用身高和体重数据进行性别分类的实验报告教材
体格发育评估实验报告
体格发育评估实验报告本实验的目的是通过一系列的测试和测量，对参与者的体格发育情况进行评估，以了解参与者体格发育的现状。
实验方法：1. 测量身高和体重：使用身高计和体重计测量参与者的身高和体重，记录在实验表格中。
2. 青年期发育评估：根据参与者的性别和年龄，进行青年期发育评估。
评估项目包括二级性征发育、生殖器官发育等。
根据评估结果，将参与者的发育情况分为正常、早熟、迟缓等。
3. 肌肉力量测试：使用手持测力计或杠铃等工具测试参与者的肌肉力量。
可以进行坐姿推胸、握力等项目的测试，记录参与者的力量数值。
4. 肺活量测量：使用肺活量测量仪测量参与者的肺活量。
进行标准的肺活量测试，并记录肺活量数值。
5. 柔韧性测试：使用坐位体前屈测试法进行柔韧性测试。
记录参与者的体前屈数值。
6. 心肺功能测试：进行步行或跑步等有氧运动，通过心率变化和呼吸频率变化等指标，评估参与者的心肺功能。
7. 骨龄评估：通过手腕的X光片，进行骨龄评估。
根据骨骼成熟度评分法来判断参与者的骨龄情况。
实验结果：根据实验方法和测试数据，得到了参与者的体格发育情况。
参与者的身高为XXXcm，体重为XXXkg。
青年期发育评估结果显示，参与者的二级性征发育正常，生殖器官发育也正常。
肌肉力量测试结果显示，参与者的肌肉力量为XXXN。
肺活量测量结果显示，参与者的肺活量为XXXml。
柔韧性测试结果显示，参与者的体前屈为XXXcm。
心肺功能测试结果显示，参与者的心率变化和呼吸频率变化在正常范围内。
骨龄评估结果显示，参与者的骨龄与实际年龄相符。
实验讨论：根据实验结果可以得出以下讨论结论：1. 参与者的身高和体重在正常范围内，体格发育较好。
2. 青年期发育评估结果显示，参与者性征和生殖器官发育正常，没有早熟或迟缓现象。
3. 参与者的肌肉力量、肺活量和柔韧性都处于正常水平，说明参与者的身体素质较好。
4. 心肺功能测试显示参与者的心率变化和呼吸频率变化正常，心肺功能正常。
模式识别第一次作业报告
模式识别第一次作业报告姓名：刘昌元学号：099064370 班级：自动化092班题目：用身高和/或体重数据进行性别分类的实验基本要求：用famale.txt和male.txt的数据作为训练样本集，建立Bayes分类器，用测试样本数据test1.txt和test2.txt该分类器进行测试。
调整特征、分类器等方面的一些因素，考察它们对分类器性能的影响，从而加深对所学内容的理解和感性认识。
一、实验思路1：利用Matlab7.1导入训练样本数据，然后将样本数据的身高和体重数据赋值给临时矩阵，构成m行2列的临时数据矩阵给后面调用。
2：查阅二维正态分布的概率密度的公式及需要的参数及各个参数的意义，新建m函数文件，编程计算二维正态分布的相关参数：期望、方差、标准差、协方差和相关系数。
3.利用二维正态分布的相关参数和训练样本构成的临时数据矩阵编程获得类条件概率密度,先验概率。
4.编程得到后验概率，并利用后验概率判断归为哪一类。
5.利用分类器训练样本并修正参数，最后可以用循环程序调用数据文件，统计分类的男女人数，再与正确的人数比较得到错误率。
6.自己给出决策表获得最小风险决策分类器。
7.问题的关键就在于利用样本数据获得二维正态分布的相关参数。
8.二维正态分布的概率密度公式如下：试验中编程计算出期望，方差，标准差和相关系数。
其中：二、实验程序设计流程图：1：二维正态分布的参数计算%功能：调用导入的男生和女生的身高和体重的数据文件得到二维正态分布的期望，方差，标准差，相关系数等参数%%使用方法：在Matlab的命令窗口输入cansu(male) 或者cansu(famale) 其中 male 和 famale%是导入的男生和女生的数据文件名,运用结果返回的是一个行1行7列的矩阵，其中参数的顺序依次为如下:%%身高期望、身高方差、身高标准差、体重期望、体重方差、体重标准差、身高和体重的相关系数%%开发者：安徽工业大学电气信息学院自动化 092班刘昌元学号：099064370 %function result=cansu(file)[m,n]=size(file); %求出导入的数据的行数和列数即 m 行n 列%for i=1:1:m %把身高和体重构成 m 行 2 列的矩阵%people(i,1)=file(i,1);people(i,2)=file(i,2);endu=sum(people)/m; %求得身高和体重的数学期望即平均值%for i=1:1:mpeople2(i,1)=people(i,1)^2;people2(i,2)=people(i,2)^2;endu2=sum(people2)/m; %求得身高和体重的方差、%x=u2(1,1)-u(1,1)^2;y=u2(1,2)-u(1,2)^2;for i=1:1:mtem(i,1)=people(i,1)*people(i,2);ends=0;for i=1:1:ms=s+tem(i,1);endcov=s/m-u(1,1)*u(1,2); %求得身高和体重的协方差 cov (x,y)%x1=sqrt(x); %求身高标准差 x1 %y1=sqrt(y); %求身高标准差 y1 %ralation=cov/(x1*y1); %求得身高和体重的相关系数 ralation %result(1,1)=u(1,1); %返回结果 :身高的期望 %result(1,2)=x; %返回结果 : 身高的方差 %result(1,3)=x1; %返回结果 : 身高的标准差 %result(1,4)=u(1,2); %返回结果 :体重的期望 %result(1,5)=y; %返回结果 : 体重的方差 %result(1,6)=y1; %返回结果 : 体重的标准差 %result(1,7)=ralation; %返回结果：相关系数 %2：贝叶斯分类器%功能：身高和体重相关情况下的贝叶斯分类器（最小错误率贝叶斯决策）输入身高和体重数据，输出男女的判断%%使用方法：在Matlab命令窗口输入 bayes(a,b) 其中a为身高数据，b为体重数据。
身高体重实验报告
身高体重关系实验报告姓名：李智辉班级：经济二班学号：20094120213实验报告：身高体重模型李智辉（河南财经政法大学经济2班河南郑州）一、实验目的首先以09级经济二班的身高体重数据得出身高与体重的关系是不显著的，这是因为数据偏少造成的。
于是，扩大数据容量，以经济学院09级四个班的身高体重数据进行模型估计，得出身高与体重的关系是显著的。
然后引入了性别虚拟变量，分别对男、女的身高体重的关系进行了估计，最后得出了“无论男女，身高与体重的关系都是显著的”的结论。
最终的实验目的是通过对身高体重模型的估计，得出身高与体重的关系是显著的。
二、数据说明通过对河南财经政法大学经济学院四个班的学生进行实际调查统计，我们得到四个班同学的身高（cm）、体重(kg)、数据，如下列表：表1：经济二班的数据身高H体重W性别S身高H体重W性别S 18080男16147女17259男16051女17066男16045女16952女16052女16452女16054女17055男16046女16050女16257女17254女17671男16247女18770男18290男18770男16453女17256男17055男17875男17680男17560男17668男16342女16854女17861男16757女17560男16553女17575男16350女17964男16251女17695男16046女16255女16752女17575男16550女表2：经济学院四个班身高体重数据经济一班经济二班经济三班经济四班身高体重性别身高体重性别身高体重性别身高体重性别165 58 女180 80 男165 70 男160 46 女170 60 男172 59 男160 63 女165 55 女176 56 男170 66 男171 62 女165 50 女168 58 女169 52 女174 62 男161 53 女164 50 女164 52 女158 46 女168 58 女173 75 男170 55 男158 47 女166 60 女169 54 女160 50 女179 65 男177 63 男162 55 女172 54 女175 64 男159 54 女173 59 男162 47 女160 60 女161 53 女170 63 男182 90 男163 55 女157 52 女165 55 男164 53 女161 60 女165 55 男176 68 男170 55 男163 55 女159 54 女173 60 男176 80 男158 40 女162 53 女173 58 男176 68 男167 52 女160 58 女172 55 男168 54 女180 62 男160 48 女155 45 女167 57 女172 65 男163 48 女186 88 男165 53 女175 65.5 男162 47 女175 56 男163 50 女160 50 女163 55 女165 55 男162 51 女180 78 男162 47 女168 54 女160 46 女158 53 女160 51 女170 65 男167 52 女181 80 男160 57 女170 55 男165 50 女172 60 男160 44 女165 53 女161 47 女172 76 男165 51.5 女165 53 女160 51 女176 73 男162 50 女163 48 女160 45 女163 52 女170 60 男159 55 女160 52 女173 65 男175 65 男181 78 男160 54 女161 60 女170 58 男170 66 男160 46 女164 50 女171 80 男158 46 女162 57 女166 53 女166 59 男162 50 女176 71 男187 80 男167 54 女168 62 女187 70 男163 53 女167 55 女163 50 女187 70 男161 55 女170 60 男165 54 女172 56 男173 65 男172 76 男159 52 女178 75 男176 70 男170 55 男168 52 女175 60 男178 69 男176 70 男155 50 女163 42 女170 60 男169 61 男163 60 女178 61 男172 56 女169 72 男160 58 女175 60 男163 53 女170 72 男160 45 女175 75 男174 60 男172 55 男168 58 女179 64 男158 43 女178 75 男163 50 女176 95 男167 55 男175 65 男175 65 男162 55 女175 75 男三、实证分析（一）二班数据回归模型 1.建立模型 （模型一）为了估计二班学生身高对体重的影响，建立模型如下：u H W ++=10αα其中，W 表示体重，H 表示身高，1α、2α是参数估计值，u 是残差项。
身高体重的关系分析
河南财经政法大学2012年经济运行模拟实验报告身高性别和体重的回归分析经济学院三班及全员学生身高体重的回归分析本文通过eviews5.0分析了全院学生的身高性别和体重的关系，运用不同的模型展开具体分析，并得到相应的一些结论。
实验报告：身高体重模型分析一、实验目的通过分析身高体重的关系，进而了解当代大学生身体素质的基本情况，从身高体重性别三方面入手研究提高大学生身体素质的方法，来为大学期间的身体素质课提供参考。
避免大学生在上学的期间身体素质的下降，为保证他们的未来生活做些努力。
二、数据说明表一经济学院学生身高体重数据经济一班经济二班经济三班经济四班身高体重性别身高体重性别身高体重性别身高体重性别165 58 女180 80 男165 70 男160 46 女170 60 男172 59 男160 63 女165 55 女176 56 男170 66 男171 62 女165 50 女168 58 女169 52 女174 62 男161 53 女164 50 女164 52 女158 46 女168 58 女173 75 男170 55 男158 47 女166 60 女169 54 女160 50 女179 65 男177 63 男162 55 女172 54 女175 64 男159 54 女173 59 男162 47 女160 60 女161 53 女170 63 男182 90 男163 55 女157 52 女165 55 男164 53 女161 60 女165 55 男176 68 男170 55 男163 55 女159 54 女173 60 男176 80 男158 40 女162 53 女173 58 男176 68 男167 52 女160 58 女172 55 男168 54 女180 62 男160 48 女155 45 女167 57 女172 65 男163 48 女186 88 男165 53 女175 65.5 男162 47 女175 56 男163 50 女160 50 女163 55 女165 55 男162 51 女180 78 男162 47 女168 54 女160 46 女158 53 女160 51 女170 65 男167 52 女181 80 男160 57 女170 55 男165 50 女172 60 男160 44 女165 53 女161 47 女172 76 男165 51.5 女165 53 女 160 51 女 176 73 男 162 50 女 163 48 女 160 45 女 163 52 女 170 60 男 159 55 女 160 52 女 173 65 男 175 65 男 181 78 男 160 54 女 161 60 女 170 58 男 170 66 男 160 46 女 164 50 女 171 80 男 158 46 女 162 57 女 166 53 女 166 59 男 162 50 女 176 71 男 187 80 男 167 54 女 168 62 女 187 70 男 163 53 女 167 55 女 163 50 女 187 70 男 161 55 女 170 60 男 165 54 女 172 56 男 173 65 男 172 76 男 159 52 女 178 75 男 176 70 男 170 55 男 168 52 女 175 60 男 178 69 男 176 70 男 155 50 女 163 42 女 170 60 男 169 61 男 163 60 女 178 61 男 172 56 女 169 72 男 160 58 女 175 60 男 163 53 女 170 72 男 160 45 女 175 75 男 174 60 男 172 55 男 168 58 女 179 64 男 158 43 女 178 75 男 163 50 女 176 95 男 167 55 男 17565 男 175 65 男 162 55 女17575男三、实证分析（一）、三班数据简单回归1、建立模型为了分析我班同学身高体重之间的关系，建立模型如下：U H W ++=10αα （模型一） W 表示体重，H 代表身高，10αα代表未知参数，U 表示随机误差项2、估计结果通过eviews5.0估计结果如下表二 体重和身高的关系Dependent Variable: W Method: Least SquaresDate: 05/10/12 Time: 10:38 Sample: 1 41Included observations: 41Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.H 0.982918 0.117705 8.350708 0.0000 C-105.524819.84982 -5.316160 0.0000R-squared0.641328 Mean dependent var 60.06098 Adjusted R-squared 0.632131 S.D. dependent var 9.606115 S.E. of regression 5.826321 Akaike info criterion 6.410199 Sum squared resid 1323.895 Schwarz criterion 6.493788 Log likelihood -129.4091 F-statistic 69.73432 Durbin-Watson stat1.277523 Prob(F-statistic) 0.000000从上表可以估计的结果为：H W9829.0.52.105ˆ+-= T 值 -5.3162 8.3507 P 值 0.0000 0.00006413.02=R 6321.02=R F=69.7343（P=0.0000）3、模型检验上述估计结果可知，对应的10αα、的t 统计量的值为8.3507、-5.3162。
用身高与体重数据进行性别分类的实验报告
3、实验原理
已知样本服从正态分布，
（1）
所以可以用最大似然估计来估计μ和Σ两个参数
样本类分为男生 和女生 两类，利用最大似然估计分别估计出男生样本的 ， ，和女生样本的 ， ，然后将数据带入（1）公式分别计算两者的类条件概率密度 和 ，然后根据贝叶斯公式
det11=det(thegema11);det12=det(thgema12);
p(11)=1/((2*pi)*(det11^0.5))*exp(-1/2*((a-u11)'/thegema11)*(a-u11));
p(12)=1/((2*pi)*(det12^0.5))*exp(-1/2*((a-u12)'/thgema12)*(a-u12));
pz=p(11)*pw1+p(12)*pw2;
p11=(p(11)*pw1)/pz;p12=(p(12)*pw2)/pz;
g=p11-p12;
if(g>0)%%%Ñù±¾¼¯Ç°15¸öÈËÊÇÄÐÉú
male1=male1+1;
else
eห้องสมุดไป่ตู้ror11=error11+1;
end
end
male1
error11
det11=det(thegema11);det12=det(thgema12);
p(11)=1/((2*pi)*(det11^0.5))*exp(-1/2*((a-u11)'/thegema11)*(a-u11));
p(12)=1/((2*pi)*(det12^0.5))*exp(-1/2*((a-u12)'/thgema12)*(a-u12));
Python与机器学习-- 身高与体重数据分析(分类器)I
逻辑回归：三、数据可视化：分类
Car 情报局
xcord11 = []; xcord12 = []; ycord1 = []; xcord21 = []; xcord22 = []; ycord2 = []; n = len(Y)
for i in range(n): if int(Y.values[i]) == 1: xcord11.append(X.values[i,0]); xcord12.append(X.values[i,1]); ycord1.append(Y.values[i]); else: xcord21.append(X.values[i,0]); xcord22.append(X.values[i,1]); ycord2.append(Y.values[i]);
逻辑回归：三、数据可视化：观察
import matplotlib.pyplot as plt X = df[['Height', 'Weight']] Y = df[['Gender']]
Car 情报局
plt.figure() plt.scatter(df[['Height']],df[['Weight']],c=Y,s=80,edgecolors='black',
逻辑回归：三、数据可视化：分类
Car 情报局
plt.figure()
plt.scatter(xcord11, xcord12, c='red', s=80, edgecolors='black', linewidths=1, marker='s')
预防医学实验报告身高
一、实验目的通过对不同年龄、性别的人群进行身高测量，了解不同群体身高分布的特点，分析影响身高的因素，为预防医学研究和健康教育工作提供依据。
二、实验对象与方法1. 实验对象本次实验对象为某地区1000名健康成年人，其中男性500名，女性500名，年龄范围18-60岁。
2. 实验方法（1）身高测量：采用标准身高测量仪器，测量实验对象的身高，单位为厘米。
（2）数据收集：将测量结果进行记录，并按性别、年龄分组。
（3）数据分析：采用统计学方法对数据进行分析，包括描述性统计、t检验、方差分析等。
三、实验结果1. 不同性别身高分布（1）男性：平均身高为175.2厘米，标准差为6.5厘米。
（2）女性：平均身高为162.5厘米，标准差为5.8厘米。
2. 不同年龄段身高分布（1）18-30岁：男性平均身高为177.1厘米，女性平均身高为163.8厘米。
（2）31-40岁：男性平均身高为176.5厘米，女性平均身高为162.2厘米。
（3）41-50岁：男性平均身高为175.8厘米，女性平均身高为160.9厘米。
（4）51-60岁：男性平均身高为173.2厘米，女性平均身高为158.5厘米。
3. 影响身高的因素分析（1）遗传因素：身高受到遗传因素的影响较大，父母身高较高的个体，其身高往往也较高。
（2）营养因素：在生长发育阶段，营养摄入不足会导致身高增长受限。
（3）生活方式：体育锻炼、作息规律等对身高也有一定影响。
四、讨论1. 本次实验结果显示，男性平均身高高于女性，这与生物学特征有关。
同时，随着年龄的增长，男女身高均呈下降趋势。
2. 不同年龄段身高分布结果显示，18-30岁年龄段身高最高，这与该年龄段正处于生长发育高峰期有关。
3. 影响身高的因素中，遗传因素占据主导地位，但营养、生活方式等因素也不容忽视。
五、结论通过对不同年龄、性别的人群进行身高测量与分析，为预防医学研究和健康教育工作提供了重要依据。
在今后的工作中，应加强遗传、营养、生活方式等方面的干预，以促进人群身高增长，提高全民健康水平。
用身高和体重数据进行性别分类的实验报告
用身高和体重数据进行性别分类的实验报告部门： xxx时间： xxx整理范文，仅供参考，可下载自行编辑用身高和体重数据进行性别分类的实验报告<二）一、基本要求1、实验非参数估计，体会与参数估计在适用情况、估计结果方面的异同。
2、实验直接设计线性分类器的方法，与基于概率密度估计的贝叶斯分类器进行比较。
3、体会留一法估计错误率的方法和结果。
二、具体做法1、在第一次实验中，挑选一次用身高作为特征，并且先验概率分别为男生0.5，女生0.5的情况。
改用Parzen窗法或者kn近邻法估计概率密度函数，得出贝叶斯分类器，对测试样本进行测试，比较与参数估计基础上得到的分类器和分类性能的差别。
b5E2RGbCAP2、同时采用身高和体重数据作为特征，用Fisher线性判别方法求分类器，将该分类器应用到训练和测试样本，考察训练和测试错误情况。
将训练样本和求得的决策边界画到图上，同时把以往用Bayes方法求得的分类器也画到图上，比较结果的异同。
p1EanqFDPw3、选择上述或以前实验的任意一种方法，用留一法在训练集上估计错误率，与在测试集上得到的错误率进行比较。
DXDiTa9E3d三、原理简述及程序框图1、挑选身高(身高与体重>为特征，选择先验概率为男生0.5女生0.5的一组用Parzen窗法来求概率密度函数，再用贝叶斯分类器进行分类。
RTCrpUDGiT以身高为例本次实验我们组选用的是正态函数窗，即，窗宽为<h是调节的参量，N是样本个数），<d表示维度）。
因为区域是一维的，所以体积为。
Parzen公式为。
5PCzVD7HxA故女生的条件概率密度为男生的条件概率密度为根据贝叶斯决策规则知如果，否则，。
流程图如下：2、要求是同时采用身高和体重数据作为特征，用Fisher线性判别方法求分类器，将该分类器应用到训练和测试样本，考察训练和测试错误情况。
将训练样本和求得的决策边界画到图上，同时把以往用Bayes方法求得的分类器也画到图上，比较结果的异同。
用身高体重数据进行性别分类的实验
1) 用 dataset1.txt 作为训练样本，用dataset2.txt 作为测 试样本，采用身高和体重数据为特征，在正态分布假 设下估计概率密度（只用训练样本），建立最小错误 率贝叶斯分类器，写出所用的密度估计方法和得到的 决策规则，将该分类器分别应用到训练集和测试集， 考察训练错误率和测试错误率。将分类器应用到 dataset3 上，考察测试错误率的情况。（在分类器设 计时可以尝试采用不同先验概率，考查对决策和错误 率的影响。） 2) 自行给出一个决策表，采用最小风险贝叶斯决策重 复上面的实验。
运行程序readdata.m
根据得到的概率密度函数程序实现Bayes分类器 （Matlab函数名称为determine.m）
function sex=determine(a,b) %程序：Bayes决策 %功能：已知一个身高体重的二维向量数据，判断这个数据对应的人是男 是女 p1=1/139.2270*exp(-1/1.7539*(((a-162.3205)^2)/20.9101-(a162.3205)*(b-51.4038)/33.7263+((b-51.4038)^2)/26.7760)); p2=1/298.7922*exp(-1/1.6302*(((a-174.9960)^2)/28.3140-(a174.9960)*(b-67.2340)/61.2470+((b-67.2340)^2)/97.9862)); chenhao1=78/(78+250); chenhao2=250/(78+250); P1=p1*chenhao1/(p1*chenhao1+p2*chenhao2); P2=p2*chenhao2/(p1*chenhao1+p2*chenhao2); if P1>P2
Fisher分类算法(无程序)
12%
分析：用训练样本得到的分类器测试测试样本时错误率低，测试结果较好，但测试训练样本
时，其错误率较高，测试结果不好。
2、Fisher 判别方法图像
分析：从图中我们可以直观的看出对训练样本 Fisher 判别比最大似然 Bayes 判别效果更好。
六、总结与分析
本次实验使我们对加深 Fisher 判别法的理解。通过两种分类方法的比较，我们对于同 一种可以有很多不同的分类方法，各个分类方法各有优劣，所以我们更应该熟知这些已经 得到充分证明的方法，在这些方法的基础上通过自己的理解，创造出更好的分类方法。所 以模式识别还有很多更优秀的算法等着我们去学习。
三、实验内容
试验直接设计线性分类器的方法，与基于概率密度估计的贝叶斯分类器进行比较。 同时采用身高和体重数据作为特征，用 Fisher 线性判别方法求分类器，将该分类器应用 到训练和测试样本，考察训练和测试错误情况。将训练样本和求得的决策边界画到图上，同 时把以往用 Bayes 方法求得的分类器（例如: 最小错误率 Bayes 分类器）也画到图上，比较 结果的异同。
四、原理简述、程序流程图
1、Fisher 线性判别方法
∑ mi
首先求各类样本均值向量
=
1 Ni
x, i
x∈ωi
= 1,2
，
si = ∑ (x − mi )(x − mi )T ,i = 1,2
然后求各个样本的来内离散度矩阵
x∈wi
，
( ) ( ) s 再求出样本的总类内离散度 ω = p ω1 s1 + p ω2 s2 ，
2、流程图
求各类样本均 值向量
求类内离散度 矩阵
用公式求最好 的变换向量W*
实验报告六(简单数据处理与作图)2014
苏州大学数学科学学院统计计算与SAS软件包实验报告姓名：学号：年级：日期：实验6 分类数据的初步处理与简单作图实验目的：掌握分类数据的一些常规处理方法与数据的简单图示实验内容：1.将sashelp.class数据集中性别变量的值加标签：M表示成“男”，F表示成“女”2.给sahelp.class数据集的变量加中文标签：name的标签为“姓名”，sex的标签为“性别”，age的标签为“年龄”，height的标签为“身高”，weight的标签为“体重”。
3.将sashelp.class数据集中的height分成三组，<150为一组，用“矮”表示，150-170为一组，用“中等”表示，>170为一组，表示为“高”。
并考虑sex与这种分组间是否独立。
4.画height和weight两变量的散点图，数据点用“红色三角形”表示5.画height的直方图。
结果与分析1.编写程序如下：proc format;value $sex 'M'='男''F'='女';run;data aa;set sashelp.class;format sex $sex.;run;输出的结果为：2.编写程序如下：data a;set sashelp.class; label name='姓名' sex='性别'age='年龄'height='身高'weight='体重';run;输出的结果为：3.编写程序如下：proc format;value height 0-59.5='°«'59.5-66.5='ÖÐ'66.5-80='¸ß'; run;data aaa;set sashelp.class;format height height.;run;输出的结果如下：4.编写程序如下:symbol color=red value=triangle;proc gplot data=sashelp.class;plot weight*name;run;做出体重关于姓名的散点图如下：symbol color=red value=triangle; proc gplot data=sashelp.class; plot height*name;run;做出身高关于姓名的散点图如下：proc gchart data=sashelp.class;vbar height;run;输出的结果如下：按性别分组的输出结果为：。
实验报告：身高体重模型
实验报告：身高体重模型一、实验目的通过分析经济三班男生和女生的身高体重存在的相关关系并研究性别因素对身高产生的影响，本文通过对经济三班同学的身高体重的数据利用最小二乘法对其进行回归分析。
二、数据说明下面所做分析的数据来自河南财经政法大学经济学院09级经济三班同学身高体重调查表。
三、实证分析（一）三班数据简单回归 1、建立模型为了分析三班同学身高和体重之间的关系，建立模型如下U H W ++=1101αα其中，1W 表示体重（kg ），1H 表示身高（cm ），10αα、表示未知参数，U 表示随机误差项2、估计结果通过eviews5.0运行估计结果如下Dependent Variable: W1 Method: Least Squares Date: 03/06/09 Time: 10:35 Sample: 1 41Included observations: 41Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.H1 0.982918 0.117705 8.350708 0.0000 C-105.524819.84982 -5.3161600.0000R-squared0.641328 Mean dependent var 60.06098 Adjusted R-squared 0.632131 S.D. dependent var 9.606115 S.E. of regression 5.826321 Akaike info criterion 6.410199 Sum squared resid 1323.895 Schwarz criterion 6.493788 Log likelihood -129.4091 F-statistic 69.73432 Durbin-Watson stat1.277523 Prob(F-statistic)0.000000由上表的EVIEWS5.0的输出结果得函数结果如下：11982918.05248.105ˆH W +-= （19.84982）（0.117705）t 值 -5.316160 8.350708 P 值 0.0000 0.00002R =0.641328,2R = 0.632131,F=69.73432 (P 值=0.0000)3、模型检验t 检验：在运用OLS 法估计函数输出结果中，1H 的系数 的t-Statistic 为8.350708，对应的Prib.（即P 值）为0.0000，在0.05的显著水平下，由于0.0000<0.05,故认为1α不等于0显著成立，即可以认为在经济三班同学中，身高对体重有着显著影响（二）经济三班学生数据加入性别虚拟变量回归 1、通过加法方式引入虚拟变量 （1）建立模型为了分析三班同学身高和体重之间的关系，并考虑到性别因素对体重的影响，建立模型如下：US H W +++=121101ααα其中，1W 表示体重（kg ）；1H 表示身高（cm ）；S 为表示性别的虚拟变量，当S=1时表示变量为男，S=0时表示变量为女;210ααα、、表示未知参数，U 表示随机误差项（2）估计结果通过EVIEWS5.0运行估计结果如下Dependent Variable: W1 Method: Least Squares Date: 03/06/09 Time: 11:08 Sample: 1 41Included observations: 41Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.H1 0.735592 0.201887 3.643593 0.0008 S1 4.671153 3.122302 1.496061 0.1429 C-66.1380432.78720 -2.0171910.0508R-squared0.661278 Mean dependent var 60.06098 Adjusted R-squared 0.643451 S.D. dependent var 9.606115 S.E. of regression 5.735978 Akaike info criterion 6.401749 Sum squared resid 1250.255 Schwarz criterion 6.527133 Log likelihood -128.2359 F-statistic 37.09324 Durbin-Watson stat1.357394 Prob(F-statistic)0.000000由上表的eviews5.0的输出结果得函数结果如下：11161153.40.735592-66.13804ˆS H W ++= （19.84982）（0.201887）（3.122302）t 值 -2.017191 3.643593 1.496061 P 值 0.0508 0.0008 0.14292R =0.661278,2R = 0.643451,F=37.09324 (P 值=0.0000)（3）模型检验t 检验：在运用OLS 法估计函数输出结果中，1α的t-Statistic 为0.201887，对应的Prib.（即P 值）为0.0008在0.05的显著水平下，由于0.0008<0.05,所以认为1α不等于0显著成立，即可以认为在经济三班同学中，身高对体重有显著影响。
体格发育指标实验报告
体格发育指标实验报告确定体格发育指标对人体健康的重要性。
实验方法：1.选取100名年龄在8至18岁的学生作为实验对象。
2.测量每位学生的身高、体重和BMI指数。
3.根据性别和年龄，参考相应的生长发育标准将学生的身高、体重和BMI指数进行标准化。
4.通过统计分析，比较不同年龄段、不同性别学生的身高、体重和BMI指数。
实验结果及讨论：通过对实验对象的测量和标准化处理，得到了以下结果。
身高：根据实验结果，不同年龄段和性别的学生在身高方面存在差异。
男性学生一般在14岁左右达到身高的最快增长期，而女性学生的身高增长速度则在12岁左右达到峰值。
此外，男性学生的平均身高明显高于女性学生。
这表明身高在体格发育中起着重要的作用，同时也反映了不同性别在身体发育上的差异。
体重：通过实验分析，我们发现男性学生的平均体重明显高于女性学生。
这可能是因为男性具有更多的肌肉和骨骼质量，而女性则在体重方面更容易受到脂肪含量的影响。
在各年龄段中，男性学生的体重也比女性学生更高。
这表示体重是体格发育中的另一个重要指标，对于评估学生的整体健康状况具有重要作用。
BMI指数：BMI指数是通过身高和体重的比值来评估一个人体重状况的指标。
实验结果显示，男性学生的平均BMI指数略高于女性学生。
这可能与男性相对较高的体重有关。
此外，实验还发现，不同年龄段的学生BMI指数存在差异。
年龄较小的学生BMI指数一般较低，而随着年龄的增长，BMI指数也逐渐增加。
这表明BMI 指数可以用作评估学生体格发育和健康状况的重要指标。
结论：通过实验分析，我们得出以下结论：1.不同年龄段和性别的学生在身高、体重和BMI指数方面存在差异。
2.身高、体重和BMI指数是体格发育中的重要指标，对于评估学生的整体健康状况具有重要作用。
3.年龄较小的学生在体格发育方面相对较弱，而随着年龄的增长，学生的身高、体重和BMI指数也逐渐增加。
实验的局限性：1.实验对象的数量相对较少，可能会对结果的普遍性产生一定影响。
模式识别实验一报告
用身高体重数据进行性别分类实验一一.题目要求：1．用dataset1.txt 作为训练样本，用dataset2.txt 作为测试样本，采用身高和体重数据为特征，在正态分布假设下估计概率密度（只用训练样本），建立最小错误率贝叶斯分类器，写出所用的密度估计方法和得到的决策规则，将该分类器分别应用到训练集和测试集，考察训练错误率和测试错误率。
将分类器应用到dataset3 上，考察测试错误率的情况。
（在分类器设计时可以尝试采用不同先验概率，考查对决策和错误率的影响。
）2．自行给出一个决策表，采用最小风险贝叶斯决策重复上面的实验。
二.数据文件：1.dataset1.txt----- 328 个同学的身高、体重、性别数据（78 个女生、250 个男生）(datasetf1:女生、datasetm1:男生)2.dataset2.txt -----124 个同学的数据（40 女、84 男）3.dataset3.txt----- 90 个同学的数据（16 女，74 男）三.题目分析：要估计正态分布下的概率密度函数，假设身高随机变量为X，体重随机变量为Y，二维随机变量（X,Y）的联合概率密度函数是：p x,y=1122{−121−ρ2[x−μ12ς12−2ρx−μ1y−μ2ς1ς2+(y−μ2)2ς22]}其中−∞<x,y<+∞;−∞<μ1,μ2<+∞;ς1,ς2>0;−1≤ρ≤1.并其μ1,μ2分别是X与Y的均值，ς12，ς22，分别是X与Y的方差，ρ是X与Y的相关系数。
运用最大似然估计求取概率密度函数，设样本集中包含N个样本，即X={x1,x2,…x N},其中x k是列向量。
根据教材中公式，令μ=（μ1,μ2）T，则μ=1 Nx kNk=1;协方差矩阵=ς12ρς1ς2ρς1ς2ς22，那么=1N（x kNk=1−μ）（x k−μ）T。
采用最小错误率贝叶斯分类器，设一个身高体重二维向量为x，女生类为ω1，男生类为ω2，决策规则如下：x∈ω1,当Pω1x）>P(ω2|x)ω2,当Pω2x）>P(ω1|x)。
用身高和体重数据进行性别分类的实验报告
用身高和体重数据进行性别分类的实验报告实验目的：本实验旨在通过身高和体重数据，利用机器学习算法对个体的性别进行分类。
实验步骤：1. 数据收集：收集了一组个体的身高和体重数据，包括男性和女性样本。
在收集数据时，确保样本的性别信息是准确的。
2. 数据预处理：对收集到的数据进行预处理工作，包括数据清洗、缺失值处理和异常值处理等。
确保数据的准确性和完整性。
3. 特征提取：从身高和体重数据中提取特征，作为输入特征向量。
可以使用常见的特征提取方法，如BMI指数等。
4. 数据划分：将数据集划分为训练集和测试集，一般采用70%的数据作为训练集，30%的数据作为测试集。
5. 模型选择：选择合适的机器学习算法进行性别分类。
常见的算法包括逻辑回归、支持向量机、决策树等。
6. 模型训练：使用训练集对选定的机器学习算法进行训练，并调整模型的参数。
7. 模型评估：使用测试集对训练好的模型进行评估，计算分类准确率、精确率、召回率等指标，评估模型的性能。
8. 结果分析：分析实验结果，对模型的性能进行评估和比较，得出结论。
实验结果：根据实验数据和模型训练结果，得出以下结论：1. 使用身高和体重数据可以较好地对个体的性别进行分类，模型的分类准确率达到了XX%。
2. 在本实验中，选择了逻辑回归算法进行性别分类，其性能表现良好。
3. 身高和体重这两个特征对性别分类有较好的区分能力，可以作为性别分类的重要特征。
实验总结：通过本实验，我们验证了使用身高和体重数据进行性别分类的可行性。
在实验过程中，我们收集了一组身高和体重数据，并进行了数据预处理、特征提取、模型训练和评估等步骤。
实验结果表明，使用逻辑回归算法可以较好地对个体的性别进行分类。
这个实验为进一步研究个体性别分类提供了一种方法和思路。
用身高和体重数据进行性别分类的实验报告
⽤⾝⾼和体重数据进⾏性别分类的实验报告⽤⾝⾼和体重数据进⾏性别分类的实验报告⼀：基本要求1、利⽤K-L 变换进⾏特征提取。
2、在正态分布假设下估计概率密度，建⽴最⼩错误率Bayes 分类器。
3、试验直接设计线性分类器的⽅法，与基于概率密度估计的贝叶斯分类器进⾏⽐较。
⼆、实验数据训练样本：FAMALE.TXT （50个⼥同学的⾝⾼与体重数据） MALE.TXT （50个男同学的⾝⾼与体重数据）测试样本：Text1.TXT （35个同学的⾝⾼与体重数据，其中20个男同学，15个⼥同学） Text2.TXT （300个同学的⾝⾼与体重数据，其中250个男同学，50个⼥同学）三、具体做法1、不考虑类别信息对整个样本集进⾏K-L 变换（即PCA ），并将计算出的新特征⽅向表⽰在⼆维平⾯上，考察投影到特征值最⼤的⽅向后男⼥样本的分布情况并⽤该主成分进⾏分类。
2、利⽤类平均向量提取判别信息，选取最好的投影⽅向，考察投影后样本的分布情况并⽤该投影⽅向进⾏分类。
3、采⽤⾝⾼和体重数据作为特征，在正态分布假设下估计概率密度，建⽴最⼩错误率Bayes 分类器，写出得到的决策规则，将该分类器应⽤到训练/测试样本，考察训练/测试错误情况。
在分类器设计时可以考察采⽤不同先验概率（如0.5 vs. 0.5, 0.75 vs. 0.25, 0.9 vs. 0.1等）进⾏实验，考察对决策和错误率的影响。
4、⽤Fisher 线性判别⽅法求分类器，将该分类器应⽤到训练和测试样本，考察训练和测试错误情况。
将训练样本和求得的决策边界画到图上，同时把以往⽤Bayes ⽅法求得的分类器也画到图上，⽐较结果的异同。
四、原理简述及程序框图1.不考虑类别信息对整个样本集进⾏K-L 变换（1）读⼊female.txt 和male.txt 两组数据，组成⼀个样本集。
计算样本均值向量u E x=和协⽅差()()Tx u x u c E ??--??= （2）计算协⽅差阵特征值和特征向量（3）选取特征值最⼤的特征向量作为投影⽅向（4）选取阈值进⾏判断计算样本均值向量和协⽅差协⽅差阵特征值和特征向量选取特征值最⼤的特征向量作为投影⽅向选取阈值进⾏判断2.利⽤类平均向量提取判别信息来进⾏K-L 变换（1）读⼊female.txt 和male.txt 两组数据，组成⼀个样本集。
身高体重模型
实验报告：身高体重模型实验报告：身高体重模型一、研究目的为了分析当代大学生身体素质的影响因素，现以河南财经政法大学经济学院167位大三学生的身高体重数据为样本，来分析大学生身高与体重的关系。
常识认为的性别对于体重是有影响的，本文借于此兼顾分析了性别对于体重是不是也具有显著性影响。
二、数据说明数据来源：经济学院2009级四个班的学生身高体重,其中H表示身高（单位为cm），W表示体重(单位为kg)X表示虚拟变量。
表1：经济一班身高体重统计表三、实证分析（一）经济一班数据简单回归 1、建立模型为了分析一班同学身高和体重的关系特建立模型如下:U H W ++=1101αα。
其中，1W 代表经济一班学生的体重（单位为kg ）；1H 代表经济一班学生的身高（单位为cm ），U 代表随机误差项。
2、估计结果表3：通过Eviews5.0对经济一班数据回归结果Dependent Variable: W1 Method: Least Squares Date: 06/02/11 Time: 10:53 Sample: 1 42Included observations: 42Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. H11.0278500.1238888.2966050.0000R-squared0.632467 Mean dependent var 57.30952 Adjusted R-squared 0.623278 S.D. dependent var 8.581000 S.E. of regression 5.266817 Akaike info criterion 6.207177 Sum squared resid 1109.574 Schwarz criterion 6.289924 Log likelihood -128.3507 F-statistic 68.83366 Durbin-Watson stat2.343752 Prob(F-statistic)0.000000估计结果如下：110279.1684.114ˆH W +-= (20.747) (0.124)t 值 -5.528 8.297 p 值 0.000 0.0002R =0.632 ,2R =0.624,F=68.833 （P 值=0.000）3、模型检验根据OLS 回归模型分析结果，身高的P=0.000＜α=0.05，所以身高对于体重具有显著性影响。
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用身高和体重数据进行性别分类的实验报告
一：基本要求
1、利用K-L 变换进行特征提取。
2、在正态分布假设下估计概率密度，建立最小错误率Bayes 分类器。
3、试验直接设计线性分类器的方法，与基于概率密度估计的贝叶斯分类器进行比较。
二、实验数据
训练样本：FAMALE.TXT （50个女同学的身高与体重数据） MALE.TXT （50个男同学的身高与体重数据）
测试样本：Text1.TXT （35个同学的身高与体重数据，其中20个男同学，15个女同学） Text2.TXT （300个同学的身高与体重数据，其中250个男同学，50个女同学）
三、具体做法
1、不考虑类别信息对整个样本集进行K-L 变换（即PCA ），并将计算出的新特征方向表示在二维平面上，考察投影到特征值最大的方向后男女样本的分布情况并用该主成分进行分类。
2、利用类平均向量提取判别信息，选取最好的投影方向，考察投影后样本的分布情况并用该投影方向进行分类。
3、采用身高和体重数据作为特征，在正态分布假设下估计概率密度，建立最小错误率Bayes 分类器，写出得到的决策规则，将该分类器应用到训练/测试样本，考察训练/测试错误情况。
在分类器设计时可以考察采用不同先验概率（如0.5 vs. 0.5, 0.75 vs. 0.25, 0.9 vs. 0.1等）进行实验，考察对决策和错误率的影响。
4、用Fisher 线性判别方法求分类器，将该分类器应用到训练和测试样本，考察训练和测试错误情况。
将训练样本和求得的决策边界画到图上，同时把以往用Bayes 方法求得的分类器也画到图上，比较结果的异同。
四、原理简述及程序框图
1.不考虑类别信息对整个样本集进行K-L 变换
（1）读入female.txt 和male.txt 两组数据，组成一个样本集。
计算样本均值向量u E x ⎡⎤⎣⎦
=和协方差()()T
x u x u c E ⎡⎤--⎣⎦
= （2）计算协方差阵特征值和特征向量 （3）选取特征值最大的特征向量作为投影方向 （4）选取阈值进行判断
计算样本均值向量和协方差
协方差阵特征值和特征向量
选取特征值最大的特征向量作为投影方向
选取阈值进行判断
2.利用类平均向量提取判别信息来进行K-L 变换
（1）读入female.txt 和male.txt 两组数据，组成一个样本集。
分别计算样本均值向量i u E x ⎡⎤⎣⎦= 和协方差()()T i x u x u c E ⎡⎤--⎣⎦
= ，及总均值向量 ()
122u u u +=
（2）计算类间离散度矩阵Sb （ ()()()2
1
T
b i
i
i i S p u
u u u ω==
--∑）与类内离散度矩阵Sw
（ 2
1
w i i
i S P ==
∑∑
）
（3）用 ()
T j b j
j j
u S u J X λ=
比较分类性能，选取最佳投影方向
（4）选取阈值进行判断
分别计算样本均值向量和协方差，以及总
的均值
协计算类内离散度与类间离散度矩阵
选取最佳投影方向
选取阈值进行判断
3.正态分布的监督参数估计：
对于多元正态分布，其最大似然估计的结果为：
1
1ˆN
K K X n μ
==∑ ()()11ˆˆˆN
T
K K K X X N
μ
μ=∑
=--∑
最小错误率Bayes 分类器
判别函数为()0T T i i i i g x x W x w x w =++
其中 11
2i i W -=-∑，1i i w μ-=∑
()1
01122i T i i
i i w u u In InP ω-=-∑-∑+ 具体算法步骤如下：
第一步将训练样本集数据转为矩阵FA ，MA 。
第二步分别对FA ，MA 求取协方差12,∑∑，平均值12,μμ并输入先验概率
()()12,P P ωω
第三步将第二步所得数值代入判别函数表达式得()()12,g x g x 。
第四步将待测样本集数据转为矩阵T ，将T 中数值依次代()()
12g x g x -
，若
()()120
g x g x ->，则判断其为第一类，反之，第二类。
流程图如下：
4.Fisher 线性判别方法求分类器 首先求各类样本均值向量，及2,1,1
==∑∈
i x N m i
x i
i ω
，然后求各个样本的类内离散度矩阵，及()()2,1,=--=
∑∈i m x m x s T
i
w x i i i
，再求出样本的总类内离散度，及()()2211s p s p s ωωω+=，根据公式()211
m m s -=-*ω
ω求出把二维X 空
间投影到一维Y 空间的最好的投影方向。
再求出一维Y 空间中各类样本均值
2,1,1
'==
∑∈i y N m i
y i
i ω，其中
x y **
=ω,本次实验的分界阈值我们用如下方法得到：2
122110'
'N N m N m N y ++=
,最后，将测试样本中的值代入，求出y ，并将其
与y0来进行比较来分类。
流程图如下：
五、实验结果及分析总结
1.不考虑类别信息对整个样本集进行K-L变换
实验中不考虑类别信息，用FAMALE.TXT和MALE.TXT的数据作为本次实验使用的样本集，建立基于K-L变换的分类器，记录错误率。
特征向量为（0.6269，0.7719）
男判为女：10 错误率10%
女判为男：4 错误率4%
2.利用类均值向量的特征提取实验结果
实验中考虑类别信息，用FAMALE.TXT和MALE.TXT的数据作为本次实验使用的样本集，设定男女先验概率分别为0.75和0.25，建立基于K-L变换的分类器，记录分类错误率。
特征向量为（0.6153，0.7883）
男判为女：10 错误率10%
女判为男：3 错误率3%
分析：不考虑类别信息的基于K-L 变换的特征提取再分类与Fisher 分类器效果
差不多（Fisher 线性判别方法 男判为女8个 女判为男4个），不过在本次实验中，Fisher 判别更胜一筹。
考虑类别信息时，分类效果会受到先验概率的影响。
3.最小错误率贝叶斯决策
根据最大似然估计出的男生身高体重均值为173.9200 65.5020
协方差矩阵为∑∧
⎥⎦⎤⎢⎣⎡8982.590582.230582.237536.20
女生身高体重均值为 162.8400 52.5960
协方差矩阵为 ∑∧
⎥⎦
⎤⎢⎣⎡1288.315254.155254.159344.43
由表可知：
对于测试样本，当男女先验概率为0.5vs0.5时，测试样本1判别错误率最小； 对于测试样本，当男女先验概率为为0.25vs0.75时，测试样本2判别错误率最小；
故可推测用最小错误率Bayes决策，当女生先验概率等于待测样本中女生样本占待测样本的概率时，错误率最小，且越远离此概率，错误率越大。
4.用Fisher线性判别方法求分类器，将分类器应用到训练和测试样本上，比较其错误率。
将训练样本和求得的决策边界与先验概率为0.5,0.5的贝叶斯分类器画到图上：
从图中我们可以直观的比较出对训练样本Fisher判别比最大似然Bayes判别效果更好。