R - Interview Fragen

Sehr geehrte Leserinnen und Leser, diese R-Interview-Fragen wurden speziell entwickelt, um Sie mit der Art der Fragen vertraut zu machen, die Sie während Ihres Interviews zum Thema R-Programmierung möglicherweise haben. Nach meiner Erfahrung planen gute Interviewer kaum, während Ihres Interviews eine bestimmte Frage zu stellen. Normalerweise beginnen Fragen mit einem Grundkonzept des Themas und werden später auf der Grundlage weiterer Diskussionen und Ihrer Antworten fortgesetzt.

R ist eine Programmiersprache, die für statistische Analysen und die Erstellung von Diagrammen zu diesem Zweck gedacht ist. Anstelle von Datentypen enthält sie Datenobjekte, die für Berechnungen verwendet werden. Es wird in den Bereichen Data Mining, Regressionsanalyse, Wahrscheinlichkeitsschätzung usw. unter Verwendung vieler darin verfügbarer Pakete verwendet.

Es gibt 6 Datenobjekte in R. Sie sind Vektoren, Listen, Arrays, Matrizen, Datenrahmen und Tabellen.

Ein gültiger Variablenname besteht aus Buchstaben, Zahlen und den Punkt- oder Unterstreichungszeichen. Der Variablenname beginnt mit einem Buchstaben oder dem Punkt, gefolgt von einer Zahl.

Eine Matrix ist immer zweidimensional, da sie nur Zeilen und Spalten enthält. Ein Array kann jedoch eine beliebige Anzahl von Dimensionen haben und jede Dimension ist eine Matrix. Beispielsweise repräsentiert ein 3x3x2-Array jeweils 2 Matrizen der Dimension 3x3.

Die Faktordatenobjekte in R werden zum Speichern und Verarbeiten von kategorialen Daten in R verwendet.

Eine CSV-Datei kann mit der Funktion read.csv geladen werden. R erstellt mit dieser Funktion einen Datenrahmen beim Lesen der CSV-Dateien.

Der Befehl getwd () gibt das aktuelle Arbeitsverzeichnis in der R-Umgebung an.

Dies ist das Paket, das standardmäßig geladen wird, wenn die R-Umgebung festgelegt ist. Es bietet die grundlegenden Funktionen wie Eingabe / Ausgabe, arithmetische Berechnungen usw. in der R-Umgebung.

Die logistische Regression befasst sich mit der Messung der Wahrscheinlichkeit einer binären Antwortvariablen. In R wird die Funktion glm () verwendet, um die logistische Regression zu erstellen.

Der Ausdruck M [4,2] gibt das Element in der 4. Zeile und 2. Spalte an.

Wenn zwei Vektoren unterschiedlicher Länge an einer Operation beteiligt sind, werden die Elemente des kürzeren Vektors wiederverwendet, um die Operation abzuschließen. Dies wird als Elementrecycling bezeichnet. Beispiel - v1 <- c (4,1,0,6) und V2 <- c (2,4), dann ergibt v1 * v2 (8,4,0,24). Die Elemente 2 und 4 werden wiederholt.

Wir können eine Funktion in R auf drei Arten aufrufen. Die erste Methode besteht darin, die Position der Argumente zu verwenden. Die zweite Methoden-ID, die unter Verwendung des Namens der Argumente aufgerufen werden soll, und die dritte Methode besteht darin, standardmäßig Argumente aufzurufen.

Die verzögerte Auswertung einer Funktion bedeutet, dass das Argument nur ausgewertet wird, wenn es im Funktionskörper verwendet wird. Wenn im Hauptteil der Funktion kein Verweis auf das Argument vorhanden ist, wird es einfach ignoriert.

Um ein Paket in R zu installieren, verwenden wir den folgenden Befehl.

install.packages("package Name")

Das Paket "XML" wird zum Lesen und Verarbeiten der XML-Dateien verwendet.

Wir können jedes Element aktualisieren, aber wir können nur das Element am Ende der Liste löschen.

Der allgemeine Ausdruck zum Erstellen einer Matrix in R lautet - Matrix (Daten, nrow, ncol, byrow, dimnames)

Die Funktion boxplot () wird zum Erstellen von Boxplots in R verwendet. Zum Erstellen der Boxplots werden eine Formel und ein Datenrahmen als Eingaben verwendet.

Frequenz 6 gibt an, dass das Zeitintervall für die Zeitreihendaten alle 10 Minuten einer Stunde liegt.

In R können die Datenobjekte von einem Formular in ein anderes konvertiert werden. Zum Beispiel können wir einen Datenrahmen erstellen, indem wir viele Listen zusammenführen. Dies beinhaltet eine Reihe von R-Befehlen, um die Daten in das neue Format zu bringen. Dies wird als Datenumformung bezeichnet.

Es werden 4 Zufallszahlen zwischen 0 und 1 generiert.

Verwenden Sie den Befehl

installed.packages()

Es teilt die Zeichenfolgen im Vektor x an der Position des Buchstabens e in Teilzeichenfolgen auf.

x <- "The quick brown fox jumps over the lazy dog"
split.string <- strsplit(x, " ")
extract.words <- split.string[[1]]
result <- unique(tolower(extract.words))
print(result)

Fehler in v * x [1]: nicht numerisches Argument für den Binäroperator

[1] 5 12 21 32s

Es konvertiert eine Liste in einen Vektor.

x <- pbinom(26,51,0.5)
print(x)

N / A

Verwenden der Funktion as.data.frame ()

function(x) { x[is.na(x)] <- sum(x, na.rm = TRUE); x }

Es wird verwendet, um dieselbe Funktion auf jedes der Elemente in einem Array anzuwenden. Zum Beispiel den Mittelwert der Zeilen in jeder Zeile ermitteln.

Jede Matrix kann als Array bezeichnet werden, nicht jedoch umgekehrt. Die Matrix ist immer zweidimensional, aber das Array kann eine beliebige Dimension haben.

?N / A

sd (x, na.rm = TRUE)

setwd ("Pfad")

"%%" gibt den Rest der Division des ersten Vektors mit dem zweiten an, während "% /%" den Quotienten der Division des ersten Vektors mit dem zweiten angibt.

Suchen Sie die Spalte hat den Maximalwert für jede Zeile.

hist ()

rm (x)

Daten (Paket = "MASSE")

data(package = .packages(all.available = TRUE))

Es wird verwendet, um ein Paket aus dem lokalen Verzeichnis zu installieren, indem die Datei durchsucht und ausgewählt wird.

15 %in% x
pairs(formula, data)

Dabei steht die Formel für die paarweise verwendete Variablenreihe und die Daten für den Datensatz, aus dem die Variablen entnommen werden.

Mit den Funktionen subset () werden Variablen und Beobachtungen ausgewählt. Mit der Funktion sample () wird eine Zufallsstichprobe der Größe n aus einem Datensatz ausgewählt.

is.matrix (m) sollte TRUE erneut ausführen.

[1] NA

Die Funktion t () wird zum Transponieren einer Matrix verwendet. Beispiel - t (m), wobei m eine Matrix ist.

Die "nächste" Anweisung in der Programmiersprache R ist nützlich, wenn wir die aktuelle Iteration einer Schleife überspringen möchten, ohne sie zu beenden.

Was kommt als nächstes?

Außerdem können Sie Ihre früheren Aufgaben, die Sie mit dem Thema erledigt haben, durchgehen und sicherstellen, dass Sie sicher darüber sprechen können. Wenn Sie frischer sind, erwartet der Interviewer nicht, dass Sie sehr komplexe Fragen beantworten, sondern Sie müssen Ihre grundlegenden Konzepte sehr stark machen.

Zweitens ist es wirklich nicht wichtig, wenn Sie nicht wenige Fragen beantworten können, aber es ist wichtig, dass Sie alles, was Sie beantwortet haben, mit Zuversicht beantwortet haben müssen. Fühlen Sie sich während Ihres Interviews einfach sicher. Wir von tutorialspoint wünschen Ihnen viel Glück, einen guten Interviewer zu haben und alles Gute für Ihre zukünftigen Bemühungen. Prost :-)