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- 一份关于推荐系统的大纲教程!!!!!!!!!!!一份关于推荐系统的大纲教程!!!!!!!!!!!
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会员免费 - elasticsearch数据库下载、配置、使用案例&项目源码Elasticsearch 是一个分布式、RESTful 风格的搜索和分析引擎,广泛应用于实时全文搜索、结构化搜索和分析应用。以下是有关如何下载、配置和使用 Elasticsearch 的详细信息,外加一个简单的使用案例和相关的项目源码示例。
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会员免费 - 国产化海光平台基准测试数据分享国产化海光平台基准测试数据分享,旨在帮助用户更好的了解海光平台特性
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会员免费 - 神经网络介绍及教程&案例.docx神经网络(Neural Networks)是机器学习和人工智能中的一种关键技术,模仿了人类大脑的工作方式,能够处理复杂的数据和任务。以下是神经网络的一些基础介绍: 基本概念 神经元(Neuron): 类似于生物神经元的数学模型。每个神经元接收输入信号,通过某种函数(如激活函数)处理信号,并生成输出。 层(Layer): 神经网络由多个层组成,包括输入层、隐藏层和输出层。输入层接收原始数据,隐藏层负责数据的处理和特征提取,输出层生成最终的预测或分类结果。 权重(Weights)和偏差(Bias): 每个连接(即“突触”)都有一个权重,表示连接的强度。偏差是加到神经元输出上的一个常数,有助于模型更好地拟合数据。 激活函数(Activation Function): 用于引入非线性,使神经网络能够处理复杂的模式。常见的激活函数包括ReLU(Rectified Linear Unit)、Sigmoid和Tanh等。 结构类型 前馈神经网络(Feedforward Neural Network): 最简单的神经网络类型,数据在网络中单向流动,没有循环。适用于分类和回归任务。 卷积神经
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会员免费 - 机器学习的相关介绍!!!机器学习(Machine Learning, ML)是人工智能(Artificial Intelligence, AI)的一个子领域,旨在通过算法和统计模型使计算机系统能够在没有明确编程的情况下从数据中学习和做出决策。机器学习广泛应用于图像识别、自然语言处理、推荐系统、自动驾驶等领域。以下是机器学习的一些基本概念和分类。
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会员免费 - Tableau数据可视化实训Tableau数据可视化实训,清华大学出版社《大数据可视化技术与应用书籍》教材p139-145 实训
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免费 - 广州国资国企监管业务数据治理及分析项目主体实施服务-采购需求广州国资国企监管业务数据治理及分析项目主体实施服务-采购需求
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免费 - python数据分析与可视化.docx资源描述 在Python中,数据分析和可视化是两个非常重要的领域,它们为处理和理解数据提供了强大的工具。以下是一些推荐的资源,帮助你在这两个领域取得进步: 1. Pandas:Pandas是Python中用于数据分析和操作的强大库。它提供了数据结构(如DataFrame和Series)以及一系列用于数据清洗、转换和分析的函数。 2. 3. Matplotlib:Matplotlib是Python中用于创建静态、动态、交互式和3D可视化图的库。它提供了大量的绘图选项和自定义功能。 4. 5. Seaborn:Seaborn是一个基于Matplotlib的数据可视化库,提供了更高级的接口来绘制有吸引力的统计图形。 6. 7. Jupyter Notebook:Jupyter Notebook是一个开源的Web应用程序,允许你创建和共享包含实时代码、方程、可视化和说明性文本的文档。它是数据分析和可视化的理想环境。 8. 9. 教程和书籍:有很多在线教程和书籍可供学习,如《Python数据分析基础教程》、《利用Python进行数据分析》等。 10. 庆祝代码 为了庆祝你在数据分析和可视化方面的
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会员免费 - 资源国内外高清网站统计资源网站,还有高清的网站,能满足想要的需求,里面有视频,有照片,有境外的也有国内的,实用且免费,童叟无欺,艺术网站,做视频,画画,海报设计,封面,壁纸,都可以用到里面,非常适合年轻人使用,尤其是在座的设计行业人士,还有校内的大学生,做课程会用刀里面的内容,包含各行各业的素材,我已经整理好了并且分类放在这个文档里面,有需要的人可以下载下来。我用互联网冲浪统计技术统计了各类网站,所以你还在等什么呢,赶紧下载下来吧,里面有非常适合大数据专业的学生用来做图像识别,还有比赛的素材,图片,视频,应有尽有,考虑到使用此文档的用户是年青群体,我奉献出此等宝物来丰富行业,用作年轻一代的学习资料,学习资源,而且是免费的内容吧。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。00000000000000000000000000000000000000000000000000
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免费 - 基于Copula函数的联合分布计算基于Copula函数的联合分布计算
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会员免费 - 数据分析文档、、、、、本人自己写的数据分析报告,虽然不是很完美,但是想要分享出来,希望能够对你有所帮助。
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免费 - Python数据分析库介绍Python数据分析库是用于数据科学、数据分析和数据处理的一组强大工具。这些库提供了高效、灵活的功能,可以处理和分析各种类型的数据,帮助用户从中提取有价值的信息和洞察。Python的数据分析库主要包括Pandas、NumPy和Scikit-learn,它们在数据处理、数值计算和机器学习方面发挥了重要作用。
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会员免费 - 数据 抽取、转换、加载作业标准介绍 数据 在处理方面的标准
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会员免费 - 统计学试卷*******统计学试卷*******
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会员免费 - 数据预处理-期末考试资料数据预处理-期末考试资料
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会员免费 - 熵值法stata代码+数据模板已形成,根据自身需求变动些许代码即可。
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免费 - 数据分析的概要介绍与分析数据分析资源概述 在数字化时代,数据分析已成为企业决策和个人洞察力的关键工具。这里,我们简要描述一个全面的数据分析资源集合。 首先,数据分析资源涵盖了广泛的学习材料,包括在线课程、教科书、博客文章和行业报告。这些资源为初学者和专家提供了从基础知识到高级技术的全方位学习路径。 其次,数据分析工具是这一资源体系的核心。这些工具包括数据收集软件、数据处理软件(如Excel、SQL、Python等)、数据分析软件(如R语言、SPSS、Tableau等)以及数据可视化工具。这些工具帮助用户从原始数据中提取有价值的信息,并通过图表和图像直观地呈现。 此外,数据分析资源还包括大量的数据集和案例研究。这些数据集提供了真实世界的例子,帮助用户理解和应用数据分析技术。而案例研究则展示了数据分析在各行各业中的实际应用,为用户提供了宝贵的经验和见解。 最后,数据分析社区也是这一资源体系的重要组成部分。这些社区包括在线论坛、社交媒体群组、专业协会等,为数据分析师提供了交流和学习的平台。通过参与社区活动,用户可以分享经验、解决问题、拓展人脉,并不断提升自己的技能水平。 总之,数据分析资源为用户提供了一
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免费 - 数据分析的概要介绍与分析数据分析是一种通过收集、处理、解释和呈现数据来洞察数据背后信息和模式的过程。在现代商业、科学研究和政策制定中,数据分析发挥着至关重要的作用。 数据分析的资源描述可以从多个维度展开。首先,数据是数据分析的核心,它可能来自各种来源,如企业内部的数据库、市场调研、社交媒体等。这些数据需要经过清洗、整理、转换等预处理步骤,以确保其质量和准确性。 其次,数据分析工具是进行数据探索和分析的关键。常用的数据分析工具包括Excel、SQL、Python、R等,它们提供了强大的数据处理和分析功能,帮助用户发现数据中的模式和关联。此外,还有一些专门的数据可视化工具,如Tableau、Power BI等,可以将分析结果以直观、易懂的方式呈现出来。 在数据分析过程中,统计方法和机器学习算法也是不可或缺的。统计方法可以帮助用户描述数据的分布特征、比较不同组之间的差异、预测未来的趋势等。而机器学习算法则能够自动地从数据中学习规律,并对新的数据进行预测和分类。 最后,数据分析的应用场景非常广泛。在商业领域,数据分析可以帮助企业优化营销策略、提高运营效率、降低风险等。在科学研究领域,数据分析可以帮助科学家发现
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会员免费 - 数据可视化的概要介绍与分析数据可视化是将数据转化为视觉图形或图像的技术,旨在帮助人们更直观、更快速地理解数据中的信息和模式。以下是关于数据可视化资源的描述: 首先,数据可视化的工具种类繁多,包括Excel、Tableau、Power BI、D3.js等。这些工具提供了丰富的图表类型、数据交互功能和自定义选项,使用户能够根据具体需求创建出具有吸引力的可视化作品。其中,Excel适合基础的数据分析和可视化需求,而Tableau和Power BI则提供了更高级的数据探索和可视化功能。对于专业开发者来说,D3.js等JavaScript库则可以实现更复杂的自定义数据可视化。 其次,在线教程和课程是学习数据可视化的宝贵资源。这些资源涵盖了从基础知识到高级技巧的各个层面,帮助用户逐步掌握数据可视化的技术和方法。通过参加在线课程或阅读相关教程,用户可以快速提升自己的数据可视化技能。 此外,社区和论坛也是学习数据可视化的重要途径。在这些平台上,用户可以与其他数据可视化爱好者、开发者和专家交流经验、分享技巧,并获取关于最新技术和趋势的信息。这些互动可以帮助用户更好地理解数据可视化的实际应用和挑战。 总之,数据可视化是一个
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免费 - 基于大数据的房产估价介绍基于大数据的房产估价系统是一种利用现代信息技术手段,整合海量房地产市场数据,结合机器学习和人工智能算法,为用户提供精准房产估值服务的创新解决方案。这类系统通常集成了地理信息系统(GIS)、云计算、大数据分析以及先进的预测模型,能够实时分析影响房价的多重因素,为房地产投资者、经纪人、银行以及普通购房者提供科学、客观的估价依据。 ### 数据来源与整合 系统首先从多源获取数据,包括但不限于政府公开的房产交易记录、房屋特征信息(如面积、房间数、建筑年代)、地理位置信息、周边配套设施(如学校、医院、交通便利度)、经济指标(如地区平均收入水平、就业率)、环境因素(如绿化率、噪音污染指数)以及社交媒体和网络平台上的用户评价数据。通过大数据集成技术,这些异构数据被清洗、标准化,构建起全面的房地产数据库。 ### 机器学习与模型构建 基于积累的海量数据,系统运用机器学习算法,如随机森林、支持向量机、深度神经网络等,训练房产估价模型。通过历史成交价格与各类特征之间的关联分析,模型能够学习到影响房价的关键因素及其权重,实现对未知房产价值的准确预测。不断迭代优化模型,确保估价结果随市场动态变化而保持
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免费 - SAP公司间采购EDI配置-如何触发自动MIRO.docxSAP公司间采购EDI配置-如何触发自动MIRO.docx
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免费 - Suno AI语音技术的资源描述Suno AI 是一家领先的人工智能(AI)公司,专注于开发创新的语音技术和解决方案。以下是关于 Suno AI 的资源描述: 语音识别技术:Suno AI 拥有先进的语音识别技术,能够准确地将语音转换为文本。他们的语音识别系统经过了大量的训练和优化,具有高度的准确性和鲁棒性,可应用于多种场景,如语音助手、语音搜索、智能客服等。 语音合成技术:除了语音识别,Suno AI 还致力于开发自然、流畅的语音合成技术。他们的语音合成系统能够生成高质量、逼真的语音输出,可以用于语音助手、自动化客服、有声书等领域。 智能语音应用开发:Suno AI 提供了一系列工具和平台,帮助开发者快速构建和部署智能语音应用。他们的开发工具包括 API 接口、SDK、开发文档等,支持多种编程语言和平台,让开发者可以轻松地集成语音功能到自己的应用中。 行业解决方案:Suno AI 为各行各业提供定制化的语音解决方案,满足客户特定的需求和业务场景。他们与零售、金融、医疗等领域的企业合作,提供智能语音客服、语音导航、语音支付等解决方案,帮助客户提升服务质量和效率。
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免费 - 数值积分Fortran代码、建议及注意项.docxFortran语言凭借其在数值计算领域的历史和持续的发展,至今仍是科学计算、工程仿真和高性能计算领域中的重要工具。通过学习Fortran的基本语法、编程范式和最佳实践,我们能够开发出高效可靠的计算软件来解决科学和工程中的复杂问题。虽然Fortran可能不像一些现代语言那样具有多样的生态系统,但其在科学计算方面的专注和优化仍然使其在此领域保持着无可替代的地位。
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会员免费 - 重庆房价预测,含Matlab程序,绝对可用重庆房价预测
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会员免费 - 跨省域智慧能源管理大数据平台架构及关键技术研究与实践.docx跨省域智慧能源管理大数据平台架构及关键技术研究与实践.docx
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免费 - 常见excel函数公式大全,非常全,配截图,方便阅读excel函数公式大全
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免费 - 线性混合模型学习参考网页汇总参考网页汇总(仅作为资源保存,读者可忽略)
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免费 - AI for Math ResourcesThis is a preliminary list of resources for those looking to get into the field of AI for Math, put together as part of the AI to Assist Mathematical Reasoning workshop (the official workshop proceedings can be found in the link here). It is not complete, but hopefully once distributed, it can continue to grow. url: https://docs.google.com/document/d/1kD7H4E28656ua8jOGZ934nbH2HcBLyxcRgFDduH5iQ0/edit
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会员免费 - 数学建模五步方法+方法论数学建模+matlab
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会员免费 - 大数据开发:挑战与机遇.docx摘要: 随着信息时代的到来,大数据已成为当今世界最宝贵的资源之一。大数据开发是指针对海量、多样化、高速度的数据进行收集、存储、处理和分析的过程。本文将探讨大数据开发面临的挑战,以及这些挑战所带来的机遇,包括技术挑战、数据管理挑战、隐私安全挑战等,并提出相应的解决方案和发展趋势。 正文: 大数据开发的重要性 大数据开发是指利用各种技术手段处理和分析海量数据的过程,已经成为信息时代的重要组成部分。通过大数据开发,可以挖掘数据中隐藏的规律和价值,为企业决策、科学研究、商业应用等提供支持。 大数据开发面临的挑战 尽管大数据开发带来了巨大的机遇,但同时也面临着诸多挑战。其中一些挑战包括: 技术挑战:大数据开发涉及到数据采集、存储、处理、分析等多个环节,需要使用各种复杂的技术和工具。同时,大数据技术本身也在不断发展和演进,需要不断学习和更新技术。 数据管理挑战:大数据开发涉及到海量、多样化、高速度的数据,如何有效地管理和维护这些数据成为一个挑战。包括数据清洗、数据质量管理、数据备份和恢复等方面。 隐私安全挑战:随着数据的不断积累和共享,数据隐私和安全成为了一个越来越重要的问题。大数据
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免费 - 数据可视化开发入门教程知识点总结.docx将数据转化为直观、有用的信息是数据可视化的核心价值之一。数据本身可能是抽象、复杂甚至海量的,而有效的数据可视化则能够: 简化复杂性:通过图形、图像等方式将大量复杂数据结构简洁明了地展示出来,使人一目了然。 突出关键信息:通过色彩、大小、形状、位置等视觉元素,突出重要特征、趋势、关联或异常点,使决策者能快速抓住关键信息。 辅助决策:数据可视化可以帮助业务决策者更快地理解数据背后的故事,通过对数据的直观解读,发现隐藏的模式、趋势和规律,从而做出基于数据驱动的明智决策。 提高沟通效率:相比于单纯的文字描述或表格数据,可视化信息更容易被理解和记忆,有助于内部团队成员间、公司与客户间的高效沟通。 监控和预警:对于实时数据流或周期性报告,数据可视化可实时反映业务状况,及时发现问题并预警,有利于管理者及时采取应对措施。 因此,数据可视化的最终目的是将冰冷的数据转化为具有洞见和价值的信息,赋能业务管理和决策,推动企业运营效率和决策质量的提升。
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免费 - 大数据实验四-MapReduce编程实践一.实验内容 MapReduce编程实践: 使用MapReduce实现多个文本文件中WordCount词频统计功能,实验编写Map处理逻辑、编写Reduce处理逻辑、编写main方法。 二.实验目的 1、通过实验掌握基本的MapReduce编程方法。 2、实现统计HDFS系统中多个文本文件中的单词出现频率。 三.实验过程截图及说明 1、在本地创建多个文本文件并上传到Hadoop: (1)创建本地存放文件的文件夹: (2)使用vim命令向文件里添加内容: (3)在Hadoop里创建存放文件的目录: (4)将本地的3个文件上传到Hadoop上: 2、编写java代码来操作读取文件并统计: (1)启动idea: (2)目录结构: (3)编写log4j.properties文件: (4)引入需要用到的依赖: 。。。。。。
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会员免费 - Doris搭建使用教程Apache Doris是一个现代化的MPP分析性数据库产品。仅需要亚秒级响应时间即可获得查询结果,有效地支持实时数据分析。Apache Doris可以满足多种数据分析需求,例如固定历史报表,实时数据分析。doris的性能监控、性能调试。
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免费 - 大数据八爪鱼采集入门教程-爬取招聘网址信息本次实验我选择了前程无忧招聘网站作为爬取目标。考虑到当前正值毕业季,大量学生即将踏入社会,寻找合适的工作岗位,旨在通过八爪鱼爬虫工具,对前程无忧招聘网站进行信息爬取。前程无忧作为国内知名的招聘平台,汇聚了海量的招聘信息,尤其是软件测试这一热门岗位,对于求职者而言具有极高的参考价值。通过本次实验,我计划爬取前程无忧上软件测试相关岗位的详细招聘信息,包括岗位名称、公司名称、工作地点、薪资范围、福利待遇、岗位要求、以及职位描述等关键信息。为即将步入职场的软件测试专业学生或相关求职者提供全面的岗位信息,帮助他们更好地了解市场需求,做出更明智的就业选择。这些信息对于即将毕业的软件工程专业学生或相关求职者来说,具有重要的参考价值。 为了确保爬取数据的准确性和完整性,我将仔细研究前程无忧招聘网站的页面结构,分析数据分布规律,并设置合适的爬取规则。同时,我也将注意遵守相关法律法规和网站的使用条款,确保爬取行为合法合规。
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免费 - 数理统计实验操作手册fsfsf数理统计实验操作手册fsfsf
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免费 - 编译原理第二章习题及习题内容答案.docx编译原理课后习题答案 编译原理第二章习题及习题内容答案.docx
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免费 - pandas技术手册,帮助掌握pandas最基本的操作Pandas 是一个功能强大且灵活的 Python 库,专为数据分析和数据处理而设计。它提供了快速、简单、灵活和表达性强的数据结构,特别是 Series(系列)和 DataFrame(数据框),使用户能够轻松地进行数据操作、数据清洗、数据转换和数据分析等任务。 要掌握 Pandas 最基本的操作,首先需要了解以下几个核心概念: Series:Series 是一维标记数组,类似于带有标签的 NumPy 数组。你可以将其视为由索引和相应的值组成的字典。 DataFrame:DataFrame 是二维标记数据结构,类似于电子表格或 SQL 表。它由行和列组成,每列可以是不同的数据类型。 数据索引与选择:Pandas 提供了多种灵活的方法来选择、过滤和操作数据,包括基于标签的索引、位置索引和条件索引等。 数据清洗与处理:Pandas 允许你轻松地处理缺失值、重复值、异常值等数据质量问题,并支持数据类型转换、合并、拆分、聚合等操作。 数据分析与可视化:Pandas 集成了丰富的数据分析和统计函数,同时也与 Matplotlib、Seaborn 等库无缝对接,方便用户进行数据可视化。
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会员免费 - 河南大学数据分析可视化实验-数据分析基础河南大学数据分析可视化实验-数据分析基础
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会员免费 - 大数据分析工具:Statsmodels与Gensim大数据分析工具:Statsmodels与Gensim
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会员免费 - 多元统计分析因子分析主成分分析多元统计分析因子分析主成分分析
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免费 - 数据分析大作业,期末已过,十三道题期末过过过过过过过过
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免费 - R语言数据分析案例示范R语言数据分析案例
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会员免费 - Doris数据备份恢复与节点扩缩容教程Doris备份恢复扩缩容知识点的整理,可以用于培训和学习。 Apache Doris 是一个基于 MPP 架构的高性能、实时的分析型数据库,以极速易用的特点被人们所熟知,仅需亚秒级响应时间即可返回海量数据下的查询结果,不仅可以支持高并发的点查询场景,也能支持高吞吐的复杂分析场景。基于此,Apache Doris 能够较好的满足报表分析、即席查询、统一数仓构建、数据湖联邦查询加速等使用场景,用户可以在此之上构建用户行为分析、AB 实验平台、日志检索分析、用户画像分析、订单分析等应用。 Apache Doris 最早是诞生于百度广告报表业务的 Palo 项目,2017 年正式对外开源,2018 年 7 月由百度捐赠给 Apache 基金会进行孵化,之后在 Apache 导师的指导下由孵化器项目管理委员会成员进行孵化和运营。目前 Apache Doris 社区已经聚集了来自不同行业数百家企业的 400 余位贡献者,并且每月活跃贡献者人数也超过 100 位。 2022 年 6 月,Apache Doris 成功从 Apache 孵化器毕业,正式成为 Apache 顶级项目(Top-Level
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会员免费 - RestCloud安装、使用调研RestCloud安装、使用调研
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会员免费 - Swift语言入门教程&代码示例.docxSwift语言入门教程&代码示例.docxSwift语言入门教程&代码示例.docx
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会员免费 - DataEase实战-高考数据分析体验dataease大屏分析
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免费 - 数据集是什么-数据集有什么用-数据集的使用场景有哪些-数据集的前景-数据集数据集是指收集、整理和组织在一个或多个领域中相关数据的集合。它可以包含结构化数据(如表格形式的数据)和非结构化数据(如文本、图像、音频、视频等),用于进行数据分析、机器学习、深度学习等任务。 数据集的主要用途是为数据分析和机器学习算法提供训练、验证和测试数据。通过对数据集进行分析和建模,可以从中提取有价值的信息、洞察和模式,用于支持决策制定、问题解决和预测。数据集也可以用于评估算法的性能和精度。 数据集的使用场景非常广泛,涉及到各个领域和行业。以下是一些常见的数据集使用场景示例: 机器学习和深度学习:数据集是训练模型的基础。通过使用标记的数据集进行监督学习,可以训练机器学习模型来进行分类、回归、聚类等任务。在深度学习中,大规模的数据集可以用于训练神经网络模型,提高模型的准确性和泛化能力。 自然语言处理:文本数据集用于训练和评估自然语言处理模型,如文本分类、情感分析、机器翻译等。数据集可以包括大量的文本语料库、标记的语义信息和实体识别等。 计算机视觉:图像和视频数据集用于训练计算机视觉模型,如图像分类、目标检测、人脸识别等。数据集可以包括大量的图像和视频数据,以及相应的标注信息
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会员免费 - 应用时间序列,我国人口出生率、死亡率和自然增长率数据实验报告实验题目: 我国人口出生率、死亡率和自然增长率数据。 实验目的: (1)分析我国人口出生率、死亡率和自然增长率序列的平稳性。 (2)对非平稳序列选择适当的差分方式实现差分后平稳。 (3)选择适当的模型拟合我国人口出生率的变化,并预测未来10年的人口出生率。 (4)选择适当的模型拟合我国人口死亡率的变化,并预测未来10年的人口死亡率。 (5)选择适当的模型拟合我国人口自然增长率的变化,并预测未来10年的人口自然增长率。 实验要求: 1.完整的程序代码; 2.解读分析输出的实验结果; 3.写出最终选为预测的有效模型; 4.将预测结果用表格展示。
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会员免费 - 数学建模复习提纲,包含填空、选择、计算、简答题、论述题数学建模复习提纲,包含填空、选择、计算、简答题、论述题,内容包含:线性规划的标准形式、线性规划的对偶规划、矩阵对策的最优策略、黄金分割点应用问题、数据拟合问题与插值问题的本质区别、Q值方法分配、建立层次结构模型,并叙述层次分析的基本步骤、路线选择问题、模型构造问题。
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免费 - 统计学(期末复习版)共享.docx目录 实验1 数据的描述性分析 2 均值:用mean()函数 3 书本13页(均值mean(),中位数median(),众数mode(),分位数quantile()) 3 书本16页(方差,极差,标准差,变异系数) 3 方差:用var()函数 3 标准差:用sd()函数 3 极差:用diff()函数 3 变异系数: 4 书本16页 偏度(),峰值() 4 偏度:skewness() 4 峰度:kurtosis() 4 峰度: 5 书17页(直方图,茎叶图,箱线图): 6 书本21页(二维表,复杂条形图) 10 书本25页(散点图,相关系数) 10 散点图 10 相关系数: 10 实验2 概率与分布 12 书本44页 (概率分布,二项分布,几何分布,泊松分布,均匀分布,正态分布) 12 泊松分布 12 正态分布 13 实验3 点估计 16 书本55页 点估计(矩估计,最大似然估计)区间估计() 16 点估计 16 实验4 均值假设检验(书P71-74) 17 如果 P值 小于给定的显著性水平(例如0.05),就认为差异是显著的,拒绝零假设,不同意题目观点。如果 P值 大于给
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会员免费 - 统计学R语言实验8 :线性回归统计学R语言实验8 :线性回归 一、实验目的 1. 掌握理解线性回归的相关概念。 2. 掌握理解线性回归的相关方法。 3. 熟悉R语言等语言的集成开发环境。 本次实验涉及到数据分析的三个重要方法:计算相关系数和线性回归分析以及散点图。散点图仅适用于两个数值变量,可以帮助我们直观地展示两个变量之间的关系。在本次任务中,使用了散点图来更深入地研究收入和支出之间的关系。在收入和支出的数据集中,使用了 cor() 函数计算收入和支出之间的相关系数,并得到结果为0.9447443,意味着收入和支出之间存在较强的正相关关系。并且,学习并使用简单线性回归模型对收入和支出之间的关系进行了拟合。通过运用 lm() 函数,然后使用简单线性回归模型对收入和支出之间的关系进行了拟合。 总之,在本次实验中学习了如何使用 R 语言进行数据分析的基本流程和方法,并学习了相关系数和线性回归在投资、经济等领域的应用。
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会员免费 - 统计学R语言实验7 方差分析统计学R语言实验7 方差分析 一、实验目的 1. 掌握理解方差分析的相关概念。 2. 掌握理解方差分析的相关方法。 3. 熟悉R语言等语言的集成开发环境。 单因素方差分析是一种用于比较两个或多个组之间均值差异的统计方法。在 R 语言中,可以使用 oneway.test 函数或 aov 函数进行单因素方差分析。oneway.test 函数可以计算不同组之间的均值和标准差,并检验它们是否显著不同。这个函数适用于数据分布偏斜较大的情况。函数语法:oneway.test(formula, data) 其中,formula 表示公式,用来指定要分析的数据列和分组变量;data 表示数据集。 aov 函数可以进行单因素方差分析,并提供了更多可选项,例如呈现多元分析数据和非常规数据的能力。该函数比 oneway.test 函数更灵活和通用性更强。 函数语法:aov(formula, data)其中,formula 和 data 的含义与 oneway.test 函数中相同。
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会员免费 - 统计学R语言实验6 比例的假设检验统计学R语言实验6 比例的假设检验 一、实验目的 1. 掌握理解两个总体比例假设检验的相关概念。 2. 掌握理解两个总体比例假设检验的相关方法。 3. 熟悉R语言等语言的集成开发环境。 二、实验分析与内容 完成教材P98的第4题 在一个流行病事件中,A地区656 例病人中完全康复了474人,B 在此次实验中学习理解了两个总体比例假设检验的相关概念以及理解了两个总体比例假设检验的相关方法。 要比较两组样本比例的显著性差。可以使用卡方检验。在R语言中,可以使用 chisq.test 函数进行卡方检验。 此次实验只有一道题,就着在道题进行解题步骤说明:先定义两个向量 A 和 B 分别表示 A 地区和 B 地区的病人总数和完全康复的病人数。然后,使用 chisq.test 函数进行卡方检验:运行代码后,输出的结果中包含卡方统计量、自由度、P值等信息。其中 P值 表示在零假设成立的情况下,观察到当前样本差异或更极端差异的概率。通常,如果 P值 小于给定的显著性水平(例如0.05),就认为差异是显著的,拒绝零假设。如果 P值 大于给定的显著性水平,则接受零假设,认为差异不显著。
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会员免费 - 统计学R语言实验5 两个总体均值假设检验统计学R语言实验5 两个总体均值假设检验 一、实验目的 1. 掌握理解两个总体均值假设检验的相关概念。 2. 掌握理解两个总体均值假设检验的相关方法。 3. 熟悉R语言等语言的集成开发环境。 在本次实验中主要学习了两个总体均值假设检验的相关概念以及两个总体均值假设检验的相关方法,并继续加深对R语言等语言的集成开发环境的熟悉。在本次实验中,主要是根据样本数据对两个样本来自的两个独立总体的均值是否有显著差异进行判断。使用的前提条件:两个样本应该是相互独立的,样本来自的两个总体应该服从正态分布。首先要建立检验统计量,这个一般分两种情况,方差齐而未知;另外一种情况两总体方差不齐而未知。这两种情况计算统计量t的方法不同。所以在实际中应判断一下两独立总体的样本方差是否相等,并选择不同的方法来判断。然后计算检验统计量的观测值和p值,最后在给定的显著性水平上做出判断决策。
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会员免费 - 统计学R语言实验4 均值假设检验一、实验目的 1. 掌握理解假设检验的相关概念。 2. 掌握理解假设检验的相关方法。 3. 熟悉R语言等语言的集成开发环境。 在此次实验中我理解了假设检验的相关概念。假设检验是根据样本信息,提出对于总体信息的假设,并且对假设的正确性进行推断。推断的依据是假设成立发生的概率,并且设置显著性水平 α \alphaα (取值一般为0.01,0.05,0.1)。在判断原假设过程中,有两种方法。 统计量的比较。由样本数值生成对应的统计量,由显著性水平会生成统计量的边界。如果统计量与显著性水平的边界数值的大小关系与原假设不符合,即可拒绝原假设。 概率的比较。p值是通过统计量得到的边界处,向拒绝域方向延申范围的概率数值。p值越大,说明统计量越不容易落入拒绝域,也就是越容易落入接受域,越支持原假设。当p值小于显著性水平,则拒绝原假设。
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会员免费 - 统计学R语言 实验3 点估计一、实验目的 1. 掌握理解点估计的相关概念和方法。 2. 掌握理解点估计的估计质量好坏判断方法。 3. 熟悉R语言等语言的集成开发环境。 二、实验分析与内容 某灯泡厂从某日生产的一批灯泡中抽取10个灯泡进行寿命试验,得到灯泡寿命(h)数据如下:1050 1100 1080 1120 1200 1250 1040 1130 1300 1200 。求该日生产的整批灯泡的寿命均值和寿命方差的无偏估计值(提示:样本方差才是方差的无偏估计) 在本次实验中,学习了点估计的相关概念和方法、理解点估计的估计质量好坏判断方法和R语言等语言的集成开发环境。 本次实验中只有一道题,是灯泡的寿命试验而得到灯泡寿命(h)数据,求该日生产的整批灯泡的寿命均值和寿命方差的无偏估计。通过R语言实现,运用mean函数和var函数得出答案。通过本次实验,对点估计的认识有了进一步的深入,对相关函数以及概念也有了更深刻的理解,然而这还不足够,还需要继续深入学习掌握 ———————————————— 版权声明:本文为CSDN博主「Blossom i」的原创文章,遵循CC 4.0 BY-SA版权协议,转载请附上原文
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