linux实验二交叉编译和Makefile实验报告(20190119143342)
数据的基本统计与非参数检验
北京建筑大学 理学院信息与计算科学专业实验报告 课程名称《数据分析》实验名称数据的基本统计与非参数检验实验地点基C-423 日期2016 . 3 .17 姓名班级学号指导教师成绩 【实验目的】 （1）熟悉数据的基本统计与非参数检验分析方法； （2）熟悉撰写数据分析报告的方法； （3）熟悉常用的数据分析软件SPSS。 【实验要求】 根据各个题目的具体要求，完成实验报告 【实验内容】 根据附件“住房状况调查”给出的相关数据，请选用恰当的分析方法，分别对数据的“家庭收入”、“现住面积”，进行数据的基本统计量分析，撰写相应的分析报告； 根据附件“住房状况调查”给出的相关数据，请选用恰当的分析方法，分别分析不同学历对家庭收入、现住面积是否有显著影响，撰写相应的分析报告。 根据附件“住房状况调查”给出的相关数据，请选用恰当的分析方法，分析家庭收入与10000元是否有显著差异，撰写相应的分析报告。 根据附件“住房状况调查”给出的相关数据，请选用恰当的分析方法，分析婚姻状况对家现住面积是否有显著影响，撰写相应的分析报告。 根据附件“减肥茶数据”给出的相关数据，请选用恰当的分析方法，分析该减肥茶对减肥是否有显著影响，撰写相应的分析报告。 【分析报告】 1. 表一家庭收入和现住面积的基本描述统计量 家庭收入现住面积 N 有效2993 2993 缺失0 0 均值17696.1567 62.7241
均值的标准误279.64310 .47349 中值15000.0000 60.0000 众数10000.00 60.00 标准差15298.80341 25.90383 方差 2.341E8 671.008 偏度 5.546 .910 偏度的标准误.045 .045 峰度55.425 3.078 峰度的标准误.089 .089 百分位数25 10000.0000 45.0000 50 15000.0000 60.0000 75 20000.0000 80.0000 表一说明， 家庭收入方面： 被调查者中家庭收入的均值为17696.16元，中值为15000元，普遍收入为10000元； 家庭收入的标准差和方差都相对较大，所以，各家庭收入之间有明显的差异； 偏度大于零，说明右偏；峰度大于零，说明数据呈尖峰分布； 由家庭收入的四分位数可知，25%的家庭，收入在10000以下，有50%的家庭，收入在15000以下，有75%的家庭，收入在20000以下； 现住面积方面： 被调查者中现住面积的均值为62.724平方米，中值为60平方米，普遍面积为60平方米； 现住面积的标准差和方差都相对较大，所以，各家庭现住面积之间有明显的差异； 偏度近似等于零，说明现住面积数据对称分布；峰度大于零，说明现住面积数据为尖峰分布； 由现住面积的四分位数可知，25%的家庭，现住面积为45平方米以下，有50%的家庭，现住面积在60平方米以下，有75%的家庭，现住面积在80平方米以下。 图一：家庭收入直方图 该图表明，家庭收入分布存在一定的右偏。 图二：现住面积直方图
数据挖掘实验报告(一)
数据挖掘实验报告（一） 数据预处理 姓名：李圣杰 班级：计算机1304 学号：1311610602
一、实验目的 1.学习均值平滑，中值平滑，边界值平滑的基本原理 2.掌握链表的使用方法 3.掌握文件读取的方法 二、实验设备 PC一台，dev-c++5.11 三、实验内容 数据平滑 假定用于分析的数据包含属性age。数据元组中age的值如下（按递增序）：13, 15, 16, 16, 19, 20, 20, 21, 22, 22, 25, 25, 25, 25, 30, 33, 33, 35, 35, 35, 35, 36, 40, 45, 46, 52, 70。使用你所熟悉的程序设计语言进行编程，实现如下功能（要求程序具有通用性）： (a) 使用按箱平均值平滑法对以上数据进行平滑，箱的深度为3。 (b) 使用按箱中值平滑法对以上数据进行平滑，箱的深度为3。 (c) 使用按箱边界值平滑法对以上数据进行平滑，箱的深度为3。 四、实验原理 使用c语言，对数据文件进行读取，存入带头节点的指针链表中，同时计数，均值求三个数的平均值，中值求中间的一个数的值，边界值将中间的数转换为离边界较近的边界值 五、实验步骤 代码 #include
LINUX实验报告
实验报告 （ 2014/ 2015 学年第一学期） 课程名称操作系统A 实验名称文件系统 实验时间2014 年12 月8 日指导单位计算机学院计算机科学与技术系 指导教师徐鹤 学生姓名王生荣班级学号B12040809 学院(系) 计算机学院专业软件工程
实验名称文件系统指导教师徐鹤 实验类型设计实验学时 2 实验时间2014.12.08 一、实验目的和要求 1. 学习LINUX系统下对文件进行操作的各种命令和图形化界面的使用方法。 2. 深入学习和掌握文件管理系统的基本原理和LINUX等操作系统下常用的系统调用，编写一个使用系统调用的例程。 3．实现一个文本文件的某信息的插入和删除 4．实现一个记录文件的某记录的插入和删除 二、实验环境(实验设备) Windows XP + VMWare + RedHat Linux 8
三、实验过程描述与结果分析 1. 目录/proc下与系统相关的文件和目录 (1) /proc/$pid/fd：这是一个目录，该进程($PID号码进程)每个打开的文件在该目录下有一个对应的文件。 例如：#ls /proc/851/fd 0 1 2 255 这表示，851号进程目前正在使用（已经打开的）文件有4个，它们的描述符分别是0、1、2、255。其中，0、1、2 依次分别是进程的标准输入、标准输出和标准错误输出设备。 (2)/proc/filesystems:该文件记录了可用的文件系统类型。 (3)/proc/mounts:该记录了当前被安装的文件系统信息 例如：#cat /proc/mount (4)/proc/$pid/maps:该文件记录了进程的映射内存区信息。 例如：#cat /proc/851/maps 2.常用命令讲解 ls 命令 用来查看用户有执行权限的任意目录中的文件列表，该命令有许多有趣的选项。例如： $ ls -liah * 22684 -rw-r--r-- 1 bluher users 952 Dec 28 18:43 .profile
数据挖掘数据预处理
XI`AN TECHNOLOGICAL UNIVERSITY 实验报告 实验课程名称数据集成、变换、归约和离散化 专业：数学与应用数学 班级： 姓名： 学号： 实验学时： 指导教师：刘建伟 成绩： 2016年5月5 日
西安工业大学实验报告 专业数学与应用数学班级131003 姓名学号实验课程数据挖掘指导教师刘建伟实验日期2016-5-5 同实验者实验项目数据集成、变换、归约和离散化 实验设备 计算机一台 及器材 一实验目的 掌握数据集成、变换、归约和离散化 二实验分析 从初始数据源出发,总结了目前数据预处理的常规流程方法,提出应把源数据的获取作为数据预处理的一个步骤,并且创新性地把数据融合的方法引入到数据预处理的过程中,提出了数据的循环预处理模式,为提高数据质量提供了更好的分析方法,保证了预测结果的质量,为进一步研究挖掘提供了较好的参考模式。三实验步骤 1数据分析任务多半涉及数据集成。数据集成是指将多个数据源中的数据合并并存放到一个一致的数据存储（如数据仓库）中。这些数据源可能包括多个数据库、数据立方体或一般文件。在数据集成时，有许多问题需要考虑。模式集成和对象匹配可能需要技巧。 2数据变换是指将数据转换或统一成适合于挖掘的形式。 （1）数据泛化：使用概念分层，用高层概念替换低层或“原始”数据。例如，分类的属性，如街道，可以泛化为较高层的概念，如城市或国家。类似地，数值属性如年龄，可以映射到较高层概念如青年、中年和老年。 （2）规范化：将属性数据按比例缩放，使之落入一个小的特定区间。大致可分三种：最小最大规范化、z-score规范化和按小数定标规范化。 （3）属性构造：可以构造新的属性并添加到属性集中，以帮助挖掘过程。例如，可能希望根据属性height和width添加属性area。通过属性构造可以发现关于数据属性间联系的丢失信息，这对知识发现是有用的。 3数据经过去噪处理后,需根据相关要求对数据的属性进行相应处理.数据规约就是在减少数据存储空间的同时尽可能保证数据的完整性,获得比原始数据小得
2《Linux基础》实验报告 基本配置Linux
实验序号： 2 《Linux基础》 实验报告 实验名称：基本配置Linux操作系统 姓名： 学院：计算机学院 专业： 班级： 学号： 指导教师： 实验地址：N6-113 实验日期：2017.3.7
说明 一．排版要求 1.实验报告“文件名”按模板要求填写。 2.一级标题：顶格排版。汉字用宋体，阿拉伯数字用Times New Roman字 体，四号字体，加粗。 3.二级标题：顶格排版。汉字用宋体，阿拉伯数字用Times New Roman字 体，小四号字体，加粗。 4.三级标题：顶格排版。汉字用宋体，阿拉伯数字用Times New Roman字 体，五号字体。 5.正文：每段缩进量：2个汉字。两端对齐；汉字用宋体，阿拉伯数字用 Times New Roman字体，五号字体。 6.图形要求 （1）在正文中要有引用。 （2）要有图名，图名位于图的下方，汉字用宋体，阿拉伯数字用Times New Roman字体，五号字体。 （3）图和图名“居中”。 7.表格要求 （1）在正文中要有引用。 （2）要有表名，表名位于表的上方，汉字用宋体，阿拉伯数字用Times New Roman字体，五号字体。 （3）表和表名“居中”。 二．注意事项 1.复制、拷贝、抄袭者取消成绩。 2.没有安实验报告排版要求者不及格。
实验2基本配置Linux操作系统实验 【实验目的】 1.。。。。 2.。。。。 3.。。。。 4.思考： （1）Linux默认的系统超级管理员帐户是什么？ （2）Linux的操作系统引导器是什么？它有哪几种的操作界面？ （3）RHEL的支持哪几种X-Window图形管理器？默认是使用哪一种？（4）RHEL支持哪几种Shell？默认是使用哪一种？ 【实验原理】 1.。。。 。。。 2.。。。 。。。 （1）。。。 。。。 （2）。。。 。。。 3.。。 【实验环境】 1.实验配置 本实验所需的软硬件配置如表1所示。 表1 实验配置 本实验的环境如图1所示。
数据挖掘实验报告资料
大数据理论与技术读书报告 -----K最近邻分类算法 指导老师: 陈莉 学生姓名: 李阳帆 学号: 201531467 专业: 计算机技术 日期 :2016年8月31日
摘要 数据挖掘是机器学习领域内广泛研究的知识领域，是将人工智能技术和数据库技术紧密结合，让计算机帮助人们从庞大的数据中智能地、自动地提取出有价值的知识模式，以满足人们不同应用的需要。K 近邻算法（KNN）是基于统计的分类方法，是大数据理论与分析的分类算法中比较常用的一种方法。该算法具有直观、无需先验统计知识、无师学习等特点，目前已经成为数据挖掘技术的理论和应用研究方法之一。本文主要研究了K 近邻分类算法，首先简要地介绍了数据挖掘中的各种分类算法，详细地阐述了K 近邻算法的基本原理和应用领域，最后在matlab环境里仿真实现，并对实验结果进行分析，提出了改进的方法。 关键词：K 近邻，聚类算法，权重，复杂度，准确度
1.引言 (1) 2.研究目的与意义 (1) 3.算法思想 (2) 4.算法实现 (2) 4.1 参数设置 (2) 4.2数据集 (2) 4.3实验步骤 (3) 4.4实验结果与分析 (3) 5.总结与反思 (4) 附件1 (6)
1.引言 随着数据库技术的飞速发展，人工智能领域的一个分支—— 机器学习的研究自 20 世纪 50 年代开始以来也取得了很大进展。用数据库管理系统来存储数据，用机器学习的方法来分析数据，挖掘大量数据背后的知识，这两者的结合促成了数据库中的知识发现（Knowledge Discovery in Databases，简记 KDD）的产生，也称作数据挖掘（Data Ming，简记 DM）。 数据挖掘是信息技术自然演化的结果。信息技术的发展大致可以描述为如下的过程：初期的是简单的数据收集和数据库的构造；后来发展到对数据的管理，包括：数据存储、检索以及数据库事务处理；再后来发展到对数据的分析和理解， 这时候出现了数据仓库技术和数据挖掘技术。数据挖掘是涉及数据库和人工智能等学科的一门当前相当活跃的研究领域。 数据挖掘是机器学习领域内广泛研究的知识领域，是将人工智能技术和数据库技术紧密结合，让计算机帮助人们从庞大的数据中智能地、自动地抽取出有价值的知识模式，以满足人们不同应用的需要[1]。目前，数据挖掘已经成为一个具有迫切实现需要的很有前途的热点研究课题。 2.研究目的与意义 近邻方法是在一组历史数据记录中寻找一个或者若干个与当前记录最相似的历史纪录的已知特征值来预测当前记录的未知或遗失特征值[14]。近邻方法是数据挖掘分类算法中比较常用的一种方法。K 近邻算法（简称 KNN）是基于统计的分类方法[15]。KNN 分类算法根据待识样本在特征空间中 K 个最近邻样本中的多数样本的类别来进行分类，因此具有直观、无需先验统计知识、无师学习等特点，从而成为非参数分类的一种重要方法。 大多数分类方法是基于向量空间模型的。当前在分类方法中，对任意两个向量： x= ) ,..., , ( 2 1x x x n和) ,..., , (' ' 2 ' 1 'x x x x n 存在 3 种最通用的距离度量：欧氏距离、余弦距 离[16]和内积[17]。有两种常用的分类策略：一种是计算待分类向量到所有训练集中的向量间的距离：如 K 近邻选择K个距离最小的向量然后进行综合，以决定其类别。另一种是用训练集中的向量构成类别向量，仅计算待分类向量到所有类别向量的距离，选择一个距离最小的类别向量决定类别的归属。很明显，距离计算在分类中起关键作用。由于以上 3 种距离度量不涉及向量的特征之间的关系，这使得距离的计算不精确，从而影响分类的效果。
linux操作系统实验报告要点
LINUX操作系统实验报告 姓名 班级学号 指导教师 2011 年05月16 日 实验一在LINUX下获取帮助、Shell实用功能 实验目的： 1、掌握字符界面下关机及重启的命令。 2、掌握LINUX下获取帮助信息的命令：man、help。 3、掌握LINUX中Shell的实用功能，命令行自动补全，命令历史记录，命令的排列、替
换与别名，管道及输入输出重定向。 实验内容： 1、使用shutdown命令设定在30分钟之后关闭计算机。 2、使用命令“cat /etc/cron.daliy”设置为别名named，然后再取消别名。 3、使用echo命令和输出重定向创建文本文件/root/nn，内容是hello，然后再使用追加重定向输入内容为word。 4、使用管道方式分页显示/var目录下的内容。 5、使用cat显示文件/etc/passwd和/etc/shadow，只有正确显示第一个文件时才显示第二个文件。 实验步骤及结果： 1.用shutdown命令安全关闭系统，先开机在图形界面中右击鼠标选中新建终端选项中输入 命令Shutdown -h 30 2、使用命令alias将/etc/cron.daliy文件设置为别名named，左边是要设置的名称右边是要更改的文件。查看目录下的内容，只要在终端输入命令即可。取消更改的名称用命令unalias 命令：在命令后输入要取消的名称，再输入名称。 3.输入命令将文件内容HELLO重定向创建文本文件/root/nn，然后用然后再使用追加重定向输入内容为word。步骤与输入内容HELLO一样，然后用命令显示文件的全部内容。 4.使用命令ls /etc显示/etc目录下的内容，命令是分页显示。“|”是管道符号，它可以将多个命令输出信息当作某个命令的输入。
数据挖掘实验报告三
实验三 一、实验原理 K-Means算法是一种 cluster analysis 的算法，其主要是来计算数据聚集的算法，主要通过不断地取离种子点最近均值的算法。 在数据挖掘中，K-Means算法是一种cluster analysis的算法，其主要是来计算数据聚集的算法，主要通过不断地取离种子点最近均值的算法。 算法原理： (1) 随机选取k个中心点； (2) 在第j次迭代中，对于每个样本点，选取最近的中心点，归为该类； (3) 更新中心点为每类的均值； (4) j<-j+1 ,重复(2)(3)迭代更新，直至误差小到某个值或者到达一定的迭代步 数，误差不变. 空间复杂度o(N) 时间复杂度o(I*K*N) 其中N为样本点个数，K为中心点个数，I为迭代次数 二、实验目的： 1、利用R实现数据标准化。 2、利用R实现K-Meams聚类过程。 3、了解K-Means聚类算法在客户价值分析实例中的应用。 三、实验内容 依据航空公司客户价值分析的LRFMC模型提取客户信息的LRFMC指标。对其进行标准差标准化并保存后，采用k-means算法完成客户的聚类，分析每类的客户特征，从而获得每类客户的价值。编写R程序，完成客户的k-means聚类，获得聚类中心与类标号，并统计每个类别的客户数
四、实验步骤 1、依据航空公司客户价值分析的LRFMC模型提取客户信息的LRFMC指标。
2、确定要探索分析的变量 3、利用R实现数据标准化。 4、采用k-means算法完成客户的聚类，分析每类的客户特征，从而获得每类客户的价值。
五、实验结果 客户的k-means聚类，获得聚类中心与类标号，并统计每个类别的客户数 六、思考与分析 使用不同的预处理对数据进行变化，在使用k-means算法进行聚类，对比聚类的结果。 kmenas算法首先选择K个初始质心，其中K是用户指定的参数，即所期望的簇的个数。 这样做的前提是我们已经知道数据集中包含多少个簇. 1.与层次聚类结合 经常会产生较好的聚类结果的一个有趣策略是，首先采用层次凝聚算法决定结果
linux实验报告
实验一 实验名称：Linux 基本命令的使用 实验时间：2学时 实验目的：熟练使用Linux字符界面、窗口系统的常用命令。 实验内容 （一）Linux操作基础 1.重新启动linux或关机（poweroff，shutdown，reboot，init 0，init 6) 2.显示系统信息（uname），显示系统日期与时间，查看2014年日历（date，cal） ①uname:查看系统与内核相关信息 uname -asrmpi 参数: -a :所有系统相关的信息； -s: 系统内核名称； -r: 内核的版本； -m:本系统的硬件名称，如i686或x86_64； -p: CPU的类型，与-m类似，只是显示的是CPU的类型； -i :硬件的平台(ix86). ②date:显示日期的命令 ③cal:显示日历 单独cal:列出当前月份的日历 cal 2014:列出2014年的日历 cal 5 2014:列出2014年五月的目录 3.使用帮助命令(man，help) ①man:是manual（操作说明）的简写，是在线帮助系统 man后跟某个命令就会详细说明此命令，例如：man man就会详细说明man 这个命令的用法； ②help：也是帮助命令，一般会在命令后，例如：cd --help 就会列出cd命令的使用说明。 4.查看当前登陆用户列表(who)，显示当前用户（whoami） ①who：显示目前已登录在系统上面的用户信息； ②whoami：查询当前系统账户 5.建立一个新用户mytest，设定密码（useradd，passwd） ①useradd mytest(建立新用户mytest)；
遥感图像预处理实验报告
实验前准备：遥感图像处理软件认识 1、实验目的与任务： ①熟悉ENVI软件，主要是对主菜单包含内容的熟悉； ②练习影像的打开、显示、保存；数据的显示，矢量的叠加等。 2、实验设备与数据 设备：遥感图像处理系统ENVI4.4软件； 数据：软件自带数据和河南焦作市影响数据。 3、实验内容与步骤： ⑴ENVA软件的认识 如上图所示，该软件共有12个菜单，每个菜单都附有下拉功能，里面分别包含了一些操作功能。 ⑵打开一幅遥感数据 选择File菜单下的第一个命令，通过该软件自带的数据打开遥感图像，可知，打开一幅遥感影像有两种显示方式。一种是灰度显示，另一种是RGB显示。 Gray（灰度显示）RGB显示 ⑶保存数据 ①选择图像显示上的File菜单进行保存； ②通过主菜单上的Save file as进行保存
⑷光谱库数据显示 选择Spectral > Spectral Libraries > Spectral Library Viewer。将出现Spectral Library Input File 对话框，允许选择一个波谱库进行浏览。点 击“Open Spectral Library”，选择某一所需的 波谱库。该波谱库将被导入到Spectral Library Input File 对话框中。点击一个波谱库的名称， 然后点击“OK”。将出现Spectral Library Viewer 对话框，供选择并绘制波谱库中的波谱曲线。 ⑸矢量化数据 点选显示菜单下的Tools工具栏，接着选择下面的第四个命令，之后选择第一个命令，对遥感图像进行矢量化。点击鼠标左键进行区域选择，选好之后双击鼠标右键，选中矢量化区域。 ⑹矢量数据与遥感影像的叠加与切割 选择显示菜单下的Tools工具，之后点选第一个 Link命令，再选择其下面的第一个命令，之后 OK，结束程序。 选择主菜单下的Basic Tools 菜单，之后选择 其中的第二个命令，在文件选择对话框中，选择 输入的文件（可以根据需要构建任意子集），将 出现Spatial Subset via ROI Parameters 对 话框通过点击矢量数据名，选择输入的矢量数 据。使用箭头切换按钮来选择是否遮蔽不包含在 矢量数据中的像元。 遥感图像的辐射定标 1、实验目的与任务： ①了解辐射定标的原理； ②使用ENVI软件自带的定标工具定标； ③学习使用波段运算进行辐射定标。 2、实验内容与步骤： ⑴辐射定标的原理 辐射定标就是将图像的数字量化值（DN）转化为辐射亮度值或者反射率或者表面温度等
Linux常用命令实验报告
实验二 姓名：陈辉龙学号：201407010201 班级：14计科（1）一．实验目的： 掌握Linux常见命令，为今后的实验打下良好的基础。 二．实验内容 1.新建用户为chenhuilong,配置密码为passwd： 2.切换到chenhuilong用户，并在/home/chenhuilong目录下新建文件夹dir： 3.在文件夹dir下新建文件hello（内容为"printf hello world!"），并将其拷贝至/home/user目录： 4.统计/home/user目录下文件的个数，包括子目录里的首字符为-的普通文件：
5.统计/home下目录的个数，包括子目录里的目录： 6.显示/home/user目录下名为hello的文件的行数、字数以及字符数（使用输入重定向）： 7.将上步的结果输出重定向到名为cnt_hello的文件： 8.删除/home/user目录下的hello文件： 9.进入/home/user/dir文件夹，将hello文件属性变为-rwxrw-r--（使用符号标记方式），并为hello文件在/home/user目录下建立软链接，链接文件名为link_hello：
10.查看/home/user/dir/hello文件的详细信息： 11.切换至根目录下查找hello文件： 12.打包home/user/dir/hello文件，并进行压缩，然后再进行解压缩解包： 13.退出user用户，删除/home/user文件夹：
14.将文件夹/home的所有者改为user用户，并删除user用户： 三．实验总结： 本实验旨在熟悉Unix的常用命令，实验较简单，操作起来还算顺利，做了一遍感觉还不是很熟悉，因此做了两遍，第二遍就很得心顺手。通过这次实验，熟悉了一些常用的命令操作，为以后的学习打下坚实的基础，提高自己的动手能力。
spss实验报告——非参数检验
实验报告 ——（非参数检验） 实验目的： 1、学会使用SPSS软件进行非参数检验。 2、熟悉非参数检验的概念及适用范围，掌握常见的秩和检验计算方法。 实验内容： 1、某公司准备推出一个新产品，但产品名称还没有正式确定，决定进行抽样调 查，在受访200人中，52人喜欢A名称，61人喜欢B名称，87人喜欢C 名称，请问ABC三种名称受欢迎的程度有无差别？(数据表自建) SPSS计算结果如下： 此题为总体分布的卡方检验。 零假设：样本来自总体分布形态和期望分布没有显著差异。即ABC三种名称受欢迎的程度无差别,分布形态为1：1：1，呈均匀分布。 观察结果，上表为200个观察数据对A、B、C三个名称（分别对应1，2，3）的喜爱的期望频数以及实际观察频数和期望频数的差。从下表中可以看出相伴概
率值为0.007小于显著性水平0.05，因此拒绝零假设，认为样本来自的总体分布与制定的期望分布有显著差异，即A、B、C三种名称受欢迎的程度有差异。 2、某村庄发生了一起集体食物中毒事件，经过调查，发现当地居民是直接饮用 河水，研究者怀疑是河水污染所致，县按照可疑污染源的大致范围调查了沿河居民的中毒情况，河边33户有成员中毒（+）和均未中毒（-）的家庭分布如下：（案例数据run.sav） -+++*++++-+++-+++++----++----+---- 毒源 问：中毒与饮水是否有关？ SPSS计算结果如下： 此题为单样本变量值随机检验 零假设：总体某变量的变量值是随机出现的。即中毒的家庭沿河分布的情况随机分布，与饮水无关。 相伴概率为0.036，小于显著性水平0.05，拒绝零假设，因此中毒与饮水有关。 3、某试验室用小白鼠观察某种抗癌新药的疗效，两组各10只小白鼠，以生存日数作为观察指标，试验结果如下，案例数据集为：npara1.sav，问两组小白鼠生存日数有无差别。 试验组：24 26 27 30 32 34 36 40 60 天以上 对照组：4 6 7 9 10 10 12 13 16 16 SPSS计算结果如下： 此题为两独立样本非参数检验。 （1）两独立样本Mann-Whitney U检验：
实验一 Linux基本操作实验报告
实验一Linux基本操作 一.实验目的： 1. 二.实验环境： 虚拟机+Red Hat Enterprise Server 5.0 三．实验内容： 根据以下的文字提示，调用相应的命令来完成，记录相应的运行结果。一）用户和组基本操作 1.添加一个user01用户，家目录为/home/sub2，并设置密码 2.添加一个group1 组 3.将user01用户添加到group1组中 4.修改group1组名称为group2 5.修改user01的家目录为/home/user01 6.判断/etc/password这个目录是否包含user01这个用户 7.修改user01的shell为/bin/tcsh 8.添加一个group3组，把user01和root用户都添加到该组
https://www.wendangku.net/doc/8418502017.html,er01用户从group2组切换到group3组 10.设置user01的密码在2012-5-20过期 11.把/home/user01目录所属的组修改为group3 12.删除user01帐号 13.查看内核版本号 二）进程管理 1.运行cat命令：vi test，输入若干字符如this is a example，挂起vi进程 2.显示当前所有作业 3.将vi进程调度到前台运行
4.将vi进程调度到后台并分别用kill/pkill/killall命令结束该该进程。 三）磁盘管理 1.通过fdisk 将为硬盘增加一个分区（主分区或者逻辑分区）。 2.并格式化ext3系统，
3.检测分区是否有坏道 4.检测分区的完整性 5.加载分区到/mnt目录(或者其他分区)下，并拷贝一些文件到该目录下 6.(选做)为test用户设置磁盘配额（软限制和硬限制参数自行设定） 7.退出/mnt目录后卸载该分区 8.用du查看/usr目录的大小
简单反应时实验报告
标题：视觉简单反应时实验报告 作者：孙洁肖红艳普凤梅 班级：09应用心理学 学号：20091740107 20091740109 20091740126 日期：2011年6月24日
视觉简单反应时实验报告 孙洁（20091740107）肖红艳（20091740109）普凤梅（20091740126） （云南民族大学教育学院2009级应用心理学专业昆明 650031） 摘要：本实验采用闪电测反应速度测定装置测量了35名被试的视觉简单反应时，计算了其中3名被试的视觉简单反应时均值及标准差，进行了相应的比较；并对35名被试进行了视觉简单反应时的差异显著性检验，经过分析得到实验结果：（1）3名被试的视觉简单反应时存在很大的差异，特别是被试3的反应时与被试1、被试2的差异很明显；（2）全体被试的视觉简单反应时存在显著性差异，但在35名被试内进行的性别与组别的T检验都得出被试简单反应时不存在显著差别的结果，即本次实验没有存在练习效应。这与前人的实验研究结果相一致，也验证了实验假设的正确性。 关键词：简单反应时；视觉；差异 1.引言 1.1有关反应时的概念 反应时（简称RT）指刺激作用于有机体后到明显的反应开始时所需要的时间。刺激作用于感官引起感官的兴奋，兴奋传到大脑，并对其加工，再通过传出通路传到运动器官，运动反应器接受神经冲动，产生一定反应，这个过程可用时间作为标志来测量，这就是反应时。反应时最早由天文学家发现，后由生理学家和心理学家加以研究和发展。1873年，奥地利生物学家Exner首先提出“反应时间”这个概念。以后Wundt（冯特）把反应时间引用到他的心理实验室里，使得反应时间直接成为了心理学的研究课题。反应时是心理学研究中最重要的反应变量和指标之一，使用反应时作为指标的实验研究，曾对解决心理学理论问题和生活实际问题起到相当大的作用。 通常，反应时可分为简单反应时和选择反应时两类。简单反应时是指给被试呈现单一的刺激，只要求做单一的反应，并且两者是固定不变的，这时刺激与反应之间的时距就是简单反应时。简单反应时的实验已有一百多年的历史，最早始于天文学家对“人差方程”的研究，赫希（Hirsch, A.）在1861-1865 年间测量了视听与触觉的“生理时间”得到简单反应时的时值，光为180ms，声为140ms，触觉为140ms，这些数据到今天还算是相当标准的。 简单反应时比较短，并且具有通道差异性，因为感官换能的时间不同，研究表明训练有素的成人其视觉的简单反应时为150-230ms；此外反应时的个体差异也很大，所以我们提出假设：全体被试的视觉简单反应时存在显著性差异。 1.2实验目的 本实验涉及的是有关视觉简单反应时的研究。验的目的是：（1）学习视觉简单反应时的测定方法及其实验材料的整理与数据的处理；（2）学会比较视觉简单反应时的个体差异，分析全体被试视觉简单反应时是否存在显著性差异。1.3 实验指导语 这是一次视觉反应时间的测量实验，当你听到“预备”口令后，请你注意电脑屏幕的刺激呈现窗；当你看到闪电刺激后，就迅速按“OK”键（鼠标左键）上。不能提前按键或延迟较长时按键，否则测量无效，并重开一组。
数据挖掘分类实验详细报告概论
《数据挖掘分类实验报告》 信息安全科学与工程学院 1120362066 尹雪蓉数据挖掘分类过程 （1）数据分析介绍 本次实验为典型的分类实验，为了便于说明问题，弄清数据挖掘具体流程，我们小组选择了最经典的决策树算法进行具体挖掘实验。 （2）数据准备与预处理 在进行数据挖掘之前，我们首先要对需要挖掘的样本数据进行预处理，预处理包括以下步骤： 1、数据准备，格式统一。将样本转化为等维的数据特征（特征提取），让所有的样 本具有相同数量的特征，同时兼顾特征的全面性和独立性 2、选择与类别相关的特征（特征选择） 3、建立数据训练集和测试集 4、对数据集进行数据清理 在本次实验中，我们选择了ILPD (Indian Liver Patient Dataset) 这个数据集，该数据集已经具有等维的数据特征，主要包括Age、Gender、TB、DB、Alkphos、Sgpt、Sgot、TP、ALB、A/G、classical，一共11个维度的数据特征，其中与分类类别相关的特征为classical，它的类别有1,2两个值。 详见下表： 本实验的主要思路是将该数据集分成训练集和测试集，对训练集进行训练生成模型，然后再根据模型对测试集进行预测。 数据集处理实验详细过程：
●CSV数据源处理 由于下载的原始数据集文件Indian Liver Patient Dataset (ILPD).csv（见下图）中间并不包含属性项，这不利于之后分类的实验操作，所以要对该文件进行处理，使用Notepad文件，手动将属性行添加到文件首行即可。 ●平台数据集格式转换 在后面数据挖掘的实验过程中，我们需要借助开源数据挖掘平台工具软件weka，该平台使用的数据集格式为arff，因此为了便于实验，在这里我们要对csv文件进行格式转换，转换工具为weka自带工具。转换过程为： 1、打开weka平台，点击”Simple CLI“，进入weka命令行界面，如下图所示： 2、输入命令将csv文件导成arff文件，如下图所示: 3、得到arff文件如下图所示： 内容如下：
Linux实验报告
Linux实验 一、实验目的 1. 了解Linux基本使用方法； 2. 掌握Linux基本设置方式； 3. 掌握Linux基本操作命令使用。 二、内容要求 1. 了解进程管理、文件管理与内存管理 2.掌握系统设置文件与命令 3. 熟练使用系统操作与维护命令 4. 熟练使用系统操作与维护命令 三、实验原理 Linux 系统常用命令格式： command [option] [argument1] [argument2] ... 其中option以“-”开始，多个option可用一个“-”连起来，如 “ls-l -a”与“ls-la”的效果是一样的。根据命令的不同，参数 分为可选的或必须的；所有的命令从标准输入接受输入，输出结果显示在 标准输出，而错误信息则显示在标准错误输出设备。可使用重定向功能对这 些设备进行重定向。如： ls –lh > a.txt 命令在正常执行结果后返回一个0值，如果命令出错可未完全完成，则返回 一个非零值(在shell中可用变量$?查看)。在shell script中可用此返 回值作为控制逻辑的一部分。 DSL命令操作： 帮助命令: man 获取相关命令的帮助信息 例如：man dir 可以获取关于dir的使用信息。 info 获取相关命令的详细使用方法 例如：info info 可以获取如何使用info的详细信息。 基本操作： echo 显示字符串 pwd 显示当前工作目录 ls 查看当前文件夹内容 ls -a 查看当前文件夹内容（包括隐藏项） ls -l 查看当前文件夹内容（详细） ls / 查看根目录内容 cd / 移动到根目录
pwd 显示当前工作目录 ls -al 查看根目录文件夹内容（详细情况并包括隐藏项） cd /home/dsl 回到“家”目录 pwd 显示当前工作目录 df -h 显示剩余磁盘空间，参数“-h”表示适合人读取(human readable) du -h 显示文件夹（及子文件夹）所占空间 mkdir fd0 在当前目录下创建目录fd0 touch a.txt 创建一个空文件a.txt ls / -lh > a.txt 利用重定向功能将根目录中的内容写入a.txt。 cat a.txt 显示a.txt内容 wc a.txt 显示a.txt的行数，字数与字节数 find / -name *conf 在根目录下（包括子目录）查找以conf结尾的文件 sudo mount /dev/fd0 fd0 将软盘镜像挂载到目录fd0上 cd fd0 进入软盘镜像所挂载的目录 ls -lh 查看软盘镜像中的文件 cd .. “..”表示进入上一层目录 gzip a.txt 使用gzip压缩a.txt ls -lh 查看当前文件夹 sudo cp a.txt.gz fd0/ 将a.txt复制到fd0目录下，即将其复制到软盘镜像中 sudo mv fd0/a.txt.gz ./ 将a.txt移动到当前目录下，“.”表示当前目录 sudo umount /dev/fd0 将软盘镜像卸载 ls fd0 显示fd0 目录内容 gzip -d a.txt.gz 解压缩a.txt.gz ls -lh 查看当前文件夹 权限管理： 假设当前处于/home/dsl 目录下，且有a.txt(文件)与fd0(目录)，当前用户名为dsl。 sudo cat /etc/passwd 用户 sudo cat /etc/shadow 密码 sudo cat /etc/group 组 users 查看当前登录用户 sudo chmod -x fd0 更改文件夹权限 ls fd0 fd0不能被执行，则意味着无法打开！ sudo chmod +x fd0 更改文件夹权限 ls fd0 fd0能被打开 sudo chown root fd0 更改目录fd0的所有者 ls -lh 注意看fd0目录的属性 sudo chown dsl:root fd0 更改目录fd0的所有者为dsl,所属组为root ls -lh 注意看fd0目录的属性 chmod a-r a.txt 现在a.txt不具有“读”权限，不能被读取
数据仓库与数据挖掘实验报告-焦永赞
《数据仓库与数据挖掘》 实验报告册 2013- 2014学年第一学期 班级： T1153-8 学号： 20110530816 姓名：焦永赞 授课教师：杨丽华实验教师：杨丽华 实验学时： 16 实验组号： 1 信息管理系
目录 实验一 Microsoft SQL Server Analysis Services的使用.. 3 实验二使用WEKA进行分类与预测 (114) 实验三使用WEKA进行关联规则与聚类分析 (22) 实验四数据挖掘算法的程序实现 (28)
实验一 Microsoft SQL Server Analysis Services的使用 实验类型：验证性实验学时：4 实验目的： 学习并掌握Analysis Services的操作，加深理解数据仓库中涉及的一些概念，如多维数据集，事实表，维表，星型模型，雪花模型，联机分析处理等。 实验内容： 在实验之前，先通读自学SQL SERVER自带的Analysis Manager概念与教程。按照自学教程的步骤，完成对FoodMart数据源的联机分析。建立、编辑多维数据集，进行OLAP操作，看懂OLAP的分析数据。 实验步骤（写主要步骤，可以打印）： 1、启动联机分析管理器：开始->程序－>Microsoft SQL Server－>Analysis Manager。 2、按照Analysis Service的自学教程完成对FoodMart数据源的联机分析。 3、在开始-设置-控制面板-管理工具-数据源（ODBC），数据源管理器中设置和源数据的 连接，“数据源名”为你的班级+学号+姓名，如T3730101张雨。 （1）打开管理工具中的数据源： （2）选择系统DNS
linux基础实验报告含代码
Linux基础实验
目录 实验一 (3) 实验二 (4) 实验三 (6) 实验四 (9) 实验五 (11) 实验六 (14) 实验七 (16)
实验一螺旋矩阵 一、实验目的 1.熟悉linux下c程序编写。 2.掌握Makefile编写方法。 二、实验环境和工具 Red Hat Linux 三、实验流程 1.编写螺旋矩阵程序 2.编写Makefile文件 四、实验结果 五、实验心得 通过这次实验，我熟悉了linux下c语言程序的编写，掌握了vi的一些常用操作，学会了使用gcc命令和makefile文件两种方法编译程序。同时也使我熟悉了linux里常用命令的使 用，还有，学会了挂载U盘的方法，可以很方便的往linux里传送文件。 六、关键代码 Makefile 文件 CC=gcc EXEC=juzhen OBJS=juzhen.o all:$(EXEC) $(EXEC):$(OBJS) $(CC) -o $@ $(OBJS) clean: -rm -f $(EXEC) $(OBJS)
实验二添加、删除用户 一、实验目的 1.设计一个shell程序，分组批量添加用户。 2.再设计一个批量删除用户的shell程序。 二、实验环境和工具 Red Hat Linux 三、实验流程 1.编写shell程序 2.修改文件权限 chmod +x addusers 3.运行脚本 四、实验结果 添加用户： 删除用户：
五、实验心得 通过本次实验，我了解了shell脚本编程的方法和其语法规则。掌握了使用shell脚本程序添加、删除用户的方法。需要注意的是：shell脚本直接用vi编写，要特别注意空格。 六、关键代码 添加用户： 删除用户：
非参数检验实验报告
实验报告 非参数检验 学院: 参赛队员: 参赛队员: 参赛队员: 指导老师:
目录 一、实验目的 (1) 1.了解假设检验的基本内容； (1) 2.了解卡方检验； (1) 3.了解二项分布检验； (1) 4.了解两个独立样本检验； (1) 5.学会运用spss软件求解问题； (1) 6.加深理论与实践相结合的能力。 (1) 二、实验环境 (1) 三、实验方法 (1) 1.卡方检验； (1) 2.二项分布检验； (1) 3.两个独立样本检验。 (1) 四、实验过程 (1) 问题一： (1) 1.1实验步骤 (2) 1.1.1输入数据 (2) 1.1.2选择：数据 加权个案 (2) 1.1.3选择：分析→非参数检验→旧对话框→卡方 (2) 1.1.4将变量面值放入检验变量列表 (3) 1.1.5观察结果 (3) 1.2输出结果 (3) 1.3结果分析 (3) 问题二： (3) 2.1问题叙述 (3) 2.2提出假设 (4) 2.3实验步骤 (4) 2.3.1导入excel文件数据 (4) 2.3.2二项分布检验 (5) 2.3.3输出结果 (6) 2.4结果分析 (6) 问题三： (6) 3.1实验步骤 (6) 3.1.1数据的输入 (6) 3.1.2选择 (7) 3.1.3检验变量 (7) 3.2输出结果 (7) 3.3结果分析 (9) 五、实验总结 (9)
参数检验 一、实验目的 1.了解假设检验的基本内容； 2.了解卡方检验； 3.了解二项分布检验； 4.了解两个独立样本检验； 5.学会运用spss软件求解问题； 6.加深理论与实践相结合的能力。 二、实验环境 Spss、office 三、实验方法 1.卡方检验； 2.二项分布检验； 3.两个独立样本检验。 四、实验过程 问题一：