| 題庫總數：31 | ||
| 是非題：0 | ||
| 選擇題：31 (A：3、B：9、C：5、D：14) | ||
| 多選題：0 | ||
| roddayeye整理 | ||
| Q | R程式「rev(c(5, 3, 1, 4, 2))」,其結果為何? | |
| v | 1. 2 4 1 3 5 | |
| 2. 5 3 1 4 2 | ||
| 3. 1 2 3 4 5 | ||
| 4. 5 4 3 2 1 | ||
| Q | 判斷是否為NA的R函數為何? | |
| 1. is.NA | ||
| v | 2. is.na | |
| 3. check.NA | ||
| 4. check.na | ||
| Q | 建立mydata資料物件「mydata <- data.frame(編號=c(1:3), 姓名=c("RWEPA", "LEE", "JOHN"), 縣市別=c("台北市", "新北市", "台北市"))」, 下列何者不是選取縣市別資料的R指令? | |
| 1. mydata[c("縣市別")] | ||
| 2. mydata[3] | ||
| 3. mydata$縣市別 | ||
| v | 4. mydata[縣市別] | |
| Q | R的資料型別包括 | |
| :1. 數值 | ||
| 2. 字串 | ||
| 3. 邏輯值 | ||
| v | 4. 以上皆是 | |
| Q | 建立mydata資料物件「mydata <- data.frame(編號=c(1:3), 姓名=c("RWEPA", "LEE", "JOHN"), 縣市別=c("台北市", "新北市", "台北市"))」, 篩選縣市別為台北市的R指令? | |
| 1. mydata[mydata$縣市別 = "台北市", ] | ||
| v | 2. mydata[mydata$縣市別 == "台北市", ] | |
| 3. mydata[mydata$縣市別 \= "台北市", ] | ||
| 4. mydata[mydata$縣市別 and "台北市", ] | ||
| Q | 列資料合併的R函數為何? | |
| 1. rcombine | ||
| 2. rjoin | ||
| 3. radd | ||
| v | 4. rbind | |
| Q | 輸入以下R程式「x <- c(1, 2, 3);class(x)」,其結果為何? | |
| 1. "character" | ||
| v | 2. "numeric" | |
| 3. "integer" | ||
| 4. "logical" | ||
| Q | 下列對於R的矩陣運算敘述何者為正確? | |
| 1. 可以大於或等於二個維度 | ||
| v | 2. 預設採用"直行"填入資料 | |
| 3. 預設採用"橫列"填入資料 | ||
| 4. 無法設定維度名稱 | ||
| Q | R程式「x <- c(1, 2, "巨量資料");x」,其結果為何? | |
| 1. 1 2 "巨量資料" | ||
| 2. "1" "2" "1" | ||
| v | 3. "1" "2" "巨量資料" | |
| 4. "1" "2" "0" | ||
| Q | 下列對於R的敘述何者為錯誤? | |
| 1. 向量(vector)是最基本的資料物件 | ||
| 2. 因子(factor)是一種較特別的向量, 儲存類別型變數 | ||
| v | 3. 陣列(array)的資料型別可以不相同 | |
| 4. 串列(array)中每個元素的資料型別可以不相同 || | ||
| Q | 資料摘要的R函數為何? | |
| v | 1. summary | |
| 2. table | ||
| 3. total | ||
| 4. abstract | ||
| Q | 建立mydata資料物件「mydata <- data.frame(編號=c(1:3), 姓名=c("RWEPA", "LEE", "JOHN"), 縣市別=c("台北市", "新北市", "台北市"))」, 下列何者不是選取縣市別資料的R指令? | |
| 1. mydata[c("縣市別")] | ||
| 2. mydata[3] | ||
| 3. mydata$縣市別 | ||
| v | 4. mydata[縣市別] | |
| Q | R的矩陣相乘運算為? | |
| v | 1. %*% | |
| 2. * | ||
| 3. ** | ||
| 4. /*/ | ||
| Q | 資料物件維度的R函數為何? | |
| 1. dimension | ||
| 2. scale | ||
| v | 3. dim | |
| 4. attribute | ||
| Q | 資料標準化的R函數為何? | |
| 1. standard | ||
| 2. uniform | ||
| v | 3. scale | |
| 4. verify | ||
| Q | 建立mydata資料物件「mydata <- data.frame(編號=c(1:3), 姓名=c("RWEPA", "LEE", "JOHN"), 縣市別=c("台北市", "新北市", "台北市"))」, 篩選縣市別為台北市的R指令? | |
| 1. mydata[mydata$縣市別 = "台北市", ] | ||
| v | 2. mydata[mydata$縣市別 == "台北市", ] | |
| 3. mydata[mydata$縣市別 \= "台北市", ] | ||
| 4. mydata[mydata$縣市別 and "台北市", ] | ||
| Q | R程式執行二個條件皆符合的邏輯運算符號(AND)為何? | |
| 1. and | ||
| 2. \& | ||
| 3. && | ||
| v | 4. & | |
| Q | 建立mydata資料物件「mydata <- data.frame(編號=c(1:3), 姓名=c("RWEPA", "LEE", "JOHN"), 縣市別=c("台北市", "新北市", "台北市"))」, 篩選縣市別為台北市的R指令? | |
| 1. mydata[mydata$縣市別 = "台北市", ] | ||
| v | 2. mydata[mydata$縣市別 == "台北市", ] | |
| 3. mydata[mydata$縣市別 \= "台北市", ] | ||
| 4. mydata[mydata$縣市別 and "台北市", ] | ||
| Q | 下列何者是資料條件篩選的R函數? | |
| 1. select | ||
| v | 2. subset | |
| 3. condition | ||
| 4. data | ||
| Q | 建立mydata資料物件「mydata <- data.frame(編號=c(1:3), 姓名=c("RWEPA", "LEE", "JOHN"), 縣市別=c("台北市", "新北市", "台北市"))」, 下列何者不是選取縣市別資料的R指令? | |
| 1. mydata[c("縣市別")] | ||
| 2. mydata[3] | ||
| 3. mydata$縣市別 | ||
| v | 4. mydata[縣市別] | |
| Q | 計算平均值的R函數為何? | |
| 1. means | ||
| 2. averages | ||
| 3. average | ||
| v | 4. mean | |
| Q | 建立mydata資料物件「mydata <- data.frame(編號=c(1:3), 姓名=c("RWEPA", "LEE", "JOHN"), 縣市別=c("台北市", "新北市", "台北市"))」, 下列何者不是選取縣市別資料的R指令? | |
| 1. mydata[c("縣市別")] | ||
| 2. mydata[3] | ||
| 3. mydata$縣市別 | ||
| v | 4. mydata[縣市別] | |
| Q | 從母體個數為2的資料中隨機抽取10個樣本, 每次抽取後皆放回的R函數為何? | |
| 1. sample(2, 10) | ||
| 2. sample(10, 2) | ||
| 3. sample(10, 2 , replace=TRUE) | ||
| v | 4. sample(2, 10 , replace=TRUE) | |
| Q | 建立mydata資料物件「mydata <- data.frame(編號=c(1:3), 姓名=c("RWEPA", "LEE", "JOHN"), 縣市別=c("台北市", "新北市", "台北市"))」, 下列何者不是選取縣市別資料的R指令? | |
| 1. mydata[c("縣市別")] | ||
| 2. mydata[3] | ||
| 3. mydata$縣市別 | ||
| v | 4. mydata[縣市別] | |
| Q | 建立mydata資料物件「mydata <- data.frame(編號=c(1:3), 姓名=c("RWEPA", "LEE", "JOHN"), 縣市別=c("台北市", "新北市", "台北市"))」, 篩選縣市別為台北市的R指令? | |
| 1. mydata[mydata$縣市別 = "台北市", ] | ||
| v | 2. mydata[mydata$縣市別 == "台北市", ] | |
| 3. mydata[mydata$縣市別 \= "台北市", ] | ||
| 4. mydata[mydata$縣市別 and "台北市", ] | ||
| Q | 資料合併的R函數為何? | |
| 1. combine | ||
| 2. join | ||
| v | 3. merge | |
| 4. add | ||
| Q | 建立mydata資料物件「mydata <- data.frame(編號=c(1:3), 姓名=c("RWEPA", "LEE", "JOHN"), 縣市別=c("台北市", "新北市", "台北市"))」, 下列何者不是選取縣市別資料的R指令? | |
| 1. mydata[c("縣市別")] | ||
| 2. mydata[3] | ||
| 3. mydata$縣市別 | ||
| v | 4. mydata[縣市別] | |
| Q | R程式「order(c(5, 3, 1, 4, 2))」,其結果為何? | |
| 1. 3 5 2 1 4 | ||
| 2. 1 2 3 4 5 | ||
| 3. 5 3 1 4 2 | ||
| v | 4. 3 5 2 4 1 | |
| Q | 建立mydata資料物件「mydata <- data.frame(編號=c(1:3), 姓名=c("RWEPA", "LEE", "JOHN"), 縣市別=c("台北市", "新北市", "台北市"))」, 下列何者不是選取縣市別資料的R指令? | |
| 1. mydata[c("縣市別")] | ||
| 2. mydata[3] | ||
| 3. mydata$縣市別 | ||
| v | 4. mydata[縣市別] | |
| Q | 建立mydata資料物件「mydata <- data.frame(編號=c(1:3), 姓名=c("RWEPA", "LEE", "JOHN"), 縣市別=c("台北市", "新北市", "台北市"))」, 下列何者不是選取縣市別資料的R指令? | |
| 1. mydata[c("縣市別")] | ||
| 2. mydata[3] | ||
| 3. mydata$縣市別 | ||
| v | 4. mydata[縣市別] | |
| Q | 建立mydata資料物件「mydata <- data.frame(編號=c(1:3), 姓名=c("RWEPA", "LEE", "JOHN"), 縣市別=c("台北市", "新北市", "台北市"))」, 篩選縣市別為台北市的R指令? | |
| 1. mydata[mydata$縣市別 = "台北市", ] | ||
| v | 2. mydata[mydata$縣市別 == "台北市", ] | |
| 3. mydata[mydata$縣市別 \= "台北市", ] | ||
| 4. mydata[mydata$縣市別 and "台北市", ] |
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建立mydata資料物件「mydata <- data.frame(編號=c(1:3), 姓名=c("RWEPA", "LEE", "JOHN"), 縣市別=c("台北市", "新北市", "台北市")) 」, 篩選縣市別為台北市的R指令? 1. mydata[mydata$縣市別 = "台北市", ] V 2. mydata[mydata$縣市別 == "台北市", ] 3. mydata[mydata$縣市別 \= "台北市", ] 4. mydata[mydata$縣市別 and "台北市", ] 輸入以下R程式「x <- c(1, 2, 3);class(x)」,其結果為何? 1. "character" V 2. "numeric" 3. "integer" 4. "logical"
建立mydata資料物件「mydata <- data.frame(編號=c(1:3), 姓名=c("RWEPA", "LEE", "JOHN"), 縣市別=c("台北市", "新北市", "台北市")) 」, 下列何者不是選取縣市別資料的R指令? 1. mydata[c("縣市別")] 2. mydata[3] 3. mydata$縣市別 V4. mydata[縣市別]