表1-2中,第1行依次列出了0.00,0.01,0.02,0.03,…,0.99,共100个数据;对第1行的每个数据采用方法1(通常的四舍五入法)处理后形成第2行数据:对第1行的每个数据采用方法2(修改后的四舍五入法)处理后形成第3行数据。
通过对表1-2三行数据分别求算术平均值,可以看出:在处理表1-2的数据时,方法1与方法2相比,(65)。
A.方法1产生偏低结果,方法2不会产生统计偏差
B.方法1产生偏高结果,方法2产生偏低结果
C.方法1产生偏高结果,方法2不会产生统计偏差
D.方法1不会产生统计偏差,方法2产生偏低结果
第1题:
下表中,第一行依次列出了0.00,0.01,0.02,0.03,…,0.99,共100个数据;对第一行的每个数据采用方法1处理后形成第二行数据;对第一行的每个数据采用方法2处理后形成第三行数据。
方法1是对末位数字采用4舍5入处理,即末位数字是4或4以下时舍去,若末位数字是5或5以上,则进1。 方法2对4舍5入法做了如下修改:如果末位数字是5,则并不总是入,而需要根据前一位数字的奇偶性再决定舍入:如果前一位数字是偶数,则将5舍去;如果前一位数字是奇数,则进1。例如,0.05将舍入成0.0;0.15将舍入成0.2。 通过对这三行数据分别求算术平均值,可以看出:在处理一批正数时,方法1(通常的4舍5入法)与方法2(修改后的4舍5入法)相比,(65)。
A.方法1与方法2都不会产生统计偏差(舍与入平均相抵)
B.方法1不会产生统计偏差,方法2产生偏高结果
C.方法1产生偏低结果,方法2不会产生统计偏差
D.方法1产生偏高结果,方法2改进了方法1
第2题:
head(data[, 1:3])显示数据库的()。
A.第1列,第3列数据
B.第1行和第3行数据
C.第1至3列数据
D.第1至3行数据
第3题:
1. 创建并访问DataFrame对象。 1) 创建3×3DataFrame数据对象:数据内容为1-9;行索引为字符a,b,c;列索引为字符串‘one’,‘two’,‘three’; 2) 查询列索引为‘two’和‘three’两列数据; 3) 查询第0行、第2行、第0列、第2列数据; 4) 筛选第1列中值大于2的所有行数据,另存为data1对象; 5) 为data1添加一列数据,列索引为‘four’,值都为10; 6) 将data1所有值大于9的数据修改为8; 7) 删除data1中第0行和第1行数据。
第4题:
有一个3行3列的数据框xx,对xx的两列数据进行排序,xx[order(xx[ , 2], -xx[ , 3]) ,] 的结果为:
A.第2列升序,第3列降序
B.第2列升序,第3列升序
C.第2列降序,第3列升序
D.第2列降序,第3列降序
第5题:
下列选项中属于对线性表进行插入操作的是()
A.将第i+1到第size-1索引位置上数据元素(共size-1-i个数据元素)依次前移。#B.清除最后一个数据元素的值,使顺序表的表长度size减1。#C.将索引位置为i~size-1存储位置上的元素(共size-i个数据元素)依次后移后,将新的数据元素置于i位置上#D.以上都是