問題2-1
事前準備として，データを読み込みます。
dummydata_A <- read.csv("~/Dropbox/R/dummydata_A.csv")
attach(dummydata_A)
【問題1】
平均値は mean，分散は var，標準偏差は sd 関数で求めます。
mean(食費) var(食費) sd(食費)
Excel なら AVERAGE，VAR，STDEV関数で求めます。分析ツールでもいいですが，これぐらいは関数を使って求めましょう。
【問題2】
ヒストグラムは hist 関数を使って求めます。hist(食費) で作成できるのですが，これではわかりにくいので，もう少し手を入れて20001円から30000円以下の度数がわかるようにします。
par(family="HiraKakuProN-W3") #mac
par(mar=c(5,4,4,2)+0.1)
par(las=1)
par(cex=0.9)
hist(dummydata_A$食費, breaks=seq(0,230000,10000),
right = TRUE,
col = "gray",
main = "Histgram of 食費",
ylim = c(0, 2000),
xlab = "食費階級（円）（以下）", ylab = "")
axis(side=2, labels="人", at=2000,
hadj=0.6, padj=-1.5)
すると，次のようなヒストグラムが描けます。
なお，histのオプションについて，上限値を「以下」にするには，right = TRUE に設定します（逆に「未満」の場合は right = FALSE）
【問題3】
上に書いた【問題2】の解説でおしまい。
【問題4】
ヒストグラムの解釈の問題
ヒストグラムから最小は200〜250万円未満の階級，最大は1100〜1150万円未満の階級であることがわかります。よって，データの分布は200〜1150万円未満になります。
最もサンプルが集中しているのは，350万円〜400万円未満の階級であることもわかります。
問題文のヒストグラムはデータが無いこともあり再現できなかったので，ここでは省略しています。
もし，dummydata_Aを使って，ヒストグラムを作るのであれば，こんな感じです。
par(family="HiraKakuProN-W3") #mac
par(mar=c(5,4,4,2)+0.1)
par(las=1)
par(cex=0.9)
income = dummydata_A$年間収入.円./10000
hist(income, breaks=seq(150,1250,50),
right = FALSE,
col = "#66ccff",
main = "Histgram of 年間収入（万円）",
xlab = "年間収入（万円）", ylab = "")
axis(side=2, labels="頻度", at=1400,
hadj=0.6, padj=-1.5)
事前に summary で最小値，最大値を求めています。また，わかりやすくするために，グラフの色を空色（#66ccff）に設定しています。また，万円単位にするために，年間収入を10000で割り，その結果を income に入れています。他，各階級の上限値を「未満」にしたいため，right = FALSE にしています。
もし，データラベルに頻度の値を入れたければ，labels = TRUE も入れておきます。
【問題5】
sd関数で標準偏差を求め，一番大きな項目が最もばらつきの大きい項目とすればいいです。