Matlab_nntool_应用实例
Matlab nntool 应用实例
在MATLAB命令窗口中键入nntool再按enter，会自动弹出下面的Network/Data Manager窗口画面
Inputs：输入值
Targets：目标输出值
Input Delay States：输入值欲延迟时间
Networks：已建构的网络
Outputs：输出值
Errors：误差值
Layer Delay States：输出值欲延迟时间
Networks and Data
[Help]：有关于此工具箱各个按钮的说明
[New Data...]：建立新网络所须输出入值、目标值、误差、延迟
[New Network...]：建立新网络的类型、训练函数、学习函数、隐藏层层数等[Import...]：汇入数据与网络
[Export...]：汇出数据与网络
[View]：开启所选取的数据或网络
[Delete]：移除所选取的数据或网络
Networks only
[Initialize...]：初始所选取的网络
[Simulate...]：仿真所选取的网络
[Train...]：训练所选取的网络
[Adapt...]：适应训练所选取的网络
下面以倒传递网络作为例子说明nntool使用方式，共分成九个步骤
例：网络目标是要根据21种光谱波长的测量值来预测三种不同血浆胆固醇(ldl、hdl和vldl)的高度。此网络的架构为21-15-3，它在隐藏层中具有tansig神经元，输出层具有线性神经元。
在MATLAB命令窗口键入load choles_all来将实验数据加载，接着再键入who可以查看目前MATLAB工作空间中所有的变量名称，如图1所示。点选workspace中可看到变量p是一个21x264的矩阵，表示有21个输入，264组数据；变量t是一个3x264的矩阵，表示有3个输出，264组数据，使用鼠标右键Open Selection可察看变量的所有数据，如图2、图3所示。
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1?step1操作画面
图2?变量p 所有数据
图3?变量t 所有数据
点选Network/Data Manager窗口中的Import按钮，可以开启如图4的窗口，在此窗口中点选变量p，将其设定为网络的Inputs，接着点选Import按钮；再点选变量t，将其设定为网络的Targets，接着点选Import按钮。完成上述步骤后，在Network/Data Manager 窗口中可看到p位于Inputs栏框内，t位于Targets栏框内，如图5所示。
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图4?点选Import按钮所出现的窗口，目前动作是选取p当做网络的输入
图5?将p与t汇入nntool的成功画面
点选Network/Data Manager窗口中的New Network按钮，可以进入建立网络的窗口，如图6、图7所示。设定完成后点选Create按钮建立网络，在Network/Data Manager 窗口中的Networks栏框内会出现test的网络名称(设定网络时可自订名称)，如图8所示。此时，可点选Network/Data Manager窗口中的View按钮可观看网络的架构图，如图9所示。
Network Name：输入网络名称，如test。
Network Type：网络类型，如Feed-forward backprop(前馈倒传递)。
Input ranges：输入的范围，如Get from input p，由下拉式选单选取。
Training function：训练函数，如TRAINLM(LM算法)。
Adaption learning function：适应性学习函数，如LEARNGDM(具动量的梯度下降法) Performance function：性能函数，如MSE(均方误差)。
Number of layers：隐藏层的层数，如 2。
Properties for：由下拉式选单选取欲进行设定的隐藏层，如Layer 1。
Number of neurons：隐藏层1中神经元的数目，如 15。
Transfer function：隐藏层1所使用的转移函数类型，如TANSIG。
图6?建立网络的窗口，目前动作为设定隐藏层1的性质
图7?设定隐藏层2的性质
图8?网络建立完成后会在Networks栏框中出现建立的网络名称
9?点选View按钮后所呈现的网络架构图
点选Network/Data Manager窗口中的Initialize按钮，即可进入网络初始化的窗口，如图10所示。在图10中的Input ranges栏框中，可以看到每个输入值的范围(即输入数据的最小值与最大值)，在此可变更输入范围。另外在Weights分页，如图11所示，可看到网络的所有权重值及偏权值，这边也可变更。目前，图11的权重值及偏权值，都是网络建立后自动产生的初始值，它是利用网络建立的其中一个指令newff所内定的一个初始函数initnw所计算出来的。
图10?网络初始化的画面
11?网络权重值设定的画面
点选Network/Data Manager窗口中的Train按钮，会出现如图12的画面。在训练网络之前，首先要进行训练参数的设定，设定画面如图13所示，接着，在Training info 分页中设定训练的输入为p，训练的目标输出为t。设定完毕后点选Train Network按钮，开始训练网络，此时，会自动跳出训练过程的画面，如图14所示。待训练完毕后，同样可在如图11的weights分页中查看训练后的权重值。
12?网络训练的设定画面
13?训练参数的设定画面
epochs：训练的最大循环次数
goal：性能目标
max_fail：最大验证数据失败的次数
mem_reduc：降低内存需求的系数
min_grad：最小性能梯度
mu：动量的初始值
mu_dec：动量减少系数
mu_inc：动量增加系数
mu_max：动量最大值
show：每格多少训练循环次数会显示训练过程
time：最大的训练所须时间，单位为秒
图14?训练过程的画面
模拟之前首先设定模拟的输入值和模拟输出的变量名称，如图15所示，设定完毕后点选Simulate Network按钮执行仿真，完成仿真后在Network/Data Manager窗口的Outputs栏框及Errors栏框会出现输出值的变量名称。
图15?网络仿真的画面
点选Network/Data Manager窗口中的Export按钮可输出目前网络的信息，可以选取任何一个或全部的变量来输出。在此，先点选test_outputs后，再点选Export按钮，在MATLAB的Workspace会出现test_outputs变量，点选test_outputs变量再点击鼠标右键Open Selection可察看变量的所有数据，如图16、图17所示。网络输出值与目标输出值一同输出的结果如图18、图19、图20所示，相减之后所得误差如图21、图22、图23、图24所示。
图16?将网络变量输出的执行画面
图17?模拟后输出值的内容
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图18?网络输出值(第一组数据)与目标输出值(第一组数据)一同输出的结果
图19?网络输出值(第二组数据)与目标输出值(第二组数据)一同输出的结果
图20?网络输出值(第三组数据)与目标输出值(第三组数据)一同输出的结果
图21?第一组资料的误差
图22?第二组资料的误差
图23?第三组资料的误差
图24?网络输出值与目标输出值的误差
在图16的画面中，选取网络的所有变量，再点选Save按钮，会开启如下图25所示的窗口，将结果及整个网络架构储存成MAT文件，在此，我们将结果储存在
test_nntool.mat中，如图26所示。
图25?储存网络结果的执行画面
图26?储存成功的档案，在此，档案位于C:\MATLAB7\work资料夹中
我们可以将步骤8所储存的网络于下次重新启动MATLAB时加载使用，首先在MATLAB命令窗口中键入nntool再按enter，点选Network/Data Manager窗口中的Import按钮，勾选Load from disk file，再点选Browse按钮寻找欲加载的档案，找到档案后在Select a Variable栏框会出现网络的名称及网络的所有变量，如图27所示，再来点选网络名称test，勾选Network，最后点选Load按钮完成网络的加载。
[ps ：在储存网络时，所有的变量都转换成单元数组的形式储存，所以无法直接加载nntool ，必须先将这些变量以指令cell2mat 转换成矩阵的形式才能加载到nntool 中，转换完毕后加载动作如上述动作
]
图27?加载网络的执行画面
Neural Network Design
在MATLAB 命令窗口键入nndtoc 再按enter ，会出现如下图28所示的画面，此程序介绍了许多类神经网络的运作流程。
图29?Neural network design 图形的呈现让学习者了解类神经网络的运作流程
Neural Network Toolbox 指令索引
图形接口函数
建立网络函数
建立网络函数
回归分析方法及其应用中的例子
3.1.2 虚拟变量的应用 例3.1.2.1：为研究美国住房面积的需求，选用3120户家庭为建模样本，回归模型为： 123log log P Y βββ++logQ= 其中：Q ——3120个样本家庭的年住房面积（平方英尺） 横截面数据 P ——家庭所在地的住房单位价格 Y ——家庭收入 经计算：0.247log 0.96log P Y -+logy=4.17 2 0.371R = （）（） （） 上式中2β=0.247-的价格弹性系数，3β=0.96的收入弹性系数，均符合经济学的常识，即价格上升，住房需求下降，收入上升，住房需求也上升。 但白人家庭与黑人家庭对住房的需求量是不一样的，引进虚拟变量D ： 01i D ?=?? 黑人家庭 白人家庭或其他家庭 模型为：112233log log log log D P D P Y D Y βαβαβα+++++logQ= 例3.1.2.2：某省农业生产资料购买力和农民货币收入数据如下：（单位：十亿元） ①根据上述数据建立一元线性回归方程：
? 1.01610.09357y x =+ 20.8821R = 0.2531y S = 67.3266F = ②带虚拟变量的回归模型，因1979年中国农村政策发生重大变化，引入虚拟变量来反映农村政策的变化。 01i D ?=?? 19791979i i <≥年 年 建立回归方程为： ?0.98550.06920.4945y x D =++ （）（） （） 20.9498R = 0.1751y S = 75.6895F = 虽然上述两个模型都可通过显着性水平检验，但可明显看出带虚拟变量的回归模型其方差解释系数更高，回归的估计误差（y S ）更小，说明模型的拟合程度更高，代表性更好。 3.5.4 岭回归的举例说明 企业为用户提供的服务多种多样，那么在这些服务中哪些因素更为重要，各因素之间的重要性差异到底有多大，这些都是满意度研究需要首先解决的问题。国际上比较流行并被实践所验证，比较科学的方法就是利用回归分析确定客户对不同服务因素的需求程度，具体方法如下： 假设某电信运营商的服务界面包括了A1……Am 共M 个界面，那么各界面对总体服务满意度A 的影响可以通过以A 为因变量，以A1……Am 为自变量的回归分析，得出不同界面服务对总体A 的影响系数，从而确定各服务界面对A 的影响大小。 同样，A1服务界面可能会有A11……A1n 共N 个因素的影响，那么利用上述方法也可以计算出A11……A1n 对A1的不同影响系数，由此确定A1界面中的重要因素。 通过两个层次的分析，我们不仅得出各大服务界面对客户总体满意度影响的大小以及不同服务界面上各因素的影响程度，同时也可综合得出某一界面某一因素对总体满意度的影响大小，由此再结合用户满意度评价、与竞争对手的比较等因素来确定每个界面细分因素在以后工作改进中的轻重缓急、重要性差异等，从而起到事半功倍的作用。 例 3.5.4：对某地移动通信公司的服务满意度研究中，利用回归方法分析各服务界面对总体满意度的影响。 a. 直接进入法 显然，这种方法计算的结果中，C 界面不能通过显着性检验，直接利用分析结果是错误
回归分析方法
第八章 回归分析方法 当人们对研究对象的内在特性和各因素间的关系有比较充分的认识时，一般用机理分析方法建立数学模型。如果由于客观事物内部规律的复杂性及人们认识程度的限制，无法分析实际对象内在的因果关系，建立合乎机理规律的数学模型，那么通常的办法是搜集大量数据，基于对数据的统计分析去建立模型。本章讨论其中用途非常广泛的一类模型——统计回归模型。回归模型常用来解决预测、控制、生产工艺优化等问题。 变量之间的关系可以分为两类：一类叫确定性关系，也叫函数关系，其特征是：一个变量随着其它变量的确定而确定。另一类关系叫相关关系，变量之间的关系很难用一种精确的方法表示出来。例如，通常人的年龄越大血压越高，但人的年龄和血压之间没有确定的数量关系，人的年龄和血压之间的关系就是相关关系。回归分析就是处理变量之间的相关关系的一种数学方法。其解决问题的大致方法、步骤如下： （1）收集一组包含因变量和自变量的数据； （2）选定因变量和自变量之间的模型，即一个数学式子，利用数据按照最小二乘准则计算模型中的系数； （3）利用统计分析方法对不同的模型进行比较，找出与数据拟合得最好的模型； （4）判断得到的模型是否适合于这组数据； （5）利用模型对因变量作出预测或解释。 应用统计分析特别是多元统计分析方法一般都要处理大量数据，工作量非常大，所以在计算机普及以前，这些方法大都是停留在理论研究上。运用一般计算语言编程也要占用大量时间，而对于经济管理及社会学等对高级编程语言了解不深的人来说要应用这些统计方法更是不可能。MATLAB 等软件的开发和普及大大减少了对计算机编程的要求，使数据分析方法的广泛应用成为可能。MATLAB 统计工具箱几乎包括了数理统计方面主要的概念、理论、方法和算法。运用MATLAB 统计工具箱，我们可以十分方便地在计算机上进行计算，从而进一步加深理解，同时，其强大的图形功能使得概念、过程和结果可以直观地展现在我们面前。本章内容通常先介绍有关回归分析的数学原理，主要说明建模过程中要做的工作及理由，如模型的假设检验、参数估计等，为了把主要精力集中在应用上，我们略去详细而繁杂的理论。在此基础上再介绍在建模过程中如何有效地使用MATLAB 软件。没有学过这部分数学知识的读者可以不深究其数学原理，只要知道回归分析的目的，按照相应方法通过软件显示的图形或计算所得结果表示什么意思，那么，仍然可以学到用回归模型解决实际问题的基本方法。包括：一元线性回归、多元线性回归、非线性回归、逐步回归等方法以及如何利用MATLAB 软件建立初步的数学模型，如何透过输出结果对模型进行分析和改进，回归模型的应用等。 8.1 一元线性回归分析 回归模型可分为线性回归模型和非线性回归模型。非线性回归模型是回归函数关于未知参数具有非线性结构的回归模型。某些非线性回归模型可以化为线性回归模型处理；如果知道函数形式只是要确定其中的参数则是拟合问题，可以使用MATLAB 软件的curvefit 命令或nlinfit 命令拟合得到参数的估计并进行统计分析。本节主要考察线性回归模型。 8.1.1 一元线性回归模型的建立及其MATLAB 实现 其中01ββ，是待定系数，对于不同的,x y 是相互独立的随机变量。 假设对于x 的n 个值i x ，得到 y 的n 个相应的值i y ，确定01ββ，的方法是根据最小二乘准则，要使 取最小值。利用极值必要条件令 01 0,0Q Q ββ??==??，求01ββ，的估计值01??ββ，，从而得到回归直线01 ??y x ββ=+。只不过这个过程可以由软件通过直线拟合完成，而无须进行繁杂的运算。
回归分析方法应用实例
4、回归分析方法应用实例 在制定运动员选材标准时，理论上要求先对不同年龄的运动员，各测试一个较大的样本，然后，计算出各年龄的平均数、标准差，再来制定标准。 但是，在实际工作中，有时某些年龄组不能测到较大的样本。这时能不能使用统计的方法，进行处理呢？ 我们遇到一个实例。测得45名11至18岁男田径运动员的立定三级跳远数据。其各年龄组人数分布如表一。由于受到许多客观因素的限制，一时无法再扩大样本，因此决定使用统计方法进行处理。 第一步，首先用原始数据做散点图，并通过添加趋势线，看数据的变化趋势是否符合随年龄增长而变化的趋势，决定能否使用回归方程制定标准。如果趋势线不符合随年龄增长而变化的趋势，或者相关程度很差就不能用了。 本例作出的散点图如图1，图上用一元回归方法添加趋势线，并计算出年龄和立定三级跳远的： 一元回归方程：Y＝2.5836＋0.3392 X 相关系数 r＝0.7945（P<0.01） 由于从趋势线可以看出，立定三级跳远的成绩是随年龄增加而逐渐增加，符合青少年的发育特点。而且, 相关系数r＝0.7945，呈高度相关。因此，可以认为计算出的一元回归方程，反映了11至18岁男运动员年龄和立定三级跳远成绩的线性关系。决定用一元回归方程来制定各年龄组的标准。 第二步，用一元回归方程：Y＝2.5836＋0.3392 X 推算出各年龄的立定三级跳远回归值，作为各年龄组的第2等标准。 第三步，用45人的立定三级跳远数据计算出标准差为：0.8271。由于在正态分布下，如把平均数作为标准约有50%的人可达到标准，用平均数-0.25标准差制定标准则约有60%的人可达到，用平均数+0.25、+0.52、+0.84标准差制定标准约有40%、30%、20%的人可达到标准。本例用各年龄组回归值-0.25标准差、+0.25标准差、+0.52标准差、+0.84标准差计算出1至5等标准如表2、图2。
应用数理统计试题库
一 填空题 1 设 6 21,,,X X X 是总体 ) 1,0(~N X 的一个样本， 26542321)()(X X X X X X Y +++++=。当常数C = 1/3 时，CY 服从2χ分布。 2 设统计量)(~n t X ，则~2X F(1,n) ， ~1 2 X F(n,1) 。 3 设n X X X ,,,21 是总体),(~2 σu N X 的一个样本，当常数C = 1/2（n-1） 时， ∑-=+-=1 1 212 )(n i i i X X C S 为2σ的无偏估计。 4 设)),0(~(2σεε βαN x y ++=，),,2,1)(,(n i y x i i =为观测数据。对于固定的0x ， 则0x βα+~ () 2 0201,x x N x n Lxx αβσ?? ? ?- ???++ ??? ?????? ? 。 5．设总体X 服从参数为λ的泊松分布，，2，2，， 为样本，则λ的矩估计值为?λ ＝ 。 6．设总体2 12~(,),,,...,n X N X X X μσ为样本，μ、σ2 未知，则σ2的置信度为1－α的 置信区间为 ()()()()22 2212211,11n S n S n n ααχχ-??--????--???? 。 7．设X 服从二维正态),(2∑μN 分布，其中??? ? ??=∑??? ? ??=8221, 10μ 令Y ＝X Y Y ???? ??=???? ??202121，则Y 的分布为 ()12,02T N A A A A μ??= ??? ∑ 。 8．某试验的极差分析结果如下表（设指标越大越好）： 表2 极差分析数据表
你应该要掌握的7种回归分析方法
你应该要掌握的7种回归分析方法 标签：机器学习回归分析 2015-08-24 11:29 4749人阅读评论(0) 收藏举报 分类： 机器学习（5） 目录(?)[+]转载：原文链接：7 Types of Regression Techniques you should know!（译者/刘帝伟审校/刘翔宇、朱正贵责编/周建丁） 什么是回归分析？ 回归分析是一种预测性的建模技术，它研究的是因变量（目标）和自变量（预测器）之间的关系。这种技术通常用于预测分析，时间序列模型以及发现变量之间的因果关系。例如，司机的鲁莽驾驶与道路交通事故数量之间的关系，最好的研究方法就是回归。 回归分析是建模和分析数据的重要工具。在这里，我们使用曲线/线来拟合这些数据点，在这种方式下，从曲线或线到数据点的距离差异最小。我会在接下来的部分详细解释这一点。 我们为什么使用回归分析？ 如上所述，回归分析估计了两个或多个变量之间的关系。下面，让我们举一个简单的例子来理解它： 比如说，在当前的经济条件下，你要估计一家公司的销售额增长情况。现在，你有公司最新的数据，这些数据显示出销售额增长大约是经济增长的2.5倍。那么使用回归分析，我们就可以根据当前和过去的信息来预测未来公司的销售情况。 使用回归分析的好处良多。具体如下： 1.它表明自变量和因变量之间的显著关系；
2.它表明多个自变量对一个因变量的影响强度。 回归分析也允许我们去比较那些衡量不同尺度的变量之间的相互影响，如价格变动与促销活动数量之间联系。这些有利于帮助市场研究人员，数据分析人员以及数据科学家排除并估计出一组最佳的变量，用来构建预测模型。 我们有多少种回归技术？ 有各种各样的回归技术用于预测。这些技术主要有三个度量（自变量的个数，因变量的类型以及回归线的形状）。我们将在下面的部分详细讨论它们。 对于那些有创意的人，如果你觉得有必要使用上面这些参数的一个组合，你甚至可以创造出一个没有被使用过的回归模型。但在你开始之前，先了解如下最常用的回归方法： 1. Linear Regression线性回归 它是最为人熟知的建模技术之一。线性回归通常是人们在学习预测模型时首选的技术之一。在这种技术中，因变量是连续的，自变量可以是连续的也可以是离散的，回归线的性质是线性的。 线性回归使用最佳的拟合直线（也就是回归线）在因变量（Y）和一个或多个自变量（X）之间建立一种关系。 用一个方程式来表示它，即Y=a+b*X + e，其中a表示截距，b表示直线的斜率，e是误差项。这个方程可以根据给定的预测变量（s）来预测目标变量的值。
应用数理统计试题
应用数理统计复习题 1.设总体~(20,3)X N ，有容量分别为10，15的两个独立样本，求它们的样本均值之差的绝对值小于0.3的概率. 解：设两样本均值分别为,X Y ，则1~(0,)2 X Y N - (||0.3)(0.424)(0.424)0.328P X Y -<=Φ-Φ-= 其中(01)θθ<<为未知参数，已知取得了样本值1231,2,1x x x ===，求θ的矩估计和最大似然估计. 解：（1）矩估计：2 2 22(1)3(1)23EX θθθθθ=+?-+-=-+ 14 (121)33 X =++= 令EX X =，得5?6 θ=. （2）最大似然估计： 2 2 5 6 ()2(1)22L θθθθθθθ=??-=- 45ln() 10120d d θθθθ=-= 得5?6 θ= 3. 设某厂产品的重量服从正态分布，但它的数学期望μ和方差2 σ均未知，抽查10件，测得重量为i X 斤10,,2,1Λ=i 。算出 10 11 5.410i i X X ===∑ 10 21 () 3.6i i X X =-=∑ 给定检验水平0.05 α=，能否认为该厂产品的平均重量为5.0斤？ 附：t 1-0.025(9)=2.2622 t 1-0.025(10)=2.2281 t 1-0.05(9)=1.8331 t 1-0.05(10)=1.8125 解: 检验统计量为0 | |/X T S n m -=
将已知数据代入，得2t = = 1/2 0.975(1)(9) 2.26222t n t a - -==> 所以接受0H 。 4. 在单因素方差分析中，因素A 有3个水平，每个水平各做4次重复实验，完成下列方差分析表，在显著水平0.05α=下对因素A 是否显著做检验。 解： 0.95(2,9) 4.26F =，7.5 4.26F =>，认为因素A 是显著的. 5. 现收集了16组合金钢中的碳含量x 及强度y 的数据，求得 0.125,45.7886,0.3024,25.5218xx xy x y L L ====，2432.4566yy L =. （1）建立y 关于x 的一元线性回归方程01 ???y x ββ=+； （2）对回归系数1β做显著性检验（0.05α=）. 解：（1）1 25.5218 ?84.39750.3024 xy xx l l β== = 01 ??35.2389y x ββ=-= 所以，?35.238984.3975y x =+ （2）1?2432.456684.397525.5218278.4805e yy xy Q l l β=-=-?= 2 278.4805 ?19.8915214 e Q n σ ===- ? 4.46σ ==
北航2010应用数理统计考试题及参考解答
北航2010《应用数理统计》考试题及参考解答 09B 一、填空题（每小题3分，共15分） 1，设总体X 服从正态分布(0,4)N ，而12 15(,,)X X X 是来自X 的样本，则22 110 22 11152() X X U X X ++=++服从的分布是_______ . 解：(10,5)F ． 2，?n θ是总体未知参数θ的相合估计量的一个充分条件是_______ . 解：??lim (), lim Var()0n n n n E θθθ→∞ →∞ ==． 3，分布拟合检验方法有_______ 与____ ___. 解：2 χ检验、柯尔莫哥洛夫检验． 4，方差分析的目的是_______ . 解：推断各因素对试验结果影响是否显著． 5，多元线性回归模型=+Y βX ε中，β的最小二乘估计?β的协方差矩阵?βCov()=_______ . 解：1?σ-'2Cov(β) =()X X ． 二、单项选择题（每小题3分，共15分） 1，设总体~(1,9)X N ，129(,, ,)X X X 是X 的样本，则___B___ . （A ） 1~(0,1)3X N -； （B ）1 ~(0,1)1X N -； （C ） 1 ~(0,1) 9X N -； （D ~(0,1)N ． 2，若总体2(,)X N μσ，其中2σ已知，当样本容量n 保持不变时，如果置信度1α-减小，则μ的 置信区间____B___ . （A ）长度变大； （B ）长度变小； （C ）长度不变； （D ）前述都有可能. 3，在假设检验中，就检验结果而言，以下说法正确的是____B___ . （A ）拒绝和接受原假设的理由都是充分的； （B ）拒绝原假设的理由是充分的，接受原假设的理由是不充分的； （C ）拒绝原假设的理由是不充分的，接受原假设的理由是充分的； （D ）拒绝和接受原假设的理由都是不充分的. 4，对于单因素试验方差分析的数学模型，设T S 为总离差平方和，e S 为误差平方和，A S 为效应平方和，则总有___A___ .
基于Google的云计算实例分析
Computer Knowledge and Technology电脑知识与技术第5卷第25期(2009年9月) 基于Google的云计算实例分析 蔡键1，王树梅2 （1.徐州师范大学现代教育技术中心，江苏徐州221116；2.徐州师范大学计算机科学与技术学院，江苏徐州221116） 摘要：首先介绍了云计算产生的背景、概念、基本原理和体系结构，然后以Google系统为例详细阐述了云计算的实现机制。云计算是并行计算、分布式计算和网格计算等计算机科学概念的商业实现。Google拥有自己云计算平台，提供了云计算的实现机制和基础构架模式。该文阐述了Google云计算平台：GFS分布式文件、分布式数据库BigTable及Map/Reduce编程模式。最后分析了云计算发展所面临的挑战。 关键词：云计算；集群；谷歌文件系统；大表；映射/化简 中图分类号：TP311文献标识码：A文章编号：1009-3044(2009)25-7093-03 Cloud Computing System Instances Based on Google CAI Jian1,WANG Shu-mei2 (1.Xuzhou Normal University Modern Educational Technology Center,Xuzhou221116,China;2.Xuzhou Normal University,School of Computer Science&Technology,Xuzhou221116,China) Abstract:This paper introduces the backgrounds,concept,basic principle and infrastructure of cloud computing firstly.Then it surveys im-plementation mechanism of clouding computing based on the instances of Google.Cloud computing is the system in enterprises based on the concepts of computer science.These concepts include parallel computing,distributed computing and grid computing.Google has his own platform of cloud computing.It provides implementation mechanism and infrastructure of cloud computing.This paper surveys the platform of cloud computing:Google File System,Distributed database-BigTable and Map/Reduce.Finally the paper analyse the challenge of cloud computing. Key words:cloud computing;cluster;GFS;bigtable;map/reduce 自2007年第4季度开始，“云计算”变成了IT领域新的热点。而2008年被称为云计算的元年，Google、Amazon、IBM、微软等IT 巨头们以前所未有的速度和规模推动云计算技术和产品的普及。本文介绍一些关于云计算的一些基本概念及Google提出的云计算模型及实现机制。 1云计算综述 云计算是并行计算(Parallel Computing)、分布式计算(Distributed Computing)和网格计算(Grid Computing)的发展，或者说是这些计算机科学概念的商业实现。 云计算是虚拟化(Virtualization)、效用计算(Utility Computing)、IaaS(基础设施即服务)、PaaS(平台即服务)、SaaS(软件即服务)等概念混合演进并跃升的结果。 1.1云计算的概念 云计算现在还没有统一标准的定义，一些大公司在自己的技术文档里给出了自己的定义。例如云计算在IBM的文档中对云计算的定义是：云计算一词用来描述一个系统平台或者一种类型的应用程序。一个云计算的平台按需进行动态的部署、配置、重新配置以及撤销服务等。 而对云计算更加通用的的定义是：云计算是一种商业计算模型。它 将计算任务分布在大量计算机构成的资源池上，使各种应用系统能够根 据需要获取计算力、存储空间和各种软件服务。从这个定义上讲可把云 计算看成是“存储云”与“计算云”的有机结合。存储云对第三方用户公 开存储接口，用户通过这个接口可以把数据存储到“云”。计算云通过并 行计算和虚拟化技术给用户提供计算力，它的商业模式是给用户提供计 算力。 1.2云计算实现机制 图1简单的描述了云计算的实现机制。用户通过用户交互接口 (User interaction interface)来请求服务云。一个用户能够请求的所有服务 目录存放在服务目录（Services catalog）里。系统管理（System manage- ment）是用户管理计算机资源是否可用。服务提供工具（Provisioning tool）用来处理请求的服务，需要部署服务配置。监控统计（Monitoring 收稿日期：2009-05-07 作者简介：蔡键，硕士，讲师，主研领域为图形图像处理，网格技术。图1云计算实现机制 ISSN1009-3044 Computer Knowledge and Technology电脑知识与技术Vol.5,No.25,September2009,pp.7093-7095，7107 E-mail:info@https://www.wendangku.net/doc/ed2196783.html, https://www.wendangku.net/doc/ed2196783.html, Tel:+86-551-56909635690964
北航数理统计期末考试题
材料学院研究生会 学术部 2011 年12 月 2007-2008学年第一学期期末试卷 一、(6 分，A 班不做)设x1，x2，?，x n是来自正态总体N( , 2) 的样本，令 2(x1 x2) T (x3 x4)2 (x5 x6)2 ， 试证明T 服从t-分布t(2) 二、( 6 分， B 班不做 ) 统计量F-F(n,m) 分布，证明 1的 (0< <1)的分位点x 是1。 F F1 (n,m) 。 三、(8分)设总体X 的密度函数为 其中1，是位置参数。x1，x2，?，x n是来自总体X 的简单样本， 试求参数的矩估计和极大似然估计。 四、(12分)设总体X 的密度函数为 1x exp ，x p(x; ) 0 , 其它 其中, 已知，0, 是未知参数。x1，x2，?，x n 是来自总体X 的简单样本。
1)试求参数的一致最小方差无偏估计； 2) 是否为的有效估计？证明你的结论。 五、(6分，A 班不做)设x1，x2，?，x n是来自正态总体N( 1, 12) 的 简单样本，y1，y2，?，y n 是来自正态总体N( 2, 22) 的简单样本，且两样本相互独立，其中1, 12, 2, 22是未知参数，1222。为检验假设H0 : 可令z i x i y i, i 1,2,..., n ,1 2 , 1 2, H1 : 1 2, 则上述假设检验问题等价于H0 : 1 0, H1: 1 0,这样双样本检验问题就变为单检验问题。基于变换后样本z1，z2，?，z n，在显著性水平下，试构造检验上述问题的t-检验统计量及相应的拒绝域。 六、(6 分，B 班不做)设x1，x2，?，x n是来自正态总体N( 0, 2) 的简单样本，0 已知，2未知，试求假设检验问题 H0: 202, H1: 202的水平为的UMPT。 七、(6 分)根据大作业情况，试简述你在应用线性回归分析解决实际问题时应该注意哪些方面？ 八、(6 分)设方差分析模型为 总离差平方和 试求E(S A ) ，并根据直观分析给出检验假设H0 : 1 2 ... P 0的拒绝域形式。 九、(8分)某个四因素二水平试验，除考察因子A、B、C、D 外，还需考察 A B ，B C 。今选用表L8(27 ) ，表头设计及试验数据如表所示。试用极差分析指出因子的主次顺序和较优工艺条件。
云计算环境下的应用特点
云计算环境下的应用特点 多年来应用程序开发者和架构师们都在努力设计一种既能够在功能上满足当前业务需求，另外又能够在用户需求发生变化或者能够在可预见的将来适应环境变化的应用。尤其是在互联网领域，架构师都在努力让自己设计的应用具有比较强的扩展能力，能够跟得上用户不断增长或者出现突发请求的一些情况。在传统的 Web应用设计中，我们在架构上一般采用基于多层架构的设计，在Web层中大量使用了负载均衡等技术。一般我们的处理方式都是在应用程序设计好之后，在应用部署的过程中事先把环境配置好，应用程序在运行过程配置都是不发生变化的。但是，随着云计算时代的到来，我们面对一些新的挑战，相应的应用程序设计方式随之发生了一些变化。我们首先从云计算的技术特点开始讨论应用的变化。 从技术角度看云计算的特点 毫无疑问，云计算是目前信息产业中讨论得最多的话题。虽然大家对于云计算还没有一致定义，但是对于云计算的一些特点，相关的服务模型等内容日渐趋于统一。在讨论云计算应用架构特点之前，我们先从技术的角度来讨论一下云计算本身的一些特点。 * 按需服务 云计算是一个把信息技术作为服务（IT as a Service）提供的一种方式。这种服务的概念都是从消费方（用户）角度出发，而不是从服务提供方出发考虑问题，因此，一个基本特点是云计算要求按需服务，即用户可以根据需求即时得到服务。从这个角度讲，云计算就像我们公共服务中的自来水、电和煤气一样，集中供应并按需服务和计费。 * 资源池 云计算的一个好处是提高资源的利用率，而这个一般需要通过共享的方式来达到这个目的。这里可以类比一下我们日常吃饭中的自助餐和桌餐的差别。如果需要共享就需要先把资源集中到一个公共的资源池中。在云计算当中，根据这个资源池中资源的类别，我们把云计算的服务模型分为三种，即所谓的SPI 模型，如下表所示： * 高可扩展性 云计算平台的资源池相对于单个用户的需求而言是比较大的，因此考虑到会有大量不同用户共用一个资源池，他们之间的资源使用模式一般存在一定的互补性，所以对于某个用户的需求而言，云计算具有很高的扩展性。另外，云计算平台在做架构设计的时候，都会考虑到如何让用户可以平滑扩展他们的资源需求，比如计算资源，存储资源等。 * 弹性服务 弹性服务指的是云计算的资源分配可以根据应用访问具体情况进行动态地调整。也正是因为如此，云计算对于非恒定需求的应用，比如需求波动很大、阶段性需求等，具有非常好的应用效果。在云计算的环境中，资源的扩展方式可以分为两大类，一种是事先可以预测的，比如一些季节性的需求。另一种是完全基于某种规则实时动态调整的。无论是哪一种，都要求云计算平台提供弹性的服务。 * 自服务和自动化 对于自服务和自动化概念本身都比较好理解，但是我把这两个放在一起是因为它们之间的内在联系。自服务是云计算中降低服务成本，提高服务便捷性的一种途
回归研究分析方法总结全面
回归分析方法总结全面
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一、什么是回归分析 回归分析(Regression Analysis)是研究变量之间作用关系的一种统计分析方法，其基本组成是一个（或一组）自变量与一个（或一组）因变量。回归分析研究的目的是通过收集到的样本数据用一定的统计方法探讨自变量对因变量的影响关系，即原因对结果的影响程度。 回归分析是指对具有高度相关关系的现象，根据其相关的形态，建立一个适当的数学模型(函数式)，来近似地反映变量之间关系的统计分析方法。利用这种方法建立的数学模型称为回归方程，它实际上是相关现象之间不确定、不规则的数量关系的一般化。 二、回归分析的种类 1.按涉及自变量的多少，可分为一元回归分析和多元回归分析一元回归分析是对一个因变量和一个自变量建立回归方程。多元回归分析是对一个因变量和两个或两个以上的自变量建立回归方程。 2.按回归方程的表现形式不同，可分为线性回归分析和非线性回归分析 若变量之间是线性相关关系，可通过建立直线方程来反映，这种分析叫线性回归分析。 若变量之间是非线性相关关系，可通过建立非线性回归方程来反映，这种分析叫非线性回归分析。 三、回归分析的主要内容 1.建立相关关系的数学表达式。依据现象之间的相关形态，建立适当的数学模型，通过数学模型来反映现象之间的相关关系，从数量上近似地反映变量之间变动的一般规律。 2.依据回归方程进行回归预测。由于回归方程反映了变量之间的一般性关系，因此当自变量发生变化时，可依据回归方程估计出因变量可能发生相应变化的数值。因变量的回归估计值，虽然不是一个必然的对应值(他可能和系统真值存在比较大的差距)，但至少可以从一般性角度或平均意义角度反映因变量可能发生的数量变化。 3.计算估计标准误差。通过估计标准误差这一指标，可以分析回归估计值与实际值之间的差异程度以及估计值的准确性和代表性，还可利用估计标准误差对因变量估计值进行在一定把握程度条件下的区间估计。 四、一元线性回归分析 1.一元线性回归分析的特点 1)两个变量不是对等关系，必须明确自变量和因变量。 2)如果x和y两个变量无明显因果关系，则存在着两个回归方程：一个是以x为自变量，y 为因变量建立的回归方程；另一个是以y为自变量，x为因变量建立的回归方程。若绘出图
应用数理统计试题
应用数理统计复习题 1.设总体，有容量分别为10，15的两个独立样本，求它们的样本均值之差的绝对值小于0.3的概率. 解：设两样本均值分别为，则 2. 设总体具有分布律 1 2 3 其中为未知参数，已知取得了样本值，求的矩估计和最大似然估计. 解：（1）矩估计： 令，得. （2）最大似然估计： 得 3. 设某厂产品的重量服从正态分布，但它的数学期望和方差均未知，抽查10件，测得重量为斤。算出 给定检验水平，能否认为该厂产品的平均重量为5.0斤？ 附：t1-0.025(9)=2.2622 t1-0.025(10)=2.2281 t1- 0.05(9)=1.8331 t1-0.05(10)=1.8125 解: 检验统计量为
将已知数据代入，得 所以接受。 4. 在单因素方差分析中，因素有3个水平，每个水平各做4次重复实验，完成下列方差分析表，在显著水平下对因素是否显著做检验。 来源平方和自由度均方和F比 因素 4.2 误差 2.5 总和 6.7 解： 来源平方和自由度均方和F比 因素 4.2 2 2.1 7.5 误差 2.5 9 0.28 总和 6.7 11 ，，认为因素是显著的. 5. 现收集了16组合金钢中的碳含量及强度的数据，求得 ，. （1）建立关于的一元线性回归方程； （2）对回归系数做显著性检验（）. 解：（1） 所以， （2）
拒绝原假设，故回归效果显著. 6.某正交试验结果如下 列号 试验号A B C 1 2 3 结果 1 2 3 4 1 1 1 1 2 2 2 1 2 2 2 1 13.25 16.54 12.11 18.75 （1）找出对结果影响最大的因素； （2）找出“算一算”的较优生产条件；（指标越大越好） （3）写出第4号实验的数据结构模型。 解： 列号 试验号A B C 1 2 3 结果 1 2 3 4 1 1 1 1 2 2 2 1 2 2 2 1 13.25 16.54 12.11 18.75 ⅠⅡR 29.79 25.36 32.0 30.86 35.29 28.65 1.07 9.9 3.35 （1）对结果影响最大的因素是B； （2）“算一算”的较优生产条件为 （3） 4号实验的数据结构模型为 ，
云计算典型应用案例
云计算典型应用案例
郑萌
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云计算已成为业界趋势
l 云计算是一种新兴的计算模式，通过网络将应用、数据及IT资源通过服务的方式 来提供。
l 云计算的推动力
l 商业需求： 降低IT成本、简化IT管理和快速响应市场变化 l 运营的需求：规范流程、降低成本、节约能源
2010
l 计算的需求：更大的数据量、更多的用户
l 技术的进步：虚拟化、多核、自动化、Web技术
云计算
随需应变的计算
1990
网格计算
? 用并行计算解 决大的计算问 题
效用计算
? 把计算资源 作为一种可计 量的服务提供 出来
软件即是服务
? 基于网络的 应用订购
? 整合的端到 端业务，能 够快速响应 任何客户需 求、市场机 会或者外部 威胁
? 在任何时间、 任何地点访问 动 态 提 供 的 IT 资源
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云计算的理想
} 开放标准
} 一个云 vs. 多个云 } 基于开放标准的云的交互性 } 开放云标准组织 (DMTF)
} Open Cloud Standards Incubator (OCSI) } IBM、惠普、VMware、Citrix 等多家国际厂商参与
} 安全管理、高可用性、性能管理及服务管理能力 } 着重于业务价值的实现 } 企业架构的平滑过渡，保护既有投资
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回归分析方法
回归分析方法Newly compiled on November 23, 2020
第八章回归分析方法 当人们对研究对象的内在特性和各因素间的关系有比较充分的认识时，一般用机理分析方法建立数学模型。如果由于客观事物内部规律的复杂性及人们认识程度的限制，无法分析实际对象内在的因果关系，建立合乎机理规律的数学模型，那么通常的办法是搜集大量数据，基于对数据的统计分析去建立模型。本章讨论其中用途非常广泛的一类模型——统计回归模型。回归模型常用来解决预测、控制、生产工艺优化等问题。 变量之间的关系可以分为两类：一类叫确定性关系，也叫函数关系，其特征是：一个变量随着其它变量的确定而确定。另一类关系叫相关关系，变量之间的关系很难用一种精确的方法表示出来。例如，通常人的年龄越大血压越高，但人的年龄和血压之间没有确定的数量关系，人的年龄和血压之间的关系就是相关关系。回归分析就是处理变量之间的相关关系的一种数学方法。其解决问题的大致方法、步骤如下： （1）收集一组包含因变量和自变量的数据； （2）选定因变量和自变量之间的模型，即一个数学式子，利用数据按照最小二乘准则计算模型中的系数； （3）利用统计分析方法对不同的模型进行比较，找出与数据拟合得最好的模型； （4）判断得到的模型是否适合于这组数据； （5）利用模型对因变量作出预测或解释。 应用统计分析特别是多元统计分析方法一般都要处理大量数据，工作量非常大，所以在计算机普及以前，这些方法大都是停留在理论研究上。运用一般计算语言编程也要
占用大量时间，而对于经济管理及社会学等对高级编程语言了解不深的人来说要应用这些统计方法更是不可能。MATLAB 等软件的开发和普及大大减少了对计算机编程的要求，使数据分析方法的广泛应用成为可能。MATLAB 统计工具箱几乎包括了数理统计方面主要的概念、理论、方法和算法。运用MATLAB 统计工具箱，我们可以十分方便地在计算机上进行计算，从而进一步加深理解，同时，其强大的图形功能使得概念、过程和结果可以直观地展现在我们面前。本章内容通常先介绍有关回归分析的数学原理，主要说明建模过程中要做的工作及理由，如模型的假设检验、参数估计等，为了把主要精力集中在应用上，我们略去详细而繁杂的理论。在此基础上再介绍在建模过程中如何有效地使用MATLAB 软件。没有学过这部分数学知识的读者可以不深究其数学原理，只要知道回归分析的目的，按照相应方法通过软件显示的图形或计算所得结果表示什么意思，那么，仍然可以学到用回归模型解决实际问题的基本方法。包括：一元线性回归、多元线性回归、非线性回归、逐步回归等方法以及如何利用MATLAB 软件建立初步的数学模型，如何透过输出结果对模型进行分析和改进，回归模型的应用等。 8.1 一元线性回归分析 回归模型可分为线性回归模型和非线性回归模型。非线性回归模型是回归函数关于未知参数具有非线性结构的回归模型。某些非线性回归模型可以化为线性回归模型处理；如果知道函数形式只是要确定其中的参数则是拟合问题，可以使用MATLAB 软件的curvefit 命令或nlinfit 命令拟合得到参数的估计并进行统计分析。本节主要考察线性回归模型。 一元线性回归模型的建立及其MATLAB 实现 其中01ββ，是待定系数，对于不同的,x y 是相互独立的随机变量。
云计算应用若干典型案例
云计算应用若干典型案例 胡经国 本文作者的话 本文是根据有关文献和资料编写的《漫话云计算》系列文稿之一。现作为云计算学习笔录，奉献给云计算业外读者，作为进一步学习和研究的参考。希望能够得到大家的指教和喜欢！ 下面是正文 有人问，云计算飘忽不定，到底可不可以落地？下面，介绍天云科技做过的三个主要的云计算应用典型案例。让大家看看，云计算到底是如何落地的，在哪里可以落地。 一、上海浦东软件园区公有云服务平台 第一个案例是在上海浦东软件园区部署的公有云服务平台。 1、功能和定位 首先是提供云计算环境，提供通用的企业管理软件。这是作为云计算SaaS （软件即服务）的组成部分。另外，提供开发测试环境PaaS（平台即服务）。提供SaaS和PaaS是该项目的功能和定位。 2、规模 在一期工程时，项目规模并不是非常大。它的服务器节点数大概是100台服务器，800个CPU，网络结点20个，存储加起来大概有300T。 3、三层服务 提供云计算三层服务，包括基础设施服务、平台服务和软件服务。 4、服务优势 这个IT服务云的服务优势大概有以下几点： ⑴、经济性 从以前购买到现在的租赁方式，会有更加经济实惠的考量。 ⑵、高效 这也是核心的部分，包括计算、存储、网络资源的共享。 打破传统数据方式的壁垒，同时利用虚拟化技术来提高系统的整合程度。
⑶、海量 云计算讲究有海量数据的存储和海量数据的处理。这些都是属于云计算很典型的使用场景。 ⑷、高可靠性 它的高可靠性，实际上是依靠一系列的手段，比如虚拟机的迁移，文件存储多备份，负载均衡等。采用这些技术手段来保证系统的高可靠性。 ⑸、灵活弹性扩容和在线扩容能力 5、云服务平台架构 整个云平台架构包括以下几个组成部分： ⑴、物理基础设施 最下层，是比较常见的物理服务器，还包括网络、存储设备。 ⑵、资源池虚拟化部分 在此之上，是资源池虚拟化部分，包括服务器虚拟化、存储虚拟化、网络虚拟化。 ⑶、运行支持系统 在虚拟化之上，是一个运行支持系统。 ①、服务门户 在这里，提供一些服务门户。这些服务门户根据不同的用户来讲，可以分为：前端和后端用户。前端用户，就是我们直接服务的互联网的最终用户。后端用户可分成几类，包括服务管理，业务管理人员，还有系统维护人员。这几类用户会使用我们的门户系统。 ②、服务管理系统 还有一个是服务管理系统，包括云计算的三层架构都作为服务。必须要有一个服务的设计、服务的开发测试、服务的发布、服务目录等等。这是独立的服务管理部分。 ⑷、业务支撑系统 再上面，是业务支撑系统。既然作为服务系统，必须要有客户关系管理、计费、订单。 以上就是目前天云能够实现的云服务平台的架构。 6、平台特点 它是运营商级的IaaS（基础设施即服务）、PaaS（平台即服务）和SaaS （软件即服务）的平台。 它是基于通用x86的平台，还可以提供弹性计算资源和弹性存储资源。
多元回归分析法的介绍及具体应用
多元回归分析法的介绍及具体应用 在数量分析中，经常会看到变量与变量之间存在着一定的联系。要了解变量之间如何发生相互影响的，就需要利用相关分析和回归分析。回归分析的主要类型：一元线性回归分析、多元线性回归分析、非线性回归分析、曲线估计、时间序列的曲线估计、含虚拟自变量的回归分析以及逻辑回归分析等。这里主要讲的是多元线性回归分析法。 1. 多元线性回归的定义 说到多元线性回归分析前，首先介绍下医院回归线性分析，一元线性回归分析是在排除其他影响因素或假定其他影响因素确定的条件下，分析某一个因素（自变量）是如何影响另一事物（因变量）的过程，所进行的分析是比较理想化的。其实，在现实社会生活中，任何一个事物（因变量）总是受到其他多种事物（多个自变量）的影响。 一元线性回归分析讨论的回归问题只涉及了一个自变量，但在实际问题中，影响因变量的因素往往有多个。例如，商品的需求除了受自身价格的影响外，还要受到消费者收入、其他商品的价格、消费者偏好等因素的影响；影响水果产量的外界因素有平均气温、平均日照时数、平均湿度等。 因此，在许多场合，仅仅考虑单个变量是不够的，还需要就一个因变量与多个自变量的联系来进行考察，才能获得比较满意的结果。这就产生了测定多因素之间相关关系的问题。 研究在线性相关条件下，两个或两个以上自变量对一个因变量的数量变化关系，称为多元线性回归分析，表现这一数量关系的数学公式，称为多元线性回归模型。 多元线性回归模型是一元线性回归模型的扩展，其基本原理与一元线性回归模型类似，只是在计算上更为复杂，一般需借助计算机来完成。 2. 多元回归线性分析的运用 具体地说，多元线性回归分析主要解决以下几方面的问题。 （1）、确定几个特定的变量之间是否存在相关关系，如果存在的话，找出它