实验七数组应用二(da)

实验七数组应用(二)

一?实验目的

1.进一步掌握一维数组?二维数组的使用;

2.熟练掌握字符数组的定义与使用;

3.掌握常用的字符处理函数;

4.掌握使用字符数组编写程序?

二?实验学时数

2学时

三?实验步骤

(一)阅读程序

1.#include

#include

main()

{char s1[50]= “I am”;

char s2[ ]=”student!”

printf(“%d,\n”, strlen(s2) );

strcat(s1,s2);

printf(“%s\n”,s1);

2.main()

{ char b[7] = {“67da12”} ;

int i , s=0 ;

for(i =0 ; b [i] >=’0’ && b [i]<=’9’;i+=2) s = 10*s + b [i] –’0’;

printf (“%d\n”, s ) ;

}

3. #include

main()

{int i= 0 ;

char a [ ] = “cbm” ;

char b [ ] = “cqid” , c [10] ;

while ( a [i] != ‘\0’ && b [i] != ‘\0’ )

{ if (a [i] >= b[i] ) c[i] = a[i] - 32 ;

else c[i] = b[i] - 32 ;

++i ;

}

c [i] = ‘ \ 0’ ;

puts ( c ) ;

(二)完成程序

要求:依据题目要求,分析已给出的语句,填写空白?但是不要增行或删行,改动程序的结构?

1.下面程序的功能是将字符串a中所有的字符 d 删除?

#include

main()

{ char s [80] ;

int i , j ;

gets(s) ;

for ( i = j = 0 ; s [i] ! = ‘ \ 0’ ; i + +)

if ( s [i] ! = ‘d’ ) _s[j++]=s[i]_______________________;

s [ j ] = ‘ \ 0’ ;

puts( s ) ;

}

2.从键盘输入 :apple computermusicgame,想找出最大字符串?

#include

#include

main()

{char str [10] , temp [10]=”\0”;

int i;

for (i=0 ;i<4 ;i++)

{ gets ( str ) ;

if (strcmp(str,temp)>=0) strcpy ( temp , str ) ;

}

puts(temp) ;

}

(三)调试程序

要求:调试运行下列程序是否正确,若有错,写出错在何处?填写正确的运行结果?

1.行号 main()

1 { char a[ ] ;

2 int i, len=0 ;

3 a = “C Language Program” ;

4 for (i=0 ; a [ i ] != ‘ \0 ’ ;i+ +)

5 len + + ;

6 printf( “ %s ,%d“ , a,len) ;

7}

#include

main()

{char a[]="C Language Program" ;

int i, len=0 ;

for(i=0 ; a [ i ] != '\0' ;i++)

len++ ;

printf( " %s ,%d" , a,len) ;

}

2.下面程序的功能是:将字符数组a [6] ={ ‘a’, ‘ b’, ‘ c’, ‘d’, ‘e’,‘ f’ } 变为 a [6] ={‘f’,‘a’, ‘b’ , ‘c’, ‘d’,‘e’}?

行号main( )

1 { int i ;char t;

2 char a[6] = {‘a’,‘ b’,‘ c ’,‘ d’,‘ e ’,‘ f’ } ;

3 t = a [5] ;

4 for (i=

5 ; a[i] ! ='\ 0’; i - - )

5 a [i] = a [i–1] ;

6 a [0] =t;

7 for (i=0 ;i < =5 ;i++)

8 printf (“%c” , a [ i ] );

9 printf ( “\n”) ;

#include

main( )

{ int i ;char t;

char a[6] = {'a','b','c','d','e','f'} ;

t = a [5] ;

for (i=5 ; a[i]!='\0'; i-- )

a [i] = a [i-1] ;

a [0] =t;

for (i=0 ;i <=5 ;i++)

printf ("%c" , a [i] );

printf ( "\n") ;

}

3. 调试下列程序，使之具有如下功能：任意输入两个字符串(如："abc 123"和"china")，并存放在a,b两个数组中。然后把较短的字符串放在a数组，较长的字符串放在b数组。并输出。

行号main()

1 { char a[10],b[10]；

2 int c,d,k；

3 scanf("%s",&a)；

4 scanf("%s",&b)；

5 printf("a=%s,b=%s\n",a,b)；

6 c=strlen(a)；

7 d=strlen(b)；

8 if(c>d)

9 for(k=0；k

10 { ch=a[k]；a[k]=b[k]；b[k]=ch；}

11 printf("a=%s\n",a)；

12 printf("b=%s\n",b)； }

程序中的strlen是库函数，功能是求字符串的长度，它的原型保存在头文件"string.h"中。调试时注意库函数的调用方法，不同的字符串输入方法，通

#include

main()

{ char a[10],b[10],ch;

int c,d,k;

scanf("%s",a);

scanf("%s",b);

printf("a=%s,b=%s\n",a,b);

c=strlen(a);

d=strlen(b);

if(c>d)

for(k=0;k<=c;k++)

{ch=a[k];a[k]=b[k];b[k]=ch;}

printf("a=%s\n",a);

printf("b=%s\n",b);

}

(四)编写程序

1.编写一个程序,从键盘输入一行字符,统计其中有多少个单词,单词之间用空

格分隔,并输出单词的个数?

见课本例题

2.编写一个将一个字符串逆转的程序,如将a [ ] =“apple“改为a [ ] =“elppa“。#define N 15

#include

#include

main()

{ char a[N],ch;

int c,k;

scanf("%s",a);

c=strlen(a);

for(k=0;k

{ch=a[k];a[k]=a[c-k-1];a[c-k-1]=ch;} puts(a);

}

回归分析 实验报告

城镇居民家庭收入的逐步回归分析 07级数学1班盛平0707021012 摘要：用多元统计中逐步回归分析的方法和SAS软件解决了可支配收入与其他收入之间的关系，并用此模型预测在以后几年里居民平均每人全年家庭可支配收入。 关键词：逐步回归分析多元统计SAS软件 正文 1 模型分析 各地区城镇居民平均每人全年家庭可支配收入y与工薪收入x1、经营净收入x2、财产性收入x3和转移性收入x4有关，共观测了15组数据，试用逐步回归法求‘最优’回归方程。 各地区城镇居民平均每人全年家庭收入来源(2007年) 单位：元 2模型的理论 （1）基本思想：逐个引入自变量，每次引入对y影响最显著的自变量，并对方程中的老变量逐个进行检验，把变为不显著的变量逐个从方程中剔除掉，最终得到的方程中既不漏掉对Y影响显著的变量，又不包含对Y影响不显著的变量。 （2）逐步筛选的步骤：首先给出引入变量的显著性水平 和剔除变量的显著性 in

水平 ；然后按图4.1的框图筛选变量。 out 3模型的求解 （1）源程序： data ch; input x1 x2 x3 x4 x5 y @@; cards; 28.2 47.9 44.1 3.8 23.9 100.0 31.3 47.1 43.6 3.5 21.6 100.0 30.2 48.2 43.9 4.3 21.6 100.0 ?? 31.9 46.1 41.9 4.2 22.0 100.0 33.4 44.8 40.6 4.1 21.8 100.0 33.2 44.4 39.9 4.5 22.4 100.0 32.1 43.1 38.7 4.4 24.8 100.0 28.4 42.9 38.3 4.6 28.7 100.0 ?? 27.2 43.7 38.6 5.1 29.1 100.0

实验报告2 常用网络命令的使用

计算机网络实验报告 班级信工（2）班日期 2016-5-12 学号 20130702047 姓名李格 实验名称常用网络命令的使用 一、实验目的 1. 掌握几种常用的网络命令，通过使用这些命令能检测常见网络故障。 2. 理解各命令的含义，并能解释其显示内容的意义。 二、实验步骤 （一）ping 命令的使用 1、单击开始按钮，输入cmd 并按回车键，进入windows DOS环境。 2、输入ping/? 回车，了解ping命令的基本用法。结果如下： 最常用的ping命令是在ping后面直接跟域名或IP地址。测试内网或外网的联通情况。 3、依次输入以下命令并查看分析结果。 （1）输入ping https://www.wendangku.net/doc/6b9562664.html,并回车查看分析结果。 结果如下：

分析： （2）输入ping 218.197.176.10并回车查看分析结果。结果如下： 分析： （3）输入ping https://www.wendangku.net/doc/6b9562664.html, 并回车查看分析结果。结果如下： 分析： （3）输入pi ng 121.14.1.189 并回车查看分析结果。

结果如下： 分析： 4、使用不同的参数测试ping命令。 结果如下： 分析： （二）ipconfig 命令的使用 1、单击开始按钮，输入cmd 并按回车键，进入windows DOS环境。 2、输入ipconfig/? 回车，了解ipconfig 命令的基本用法。结果如下：

3、依次输入以下命令并查看分析结果。 （1）输入ipconfig 并回车查看并分析结果。结果如下：

分析： （2）输入ipconfig/all 并回车查看分析结果。结果：

应用回归分析_第6章课后习题答案 2

第6章 6.1 试举一个产生多重共线性的经济实例。 答：例如有人建立某地区粮食产量回归模型，以粮食产量为因变量Y，化肥用量为X1，水浇地面积为X2，农业投入资金为X3。由于农业投入资金X3与化肥用量X1，水浇地面积X2有很强的相关性，所以回归方程效果会很差。再例如根据某行业企业数据资料拟合此行业的生产函数时，资本投入、劳动力投入、资金投入与能源供应都与企业的生产规模有关，往往出现高度相关情况，大企业二者都大，小企业都小。 6.2多重共线性对回归参数的估计有何影响？ 答：1、完全共线性下参数估计量不存在； 2、参数估计量经济含义不合理； 3、变量的显著性检验失去意义； 4、模型的预测功能失效。 6.3 具有严重多重共线性的回归方程能不能用来做经济预测？ 答：虽然参数估计值方差的变大容易使区间预测的“区间”变大，使预测失去意义。但如果利用模型去做经济预测，只要保证自变量的相关类型在未来期中一直保持不变，即使回归模型中包含严重多重共线性的变量，也可以得到较好预测结果；否则会对经济预测产生严重的影响。 6.4多重共线性的产生于样本容量的个数n、自变量的个数p有无关系？ 答：有关系，增加样本容量不能消除模型中的多重共线性，但能适当消除多重共线性造成的后果。当自变量的个数p较大时，一般多重共线性容易发生，所以自变量应选择少而精。 6.6对第5章习题9财政收入的数据分析多重共线性，并根据多重共线性剔除变量。将所得结果与逐步回归法所得的选元结果相比较。 5.9 在研究国家财政收入时，我们把财政收入按收入形式分为：各项税收收入、企业收入、债务收入、国家能源交通重点建设收入、基本建设贷款归还收入、国家预算调节基金收入、其他收入等。为了建立国家财政收入回归模型，我们以财政收入y（亿元）为因变量，自变量如下：x1为农业增加值（亿元），x2为工业增加值（亿元），x3为建筑业增加值（亿元），x4为人口数（万人），x5为社

(实验2)多元回归分析实验报告

陕西科技大学实验报告 课 程： 数理金融 实验日期： 2014 年 5 月 22 日 班 级： 数学112 交报告日期： 2013 年 5 月 23 日 姓 名： 常海琴 报告退发： （订正、重做） 学 号： 201112010101 教 师： 刘利明 实验名称： 多元回归分析 一、实验预习： 1.多元回归模型。 2.多元回归模型参数的检验。 3.多元回归模型整体的检验。 二、实验的目的和要求： 通过案例分析掌握多元回归模型的建立方法和检验的标准；并掌握分析解决实际金融问题的能力。 三、实验过程：（实验步骤、原理和实验数据记录等） 软件：Eviews3.1 数据：给定美国机动车汽油消费量研究数据。 实验原理：最小二乘法拟合多元线性回归方程 数据记录： 实例中1950年到1987年机动汽车的消费量、汽车保有量、汽油价格、人口数、国民生产总值 图1各个量之间的关系

陕西科技大学理学院实验报告 - 2 - 1、录入数据 图2录入数据 2、回归分析 443322110X X X X Y βββββ++++= 图3运行结果 Y=24553723+1.418520x1-27995762x2-59.87480x3-30540.88x4 S (25079670) (0.266) (5027085) (198.5517) (9557.981) T (0.979) (5.314) (-5.568) (-0.301) (-3.195) 2R =0.966951 F=241.3764 - R =0.9629 dw=0.6265 四、实验总结：（实验数据处理和实验结果讨论等） 用残差和最小确定直线位置是一个途径。计算残差和有相互抵消的问题。用残差绝对值和最小确定直线位置也是一个途径绝对值计算起来比较麻烦。最小二乘法用绝对值平方和最小确定直线位置。0β、1β、2β、3β、4β具有线性特性，无偏特性，有效性。-R =0.9629基本上接近于1，拟合效果较好。

实验二_网络管理软件的应用

实验二_网络管理软件的应用

实验报告 系计算机科学与技术系班姓名课程名称计算机网络管理 实验名称网络管理软件的应用实验类型验证性指导老师 一、实验目的 1、掌握网络管理软件SNMPc的安装与配置； 2、了解网络管理软件的参数设置； 3、利用网络管理软件实现简单的网络管理功能。 二、实验内容 1、指导教师演示的网络管理软件的配置； 2、通过网络管理软件对网络进行配置管理，配置被管设备的各种参数； 3、通过网络管理软件对网络进行性能监视； 4、设备报警机制，启动报警； 5、通过网络管理软件对网络进行故障管理，排除简单的网络故障。 三、实验环境 硬件环境：PC机，交换机，路由器 软件环境：Windows XP操作系统，SNMP代理组件，SNMPc软件 四、实验过程 1、安装SNMPc软件；

2、启动本机的SNMP代理进程，设置团体名； 3、配置SNMPc系统参数，种子为本机IP 地址。 4、通过SNMPc的MIB Browser浏览和设置本机的MIB； 5、查看SNMPc的网络拓扑图； 6、监视本机网卡的数据流量，以图形方式显示。 五、实验步骤 1、安装SNMPC工具： 双击snmpc.exe的安装软件根据提示一步一步的安装。 在windowsXP系统里的 （1）在开始---→程序---→SNMPc Network Manager菜单中点击startUp System 来启动监控软件。 （2）在开始---→程序---→SNMPc Network Manager菜单中点击Login Console来登录控制台，在弹出的对话框的Server Ip 里输入监控其他电脑的主机地址：在这里我输入的是localhost即用本机来监控

应用回归分析,第7章课后习题参考答案

第7章岭回归 思考与练习参考答案 7.1 岭回归估计是在什么情况下提出的？ 答：当自变量间存在复共线性时，｜X’X｜≈0，回归系数估计的方差就很大，估计值就很不稳定，为解决多重共线性，并使回归得到合理的结果，70年代提出了岭回归(Ridge Regression,简记为RR)。 7.2岭回归的定义及统计思想是什么？ 答：岭回归法就是以引入偏误为代价减小参数估计量的方差的一种回归方法，其统计思想是对于（X’X）-1为奇异时，给X’X加上一个正常数矩阵 D, 那么X’X+D接近奇异的程度就会比X′X接近奇异的程度小得多，从而完成回归。但是这样的回归必定丢失了信息，不满足blue。但这样的代价有时是值得的，因为这样可以获得与专业知识相一致的结果。 7.3 选择岭参数k有哪几种方法？ 答：最优 是依赖于未知参数 和 的，几种常见的选择方法是： 岭迹法：选择 的点能使各岭估计基本稳定，岭估计符号合理，回归系数没有不合乎经济意义的绝对值，且残差平方和增大不太多；

方差扩大因子法： ，其对角线元 是岭估计的方差扩大因子。要让 ； 残差平方和：满足 成立的最大的 值。 7.4 用岭回归方法选择自变量应遵循哪些基本原则？ 答：岭回归选择变量通常的原则是： 1. 在岭回归的计算中，我们通常假定涉及矩阵已经中心化和标准化了，这样可以直接比较标准化岭回归系数的大小。我们可以剔除掉标准化岭回归系数比较稳定且绝对值很小的自变量； 2. 当k值较小时，标准化岭回归系数的绝对值并不很小，但是不稳定，随着k的增加迅速趋近于零。像这样岭回归系数不稳定、震动趋于零的自变量，我们也可以予以剔除； 3. 去掉标准化岭回归系数很不稳定的自变量。如果有若干个岭回归系数不稳定，究竟去掉几个，去掉那几个，要根据去掉某个变量后重新进行岭回归分析的效果来确定。

一元线性回归分析实验报告

一元线性回归在公司加班 制度中的应用 院(系): 专业班级: 学号姓名: 指导老师: 成 绩: 完成时间 :

一元线性回归在公司加班制度中的应用 一、实验目的 掌握一元线性回归分析的基本思想与操作,可以读懂分析结果,并写出回归方程,对回归方程进行方差分析、显著性检验等的各种统计检验 二、实验环境 SPSS21、0 windows10、0 三、实验题目 一家保险公司十分关心其总公司营业部加班的程度,决定认真调查一下现状。经10周时间,收集了每周加班数据与签发的新保单数目,x 为每周签发的新保单数目,y 为每周加班时间(小时),数据如表所示 y 3、5 1、0 4、0 2、0 1、0 3、0 4、5 1、5 3、0 5、0 1. 画散点图。 2. x 与y 之间大致呈线性关系？ 3. 用最小二乘法估计求出回归方程。 4. 求出回归标准误差σ∧ 。 5. 给出0 β∧ 与1 β∧ 的置信度95%的区间估计。 6. 计算x 与y 的决定系数。 7. 对回归方程作方差分析。 8. 作回归系数1 β∧ 的显著性检验。 9. 作回归系数的显著性检验。 10. 对回归方程做残差图并作相应的分析。 11. 该公司预测下一周签发新保单01000x =张,需要的加班时间就是多少？

12.给出0y的置信度为95%的精确预测区间。 13.给出 () E y的置信度为95%的区间估计。 四、实验过程及分析 1、画散点图 如图就是以每周加班时间为纵坐标,每周签发的新保单为横坐标绘制的散点图,从图中可以瞧出,数据均匀分布在对角线的两侧,说明x与y之间线性关系良好。 2、最小二乘估计求回归方程 系数a 模型非标准化系数标准系数t Sig、 B 的 95、0% 置信区间 B 标准误差试用版下限上限

回归分析实验报告

实验报告 实验课程：[信息分析] 专业：[信息管理与信息系统] 班级：[ ] 学生姓名：[ ] 指导教师：[请输入姓名] 完成时间：2013年6月28日

一．实验目的 多元线性回归简单地说是涉及多个自变量的回归分析，主要功能是处理两个变量之间的线性关系，建立线性数学模型并进行评价预测。本实验要求掌握附带残差分析的多元线性回归理论与方法。 二．实验环境 实验室308教室 三．实验步骤与内容 1打开应用统计学实验指导书，新建excel表 2．打开SPSS，将数据输入。 3．调用SPSS主菜单的分析——>回归——>线性命令，打开线性回归对话框，指定因变量（工业GDP比重）和自变量（工业劳动者比重、固定资产比重、定额资金流动比重），以及回归方式；逐步回归（图1）

图1 线性对话框 4.在统计栏中，选择估计以输出回归系数B的估计值、t统计量等，选择Duribin-watson以进行DW检验；选择模型拟合度输出拟合优度统计量值，如R^2、F统计量值等（图2）。 图2 统计量栏

5．在线性回归栏中选择直方图和正态概率图以绘制标准化残差的直方图和残差分析与正态概率比较图，以标准化预测值为纵坐标，标准化残差值为横坐标，绘制残差与Y的预测值的散点图，检验误差变量的方差是否为常数（图3）。 图3 绘制栏 6.提交分析，并在输出窗口中查看结果，以及对结果进行分析。 系统在进行逐步分析的过程中产生了两个回归模型，模型1先将与因变量（销售收入）线性关系的自变量地区人口引入模型，建立他们之间的一元线性关系。而后逐步引入其他变量，表1中模型2表明将自变量人均收入引入，建立二元线性回归模型，可见地区人口和人均收入对销售收入的影响同等重要。

应用回归分析填空题和答案

应用回归分析填空题和答案

应用回归分析：填空 (1) 回归分析是处理变量间_______关系的一种数理统计方法，若变量间具有线性关系，则称相应的回归分析为____________；若变量间不具有线性关系，就称相应的回归分析为___________________。 (2) 现代统计学中研究统计关系的两个重要分支是_________和_____________。 (3) 回归模型的建立是基于回归变量的样本统计数据，常用的样本数据分为___ ___________________和______________________。 (4) 回归模型通常应用于______________________、____________________和_____________________等方面。 (5) 最小二乘法的基本特点是使回归值与_________________________平方和为最小，最小二乘法的理论依据是___________________________。 (6) 多元线性回归模型εβ+=X Y ，回归参数β的最小二乘估计为 β?=_________________________。 (7) 设线性回归模型参数向量β(p+1维)的最小二乘估计为β ?，c 为p+1维常数向量，则______________是____________的最小方差线性无偏估计。 (8) 在线性回归分析中，最小二乘估计的性质有______________； _____ _____________和____________________等。 (9) 多元线性回归模型n i x x y i ip p i i ,,2,1,110 =++++=εβββ，误差项()n i i ,,2,1, =ε需满足的markov Gauss -假设为： (a):________________________________________； (b):________________________________________； (c):_________________________________________。 (10) 对回归方程做显著性检验时，可以用P 值代替检验统计量值，作出拒绝或接受原假设的决定：当P_______α时，接受0H ；当P________α时，拒绝0H 。 (11) 在p 元线性回归中，确定随机变量y 与自变量12,,,p x x x 间是否有线性

计科13-2 第五组 实验2 网络常用命令使用(学习类别)

宁波工程学院电子与信息工程学院 计算机网络实验实验报告 实验名称实验2 网络常用命令使用 班级计科13-2 组别 5 实验地点逸夫楼511 日期 3.24 一、实验目的： ●使用ipconfig命令查看本机地址、网关地址、DNS服务器地址 ●使用ping命令测试网络（如网关）的连通性 ●使用arp命令查看、修改ARP高速缓存内容 ●使用route命令查看路由表，并解释路由表的主要内容 二、实验内容、要求和环境： （1）任务1：使用ping 命令验证简单TCP/IP 网络的连通性。 ping命令用于验证本地主机计算机或其它网络设备上的TCP/IP 网络层连通性。 使用该命令时，可以用目的IP 地址或限定域名（如https://www.wendangku.net/doc/6b9562664.html,）来测试域名服务(DNS) 功能。本实验只使用IP 地址。 ping操作很简单。源计算机向目的设备发送ICMP 回应请求。目的设备用应答消息做出响应。如果源设备和目的设备之间连接断开，路由器可能会用ICMP 消息做出响应，表示主机未知或目的网络未知。 步骤1：验证本地主机计算机上的TCP/IP 网络层连通性。 C:\> ipconfig Windows IP Configuration Ethernet adapter Local Area Connection: Connection-specific DNS Suffix . : IP Address : 172.16.1.2 Subnet Mask : 255.255.0.0 Default Gateway : 172.16.255.254 C:\> 1. 打开Windows 终端，用ipconfig命令确定该主机计算机的IP 地址。 除IP 地址外，输出的其它内容应该与图示相同。如果缺少信息或显示其它子网掩码和默认网关，请重新配置与此主机计算机设置相符的TCP/IP 设置。 2. 记录本地TCP/IP 网络信息的相关信息。

应用回归分析,第4章课后习题参考答案

第4章违背基本假设的情况 思考与练习参考答案 4.1 试举例说明产生异方差的原因。 答：例4.1：截面资料下研究居民家庭的储蓄行为 Y i=β0+β1X i+εi 其中：Y i表示第i个家庭的储蓄额，X i表示第i个家庭的可支配收入。 由于高收入家庭储蓄额的差异较大，低收入家庭的储蓄额则更有规律性，差异较小，所以εi的方差呈现单调递增型变化。 例4.2：以某一行业的企业为样本建立企业生产函数模型 Y i=A iβ1K iβ2L iβ3eεi 被解释变量：产出量Y，解释变量：资本K、劳动L、技术A，那么每个企业所处的外部环境对产出量的影响被包含在随机误差项中。由于每个企业所处的外部环境对产出量的影响程度不同，造成了随机误差项的异方差性。这时，随机误差项ε的方差并不随某一个解释变量观测值的变化而呈规律性变化，呈现复杂型。 4.2 异方差带来的后果有哪些？ 答：回归模型一旦出现异方差性，如果仍采用OLS估计模型参数，会产生下列不良后果： 1、参数估计量非有效 2、变量的显著性检验失去意义 3、回归方程的应用效果极不理想 总的来说，当模型出现异方差性时，参数OLS估计值的变异程度增大，从而造成对Y的预测误差变大，降低预测精度，预测功能失效。 4.3 简述用加权最小二乘法消除一元线性回归中异方差性的思想与方法。 答：普通最小二乘估计就是寻找参数的估计值使离差平方和达极小。其中每个平方项的权数相同，是普通最小二乘回归参数估计方法。在误差项等方差不相关的条件下，普通最小二乘估计是回归参数的最小方差线性无偏估计。然而在异方差

的条件下，平方和中的每一项的地位是不相同的，误差项的方差大的项，在残差平方和中的取值就偏大，作用就大，因而普通最小二乘估计的回归线就被拉向方差大的项，方差大的项的拟合程度就好，而方差小的项的拟合程度就差。由OLS 求出的仍然是的无偏估计，但不再是最小方差线性无偏估计。所以就是：对较大的残差平方赋予较小的权数，对较小的残差平方赋予较大的权数。这样对残差所提供信息的重要程度作一番校正，以提高参数估计的精度。 加权最小二乘法的方法： 4.4简述用加权最小二乘法消除多元线性回归中异方差性的思想与方法。 答：运用加权最小二乘法消除多元线性回归中异方差性的思想与一元线性回归的类似。多元线性回归加权最小二乘法是在平方和中加入一个适当的权数i w ，以调整各项在平方和中的作用，加权最小二乘的离差平方和为： ∑=----=n i ip p i i i p w x x y w Q 1211010)( ),,,(ββββββ （2） 加权最小二乘估计就是寻找参数p βββ,,,10 的估计值pw w w βββ?,,?,?10 使式（2）的离差平方和w Q 达极小。所得加权最小二乘经验回归方程记做 22011 1 ???()()N N w i i i i i i i i Q w y y w y x ββ===-=--∑∑22 __ 1 _ 2 _ _ 02 222 ()() ?()?1 11 1 ,i i N w i i i w i w i w w w w w kx i i i i m i i i m i w x x y y x x y x w kx x kx w x σβββσσ==---=-= = ===∑∑1N i =1 1表示=或

5回归分析实验报告

回归分析实验报告 姓名：班级：学号（后3位）： 一．实验名称：回归分析 二．实验性质：综合性实验 三．实验目的及要求： 1. 掌握统计工具【回归】的使用方法. 2．掌握线性回归分析的方法，并能对统计结果进行正确的分析. 3．学会非线性回归方程的构建方法，并能进行有关的分析. 四．实验内容、实验操作关键步骤及实验主要结果 x 1．为了研究某商品的需求量Y与价格之间的关系，收集到下列10对数据： x 1 1.5 2 2.5 3 3．5 4 4 4．5 5 价格 i y10 8 7.5 8 7 6 4．5 4 2 1 需求量 i x （1）求需求量Y与价格之间的线性回归方程. α0.05下，对线性回归关系显著性检验. （2）在显著性水平= 实验操作关键步骤及实验主要结果 在EXCEL中选用【 】工具模块，得到如下表的实验结果.因此： x. （1）求需求量Y与价格之间的线性回归方程为 α0.05（2）由于检验的P-value=，所以，在显著性水平= 下，线性回归关系 .

2．随机调查10个城市居民的家庭平均收入与电器用电支出Y 情况得数据（单位：千元）如下： x 收入i x 18 20 22 24 26 28 30 30 34 38 支出 i y 0.9 1.1 1.1 1.4 1.7 2.0 2.3 2.5 2.9 3.1 (1) 求电器用电支出Y 与家庭平均收入之间的线性回归方程. x (2) 计算样本相关系数. (3) 在显著性水平=α0.05下，作线性回归关系显著性检验. (4) 若线性回归关系显著,求=25时，电器用电支出的点估计值. x 实验操作关键步骤及实验主要结果 在EXCEL 中选用【 】工具模块，得到如下表的实验结果.因此： （1）求电器用电支出Y 与家庭平均收入之间的线性回归方程为 x . （2）样本相关系数 . （3）由于检验的P- value=，所以，在显著性水平 =α0.05下，线性回归关系 . （4）=25时，电器用电支出的点估计值 x .

一元回归分析实验报告

实验报告 实验目的： 1.构建一元及多元回归模型，并作出估计 2.熟练掌握假设检验 3.对构建的模型进行回归预测 实验内容： 对1970——1982年某国实际通货膨胀率、失业率和预期通货膨胀率进行分析，根据下表（表一）提供的数据进行模型设定，假设检验及回归预测。 表一 年份Y X2 X3 1970 5.92 4.90 4.78 1971 4.30 5.90 3.84 1972 3.30 5.60 3.31 1973 6.23 4.90 3.44 1974 10.97 5.60 6.84 1975 9.14 8.50 9.47 1976 5.77 7.70 6.51 1977 6.45 7.10 5.92 1978 7.60 6.10 6.08 1979 11.47 5.80 8.09 1980 13.46 7.10 10.01 1981 10.24 7.60 10.81 1982 5.99 9.70 8.00 实验步骤： 1.模型设定： 为分析实际通货膨胀率（Y）分别和失业率（X2）、预期通货膨胀率（X3）之间的关系，作出如下图所示的散点图。 图一

从上示散点图可以看出实际通货膨胀率（Y）分别和失业率（X2）不呈线性关系，与预期通货膨胀率（X3）大体呈现为线性关系，为分析实际通货膨胀率（Y）分别和失业率（X2）、预期通货膨胀率（X3）之间的数量关系，可以建立单线性回归模型和多元线性回归模型：

1231 Y X ββμ=++ 123322Y X X βββμ=+++ 2．估计参数 在Eviews 命令框中输入 “ls y c x2”，按回车，对所给数据做简单的一元线性回归分析。分析结果见表二。 表二 Dependent Variable: Y Method: Least Squares Date: 10/09/11 Time: 17:23 Sample: 1970 1982 Included observations: 13 Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C 1.323831 1.626284 0.814022 0.4329 X3 0.960163 0.228633 4.199588 0.0015 R-squared 0.615875 Mean dependent var 7.756923 Adjusted R-squared 0.580955 S.D. dependent var 3.041892 S.E. of regression 1.969129 Akaike info criterion 4.333698 Sum squared resid 42.65216 Schwarz criterion 4.420613 Log likelihood -26.16904 F-statistic 17.63654 Durbin-Watson stat 1.282331 Prob(F-statistic) 0.001487 由回归分析结果可估计出参数1β、2β 即^ 31.3238310.960163Y X =+ （1.626284）（0.228633） ()()0.814022 4.199588 t = 2 0.615875R = F=17.63654 n=13

应用回归分析实验报告

一元线性回归 一、实验题目1 一家保险公司十分关心其总公司营业部加班的程度，决定认真调查一下现状。经过10周的时间，收集了每周加班时间的数据和签发的新保单数目，x为每周签发的新报数目，y为每周加班时间（小时），数据见下表： 二、实验内容 散点图如下所示：

[数据集1] 描述性统计量 均值标准偏差N y 2.850 1.4347 10 x 762.00 379.746 10

残差图分析：

1.x 与y 之间大致呈线性关系。 2、设回归方程为01y x ββ∧ ∧ ∧ =+ 1β∧ = 12 2 1 (2637021717) 0.0036(71043005806440) ()n i i i n i i x y n x y x n x -- =- =--= =--∑∑ 01 2.850.00367620.1068y x ββ-∧- =-=-?= 0.10680.0036y x ∧ ∴=+可得回归方程为 3、 22 n i=1 1()n-2i i y y σ∧∧=-∑ 2 n 01i=1 1(())n-2i y x ββ∧∧=-+∑ =0.2305 σ∧ =0.4801 4、 由于2 1 1(, )xx N L σββ∧ t σ ∧= = 服从自由度为n-2的t 分布。因而 /2|(2)1P t n αασ????<-=- ?? ?? 也即：1/2 11/2 (p t t ααβββ∧ ∧ ∧ ∧ -<<+=1α- 可得195%β∧ 的置信度为的置信区间为 0.4801/0.4801/??（0.0036-1.8600.0036+1.860 即为：（0.0028，0.0044） 220 01()(,())xx x N n L ββσ- ∧ +

计算机网络实验实验二

实验二 DHCP服务的配置和管理 本实验使用2个学时 一、实验目的 1、理解DHCP的工作原理 2、了解DHCP分配IP地址的过程 3、掌握DHCP服务器的设置 二、实验设备与环境 装有Windows 2003 Advance Server主机和windows XP组成的虚拟机局域网 三、预备知识与课前准备 1、 DHCP的功能 任务DHCP的任务是集中管理IP地址并自动配置IP地址的相关参数（如子网掩码、默认网关、DNS等）。在使用TCP/IP协议栈的网络通信中，每一台计算机都 必须有一个唯一的IP地址，通过这个IP地址与其他的计算机进行通信，每台计算 机在设置IP地址时可以使用静态IP地址和动态IP地址。使用静态IP地址必须通 过手工输入，在配置是容易出错，网络用户较多（多于254台）时不建议使用。可 以使用动态IP地址，有DHCP服务器来提供并自动完成设置操作。 当DHCP客户端启动时，它会自动与DHCP服务器建立联系，并要求DHCP服务器给它提供IP地址。当DHCP服务器收到客户端请求后，会根据服务器中现有的 IP地址情况，采取一定的方式给客户端分配一个IP地址。服务器给客户端提供IP 地址的方式有两种： 1）永久租用 当客户端向服务器租用到IP地址后，这个IP地址就永远给这个客户端使用。 这种方式主要用于网络中IP地址足够充裕的情况。 2）限定租期 当客户端从DHCP服务器租用到IP地址后，客户端对该IP地址的使用只是暂时的。如果客户端在租期到期前并没有更新租期，DHCP服务器将收回该IP地址， 并提供给其他的DHCP客户端使用。当该客户端再次向DHCP服务器申请IP地址时，由DHCP服务器重新提供其他的IP地址使用。限定租期的方式可以解决IP地址不 够时的困扰。 2、DHCP的工作原理 当作为DHCP客户端的计算机第一次启动时，它经过一系列的步骤以获得其TCP/IP配置信息，并得到IP地址的租期。租期是指客户端从服务器获得完整的 TCP/CP配置后对该TCP/IP配置的使用时间。客户端从服务器获得完整的TCP/IP 配置需要经过以下几个过程。

应用回归分析试题套

应用回归分析试题(一) 1、对于一元线性回归y 0i X i i(i 1,2,..., n),E(J 0 , var( J cov( i, j) 0(i j)，下列说法错误的是 (A) 0，1的最小一乘估计? '0， ?都是无偏估计； (B) 0，1的最小一乘估计? 0， Q ?对y，y2，... ，y n是线性的； (C) 0，1的最小一乘估计 ? ， ?之间是相关的； (D)若误差服从正态分布，0，1的最小二乘估计和极大似然估计是不一样的 2、在回归分析中若诊断出异方差，常通过方差稳定化变化对因变量进行变换.如果误差方差与因变量y的期望成正比，则可通过下列哪种变换将方差常数化 1 (A) - ；(B) “ ；(C) ln( y 1) ；(D) In y. y 、 3、下列说法错误的是 (A) 强影响点不一定是异常值； (B) 在多元回归中，回归系数显着性的t检验与回归方程显着性的F检验是等价的； (C) 一般情况下，一个定性变量有k类可能的取值时，需要引入k-1个0-1型自变量； (D) 异常值的识别与特定的模型有关. 4、下面给岀了4个残差图，哪个图形表示误差序列是自相关的 (A) (B) (C) (D) 5、下列哪个岭迹图表示在某一具体实例中最小二乘估计是适用的 (A) (B) (C)(D) 二、填空题(每空2分，共20分)

2 2 1、考虑模型y X ，var( ) I n，其中X : n p，秩为p，0不一定

已知，则 ? ________________ , var （ ?） _________ ，若 服从正态分布，则 2、下表给岀了四变量模型的回归结果: 则残差平方和= ___________ ，总的观察值个数 = ___________ ，回归平方和的自由度 = ________ . 3、已知因变量 y 与自变量X i ，X 2， X 3，X 4，下表给岀了所有可能回归模型的 AIC 值，则最 优子集是 _______________________ . 4、 在诊断自相关现象时，若 DW 0.66，则误差序列的自相关系数 的估计值= _______ ，若 存在自相关现象，常用的处理方法有迭代法、 _____________ 、科克伦-奥克特迭代法. 5、 设因变量y 与自变量X 的观察值分别为 y 「y 2,..., y n 和x 1, x 2 ,..., x n ，则以x *为折点的折 线模型可表示为 ________________________ . 三、（共45分）研究货运总量y （万吨）与工业总产值x 1 （亿元）、农业总产值x 2 （亿元）、 居民非商品支岀X 3 （亿元）的线性回归关系.观察数据及残差值e i 、学生化残差SRE i 、删除 学生化残差SRE （i ）、库克距离D i 、杠杆值ch ii 见表 (n P)?2 ___________ ，其中?2是2的无偏估计

回归分析实验报告(含程序及答案)

实验报告三课程应用回归分析 学生姓名陆莹 学号20121315021 学院数学与统计学院 专业统计学 任课教师宋凤丽 二Ｏ一四年四月十七日

（1） shuju<-read.table("E:/4.14.txt") namesdata<-c("y",paste("x",1:2,sep="")) colnames(shuju)<-namesdata lm.shuju<-lm(y~.,data=shuju) summary(lm.shuju) Call: lm(formula = y ~ ., data = shuju) Residuals: Min 1Q Median 3Q Max -747.71 -229.80 -2.15 267.23 547.68 Coefficients: Estimate Std. Error t value Pr(>|t|) (Intercept) -574.0624 349.2707 -1.644 0.1067 x1 191.0985 73.3092 2.607 0.0121 * x2 2.0451 0.9107 2.246 0.0293 * --- Signif. codes: 0 ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘’ 1 Residual standard error: 329.7 on 49 degrees of freedom Multiple R-squared: 0.2928, Adjusted R-squared: 0.264 F-statistic: 10.15 on 2 and 49 DF, p-value: 0.0002057 >plot(lm.shuju,2) 由上图可知，残差通过正态性检验，原假设成立。

R语言实验报告—回归分析在女性身高与体重的应用

R语言实验报告 回归分析中 身高预测体重的模型 学院： 班级： 学号： 姓名： 导师： 成绩：

目录 一、实验背景 (1) 二、实验目的 (1) 三、实验环境 (1) 四、实验内容 (1) 1.给出实验女性的身高体重信息； (2) 2.运用简单线性回归分析； (2) 3.运用多项式回归分析 (2) 五、实验过程 (2) （一）简单线性回归 (2) 1.展示拟合模型的详细结果 (2) 2.女性体重的数据 (2) 3.列出拟合模型的预测值 (3) 4.列出拟合模型的残差值 (3) 5.得出身高预测体重的散点图以及回归线 (3) （二）多项式回归 (5) 1.展示拟合模型的详细结果 (5) 2.身高预测体重的二次回归图 (5) 六、实验分析 (7) 七、总结 (7)

一、实验背景 从许多方面来看，回归分析都是统计学的核心。她其实是一个广义的概念，通指那些用一个或多变量（也称自变量或解释变量）来预测响应变量（也称因变量、效标变量或结果变量）的方法。通常，回归分析可以用来挑选与响应变量相关的解释变量，可以描述两者的关系，也可以生成一个等式，通过解释变量来预测响应变量。 二、实验目的 R是用于统计分析、绘图的语言和操作环境。R是属于GNU系统的一个自由、免费、源代码开放的软件，它是一个用于统计计算和统计制图的优秀工具； 本次试验要求掌握了解R语言的各项功能和函数，能够通过完成试验内容对R语言有一定的了解，会运用软件对数据进行分析； 通过本实验加深对课本知识的理解以及熟练地运用R语言软件来解决一些复杂的问题。 三、实验环境 Windows系统，R或者R Studio 四、实验内容 本实验提供了15个年龄在30—39岁间的女性的身高和体重信息，运用回归分析的方法通过身高来预测体重，获得一个等式可以帮助我们分辨哪些过重或过轻的个体。

实验2 网络基本应用操作(1)

实验二网络基本应用操作 目标：1.掌握搜索引擎的使用； 2.掌握软件下载、压缩与解压缩以及安装的方法； 3.掌握免费邮箱的申请和使用； 4.掌握网络常用命令。 任务： 1.利用搜索引擎查找指定的内容。 2.利用工具软件下载软件，压缩/解压缩及安装软件； 3.免费邮箱的申请与使用； 4.掌握网络基本命令使用。 【任务1】利用搜索引擎查找指定的内容 背景说明：网络真可谓是信息的海洋。在因特网上获取信息量的多少，往往取决于查询的方法适当与否。如果想及时而又准确地找出自己需要的资料，搜索引擎就是一 件必不可少的搜寻利器。这里，通过利用搜索引擎搜索成都商报，阅读当日报 纸新闻，学习搜索引擎的使用方法。 具体操作： 【步骤 1】启动浏览器，在地址栏中输入搜索引擎的网址https://www.wendangku.net/doc/6b9562664.html,，按Enter键，打开百度搜索引擎，如图2-1所示。 图2-1打开百度搜索引擎 【步骤 3】在文本框中输入关键字“成都商报”，单击“搜索”按钮，如图2-2所示。

图2-2 弹出找到的相关网页列表窗口 【步骤4】在图2-2中的多个网页中选择点击〖成都商报电子版〗，出现图2-3。在该 页面选择感兴趣的新闻消息阅读。 图2-3 阅读新闻 【任务2】常用工具软件的下载及安装 背景说明：在上网的过程中，免不了要上传或者下载一些文件。这里，介绍如何获取常用 的工具软件，如“迅雷”、“WinRAR”等，如何利用这些工具下载指定的软 件以及如何安装软件。

具体操作： 【步骤 1】打开IE浏览器，在地址栏中输入https://www.wendangku.net/doc/6b9562664.html,，或在历史列表中选择该网址，启动搜索引擎，如图2-4所示。注意，google是一个国外网站，如果本机不具有国外网络访问权限，可通过输入https://www.wendangku.net/doc/6b9562664.html,完成之后的操作。 图2-4 输入网址 【步骤2】在文本框中输入关键字“迅雷下载”并按Enter键，弹出如图2-5窗口。 图2-5 找到的相关网址列表 【步骤 3】在列出的相关网页中选择某一可下载页面，点击该链接。出现图2-6。

应用回归分析试题二

应用回归分析试题（二） 一、选择题 1. 在对两个变量x , y 进行线性回归分析时，有下列步骤： ①对所求出的回归直线方程作出解释；②收集数据（X i 、），1,2，…, n ；③ 求线性回归方程；④求未知参数； ⑤根据所搜集的数据绘制 散点图。 如果根据可行性要求能够作出变量x ，y 具有线性相关结论，则在下列 操作中正确的是（D ） A .①②⑤③④ B .③②④⑤① C .②④③①⑤ D .②⑤④③① 2. 下列说法中正确的是（B ） A .任何两个变量都具有相关关系 B .人的知识与其年龄具有相关关系 C .散点图中的各点是分散的没有规律 D .根据散点图求得的回归直线方程都是有意义的 3. 下面的各图中，散点图与相关系数r 不符合的是（B ） \ 4 yi i .? — |

5. 在画两个变量的散点图时，下面哪个叙述是正确的 (B ) (A) 预报变量在x 轴上，解释变量在y 轴上 (B) 解释变量在x 轴上，预报变量在y 轴上 (C) 可以选择两个变量中任意一个变量在 X 轴上 (D) 可以选择两个变量中任意一个变量 二、 填空题 m 丄 1. y 关于m 个自变量的所有可能回归方程有-一1个。 2. H 是帽子矩阵，贝S tr(H)=p+1。 3. 回归分析中从研究对象上可分为一元和多元。 4. 回归模型的一般形式是 y ° 1X 1 2X 2 p X p 。 5. Cov(e) 2(l H) (e 为多元回归的残差阵)。 三、 叙述题 1.引起异常值消除的方法(至少5个)? 答案：异常值消除方法： (1) 重新核实数据； (2) 重新测量数据； (3) 删除或重新观测异常值数据； (4) 增加必要的自变量； 则正确的叙述是(D ) A .身咼一定是145.83cm C .身高低于145.00cm B .身高超过146.00cm D .身高在145.83cm 左右