《EXCEL统计分析》005 练习数据（疾病分类）

《EXCEL统计分析》001 练习数据（妊娠分娩）

8.1 分离变量法介绍

绪论 数学模型 数学建模过程 数学建模示例 建立数学模型的方法和步骤 数学模型的分类

为了解决基于Apriori的分类关联规则算法挖掘数值型数据时效率和准确率偏低的问题,提出基于定量关联规则树的分类及回归预测算法.采用改进的定量关联规则算法挖掘数值型数据生成关联规则库,并基于关联规则树结构实现分类及回归预测.研究结果表明:改进的Apriori定量关联规则挖掘算法提高了分类预测的准确率并降低了计算复杂度;而采用关联规则树结构可使分类与回归预测时间明显加快,提高了样本匹配学习的速度

自由程:分子两次相邻碰撞之间自由通过的路程

摘要本问题是一个“有人管理分类问题”首先分别列举出20个学习样本序列中1 字符串、2字符串、3字符串出现的频率构成含41个变量的基本特征集,接着用主成分 分析法从中提取出4个特征。然后用 Fisher线性判别法进行分类,得出了所求20个人工制 造序列及182个自然序列的分类结果如下:

1 Poisson分布的概念与特性 3 Poisson分布样本均数与总体均数的比较 4 Poisson分布两样本均数的比较 5 STATA计算 2 Poisson分布总体均数的估计

§11.1 数据的收集 §11.2 数字特征描述(估计) §11.3 分布状态描述——频数直方图 §11.4 排列图、因果分析图、趋势图

§1 数据表的基础知识 §2 一元线性回归 §3 多元线性回归 §4 Matlab 中的回归分析 §5 非线性回归和逐步回归