802.11抓包分析.docx
802.11抓包分析
1.实验目的
分析802.11协议，了解802.11的帧格式
2.实验环境及工具
操作系统：ubuntu
实验工具：WireShark
3.实验原理
（1）802.11MAC层数据帧格式：
Bytes 2 2 6 6 6 2 0-2312 4
Bits 2 2 4 1 1 1 1 1 1 1 1 Version：表明版本类型，现在所有帧里面这个字段都是0
Type：指明数据帧类型，是管理帧，数据帧还是控制帧,00表示管理帧，01表示控制帧，10表示数据帧
Subtype：指明帧的子类型 ,Data=0000,Data+CF-ACK=0001，Data+CF-Poll=0010, Data+CF-ACK+CF-Poll=0011,Nulldata=0100,CF-ACK=0101,
CF-Poll=0110,Data+CF-ACK+CF-Poll=0111,QoS Data=1000,
Qos Data+CF-ACK=1001,QoS Data+CF-Poll=1010,
QoS Data+CF-ACK+CF-Poll=1011,QoS Null =1100,
QoS CF-ACK=1101,QoS CF-Poll=1110,QoS Data+CF-ACK+CF-Poll=1111
To DS/From DS：这两个数据帧表明数据包的发送方向，分四种情况：
若数据包To DS为0，From DS为0，表明该数据包在网络主机间传输
若数据包To DS为0，From DS为1，表明该数据帧来自AP
若数据包To DS为1，From DS为0，表明该数据帧发送往AP
若数据包To DS为1，From DS为1，表明该数据帧是从AP发送往AP
More flag.:置1表明后面还有更多段
Retry：置1表明这个以前发送一帧的重传
Pwr mgt.:置1表明发送发进入节能模式
More data：置1表明发送发还有更多的帧需要发送给接收方，当AP缓存了处于省电模式下的网络主机的数据包时，AP给该省电模式下的网络主机的数据帧中该位为1，否
则为0
Protected：置1表明该帧的帧体已经被加密
Order：置1告诉接收方高层希望严格按照顺序来处理帧序列
Duration：通告本帧和其确认帧将会占用信道多长时间
Address 1：发送方地址 Address 2：接收地址 Address 3：远程端点
Sequence：帧的编号
Data:有效载荷，长度可达2312字节
Check Sequence：CRC校验码
（2）802.11控制帧，每种控制帧的帧格式不一样，以RTS帧为例说明
Bytes 2 2 6 6 4
Bits 2 2 4 1 1 1 1 1 1 1 1 Version：表明版本类型，现在所有帧里面这个字段都是0
Type：指明数据帧类型，是管理帧，数据帧还是控制帧,00表示管理帧，01表示控制帧，10表示数据帧
Subtype：指明数据帧的子类型，Power Save(PS)-Poll（省电轮询）=1010,RTS=1011,CTS=1100,ACK=1101,CF-End(无竞争周期结束)=1110，
CF-End(无竞争周期结束)+CF-ACK(无竞争周期确认)=1111，Block ACK=1001,
控制帧的To DS 至Order除Pwr.mgt.外必然为0
Receiver Address：接收方地址
Transmitter Address：发送发地址，CTS和ACK没有该字段
Check sequence：校验码
（3）管理帧,
Bytes 2 2 6 6 6 2 0-2312 4
Version：表明版本类型，现在所有帧里面这个字段都是0
Type：指明数据帧类型，是管理帧，数据帧还是控制帧,00表示管理帧，01表示控制帧，10表示数据帧
Subtype：指明数据帧的子类型，
Association Request(关联请求)=0000，
Association Response (关联响应)=0001，
Reassociation Request(重关联请求)=0010，
Reassociation Response(重关联响应)=0011，
Probe Request(探测请求)=0100，
Probe Response(探测响应)=0101，
Beacon(信标帧)=1000，
ATIM(通知传输指示信息)=1001，
Disassociation(解除关联)=1010，
Authentication(身份验证)=1011，
Deauthentication(解除身份验证)=1100
管理帧的To DS 与From DS均为0，其余Frame Control字段意义与数据帧一致Destination Address：目的地址
Source Address:源地址
BSSID:基本服务集ID, 用于过滤收到的MAC帧(在基础型网络里为工作站所关联的AP的MAC 地址)
Sequence:帧序列号
Address Check sequence：校验码
4.实验步骤
1.配置wireshark，启动monitor mode,抓取wifi的数据包,如下图
2.分析抓取到的wifi数据包5.实验结果及分析1.数据帧
（1）数据帧
Version ，Type 和Subtype的08H,即00001000，后两位00，表明协议版本为0，倒数3、4位10 表明这是一个数据帧，前四位0000是subtype。
Frame control 后8位0AH，即00001010。 To DS=0，From DS=1，表明该数据帧来自AP。More frag=0,表明这是该帧的最后一段，Retry=1,表明这是重传帧，Pwr. Mgt.=0,表明发送方没有进入节能模式；More data=0表明没有更多的帧，即No data buffered .Protected=0，表明没有加密，Order=0,表明没有严格的顺序要求。
Duration位为d500，低位为00，高位为d5，所以持续时间为00d5H=213微秒。Address 1 =0022698ea744，接收方的MAC地址;Address 2= 0611b51a0a05,发送发地址，即AP地址；Address 3= 00005e00040a，远程远端地址；Sequence=3032,高位为32，低位为30，即 0011 0010 0011 0010,段号为0，帧号为0011 0010 0011B=803D，Check sequence=23093131H，检测结果为正确。
（2）上图帧紧接着的下一个数据帧
每发出去一帧Sequence中的12位帧号递增，Address 1 =0022698ea744，接收方的MAC 地址;Address 2= 0611b51a0a05,发送发地址，即AP地址；Address 3= 00005e00040a，远程远端地址；这三个地址与上图中的帧一致，是同一发送方发送给同一接收方的连续两帧，帧号=804,帧号递增。
2．控制帧
（1）RTS帧
Version ，Type 和Subtype的b4H,即10110100，后两位00，表明协议版本为0，倒数3、4位01 表明这是一个控制帧，前四位1011是subtype,表明这是一个RTS；
Frame control 后8位00H，控制帧的这几位除Pwr.mgt.外必然是0. Pwr.mgt即发送方没有进入节能模式。
Duration位为6709，低位为67，高位为09，所以持续时间为096fH=2407微秒。
Receiver Address =00:22:69:8e:a7:44，接收方的MAC地址; Transmitter Address =06:11:b5:1a:0a:05，发送方地址；Check sequence=6e24f28cH，检测结果为正确。（2）CTS帧
3、4位01 表明这是一个控制帧，前四位1100是subtype,表明这是一个CTS.
Frame control 后8位00H，控制帧的这几位除Pwr.mgt.外必然是0. Pwr.mgt即发送方没有进入节能模式。
Duration位为6f09，低位为6f，高位为09，所以持续时间为096fH=2415微秒。Receiver Address =70f1al496492，接收方的MAC地址;Check sequence=a1d1f7e5H，检测结果为正确。（3）ACK帧
Version ，Type 和Subtype的d4H,即11010100，后两位00，表明协议版本为0，倒数3、4位01 表明这是一个控制帧，前四位1101是subtype,表明这是一个ACK；
Frame control 后8位00H，控制帧的这几位除Pwr.mgt.外必然是0. Pwr.mgt即发送方没有进入节能模式。
Duration位为0000，所以持续时间为0微秒,ACK表明该帧的传送结束，所以持续时间为0，Receiver Address =00:22:69:8e:a7:44，接收方的MAC地址; Check sequence=6e24f28cH，检测结果为正确。
（4）Block ACK帧
3、4位01 表明这是一个控制帧，前四位1001是subtype,表明这是一个Block Ack,这是一个块确定帧
Frame control 后8位00H，控制帧的这几位除Pwr.mgt.外必然是0. Pwr.mgt即发送方没有进入节能模式。
Duration位为9400，低位为94，高位为00，所以持续时间为0094H=148微秒。Receiver Address =70f1al496492，接收方的MAC地址。Transmitter Address =3822d67704d3,发送方的MAC地址，Check sequence=d2ed060f，检测结果为正确。其余位与Block ACK该种帧有关，Block Ack Type=02H，compressed Block；Block Ack Control=0005H,Block Ack Starting Sequence Control=9320H.
3. 管理帧
Version ，Type 和Subtype的80H,即1000 0000，后两位00，表明协议版本为0，倒数3、4位00 表明这是一个管理帧，前四位1000是subtype,表明这是信标帧，AP每隔一段时间就会发出的 Beacon（信标）信号，用来宣布 802.11 网络的存在
Frame control 后8位00H. To DS=0，From DS=0，管理帧这两位固定。More frag=0,表明这是该帧的最后一段，Retry=0,表明这不是重传帧，Pwr. Mgt.=0,表明发送方没有进入节能模式，More data=0表明没有更多的帧，即No data buffered ,该位被置是因为有AP
缓存了数据给在休眠中的主机，由于To DS=0，From DS=0,数据再主机之间传送，所以More data必定为0.Protected=0，表明没有加密，Order=0,表明没有严格的顺序要求。
Duration位为0000，信标帧传送完，此次传输就已经结束，所以持续时间为0微秒。Destination Address=ff ff ff ff,即为广播; Source Address=3822d67705d0, 为AP地址；BSSID=3822d67705d0,即AP地址；Sequence=6002,高位为02，低位为60，即0000 0010 0110 0000，段号为0，帧号为0000 0010 0110B=38D，Check sequence=8007c6e2H，检测结果为正确。
6.实验总结
十六进制表示的帧与帧格式字段，顺序对应关系不太合理。如数据帧Frame Control 在Packet bytes面板为080a，在Packet detail 面板显示为0a08. 0a08=0000 1010 0000 1000,所表示的分别是 Order, Protected,Moredata,Pwr.mgt,Retry,More frag.From DS,To DS,Subtype,Type和Version,顺序与帧格式中描述的正好相反。而Duration，Source字段均是两个字节，如Duration在Packet bytes面板中的十六进制为d500,延迟=213D=00d5H，后两位为高字节，与正常顺序相反。而地址字节，在Packet bytes面板为0022698ea744，则MAC地址就为0022698ea744，这里的字节顺序没有反过来。所以说用wireshark抓包得到的十六进制表示的帧，其顺序与帧格式中描述的顺序对应关系比较难理解。
7.参考资料
1.计算机网络（第五版）.Andrew S.Tanenbaum,David J.Wetherall
2.802.11无线网络权威指南（第二版）Mattbew S. Gast
精品资料
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
802.11抓包分析
802.11抓包分析 1.实验目的 分析802.11协议，了解802.11的帧格式 2.实验环境及工具 操作系统：ubuntu 实验工具：WireShark 3.实验原理 （1）802.11MAC层数据帧格式： Bytes 2 2 6 6 6 2 0-2312 4 Bits 2 2 4 1 1 1 1 1 1 1 1 Version：表明版本类型，现在所有帧里面这个字段都是0 Type：指明数据帧类型，是管理帧，数据帧还是控制帧,00表示管理帧，01表示控制帧，10表示数据帧 Subtype：指明帧的子类型 ,Data=0000,Data+CF-ACK=0001， Data+CF-Poll=0010, Data+CF-ACK+CF-Poll=0011,Nulldata=0100,CF-ACK=0101, CF-Poll=0110,Data+CF-ACK+CF-Poll=0111,QoS Data=1000, Qos Data+CF-ACK=1001,QoS Data+CF-Poll=1010, QoS Data+CF-ACK+CF-Poll=1011,QoS Null =1100, QoS CF-ACK=1101,QoS CF-Poll=1110,QoS Data+CF-ACK+CF-Poll=1111 To DS/From DS：这两个数据帧表明数据包的发送方向，分四种情况：
若数据包To DS为0，From DS为0，表明该数据包在网络主机间传输 若数据包To DS为0，From DS为1，表明该数据帧来自AP 若数据包To DS为1，From DS为0，表明该数据帧发送往AP 若数据包To DS为1，From DS为1，表明该数据帧是从AP发送往AP More flag.:置1表明后面还有更多段 Retry：置1表明这个以前发送一帧的重传 Pwr mgt.:置1表明发送发进入节能模式 More data：置1表明发送发还有更多的帧需要发送给接收方，当AP缓存了处于省电模式下的网络主机的数据包时，AP给该省电模式下的网络主机的数据 帧中该位为1，否则为0 Protected：置1表明该帧的帧体已经被加密 Order：置1告诉接收方高层希望严格按照顺序来处理帧序列 Duration：通告本帧和其确认帧将会占用信道多长时间 Address 1：发送方地址 Address 2：接收地址 Address 3：远程端点 Sequence：帧的编号 Data:有效载荷，长度可达2312字节 Check Sequence：CRC校验码 （2）802.11控制帧，每种控制帧的帧格式不一样，以RTS帧为例说明 Bits 2 2 4 1 1 1 1 1 1 1 1
多元统计思考题及答案
《多元统计分析思考题》 第一章 回归分析 1、回归分析是怎样的一种统计方法，用来解决什么问题 答：回归分析作为统计学的一个重要分支，基于观测数据建立变量之间的某种依赖关系，用来分析数据的内在规律，解决预报、控制方面的问题。 2、线性回归模型中线性关系指的是什么变量之间的关系自变量与因变量之间一定是线性关系形式才能做线性回归吗为什么 答：线性关系是用来描述自变量x 与因变量y 的关系；但是反过来如果自变量与因变量不一定要满足线性关系才能做回归，原因是回归方程只是一种拟合方法，如果自变量和因变量存在近似线性关系也可以做线性回归分析。 3、实际应用中，如何设定回归方程的形式 答：通常分为一元线性回归和多元线性回归，随机变量y 受到p 个非随机因素x1、x2、x3……xp 和随机因素?的影响，形式为： 01p βββ???是p+1个未知参数，ε是随机误差，这就是回归方程的设定形 式。 4、多元线性回归理论模型中，每个系数（偏回归系数）的含义是什么 答：偏回归系数01p βββ???是p+1个未知参数，反映的是各个自变量对随机变 量的影响程度。 5、经验回归模型中，参数是如何确定的有哪些评判参数估计的统计标准最小二乘估计法有哪些统计性质要想获得理想的参数估计值，需要注意一些什
么问题 答：经验回归方程中参数是由最小二乘法来来估计的； 评判标准有：普通最小二乘法、岭回归、主成分分析、偏最小二乘法等； 最小二乘法估计的统计性质:其选择参数满足正规方程组， （1）选择参数01 ??ββ分别是模型参数01ββ的无偏估计，期望等于模型参数； （2）选择参数是随机变量y 的线性函数 要想获得理想的参数估计，必须注意由于方差的大小表示随机变量取值 的波动性大小，因此自变量的波动性能够影响回归系数的波动性，要想使参数估计稳定性好，必须尽量分散地取自变量并使样本个数尽可能大。 6、理论回归模型中的随机误差项的实际意义是什么为什么要在回归模型中加入随机误差项建立回归模型时，对随机误差项作了哪些假定这些假定的实际意义是什么 答：随机误差项?的引入使得变量之间的关系描述为一个随机方程，由于因变 量y 很难用有限个因素进行准确描述说明，故其代表了人们的认识局限而没有考虑到的偶然因素。 7、建立自变量与因变量的回归模型，是否意味着他们之间存在因果关系为什么 答：不是，因果关系是由变量之间的内在联系决定的，回归模型的建立只是 一种定量分析手段，无法判断变量之间的内在联系，更不能判断变量之间的因果关系。 8、回归分析中，为什么要作假设检验检验依据的统计原理是什么检验的过程
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
(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
应用多元统计分析试题及答案
一、填空题： 1、多元统计分析是运用数理统计方法来研究解决多指标问题的理论和方法. 2、回归参数显著性检验是检验解释变量对被解释变量的影响是否著. 3、聚类分析就是分析如何对样品（或变量）进行量化分类的问题。通常聚类分析分为 Q型聚类和 R型聚类。 4、相应分析的主要目的是寻求列联表行因素A 和列因素B 的基本分析特征和它们的最优联立表示。 5、因子分析把每个原始变量分解为两部分因素：一部分为公共因子，另一部分为特殊因子。 6、若 () (,), P x N αμα ∑=1,2,3….n且相互独立，则样本均值向量x服从的分布 为_x~N(μ，Σ/n)_。 二、简答 1、简述典型变量与典型相关系数的概念，并说明典型相关分析的基本思想。 在每组变量中找出变量的线性组合，使得两组的线性组合之间具有最大的相关系数。选取和最初挑选的这对线性组合不相关的线性组合，使其配对，并选取相关系数最大的一对，如此下去直到两组之间的相关性被提取完毕为止。被选出的线性组合配对称为典型变量，它们的相关系数称为典型相关系数。 2、简述相应分析的基本思想。 相应分析，是指对两个定性变量的多种水平进行分析。设有两组因素A和B，其中因素A包含r个水平，因素B包含c个水平。对这两组因素作随机抽样调查，得到一个rc的二维列联表，记为。要寻求列联表列因素A和行因素B的基本分析特征和最优列联表示。相应分析即是通过列联表的转换，使得因素A
和因素B 具有对等性，从而用相同的因子轴同时描述两个因素各个水平的情况。把两个因素的各个水平的状况同时反映到具有相同坐标轴的因子平面上，从而得到因素A 、B 的联系。 3、简述费希尔判别法的基本思想。 从k 个总体中抽取具有p 个指标的样品观测数据，借助方差分析的思想构造一个线性判别函数 系数： 确定的原则是使得总体之间区别最大，而使每个总体内部的离差最小。将新样品的p 个指标值代入线性判别函数式中求出 值，然后根据判别一定的规则，就可以判别新的样品属于哪个总体。 5、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 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
多元统计分析模拟考题及答案
一、判断题 （ 对 ）112(,,,)p X X X X '=L 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),(~),,,(21∑'=μp p N X X X X Λ，,X S 分别是样本均值和样本离差阵，则, S X n 分别是,μ∑的无偏估计。 （ 对）6),(~),,,(21∑'=μp p N X X X X Λ，X 作为样本均值μ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()ij A a =中的ij a 表示第i 个变量在第j 个公因子上的相对重要性。 （ 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1(,,)m X X X =L 的协方差阵，∑的特征根(1,,)i i m λ=L 与相应的单 位正交化特征向量 12(,,,)i i i im a a a α=L ，则第一主成分的表达式是 11111221m m y a X a X a X =+++L ，方差为 1λ。 3设∑是总体1234(,,,)X X X X X =的协方差阵，∑的特征根和标准正交特征向量分别 为：' 112.920(0.1485,0.5735,0.5577,0.5814)U λ==--- ' 221.024(0.9544,0.0984,0.2695,0.0824)U λ==- '330.049(0.2516,0.7733,0.5589,0.1624)U λ==--
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
wireshark抓包分析
用wireshark分析Http 和Dns 报文 一、http请求报文和响应报文 wireshark所抓的一个含有http请求报文的帧： 1、帧的解释 链路层的信息上是以帧的形式进行传输的，帧封装了应用层、传输层、网络层的数据。而wireshark抓到的就是链 路层的一帧。 图中解释： Frame 18：所抓帧的序号是11，大小是409字节 Ethernet ：以太网，有线局域网技术，属链路层 Inernet Protocol：即IP协议，也称网际协议，属网络层 Transmisson Control Protocol：即TCP协议，也称传输控 制协议。属传输层 Hypertext transfer protocol：即http协议，也称超文本传 输协议。属应用层 图形下面的数据是对上面数据的16进制表示。
2、分析上图中的http请求报文 报文分析： 请求行： GET /img/2009people_index/images/hot_key.gif HTTP/1.1 方法字段/ URL字段/http协议的版本 我们发现，报文里有对请求行字段的相关解释。该报文请求的是一个对象，该对象是图像。 首部行： Accept: */* Referer: https://www.360docs.net/doc/7913247235.html,/这是网站网址 Accept-Language: zh-cn 语言中文 Accept-Encoding: gzip, deflate 可接受编码，文件格式User-Agent: Mozilla/4.0 (compatible; MSIE 6.0; Window s NT 5.1; SV1; CIBA; .NET CLR 2.0.50727; .NET CLR 1.1.4322; .NET CLR 3.0.04506.30; 360SE) 用户代理，浏览器的类型是Netscape浏览器；括号内 是相关解释 Host: https://www.360docs.net/doc/7913247235.html,目标所在的主机 Connection: Keep-Alive 激活连接 在抓包分析的过程中还发现了另外一些http请求报文中所特有的首部字段名，比如下面http请求报文中橙黄色首部字段名：
多元统计分析课后习题解答_第四章
第四章判别分析 简述欧几里得距离与马氏距离的区别和联系。 答：设p维欧几里得空间中的两点X= 和Y=。则欧几里得距离为 。欧几里得距离的局限有①在多元数据分析中，其度量不合理。②会受到实际问题中量纲的影响。 设X,Y是来自均值向量为，协方差为 的总体G中的p维样本。则马氏距离为D(X,Y)= 。当 即单位阵时，
D(X,Y)==即欧几里得距离。 因此，在一定程度上，欧几里得距离是马氏距离的特殊情况，马氏距离是欧几里得距离的推广。 试述判别分析的实质。 答：判别分析就是希望利用已经测得的变量数据，找出一种判别函数，使得这一函数具有某种最优性质，能把属于不同类别的样本点尽可能地区别开来。设R1，R2，…，Rk是p维空间R p的k个子集，如果 它们互不相交，且它们的和集为，则称为的一个划分。判别分析问题实质上就是在某种意义上，以最优的性质对p维空间 构造一个“划分”，这个“划分”就构成了一个判别规则。 简述距离判别法的基本思想和方法。 答：距离判别问题分为①两个总体的距离判别问题和②多个总体的判别问题。其基本思想都是分别计算样本与各个总体的距离（马氏距离），将距离近的判别为一类。
①两个总体的距离判别问题 设有协方差矩阵∑相等的两个总体G 1和G 2，其均值分别是 1 和 2， 对于一个新的样品X ，要判断它来自哪个总体。计算新样品X 到两个总体的马氏距离D 2（X ，G 1）和D 2（X ，G 2），则 X ，D 2（X ，G 1）D 2（X ，G 2） X ，D 2（X ，G 1）> D 2（X ，G 2， 具体分析， 2212(,)(,) D G D G -X X 111122111111 111222********* ()()()() 2(2)2()-----------''=-----''''''=-+--+'''=-+-X μΣX μX μΣX μX ΣX X ΣμμΣμX ΣX X ΣμμΣμX ΣμμμΣμμΣμ11211212112122()()()2() 22()2() ---''=-++-' +? ?=--- ??? ''=--=--X ΣμμμμΣμμμμX ΣμμX μααX μ 记()()W '=-X αX μ 则判别规则为 X ，W(X)
多元统计分析题
多元统计分析模拟试题（两套：每套含填空、判断各二十道） A卷 1)判别分析常用的判别方法有距离判别法、贝叶斯判别法、费歇判别法、逐步 判别法。 2)Q型聚类分析是对样品的分类，R型聚类分析是对变量_的分类。 3)主成分分析中可以利用协方差矩阵和相关矩阵求解主成分。 4)因子分析中对于因子载荷的求解最常用的方法是主成分法、主轴因子法、极 大似然法 5)聚类分析包括系统聚类法、模糊聚类分析、K-均值聚类分析 6)分组数据的Logistic回归存在异方差性，需要采用加权最小二乘估计 7)误差项的路径系数可由多元回归的决定系数算出，他们之间的关系为 P e=√1?R2 8)最短距离法适用于条形的类，最长距离法适用于椭圆形的类。 9)主成分分析是利用降维的思想，在损失很少的信息前提下，把多个指标转化 为几个综合指标的多元统计方法。 10)在进行主成分分析时，我们认为所取的m（m 多元统计分析有哪些应用? 比较 关系 预测 分类 评价 各种应用对应的多元统计分析方法 比较：多元方差分析 关系：回归模型 预测：回归模型 分类：聚类分析与判别分析、回归模型 评价：主成分分析与因子分析 ?多元回归、logisitic回归、Cox回归、Poisson回归 多元统计分析方法主要内容 多元T检验、多元方差分析 ?Hotelling T2 ?multivariate analysis of variance (MANOV A) 多元线性回归(multivariate linear regression) logistic回归(logistic regression) Cox比例风险模型(Cox model) Poisson回归(Poisson regression) 聚类分析(cluster analysis) 判别分析(discriminant analysis) 主成分分析和因子分析 生存分析 本课程的要求 上机做练习，分析实际资料 学会看文献，判断统计分析的应用是否正确 统计软件SAS，或Stata, SPSS10.01 考试： 理论占30%，实验占70% 二、多元统计分析的基本概念 研究因素从广义的角度看，所有可以测量的变量都可以成为研究因素，比如：年 龄、性别、文化程度、人体的各种生物学特征和生理生化指标环境因素、心理因素等。狭义来看，研究因素是指可能与研究目的有关的影响因素 多元统计分析对多变量样本的要求 ①分布：多元正态分布、相互独立、多元方差齐 ②样本含量 目前尚没有多元分析的样本含量估计方法，一般认为样本含量应超过研究因素5-10倍以上即可。 数值变量→分类成有序分类变量 哑变量的数量=K-1（K为分类数） Wireshark抓包实例分析 通信工程学院010611班赖宇超01061093 一．实验目的 1.初步掌握Wireshark的使用方法，熟悉其基本设置，尤其是Capture Filter和Display Filter 的使用。 2.通过对Wireshark抓包实例进行分析，进一步加深对各类常用网络协议的理解，如：TCP、UDP、IP、SMTP、POP、FTP、TLS等。 3.进一步培养理论联系实际，知行合一的学术精神。 二．实验原理 1.用Wireshark软件抓取本地PC的数据包，并观察其主要使用了哪些网络协议。 2.查找资料，了解相关网络协议的提出背景，帧格式，主要功能等。 3.根据所获数据包的内容分析相关协议，从而加深对常用网络协议理解。 三．实验环境 1.系统环境：Windows 7 Build 7100 2.浏览器：IE8 3.Wireshark：V 1.1.2 4.Winpcap：V 4.0.2 四．实验步骤 1.Wireshark简介 Wireshark（原Ethereal）是一个网络封包分析软件。其主要功能是撷取网络封包，并尽可能显示出最为详细的网络封包资料。其使用目的包括：网络管理员检测网络问题，网络安全工程师检查资讯安全相关问题，开发者为新的通讯协定除错，普通使用者学习网络协议的 相关知识……当然，有的人也会用它来寻找一些敏感信息。 值得注意的是，Wireshark并不是入侵检测软件（Intrusion Detection Software,IDS）。对于网络上的异常流量行为，Wireshark不会产生警示或是任何提示。然而，仔细分析Wireshark 撷取的封包能够帮助使用者对于网络行为有更清楚的了解。Wireshark不会对网络封包产生内容的修改，它只会反映出目前流通的封包资讯。Wireshark本身也不会送出封包至网络上。 2.实例 实例1：计算机是如何连接到网络的？ 一台计算机是如何连接到网络的？其间采用了哪些协议？Wireshark将用事实告诉我们真相。如图所示： 图一：网络连接时的部分数据包 如图，首先我们看到的是DHCP协议和ARP协议。 DHCP协议是动态主机分配协议(Dynamic Host Configuration Protocol)。它的前身是BOOTP。BOOTP可以自动地为主机设定TCP/IP环境，但必须事先获得客户端的硬件地址，而且，与其对应的IP地址是静态的。DHCP是BOOTP 的增强版本，包括服务器端和客户端。所有的IP网络设定数据都由DHCP服务器集中管理，并负责处理客户端的DHCP 要求；而客户端则会使用从服务器分配下来的IP环境数据。 ARP协议是地址解析协议(Address Resolution Protocol)。该协议将IP地址变换成物理地址。以以太网环境为例，为了正确地向目的主机传送报文，必须把目的主机的32位IP地址转换成为48位以太网的地址。这就需要在互连层有一组服务将IP地址转换为相应物理地址，这组协议就是ARP协议。 让我们来看一下数据包的传送过程： 第四章 4-1 设 ?????++=+-=+=,2,2,332211εεεb a y b a y a y ).,0(~32 3321I N σεεεε?? ?? ??????= （1）试求参数b a ,的最小二乘估计； （2）试导出检验b a H =:0的似然比统计量，并指出当假设成立时，这个统计量是分布是什么？ 解：（1）由题意可知 .,,,211201321 321??? ? ??????=??????=??????????=??????????-=εεεεβ b a y y y Y C 则 ??????????????????? ?-?????? ????????????-??????????-==--321' 1 ''1'211201************)(?y y y Y C C C β .??)2(51)2(6132321??????=???? ? ?????+-++b a y y y y y （2）由题意知，检验b a H =:0的似然比统计量为 2 3 2 2 ? ??? ? ??=σσλ 其中，])?2?()??2()?[(3 1?23 22212 b a y b a y a y --++-+-= σ 。 当0H 成立时，设0a b a ==，则 ?????+=+=+=,3,,303202101εεεa y a y a y ,311???? ? ?????=C 可得 ,?)3y (111311311311)(?0321321' 1 ''1'a y y y y y Y C C C =++=??? ? ? ????????? ? ?????????? ? ??????????????????????==--β ],)?3()?()?[(3 1?20320220120a y a y a y -+-+-=σ 因此，当假设0H 成立时，与似然比统计量λ等价的F 统计量及其分布为 ).1,1(~???2202 F F σσ σ -= 4-3 设Y 与321,,x x x 有相关关系，其8组观测数据见表4.5. 表 4.5 观测数据 序号 1x 2x 3x Y 1 38 47.5 23 66.0 2 41 21. 3 17 43.0 3 3 4 36. 5 21 36.0 4 35 18.0 14 23.0 5 31 29.5 11 27.0 6 34 14.2 9 14.0 7 29 21.0 4 12.0 8 32 10.0 8 7.6 （1）设εββββ++++=3 322110x x x Y ，试求回归方程及决定系数2 R 和均方误差2 s 。 解：用sas 软件的编写程序如下： title ' "应用多元统计分析" p171 习题4-3'; data xt43; 实验报告 一、实验名称 多元统计分析作业题。 二、实验目的 （一）了解并掌握主成分分析与因子分析的基本原理和简单解法。 （二）学会使用matlab编写程序进行因子分析，求得特征值、特征向量、载荷矩阵等值。（三）学会使用排序、元胞数组、图像表示最后的结果，使结果更加直观。 三、实验内容与要求 四、实验原理与步骤 （一）第一题： 1、实验原理： 因子分析简介： (1) 1.1 基本因子分析模型 设p维总体x=(x1,x2,....,xp)'的均值为u=(u1,u2,....,u3)'，因子分析的一般模型为 x1=u1+a11f1+a12f2+........+a1mfm+ε 1 x2=u2+a21f1+a22f2+........+a2mfm+ε 2 ......... xp=up+ap1f1+fp2f2+..........+apmfm+εp 其中，f1,f2,.....,fm为m个公共因子；εi是变量xi(i=1,2,.....,p)所独有的特殊因子，他们都是不可观测的隐变量。称aij(i=1,2,.....,p;j=1,2,.....,m)为变量xi的公共因子fi上的载荷，它反映了公共因子对变量的重要程度，对解释公共因子具有重要的作用。上式可以写为矩阵形式 x=u+Af+ε 其中A=(aij)pxm 称为因子载荷矩阵；f=(f1,f2,....,fm)'为公共因子向量；ε=(ε1,ε2,.....εp)称为特殊因子向量 (2) 1.2 共性方差与特殊方差 xi的方差var(xi)由两部分组成，一个是公共因子对xi方差的贡献，称为共性方差；一个是特殊因子对xi方差的贡献，称为特殊方差。每个原始变量的方差都被分成了共性方差和特殊方差两部分。 (3) 1.3 因子旋转 因子分析的主要目的是对公共因子给出符合实际意义的合理解释，解释的依据就是因子载荷阵的个列元素的取值。当因子载荷阵某一列上各元素的绝对值差距较大时，并且绝对值大的元素较少时，则该公共因子就易于解释，反之，公共因子的解释就比较困难。此时可以考虑对因子和因子载荷进行旋转（例如正交旋转），使得旋转后的因子载荷阵的各列元素的绝对值尽可能量两极分化，这样就使得因子的解释变得容易。 因子旋转方法有正交旋转和斜交旋转两种，这里只介绍一种普遍使用的正交旋转法：最大方差旋转。这种旋转方法的目的是使因子载荷阵每列上的各元素的绝对值（或平方值）尽可能地向两极分化，即少数元素的绝对值（或平方值）取尽可能大的值，而其他元素尽量接近于0. (4) 1.4 因子得分 在对公共因子做出合理解释后，有时还需要求出各观测所对应的各个公共因子的得分，就比如我们知道某个女孩是一个美女，可能很多人更关心该给她的脸蛋、身材等各打多少分，常用的求因子得分的方法有加权最小二乘法和回归法。 注意：因子载荷矩阵和得分矩阵的区别： 因子载荷矩阵是各个原始变量的因子表达式的系数，表达提取的公因子对原始变量的影响程度。因子得分矩阵表示各项指标变量与提取的公因子之间的关系，在某一公因子上得分高，表明该指标与该公因子之间关系越密切。简单说，通过因子载荷矩阵可以得到原始指标变量的线性组合，如X1=a11*F1+a12*F2+a13*F3,其中X1为指标变量1，a11、a12、a13分别为与变量X1在同一行的因子载荷，F1、F2、F3分别为提取的公因子；通过因子得分矩阵可以得到公因子的线性组合，如F1=a11*X1+a21*X2+a31*X3，字母代表的意义同上。 (5) 1.5 因子分析中的Heywood（海伍德）现象 如果x的各个分量都已经标准化了，则其方差=1。即共性方差与特殊方差的和为1。也就是说共性方差与特殊方差均大于0，并且小于1。但在实际进行参数估计的时候，共性方差 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： 802、11抓包分析 1、实验目的 分析802、11协议,了解802、11的帧格式 2、实验环境及工具 操作系统:ubuntu 实验工具:WireShark 3、实验原理 (1)802、11MAC层数据帧格式: Bytes 2 2 6 6 6 2 0-2312 4 Version:表明版本类型,现在所有帧里面这个字段都就是0 Type:指明数据帧类型,就是管理帧,数据帧还就是控制帧,00表示管理帧,01表示控制帧,10表示数据帧 Subtype:指明帧的子类型 ,Data=0000,Data+CF-ACK=0001,Data+CF-Poll=0010, Data+CF-ACK+CF-Poll=0011,Nulldata=0100,CF-ACK=0101, CF-Poll=0110,Data+CF-ACK+CF-Poll=0111,QoS Data=1000, Qos Data+CF-ACK=1001,QoS Data+CF-Poll=1010, QoS Data+CF-ACK+CF-Poll=1011,QoS Null =1100, QoS CF-ACK=1101,QoS CF-Poll=1110,QoS Data+CF-ACK+CF-Poll=1111 To DS/From DS:这两个数据帧表明数据包的发送方向,分四种情况: 若数据包To DS为0,From DS为0,表明该数据包在网络主机间传输 若数据包To DS为0,From DS为1,表明该数据帧来自AP 若数据包To DS为1,From DS为0,表明该数据帧发送往AP 若数据包To DS为1,From DS为1,表明该数据帧就是从AP发送往AP多元统计分析自己写
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80211抓包分析