数据分析实验

在林业工程中，研究树干的体积Y与离地面一定高度的树干直径X1和树干高度X2之间的关系具有重要的实用意义。

1．建立数据集，定义变量并输入数据并保存。

【31棵树的相关数据】

2~4题的数据选用树干直径做分析

2．

3．画直方图，茎叶图，QQ图。

4．数据正态性的检验：K—S检验，W检验

直径 Stem-and-Leaf Plot

Frequency Stem & Leaf

3.00 0 . 888

20.00 1 . 00011111111222333444

7.00 1 . 6677788

1.00 2 . 0

Stem width: 10.00

Each leaf: 1 case(s)

从上面的直方图、茎叶图、QQ图中的图形上看，数据比较好的服从正态分布，这也和下面正态性检验表中检验结果0.089>0.05结果相吻合。

5．多维正态数据的统计量。

6．线性回归线的拟合，回归系数的区间估计与假设检验，回归系数的选择、逐步回归。

设有甲、乙两种安眠药，比较它们的治疗效果。以X表示失眠病人服下甲药后睡眠时间延长的时数；用Y表示服下乙药后睡眠时间延长的时数。现在独立观察16个病人，其中8人服甲药，另8人服乙药。

这张表格给出了两种t检验的结果。分别为样本方差相等情况下的一般t检验结果和在样本方差不等情况下的校正t检验结果。这里方差齐次性检验采用的是F检验，由于其显著性水平Sig.为0.032，小于0.05。所以认为两样本的方差是不相等的。

在方差不等的情况下，选取校正t检验方法的结果，既表中的第二行。由于此时校正t 检验的显著性水平Sig.（双侧）为0.39，大于0.05。所以不拒绝假设H0,认为两样本的均值是相等的。所以不能认为X、Y两种药品的疗效有显著性差异。

9, 两个正态总体均值差异比较的t检验与配对检验。

慢性支气管炎病人血液中胆碱酯酶活性常常偏高。某高校将同性别同年龄的病人与健康人配成8对。根据测量值能否做出结论认为病人血液中胆碱酯酶活性的确比健康人偏高。

从表上看，病人血液中胆碱酯酶活性的测量值的均值偏大且扰动也偏大。

从表中看，其相关系数为-0.467，对应的显著性水平Sig.为0.224，大于0.05。即认为两样本的相关性不显著。

测量值没有显著的差别。 10.结果的意义及解释。

要求：

（1）选做将绿皮书中习题和概率论与数理统计教材中的习题。（2）所做内容覆盖上述内容。

（3）完成实验报告。

思考题：1利用编程给出BOX ——COX 变换中参数的极大似然估计 2 卡方检验，

数据分析实验报告

数据分析实验报告文稿归稿存档编号：[KKUY-KKIO69-OTM243-OLUI129-G00I-FDQS58-

第一次试验报告习题1.3 1建立数据集，定义变量并输入数据并保存。 2数据的描述，包括求均值、方差、中位数等统计量。分析—描述统计—频率，选择如下：输出：统计量全国居民农村居民城镇居民 N 有效 22 22 22 缺失均值 1116.82 747.86 2336.41 中值 727.50 530.50 1499.50 方差 1031026.918 399673.838 4536136.444 百分位数 25 304.25 239.75 596.25 50 727.50 530.50 1499.50 75 1893.50 1197.00 4136.75 3画直方图，茎叶图，QQ 图。（全国居民）分析—描述统计—探索，选择如下：输出：全国居民 Stem-and-Leaf Plot Frequency Stem & Leaf 5.00 0 . 56788 数据分析实验报告【最新资料，WORD 文档，可编辑修改】

2.00 1 . 03 1.00 1 . 7 1.00 2 . 3 3.00 2 . 689 1.00 3 . 1 Stem width: 1000 Each leaf: 1 case(s) 分析—描述统计—QQ图，选择如下：输出：习题1.1 4数据正态性的检验：K—S检验，W检验数据：取显着性水平为0.05 分析—描述统计—探索，选择如下：（1）K—S检验

结果：p=0.735 大于0.05 接受原假设，即数据来自正太总体。（2 ）W 检验结果：在Shapiro-Wilk 检验结果972.00 w ，p=0.174大于0.05 接受原假设，即数据来自正太总体。习题1.5 5 多维正态数据的统计量数据：

比对试验数据处理的3种方法

比对试验数据处理的3种方法摘要引入比对试验的定义，结合两个实验室进行的一组比对试验数据实例，介绍比对试验数据处理的3种基本方法，即(:rubbs检验、F检验、t检验，并阐述三者关系。在实验室工作中，经常遇到比对试验，即按照预先规定的条件，由两个或多个实验室或实验室内部对相同或类似的被测物品进行检测的组织、实施和评价。实验室间的比对试验是确定实验室的检测能力，保证实验室数据准确，检测结果持续可靠而进行的一项重要的试验活动，比对试验方法简单实用，广泛应用于企事业、专业质检、校准机构的实验室。国家实验室认可准则明确提出，实验室必须定期开展比对试验。虽然比对试验的形式较多，如:人员比对、设备比对、方法比对、实验室间比对等等，但如何将比对试验数据归纳、处理、分析，正确地得出比对试验结果是比对试验成败的关键。以下笔者结合实验室A和B两个实验室200年进行的比对试验中的拉力试验数据实例，介绍比对试验数据处理的3种最基本的方法，即格鲁布斯(Grubbs)检验、F检验、t检验。 1 数据来源情况试样在实验室的半成品仓库采取正交方法取样，样品为01. 15 mm制绳用钢丝。在同一盘上截取20 段长度为lm试样，按顺序编号，单号在实验室A测试，双号在实验室B测试。试验方法及设备试验方法见 GB/T 228-1987，实验室A : LJ-500(编号450);实验室B : LJ-1 000(编号2)。测试条件两实验室选择有经验的试验员，严格按照标准方法进行测试，技术人员现场监督复核，确认无误后记录。对断钳口的试样进行重试。试验时两实验室环境温度(28 T )、拉伸速度(50 mm/min )、钳口距离(150 mm)相同。试验数据测试得出的两组原始试验数据见表to 表1 实验室A,B试验数据

社会科学研究数据分析与仿真实验室软件建设方案

社会科学研究数据分析与仿真实验室软件建设方案基于政策方针的研究路径，针对数据收集、数据分析（规则提取）和仿真建模等三个主要阶段，为了满足政策方针各研究步骤的软件工具需要，政策分析实验室软件建设大致可以分为下列几大部分： 1.数据采集（合计58.2万元）PASW Data Collection25用户授权58.2万元软件简介：Data Collection 是SPSS公司和IBM合并后的一款支持调查研究的软件平台，详见附件“PASW Data Collection产品介绍”。 2.数据分析（合计74.8万元）（1）统计分析软件（三大统计软件的介绍从略）（合计36.4万元）SAS EM模块学科带头人版本 3.3万元注：人大已经购买了SAS22模块版本，本次可以购买数据挖掘模块（EM模块）予以补充完善。 SPSS20用户授权10.8万元 SPSS CLEMENTINE20用户授权10.8万元注：这一软件是SPSS的数据挖掘模块STATA20用户授权11.5万元（2）博弈分析软件（合计38.4万元）GAMS10用户授权18.6万元注：数学规划与优化高级建模软件（博弈分析软件），详见“百度百科”。 Xpress10用户授权19.8万元注：这一软件同样是一款博弈分析的软件，案例介绍中有供水管理的例子可供“水项目”参考（优化实例文件第15章），具体软件介绍和实例详见附件。 3.仿真（合计81.6万元）（1）通用仿真软件 Anylogic1个用户专业版授权19万注：该软件仿真功能强大，为政策分析实验室核心2个用户专业版授权27万软件，每个专业版授权可获赠10个教育版授 3个用户专业版授权39万权，详见附件。（2）领域仿真软件 Enterprise Dynamics (ED) 基本包（生产仓储仿真）+物流网络规划模块10用户授权7万元基本包（生产仓储仿真）+应急疏散模块10用户授权7万元基本包（生产仓储仿真）+机场解决方案模块10用户授权15万元注：软件介绍详见附件 Autotrack 1用户授权9.6万元注：交通基础设施仿真软件，详见附件。 4.其他（合计43万元）Decision Tools 10用户授权31万元注：风险分析模拟软件，详见附件。 Risk Simulation 1用户授权6万元注：风险分析模拟软件，详见附件。 Vanguard System 1用户授权6万元注：风险分析模拟软件，详见附件。

物联网大数据分析实验室建设方案章鱼大数据

物联网大数据分析实验室建设方案一、项目背景 “十三五”期间，随着我国现代信息技术的蓬勃发展，信息化建设模式发生根本性转变,一场以云计算、大数据、物联网、移动应用等技术为核心的“新 IT”浪潮风起云涌，信息化应用进入一个“新常态”。章鱼大数据为积极应对“互联网+”和大数据时代的机遇和挑战，适应经济社会发展与改革要求，开发建设物联网大数据平台。物联网大数据平台打造集数据采集、数据处理、监测管理、预测预警、应急指挥、可视化平台于一体的大数据平台，以信息化提升数据化管理与服务能力，及时准确掌握社会经济发展情况，做到“用数据说话、用数据管理、用数据决策、用数据创新”，牢牢把握社会经济发展主动权和话语权。二、物联网行业现状数字传感器的大量应用及移动设备的大面积普及，才会导致全球数字信息总量的极速增长。根据工信部的统计结果，中国物联网产业规模在2011年已经超过2300亿元，虽然和期望的“万亿规模产业”还有一定距离，但已经不可小视。其中传感器设备市场规模超过900亿元，RFID产业规模190亿元，M2M终端数量也已超过2100万个。另一个方面，我国的物联网企业也呈现出聚集效应，例如北京中关村

已有物联网相关企业600余家，无锡国家示范区有608家，重庆、西安等城市也有近300家。从区域发展来看，形成了环渤海、长三角、珠三角等核心区以及中西部地区的特色产业集群。在2009年以前，可能没有哪家企业说自己是物联网企业。一夜之间产生的上千家物联网企业，他们的核心能力、产品或服务价值定位、目标客户和盈利模式都是如何呢？首先来看这些物联网企业从哪里来。现在的物联网企业主要分为三类，第一类是以前的公用企业转型，最典型的是电信运营商，他们有自己的基础设施，有客户资源，因此自然转型到物联网行业。除了电信运营商，一些交通基础设施运营商、甚至是气象设施运营商，也都转型为物联网企业。第二类是传统IT企业，例如华为、神州数码，以及众多上市公司等。这一类公司也是在传统的优势积累基础上开拓物联网新业务。第三类是一些制造企业，包括传感设备制造企业，网络核心设备制造企业，还包括如家电等一批传统制造企业。这一类企业不能说没有大企业，但是绝大多数都是中小型企业。这些企业的核心能力主要体现在三个方面，第一是传感器和智能仪表，第二是嵌入式系统和智能装备，第三是软件与集成服务。再来看我国物联网应用的领域。通过对多个部委和地区的物联网专项进行汇总，下图列出了目前提到最多，也是应用最成熟的八个领域。但是换个角度再看，不管是工业控制、供应链管理、精准农业，还是建筑自动化、远程抄表、ETC，其实都并不是新的技术领域，而是在物联网这个大概念下重新包装后再次引起了人们的兴趣。总的来

数据分析实验报告

《数据分析》实验报告班级： 07信计0班学号：姓名：实验日期 2010-3-11 实验地点：实验楼505 实验名称：样本数据的特征分析使用软件名称：MATLAB 1. 熟练掌握利用Matlab 软件计算均值、方差、协方差、相关系数、标准差与变异系数、偏度与峰度，中位数、分位数、三均值、四分位极差与极差; 2. 熟练掌握jbtest 与lillietest 关于一元数据的正态性检验； 3. 掌握统计作图方法； 4. 掌握多元数据的数字特征与相关矩阵的处理方法；安徽省1990-2004年万元工业GDP 废气排放量、废水排放量、固体废物排放量以及用于污染治理的投入经费比重见表 6.1.1,解决以下问题：表6.1.1 实验目的

1. 计算各指标的均值、方差、标准差、变异系数以及相关系数矩阵； 2. 计算各指标的偏度、峰度、三均值以及极差； 3?做出各指标数据直方图并检验该数据是否服从正态分布？若不服从正态分布，利用boxcox变换以后给出该数据的密度函数； 4.上网查找1990-2004江苏省万元工业GDR废气排放量，安徽省与江苏省是否服从同样的分布？

程序如下： clear;clc format ba nk %保留两位小数 %%%%%%%%%%%安徽省%数据%%%%%%%%%%%%%%%%%% A=[104254.40 519.48 441.65 0.18 94415.00 476.97 398.19 0.26 89317.41 119.45 332.14 0.23 63012.42 67.93 203.91 0.20 45435.04 7.86 128.20 0.17 46383.42 12.45 113.39 0.22 39874.19 13.24 87.12 0.15 38412.85 37.97 76.98 0.21 35270.79 45.36 59.68 0.11 35200.76 34.93 60.82 0.15 35848.97 1.82 57.35 0.19 40348.43 1.17 53.06 0.11 40392.96 0.16 50.96 0.12 37237.13 0.05 43.94 0.15 34176.27 0.06 36.90 0.13]; %计算各指标的均值、方差、标准差、变异系数、偏度、峰度以及极差 A1=[mea n(A);var(A);std(A);std(A)./mea n(A);skew ness(A,0);kurtosis(A,0)-3;ra nge( A)] %E均值 A2=[1/4 1/2 1/4]*prctile(A,[25 50 75]) % 十算各指标的相关系数矩阵 A3=corrcoef(A) %做岀各指标数据直方图 subplot(221),histfit(A(:,1),8) subplot(222),histfit(A(:,2),8) subplot(223),histfit(A(:,3),8) subplot(224),histfit(A(:,4),7) %检验该数据是否服从正态分布 for i=1:4 [h(i),p(i),lstat(i),cv(i)]=lillietest(A(:,i),0.05); end h,p %十算岀前二列不服从正态分布，利用boxcox变换以后给岀该数据的密度函数[t1,l1]=boxcox(A(:,1)) [t2,l2]=boxcox(A(:,2)) [t3,I3]=boxcox(A(:,3))

北邮大三数据库实验六数据查询分析实验

实验六数据查询分析实验实验目的通过对不同情况下查询语句的执行分析，巩固和加深对查询和查询优化相关理论知识的理解，提高优化数据库系统的实践能力，熟悉了解Sybase中查询分析器的使用，并进一步提高编写复杂查询的SQL 程序的能力。实验内容 1.索引对查询的影响（1）对结果集只有一个元组的查询分三种情况进行执行（必如查询一个具体学生的信息）：不建立索引，（学号上）建立非聚集索引，（学号上）建立聚集索引。建立聚集索引： create clustered index student on student(student_id) go 建立非聚集索引： create nonclustered index student_index on student(student_id) go 用查询分析器的执行步骤和结果对执行进行分析比较。 select*from student where student_id='30201' 不建立索引建立聚集索引

建立非聚集索引（2）对结果集中有多个元组的查询（例如查看某门成绩的成绩表）分类似（1）的三种情况进行执行比较。 select*from student where student_id>'30401' 不建立索引：

建立聚集索引：建立非聚集索引：（3）对查询条件为一个连续的范围的查询（例如查看学号在某个范围内的学生的选课情况）分类似（1）的三种情况进行执行比较，注意系统处理的选择。 select*from student where student_id between'31201'and'31415' 不建立索引：

数据分析实验报告

《数据分析》实验报告班级：07信计0班学号：姓名：实验日期2010-3-11 实验地点：实验楼505 实验名称：样本数据的特征分析使用软件名称：MATLAB 实验目的1.熟练掌握利用Matlab软件计算均值、方差、协方差、相关系数、标准差与变异系数、偏度与峰度，中位数、分位数、三均值、四分位极差与极差； 2.熟练掌握jbtest与lillietest关于一元数据的正态性检验； 3.掌握统计作图方法； 4.掌握多元数据的数字特征与相关矩阵的处理方法；实验内容安徽省1990-2004年万元工业GDP废气排放量、废水排放量、固体废物排放量以及用于污染治理的投入经费比重见表6.1.1，解决以下问题：表6.1.1废气、废水、固体废物排放量及污染治理的投入经费占GDP比重年份万元工业GDP 废气排放量万元工业GDP 固体物排放量万元工业GDP废水排放量环境污染治理投资占GDP比重（立方米）（千克）（吨）（%）1990 104254.40 519.48 441.65 0.18 1991 94415.00 476.97 398.19 0.26 1992 89317.41 119.45 332.14 0.23 1993 63012.42 67.93 203.91 0.20 1994 45435.04 7.86 128.20 0.17 1995 46383.42 12.45 113.39 0.22 1996 39874.19 13.24 87.12 0.15 1997 38412.85 37.97 76.98 0.21 1998 35270.79 45.36 59.68 0.11 1999 35200.76 34.93 60.82 0.15 2000 35848.97 1.82 57.35 0.19 2001 40348.43 1.17 53.06 0.11 2002 40392.96 0.16 50.96 0.12 2003 37237.13 0.05 43.94 0.15 2004 34176.27 0.06 36.90 0.13 1.计算各指标的均值、方差、标准差、变异系数以及相关系数矩阵； 2.计算各指标的偏度、峰度、三均值以及极差； 3.做出各指标数据直方图并检验该数据是否服从正态分布？若不服从正态分布，利用boxcox变换以后给出该数据的密度函数； 4.上网查找1990-2004江苏省万元工业GDP废气排放量，安徽省与江苏省是否服从同样的分布？

实验室管理系统需求分析数据流图业务流图

系统设计报告 1．引言 1.1摘要（摘要说明所设计开发系统的名称、目标和功能）名称：计算机大棚实验室系统设计目的: 自动化运行信息化管理无纸化办公功能: 提高实验室工作效率、科研水平、降低运行成本保证实验室的质量管理在严格控制下运行，从而能使实验室的最终产品即所有的检测或管理数据、信息均符合相关的质量标准或规。实现自动化监控大棚室温度以及温度的调节。温湿度监控：实现对温室大棚温湿度参数的实时采集，测量空间的温度和湿度，由单片机对采集的温湿度值进行循环检测、数据处理、显示，实现温湿度的智能检测。作物生长情况监控：对作物定时进行检查，是否出现生长问题，例如虫害、病害、缺水、温度等之类的影响，并进行相应的管理。控制处理：当温度或温湿度越限时报警，并根据报警信号提示采取一定手段控制。当作物出现病虫害时，进行作物打药。

无线传输：用温湿度传感器将测量的温湿度数据通过无线模块进行传输。对作物进行测评，看其生长是否正常，并进行相应的措施。 1.2 背景 1）项目的承担者: 项目责任人 2）用户: 实验室管理者 3）本系统和其他系统或机构的关系和联系: 无 1.3 工作条件和限制（包括计算机系统环境限制、保密和安全的限制等）符合基本计算机网络和程序正常运行即可。 1.4 参考和引用资料大棚自动化系统百度百科 2．总体设计 2.1模块设计

系统总体结构图（功能模块图）检测器提取需要的相关信息，导入业务层与数据库相应数据进行比价，给出结论，并依据结论做出相应的措施，进而控制调节器进行调工作，直到检测器信息与数据库信息相匹配为止。计算机大棚实验室系统管理员设备管理信息管理设备购买设备维护设备控制作物信息实验室信息管理员信息自动管理实验室设备调节实验室数据显示实验室报警系统实验室设备监测

实验数据分析中的

实验数据分析中的误差、概率和统计 §1 实验测量及误差 §2 粒子物理实验的测量数据 §3 粒子物理实验的数据分析 §1 实验测量及误差大量科学问题（自然科学、社会科学）的研究与解决依赖于实验或测量数据（包括统计数据）。 §1.1 实验测量的目的及分类》目的：得到一个或多个待测量的数值及误差（确定数值）；确定多个量之间的函数关系（寻找规律，确定分布）。》分类： 1. 测量方式直接测量－用测量仪器直接测得待测量（尺量纸的长度）间接测量－直接测量量为x r ，待测量为 y r ，y r 是x r 的函数 ()y f x =r r 例如待测量为大楼高度h ，实测量为距离和仰角,x θ，则tan h x θ=。绝大部分问题是间接测量问题。 2. 测量过程静态测量－待测量在测量过程中不变多次测量求得均值动态测量－待测量在测量过程中变化例雷达站测离飞行气球的距离多次测量求得气球的运动轨迹 3. 测量对象待测量－固定常量待测量－随机变量例放射源单位时间内的计数（假定寿命极长）每次测量值不一定相同。

粒子物理实验数据分析中处理的都是间接、动态、随机变量的测量和处理问题。随机变量―― 一次测量所得的值是不确定的，无穷多次测量，一定测量值的概率是确定的。（统计规律性）离散随机变量――测量值是离散的分立值（掷硬币和扔骰子试验）二项分布、泊松分布、多项分布。连续随机变量――测量值一个区间内的所有值均匀分布、指数分布、正态分布、2 χ分布、F 分布、t 分布。描述随机变量的特征量――概率分布或概率密度非负性、可加性、归一性 ()0.f x ≥ 2 33 1 2 1 ()()().x x x x x x f x dx f x dx f x dx +=??? () 1.f x dx Ω =? ()0.i P x ≥ ()()().i j i j P x x P x P x ?=+ 1 () 1.n i i P x ==∑ 期望值（概率意义上的平均值）离散型 ()()i i i E X x p x μ==∑ 连续型 ()xf x dx Ω= ? 方差（标准离差σ的平方）离散型 2() ()(),i i i V X x p x μ=-∑ 连续型 2()()().V X x f x dx Ω μ=-? §1.2 测量误差及其分类 1．报导误差的重要性 ? 物理量的测量值及其误差是衡量其可靠性及精度的依据。 ? 没有误差的结果是没有意义的，因而是无法引用的。 ? 要改正只给测量中心值、不给误差的坏习惯。

数值分析实验报告1

实验一误差分析实验（病态问题）实验目的：算法有“优”与“劣”之分，问题也有“好”与“坏”之别。对数值方法的研究而言，所谓坏问题就是问题本身对扰动敏感者，反之属于好问题。通过本实验可获得一个初步体会。数值分析的大部分研究课题中，如线性代数方程组、矩阵特征值问题、非线性方程及方程组等都存在病态的问题。病态问题要通过研究和构造特殊的算法来解决，当然一般要付出一些代价（如耗用更多的机器时间、占用更多的存储空间等）。问题提出：考虑一个高次的代数多项式 )1.1() ()20()2)(1()(20 1∏=-=---=k k x x x x x p 显然该多项式的全部根为1,2,…,20共计20个，且每个根都是单重的。现考虑该多项式的一个扰动 )2.1(0 )(19=+x x p ε 其中ε是一个非常小的数。这相当于是对（）中19x 的系数作一个小的扰动。我们希望比较（）和（）根的差别，从而分析方程（）的解对扰动的敏感性。实验内容：为了实现方便，我们先介绍两个Matlab 函数：“roots ”和“poly ”。 roots(a)u = 其中若变量a 存储n+1维的向量，则该函数的输出u 为一个n 维的向量。设a 的元素依次为121,,,+n a a a ，则输出u 的各分量是多项式方程 01121=+++++-n n n n a x a x a x a 的全部根；而函数 poly(v)b =

的输出b 是一个n+1维变量，它是以n 维变量v 的各分量为根的多项式的系数。可见“roots ”和“poly ”是两个互逆的运算函数。 ;000000001.0=ess );21,1(zeros ve = ;)2(ess ve = ))20:1((ve poly roots + 上述简单的Matlab 程序便得到（）的全部根，程序中的“ess ”即是（）中的ε。实验要求：（1）选择充分小的ess ，反复进行上述实验，记录结果的变化并分析它们。如果扰动项的系数ε很小，我们自然感觉（）和（）的解应当相差很小。计算中你有什么出乎意料的发现表明有些解关于如此的扰动敏感性如何（2）将方程（）中的扰动项改成18x ε或其它形式，实验中又有怎样的现象出现（3）（选作部分）请从理论上分析产生这一问题的根源。注意我们可以将方程（）写成展开的形式， ) 3.1(0 ),(1920=+-= x x x p αα 同时将方程的解x 看成是系数α的函数，考察方程的某个解关于α的扰动是否敏感，与研究它关于α的导数的大小有何关系为什么你发现了什么现象，哪些根关于α的变化更敏感思考题一：（上述实验的改进）在上述实验中我们会发现用roots 函数求解多项式方程的精度不高，为此你可以考虑用符号函数solve 来提高解的精确度，这需要用到将多项式转换为符号多项式的函数poly2sym,函数的具体使用方法可参考Matlab 的帮助。

实验室检测数据分析和处理控制程序

检测数据分析和处理程序 1、目的规范检测报告、原始记录，对检测数据及其计算值的修改、判定作出规定。2、适用范围适用于检测工作中的检测和检测数据的处理和分析。 3、职责 3.1由质量监督员检查实验室检测人员执行情况。 3.2各检测室负责人监督本部门人员执行。 4、工作程序 4．1 数据修改规则 4.1.1 进舍规则根据GB8170-2008《数值修改规则》，检测数值或其计算值的进舍可根据概况为如下口诀：四舍六入五考虑，五后非零则进一，五后皆零视奇偶，五前为偶应舍去，五前为奇则进一。 4．2 修改位数规则 4.2.1 原始记录数值的有效位数至少应比标准规定的极限数值多一位。 4.2.2 检测报告中，检测数值或其计算值要进行修改，修改位数与标准规定的极限数值书定位数一致。 4．3 不许连续修改规则

规定拟修改数值应在确定修改位数后一次修改获得结果，而不得多次按4.1连续修改。 4．4 检测结果规则 4.4.1检测结果数据发出执行DZ/T 0130--2006《地质矿产实验室测试质量管理规范》。 4.4.2将检测数值或其计算值先进行修改，再加检测不确定度（需要时），然后作最终结果判定。 4．5 检测结果处理 4.5.1 原始数据的审核 (1) 检测条件是否符合标准要求； (2) 选择的数据转化公式，计算方法及其结果是否正确； (3) 数值修改、有效位数是否符合要求； (4) 原始记录填写是否规范，杠改处是否有修改人的证明； (5) 影响检测结果的信息是否有相应的正确描述，如标准规范、样品状态、环境条件，所用仪器设备、检测时间，校准记录等； (6) 原始记录的溯源性、真实性； (7) 计量单位是否正确或能溯源到国际单位制； (8) 属计算机或自动设备采集、处理数据的，投入使用前应经有关部门鉴定，或经数据验证，以确保数据的可靠性； (9) 数据分析人员的签字。 4.5.2 检测数据的审核

数据分析实验报告

数据分析实验报告【最新资料，WORD文档，可编辑修改】第一次试验报告习题1.3 1建立数据集，定义变量并输入数据并保存。 2数据的描述，包括求均值、方差、中位数等统计量。分析—描述统计—频率，选择如下：输出：

方差1031026.918399673.8384536136.444百分位数25304.25239.75596.25 50727.50530.501499.50 751893.501197.004136.75 3画直方图，茎叶图，QQ图。（全国居民）分析—描述统计—探索，选择如下：输出：全国居民Stem-and-Leaf Plot Frequency Stem & Leaf 9.00 0 . 122223344 5.00 0 . 56788 2.00 1 . 03 1.00 1 . 7 1.00 2 . 3 3.00 2 . 689

1.00 3 . 1 Stem width: 1000 Each leaf: 1 case(s) 分析—描述统计—QQ图，选择如下：输出：习题1.1 4数据正态性的检验：K—S检验，W检验数据：取显着性水平为0.05 分析—描述统计—探索，选择如下：（1）K—S检验单样本Kolmogorov-Smirnov 检验身高N60正态参数a,,b均值139.00

标准差7.064 最极端差别绝对值.089 正.045 负-.089 Kolmogorov-Smirnov Z.686 渐近显着性(双侧).735 a. 检验分布为正态分布。 b. 根据数据计算得到。结果：p=0.735 大于0.05 接受原假设，即数据来自正太总体。（2）W检验

【最全最详细】数据分析与挖掘实验报告

《数据挖掘》实验报告目录 1.关联规则的基本概念和方法 (2) 1.1数据挖掘 (2) 1.1.1数据挖掘的概念 (2) 1.1.2数据挖掘的方法与技术 (2) 1.2关联规则 (3) 1.2.1关联规则的概念 (3) 1.2.2关联规则的实现——Apriori算法 (4) 2.用Matlab实现关联规则 (6) 2.1Matlab概述 (6) 2.2基于Matlab的Apriori算法 (7) 3.用java实现关联规则 (11) 3.1java界面描述 (11) 3.2java关键代码描述 (14) 4、实验总结 (19) 4.1实验的不足和改进 (19) 4.2实验心得 (20)

1.关联规则的基本概念和方法 1.1数据挖掘 1.1.1数据挖掘的概念计算机技术和通信技术的迅猛发展将人类社会带入到了信息时代。在最近十几年里，数据库中存储的数据急剧增大。数据挖掘就是信息技术自然进化的结果。数据挖掘可以从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的实际应用数据中，提取隐含在其中的，人们事先不知道的但又是潜在有用的信息和知识的过程。许多人将数据挖掘视为另一个流行词汇数据中的知识发现（KDD）的同义词，而另一些人只是把数据挖掘视为知识发现过程的一个基本步骤。知识发现过程如下：·数据清理（消除噪声和删除不一致的数据） ·数据集成（多种数据源可以组合在一起） ·数据转换（从数据库中提取和分析任务相关的数据） ·数据变换（从汇总或聚集操作，把数据变换和统一成适合挖掘的形式） ·数据挖掘（基本步骤，使用智能方法提取数据模式） ·模式评估（根据某种兴趣度度量，识别代表知识的真正有趣的模式） ·知识表示（使用可视化和知识表示技术，向用户提供挖掘的知识）。 1.1.2数据挖掘的方法与技术数据挖掘吸纳了诸如数据库和数据仓库技术、统计学、机器学习、高性能计算、模式识别、神经网络、数据可视化、信息检索、图像和信号处理以及空间数据分析技术的集成等许多应用领域的大量技术。数据挖掘主要包括以下方法。神经网络方法：神经网络由于本身良好的鲁棒性、自组织自适应性、并行处理、分布存储和高度容错等特性非常适合解决数据挖掘的问题，因此近年来越来越受到人们的关注。典型的神经网络模型主要分3大类：以感知机、bp反向传播模型、函数型网络为代表的，用于分类、预测和模式识别的前馈式神经网络模型；以hopfield的离散模型和连续模型为代表的，分别用于联想记忆和优化计算的反馈式神经网络模型；以art模型、koholon模型为代表的，用于聚类的自组织映射方法。神经网络方法的缺点是"黑箱"性，人们难以理解网络的学习和决策过程。遗传算法：遗传算法是一种基于生物自然选择与遗传机理的随机搜索算法，是一种仿生全局优化方法。遗传算法具有的隐含并行性、易于和其它模型结合等性质使得它在数据挖掘中被加以应用。sunil已成功地开发了一个基于遗传算法的数据挖掘工具，利用该工具对两个飞机失事的真实数据库进行了数据挖掘实验，结果表明遗传算法是进行数据挖掘的有效方法之一。遗传算法的应用还体现在与神经网络、粗糙集等技术的结合上。如利用遗传算法优化神经网络结构，在不增加错误率的前提下，删除多余的连接和隐层单元；用遗传算法和bp算法结合训练神经网络，然后从网络提取规则等。但遗传算法的算法较复杂，收敛于局部极小的较早收敛问题尚未解决。决策树方法：决策树是一种常用于预测模型的算法，它通过将大量数据有目的分类，从

专业实验室数据管理系统,让数据分析更便捷!

专业实验室数据管理系统，让数据分析更便捷！目前实验室数据管理系统在西方发达国家的应用相对比较成熟，我们国家经过多年发展，很多实验室也开始逐渐认识到信息化在管理中的作用，纷纷开始引入LIMS。实验室数据管理系统也不断在各个行业进行不断的改进和提升。相信随着科技的不断进步，和产品功能的不断完善，实验室信息系统将完全可以实现各种虚拟化在线实验室的可能。近年来，实验室数据管理系统的需求在不断提升，大家对其的要求也越来越高。当下很多人都会网上搜寻相关的信息。接下来就让小编带你走进它吧。实验室数据管理系统的基本功能包括：业务流程管理、各类资源管理、行政管理以及各类客户需要个性化定义的功能。实验室数据管理系统神鹰lims系统主要解决企业试验数据管理和利用效率问题，涉及到与企业试验过程执行、试验辅助资源、数据采集、数据管理、安全控制、企业软件协同方

面的管理功能。它填补了产品研制过程中试验环节数据管理空白，是企业产品研制过程中必不可少的信息化试验管理系统。开发的实验室数据管理系统lims系统充分考虑企业用户的操作习惯，对系统管理的试验数据进行数据导航，并且使用了数据重复利用的结构框架，可以在数据分析处理的过程中调用历史试验数据，使得用户可以方便准确地定位目标数据。同时，多种格式的数据都可以被系统解析并且转换为自定义格式，在数据库中进行统一的保管方便用户的随时调用。此外，系统支持用户自定义格式文件的导入和用户界面的手动输入，可以实现对数据对象的访问控制。北京天健通泰科技有限公司（以下简称天健通泰）是一家专门从事ISO/IEC17025实验室信息化建设的高科技企业，为国家高新技术企业、中关村高新技术企业。近年来，天健通泰先后承担了航空航天、汽车制造、兵器工业、通讯电子、能源环保、船舶海洋等十余领域检测和试验检验实验室的实验室信息化建设（LIMS）工程，具备丰富的实验室信息化研发、建设、部署和实践经验。

数据分析与挖掘实验报告

《数据挖掘》实验报告目录 1.关联规则的基本概念和方法 (1) 1.1数据挖掘 (1) 1.1.1数据挖掘的概念 (1) 1.1.2数据挖掘的方法与技术 (2) 1.2关联规则 (5) 1.2.1关联规则的概念 (5) 1.2.2关联规则的实现——Apriori算法 (7) 2.用Matlab实现关联规则 (12) 2.1Matlab概述 (12) 2.2基于Matlab的Apriori算法 (13) 3.用java实现关联规则 (19) 3.1java界面描述 (19) 3.2java关键代码描述 (23) 4、实验总结 (29) 4.1实验的不足和改进 (29) 4.2实验心得 (30)

据模式） ·模式评估（根据某种兴趣度度量，识别代表知识的真正有趣的模式） ·知识表示（使用可视化和知识表示技术，向用户提供挖掘的知识）。 1.1.2数据挖掘的方法与技术数据挖掘吸纳了诸如数据库和数据仓库技术、统计学、机器学习、高性能计算、模式识别、神经网络、数据可视化、信息检索、图像和信号处理以及空间数据分析技术的集成等许多应用领域的大量技术。数据挖掘主要包括以下方法。神经网络方法：神经网络由于本身良好的鲁棒性、自组织自适应性、并行处理、分布存储和高度容错等特性非常适合解决数据挖掘的问题，因此近年来越来越受到人们的关注。典型的神经网络模型主要分3大类：以感知机、bp反向传播模型、函数型网络为代表的，用于分类、预测和模式识别的前馈式神经网络模型；以hopfield 的离散模型和连续模型为代表的，分别用于联想记忆和优化计算的反馈式神经网络模型；以art 模型、koholon模型为代表的，用于聚类的自组

数据分析实验报告p

第一次试验报告习题1.3 1建立数据集，定义变量并输入数据并保存。 2数据的描述，包括求均值、方差、中位数等统计量。分析—描述统计—频率，选择如下：输出： 3画直方图，茎叶图，QQ 图。（全国居民）分析—描述统计—探索，选择如下：输出：全国居民 Stem-and-Leaf Plot Frequency Stem & Leaf 5.00 0 . 56788 2.00 1 . 03 数据分析实验报告【最新资料，WORD 文档，可编辑修改】

1.00 1 . 7 1.00 2 . 3 3.00 2 . 689 1.00 3 . 1 Stem width: 1000 Each leaf: 1 case(s) 分析—描述统计—QQ图，选择如下：输出：习题1.1 4数据正态性的检验：K—S检验，W检验数据：取显着性水平为0.05 分析—描述统计—探索，选择如下：（1）K—S检验单样本 Kolmogorov-Smirnov 检验身高 N 60 正态参数a,,b均值139.00 标准差7.064 最极端差别绝对值.089 正.045 负-.089 Kolmogorov-Smirnov Z .686 渐近显着性(双侧) .735 a. 检验分布为正态分布。 b. 根据数据计算得到。结果：p=0.735 大于0.05 接受原假设，即数据来自正太总体。（2）W检验正态性检验

结果：在Shapiro-Wilk 检验结果972.00=w ，p=0.174大于0.05 接受原假设，即数据来自正太总体。习题1.5 5多维正态数据的统计量均值向量为：)767.33,505.4,836.27,219.18(=- X

WEKA数据分析实验

WEKA 数据分析实验 1.实验简介借助工具Weka 3.6 ，对数据样本进行测试，分类测试方法包括：朴素贝叶斯、决策树、随机数三类，聚类测试方法包括：DBScan，K均值两种； 2.数据样本以熟悉数据分类的各类常用算法，以及了解Weka的使用方法为目的，本次试验中，采用的数据样本是Weka软件自带的“Vote”样本，如图： 3.关联规则分析 1)操作步骤： a)点击“Explorer”按钮，弹出“Weka Explorer”控制界面 b)选择“Associate”选项卡； c)点击“Choose”按钮，选择“Apriori”规则 d)点击参数文本框框，在参数选项卡设置参数如：

e)点击左侧“Start”按钮 2)执行结果： === Run information === Scheme: weka.associations.Apriori -I -N 10 -T 0 -C 0.9 -D 0.05 -U 1.0 -M 0.5 -S -1.0 -c -1 Relation: vote Instances: 435 Attributes: 17 handicapped-infants water-project-cost-sharing adoption-of-the-budget-resolution physician-fee-freeze el-salvador-aid religious-groups-in-schools anti-satellite-test-ban aid-to-nicaraguan-contras mx-missile immigration synfuels-corporation-cutback education-spending superfund-right-to-sue crime duty-free-exports export-administration-act-south-africa Class === Associator model (full training set) ===

实验8-1数据分析报告

实验8-1 数据分析一、实验目的 1.理解数据挖掘的一般流程。 2.掌握数据探索和预处理的方法。 3.使用PHSTAT软件，结合Excel对给定的数据进行手工预处理。 4.使用WEKA软件，对给定的数据进行预处理。二、实验容在D盘中以“班级-学号-”命名一个文件夹，将下发的数据拷贝到该文件夹下，根据不同要求，对下发的文件进行相应的数据分析和处理。 0. 数据集介绍银行资产评估数据bank-data.xlsx，数据里有12个属性，分别是id（编号）, age（年龄）, sex（性别）, region（地区）, income（收入）,married（婚否）, children（子女数）, car（是否有私家车）, save_act（是否有定期存款）, current_act（是否有活期账户）, mortgage（是否有资产抵押）, pep（目标变量，是否买个人理财计划Personal Equity Plan）。 1．数据探索之数据质量分析新建“1-数据质量分析.xlsx”文件，导入“0-bank_data.xlsx”文件数据，请你用EXCEL对其进行数据质量分析。【要求】（1）请找出bank_data.xlsx表中的含有缺失值的记录。（2）请你用PHSTAT软件绘制“income（收入）”属性的箱线图和点比例图，筛选出异常值。（3）计算Whisker上限、Whisker下限，并利用高级筛选，找出该属性的异常值记录。【提示】（1）请找出bank_data.xlsx表中的含有缺失值的记录。方法1：条件格式法 1）选取A1：L601区域。 2）开始 --> 条件格式 --> 新建规则（N）...，在"新建格式规则"对话框中，选择空值。如图8-1所示。

试验设计与数据分析

1.方差分析在科学研究中有何意义？如何进行平方和与自由度的分解？如何进行F检验和多重比较？（1）方差分析的意义方差分析，又称变量分析，其实质是关于观察值变异原因的数量分析，是科学研究的重要工具。方差分析得最大公用在于：a. 它能将引起变异的多种因素的各自作用一一剖析出来，做出量的估计，进而辨明哪些因素起主要作用，哪些因素起次要作用。b. 它能充分利用资料提供的信息将试验中由于偶然因素造成的随机误差无偏地估计出来，从而大大提高了对实验结果分析的精确性，为统计假设的可靠性提供了科学的理论依据。（2）平方和及自由度的分解方差分析之所以能将试验数据的总变异分解成各种因素所引起的相应变异，是根据总平方和与总自由度的可分解性而实现的。（3）F检验和多重比较 ①F检验的目的在于，推断处理间的差异是否存在，检验某项变异原因的效应方差是否为零。实际进行F检验时，是将由试验资料算得的F值与根据df1=df t（分子均方的自由度）、df2=df e（分母均方的自由度）查附表4（F值表）所得的临界F值（F0.05（df1，df2）和F0.01（df1，df2））相比较做出统计判断。若F< F0.05（df1，df2），即P>0.05，不能否定H0，可认为各处理间差异不显著；若F0.05（df1，df2）≤F＜F0.01（df1，df2），即0.01