云南大学历任校党组织副书记及纪委书记名录统计分析pdf

云南大学历任校党组织副书记及纪委书记名录统计分析pdf

云南大学历任校党组织副书记及纪委书记名录统计分析

一、数据来源:

1、《中国共产党云南大学组织史》(1987年);

2、云南大学历年教职工名册;

3、云南大学历年党员名册。

二、统计方式及相关说明:

本表按分类统计法规则,以建国后云南大学历任校党组织副书记为顺序,逐一列举了历任校党组织副书记的基本情况(包括姓名、任职时间、性别、籍贯、民族、出生年月、文化程度、职称、参加工作时间、入党时间等),排名以任职时间先后为顺序。

建国初期,云南大学没有成立党委,党在云南大学的组织先后为校党支部、校党总支,1956年云南大学分党委成立,正式产生了党委书记。1956年以前,云南大学仅有1位党支部副书记。

此外,1964年后到“文革”及之后的几年中,云南大学党的组织主要是党的核心小组,产生了核心小组副组长。

现任校纪委书记为副厅级干部,列入此表。

三、统计分析:

1、新中国成立后,云南大学共选举产生了21位校党组织副书记(含核心小组副组长),2位校纪委书记(其中游庆章同志任过校纪委书记和党委副书记两职),共计22人。其中,男性20人占91%,女性2人,占9%。

2、历任校党组织副书记中汉族20人,占91%,少数民族2人,占9%。

3、从文化程度来看,小学1人,占5%;中学6人,占26%;大专1人,占5%;大学11人,占50%;研究生学历1人,占5%;博士研究生2人,占9%。

4、从职称来看,具有高级职称的有5人,占23%,具有副高职的有3人,占14%,无职称的14人,占64%,无职称的14人基本是1989年以前的党委副书记,90年代后期以来的党委副书记及纪委书记大都具有高级职称。

云南大学(已有10试题)

云南大学 经济学院 经济学(含政治经济学、西方经济学)2006——2010 经济学(含政治经济学和西方经济学)2005(A),2005(B)(试卷内容不全)经济学二2007 经济学三(国际贸易学专业)2005 西方经济学2005 西方经济学(含宏观经济学、微观经济学)2006——2010 西方经济学二2008——2009 经济学(含产业经济学和西方经济学)2004(A卷),2004(B卷),2005(A卷),2005(B卷) 经济学(含西方经济学和世界经济学)2004(A卷),2004(B卷),2005(A卷),2005(B卷) 经济学(含西方经济学和人口、资源与环境经济学)2004(A卷),2004(B卷),2005(A卷),2005(B卷) 经济学(资本主义部分)2004(A卷),2004(B卷) 管理学原理(管理科学与工程专业)2006——2010 管理学(企业管理专业)2004——2010(2004、2005年名称为“管理学原理”)会计学原理2005——2006 统计学原理2005 公共管理学院 政治学原理2006——2010 当代中国政府与政治2006——2010 政治学概论2007——2010(2007、2008年试题名称为“国际政治学概论”) 社会学人类学理论与方法2007——2010 社会学基础2007——2010 民族学基础2004——2007,2010(注:2006年试卷为回忆版) 社会文化人类学2005 文化人类学理论与方法2004 文化人类学2004 行政管理2008——2010 行政学概论2006——2007 公共经济学2010 经济学(含政治经济学、西方经济学)2006——2010 经济学(含政治经济学和西方经济学)2005(A),2005(B)(试卷内容不全)西方经济学二2008——2009 西方经济学2005 西方经济学(含宏观经济学、微观经济学)2006——2007 西方经济学(含微观经济学和宏观经济学)(产业经济学专业)2008 图书馆、情报与档案管理实务2006——2010 图书馆学、情报学与档案学基础2006——2010

多元统计分析模拟考题及答案.docx

一、判断题 ( 对 ) 1 X ( X 1 , X 2 ,L , X p ) 的协差阵一定是对称的半正定阵 ( 对 ( ) 2 标准化随机向量的协差阵与原变量的相关系数阵相同。 对) 3 典型相关分析是识别并量化两组变量间的关系,将两组变量的相关关系 的研究转化为一组变量的线性组合与另一组变量的线性组合间的相关关系的研究。 ( 对 )4 多维标度法是以空间分布的形式在低维空间中再现研究对象间关系的数据 分析方法。 ( 错)5 X (X 1 , X 2 , , X p ) ~ N p ( , ) , X , S 分别是样本均值和样本离 差阵,则 X , S 分别是 , 的无偏估计。 n ( 对) 6 X ( X 1 , X 2 , , X p ) ~ N p ( , ) , X 作为样本均值 的估计,是 无偏的、有效的、一致的。 ( 错) 7 因子载荷经正交旋转后,各变量的共性方差和各因子的贡献都发生了变化 ( 对) 8 因子载荷阵 A ( ij ) ij 表示第 i 个变量在第 j 个公因子上 a 中的 a 的相对重要性。 ( 对 )9 判别分析中, 若两个总体的协差阵相等, 则 Fisher 判别与距离判别等价。 (对) 10 距离判别法要求两总体分布的协差阵相等, Fisher 判别法对总体的分布无特 定的要求。 二、填空题 1、多元统计中常用的统计量有:样本均值向量、样本协差阵、样本离差阵、 样本相关系数矩阵. 2、 设 是总体 的协方差阵, 的特征根 ( 1, , ) 与相应的单 X ( X 1,L , X m ) i i L m 位 正 交 化 特 征 向 量 i ( a i1, a i 2 ,L ,a im ) , 则 第 一 主 成 分 的 表 达 式 是 y 1 a 11 X 1 a 12 X 2 L a 1m X m ,方差为 1 。 3 设 是总体 X ( X 1, X 2 , X 3, X 4 ) 的协方差阵, 的特征根和标准正交特征向量分别 为: 1 2.920 U 1' (0.1485, 0.5735, 0.5577, 0.5814) 2 1.024 U 2' (0.9544, 0.0984,0.2695,0.0824) 3 0.049 U 3' (0.2516,0.7733, 0.5589, 0.1624) 4 0.007 U 4' ( 0.0612,0.2519,0.5513, 0.7930) ,则其第二个主成分的表达式是

多元统计分析期末复习

第一章: 多元统计分析研究的内容(5点) 1、简化数据结构(主成分分析) 2、分类与判别(聚类分析、判别分析) 3、变量间的相互关系(典型相关分析、多元回归分析) 4、多维数据的统计推断 5、多元统计分析的理论基础 第二三章: 二、多维随机变量的数字特征 1、随机向量的数字特征 随机向量X 均值向量: 随机向量X 与Y 的协方差矩阵: 当X=Y 时Cov (X ,Y )=D (X );当Cov (X ,Y )=0 ,称X ,Y 不相关。 随机向量X 与Y 的相关系数矩阵: )',...,,(),,,(2121P p EX EX EX EX μμμ='=Λ)')((),cov(EY Y EX X E Y X --=q p ij r Y X ?=)(),(ρ

2、均值向量协方差矩阵的性质 (1).设X ,Y 为随机向量,A ,B 为常数矩阵 E (AX )=AE (X ); E (AXB )=AE (X )B; D(AX)=AD(X)A ’; Cov(AX,BY)=ACov(X,Y)B ’; (2).若X ,Y 独立,则Cov(X,Y)=0,反之不成立. (3).X 的协方差阵D(X)是对称非负定矩阵。例2.见黑板 三、多元正态分布的参数估计 2、多元正态分布的性质 (1).若 ,则E(X)= ,D(X)= . 特别地,当 为对角阵时, 相互独立。 (2).若 ,A为sxp 阶常数矩阵,d 为s 阶向量, AX+d ~ . 即正态分布的线性函数仍是正态分布. (3).多元正态分布的边缘分布是正态分布,反之不成立. (4).多元正态分布的不相关与独立等价. 例3.见黑板. 三、多元正态分布的参数估计 (1)“ 为来自p 元总体X 的(简单)样本”的理解---独立同截面. (2)多元分布样本的数字特征---常见多元统计量 样本均值向量 = 样本离差阵S= 样本协方差阵V= S ;样本相关阵R (3) ,V分别是 和 的最大似然估计; (4)估计的性质 是 的无偏估计; ,V分别是 和 的有效和一致估计; ; S~ , 与S相互独立; 第五章 聚类分析: 一、什么是聚类分析 :聚类分析是根据“物以类聚”的道理,对样品或指标进行分类的一种多元统计分析方法。用于对事物类别不清楚,甚至事物总共可能有几类都不能确定的情况下进行事物分类的场合。聚类方法:系统聚类法(直观易懂)、动态聚类法(快)、有序聚类法(保序)...... Q-型聚类分析(样品)R-型聚类分析(变量) 变量按照测量它们的尺度不同,可以分为三类:间隔尺度、有序尺度、名义尺度。 二、常用数据的变换方法:中心化变换、标准化变换、极差正规化变换、对数变换(优缺点) 1、中心化变换(平移变换):中心化变换是一种坐标轴平移处理方法,它是先求出每个变量的样本平均值,再从原始数据中减去该变量的均值,就得到中心化变换后的数据。不改变样本间的相互位置,也不改变变量间的相关性。 2、标准化变换:首先对每个变量进行中心化变换,然后用该变量的标准差进行标准化。 经过标准化变换处理后,每个变量即数据矩阵中每列数据的平均值为0,方差为1,且也不再具有量纲,同样也便于不同变量之间的比较。 3、极差正规化变换(规格化变换):规格化变换是从数据矩阵的每一个变量中找出其最大值和最小值,这两者之差称为极差,然后从每个变量的每个原始数据中减去该变量中的最小值,再除以极差。经过规格化变换后,数据矩阵中每列即每个变量的最大数值为1,最小数值为0,其余数据取值均在0-1之间;且变换后的数据都不再具有量纲,便于不同的变),(~∑μP N X μ∑μ p X X X ,,,21Λ),(~∑μP N X ) ,('A A d A N s ∑+μ)()1(,, n X X ΛX )',,,(21p X X X Λ)')(()()(1X X X X i i n i --∑=n 1 X μ∑μX )1,(~∑n N X P μ),1(∑-n W p X X

云南大学软件学院软件工程复习题

云南大学软件学院软件工程期中复习汇总 第0章 1. 以软件构件技术为基础,结合信息安全技术、网络服务技术、人机交互技术已经成为目前各类应用软件的支撑技术 2. 软件构件技术集中体现了软件的构造性有力地支持了软件的演化性是解决软件危机的重要途径 3.软件发展方向:(1)从单机环境发展到网络环境 (2)从以个体计算过程为反映对象向以群体合作过程为反映对象的发展 (3)从以产品为中心向以服务为中心的发展 (4)从以正面功能为核心向兼顾侧面约束的发展 (5)从被动反应向主动操作的发展 第1章 1.软件工程致力于专业的软件开发理论、方法和工具,同时着眼于(costeffective)低成本的软件开发方法; 2.软件是计算机程序和相关文档; 3.开发新软件包括开发新程序,配置通用软件和对已经存在的软件进行再利用; 4.软件工程是一个工程学科,包括软件产品的各个方面; 5.计算机科学和软件工程的不同? 答:计算机科学关注理论和基础;软件工程关注实际的开发别切生成有用的软件产品; 计算机科学理论并不能完全为软件工程提供支撑(它有别于物理学和电子工程的关系)6.系统工程和软件工程有什么区别? 系统工程关注的计算机基础系统发展的各个方面,涵盖软件,硬件以及(process engineering),软件工程是这些过程的一部分,他涉及到开发软件基础结构,软件的控制,软件的应用及系统中的数据库; 系统工程师涉及到系统规格说明(系统规约),系统架构的设计整合和开发; 7:什么是软件过程? 软件过程是一系列活动的集合,并且这些活动的目的是开发或演化软件 8.软件过程的通用活动包括哪几方面? (1)Specification:系统应该做什么,和开发约束(development constrains) (2)Development:软件系统的产品 (3)Validation:检查产品是否是客户想要的 (4)Evolution:根据需求的改变来修改软件; 9.什么是软件过程模型? 是从一个特定的角度得到的软件过程的简化的表示; 10.通用软件过程模型 瀑布模型 增量式开发 面向复用的软件工程 11.什么是软件工程方法? 软件开发的结构化方法包括系统模型,符号,规则,设计忠告和设计指导 12.What are the attributes of good software? ?The software should deliver the required functionality and performance to the user

(完整word版)实用多元统计分析相关习题

练习题 一、填空题 1.人们通过各种实践,发现变量之间的相互关系可以分成(相关)和(不相关)两种类型。多元统计中常用的统计量有:样本均值、样本方差、样本协方差和样本相关系数。 2.总离差平方和可以分解为(回归离差平方和)和(剩余离差平方和)两个部分,其中(回归离差平方和)在总离差平方和中所占比重越大,则线性回归效果越显著。3.回归方程显著性检验时通常采用的统计量是(S R/p)/[S E/(n-p-1)]。 4.偏相关系数是指多元回归分析中,(当其他变量固定时,给定的两个变量之间的)的相关系数。 5.Spss中回归方程的建模方法有(一元线性回归、多元线性回归、岭回归、多对多线性回归)等。 6.主成分分析是通过适当的变量替换,使新变量成为原变量的(线性组合),并寻求(降维)的一种方法。 7.主成分分析的基本思想是(设法将原来众多具有一定相关性(比如P个指标),重新组合成一组新的互相无关的综合指标来替代原来的指标)。 8.主成分表达式的系数向量是(相关系数矩阵)的特征向量。 9.样本主成分的总方差等于(1)。 10.在经济指标综合评价中,应用主成分分析法,则评价函数中的权数为(方差贡献度)。主成分的协方差矩阵为(对称)矩阵。主成分表达式的系数向量是(相关矩阵特征值)的特征向量。 11.SPSS中主成分分析采用(analyze—data reduction—facyor)命令过程。 12.因子分析是把每个原始变量分解为两部分因素,一部分是(公共因子),另一部分为(特殊因子)。 13.变量共同度是指因子载荷矩阵中(第i行元素的平方和)。 14.公共因子方差与特殊因子方差之和为(1)。 15.聚类分析是建立一种分类方法,它将一批样品或变量按照它们在性质上的(亲疏程度)进行科学的分类。 16.Q型聚类法是按(样品)进行聚类,R型聚类法是按(变量)进行聚类。 17.Q型聚类统计量是(距离),而R型聚类统计量通常采用(相关系数)。 18.六种Q型聚类方法分别为(最长距离法)、(最短距离法)、(中间距离法)、(类平均法)、(重心法)、(离差平方和法)。 19.快速聚类在SPSS中由(k-均值聚类(analyze—classify—k means cluster))过程实现。 20.判别分析是要解决在研究对象已(已分成若干类)的情况下,确定新的观测数据属于已知类别中哪一类的多元统计方法。 21.用判别分析方法处理问题时,通常以(判别函数)作为衡量新样本点与各已知组别接近程度的指标。 22.进行判别分析时,通常指定一种判别规则,用来判定新样本的归属,常见的判别准则有(Fisher准则)、(贝叶斯准则)。 23.类内样本点接近,类间样本点疏远的性质,可以通过(类与类之间的距离)与(类内样本的距离)的大小差异表现出来,而两者的比值能把不同的类区别开来。这个比值越大,说明类与类间的差异越(类与类之间的距离越大),分类效果越(好)。24.Fisher判别法就是要找一个由p个变量组成的(线性判别函数),使得各自组内点的

云南大学-实验六-数据库完整性报告

云南大学软件学院 实验报告 课程:数据库原理与实用技术实验任课教师:刘宇、张璇 姓名:学号:专业:信息安全成绩: 实验6 数据库完整性 实验6-1 完整性约束 1、创建规则(用图形或者语句方法创建) (1)创建入学日期规则“Enter_University_date_rule”,假定该学校于1923年4月30日创建。要求:入学日期必须大于等于学校创建日期,并且小于等于当前日期 测试: (2)创建学生年龄规则“Age_rule”。要求:学生年龄必须在15~30岁之间

测试: (3)创建学生性别规则“Sex_rule”。要求:性别只能为“男”或“女” 测试:

(4)创建学生成绩规则“Score_rule”。要求:学生成绩只能在0~100之间 (5)用图形方法查看学生成绩规则“Score_rule”,截图为: 双击:成绩: (6)用语句方法查看学生成绩规则“Score_rule”,语句为:

2、删除规则Enter_University_date_rule 3、创建默认(用图形或者语句方法创建) (1)创建默认时间“Time_default”为当前系统时间 (2)创建默认入学年龄“Age_default”为18岁 (3)用图形方法查看默认入学年龄“Age_default”,截图为:

(4)用语句方法查看默认入学年龄“Age_default”,语句为: 4、删除默认入学年龄“Age_default” 5、创建声明式默认:在创建表的过程中创建声明式默认 (1)创建表“default_example”,表中包含字段pid、name、sex、age。要求设定sex的默认值为“男”、age的默认值为18。 编号姓名性别年龄 101 苏晴女 201 马拯山20 执行结果为: 输入数据:

实用多元统计分析相关习题学习资料

实用多元统计分析相 尖习题 练习题 一、填空题 1?人们通过各种实践,发现变量之间的相互矢系可以分成(相尖)和(不相尖)两种 类型。多元统计中常用的统计量有:样本均值、样本方差、样本协方差和样本相尖系数。 2?总离差平方和可以分解为(回归离差平方和)和(剩余离差平方和)两个部分,其中(回归离差平方和)在总离差平方和中所占比重越大,则线性回归效果越显著。 3 ?回归方程显著性检验时通常采用的统计量是(S R/P)/[S E/ (n-p-1) ]O 4?偏相尖系数是指多元回归分析中,(当其他变量固定时,给定的两个变量之间的) 的相尖系数。 5. Spss中回归方程的建模方法有(一元线性回归、多元线性回归、岭回归、多对多线性回归)等。

6 ?主成分分析是通过适当的变量替换,使新变量成为原变量的(线性组合),并寻求 (降维)的一种方法。 7 ?主成分分析的基本思想是(设法将原来众多具有一定相尖性(比如P个指标),重 新组合成一组新的互相无矢的综合指标来替代原来的指标)。 8 ?主成分表达式的系数向量是(相尖系数矩阵)的特征向量。 9 ?样本主成分的总方差等于(1)。 10 ?在经济指标综合评价中,应用主成分分析法,则评价函数中的权数为(方差贡献度)。主成分的协方差矩阵为(对称)矩阵。主成分表达式的系数向量是(相尖矩阵特征值)的特征向量。 11. SPSS 中主成分分析采用(analyze—data reduction — facyor)命令过程。 12?因子分析是把每个原始变量分解为两部分因素,一部分是(公共因子),另一部

分为(特殊因子)。 13 ?变量共同度是指因子载荷矩阵中(第i行元素的平方和)。 14 ?公共因子方差与特殊因子方差之和为(1) o 15 ?聚类分析是建立一种分类方法,它将一批样品或变量按照它们在性质上的(亲疏 程度)进行科学的分类。 16. Q型聚类法是按(样品)进行聚类,R型聚类法是按(变量)进行聚类。 17. Q型聚类统计量是(距离),而R型聚类统计量通常采用(相尖系数)。 18. 六种Q型聚类方法分别为(最长距离法)、(最短距离法)、(中间距离法)、(类平均法)、(重心法)、(离差平方和法)。 19?快速聚类在SPSS中由(k■均值聚类(analyze— classify— k means cluste))过程实 现。 20. 判别分析是要解决在研究对象已(已分成若干类)的情况下,确定新的观测数据属于已知类别中哪一类的多元统计方法。 21. 用判别分析方法处理问题时,通常以(判别函数)作为衡量新样本点与各已知组别接近程度的指标。 22. 进行判别分析时,通常指定一种判别规则,用来判定新样本的归属,常见的判别准则有 (Fisher准则)、(贝叶斯准则)。 23. 类内样本点接近,类间样本点疏

云南大学计算机组成原理期末考试

期末考试复习 单项选择题 1. 运算器的主要功能是进行_ __ 。 A 、逻辑运算 B 、算术运算 C 、逻辑运算与算术运算 D 、初等函数的运算 2. 若定点整数64位,含1位符号位,补码表示,则所能表示的绝对值最大负数为( )。 A 、-264 B 、-(264-1) C 、-263 D 、-(263-1) 3. 有关算术右移中,说法正确的是_ __。 A .数据右移1位,数据最高位用0补充 B .数据右移1位,数据最高位用原最低位补充 C .数据右移1位,数据最高位用符号位补充 D .数据右移1位,数据最高位用1补充 4. 堆栈指针SP 寄存器中的内容是_ __。 A .栈顶单元内容 B .栈顶单元地址 C .栈底单元内容 D .栈底单元地址 5. 设形式地址为D ,基址寄存器为X ,变址寄存器为Y ,(X )表示基址寄存器X 的内容,基址变址寻址方式的有效地址可表示为_ __。 A .EA=(X )+(Y )+D B .EA=(X+Y )+(D ) C .EA=((X )+(Y)+ D ) D .EA=((X+Y )+(D )) 6. 寄存器间接寻址方式中,操作数处在______中。 A.通用寄存器 B.主存单元 C.程序计数器 D.堆栈 7. 存储周期是指__ _。 A .存储器的读出时间 B .存储器的写入时间 C .存储器进行连续读或写操作所允许的最短时间间隔 D .存储器进行连续写或写操作所需的最长时间间隔 8. 在下列存储器中,_ __可以作为主存储器。 A.半导体SRAM 存储器 B.EPROM C.PROM D.半导体DRAM 存储器 9. 微程序控制器中,机器指令与微指令的关系是_ __。 A 、每一条机器指令由一段微指令编写的微程序来解释执行 B 、每一条机器指令由一条微指令来执行 C 、 每一条机器指令组成的程序可由一条微指令来执行 D 、 一条微指令由若干条机器指令组成 10. 主存储器和CPU 之间增加cache 的目的是______。 _____________ ________

云南大学 信息检索期末复习重点

云南大学信息检索重点 第一章 一、检索策略 定义:在处理信息需求提问实质的基础上确定检索途径、检索词语并明确各词 语之间的逻辑关系,查找步骤、系统输出顺序等方面的科学安排,与检索效果 密切相关。 二、检全率与检准率 1.检全率及其影响:检全率=(检出的相关信息数/信息库中相关信息总数)x100% 2.检准率及其影响:检准率=(检出的相关信息数/检出的信息总数)x100% 影响检出文献的检索效果的质量。 三、检索模型 1.布尔检索模型 (1)定义:布尔检索模型采用布尔代数和集合论的方法,用布尔表达式表达用 户提问,通过对文献表示与提问式的逻辑运算来检索文献。 (2)优点:简单、易理解、易实现、能处理结构化提问 (3)缺点:A.布尔检索式的非友善性,即构建一个好的检索式是不容易的。尤 其是对复杂的检索课题,不易套用布尔检索模型。 B.易造成零输出或过量输出。检索输出完全依赖布尔提问式与系统倒排挡中的 文献匹配情况,输出量较难控制。 C.无差别的组配元,不能区分各组配元的重要程度。 D.匹配标准存在某些不合理的地方。由于匹配标准是有或无,因此,对于文献 中表因此的数量没有评判,都一视同仁。 E.检索结果不能按照重要性排序输出。

2.向量检索模型 (1)定义:向量检索是以向量的方式确定检索内容的方法,系统中的每一篇文献和每个提问均用等长的向量表示。 (2)优点:A.采用自动标引技术维文献提供标引词 B.改变了布尔检索非“1”即“0”的简单判断,标引词和文献的相关程度可在【0,1】闭区间中取值,使标引和检索者都可比较灵活地定义组配元(标引词)与文献的关系深度,改变了布尔检索模型僵化的特点。 C.由于以其相似的程度作为检索的标准,可从量的角度判断文献命中与否,从而使检索更趋于合理。 D.检索结果可按提问的相关度排序输出便于用户通过相关反馈技术修正提问,控制检索量。 E.布尔模型的逻辑关系依然可以使用,保留了直观性和方便性。 (3)缺点:A.如检索过程转化为向量的计算方法,不能反映出文献之间的复杂关系 B.由于对任何一个提问都需要计算全部文献库中的每一篇文献,因此,计算量大、算法复杂度高。 C.由于标引加权和检索加权是分离的,因此,随意性较大,难以保证质量。 3.概率检索模型 4.扩展布尔逻辑检索模型 5.相关反馈模型 四、信息检索的步骤 1.分析研究课题,明确查找要求

多元统计分析简答题..

1、简述多元统计分析中协差阵检验的步骤 第一,提出待检验的假设H0和H1; 第二,给出检验的统计量及其服从的分布; 第三,给定检验水平,查统计量的分布表,确定相应的临界值,从而得到否定域; 第四,根据样本观测值计算出统计量的值,看是否落入否定域中,以便对待判假设做出决策(拒绝或接受)。 协差阵的检验 检验0=ΣΣ 0p H =ΣI : /2/21exp 2np n e tr n λ????=-?? ?????S S 00p H =≠ΣΣI : /2/2**1exp 2np n e tr n λ????=-?? ????? S S 检验12k ===ΣΣΣ012k H ===ΣΣΣ: 统计量/2/2/2/211i i k k n n pn np k i i i i n n λ===∏∏S S 2. 针对一个总体均值向量的检验而言,在协差阵已知和未知的两种情形下,如何分别构造的统计量? 3. 作多元线性回归分析时,自变量与因变量之间的影响关系一定是线性形式的吗?多元线性回归分析中的线性关系是指什么变量之间存在线性关系? 答:作多元线性回归分析时,自变量与因变量之间的影响关系不一定是线性形式。当自变量与因变量是非线性关系时可以通过某种变量代换,将其变为线性关系,然后再做回归分析。 多元线性回归分析的线性关系指的是随机变量间的关系,因变量y 与回归系数βi 间存在线性关系。 多元线性回归的条件是: (1)各自变量间不存在多重共线性; (2)各自变量与残差独立; (3)各残差间相互独立并服从正态分布; (4)Y 与每一自变量X 有线性关系。 4.回归分析的基本思想与步骤 基本思想:

云南大学数据库复习资料

第一章: IntExplain why databases are important to business.(解释为什么数据库对商业很重要) 1.数据库系统方便地实现了数据的集中管理。 2.使用数据库系统可以保持数据的独立性。 3..数据库系统是企业实现信息化的核心。 Information 内容代表信息,信息来源于物质和能量,可以被感知、存储、加工、传递和再生。信息是一个社会属性,是人类维持正常活动不可缺少的资源。 Data 数据是可以被用符号或者其他形式记录下来的信息,是可以被识别的信息。被赋予特定语义的符号,可以记载和传递信息。 ACID properties of a Transaction A:原子性(Atomicity)事务是数据库的逻辑工作单位,事务中包括的诸操作要么全做,要么全不做。 B:一致性(Consistency) 事务执行的结果必须是使数据库从一个一致性状态变到另一个一致性状态。一致性与原子性是密切相关的。 C:隔离性(Isolation)一个事务的执行不能被其他事务干扰。 D:持续性/永久性(Durability) 一个事务一旦提交,它对数据库中数据的改变就 应该是永久性的。 第二章: database system development lifecycle -信息收集阶段:必须了解企业中数据的组成,确定所需的数据是已经存在还是需要新建。 -分析和设计过程:需要根据基本的数据需求从概念和逻辑上建立数据模型;然后在开始部署之前,将逻辑的数据库转换可以使用的物理数据库设计。 -部署和试运行阶段:数据库专家需要预估数据库系统的工作量,确定系统的安全性,预期系统的存储和内存需求;然后将新的数据库从测试环境迁移到生产环境中试运行。 -维持可用性阶段:系统开始运行之后,仍需要保证系统的可用性和安全性,对数据进行使用权限管理,性能监控管理、性能调优管理、数据备份和恢复管理。-系统维护阶段:当数据库环境变化时,需要对数库系统进行升级或者维护,数据库专家需要根据收集到的信息再次重复整个生命周期的流程。 Mission statement (任务陈述) for the database project defines major aims of database system. 数据库项目定义了数据库系统的主要目标 用户需求规约数据需求事务需求 数据库系统的系统规约初始数据库大小数据库增长速度记录查找的类型和平均数量网络和数据共享需求性能安全性备份和恢复用户界面合法问题

应用多元统计分析习题解答_因子分析

第七章 因子分析 7.1 试述因子分析与主成分分析的联系与区别。 答:因子分析与主成分分析的联系是:①两种分析方法都是一种降维、简化数据的技术。②两种分析的求解过程是类似的,都是从一个协方差阵出发,利用特征值、特征向量求解。因子分析可以说是主成分分析的姐妹篇,将主成分分析向前推进一步便导致因子分析。因子分析也可以说成是主成分分析的逆问题。如果说主成分分析是将原指标综合、归纳,那么因子分析可以说是将原指标给予分解、演绎。 因子分析与主成分分析的主要区别是:主成分分析本质上是一种线性变换,将原始坐标变换到变异程度大的方向上为止,突出数据变异的方向,归纳重要信息。而因子分析是从显在变量去提炼潜在因子的过程。此外,主成分分析不需要构造分析模型而因子分析要构造因子模型。 7.2 因子分析主要可应用于哪些方面? 答:因子分析是一种通过显在变量测评潜在变量,通过具体指标测评抽象因子的统计分析方法。目前因子分析在心理学、社会学、经济学等学科中都有重要的应用。具体来说,①因子分析可以用于分类。如用考试分数将学生的学习状况予以分类;用空气中各种成分的比例对空气的优劣予以分类等等②因子分析可以用于探索潜在因素。即是探索未能观察的或不能观测的的潜在因素是什么,起的作用如何等。对我们进一步研究与探讨指示方向。在社会调查分析中十分常用。③因子分析的另一个作用是用于时空分解。如研究几个不同地点的不同日期的气象状况,就用因子分析将时间因素引起的变化和空间因素引起的变化分离开来从而判断各自的影响和变化规律。 7.3 简述因子模型中载荷矩阵A 的统计意义。 答:对于因子模型 1122i i i ij j im m i X a F a F a F a F ε=++ ++ ++ 1,2, ,i p = 因子载荷阵为1112 121 22212 12 (,, ,)m m m p p pm a a a a a a A A A a a a ????? ?==?????? ? ?A i X 与j F 的协方差为: 1Cov(,)Cov(,)m i j ik k i j k X F a F F ε==+∑ =1 Cov( ,)Cov(,)m ik k j i j k a F F F ε=+∑ =ij a 若对i X 作标准化处理,=ij a ,因此 ij a 一方面表示i X 对j F 的依赖程度;另一方面也反映了

云南大学数据库期末大作业:数据库设计

云南大学软件学院实验报告 课程:数据库原理与实用技术实验学期:任课教师: 专业:学号:姓名:成绩: 期末大作业:Electronic Ventor 数据库设计 一、实验目的 (1)掌握数据库设计的基本方法 (2)掌握各种数据库对象的设计方法 (3)熟练掌握DBA必须具备的技能 二、实验内容 1、根据项目的应用和项目的需求说明文档,进行详细的需求分析,给出需求分析的结果。 (1)客户可以在网站上注册,注册的客户要提供客户的姓名、电话、地址,以方便售后和联系,姓名即作为用户名,和密码一起用于注册和登录,客户编号可唯一识别用户,卡号可网上支付。其中地址、电话以方便联系和寄货; (2)网站管理员可以登记各种商品,供客户查询,订购。登记商品时要提供商品的名称、价格,商店中现有商品量,商品编号可唯一识别商品; (3)类别表示商品所属类别,类别编号可唯一识别类别,其中包含了,商品类别名称和制造厂商,可以对商品进行分类售卖; (4)客户可以在网上下订单,也可以到实体店购物,其在订单上所选择的支付方式不同(信用卡、借记卡、现金,现金代表实体店购物),网站管理员可以查看订单,并及时将订单的处理情况更新(比如货物已寄出的信息,订单状态:0:未处理,1:已处理,2:已发货);订单编号可唯一识别订单,订单中包含订单产生时间,订单状态,支付方式和支付总额; (5)实体商店有自己的店名,卖多种商品,每个商店都有固定的地址,顾客可以到店中买商品,(注:在实体店中购买商品的顾客一律将顾客名默认为佚名),当商店中的库存量小于10时会有提醒到仓库中拿货; (6)配送单中包含查询号可唯一识别配送单,配送人,联系方式; (7)仓库中仓库编号可唯一识别仓库,其中每个仓库都有区号,代表其地址。 (8)各实体间关系 1)一个客户可以购买多种商品,一种商品可以被多个客户购买; 2)一个商品属于且仅属于一种类别,一种类别的商品可以包含多个商品或没有; 3)一种商品放在多个商店中销售,一个商店至少销售一种或销售多种商品; 4)一个订单对应一个客户,一个客户对应多个订单; 5)一个订单对应至少有一件商品或多件,一个商品对应多个订单; 6)一个订单可以有一个商品配送单 7)一个仓库可以存放多种商品,一种商品可以存放在一个仓库;

云南大学密码技术期末重点

填空: 1.密码包括两部分:密码编码学和密码分析学 2.根据每次处理数据的多少可以分为流密码、分组密码各自一个代表算法:RC4、DES算法 3.单表替换密码的密钥有多少种:26!Playfair 密码有5×5个密钥轮转机:26^n 4.IDEA算法密钥长度为128bits,RC4算法的密钥长度为8-2048bitsAES算法的密钥长度分别为128、192和256 5.DES密码数据分组为64bits,和输入密钥是64bits,产生56bit的字密钥 6.安全服务(X.800),服务分成五大类: 认证 访问控制 数据保密性 数据完整性 不可否认性 名词解释: 无条件安全: 无论有多少可使用的密文,都不足以唯一的确定密文所对应的明文。 计算的安全: 1.破译密码的代价超出密文信息的价值 2.破译密码的时间超出密文信息的有效生命 对称密钥体制 经典的密码体制中,加密密钥与解密密钥是相同的,或者可以简单相互推导,也就是说:知道了加密密钥,也就知道了解密密钥;知道了解密密钥,也就知道了加密密钥。所以,加、解密密钥必须同时保密。这种密码体制称为对称(也称单钥)密码体制。最典型的对称加密算法是DES数据加密标准。 公钥密码体制

公钥算法是基于数学函数而不是基于替换和置换的。公钥密码学使用两个密钥:公密钥、私密钥,其中公密钥可以公开,而私密钥需要保密。仅根据密码算法和加密密钥来确定解密密钥在计算上是不可行的。两个密钥中的任何一个都可以用来加密,另一个用来解密。公钥密码可以用于加密、认证、数字签名等。 ECC 椭圆曲线密码学(ECC, Elliptic curve cryptography)是基于椭圆曲线数学的一种公钥密码的方法,ECC他是添加了模拟的模乘运算,叠加的是模拟的模幂运算。需要困难的问题去当量于离散的log。Q=KP,Q、P属于主要曲线,他是容易的计算Q的值给出K、P,但是是困难的去找到K给出Q、P,解决椭圆算法问题。Eq(a,b) 碰撞(Collision) 如果两个输入串的hash函数的值一样,则称这两个串是一个碰撞(Collision)。既然是把任意长度的字符串变成固定长度的字符串,所以,必有一个输出串对应无穷多个输入串,碰撞是必然存在的。 置换:指古典密码的编码方式的一种,把明文中的字母重新排列,字母本身不变,但其位置改变了,从而实现加密明文的过程。 替换:代换是指古典密码的编码方式的一种,即将明文中的字符替换成其他字符,产生相互映射的关系。 离散对数选择一个素数p,设α与β为非0的模p整数,令)(modpxαβ≡,求x的问题成为离散对数问题。如果n是满足nα)mod1p(≡的最小正整数,假设0nx<≤,我们记)(βαLx=,并称之为与α相关的β的离散对数(素数p可从符号中忽略 混淆:使得密钥和明文以及密文之间的依赖关系相当复杂以至于这种依赖性对密码分析者来说是无法利用的。目前主要采用替代运算以及非线性运算等。在DES主要采用S盒替代。 扩散:密钥的每一位数字影响密文的许多位数字以防止对密钥进行逐段破译,而且明文的每一位数字也应影响密文的许多位数字以便隐蔽明文数字统计特性。最简单的扩散是置换。 简答: HMAC设计思路 1.在消息中使用散列函数: 2.其中K+填充大小是关键 3.OPAD,iPad都采用指定的填充常量 4.开销仅有3哈希的消息需要单独计算比

历届(1901-2012)诺贝尔文学奖获奖作家、获奖作品及获奖理由

历届(1901-2012)诺贝尔文学奖获奖作家、获奖作品及获奖理由(完整)时间获奖人获奖作品体裁获奖理由 1901 [法]普吕多姆 (1839-1907) 孤独与沉思诗 散文“是高尚的理想、完美的艺术和罕有的心灵与智慧的实证” 1902 [德]蒙森(1817-1903)罗马风云散文“今世最伟大的纂世巨匠,此点於其巨著《罗 马史》中表露无疑” 1903 [挪威]比昂松 (1832-1910)挑战的手套剧本 小说 “他以诗人鲜活的灵感和难得的赤子之心, 把作品写得雍容、华丽而又缤纷” 1904 [法]弗-米斯特拉尔 (1830-1914) 金岛诗 散文“他的诗作蕴涵之清新创造性与真正的感召力,它忠实地反映了他民族的质朴精神” 1904 [西]埃切加赖 (1832-1916)伟大的牵线人剧本“由于它那独特和原始风格的丰富又杰出作 品,恢复了西班牙喜剧的伟大传统” 1905 [波兰]显克维奇 (1846-1916) 第三个女人小说“由于他在历史小说写作上的卓越成就” 1906 [意]卡尔杜齐 (1835-1907) 青春诗诗 散文“不仅是由于他精深的学识和批判性的研究,更重要是为了颂扬他诗歌杰作中所具有的特色、创作气势,清新的风格和抒情的魅力” 1907 [英]吉卜林 (1835-1907)老虎!老虎!小说“这位世界名作家的作品以观察入微、想象 独特、气概雄浑、叙述卓越见长” 1908 [德]鲁-奥伊肯 (1846-1926)精神生活漫笔散文“他对真理的热切追求、他对思想的贯通能 力、他广阔的观察,以及他在无数作品中辩 解并阐释一种理想主义的人生哲学时所流 露的热诚与力量” 1909 [瑞典]拉格洛夫(女 1858-1940)骑鹅旅行记小说“由于她作品中特有的高贵的理想主义。丰 饶的想象力、平易而优美的风格” 1910 [德]保尔-海泽 (1830-1914)特雷庇姑娘小说“表扬这位抒情诗人、戏剧家、小说家以及 举世闻名的短篇小说家,在他漫长而多产的 创作生涯中,所达到的充满理想主义精神之 艺术臻境” 1911 [比利时]梅特林克 (1862-1949)花的智慧散文 剧本 “由于他在文学上多方面的表现,尤其是戏 剧作品,不但想象丰富,充满诗意的奇想, 有时虽以神话的面貌出现,还是处处充满了 深刻的启示。这种启示奇妙地打动了读者的

多元统计分析心得

多元统计分析读书心得 聚类分析 聚类与分类的不同在于,聚类所要求划分的类是未知的。聚类是将数据分类到不同的类或者簇这样的一个过程,所以同一个簇中的对象有很大的相似性,而不同簇间的对象有很大的相异性。聚类分析(cluster analysis)是一组将研究对象分为相对同质的群组(clusters)的统计分析技术。聚类分析也叫分类分析(classification analysis)或数值分类(numerical taxonomy)。聚类分析方法认为,在所研究的统计总体中,各样品或指标(变量)之间存在着程度不同的相似性(亲琉关系),因此可以根据一批样品的多个观测指标,具休找到一些能够度量其相似程度的统计量,并依据这些统计量完成事物的分类。具体的方法,是按样品或指标的相似性或亲疏关系,逐级地归并即聚类,每次的归并聚成一个新的类.直到把全部的样品或指标聚成一类,形成一个由小类逐步到大类的分类系统为止二若将聚类过程的结果绘成一张分类图谱并进行分析、则就可以完成整个聚类分析过程。 它的主要应用有:聚类分析在商业上被用来发现不同的客户群,并且通过购买模式刻画不同的客户群的特征。在生物上聚类分析被用来动植物分类和对基因进行分类,获取对种群固有结构的认识。在地理上,聚类能够帮助在地球中被观察的数据库商趋于的相似性。聚类分析在因特网上被用来在网上进行文档归类来修复信息等等。 下面来简要介绍一下曲国庆和姜玉春写的聚类分析及其在土地利用分类上的应用,它利用系统聚类分析的基本原理,并根据实际的土地申报登记和土地利用的调查资料,选择反映住宅建设和占地情况的人均占地面积、平均年建房率、建设用地利用率、反映耕地分布和占有情况的人均耕地面积、当地经济状况等为聚类指标,探讨聚类分析的模式相似性测度,计算方法和步骤。这其中涉及了很多问题,如样本数据的采集、统计、标准化和样本相似度测度的选择及确定,文章最后给出了土地利用聚类分析的计算方法和步骤。 读何晓群编著的多元统计分析和张文璋编著的实用统计分析方法与SPSS应用得出的一些体会如下:在聚类分析这一章,张文璋编的多元更具有系统性和层次性,比如他将聚类分析方法用一个表格的形式表现出来,让不同方法之间的区别与联系一目了然,同时,他将理论分析和SPSS软件操作结合在一起,都进行了仔细的讲述。 回归分析 在数量分析中,我们经常会看到变量与变量之间存在着一定的联系,而不只是前面所讨论的单个变量的某些孤立的特性,如均值、方差的特性等。我们要了解的是变量之间是如何发生相互影响的,这就是所谓的相关分析和回归分析。回归分析(regression analysis)是确定两种或两种以上变数间相互依赖的定量关系的一种统计分析方法,运用十分广泛,回归分析按照涉及的自变量的多少,可

多元统计分析期末试题

一、填空题(20分) 1、若),2,1(),,(~)(n N X p =∑αμα 且相互独立,则样本均值向量X 2、变量的类型按尺度划分有_间隔尺度_、_有序尺度_、名义尺度_。 3、判别分析是判别样品 所属类型 的一种统计方法,常用的判别方法有__距离判别法_、Fisher 判别法、Bayes 判别法、逐步判别法。 4、Q 型聚类是指对_样品_进行聚类,R 型聚类是指对_指标(变量)_进行聚类。 5、设样品),2,1(,),,('21n i X X X X ip i i i ==,总体),(~∑μp N X ,对样品进行分类常用的距离有:明氏距 离,马氏距离2 ()ij d M =)()(1j i j i x x x x -∑'--,兰氏距离()ij d L 6、因子分析中因子载荷系数ij a 的统计意义是_第i 个变量与第j 个公因子的相关系数。 7、一元回归的数学模型是:εββ++=x y 10,多元回归的数学模型是: εββββ++++=p p x x x y 22110。 8、对应分析是将 R 型因子分析和Q 型因子分析结合起来进行的统计分析方法。 9、典型相关分析是研究两组变量之间相关关系的一种多元统计方法。 二、计算题(60分) 1、设三维随机向量),(~3∑μN X ,其中??? ? ? ??=∑200031014,问1X 与2X 是否独立?),(21'X X 和3X 是否 独立?为什么? 解: 因为1),cov(21=X X ,所以1X 与2X 不独立。 把协差矩阵写成分块矩阵??? ? ??∑∑ ∑∑=∑22211211 ,),(21'X X 的协差矩阵为11∑因为12321),),cov((∑='X X X ,而012=∑,所以),(21'X X 和3X 是不相关的,而正态分布不相关与相互独 立是等价的,所以),(21'X X 和3X 是独立的。

数据库期末总结

一基本概念(Basic Concepts) 1、数据库系统开发生命周期(database system development lifecycle) 1.Database planning 2.System definition 3.Requirements collection and analysis 4.Database design 5.DBMS selection (optional) 6.Application design 7.Prototyping (optional) 8.Implementation 9.Data conversion and loading 10.Testing 11.Operational maintenance. 2、数据库设计的三个主要步骤(three major steps of the database design) 1、概念设计 是整个数据库设计的关键,通过对用户需求进行综合、归纳与抽象,形成一个独立于具体DBMS的概念模型 2、逻辑设计 将概念结构转化为某个DBMS所支持的数据模型,对其进行优化

3、物理设计 为逻辑数据模型选取一个最适合应用环境的物理结构(包括存储结构和存取方法) 3、C/S和B/S c/s客户端/服务器 b/s浏览器/服务器 c/s般适合于软件开发对客户端计算机配置要求比较高 客户端也需要安装软件典型事例:qq b/s般适合于网站开发客户端只要安装浏览器完成操作 客户端基本上需要加载对于服务器端配置要求比较高 典型事例:网站erp系统 Two-Tier Client/Server Architecture(两层客户机/服务器体系结构): 客户机/服务器结构将应用一分为二,由服务器提供应用(数据)服务,多台客户机进行连接。1)“Fat”客户端,需要大量的资源在客户端进行高效运行 2)重要的客户端管理开销。 Three-Tier Client/Server Architecture: 在三层客户机/服务器结构中,由于数据访问是通过功能层进行的,因此客户端不再与数据库直接建立数据连接。也就是说,建立在数据库服务器上的连接数量将大大减少。 不需要昂贵的硬件,集中维护,修改不影响其他人,将业务逻辑与数据库函数使其容易实现负载平衡。很自然地映射到Web环境。 4、标识数据项(Identify the Data Items)

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