数据分析与建模实验报告
数学建模基础实验报告(3篇)
第1篇一、实验目的本次实验旨在让学生掌握数学建模的基本步骤，学会运用数学知识分析和解决实际问题。
通过本次实验，培养学生主动探索、努力进取的学风，增强学生的应用意识和创新能力，为今后从事科研工作打下初步的基础。
二、实验内容本次实验选取了一道实际问题进行建模与分析，具体如下：题目：某公司想用全行业的销售额作为自变量来预测公司的销售量。
表中给出了1977—1981年公司的销售额和行业销售额的分季度数据（单位：百万元）。
1. 数据准备：将数据整理成表格形式，并输入到计算机中。
2. 数据分析：观察数据分布情况，初步判断是否适合使用线性回归模型进行拟合。
3. 模型建立：利用统计软件（如MATLAB、SPSS等）进行线性回归分析，建立公司销售额对全行业的回归模型。
4. 模型检验：对模型进行检验，包括残差分析、DW检验等，以判断模型的拟合效果。
5. 结果分析：分析模型的拟合效果，并对公司销售量的预测进行评估。
三、实验步骤1. 数据准备将数据整理成表格形式，包括年份、季度、公司销售额和行业销售额。
将数据输入到计算机中，为后续分析做准备。
2. 数据分析观察数据分布情况，绘制散点图，初步判断是否适合使用线性回归模型进行拟合。
3. 模型建立利用统计软件进行线性回归分析，建立公司销售额对全行业的回归模型。
具体步骤如下：（1）选择合适的统计软件，如MATLAB。
（2）输入数据，进行数据预处理。
（3）编写线性回归分析程序，计算回归系数。
（4）输出回归系数、截距等参数。
4. 模型检验对模型进行检验，包括残差分析、DW检验等。
（1）残差分析：计算残差，绘制残差图，观察残差的分布情况。
（2）DW检验：计算DW值，判断随机误差项是否存在自相关性。
5. 结果分析分析模型的拟合效果，并对公司销售量的预测进行评估。
四、实验结果与分析1. 数据分析通过绘制散点图，观察数据分布情况，初步判断数据适合使用线性回归模型进行拟合。
2. 模型建立利用MATLAB进行线性回归分析，得到回归模型如下：公司销售额 = 0.9656 行业销售额 + 0.01143. 模型检验（1）残差分析：绘制残差图，观察残差的分布情况，发现残差基本呈随机分布，说明模型拟合效果较好。
Eviews实验报告
Eviews实验报告
本次实验使用Eviews对数据进行了分析和建模，主要分为以下几个部分：
一、数据预处理
1. 数据清洗：对数据进行了初步的检查和清洗，处理了数据中的缺失值和异常值；
2. 数据变换：对原始数据进行了对数化处理，使其符合正态分布。
二、数据分析
1. 描述性统计：通过统计均值、标准差、相关系数等指标，对数据进行了分析和描述；
2. 单因素分析：使用单因素方差分析对不同自变量与因变量之间的关系进行了检验。
三、建模分析
1. 模型选择：根据变量相关性和变量显著性等因素，最终选择了一组自变量，建立了多元线性回归模型；
2. 模型检验：对建立的模型进行了残差分析，验证了模型的可靠性和稳定性；
3. 预测分析：利用建立的模型对新数据进行了预测，并进行了模型预测精度的评估。
四、实验结论
通过Eviews的分析和建模，得出了以下结论：
1. 数据清洗和变换可以提高数据分析的准确性和可靠性；
2. 描述性统计和单因素分析可以为建模提供有用的参考和决策依据；
3. 多元线性回归模型可以较好地解释自变量与因变量之间的关系，并可进行预测和决策分析。
综上所述，本次实验通过Eviews软件对数据进行了分析和建模，得出了有关数据的一些重要结论，为后续数据分析和决策提供了基础和支持。
实验报告-实验六 概率模型的建模分析
实验课程名称：_ 数据分析与建模__第二部分：实验过程记录（可加页）（包括实验原始数据记录，实验现象记录，实验过程发现的问题等）1、概率模型的求解（1）某车间生产滚珠，从长期实践中知道，滚珠直径可以认为服从正态分布。
从某天产品中任取6个测得直径如下(单位：mm)：15.6 16.3 15.9 15.8 16.2 16.1若已知直径的方差是0.06，试求总体均值 的置信度为0.95的置信区间与置信度为0.90的置信区间。
求解方法：用Mathematica进行区间估计时, 必须先调用相应的软件包，需要输入并执行的命令如下：（特别提示：不同版本的Mathematica，所用的调用命令不一样）在Mathematica 2.2中调用区间估计软件包的命令为<<Statistics\Confiden.m在Mathematica 4.0中调用区间估计软件包的命令为<<Statistics`或<<Statistics\ConfidenceIntervals.m在Mathematica 11.0中调用区间估计软件包的命令为<< HypothesisTesting`本题属于在方差已知的情况下，求单个正态总体均值的置信区间的问题。
求单正态总体均值的置信区间要用到命令MeanCI, 命令的基本格式为：MeanCI[样本观察值, 选项1, 选项2,…]其中选项1用于选定置信度，形式为ConfidenceLevel-> 1-α，缺省默认值为ConfidenceLeve1 -> 0.95；选项2用于说明方差是已知还是未知，其形式为KnownVariance-> None或方差值，缺省默认值为KnownVariance->None，也可以用说明标准差的选项KnownStandardDeviation->None 或方差值来代替这个选项。
具体运行结果如下图所示：图1 方差已知时，求单正态总体均值的置信区间回答问题：总体均值μ的置信度为0.95的置信区间：(15.7873, 16.1793)总体均值μ的置信度为0.90的置信区间：(15.8188, 16.1478)（2）某旅行社为调查当地旅游者的平均消费额，随机访问了100名旅游者，得知平均消费额σ元，求该地旅游者平均消80==x元，根据经验，已知旅游者消费服从正态分布，且标准差12费额μ的置信度为%95的置信区间。
数据管理与模型分析实验报告
数据管理与模型分析实验报告一、实验目的本实验通过数据管理与模型分析的实践操作，旨在进一步探索数据的管理与建模分析方法，提高我们对数据的把握能力和模型分析的能力。
二、实验设备与材料1. 计算机及相关软件：本实验使用计算机进行数据管理和模型分析，软件包括Microsoft Excel、SPSS等。
2. 数据样本：选取一组具有代表性的数据样本集，用于实际操作和分析。
三、实验步骤与方法1. 数据准备与整理首先，对所选取的数据样本进行收集和整理。
包括数据的来源、采集时间、采集方法等信息。
然后，对数据进行排序、筛选和清洗，将数据整理成适合进行后续模型分析的格式。
2. 数据描述与可视化在数据准备完成后，利用Excel软件对数据进行描述性统计分析。
包括计算数据样本的均值、中位数、众数、方差、标准差等指标，并画出数据的直方图、箱线图等可视化图表，以直观地了解数据的分布和特征。
3. 数据预处理对于分析模型的建立，原始数据可能存在一些不符合要求的问题，如数据丢失、异常值、重复数据等。
因此，需要对数据进行预处理，包括数据填充、异常值处理、数据转换等步骤，确保数据的质量和准确性。
4. 模型建立与分析在数据预处理完成后，根据实际问题和数据特点，选择适当的模型进行建立和分析。
根据模型的类型和要求，对数据进行参数估计、参数显著性检验等统计方法的运用，获取模型的有效参数和相关指标。
并进行模型的适应性检验、预测和效果评估。
5. 模型结果展示与解读最后，根据实验结果，通过表格、图表等方式，对模型的结果进行展示和解读。
包括模型的比较分析、模型的优缺点、模型预测结果的可信度和应用前景等。
四、实验结果与讨论通过以上的实验步骤和方法，我们对数据管理与模型分析的流程和技巧有了更深入的了解和掌握。
通过对实验数据的处理和分析，我们发现数据的质量和准确性在建立模型和分析结果中起着重要作用。
同时，模型的选择和应用也需要根据实际问题和数据特点进行灵活调整，以获得更准确和可靠的结果。
数据分析与建模实验报告实验一简单数据建模
数据分析与建模,实验报告,实验一,,简单数据建模学生学号实验课成绩学学生实验报告书实验课程名称数据分析与建模开开课学院管理学院指导教师姓名鄢丹学学生姓名学生专业班级信管班20182019学年第1学期1实验报告填写说明1．综合性、设计性实验必须填写实验报告，验证、演示性实验可不写实验报告。
2．实验报告书必须按统一格式制作（实验中心网站有下载）。
3．老师在指导学生实验时，必须按实验大纲的要求，逐项完成各项实验；实验报告书中的实验课程名称和实验项目必须须与实验指导书一致。
4．每项实验依据其实验内容的多少，可安排在一个或多个时间段内完成，但每项实验只须填写一份实验报告。
5．每份实验报告教师都应该有签名、评分表及实验报告成绩。
6．教师应及时评阅学生的实验报告并给出各实验项目成绩，完整保存实验报告。
在完成所有实验项目后，教师应按学生姓名将批改好的各实验项目实验报告装订成册，构成该实验课程总报告，按班级交到实验中心，每个班级实验报告袋中附带一份实验指导书及班级实验课程成绩表。
7．实验报告封面信息需填写完整，并给出实验环节的成绩，实验环节成绩按其类型采取百分制或优、良、中、及格和不及格五级评定（与课程总成绩一致），并记入课程总成绩中。
1实验课程名称：_数据分析与建模__实验项目名称实验一简单的数据建模实验成绩实实验者专业班级组组别无无同同组者无无实验日期2018年年9月月26日第一部分：实验预习报告（包括实验目的、意义，实验基本原理与方法，主要仪器设备及耗材，实验方案与技术路线等）一、实验目的、意义本实验旨在通过资料查阅和上机实验，使学生加深了解数据分析与建模的理论与方法，掌握典型的数据模型的建立与使用。
二、实验基本原理与方法数据分析的理论，最优化模型的建模方法。
应用Excel的方法。
三、实验内容及要求1、应用Excel建模分析某学院有3个系，共有学生200人，A系103人，B系63人，C系34人。
现在成立一个由21名学生组成的学生会，该如何公平地分配席位？实验任务：用利用Q值法分配席位，并且在Excel中进行Q值计算。
实验报告数据分析
实验报告数据分析实验报告数据分析引言实验报告是科学研究中不可或缺的一部分，通过对实验数据的分析可以得出结论，验证假设，推动科学的发展。
本文将围绕实验报告数据分析展开讨论，旨在探索数据分析在科研中的重要性和应用。
数据收集与整理在进行实验之前，首先需要进行数据的收集。
数据可以通过实验仪器、观察、调查问卷等方式获得。
在收集数据时，需要注意数据的准确性和完整性，以确保后续的分析结果可靠。
收集到的数据需要进行整理和清洗，以便后续的分析。
整理数据包括对数据进行分类、排序和归纳等操作，使得数据更加清晰易懂。
同时，还需要对数据进行清洗，剔除异常值和缺失值，以保证数据的准确性。
数据分析方法数据分析是一种对数据进行统计和解读的过程。
常用的数据分析方法包括描述统计、推断统计和数据挖掘等。
描述统计是对数据进行总结和描述的方法。
通过计算平均值、标准差、频率分布等指标，可以对数据的集中趋势、离散程度和分布情况进行描述。
描述统计能够直观地展示数据的特征，为后续的分析提供基础。
推断统计是通过对样本数据进行分析，推断总体特征的方法。
通过构建假设检验和置信区间等方法，可以对总体参数进行估计和推断。
推断统计能够从有限的样本数据中推断出总体的特征，提高数据分析的效率和精度。
数据挖掘是一种通过算法和模型挖掘数据中隐藏信息的方法。
通过数据挖掘技术，可以发现数据中的规律、关联和趋势等。
数据挖掘能够帮助科研人员发现新的问题和解决方案，推动科学的发展。
数据分析应用举例数据分析在科研中有着广泛的应用。
以下是一些常见的数据分析应用举例。
1. 实验结果分析：通过对实验数据进行统计和推断，可以验证实验假设，得出结论。
例如，在药物研发中，科研人员可以通过对药物试验数据的分析，评估药物的疗效和安全性。
2. 趋势分析：通过对时间序列数据的分析，可以揭示数据的趋势和周期性变化。
例如，在经济学研究中，经济学家可以通过对经济指标的时间序列数据进行分析，预测未来的经济发展趋势。
数学建模实习报告
数学建模实习报告一、引言数学建模是运用数学方法和技巧来解决实际问题的一门学科。
在大学数学课程中，培养学生的数学建模能力已经成为教学的重点之一。
本次实习报告旨在总结我在数学建模实习中的学习经验和收获，并将所学知识应用在实际问题中。
二、实习内容1. 实习项目介绍我所参与的数学建模实习项目是关于城市交通流量预测的研究。
通过对城市交通数据进行收集和分析，利用数学模型和算法来预测未来的交通流量，以便城市规划者和交通管理部门能够更好地优化交通流动。
2. 数据收集与预处理为了进行交通流量预测，我们首先需要收集一定时期内的交通数据，包括车辆数量、速度、道路状况等信息。
根据实际情况，我们选择了某城市的主干道作为研究对象，并在道路上安装了传感器来收集数据。
然后，我们对收集到的原始数据进行清洗和预处理，消除异常值和缺失值的影响，以保证数据的准确性和完整性。
3. 模型选择与建立在交通流量预测中，我们需要选择合适的数学模型来描述交通流动的规律。
经过研究和实践，我们选择了时间序列模型和神经网络模型作为预测模型的候选。
时间序列模型考虑了时间的连续性和相关性，适用于交通流量数据的预测；而神经网络模型则可以通过对历史数据的学习和训练来预测未来的交通流量。
4. 数据分析与模型评估在建立完预测模型后，我们对历史数据进行了分析和验证，评估了模型的准确性和可靠性。
通过比较模型预测结果和实际观测值，计算相关的误差指标和准确率，以评估模型的优劣，并进行进一步的改进和调整。
5. 结果与讨论经过一段时间的实验和分析，我们得到了相对准确的交通流量预测结果，并与城市交通管理部门进行了交流和反馈。
根据预测结果，他们可以提前做好交通管理和调度工作，以缓解拥堵和提高交通效率。
同时，我们也对模型的不足之处进行了讨论，并提出了一些改进和优化的建议。
三、实习收获通过参与数学建模实习，我获得了如下的收获和体会：1. 熟悉了数学建模的基本流程和方法，了解了数学建模在实际问题中的应用和意义。
数据分析实习报告
数据分析实习报告正文：一、引言数据分析是当今社会中一项重要且热门的技术，它能够帮助企业和组织更好地理解和利用大量的数据。
在本次实习中，我有幸参与了一家知名公司的数据分析团队，获得了宝贵的实践经验。
在本报告中，我将回顾我的实习经历，并分析我所参与的项目。
二、实习内容本次实习的主要工作是对该公司的销售数据进行分析，并给出相应的建议。
在实习开始之前，我首先对统计学和数据分析的基本概念进行了学习和巩固，以便更好地应对实际工作中的问题。
在实习期间，我主要使用了Python和R等软件来处理数据，并利用各种数据分析方法进行统计和可视化。
通过对销售数据的分析，我能够对产品销量、客户消费习惯、市场趋势等进行深入了解，并提供相关的报告和建议。
同时，我也了解了公司内部使用的一些数据分析工具和平台，例如Tableau和Power BI等。
三、实习成果在实习期间，我参与了一项关于产品销售增长的分析项目。
通过对过去一年的销售数据进行分析，我发现某些产品的销量有明显下降的趋势。
经过初步调查，我发现这些产品在市场竞争中存在一些问题，例如价格偏高、促销策略不明确等。
基于这些发现，我向团队提出了一些建议，帮助公司重新调整产品定价和促销策略，以提振销量。
此外，我还参与了一项关于客户购买行为的分析项目。
通过对客户购买记录的统计和分析，我发现不同地区的客户购买习惯存在一些差异。
例如，南方地区的客户更偏好购买高端产品，而北方地区的客户更偏好购买实惠型产品。
基于这些发现，我向团队提出了一些建议，帮助公司对不同地区的客户制定差异化的销售策略。
四、心得与收获通过这次实习，我深刻认识到数据分析在实际工作中的重要性和应用价值。
数据分析能够帮助企业和组织更好地了解市场需求，优化销售策略，提高竞争力。
同时，我也掌握了一些常用的数据分析方法和工具，提高了自己的实际操作能力。
在与团队成员的合作中，我学到了团队合作的重要性和沟通技巧。
在项目中，我们需要相互协调、共同解决问题，并及时与公司领导沟通和汇报。
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学生学号实验课成绩学生实验报告书实验课程名称数据分析与建模开课学院指导教师姓名学生姓名学生专业班级2015 —2016 学年第 1 学期实验报告填写规范1、实验是培养学生动手能力、分析解决问题能力的重要环节；实验报告是反映实验教学水平与质量的重要依据。
为加强实验过程管理，改革实验成绩考核方法，改善实验教学效果，提高学生质量，特制定本实验报告书写规范。
2、本规范适用于管理学院实验课程。
3、每门实验课程一般会包括许多实验项目，除非常简单的验证演示性实验项目可以不写实验报告外，其他实验项目均应按本格式完成实验报告。
在课程全部实验项目完成后，应按学生姓名将各实验项目实验报告装订成册，构成该实验课程总报告，并给出实验课程成绩。
4、学生必须依据实验指导书或老师的指导，提前预习实验目的、实验基本原理及方法，了解实验内容及方法，在完成以上实验预习的前提下进行实验。
教师将在实验过程中抽查学生预习情况。
5、学生应在做完实验后三天内完成实验报告，交指导教师评阅。
6、教师应及时评阅学生的实验报告并给出各实验项目成绩，同时要认真完整保存实验报告。
在完成所有实验项目后，教师应将批改好的各项目实验报告汇总、装订，交课程承担单位（实验中心或实验室）保管存档。
画出图形由图x=4时，y最大等于1760000(2)求关于所做的15%假设的灵敏性粗分析：假设C=1000即给定r y=f(x)=(1500-100x)1000(1+rx)=-100000rx^2+1500000rx-100000x+1500000 求导，f’(x)=-200000rx+1500000r-100000,令f’(x)=0,可得相应x值，x=(15r-1)/2r Excel画出相应图形最优折扣量x对参数r是很敏感的将r作为未知的参数，假设折扣前月销量C=10001、折扣后的月销量：Q=1000(1+0.1rt)2、目标函数：y=f(x)=(1500-100x)1000(1+rx)=-100000rx^2+1500000rx-100000x+15000003、求导f’(x)=-200000rx+1500000r-1000004、使f’(x)=0的点为x=(15r-1)/2r若要x>=0,只要r>=0.067,最佳折扣量可由x=(15r-1)/2r给出，对r<0.067,在x>=0上都有f’(x)<0,最佳折扣量为x=0r=0.05的情况（3）假设实际每100美元的折扣仅可以使销售额提高10%，对结果会有什么影响？如果每100美元折扣的提高量为10%~15%之间的某个值，结果又如何？若r=0.1f(x)=(1500-100x)1000(1+rx)=-100000rx^2+1500000rx-100000x+1500000=10000x^2+50000x+1500000X=3时，利润最高为1560000在提高量为10%~15%之间时随着提高量的增加，最优折扣量在增加（4）什么情况下折扣会导致利润降低？由题意是在每100美元折扣，销售额增加15%的情况下，利润降低在折扣量<=4.17时，随着折扣量的增加，利润增加，而当折扣量>4.17 时，随着折扣量的增加，利润降低2、量本利分析在量本利分析中所用到的公式如下：利润=（单价-单位变动成本）*销量-固定成本保本量=固定成本/（单价-单位变动成本）保利量=（固定成本+利润）/（单价-单位变动成本）（3）运用单变量求解工具计算1.菜单栏：数据模拟分析单变量求解2.设置“单变量求解”参数3.执行计算，结果如下目标利润为30000时，销售单价从60修改为704.调整优化成本对量本利参数的设置分析，对有关成本进行优化调整保本量为400时单位变动成本的调整目标单元格：保本量可变单元格：单元变动成本单击【确定】按钮，执行计算，结果如下保本量为400时，单元变动成本从30修改至35六、实验结果与讨论1、最优化模型1）不同的解题方式1.不考虑成本折扣前售出一辆车可获利1500美元，折扣后，一辆车利润额直接用1500美元减去折扣量即可，设折扣量为t折扣后售出一辆车的利润为(1500-100t)美元折扣前售出汽车C辆，每折扣100美元，销售额增加15%，则折扣后销售汽车的数量为：C(1+0.15t）总利润y=数量*单位利润=C(10.15t)*(1500-100t) （1式）2.考虑成本，折扣前售价为m，折扣前销售汽车的数量为C，一辆车的成本为n则，m-n=1500,折扣量为t,则折扣后售出价格为：(m-100t)折扣后售出汽车的数量为：C(1+0.15t）根据总利润=数量*单价-数量*单位成本=数量*（单价-单位成本）=C(1+0.15t）（m-100t-n) （2式）又因为m-n=1500所以总利润y=C(10.15t)*(1500-100t)实验项目名称实验二数据分析工具的使用实验者专业班级信管同组者无实验日期2015年12月1日一、实验目的、意义本实验旨在通过资料查阅和上机实验，使学生熟悉和掌握数据分析工具Mathematica。
二、实验基本原理与方法数据分析工具Mathematica的使用方法，以及帮助指南文档等。
三、实验内容及要求应用Mathematica完成下列题目的运算求解或绘图。
（1）分别计算2+4，，32-23，的值。
（2）对的值，分别取有效数字位数6位，20位，30位。
（3）给变量a赋值为2，并计算a2-6，3a+b的值。
（4）定义函数f(x)=xsinx+x2+2x，分别求f(x)在x=1，π/2时的值，再求f(x2)。
（5）设函数，求的值。
（6）作函数f(x)=x2的图形。
（7）将f(x)=x2与g(x)=x-1画在一个坐标系内。
（8）在同一坐标系中绘制与的图形。
（9）绘制函数在区间[0，2π]上的图形。
（10）绘制由坐标(-1,2),(0,2.5),(1,3),(2,4),(3,4.5),(4,5.5)构成的散点图。
（11）绘制函数sin(x+y)cos(x+y)的3D立体图。
（12）绘制函数在-2≤x≤2，-2≤y≤2上的图形。
（13）绘制函数在-2≤x≤2，-2≤y≤2上的图形，去掉坐标系，边框，网格线。
（14）绘制螺旋线在0≤t≤4π上的图形。
（15）利用参数方程绘制z=x2+ y2在0≤z≤8上的图形。
四、实验方案或技术路线（只针对综合型和设计型实验）按照实验任务要求，理论结合实际的实验方案，巩固课程内容，温故知新，查遗补漏，夯实理论基础，提升实验动手能力。
技术路线是，从整体规划，分步骤实施，实验全面总结。
五、实验原始记录（可附加页）（程序设计类实验：包括原程序、输入数据、运行结果、实验过程发现的问题及解决方法等；分析与设计、软件工程类实验：编制分析与设计报告，要求用标准的绘图工具绘制文档中的图表。
系统实施部分要求记录核心处理的方法、技巧或程序段；其它实验：记录实验输入数据、处理模型、输出数据及结果分析）（1）分别计算2+4，，32-23，的值。
（2）对的值，分别取有效数字位数6位，20位，30位。
（3）给变量a赋值为2，并计算a2-6，3a+b的值。
（4）定义函数f(x)=xsinx+x2+2x，分别求f(x)在x=1，π/2时的值，再求f(x2)。
（5）设函数，求的值。
（6）作函数f(x)=x2的图形。
（7）将f(x)=x2与g(x)=x-1画在一个坐标系内。
（8）在同一坐标系中绘制与的图形。
（9）绘制函数在区间[0，2π]上的图形。
（10）绘制由坐标(-1,2),(0,2.5),(1,3),(2,4),(3,4.5),(4,5.5)构成的散点图。
（11）绘制函数sin(x+y)cos(x+y)的3D立体图。
（12）绘制函数在-2≤x≤2，-2≤y≤2上的图形。
（13）绘制函数在-2≤x≤2，-2≤y≤2上的图形，去掉坐标系，边框，网格线。
（14）绘制螺旋线在0≤t≤4π上的图形。
（15）利用参数方程绘制z=x2+ y2在0≤z≤8上的图形。
六、实验结果与讨论1.问题一第（5）题中，分段函数中定义函数时按了shift+enter，导致之后定义的函数覆盖了原先的函数，导致结果出错。
解决方法：重新输入分段函数，分段时只用按enter即可。
2.问题二在题目（6）中调用画图时出现这种图形，是因为在题目（5）中定义了函数，所以当x>0时调用了这个函数导致图像变成这样。
解决方法：选择菜单中evaluation下的Reset Session，重置所有session值即可。
3.问题三Plot函数中第一个括号用的小括号导致出错，此处应该用{}。
七、实验报告成绩（请按优，良，中，及格，不及格五级评定）教师签字_____ ___实验项目名称实验三数据分析工具的深化使用实验者专业班级同组者无实验日期2015年12月8日一、实验目的、意义本实验旨在通过资料查阅和上机实验，使学生熟悉和掌握数据分析工具Mathematica。
二、实验基本原理与方法数据分析工具Mathematica的使用方法，以及帮助指南文档等。
三、实验内容及要求应用Mathematica完成下列题目的运算求解或绘图。
（1）求解方程ax2+bx+c=0（2）求解方程x3+5x+6=0（3）求解方程x2-3x+2=0（4）求解方程3cosx=lnx（5）解方程组（6）从方程组中消去未知数y，z。
（7）求极限（8）画出极限的数列散点图，观察变化趋势是否与极限符合。
（9）求极限（10）求极限（11）求极限（12）求y=e x sinx的导数和二阶导数。
（13）求f(x)=x5+e2x的1阶到5阶导数。
（14）求由方程2x2+xy+e y=0所确定的隐函数y关于x的导数。
（15）设求y 关于x的导数。
（16）求函数的微分。
（17）已知函数f(x,y)=x3+y4+e xy，求以及函数的全微分。
（18）求积分（19）计算定积分（20）计算反常积分（21）计算定积分（22）计算二重积分（23）计算三重积分（24）计算（25）计算（26）计算（27）求函数f(x)=sinx的7次麦克劳林展开式。
四、实验方案或技术路线（只针对综合型和设计型实验）按照实验任务要求，理论结合实际的实验方案，巩固课程内容，温故知新，查遗补漏，夯实理论基础，提升实验动手能力。
技术路线是，从整体规划，分步骤实施，实验全面总结。
五、实验原始记录（可附加页）（程序设计类实验：包括原程序、输入数据、运行结果、实验过程发现的问题及解决方法等；分析与设计、软件工程类实验：编制分析与设计报告，要求用标准的绘图工具绘制文档中的图表。
系统实施部分要求记录核心处理的方法、技巧或程序段；其它实验：记录实验输入数据、处理模型、输出数据及结果分析）（1）求解方程ax2+bx+c=0（2）求解方程x3+5x+6=0（3）求解方程x2-3x+2=0（4）求解方程3cosx=lnx（5）解方程组（6）从方程组中消去未知数y，z。