目录为myworkspace。 getwd() setwd(“myworkplace”) 查看函数foo的帮助，并运行函数foo的使用示例。help(“foo”) example(“foo”) help(“foo”) example(“foo”) 列出3种有关用于保存图形输出的函数。 bmp(“filename.bmp”) jpeg(“filename.jpeg”) pdf(“filename.pdf”) pnd(png) svg(“.svg”) postscript(.ps) 13．简要介绍R语言的优点。1.作图美观，完全免费 ; 2算法覆盖?,软件扩展易 ; 3 强?的社区?持 ; 4 ?过程模式; 5 交互性 14．加载shiny包。library(shiny) library(“shiny”) 列出包shiny中可用的函数和数据集。 print（data（package=fda）） help(package=“程序包名”) 运行runExample()查看shiny自带的demo。 example(shiny) demo(shiny) 运行01_hello source(“01_hello.R”) 18．退出R。 q() 第三章 数据类型 1．从下表你可以清楚地看到此数据结构（本例中是一个数据框）以及其中包含的元素和数据类型。其中，Status是 D 变量。 A.日期型 B.整型 C.名义型 D.有序型 2.．R中的数据结构包括 D 。 A.向量 B.矩阵 C.数组 D.以上全是 3.R中最常处理的数据结构是 D 。 A.向量 B.矩阵 C.数组 D.数据框 4．a=matrix(1:12,nrow=4,ncol=3);a[2,2];结果为（ B ）。 A. 5