C 实验4分析
实验报告四
课程《程序设计2》实验名称对象成员、对象数组和指针第 * 页专业数学学院班级学号姓名
实验日期：2015 年 4 月 7 日报告退发 (订正、重做)
一、实验目的
1. 理解C++的对象数组、动态分配、指向对象的指针和this指针等概念；
2. 掌握C++的对象数组、动态分配、指向对象的指针和this指针类的使用
方法及相关规则；
3. 理解类中嵌入对象成员的组合意义；
4. 掌握在嵌入对象成员的类中，类构造函数是如何用对象成员所在的构造
函数初始化对象成员的方法（注：包括复制构造函数）；
5. 掌握析构函数释放动态分配存储空间的方法；
二、实验内容
（描述实验任务）
（一）定义一个日期类Date和学生类Student它们头文件简要定义如下：class Date{//Date.h头文件
int year,month,day;
public:
Date();
Date(int y,int m,int d);
Date(const Date &d);
void SetY(int y){year=y;}//写year成员函数
int GetY()const{return year;}//读year成员函数
//其它两个数据成员读写成员函数相似
};
class Student{//Student.h头文件
sting stnum, stname,stsex;// 学号，姓名，性别
Date date;//日期对象成员
int stengl, stmath, stphys;//英语,高数和物理成绩
void calaver(){在这里填写代码}//求平均分
void caltotal(){在这里填写代码}//求总分
public:
int total,avg;//保存caltotal()，calaver()计算值
int GetTatol(){在这里填写代码}//读出总分
int GetAvg(){在这里填写代码}//读出平均分
void SetStNum(string num){stnum=num;}//写函数
string GetStNum()const{return stnum;}//读函数
//其它学号，姓名，性别,英语,高数和物理的读写成员函数相似
void show();//通过各个读函数获得成员数据并输出;
};
（二）上述两个头文件中尚未定义的构造函数、成员函数要求在各自Date.cpp，Student.cpp中定义，即编写相应代码。
（三）在外部的要求：
main（）{
Date d;//创建日期对象d
Student *Sptr=new Student(4);/*Sptr指针变量含有一个由new动态分配产生的隐藏指针，这个指针指向一个指针数组，数组中
每个元素也是一个指针变量，它们分别含有一个指向Student对象
的指针。*/
这里填写输入数据代码；//输入四个学生的数据
这里填写输出数据代码；
（四）测试数据如下：运行时，首先复制如下数据，然后在命令窗口上当前光标位置上粘贴即可。
10501001 陈筱竹女2012 11 23 90 78 86 10501002 刘洋男2013 10 20 78 89 88 10501003 吴艳艳女 2014 2 3 90 77 87 10501004 王海波男 2011 10 20 77 88 99
三、实验环境
（描述实验的软件、硬件环境）
硬件环璄：PC机或局域网；软件环璄：Windows操作系统，VC++2008
四、实验步骤
（描述实验步骤及中间的结果或现象。在实验中做了什么事情，怎么做的，发生的现象和中间结果）
实验步骤；//date.h
#include
#include
using namespace std;
class Date
{int year,month,day;
public:
Date();
Date(int y,int m,int d);
Date(const Date &d);
void SetY(int y){year=y;}//写year成员函数
int GetY()const{return year;}//读year成员函数
//其它两个数据成员读写成员函数相似
void SetM(int m){month=m;}
int GetM()const{return month;}
void SetD(int d){day=d;}
int GetD()const{return day;}
~Date(void);
};
//date.cpp
#include"StdAfx.h"
#include"Date.h"
Date::Date(void)
{
}
Date::Date(int y,int m,int d){
year=y;
month=m;
day=d;
}
Date::Date(const Date &d){
year=d.year;
month=d.month;
day=d.day;
}
Date::~Date(void)
{
}
//student.h
#pragma once
#include"Date.h"
#ifndef _STUDENT_H_
#define __STUDENT_H_
class Student
{string stnum, stname,stsex;// 学号，姓名，性别Date date;//日期对象成员
int stengl, stmath, stphys;//英语,高数和物理成绩void calaver();//求平均分
void caltotal();//求总分
public:
Student(void);
int total,avg;//保存caltotal()，calaver()计算值
int GetTatol(){return total;}//读出总分
int GetAvg(){return avg;}//读出平均分
void SetStNum(string num){stnum=num;}//写函数
string GetStNum()const{return stnum;}//读函数
//其它学号，姓名，性别,英语,高数和物理的读写成员函数相似
Student(const Student &s);
Student(string num,string name,string sex,int engl,int math,int phys,Date &d);
void show();//通过各个读函数获得成员数据并输出;
~Student(void);
};
#endif
//student.cpp
#include"StdAfx.h"
#include"Student.h"
Student::Student(void)
{
}
void Student::calaver(){avg=(stengl+stmath+stphys)/3;}
void Student::caltotal(){total=stengl+stmath+stphys;}
void Student::show(){calaver();
caltotal();
cout< "< } Student::Student(const Student &s):date(s.date){ stnum=s.stnum; stname=s.stname; stsex=s.stsex; stengl=s.stengl; stmath=s.stmath; stphys=s.stphys; } Student::Student(string num,string name,string sex,int engl,int math,int phys, Date &d):date(d){ stnum=num; stname=name; stsex=sex; stengl=engl; stmath=math; stphys=phys; } Student::~Student(void) { } //main #include"stdafx.h" #include"Student.h" int _tmain(int argc, _TCHAR* argv[]) { int y,m,d,i; Student *stu[4],*pt; string num,name,sex; int engl, math,phys; cout<<"请输入四个学生的数据:"< for(i=0;i<4;i++){ cin>>num>>name>>sex>>y>>m>>d>>engl>>math>>phys; Date d(y,m,d); Student *pt=new Student( num, name, sex, engl,math,phys,d); stu[i]=pt; } cout<<"num\t "<<"name\t"<<"sex "<<"year "<<"month "<<"day "<<"eng "<<"math "<<"phy "<<"total "<<"average"< for(i=0;i<4;i++){ stu[i]->show(); } return 0; }#endif //10501001 陈筱竹女2012 11 23 90 78 86 10501002 刘洋男2013 10 20 78 89 88 10501003 吴艳艳女2014 2 3 90 77 87 10501004 王海波男2011 10 20 77 88 99 五、实验结果讨论 （描述最终得到的结果，并进行分析说明，可能的误差原因） (一)实验结果与讨论； 六、总结 （说明实验过程中遇到的问题及解决办法；新发现或个人的收获；未解决/需进一步研讨的问题或建议新实验方法等） (一)总结； 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 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： 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 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 科研常用的实验数据分析与处理方法 对于每个科研工作者而言，对实验数据进行处理是在开始论文写作之前十分常见的工作之一。但是，常见的数据分析方法有哪些呢？常用的数据分析方法有：聚类分析、因子分析、相关分析、对应分析、回归分析、方差分析。 1、聚类分析(Cluster Analysis) 聚类分析指将物理或抽象对象的集合分组成为由类似的对象组成的多个类的分析过程。聚类是将数据分类到不同的类或者簇这样的一个过程，所以同一个簇中的对象有很大的相似性，而不同簇间的对象有很大的相异性。聚类分析是一种探索性的分析，在分类的过程中，人们不必事先给出一个分类的标准，聚类分析能够从样本数据出发，自动进行分类。聚类分析所使用方法的不同，常常会得到不同的结论。不同研究者对于同一组数据进行聚类分析，所得到的聚类数未必一致。 2、因子分析(Factor Analysis) 因子分析是指研究从变量群中提取共性因子的统计技术。因子分析就是从大量的数据中寻找内在的联系，减少决策的困难。因子分析的方法约有10多种，如重心法、影像分析法，最大似然解、最小平方法、阿尔发抽因法、拉奥典型抽因法等等。这些方法本质上大都属近似方法，是以相关系数矩阵为基础的，所不同的是相关系数矩阵对角线上的值，采用不同的共同性□2估值。在社会学研究中，因子分析常采用以主成分分析为基础的反覆法。 3、相关分析(Correlation Analysis) 相关分析(correlation analysis)，相关分析是研究现象之间是否存在某种依存关系，并对具体有依存关系的现象探讨其相关方向以及相关程度。相关关系是一种非确定性的关系，例如，以X和Y 分别记一个人的身高和体重，或分别记每公顷施肥量与每公顷小麦产量，则X与Y显然有关系，而又没有确切到可由其中的一个去精确地决定另一个的程度，这就是相关关系。 4、对应分析(Correspondence Analysis) 对应分析(Correspondence analysis)也称关联分析、R-Q 型因子分析，通过分析由定性变量构成的交互汇总表来揭示变量间的联系。可以揭示同一变量的各个类别之间的差异，以及不同变量各个类别之间的对应关系。对应分析的基本思想是将一个联列表的行和列中各元素的比例结构以点的形式在较低维的空间中表示出来。 5、回归分析 研究一个随机变量Y对另一个(X)或一组(X1，X2，…，Xk)变量的相依关系的统计分析方法。回归分析(regression analysis)是确定两种或两种以上变数间相互依赖的定量关系的一种统计分析方法。运用十分广泛，回归分析按照涉及的自变量的多少，可分为一 第二章 实验数据误差分析和数据处理 第一节 实验数据的误差分析 由于实验方法和实验设备的不完善，周围环境的影响，以及人的观察力，测量程序等限制，实验观测值和真值之间，总是存在一定的差异。人们常用绝对误差、相对误差或有效数字来说明一个近似值的准确程度。为了评定实验数据的精确性或误差，认清误差的来源及其影响，需要对实验的误差进行分析和讨论。由此可以判定哪些因素是影响实验精确度的主要方面，从而在以后实验中，进一步改进实验方案，缩小实验观测值和真值之间的差值，提高实验的精确性。 一、误差的基本概念 测量是人类认识事物本质所不可缺少的手段。通过测量和实验能使人们对事物获得定量的概念和发现事物的规律性。科学上很多新的发现和突破都是以实验测量为基础的。测量就是用实验的方法，将被测物理量与所选用作为标准的同类量进行比较，从而确定它的大小。 1.真值与平均值 真值是待测物理量客观存在的确定值，也称理论值或定义值。通常真值是无法测得的。若在实验中，测量的次数无限多时，根据误差的分布定律，正负误差的出现几率相等。再经过细致地消除系统误差，将测量值加以平均，可以获得非常接近于真值的数值。但是实际上实验测量的次数总是有限的。用有限测量值求得的平均值只能是近似真值，常用的平均值有下列几种: (1) 算术平均值 算术平均值是最常见的一种平均值。 设1x 、2x 、……、n x 为各次测量值，n 代表测量次数，则算术平均值为 n x n x x x x n i i n ∑==+???++=121 (2-1) (2) 几何平均值 几何平均值是将一组n 个测量值连乘并开n 次方求得的平均值。即 n n x x x x ????=21几 (2-2) （3）均方根平均值 n x n x x x x n i i n ∑==+???++= 1 222221均 (2-3) (4) 对数平均值 在化学反应、热量和质量传递中，其分布曲线多具有对数的特性，在这种情况下表征平均值常用对数平均值。 设两个量1x 、2x ，其对数平均值 目录 1实验主题 (1) 2实验目的 (1) 3实验性质 (1) 4实验考核方法 (1) 5实验报告提交日期与方式 (1) 6实验平台 (1) 7实验内容和要求 (1) 8实验指导 (2) 8.2 开启Hadoop所有守护进程 (2) 8.2 搭建Eclipse环境编程实现Wordcount程序 (3) 1.安装Eclipse (3) 2.配置Hadoop-Eclipse-Plugin (3) 3.在Eclipse 中操作HDFS 中的文件 (7) 4.在Eclipse 中创建MapReduce 项目 (8) 5.通过Eclipse 运行MapReduce (13) 6.在Eclipse 中运行MapReduce 程序会遇到的问题 (16) 1实验主题 1、搭建Hadoop、Eclipse编程环境 2、在Eclipse中操作HDFS 3、在Eclipse中运行Wordcount程序 4、参照Wordcount程序，自己编程实现数据去重程序 2实验目的 （1）理解Hadoop、Eclipse编程流程； （2）理解MapReduce架构，以及分布式编程思想； 3实验性质 实验上机内容，必做，作为课堂平时成绩。 4实验考核方法 提交上机实验报告，纸质版。 要求实验报告内容结构清晰、图文并茂。 同学之间实验报告不得相互抄袭。 5实验报告提交日期与方式 要求提交打印版，4月19日（第10周）之前交到软件学院412。 6实验平台 操作系统：Linux Hadoop版本：2.6.0或以上版本 JDK版本：1.6或以上版本 Java IDE：Eclipse 7实验内容和要求 （1）搭建Hadoop、Eclipse编程环境； （2）运行实验指导上提供的Wordcount程序； （3）在Eclipse上面查看HDFS文件目录； （4）在Eclipse上面查看Wordcount程序运行结果； （5）熟悉Hadoop、Eclipse编程流程及思想； 程序设计题，编程实现基于Hadoop的数据去重程序，具体要求如下： 把data1文件和data2文件中相同的数据删除，并输出没有重复的数据，自己动手实现，把代码贴到实验报告的附录里。 设计思路： 数据去重实例的最终目标是让原始数据中出现次数超过一次的数据在输出文件中只出现一次。具体就是Reduce的输入应该以数据作为Key，而对value-list则没有要求。当Reduce 接收到一个 习题4.5实验报告 一、实验目的 问题描述：在习题1.5表1.9中，列出了历年人口出生率、死亡率和自然增长率（单位：%）。设对应于人口出生率、人口死亡率、自然增长率的数据变量分别为x1,x2,x3。 （1）分别从样本协方差矩阵S及样本相关矩阵R出发，求x1,x2,x3的样本主成分y1,y2，计算各样本主成分的贡献率。 （2）分别从样本协方差矩阵S及样本相关矩阵R出发，将第一样本主成分y1从小到大排序，并给与分析。 二、所用方法及工具 （1）主成分分析法与贡献率： 主成分分析法即构造原变量的一系列线性组合，使各线性组合在彼此不相关的前提下尽可能多地反映原变量的信息，即使其方差最大。 求的各主成分,等价于求它的协方差矩阵的各特征值及相应的正交单位化特征向量.按特征值由大到小所对应的正交单位化特征向量为组合系数的X,Xz ,…,X,的线性组合分别为X的第一,第二、直至第p个主成分,而各主成分的方差等于相应的特征值。 （2）SAS编程： SAS语言是一种专用的数据管理与分析语言，它提供了一种完善的编程语言。类似于计算机的高级语言，SAS用户只需要熟悉其命令、语句及简单的语法规则就可以做数据管理和分析处理工作。因此，掌握SAS编程技术是学习SAS的关键环节。在SAS中，把大部分常用的复杂数据计算的算法作为标准过程调用，用户仅需要指出过程名及其必要的参数。这一特点使得SAS编程十分简单。 三、实验内容 本次实验采用SAS编程实现，代码如下： data a; set sjfx.rk1; run; proc princomp n=2 cov out=out1; var x1 x2 x3; run; proc sort data=out1 out=a1; by prin1; run; proc print data=a1; run; proc princomp n=2 out=out2; var x1 x2 x3; run; proc sort data=out2 out=a2; by prin1; 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 《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？ 第一章实验数据误差分析与数据处理 第一节实验数据误差分析 一、概述 由于实验方法和实验设备的不完善，周围环境的影响，以及人的观察力，测量程序等限制，实验测量值和真值之间，总是存在一定的差异，在数值上即表现为误差。为了提高实验的精度，缩小实验观测值和真值之间的差值，需要对实验数据误差进行分析和讨论。 实验数据误差分析并不是即成事实的消极措施，而是给研究人员提供参与科学实验的积极武器，通过误差分析，可以认清误差的来源及影响，使我们有可能预先确定导致实验总误差的最大组成因素，并设法排除数据中所包含的无效成分，进一步改进实验方案。实验误差分析也提醒我们注意主要误差来源，精心操作，使研究的准确度得以提高。 二、实验误差的来源 实验误差从总体上讲有实验装置（包括标准器具、仪器仪表等）、实验方法、实验环境、实验人员和被测量五个来源。 1.实验装置误差 测量装置是标准器具、仪器仪表和辅助设备的总体。实验装置误差是指由测量装置产生的测量误差。它来源于： （1）标准器具误差 标准器具是指用以复现量值的计量器具。由于加工的限制，标准器复现的量值单位是有误差的。例如，标准刻线米尺的0刻线和1 000 mm刻线之间的实际长度与1 000 mm单位是有差异的。又如，标称值为 1kg的砝码的实际质量（真值）并不等于1kg等等。 （2）仪器仪表误差 凡是用于被测量和复现计量单位的标准量进行比较的设备，称为仪器或仪表．它们将被测量转换成可直接观察的指示值。例如，温度计、电流表、压力表、干涉仪、天平，等等。 由于仪器仪表在加工、装配和调试中，不可避免地存在误差，以致仪器仪表的指示值不等于被测量的真值，造成测量误差。例如，天平的两臂不可能加工、调整到绝对相等，称量时，按天平工作原理，天平平衡被认为两边的质量相等。但是，由于天平的不等臂，虽然天平达到平衡，但两边的质量并不等，即造成测量误差。 （3）附件误差 为测量创造必要条件或使测量方便地进行而采用的各种辅助设备或附件，均属测量附件。如电测量中的转换开关及移动测点、电源、热源和连接导线等均为测量附件，且均产生测量误差。又如，热工计量用的水槽，作为温度测量附件，提供测量水银温度计所需要的温场，由于水槽内各处温度的不均匀，便引起测量误差，等等。 按装置误差具体形成原因，可分为结构性的装置误差、调整性的装置误差和变化性的装置误差。结构性的装置误差如：天平的不等臂，线纹尺刻线不均匀，量块工作面的不平行性，光学零件的光学性能缺陷，等等。这些误差大部分是由于制造工艺不完善和长期使用磨损引起的。调整性的装置误差如投影仪物镜放大倍数调整不准确，水平仪的零位调整不准确，千分尺的零位调整不准确，等等。这些误差是由于仪器仪表在使用时，未调整到理想状态引起的。变化性的装置误差如：激光波长的长期不稳定性，电阻等元器件的老化，晶体振荡器频率的长期漂移，等等。这些误差是由于仪器仪表随时间的不稳定性和随空间位置变化的不均匀性造成的。 2.环境误差 环境误差系指测量中由于各种环境因素造成的测量误差。 被测量在不同的环境中测量，其结果是不同的。这一客观事实说明，环境对测量是有影响的，是测量的误差来源之一。环境造成测量误差的主要原因是测量装置包括标准器具、仪器仪表、测量附件同被测对象随着环境的变化而变化着。 测量环境除了偏离标准环境产生测量误差以外，从而引起测量环境微观变化的测量误差。 3.方法误差 实验数据处理基本方法 实验必须采集大量数据，数据处理是指从获得数据开始到得出最后结 论的整个加工过程，它包括数据记录、整理、计算与分析等，从而寻找出 测量对象的内在规律，正确地给出实验结果。因此，数据处理是实验工作 不可缺少的一部分。数据处理涉及的内容很多，这里只介绍常用的四种方 法。 1列表法 对一个物理量进行多次测量，或者测量几个量之间的函数关系，往往 借助于列表法把实验数据列成表格。其优点是，使大量数据表达清晰醒目， 条理化，易于检查数据和发现问题，避免差错，同时有助于反映出物理量 之间的对应关系。所以，设计一个简明醒目、合理美观的数据表格，是每 一个同学都要掌握的基本技能。 列表没有统一的格式，但所设计的表格要能充分反映上述优点，应注意以下几点：1．各栏目均应注明所记录的物理量的名称(符号 )和单位； 2．栏目的顺序应充分注意数据间的联系和计算顺序，力求简明、齐全、有条理； 3．表中的原始测量数据应正确反映有效数字，数据不应随便涂改，确实要修改数据时， 应将原来数据画条杠以备随时查验； 4．对于函数关系的数据表格，应按自变量由小到大或由大到小的顺序排列，以便于判 断和处理。 2图解法 图线能够明显地表示出实验数据间的关系，并且通过它可以找出两个 量之间的数学关系，因此图解法是实验数据处理的重要方法之一。图解法 处理数据，首先要画出合乎规范的图线，其要点如下： 1.选择图纸作图纸有直角坐标纸 ( 即毫米方格纸 ) 、对数坐标纸和 极坐标纸等，根据 作图需要选择。在物理实验中比较常用的是毫米方格纸，其规格多为17 25 cm 。 2.曲线改直由于直线最易描绘 , 且直线方程的两个参数 ( 斜率和截距 ) 也较易算得。所以对于两个变量之间的函数关系是非线性的情形，在用图解法时 应尽可能通过变量代换 将非线性的函数曲线转变为线性函数的直线。下面为几种常用的变换方法。 ( 1) xy c ( c 为常数 ) 。 令 z 1，则 y cz，即 y 与 z 为线性关系。 x ( 2) x c y ( c 为常x2，y 1 z ，即 y 与为线性关系。 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。 图8-1 “新建格式规则”对话框 3）点击“格式(F)…”按钮，设置特殊格式，高亮显示。如图8-2所示。 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 【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 实验数据处理的几种方法 物理实验中测量得到的许多数据需要处理后才能表示测量的最终结果。对实验数据进行记录、整理、计算、分析、拟合等，从中获得实验结果和寻找物理量变化规律或经验公式的过程就是数据处理。它是实验方法的一个重要组成部分，是实验课的基本训练内容。本章主要介绍列表法、作图法、图解法、逐差法和最小二乘法。 1.4.1 列表法 列表法就是将一组实验数据和计算的中间数据依据一定的形式和顺序列成表格。列表法可以简单明确地表示出物理量之间的对应关系，便于分析和发现资料的规律性，也有助于检查和发现实验中的问题，这就是列表法的优点。设计记录表格时要做到：（1）表格设计要合理，以利于记录、检查、运算和分析。 （2）表格中涉及的各物理量，其符号、单位及量值的数量级均要表示清楚。但不要把单位写在数字后。 （3）表中数据要正确反映测量结果的有效数字和不确定度。列入表中的除原始数据外，计算过程中的一些中间结果和最后结果也可以列入表中。 （4）表格要加上必要的说明。实验室所给的数据或查得的单项数据应列在表格的上部，说明写在表格的下部。 1.4.2 作图法 作图法是在坐标纸上用图线表示物理量之间的关系，揭示物理量之间的联系。作图法既有简明、形象、直观、便于比较研究实验结果等优点，它是一种最常用的数据处理方法。 作图法的基本规则是： （1）根据函数关系选择适当的坐标纸（如直角坐标纸，单对数坐标纸，双对数坐标纸，极坐标纸等）和比例，画出坐标轴，标明物理量符号、单位和刻度值，并写明测试条件。 （2）坐标的原点不一定是变量的零点，可根据测试范围加以选择。，坐标分格最好使最低数字的一个单位可靠数与坐标最小分度相当。纵横坐标比例要恰当，以使图线居中。 （3）描点和连线。根据测量数据，用直尺和笔尖使其函数对应的实验点准确地落在相应的位置。一张图纸上画上几条实验曲线时，每条图线应用不同的标记如“+”、“×”、“·”、“Δ”等符号标出，以免混淆。连线时，要顾及到数据点，使曲线呈光滑曲线（含直线），并使数据点均匀分布在曲线（直线）的两侧，且尽量贴近曲线。个别偏离过大的点要重新审核，属过失误差的应剔去。 （4）标明图名，即做好实验图线后，应在图纸下方或空白的明显位置处，写上图的名称、作者和作图日期，有时还要附上简单的说明，如实验条件等，使读者一目了然。作图时，一般将纵轴代表的物理量写在前面，横轴代表的物理量写在后面，中间用“～” 实验现象和实验数据的搜集整理与分析 一．问题阐述 实验现象和数据是定量实验结果的主要表现形式，亦是定量研究结果的主要证据。数据对于实验教学来讲，有着重要的意义和价值。然而在我们的教学中，不尊重事实，漠视实验数据的现象仍经常出现，具体分析，在小学科学实验数据教学中主要存在以下一些问题： （一）数据收集存在的问题 1.数据收集不真实 如《摆的研究》一课教学中，由于测量的次数多，时间紧，而测同一摆重或同一摆长前后时间又几近相同，于是有小组就根据前面的实验数据，推测了后面的数据。又如教学《热是怎样传递的》一课时，有一小组的火柴掉下来的顺序明明不是有规律地从左往右，但听到其他小组火柴都是从左往右有顺序地掉下来，于是他们也修改了自己的数据。 2.数据收集不准确 如教学《水和食用油的比较》一课时，教师引导学生把水和食用油分别装入相同的试管中来比较，结果教学中却出现了相反的现象——装油的试管比装水的试管还要重，原来是装水的试管壁薄，装油的试管壁厚，实验准备时教师并没有发现这个现象，结果出现了上述问题。 3.数据收集不全面 教师在收集数据过程中，各小组虽然都做了同一个实验，但教师只挑选1-2个组的实验表进行展示汇报，而其他组的实验数据一概不论，就草草作结论，这样的实验过程和结果很难说服所有人，也很容易出错。 （二）数据整理存在的问题 1.整理方式简单 课堂上教师比较重视设计小组或个人填写的实验数据表格，但对全班汇总的实验数据形式容易忽视，呈现方式比较简单。在数据呈现时，要么逐一呈现小组原始记录单，要么按小组顺序呈现数据，平时更少使用统计图来整理。黑板上数据显得杂乱无章，不易发现其中的规律。 2.数据取舍不清 《数据分析方法与技术》上机实验——实验1描述性统计方法 学号： 姓名： 日期： 实验项目（一）：描述性统计方法 一、实验内容 1．实验目的 掌握常用的描述性图表展示方法的原理及操作，包括：频数分布表、分组频数表、列联表、茎叶图、箱线图、误差图、散点图等； 掌握常用的描述性统计方法的原理及操作，包括：算术平均值、中位数、众数、四分位数、极差、平均差、方差、标准差、标准分数、离散系数等。 2. 实验内容和要求 实验内容：基于标准数据集，属性描述性图表展示方法（数分布表、分组频数表、列联表、茎叶图、箱线图、误差图、散点图等），对统计指标（算术平均值、中位数、众数、极差、平均差、方差、标准差、标准分数、离散系数、偏态峰态）进行计算。 实验要求：掌握各种描述性统计指标的计算思路及其在SPSS或EXCEL环境下的操作方法，掌握输出结果的解释。 二、实验过程 1、数据集介绍 1.数据库标题:鲍鱼数据 2.该数据库共计4177行数据 3.该数据有八个属性（包含性别共有九项） 4.以下是关于属性的描述，包括属性的名称，数据类型，测量单元和一个简短的描述： Name Data TypeMeas.Description ---- --------- ----- ----------- Sex nominal M, F, and I (infant)鲍鱼宝宝 Length continuousmm Longest shell measurement最长壳 Diameter continuousmm perpendicular to length垂直长度 Height continuousmm with meat in shell有肉的壳高度 Whole weightcontinuousgramswhole abalone整个鲍鱼 Shucked weightcontinuousgramsweight of meat肉的重量 Viscera weightcontinuousgramsgut weight (after bleeding)放血后内脏重 Shell weightcontinuousgramsafter being dried弄干后重量 Rings integer +1.5 gives the age in years +1.5=年龄 5.数据的值域 电子科技大学政治与公共管理学院本科教学实验报告 （实验）课程名称：数据分析技术系列实验 电子科技大学教务处制表 电 子 科 技 大 学 实 验 报 告 学生姓名： 学 号： 指导教师： 一、实验室名称： 电子政务可视化实验室 二、实验项目名称：描述性统计方法 三、实验原理 通过调查或观察，采集到样本以后，常用一些统计量描述这些数据的分布状态，并通过这种认识，对数据的总体特征进行总结和归纳。数据的分布状态常通过数据的进行描写。 本实验主要对数据统计分析的最基础分析——描述性统计分析进行实验，主要包括集中趋势和离中趋势分析，其主要算法原理如下： 1. 描述集中趋势的统计 (1) 算术平均值(Mean)：样本数据的总和除以样本数据的个数即是算术平均值。 ∑∑==?= n i i n i i i f f X X 1 1 (2) 中位数(Median ，Me) 首先将样本数据(假设有n 个数)按升序或降序排列，如果 n 为奇数，则数列中间的数值为中位数；如果n 为偶数，则中位数为其中两数值的均值。 (3) 众数(Mode ，Mo) 样本数据中出现频数(次数)最多的那个数称为众数。众数不易确定，与中位数一样，它不受极值影响。但有时会出现两个甚至多个众数，有时又没有众数。所以，众数的使用受到严格限制。 (4) 几何平均数(Geometric Mean) 假定银行每年本利(本金加利率)为 X 1 有 f 1 年，年本利为 X 2 有f 2 年，银行年本利为X 3 有 f 3 年，? ，年本利为X n 有 f n 年，则n 年银行平均本利为G ，银行平均年利率G －1。 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。 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