步长在z-方向的几率分布步长几率分布的一般表达式用随机数R对

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python随机数原理

python随机数原理

Python随机数原理解析引言在计算机科学中,随机数是一个非常重要的概念,可以用于模拟随机事件、生成随机样本以及加密等领域。

Python作为一种通用的编程语言,也提供了丰富的随机数生成函数和模块,方便开发者使用。

本文将详细解释Python中随机数的基本原理,包括伪随机数生成算法、种子值、随机数的分布以及随机数的应用等方面的内容。

伪随机数生成算法计算机生成的随机数实际上是伪随机数,即通过确定性算法生成的看似随机的数列。

Python中的随机数生成算法主要有以下几种:线性同余法(Linear Congruential Generator, LCG)线性同余法是最常用的伪随机数生成算法之一。

它的基本原理是通过递推公式生成数列,公式如下:X(n+1) = (a * X(n) + c) % m其中X(n)表示第n个随机数,a、c和m是事先选定的常数。

通过选择不同的常数,可以得到不同的随机数序列。

Python中的random模块使用的就是线性同余法生成随机数。

它的默认参数为a=1103515245,c=12345,m=2^32。

Mersenne Twister算法Mersenne Twister是一种伪随机数生成算法,被广泛应用于科学计算、模拟和游戏等领域。

它的周期非常长,大约是2^19937-1,并且具有良好的随机性。

Python中的random模块的默认随机数生成器就是基于Mersenne Twister算法实现的。

Cryptographically Secure Pseudo-Random Number Generator (CSPRNG)CSPRNG是一种加密安全的伪随机数生成器,具有更高的随机性和安全性。

Python中的secrets模块提供了CSPRNG功能,可以生成安全的随机数。

种子值在伪随机数生成算法中,种子值(seed)起到了重要的作用。

种子值是一个整数,通过设置不同的种子值,可以生成不同的随机数序列。

《spss统计软件》练习题库及答案

《spss统计软件》练习题库及答案

《spss统计软件》练习题库及答案XXX《SPSS统计软件》练题库及答案(本科)一、选择题(选择类)(A)1、在数据中插入变量的操作要用到的菜单是:AInsert Variable;BInsert Case;CGo to Case;DWeight Cases(C)2、在原有变量上通过一定的计算产生新变量的操作所用到的菜单是:ASort Cases;BSelect Cases;CCompute;DCategorize Variables(C)3、Transpose菜单的功能是:A对数据进行分类汇总;B对数据进行加权处理;C对数据进行行列转置;D按某变量分割数据(A)4、用One-Way ANOVA进行大、中、小城市16岁男性青年平均身高的比较,结果给出sig.=0.043,说明:A.按照0.05显著性水平,拒绝H,说明三种城市的平均身高有差别;B.三种城市身高没有差别的可能性是0.043;C.三种城市身高有差别的可能性是0.043;D.申明城市不是身高的一个影响身分(B)5、下面的例子可以用Paired-Samples T Test过程进行分析的是:A家庭主妇和女大学生对同种商品喜好的差异;B 服用某种药物前后病情的改变情况;C服用药物和没有服用药物的病人身体状况的差异;D性别和年龄对雇员薪水的影响二、填空题(填空类)6、Merge Files菜单用于合并数据库有两种情况:如果两数据库变量相同,是_观测对象__的合并;如果不同,则是_变量__的合并。

7、用于对计数资料和有序分类资料进行统计描绘和简单的统计揣度,在分析时能够产生二维或多维列联表,在统计揣度时能进行卡方检修的菜单是_Crosstabs__。

8、One-Samples T Test过程用于进行样本地点总体均数___与__已知总体均数_的比较。

3、名词解释(问答类)9、Repeated Measures:重复测量的方差分析,指的是一个因变量被重复测量好几次,从而同一个个体的几次观察结果间存在相关,这样就不满足普通分析的要求,需要用重复测量的方差分析模型来解决。

机器学习练习题

机器学习练习题

机器学习练习题考试练习题单项选择题1.在中创建⼀个元素均为0的数组可以使⽤( )函数。

[A]A.zeros( )B.arange( )C.linspace( )D.logspace( )2.通常( )误差作为误差的近似。

[A]A.测试B.训练C.经验D.以上都可以3.梯度为( )的点,就是的最⼩值点,⼀般认为此时模型达到了收敛。

[B]A.-1B.0C.1D.4.创建⼀个3*3的,下列代码中错误的是( )。

[C]A.np.arange(0,9).reshape(3,3)B.np.eye(3)C.np.random.random([3,3,3])D.np.mat(“1,2,3;4,5,6;7,8,9”)5.关于数据集的标准化,正确的描述是:( )。

[A]A.标准化有助于加快模型的收敛速度B.标准化⼀定是归⼀化,即数据集的取值分布在[0,1]区间上C.数据集的标准化⼀定是让标准差变为1D.所有的模型建模之前,必须进⾏数据集标准化6.Python安装第三⽅库的命令是( )。

[C]A.pip –hB.pyinstaller <拟安装库名>C.pip install <拟安装库名>D.pip download <拟安装库名>7.如果发现模型在验证集上的准确性整体⾼于训练集,在验证集上的损失整体低于训练集,则最可能的情况是:( )。

[B]A.验证集的数据样本与训练集相⽐,数量过少和过于简单B.模型没有采⽤正则化⽅法C.以上都对8.DL是下⾯哪个术语的简称( )。

[D]A.⼈⼯智能B.机器学习C.神经⽹络D.深度学习9.验证集和测试集,应该:( )。

[A]A.样本来⾃同⼀分布B.样本来⾃不同分布C.样本之间有⼀⼀对应关系D.拥有相同数量的样本10.⼀般使⽤以下哪种⽅法求解线性回归问题:( )。

[A]A.最⼩⼆乘法B.最⼤似然估计C.对数变换D.A和B11.以下哪个函数可以实现画布的创建?( )。

步长在z方向的几率分布

步长在z方向的几率分布

步长在z -方向的几率分布:()()()⎭⎬⎫⎩⎨⎧-=⎰'cos ,'ex p cos ,,,00dz z z z z f z z αασαασα步长几率分布的一般表达式:()()(){}⎰-=sds s s s f 0''ex p σσ用随机数R 对步长s 取样:()()()(){}()(){}(){}(){}1''ex p 1''ex p '''''ex p ''''''ex p '''''000'0'000----=--==⎰⎰⎰⎰⎰⎰⎰⎰∞∞∞ds s ds s ds ds s s ds ds s s ds s f ds s f R ss s s sσσσσσσ得()(){}⎭⎬⎫⎩⎨⎧⎥⎦⎤⎢⎣⎡---=⎰⎰∞''exp 11ln ''ds s R ds s sσσ对由数种材料构成的系统,截面是离散值,则上式成为:∞=⎪⎭⎪⎬⎫⎪⎩⎪⎨⎧⎥⎦⎤⎢⎣⎡⎭⎬⎫⎩⎨⎧----=∑∑==max max ''ex p 11ln k ji k k i k k k k k s s R s σσ则本计算的问题为:当给定抽样随机数R 时,计算在每个材料中走过的实际抽样步长,由此得到总步长:∑==jik k s S当电子运动方向是朝着大块样品内部时,由于无穷远处截面不为零,上式可以简化成:{}0,1ln max>=--=∑=jik kkk C R s σσ因此,只要计算电子在每个介质中实际走过的路程段即可。

但是当电子运动方向是朝向真空时,由于真空部分中的散射截面为零,因此,指数中的求和项是有限大而指数值不为零,必须求出电子在所有介质中所走过的所有可能路径段长,最后一段在真空中的不用求(与截面的积为零)。

概率分布练习

概率分布练习

概率分布练习题一、判断题1、所有正态分布都可以转化为标准正态分布。

2、当一组数据的每个观测值都转化为Z分数时,Z分数分布的平均数为零,标准差为10。

3、在一个标准正态分布中,大约有68%的数据分布在±S之间。

4、随机变量具有变异性、离散性和规律性的特点。

5、二项分布的分布函数是:x n xxnxX qpCP-==。

6、某市5岁幼童身高的分布是一个连续型分布。

7、正态分布是以平均数0为中点的对称分布。

8、在一个正态分布中,Z=-1.46比Z=1.46离平均数更近。

9、同一个观测值在一个具有较大标准差的分布中的百分等级要比在一个具有较小标准差的分布中更大。

10、在正态分布密度曲线中,曲线下的面积代表概率,其大小为1。

二、选择题1、一个正态分布的平均数为90,标准差为5,则在其分布中85-95之间包含数据的百分比约为:A、34%B、50%C、68%D、84%E、100%2、一位老师宣称只有班级的前15%的同学才能得优。

期末考试结果是全班平均分为83,标准差为6,则得分至少为多少才能得优?A、77 B、86 C、89 D、92 E、953、在一个标准正态分布中,Q1的Z 值为 A 、-0.68 B 、-1.00 C 、0 D 、0.68 E 、1.004、如果在一个分布中,P 40对应的Z 分数是一个正值,则这个分布可能是:A 、正态分布B 、正偏态分布C 、负偏态分布D 、二项分布E 、不可能发生5、假设你某次考试得了80分,你希望你所在班级的成绩是哪一个? A 、10,70==S X B=5,75==S X C 、15,60==S X D 、2,80==S X E 、2,76==S X三、计算题1、 假设下列表格中所列的变量分布都为正态分布,请参考正态分布表仿照第一行的计算完成表格。

2、假设某公务员考试有1534人参加,所有考生成绩的分布为正态分布,平均数为112,标准差为7。

据此完成以下计算: A 、张三所处百分等级为34%,则张三考了多少分? B 、李四所处百分等级为83%,则李四考了多少分?C、王强考了119分,则其百分等级是多少?D、公务员招收名额为10,复试定为50%的差额选拔,请问至少考多少分才可能进入复试?。

统计学基础(二)第三次课后习题答案

统计学基础(二)第三次课后习题答案

统计学基础(二)第三次课后习题答案概述:本文档为《统计学基础(二)》第三次课后题的答案。

这些题主要涉及概率分布、假设检验和置信区间等方面的知识点。

1. 问题一:假设某个城市的年平均气温服从正态分布,均值和标准差分别为20℃和4℃。

问当这个城市某一天的气温为26℃时,这一天的气温在该城市历史记录中的百分位数为多少?答案:该问题可以转化为求出正态分布的累积分布函数(CDF)在26℃处的取值。

由于题目中已经给出了均值和标准差,因此可以使用标准正态分布的CDF进行计算。

具体地,可以使用如下公式进行计算:P(Z <= (x - mu) / sigma)其中,Z为标准正态分布的随机变量,mu为均值,sigma为标准差,x为所求温度值。

将上述值代入公式进行计算,可以得到P(Z <= 1.5)的取值为0.9332…,即26℃的气温在这个城市历史记录中的百分位数约为93.32%。

2. 问题二:假设某个厂家生产的一个零件的重量服从正态分布,均值为8g,标准差为1g。

现从该厂家的产品中随机抽取一批零件(样本容量为10),测得样本平均重量为7.5g。

问这批零件的实际平均重量是否与标准值存在显著差异(取0.05的显著性水平)?答案:该问题可以使用假设检验的方法进行求解。

首先,我们可以根据题目描述,列出原假设和备择假设:原假设H0:mu = 8(零件的实际平均重量等于标准值)备择假设H1:mu != 8(零件的实际平均重量不等于标准值)其中,mu为总体均值。

接下来,我们需要确定显著性水平α的取值,并计算样本平均值的标准误。

由于样本容量为10,因此可以使用学生t分布进行计算。

具体地,可以使用如下公式进行计算:SE = s / sqrt(n)t = (xbar - mu) / SE其中,s为样本标准差,n为样本容量,xbar为样本平均值,mu为总体均值。

代入问题中的数据进行计算,可以得到SE的取值为0.3162,t的取值为-1.5811。

人工智能机器学习技术练习(习题卷8)

人工智能机器学习技术练习(习题卷8)

人工智能机器学习技术练习(习题卷8)第1部分:单项选择题,共62题,每题只有一个正确答案,多选或少选均不得分。

1.[单选题]基于二次准则函数的H-K算法较之于感知器算法的优点是()?A)计算量小B)可以判别问题是否线性可分C)其解完全适用于非线性可分的情况答案:B解析:2.[单选题]构建回归树的时间复杂度最重要的因素是()A)特征中类别的个数B)label列值域C)样本总量答案:A解析:3.[单选题]()是指为最小化总体风险,只需在每个样本上选择能使特定条件风险最小的类别标记。

A)支持向量机B)间隔最大化C)线性分类器D)贝叶斯判定准则答案:D解析:4.[单选题]下列选择 Logistic回归中的 One-Vs-All方法中,()是真实的。

A)我们需要在n类分类问题中适合n个模型B)我们需要适合n-1个模型来分类为n个类C)我们需要只适合1个模型来分类为n个类D)以上答案都不正确答案:A解析:如果存在n个类,那么n个单独的逻辑回归必须与之相适应,其中每个类的概率由剩余类的概率之和确定。

5.[单选题](__)不属于相关分析。

A)正相关B)负相关C)线性相关D)误差相关答案:D解析:6.[单选题]移动运营商对客户进行细分,设计套餐和营销活动可以使用下面哪种机器学习方法( )。

A)贝叶斯分类器B)关联方法C)聚类算法D)多层前馈网络7.[单选题]下面是三个散点图(A,B,C,从左到右)和和手绘的逻辑回归决策边界。

alt="" >上图中哪一个显示了决策边界过度拟合训练数据?A)AB)BC)CD)这些都没有答案:C解析:由于在图3中,决策边界不平滑,表明其过度拟合数据。

8.[单选题]半监督学习包括。

A)主动学习B)回归学习C)聚类学习D)直推学习答案:D解析:9.[单选题]在统计语言模型中,通常以概率的形式描述任意语句的可能性,利用最大相似度估计进行度量,对于一些低频词,无论如何扩大训练数据,出现的频度仍然很低,下列哪种方法可以解决这一问题()A)一元切分B)一元文法C)数据平滑D)N元文法答案:C解析:10.[单选题]将原始数据进行集成、变换、维度规约、数值规约是在以下哪个步骤的任务?A)频繁模式挖掘B)分类和预测C)数据预处理D)数据流挖掘答案:C11.[单选题]图像数据分析的常用方法不包括( )A)图像变换B)图像编码和压缩C)图像增强和复原D)图像数据采集答案:D解析:12.[单选题]下列关于数据的说法,不正确的是()A)数据的类别有多种多样B)数据库中的一列代表一个特征C)一组数据平均值不会受异常值影响D)数据点之间的距离满足d_ij+d_jk≥d_ik答案:C解析:13.[单选题]关于ZooKeeper的说法不正确是()A)采用层次化的数据结构B)采用类似于LINUX命令进行数据访问C)具备临时节点和永久节点D)永久节点会随客户端会话的结束而结束其生命周期答案:D解析:14.[单选题]下面数据结构能够支持随机的插入和删除操作、并具有较好的性能的是A)链表和哈希表B)数组和链表C)哈希表和队列D)堆栈和双向队列答案:A解析:15.[单选题]下面关于数据科学与统计学的关系描述不正确的有(__)。

统计学题目整理(单选题)

统计学题目整理(单选题)

1-1-1下列哪项内容不是医学统计学研究的主要内容A、统计学基本原理与方法;B、健康与疾病统计;C、卫生服务统计;D、生物统计;E、国民经济统计答案:E1-1-2变异是指A、样本个体观察值的差异;B、相同总体个体观察值之间的差异;C、不同总体个体观察值的差异;D、不同总体抽样人数的差别;E、重复抽样样本统计量的差别答案:B1-1-3统计推论的主要内容有A、估计样本量B、区间估计与假设检验C、统计量组间差别对比;D、不同总体参数差别对比;E、编制频数分布表答案:B1-2-1抽样的目的是A、计算样本统计量;B、由样本统计量推断总体参数;C、通过典型案例推断总体参数;D、研究所有样本的个体特征;E、研究总体中所有个体的特征答案:B1-2-2统计学中最具有代表性的样本是指(A、随意抽取的总体中任意个体;B、有意识的选择总体中的典型个体;C、依照研究者要求选取总体中有意义的个体;D、依照随机原则抽取总体中的个体;E、选择总体中容易得到的个体答案:D1-2-3统计中所说的总体是指A、根据研究目的而确定的同质个体的全部;B、特定研究对象的全体;C、特定研究对象的全部测量值;D、特定研究对象的全体的个体数;E、特定研究对象的总体参数答案:A1-2-4为了由样本推断总体,样本应该是A、总体中任意的一部分;B、总体中的典型部分;C、总体中有意义的一部分;D、总体中有价值的一部分;E、总体中有代表性的一部分答案:E1-2-5参数是指A、随机变量;B、总体的统计指标;C、样本的统计指标;D、样本统计量的个数;E、总体统计指标的个数答案:B1-2-6下列有关抽样误差描述错误的是A、抽样误差是不可避免的;B、抽样误差是由个体差异造成的;C、抽样误差可通过增加样本量的方法加以控制;D、抽样误差大小可应用统计学方法加以估计;E、抽样误差大小用标准差表示答案:E1-2-7抽样误差指的是A、个体值和总体参数值之差;B、个体值和样本统计量值之差;C、样本统计量值和总体参数值之差;D、不同的总体参数值之差;E、相同总体个体测量值之差答案:C1-2-8习惯上,下列属于小概率事件的为A、P=0.09;B、P=0.10;C、P=0.15;D、P=0.03;E、以上都不是答案:D1-2-9下列分类资料属等级资料的是A、季节(春、夏、秋、冬)B、职业(工人、农民、专业技术人员、干部、个体工商户)C、血型(A型、B型、AB型、O型);D、学历(文盲、小学、初中、高中、大专及以上);E、居住地(陕北、关中、陕南答案:D1-2-10概率是描述某随机事件发生可能性大小的数值,以下对概率的描述哪项是错误的A、其值的大小在0和1之间;B、当试验次数n充分大时,频率近似为概率;C、随机事件发生的概率小于0.05或0.01时,可认为在一次试验中它不可能发生;D、必然事件发生的概率为1;E、其概率值是概率分布曲线下界值的尾部面积我的答案:E2-1-1描述一组正态分布资料的集中程度,以()指标较好。

CDA题库

CDA题库

1现有两个投资项目甲和乙,已知甲、乙方案的期望值分别为10%、25%,标准离差分别为20%、49%,那么(A)。

A、甲项目的风险程度大于乙项目的风险程度B、甲项目的风险程度小于乙项目的风险程度C、甲项目的风险程度等于乙项目的风险程度D、不能确定2多个方案比较时,标准离差越小的方案,其风险(B)A、越大B、越小C、两者无关D、无法判断3在Excel2003中,柱形图类型属于图表中的(B)A、复合类型B、标准类型C、简单类型D、自定义类型4n个标准正态分布的平方和为(A)A、卡方分布B、 t分布C、 F分布D、正态分布5(B)是依据样本估计总体分布中所含的未知参数或未知参数的函数。

通常它们是总体的某个特征值,如数学期望、方差和相关系数等。

A、区间估计B、点估计C、参数估计D、无偏估计6(C)用于计算间隔不等的连续时点序列的评价发展水平。

A、算术平均数B、几何平均数C、加权平均数D、调和平均数7当置信水平一定时,置信区间的宽度(A)A、随着样本量的增大而减小B、随着样本量的增大而增大C、与样本量的大小无关D、与样本量的平方根成正比8下列不能描述变量离期望值大小的指标是( D)A、变异系数B、标准差C、方差D、相关系数9EXCEL中,求标准差的函数是(D)A、 AVERAGEB、 MEDIANC、 MODED、 STDEV10结构化数据根据连续性可分为(B)A、品质数据和数值型数据B、连续型数据和离散型数据C、截面数据、时间序列数据和面板数据D、一手数据和二手数据11结构化数据根据时间特点可分为(C)A、品质数据和数值型数据B、连续型数据和离散型数据C、截面数据、时间序列数据和面板数据D、一手数据和二手数据12某企业拟进行一项存在一定风险的完整工业项目投资,有甲、乙两个方案可供选择。

已知甲方案净现值的期望值为1000万元,标准差为300万元;乙方案净现值的期望值为1200万元,标准差为330万元。

下列结论中正确的是(B)。

多元统计分析课后练习答案

多元统计分析课后练习答案

第1章 多元正态分布1、在数据处理时,为什么通常要进行标准化处理数据的标准化是将数据按比例缩放,使之落入一个小的特定区间;在某些比较和评价的指标处理中经常会用到,去除数据的单位限制,将其转化为无量纲的纯数值,便于不同单位或量级的指标能够进行比较和加权;其中最典型的就是0-1标准化和Z 标准化;2、欧氏距离与马氏距离的优缺点是什么欧氏距离也称欧几里得度量、欧几里得度量,是一个通常采用的距离定义,它是在m 维空间中两个点之间的真实距离;在二维和三维空间中的欧氏距离的就是两点之间的距离;缺点:就大部分统计问题而言,欧氏距离是不能令人满意的;每个坐标对欧氏距离的贡献是同等的;当坐标表示测量值时,它们往往带有大小不等的随机波动,在这种情况下,合理的方法是对坐标加权,使变化较大的坐标比变化较小的坐标有较小的权系数,这就产生了各种距离;当各个分量为不同性质的量时,“距离”的大小与指标的单位有关;它将样品的不同属性之间的差别等同看待,这一点有时不能满足实际要求;没有考虑到总体变异对距离远近的影响;马氏距离表示数据的协方差距离;为两个服从同一分布并且其协方差矩阵为Σ的随机变量与的差异程度:如果协方差矩阵为单位矩阵,那么马氏距离就简化为欧氏距离,如果协方差矩阵为对角阵,则其也可称为正规化的欧氏距离;优点:它不受量纲的影响,两点之间的马氏距离与原始数据的测量单位无关;由标准化数据和中心化数据计算出的二点之间的马氏距离相同;马氏距离还可以排除变量之间的相关性的干扰; 缺点:夸大了变化微小的变量的作用;受协方差矩阵不稳定的影响,马氏距离并不总是能顺利计算出;3、当变量X1和X2方向上的变差相等,且与互相独立时,采用欧氏距离与统计距离是否一致统计距离区别于欧式距离,此距离要依赖样本的方差和协方差,能够体现各变量在变差大小上的不同,以及优势存在的相关性,还要求距离与各变量所用的单位无关;如果各变量之间相互独立,即观测变量的协方差矩阵是对角矩阵, 则马氏距离就退化为用各个观测指标的标准差的倒数作为权数的加权欧氏距离;4、如果正态随机向量12(,,)p X X X X '=的协方差阵为对角阵,证明X 的分量是相互独立的随机变量;解: 因为12(,,)p X X X X '=的密度函数为 又由于21222p σσσ⎛⎫ ⎪ ⎪= ⎪ ⎪ ⎪⎝⎭Σ 则1(,...,)p f x x则其分量是相互独立;5.1y 和2y 是相互独立的随机变量,且1y ~)1,0(N ,2y ~)4,3(N ;(a )求21y 的分布;(b )如果⎥⎦⎤⎢⎣⎡-=2/)3(21y y y ,写出y y '关于1y 与2y 的表达式,并写出y y '的分布;(c )如果⎥⎦⎤⎢⎣⎡=21y y y 且y ~∑),(μN ,写出∑-'1y y 关于1y 与2y 的表达式,并写出∑-'1y y 的分布;解:a 由于1y ~)1,0(N ,所以1y ~)1(2χ;b 由于1y ~)1,0(N ,2y ~)4,3(N ;所以232-y ~)1,0(N ;故2221)23(-+='y y y y ,且y y '~)2(2χ 第2章 均值向量和协方差阵的检验1、略2、试谈Wilks 统计量在多元方差分析中的重要意义;3、题目此略多元均值检验,从题意知道,容量为9的样本 ,总体协方差未知假设H0:0μμ= , H1:0μμ≠ n=9 p=5检验统计量/n-1)()(0102μμ-'-=-X S X n T 服从P,n-1的2T 分布 统计量2T 实际上是样本均值与已知总体均值之间的马氏距离再乘以nn-1,这个值越大,相等的可能性越小,备择假设成立时,2T 有变大的趋势,所以拒绝域选择2T 值较大的右侧部分,也可以转变为F 统计量零假设的拒绝区域 {n-p/n-1p}2T >,()p n p F α-1/102T >F5,45μ0= 2972 ’样本均值 ’样本均值-μ0’= Inter-Item Covariance Matrix人均GDP 元 三产比重% 人均消费元 人口增长% 文盲半文盲% 人均GDP 元三产比重%人均消费元人口增长%文盲半文盲%协方差的逆矩阵计算:2T=9s^-1 ’F统计量=> 拒绝零假设,边缘及少数民族聚居区的社会经济发展水平与全国平均水平有显着差异;4、略第3章聚类分析1.、聚类分析的基本思想和功能是什么聚类分析的基本思想是研究的样品或指标之间存着程度不同的相似性,于是根据一批样品的多个观测指标,具体找出一些能够度量样品或指标之间的相似程度的统计量,以这些统计量作为划分类型的依据,把一些相似程度较大的样品聚合为一类,把另外一些彼此之间相似程度较大的样品又聚合为另外一类,直到把所有的样品聚合完毕,形成一个有小到大的分类系统,最后再把整个分类系统画成一张分群图,用它把所有样品间的亲疏关系表示出来;功能是把相似的研究对象归类;2、试述系统聚类法的原理和具体步骤;系统聚类是将每个样品分成若干类的方法,其基本思想是先将各个样品各看成一类,然后规定类与类之间的距离,选择距离最小的一对合并成新的一类,计算新类与其他类之间的距离,再将距离最近的两类合并,这样每次减少一类,直至所有的样品合为一类为止;具体步骤:1、对数据进行变换处理;不是必须的,当数量级相差很大或指标变量具有不同单位时是必要的2、构造n个类,每个类只包含一个样本;3、计算n个样本两两间的距离ijd;4、合并距离最近的两类为一新类;5、计算新类与当前各类的距离,若类的个数等于1,转到6;否则回4;6、画聚类图;7、决定类的个数,从而得出分类结果;3、试述K-均值聚类的方法原理;K-均值法是一种非谱系聚类法,把每个样品聚集到其最近形心均值类中,它是把样品聚集成K 个类的集合,类的个数k可以预先给定或者在聚类过程中确定,该方法应用于比系统聚类法大得多的数据组;步骤是把样品分为K个初始类,进行修改,逐个分派样品到期最近均值的类中通常采用标准化数据或非标准化数据计算欧氏距离重新计算接受新样品的类和失去样品的类的形心;重复这一步直到各类无元素进出;4、试述模糊聚类的思想方法;模糊聚类分析是根据客观事物间的特征、亲疏程度、相似性,通过建立模糊相似关系对客观事物进行聚类的分析方法,实质是根据研究对象本身的属性构造模糊矩阵,在此基础上根据一定的隶属度来确定其分类关系;基本思想是要把需要识别的事物与模板进行模糊比较,从而得到所属的类别;简单地说,模糊聚类事先不知道具体的分类类别,而模糊识别是在已知分类的情况下进行的;模糊聚类分析广泛应用在气象预报、地质、农业、林业等方面;它有两种基本方法:系统聚类法和逐步聚类法;该方法多用于定性变量的分类;5、略第4章判别分析1、应用判别分析应该具备什么样的条件答:判别分析最基本的要求是,分组类型在两组以上,每组案例的规模必须至少在一个以上,解释变量必须是可测量的,才能够计算其平均值和方差;对于判别分析有三个假设:1每一个判别变量不能是其他判别变量的线性组合;有时一个判别变量与另外的判别变量高度相关,或与其的线性组合高度相关,也就是多重共线性;2各组变量的协方差矩阵相等;判别分析最简单和最常用的的形式是采用现行判别函数,他们是判别变量的简单线性组合,在各组协方差矩阵相等的假设条件下,可以使用很简单的公式来计算判别函数和进行显着性检验;3各判别变量之间具有多元正态分布,即每个变量对于所有其他变量的固定值有正态分布,在这种条件下可以精确计算显着性检验值和分组归属的概率;2、试述贝叶斯判别法的思路;答:贝叶斯判别法的思路是先假定对研究的对象已有一定的认识,常用先验概率分布来描述这种认识,然后我们取得一个样本,用样本来修正已有的认识先验概率分布,得到后验概率分布,各种统计推断都通过后验概率分布来进行;将贝叶斯判别方法用于判别分析,就得到贝叶斯判别;3、试述费歇判别法的基本思想;答:费歇判别法的基本思想是将高维数据点投影到低维空间上来,然而利用方差分析的思想选出一个最优的投影方向;因此,严格的说费歇判别分析本身不是一种判别方法,只是利用费歇统计量进行数据预处理的方法,以使更有利于用判别分析方法解决问题;为了有利于判别,我们选择投影方向a 应使投影后的k个一元总体能尽量分开同一总体中的样品的投影值尽量靠近;k要做到这一点,只要投影后的k个一元总体均值有显着差异,即可利用方差分析的方法使组间平方和尽可能的大;则选取投影方向a使Δa达极大即可;4、什么是逐步判别分析答:具有筛选变量能力的判别方法称为逐步判别分析法;逐步判别分析法就是先从所有因子中挑选一个具有最显着判别能力的因子,然后再挑选第二个因子,这因子是在第一因子的基础上具有最显着判别能力的因子,即第一个和第二个因子联合起来有显着判别能力的因子;接着挑选第三个因子,这因子是在第一、第二因子的基础上具有最显着判别能力的因子;由于因子之间的相互关系,当引进了新的因子之后,会使原来已引入的因子失去显着判别能力;因此,在引入第三个因子之后就要先检验已经引入的因子是否还具有显着判别能力,如果有就要剔除这个不显着的因子;接着再继续引入,直到再没有显着能力的因子可剔除为止,最后利用已选中的变量建立判别函数;5、简要叙述判别分析的步骤及流程答:1研究问题:选择对象,评估一个多元问题各组的差异,将观测个体归类,确定组与组之间的判别函数;2设计要点:选择解释变量,样本量的考虑,建立分析样本的保留样本;3假定:解释变量的正态性,线性关系,解释变量间不存在多重共线性,协方差阵相等;4估计判别函数:联立估计或逐步估计,判别函数的显着性;5使用分类矩阵评估预测的精度:确定最优临界得分,确定准则来评估判对比率,预测精确的统计显着性;6判别函数的解释:需要多少个函数;评价单个函数主要从判别权重、判别载荷、偏F值几个方面;评价两个以上的判别函数,分为评价判别的函数和评价合并的函数;7判别结果的验证:分开样本或交叉验证,刻画组间的差异;6、略第5章主成分分析1、主成分的基本思想是什么在对某一事物进行实证研究时,为更全面、准确地反映事物的特征及其发展规律,往往考虑与其有关的多个指标,在多元统计中也称为变量;一方避免遗漏重要信息而考虑尽可能多的指标看,另一方面考虑指标的增多,又难以避免信息重叠;希望涉及的变量少,而得到的信息量有较多;主成分的基本思想是研究如何通过原来的少数几个线性组合来解释原来变量绝大多数信息的一种多元统计方法;研究某一问题涉及的众多变量之间有一定的相关性,必然存在着支配作用的公共因素;通过对原始变量相关矩阵或协方差矩阵内部结构关系的研究,利用原始变量的线性组合形成几个无关的综合指标主成分来代替原来的指标;通常数学上的处理就是将原来P个指标作线性组合,作为新的综合指标;最经典的做法就是用F1选取的第一个线性组合,即第一个综合指标的方差来表达,即VarF1越大,表示F1包含的信息越多;因此在所有的线性组合中选取的F1应该是方差最大的,故称F1为第一主成分,如果第一主成分不足以代表原来P个指标的信息,再考虑选取F2即选第二个线性组合,为了有效地反映原来信息,F1已有的信息就不需要再出现在F2中,用数学语言表达就是要求CovF1,F2=0则称F2为第二主成分,依此类推可以构造出第三、第四······,第P个主成分;2、主成分在应用中的主要作用是什么作用:利用原始变量的线性组合形成几个综合指标主成分,在保留原始变量主要信息的前提下起到降维与简化问题的作用,使得在研究复杂问题时更容易抓住主要矛盾;通过主成分分析,可以从事物之间错综复杂的关系中找出一些主要成分,从而能有效利用大量数据进行定量分析,解释变量之间的内在关系,得到对事物特征及其发展规律的一些深层次的启发,把研究工作引向深入;主成分分析能降低所研究的数据空间的维数,有时可通过因子载荷aij的结论,弄清X变量间的某些关系,多维数据的一种图形表示方法,用主成分分析筛选变量,可以用较少的计算量来选择,获得选择最佳变量子集合的效果;3.由协方差阵出发和由相关阵出发求主成分有什么不同1由协方差阵出发设随即向量X=X1,X2,X3,……Xp’的协方差矩阵为Σ,1≥2≥……≥p为Σ的特征值,γ1,γ2,……γp为矩阵A各特征值对应的标准正交特征向量,则第i个主成分为Yi=γ1iX1+γ2iX2+……+γpiXp,i=1,2,……,p此时VARYi=i,COVYi,Yj=0,i≠j我们把X1,X2,X3,……Xp的协方差矩阵Σ的非零特征根1≥2≥……≥p>0向量对应的标准化特征向量γ1,γ2,……γp分别作为系数向量,Y1=γ1’X, Y2=γ2’X,……, Yp=γp’X分别称为随即向量X的第一主成分,第二主成分……第p主成分;Y的分量Y1,Y2,……,Yp依次是X的第一主成分、第二主成分……第p主成分的充分必要条件是:1Y=P’X,即P为p阶正交阵,2Y的分量之间互不相关,即DY=diag1,2,……,p,3Y的p个分量是按方差由大到小排列,即1≥2≥……≥p;2由相关阵出发对原始变量X进行标准化,Z=Σ^1/2^-1X-μ covZ=R原始变量的相关矩阵实际上就是对原始变量标准化后的协方差矩阵,因此,有相关矩阵求主成分的过程与主成分个数的确定准则实际上是与由协方差矩阵出发求主成分的过程与主成分个数的确定准则相一致的;λi,γi 分别表示相关阵R的特征根值与对应的标准正交特征向量,此时,求得的主成分与原始变量的关系式为:Yi=γi’Z=γi’Σ^1/2^-1X-μ在实际研究中,有时单个指标的方差对研究目的起关键作用,为了达到研究目的,此时用协方差矩阵进行主成分分析恰到好处;有些数据涉及到指标的不同度量尺度使指标方差之间不具有可比性,对于这类数据用协方差矩阵进行主成分分析也有不妥;相关系数矩阵计算主成分其优势效应仅体现在相关性大、相关指标数多的一类指标上;避免单个指标方差对主成分分析产生的负面影响,自然会想到把单个指标的方差从协方差矩阵中剥离,而相关系数矩阵恰好能达到此目的;4、略第6章 因子分析1、因子分析与主成分分析有什么本质不同答:1因子分析把诸多变量看成由对每一个变量都有作用的一些公共因子和一些仅对某一个变量有作用的特殊因子线性组合而成,因此,我们的目的就是要从数据中探查能对变量起解释作用的公共因子和特殊因子,以及公共因子和特殊因子的线性组合;主成分分析则简单一些,它只是从空间生成的角度寻找能解释诸多变量绝大部分变异的几组彼此不相关的新变量2因子分析中,把变量表示成各因子的线性组合,而主成分分析中,把主成分表示成各变量的线性组合3主成分分析中不需要有一些专门假设,因子分析则需要一些假设,因子分析的假设包括:各个因子之间不相关,特殊因子之间不相关,公共因子和特殊因子之间不相关;4在因子分析中,提取主因子的方法不仅有主成分法,还有极大似然法等,基于这些不同算法得到的结果一般也不同;而主成分分析只能用主成分法提取;5主成分分析中,当给定的协方差矩阵或者相关矩阵的特征根唯一时,主成分一般是固定;而因子分析中,因子不是固定的,可以旋转得到不同的因子;6在因子分析中,因子个数需要分析者指定,结果随指定的因子数不同而不同;在主成分分析中,主成分的数量是一定的,一般有几个变量就有几个主成分; 7与主成分分析相比,由于因子分析可以使用旋转技术帮助解释因子,在解释方面更加有优势;而如果想把现有的变量变成少数几个新的变量新的变量几乎带有原来所有变量的信息来进行后续的分析,则可以使用主成分分析;2、因子载荷ij a 的统计定义是什么它在实际问题的分析中的作用是什么答:1因子载荷ij a 的统计定义:是原始变量i X 与公共因子j F 的协方差,i X 与j F ),...,2,1;,...,2,1(m j p i ==都是均值为0,方差为1的变量,因此ij a 同时也是i X 与j F 的相关系数;(2)记),,...,2,1(...222212m j a a a g pjj j j =+++=则2j g 表示的是公共因子j F 对于X 的每一分量),...,2,1(p i X i =所提供的方差的总和,称为公共因子j F 对原始变量X 的方贡献,它是衡量公共因子相对重要性的指标;2j g 越大,表明公共因子j F 对i X 的贡献越大,或者说对X 的影响作用就越大;如果因子载荷矩阵对A 的所有的),...,2,1(2m j g j =都计算出来,并按大小排序,就可以依此提炼出最有影响的公共因子;3、略第7章 对应分析1、试述对应分析的思想方法及特点;思想:对应分析又称为相应分析,也称R —Q 分析;是因子分子基础发展起来的一种多元统计分析方法;它主要通过分析定性变量构成的列联表来揭示变量之间的关系;当我们对同一观测数据施加R 和Q 型因子分析,并分别保留两个公共因子,则是对应分析的初步;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;它最大特点是能把众多的样品和众多的变量同时作到同一张图解上,将样品的大类及其属性在图上直观而又明了地表示出来,具有直观性;另外,它还省去了因子选择和因子轴旋转等复杂的数学运算及中间过程,可以从因子载荷图上对样品进行直观的分类,而且能够指示分类的主要参数主因子以及分类的依据,是一种直观、简单、方便的多元统计方法;特点: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;它最大特点是能把众多的样品和众多的变量同时作到同一张图解上,将样品的大类及其属性在图上直观而又明了地表示出来,具有直观性;另外,它还省去了因子选择和因子轴旋转等复杂的数学运算及中间过程,可以从因子载荷图上对样品进行直观的分类,而且能够指示分类的主z |Uz |V 要参数主因子以及分类的依据,是一种直观、简单、方便的多元统计方法;2、试述对应分析中总惯量的意义;总惯量不仅反映了行剖面集定义的各点与其重心加权距离的总和,同时与2x 统计量仅相差一个常数,而2x 统计量反映了列联表横联与纵联的相关关系,因此总惯量也反映了两个属性变量各状态之间的相关关系;对应分析就是在对总惯量信息损失最小的前提下,简化数据结构以反映两属性变量之间的相关关系;3、略第8章 典型相关分析1、试述典型相关分析的统计思想及该方法在研究实际问题中的作用;答: 典型相关分析是研究两组变量之间相关关系的一种多元统计方法;用于揭示两组变 量之间的内在联系;典型相关分析的目的是识别并量化两组变量之间的联系;将两组变量相 关关系的分析转化为一组变量的线性组合与另一组变量线性组合之间的相关关系;基本思想:1在每组变量中找出变量的线性组合,使得两组的线性组合之间具有最大的相关系数; 即:XX 1, X 2, , , X p 、XX 1, X 2, , , X q 是两组相互关联的随机变量,分别在两组变量中选取若干有代表性的综合变量 U i 、Vi,使是原变量的线性组合;U i a 1X 1 a 2 X 2..... a P X P ≡ a ‘XV i b 1Y 1 b 2 Y 2 .... b q Y q ≡ b‘Y 在 D aX D bX 1 的条件下,使得 aX , bX 达到最大;2选取和最初挑选的这对线性组合不相关的线性组合,使其配对,并选取相关系数最大的一对;(3)如此继续下去,直到两组变量之间的相关性被提取完毕为此;其作用为:进行两组变量之间的相关性分析,用典型相关系数衡量两组变量之间的相关性;2、简述典型相关分析中冗余分析的内容及作用;答:典型型冗余分析的作用即分析每组变量提取出的典型变量所能解释的该组样本总方差的比 例,从而定量测度典型变量所包含的原始信息量;第一组变量样本的总方差为 t r R 11 p ,第二组变量样本的总方差为 t r R 22 q ;*A ˆz和*B ˆz 是样本典型相关系数矩阵,典型系数向量是矩阵的行向量, Z z z **A ˆU ˆ=,Z z z **B ˆV ˆ= 前 r 对典型变量对样本总方差的贡献为则第一组样本方差由前 r 个典型变量解释的比例为:第二组样本方差由前 r 个典型变量解释的比例为:3、典型变量的解释有什么具体方法实际意义是什么答:主要使用三种方法:1典型权重标准相关系数:传统的解释典型函数的方法包括观察每个原始变量在它的典型变量中的典型权重,即标准化相关系数Standardized Canonical Coefficients 的符号和大小;有较大的典型权重,则说明原始变量对它的典型变量的贡献较大,反之则相反;原始变量的典型权重有相反的符号说明变量之间存在一种反面关系,反之则有正面关系;但是这种解释遭到了很多批评;这些问题说明在解释典型相关的时候应慎用典型权重;(2)典型载荷结构系数:由于典型载荷逐步成为解释典型相关分析结果的基础;典型载荷分析,即典型结构分析Canonical Structure Analyse,是原始变量自变量或者因变量与它的典型变量间的简单线性相关系数;典型载荷反映原始变量与典型变量的共同方差,它的解释类似于因子载荷,就是每个原始变量对典型函数的相对贡献;(3)典型交叉载荷交叉结构系数:它的提出时作为典型载荷的替代,也属于典型结构分析;计算典型交叉载荷包括每个原始因变量与自变量典型变量直接相关,反之亦然;交叉载荷提供了一个更直接地测量因变量组与自变量组之间的关系的指标;实际意义:即使典型相关系数在统计上是显着的,典型根和冗余系数大小也是可接受的,研究者仍需对结果做大量的解释;这些解释包括研究典型函数中原始变量的相对重要性;4.、略。

r语言作业参考答案

r语言作业参考答案

r语言作业参考答案R语言作业参考答案在学习R语言的过程中,作业是不可避免的一部分。

完成作业不仅可以巩固所学的知识,还可以提升对R语言的理解和运用能力。

然而,有时候我们可能会遇到一些难题,不知道如何下手。

本文将为大家提供一些常见R语言作业的参考答案,希望对大家有所帮助。

1. 数据读取和处理在R语言中,读取和处理数据是一个基本的操作。

常见的读取数据的函数有read.csv()和read.table()。

这两个函数可以读取以逗号分隔的csv文件和以制表符分隔的文本文件。

读取数据后,我们可以使用一些函数来处理数据,如subset()、filter()、mutate()等。

例如,如果作业要求读取一个名为data.csv的文件,并筛选出年龄大于30岁的数据,可以使用以下代码:```Rdata <- read.csv("data.csv")filtered_data <- subset(data, age > 30)```2. 数据可视化数据可视化是R语言的一个重要应用领域。

通过可视化数据,我们可以更直观地了解数据的分布和趋势。

在R语言中,常用的数据可视化函数有plot()、hist()、boxplot()、ggplot()等。

例如,如果作业要求绘制一个散点图,展示两个变量之间的关系,可以使用以下代码:```Rplot(data$variable1, data$variable2, main = "Scatter Plot", xlab = "Variable 1", ylab = "Variable 2")```3. 统计分析R语言在统计分析方面有着强大的功能。

通过使用一些统计函数,我们可以对数据进行描述性统计、假设检验、回归分析等。

例如,如果作业要求计算一组数据的均值和标准差,并进行两样本t检验,可以使用以下代码:```Rmean_value <- mean(data)sd_value <- sd(data)t_test <- t.test(data1, data2)```4. 机器学习R语言也是机器学习领域的一种常用工具。

人工智能机器学习技术练习(习题卷17)

人工智能机器学习技术练习(习题卷17)

人工智能机器学习技术练习(习题卷17)第1部分:单项选择题,共58题,每题只有一个正确答案,多选或少选均不得分。

1.[单选题]支持向量机可以解决()A)分类问题B)回归问题C)分类问题和回归问题答案:C解析:2.[单选题]特征归约主要是为了进行特征的()A)缺失值处理B)一致性处理C)异常值处理答案:B解析:3.[单选题]已知一个数据集,n为特征数,m为训练样本数,如果n较小,而且m大小中等(例如n为1~1000,而m为10~10000),则一般选择()。

A)逻辑回归模型B)不带核的支持向量机C)高斯核的支持向量机D)多项式核的支持向量机答案:C解析:高斯核函数需要选择合适的 sigma参数,适用于少量特征,大量样本的情况,可以拟合出非常复杂的非线性决策边界。

4.[单选题]下面关于主成分分析PCA的描述中错误的是( )。

A)PCA是从原空间中顺序找一组相互正交的坐标轴B)原始数据中方差最大的方向是第一个坐标轴C)基于特征值分解协方差矩阵实现PCA算法D)奇异值分解只能适用于指定维数的矩阵分解答案:D解析:5.[单选题]下列关于Pandas库的说法中正确的是( )。

A)Pandas中只有两种数据结构B)Pandas不支持读取文本数据C)Pandas是在NumPy基础上建立的新程序库D)Pandas中Series和DataFrame可以解决数据分析中一切的问题答案:C解析:除了书中介绍的两种常见数据结构,Pandas中还有另一种数据结构Panel6.[单选题]任一随机事件出现的概率为( )。

A)在-1与1之间B)小于0C)不小于1D)在0与1之间答案:D解析:如果没有其他的附加条件的话,一般概率 P的取值范围是0≤P≤1。

0代表不可能发生,1代表一定会发生。

7.[单选题]下列属于非线性分类方法的是( )A)最小距离分类器B)线性鉴别分析C)感知机D)核SVM答案:D解析:8.[单选题]下面关于 Random Forest 和 Gradient Boosting Trees 说法正确的是?A)Random Forest 的中间树不是相互独立的,而 Gradient Boosting Trees 的中间树是相互独立的B)两者都使用随机特征子集来创建中间树C)在 Gradient Boosting Trees 中可以生成并行树,因为它们是相互独立的D)无论任何数据,Gradient Boosting Trees 总是优于 Random Forest答案:B解析:本题考查的是随机森林和梯度提升树(GBDT)的基本概率和区别。

机器学习期末考试填空题

机器学习期末考试填空题

机器学习期末考试填空题1.Series是⼀种⼀维数组对象,包含⼀个值序列。

Series中的数据通过( )访问。

参考答案: 索引2.理想中的激活函数是阶跃函数,但因其不连续、不光滑,实际常⽤( )作为激活函数。

该函数把可能在较⼤范围内变化的输⼊值挤压到(0,1)输出值范围内,因此有时也被称为“挤压函数”。

参考答案: sigmoid函数(注意⼩写)3.属性shape返回的是( )。

参考答案: 维度4.⾃助法约有( )的样本没有出现在训练集中,可⽤作测试集。

参考答案: 1/35.Numpy中的ndarray的size属性返回的是( )。

参考答案: 数组元素个数6.从数据中学得模型的过程称为“学习”或( ),这个过程通过执⾏某个学习算法来完成。

参考答案: 训练7.SVM的主要⽬标是寻找最佳( ),以便在不同类的数据间进⾏正确分类。

参考答案: 超平⾯8.当学习器把训练样本学得“太好”了的时候,可能已经把训练样本⾃⾝的⼀些特点当作了所有潜在样本都会具有的⼀般性质,这样就会导致泛化性能下降。

这种现象在机器学习中称为( )。

参考答案: 过拟合9.训练过程中使⽤的数据称为“训练数据”,其中每个样本称为⼀个“训练样本”;学得模型后,使⽤其进⾏预测的过程称为( )。

参考答案: 测试10.sklearn模块的( )⼦模块提供了多种⾃带的数据集,可以通过这些数据集进⾏数据的预处理、建模等操作,从⽽练习使⽤sklearn模块实现数据分析的处理流程和建模流程。

参考答案: datasets11.Pandas通过read_json函数读取( )数据。

参考答案: JSON (注意⼤写)12.回归任务中最常⽤的性能度量是( )。

参考答案: 均⽅误差13.Numpy的主要数据类型是( )。

参考答案: ndarray14.若训练过程的⽬标是预测连续值,此类学习任务称为( )。

参考答案: 回归15.聚类试图将数据集中的样本划分为若⼲个通常是不相交的⼦集,每个⼦集称为⼀个( )。

python概率分布函数总结

python概率分布函数总结

python概率分布函数总结Python概率分布函数总结概率分布函数是用来描述随机变量的分布情况的数学函数。

Python中有多种概率分布函数可以使用,本文将对其中常用的几种进行总结。

1. 均匀分布(Uniform Distribution)均匀分布是指在一个区间内每个值出现的概率相等。

在Python中,可以使用scipy.stats库中的uniform()函数来生成均匀分布。

2. 正态分布(Normal Distribution)正态分布是一种常见的连续型概率分布,也被称为高斯分布。

它的形状呈钟形曲线,对称于均值。

在Python中,可以使用scipy.stats库中的norm()函数来生成正态分布。

3. 二项分布(Binomial Distribution)二项分布是一种离散型概率分布,用于描述n次试验中成功k次的概率。

在Python中,可以使用scipy.stats库中的binom()函数来生成二项式随机变量。

4. 泊松分布(Poisson Distribution)泊松分布是一种离散型概率分布,用于描述单位时间内随机事件发生次数的概率。

在Python中,可以使用scipy.stats库中的poisson()函数来生成泊松随机变量。

5. 负二项式分布(Negative Binomial Distribution)负二项式分布是一种离散型概率分布,用于描述在n次试验中第k次成功所需的试验次数的概率。

在Python中,可以使用scipy.stats库中的nbinom()函数来生成负二项式随机变量。

6. 指数分布(Exponential Distribution)指数分布是一种连续型概率分布,用于描述随机事件发生的时间间隔。

在Python中,可以使用scipy.stats库中的expon()函数来生成指数随机变量。

7. 卡方分布(Chi-Square Distribution)卡方分布是一种连续型概率分布,用于描述样本方差与总体方差之间的关系。

大数据开发基础(习题卷12)

大数据开发基础(习题卷12)

大数据开发基础(习题卷12)第1部分:单项选择题,共57题,每题只有一个正确答案,多选或少选均不得分。

1.[单选题]在 Scipy 中,想要生成 20 个服从正态分布的随机数使用函数( )。

A)stats.uniform.rvs(size=20)B)stats.norm.rvs(size=20)C)stats.beta.rvs(size=20)D)stats.poisson.rvs(size=20)答案:B解析:uniform 均匀分布,norm 正态分布,beta 贝塔分布,poisson 泊松分布。

2.[单选题]大数据4V特征不包括A)规模性(Volume)B)有效地(Valid)C)多样性(Varity)D)高速性(Velocity)答案:B解析:3.[单选题]把基于使用DM Squid作为模型的Predict输出进行反向转换得到原始的标签值,会采用哪个数值转换器?A)JobldB)InverseQuantifyC)DM SquidD)InverseNormalizer答案:B解析:4.[单选题]关于Hadoop单机模式和伪分布式模式的说法,正确的是A)两者都起守护进程,且守护进程运行在一台机器上B)单机模式不使用HDFS,但加载守护进程C)两者都不与守护进程交互,避免复杂性D)后者比前者增加了HDFS输入输出以及可检查内存使用情况答案:D解析:hadoop配置A. 两者都起守护进程,且守护进程运行在一台机器上【因为不需要与其他节点交互,单机模式不加载守护进程】B. 单机模式不使用HDFS,但加载守护进程【单机模式不使用HDFS,不加载守护进程】C. 两者都不与守护进程交互,避免复杂性【伪分布式模式在单机模式之上允许检查内存使用情况,HDFS输入输出,以及其他的守护进程交互】D. 后者比前者增加了HDFS输入输出以及可检查内存使用情况【对的对的】5.[单选题]fusioninsight manager 对于管理操作,下列错误的是?A)可对服务进行启停重启B)可以添加和卸载服务C)可设置不常用服务隐藏或显示D)可查看服务的当前状态答案:C6.[单选题]载入和保存matlab文件的方法在scipy的(__)模块中。

Python开发基础(习题卷66)

Python开发基础(习题卷66)

Python开发基础(习题卷66)第1部分:单项选择题,共52题,每题只有一个正确答案,多选或少选均不得分。

1.[单选题]以下关于文件的描述,错误的是:A)二进制文件和文本文件的操作步骤都是“打开-操作-关闭”B)open() 打开文件之后,文件的内容并没有在内存中C)open()只能打开一个已经存在的文件D)文件读写之后,要调用close()才能确保文件被保存在磁盘中了答案:C解析:2.[单选题]关系数据库管理系统能实现的专门关系运算是A)排序、索引、统计B)选择、投影、连接C)关联、更新、排序D)显示、打印、制表答案:B解析:3.[单选题]若两个Dataframe里的索引不完全一致,对这两个Dataframe直接用符号执行相加运算时A)相同索引里的数值进行相加,不同索引中的数值为NullB)相同索引里的数值进行相加,不同索引中的数值保留为原索引里的数值C)程序报错,不能执行相加运算D)相同索引里的数值进行相加,不同索引中的数值置为NaN答案:D解析:4.[单选题]在JSP中,以下不属于JSP内置对象的是()A)documentB)requestC)responseD)session答案:A解析:概念理解5.[单选题]Python 程序采用 Unicode 编码,英文字符和中文字符在 Python 中分别对应字符长度分别是多少( )A)2 和 2B)1 和 1C)2 和 1D)1 和 2答案:B解析:B)程序报错,执行不成功C)你输入的数字太大了D)8答案:C解析:7.[单选题]按照 Python语言规定的用户标识符命名规则,不能出现在标识符中的是( )A)大写字母B)中划线C)数字字符D)下划线答案:B解析:8.[单选题]以下程序输出到文件text.csv里的结果是:fo = open("text.csv",'w')x = [90,87,93]z = []for y in x:z.append(str(y))fo.write(",".join(z))fo.close()A)[90,87,93]B)90,87,93C)‘[90,87,93]’D)‘90,87,93’答案:B解析:9.[单选题][]以下哪个输出结果不是{1, 2, 3, 4}( )A)n={1,2,3,4}B)n={1,2,3,4,5,6,7}C)n={1,2,3,4,5,6,7}D)n={1,2,3,4,5,6,7,8}答案:D解析:10.[单选题]以下关于字典类型的描述,正确的是_______。

大数据习题每日一测-11月7日试题及答案

大数据习题每日一测-11月7日试题及答案

大数据习题每日一测-11月7日试题及答案您的姓名: [填空题] *_________________________________1. ()不属于statsmodels模块的主要特点。

[单选题] *A.线性模型B.方差分析C.时间序列D.插值运算(正确答案)2. 下列关于random.uniform (a, b)作用的描述正确的是()。

[单选题] *A. 生成一个均值为a,方差为b的正态分布B. 生成一个(a, b)之间的随机数C. 生成一个[a, b]之间的随机整数D. 生成一个[a, b]之间的随机小数(正确答案)3.一幅图像在釆样时,行、列的釆样点与量化级数()o [单选题] *A. 既影响数字图像的质量,也影响该数字图像数据量的大小(正确答案)B. 不影响数字图像的质量,只影响该数字图像数据量的大小C. 只影响数字图像的质量,不影响该数字图像数据量的大小D. 既不影响数字图像的质量,也不影响数字图像数据量的大小4.划分聚类算法是一种简单的较为基本的重要聚类方法。

它的主要思想是通过将数据点集分为()个划分,并使用重复的控制策略使某个准则最优化,以达到最终的结果。

[单选题] *A.DB.K(正确答案)C.ED.F5. 在Matplotlib中,调用柱状图的函数是()o [单选题] *A. plot ()B. scatter ()C. bar ()(正确答案)D. hist ()6.下列代码中能够打印出138-****0202这个电话号码(注意格式需要完全一致)的是()。

[单选题] *A. print ("138")print ("9922") print ("0202")B.print ("138",end="")print ("9922",end="") print ("0202",end="")C.print ("138", sep="-")print ("9922",sep="-")print ("0202",sep="-")D.print ("138",end="-")print("9922",end="-")print("0202")(正确答案)7. 下列关于模型能力(modelcapacity,指神经网络模型能拟合复杂函数的能力)的描述正确的是()o [单选题] *A.隐藏层层数增加,模型能力增加(正确答案)B.Dropout的比例增加,模型能力增加C.学习率增加,模型能力增加D.以上都不正确8.对于SVM分类算法,待分样本集中的大部分样本不支持向量,下列说法正确的是()。

统计模拟答案 (2)

统计模拟答案 (2)

统计模拟答案引言统计模拟是一种重要的数据分析方法,用于模拟复杂的现实问题,并根据模拟结果进行统计分析。

它在科学研究、金融风险评估、工程设计等领域中被广泛应用。

本文将介绍统计模拟的基本概念、常见的模拟方法以及如何使用Python进行统计模拟。

统计模拟的基本概念统计模拟是基于概率统计理论和计算机技术的一种分析方法。

它通过随机生成符合实际问题背景的随机数,并根据这些随机数进行模拟运算和统计分析,从而获得对实际问题的解答或评估。

统计模拟通常包含以下几个基本概念:1.随机数生成器:用于生成服从特定分布的随机数。

常见的随机数生成方法包括线性同余法、梅森旋转算法等。

2.模拟实验:使用生成的随机数作为参数,进行实际问题的模拟运算。

模拟实验可以是离散的(如掷骰子、抽卡片等)或连续的(如蒙特卡洛积分等)。

3.统计计算:根据模拟实验的结果,对感兴趣的问题进行统计分析。

常见的统计计算包括均值、方差、置信区间等。

常见的统计模拟方法统计模拟方法多种多样,常见的方法包括:1.蒙特卡洛模拟:使用随机数生成器生成大量的随机数,根据这些随机数进行模拟实验和统计分析。

蒙特卡洛模拟在金融风险评估、物理学仿真等领域中得到广泛应用。

2.Agent-based模拟:将系统中的个体看作独立的智能体,并根据它们的行为规则进行模拟。

Agent-based模拟在社会科学、生态学等领域中具有重要意义。

3.离散事件模拟:将系统的状态离散化,通过触发事件的方式进行模拟。

离散事件模拟在供应链管理、网络优化等领域中得到广泛应用。

4.系统动力学模拟:通过建立系统动力学模型,模拟系统内各个元素之间的相互作用,研究系统的动态变化。

系统动力学模拟在管理学、社会学等领域中具有广泛应用。

使用Python进行统计模拟Python是一种强大的编程语言,它提供了许多用于统计模拟的库和工具。

下面以蒙特卡洛模拟为例,介绍如何使用Python进行统计模拟。

首先,我们需要导入Python的统计模拟库,例如numpy和random。

2020年中山大学《机器学习》期末练习题1.docx

2020年中山大学《机器学习》期末练习题1.docx

下列各题每个大题10分,共8道大题,卷面总分80分注意:在给出算法时,非标准(自己设计的)部分应给出说明。

特别是自己设置的参数与变量的意义要说明。

1.下面是一个例子集。

其中,三个正例,一个反例。

“P”为正例、“N”为反例。

这些例子是关于汽车的。

例子有4个属性, 分别是“产地”、“生产商”、“颜色”、“年代”。

其中:“产地”的值域为0、“生产商”的值域为(,)、“颜色”的值域为0、“年代”的值域为(1980,1990)o这里规定“假设”的形式为4个属性值约束:的合取:每个约束可以为:一个特定值(比如、等)、?(表示接受任意值)和(表示拒绝所有值)。

例如,下面假设:表示日本生产的、红色的汽车。

1)根据上述提供的训练样例和假设表示,手动执行候选消除算法。

特别是要写出处理了每一个训练样例后变型空间的特殊和一般边界;2)列出最后形成的变型空间中的所有假设O2.写出3算法。

(要求:除标准3算法外,要加入“未知属性值” 和“过适合”两种情况的处理)。

3.给出•个求最小属性了∙集的算法。

4.给定训练例子集如下表。

依据给定的训练例子,使用朴素贝叶斯分类器进行分类。

给定类别未知例子〈高度=矮,头发=红,眼睛=兰>,计算这个例子的类别。

(计算类别时要先列出式子,然后再代入具体的数)o5.给定线性函数7w = W% + W r t1 + ... + H;I X(I与误差定义E = ' χσω -.7i∙v))2其中,X,是例子X的第i个属性值,f(x)是目标函数,D是训练例子集合。

请给出一个算法,这个算法能求出一组值,使得线性函数/U)逼近目标函数f(x)(本题要求写出算法的步骤,第.法步骤的详细程度要符合书中算法的标准)。

6.给定例子集(如下表),要求:1)用平面图直观画出例子的分布:2)给出一种规则好坏的评判标准:3)写出概念聚类算法。

7.简述题D简述“机器发现”的三个定律:2)、、是分析学习和归纳学习结合的三个算法。

gpss练习题

gpss练习题

GPSS练习题一、基础概念理解1. 请简述GPSS(General Purpose Simulation System)的定义及其主要用途。

2. GPSS中的“实体”和“属性”分别指什么?3. 描述GPSS中常见的四种基本模块及其功能。

4. GPSS中的“队列”和“存储”有何区别?5. 请解释GPSS中的“时间步长”和“事件步长”的概念。

二、模型构建与调试6. 如何在GPSS中创建一个新的模型?7. 请描述GPSS中创建实体的步骤。

8. 如何在GPSS中设置实体属性?9. 请解释如何在GPSS中设置模块间的连接关系。

10. GPSS中如何进行模型调试?请列举几种常用的调试方法。

三、数据处理与输出11. 请简述GPSS中如何使用统计函数。

12. 如何在GPSS中设置输出报告?13. 请描述GPSS中如何使用表格和图表输出数据。

14. GPSS中如何处理异常数据?15. 请解释GPSS中如何进行数据汇总和统计分析。

四、高级应用16. 请简述如何在GPSS中实现动态输入和输出。

17. 如何在GPSS中使用子模型?18. 请解释GPSS中如何进行模型优化。

19. GPSS中如何实现多服务器和多队列的模拟?20. 请描述GPSS在供应链管理中的应用。

五、实际案例分析21. 请分析一个制造企业生产线的GPSS模型,并描述其主要模块和功能。

22. 如何使用GPSS对某医院急诊科的就诊流程进行模拟?23. 请设计一个物流配送中心的GPSS模型,并说明其主要组成部分。

24. 请分析一个交通信号灯控制的GPSS模型,并描述其运行机制。

25. 如何使用GPSS对某商场的人流分布进行模拟?GPSS练习题六、模型参数设置与调整26. 在GPSS中,如何设置实体速率?27. 请解释如何在GPSS中设置服务时间分布。

28. 如何在GPSS中调整队列的容量和优先级?29. 描述在GPSS中设置资源分配策略的方法。

30. 请简述如何在GPSS中设置实体路由规则。

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步长在z -方向的几率分布:()()()⎭⎬⎫⎩⎨⎧-=⎰'cos ,'exp cos ,,,00dz z z z z f z z αασαασα步长几率分布的一般表达式:()()(){}⎰-=sds s s s f 0''exp σσ用随机数R 对步长s 取样:()()()(){}()(){}(){}(){}1''exp 1''exp '''''exp ''''''exp '''''000'0'000----=--==⎰⎰⎰⎰⎰⎰⎰⎰∞∞∞ds s ds s ds ds s s ds ds s s ds s f ds s f R ss s s sσσσσσσ得()(){}⎭⎬⎫⎩⎨⎧⎥⎦⎤⎢⎣⎡---=⎰⎰∞''exp 11ln ''ds s R ds s sσσ对由数种材料构成的系统,截面是离散值,则上式成为:∞=⎪⎭⎪⎬⎫⎪⎩⎪⎨⎧⎥⎦⎤⎢⎣⎡⎭⎬⎫⎩⎨⎧----=∑∑==max max ''exp 11ln k ji k k i k k k k k s s R s σσ则本计算的问题为:当给定抽样随机数R 时,计算在每个材料中走过的实际抽样步长,由此得到总步长:∑==jik k s S当电子运动方向是朝着大块样品内部时,由于无穷远处截面不为零,上式可以简化成:{}0,1ln max>=--=∑=jik kkk C R s σσ因此,只要计算电子在每个介质中实际走过的路程段即可。

但是当电子运动方向是朝向真空时,由于真空部分中的散射截面为零,因此,指数中的求和项是有限大而指数值不为零,必须求出电子在所有介质中所走过的所有可能路径段长,最后一段在真空中的不用求(与截面的积为零)。

现在考虑由真空、球和块状样品构成的体系。

取坐标系xy 平面在块状样品表面,xy 轴原点在球心,z 轴正向指向块样内部,原点在表面。

球的位置是任意放置的,设球心的坐标是()',0,0z 。

考虑在空间中一任意矢量线段,设它的起始端点的坐标为()000,,z y x ,矢量的方向余弦为(),,,n m l 且有1222=++n m l 。

则有向直线方程为⎪⎩⎪⎨⎧+=+=+=ntz z m t y y lt x x 000 设线段与xy 平面的交点为()000|0,,T y x ,括号中的右边表示离开起点至终点(交点)的长度。

则⎪⎪⎩⎪⎪⎨⎧=+=+=+=0000z ntz z m ty y ltx x => ⎪⎩⎪⎨⎧+=+=-=00000000m T y y lT x x n z T 设线段与球的两个交点为()1111|,,T z y x ,()2222|,,T z y x ,21T T <。

则由()⎪⎪⎩⎪⎪⎨⎧=-+++=+=+=2222000'R z z y x ntz z mty y ltx x得()()()2202020'R nt z z mt y lt x =+-++++()()()22020200002''2R z z y x t n z z m y l x t =-+++-+++()()22020200002',',02R z z y x c n z z m y l x b c bt t --++=-++==++其解为:c b b T -±-=2。

根据线段与球相交的情况,可分为:1);0;0,02c b c b <<>> 无解,不相交。

2)b T T c b b -==≥=<212:0,0, 与球相切,一个解。

3)c b b T c b b T c b b -+-=---=>><22212,:0,0,从球外穿过球体,两个解。

4)c b b T c -+-=<21:0,从球体中穿出,一个解。

当0==c b ,线段起点在球面,与球面相切且指向球外,2)和4)解一致,一个解021==T T 。

b <0 b 2=cbc1个解无解2个解 0bc 1个解无解b >0如果 0≥n (电子往块状样品方向运动):如果 R z -≤'(球在真空中,实际情况下只有等于的情况)如果 ()2202020'R z z y x ≤-++,起点在球内或球面上:矢量<1>:与球必有一交点,球内长1T ,为简便计,记真空为0,块样为1,球为2,则线段长度按在3个区域中穿过的先后次序排列分别是:[]2|,01T ,[]0|,01T T ,[]1|,0∞T ,括号右边标明区域。

则()j i k T s k k ,'=∆=。

现求给定R 抽样后得到的终点处的j 及最后一截段长j s ,已知()1,-=∆=j i k T s k k :C s s =+2211σσ如果 C T >12σ,则2/σC s =,总长s S =, 终点:]2[ 否则, ()112σσT C s -=,s T S +=0, ]1[ 否则,起点在球外:将直线方程代入球方程,看有没有T 的解: 有两个解:矢量<2>: []0|,01T ,[]2|,21T T ,[]0|,02T T ,[]1|,0∞T 。

如果 ()C T T >-122σ,则2/σC s =,s T S +=1, ]2[ 否则, ()()1122σσT T C s --=,s T S +=0, ]1[ 无解或仅一个解。

1/σC s =矢量<3>:如果 00<z ,起点在真空中 []0|,00T ,[]1|,0∞T 。

s T S +=0 ]1[ 矢量<4>:否则,起点在块样中,[]1|,0∞。

s S = ]1[结束 球在真空中的情形如果R z R <<-'(球半嵌在固体中)如果 ()2202020'R z z y x ≤-++,起点在球内或球面上:矢量<4>:如果 100T T ≤≤,[]2|,01T ,[]1|,1∞T 矢量<5>:如果 00≤T , []2|,01T ,[]1|,1∞T如果 C T >12σ,则2/σC s =,s S =, ]2[ 否则, ()112σσT C s -=,s T S +=1, ]1[ 矢量<2>:如果 010T T <<,[]2|,01T ,[]0|,01T T ,[]1|,0∞T如果 C T >12σ,则2/σC s =,s S =, ]2[ 否则, ()112σσT C s -=,s T S +=0, ]1[ 否则,起点在球外:将直线方程代入球方程,看有没有T 的解: 有两个解:矢量<1>:如果 021T T T ≤≤,[]0|,01T ,[]2|,21T T ,[]0|,02T T ,[]1|,0∞T 。

如果 ()C T T >-122σ,则2/σC s =,s T S +=1, ]2[ 否则, ()()1122σσT T C s --=,s T S +=0, ]1[ 矢量<3>:如果 201T T T <<,[]0|,01T ,[]2|,21T T ,[]1|,2∞T 。

如果 ()C T T >-122σ,则2/σC s =,s T S +=1, ]2[ 否则, ()()1122σσT T C s --=, s T S +=2, ]1[矢量<6>:如果 100T T ≤≤,[]0|,00T ,[]1|,10T T ,[]2|,21T T ,[]1|,2∞T 。

C s s s =++312211σσσ如果 ()C T T >-011σ,则1/σC s =,s T S +=0, ]1[ 如果 ()C T T ≤-011σ,()()C T T T T >-+-122011σσ,()()2011σσT T C s --=,s T S +=1, ]2[ 否则,()()()1122011σσσT T T T C s ----=,s T S +=2, ]1[矢量<7>:如果 00≤T ,[]1|,01T ,[]2|,21T T ,[]1|,2∞T 。

如果C T >11σ,则1/σC s =,s S =, ]1[ 如果 C T ≤11σ,()C T T T >-+12211σσ,()211σσT C s -=,s T S +=1, ]2[否则,()()112211σσσT T T C s ---=,s T S +=2, ]1[无解或仅一个解。

1/σC s =矢量<8>:如果 00<z ,起点在真空中 []0|,00T ,[]1|,0∞T 。

s T S +=0 ]1[ 矢量<9>:否则,起点在块样中,[]1|,0∞。

s S = ]1[结束 球半嵌在固体中的情形如果 R z ≥'(球在固体中)如果 ()2202020'R z z y x ≤-++,起点在球内或球面上:矢量<2>:[]2|,01T ,[]1|,1∞T如果 C T >12σ,则2/σC s =,s S =, ]2[ 否则, ()112σσT C s -=,s T S +=1, ]1[否则,起点在球外:将直线方程代入球方程,看有没有T 的解: 有两个解:矢量<1>:如果 00≥T ,[]0|,00T ,[]1|,10T T ,[]2|,21T T ,[]1|,2∞T 。

如果 ()C T T >-011σ,则1/σC s =,s T S +=0, ]1[ 如果 ()C T T ≤-011σ,()()C T T T T >-+-122011σσ,()()2011σσT T C s --=,s T S +=1, ]2[ 否则,()()()1122011σσσT T T T C s ----=,s T S +=2, ]1[矢量<3>:如果 00≤T ,[]1|,01T ,[]2|,21T T ,[]1|,2∞T 。

如果C T >11σ,则1/σC s =,s S =, ]1[ 如果 C T ≤11σ,()C T T T >-+12211σσ,()211σσT C s -=,s T S +=1, ]2[否则,()()112211σσσT T T C s ---=,s T S +=2, ]1[无解或仅一个解。

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