R语言筛选出这样的航班：一架航班 99% 的时间会准时，1% 的时间会延误 2 个小时。

R语言：
筛选出这样的航班：一架航班 99% 的时间会准时，1% 的时间会延误 2 个小时。

可以使用R语言中的概率分布函数来模拟这种情况。假设每天有100个航班，可以使用二项分布函数来模拟这100个航班中有多少架会延误。

以下是一个使用R语言生成符合这种情况的航班数据的示例代码：

# 设置航班总数
num_flights <- 100

# 设置航班准时的概率
p_ontime <- 0.99

# 设置航班延误2小时的概率
p_delayed <- 0.01

# 生成100个航班的数据
flights <- data.frame(
  flight_number = 1:num_flights,
  status = rbinom(num_flights, 1, p_ontime),
  delay_time = ifelse(rbinom(num_flights, 1, p_delayed), 2, 0)
)

上述代码中，首先设置了航班总数和航班准时和延误的概率。然后使用 data.frame 函数创建一个包含航班号、状态（准时或延误）和延误时间的数据框。使用 rbinom 函数生成0或1的随机数，其中概率为 p_ontime，表示航班准时的状态。使用 ifelse 函数生成延误时间，其中概率为 p_delayed，表示航班延误的状态，延误时间为2小时。

通过运行上述代码，即可生成符合要求的航班数据，可以根据需要进行筛选和分析。