箱包皮具
一、分类和属性
二、品牌介绍
热门品牌：保罗骑士、爱华仕、花花公子、爱登堡、
澳洲袋鼠、浪迹天涯、亨得利、利昂多；
推荐品牌：保罗太子龙、澳诗莱、保罗骑士、澳洲袋鼠、智尔娜、 金路达、卡帝乐鳄鱼、爱华仕、法国都彭、卡丹路、 1. 潮流女包 单肩包 手提包 斜挎包 双肩包 手拿包 2. 精品男包 斜挎包 单肩包 休闲包 商务公文包．．．．． 手拿包 双肩包 3. 功能箱包 拉杆箱 旅行包 电脑包 相机包 卡包卡套 学生书包 腰包 登山包 4. 时尚配件 女士腰带 男士腰带 钱包
美国骆驼、MISTY（米堤）、保罗名莎，劳斯帅特、台湾旅鳄；
一、描述统计 描述性统计是指运用制表和分类，图形以及计筠概括性数据来描述数据的集中趋势、离散趋势、偏度、峰度。 1、缺失值填充：常用方法：剔除法、均值法、最小邻居法、比率\回归法、决策树法。 2、正态性检验：很多统计方法都要求数值服从或近似服从正态分布，所以之前需要进行正态性检验。常用方法：非参数检验的K-量检验、P-P图、Q-Q图、W检验、动差法。 二、假设检验 1、参数检验 参数检验是在已知总体分布的条件下（一股要求总体服从正态分布）对一些主要的参数(如均值、百分数、方差、相关系数等）进行的检验。 1）U验使用条件：当样本含量n较大时，样本值符合正态分布 2）T检验使用条件：当样本含量n较小时，样本值符合正态分布 A 单样本t检验：推断该样本来自的总体均数μ与已知的某一总体均数μ0 (常为理论值或标准值)有无差别； B 配对样本t检验：当总体均数未知时，且两个样本可以配对，同对中的两者在可能会影响处理效果的各种条件方面扱为相似； C 两独立样本t检验：无法找到在各方面极为相似的两样本作配对比较时使用。 2、非参数检验 非参数检验则不考虑总体分布是否已知，常常也不是针对总体参数，而是针对总体的某些一股性假设（如总体分布的位罝是否相同，总体分布是否正态）进行检验。 适用情况：顺序类型的数据资料，这类数据的分布形态一般是未知的。
A 虽然是连续数据，但总体分布形态未知或者非正态； B 体分布虽然正态，数据也是连续类型，但样本容量极小，如10以下； 主要方法包括：卡方检验、秩和检验、二项检验、游程检验、K-量检验等。 三、信度分析 检査测量的可信度，例如调查问卷的真实性。 分类： 1、外在信度：不同时间测量时量表的一致性程度，常用方法重测信度 2、内在信度；每个量表是否测量到单一的概念，同时组成两表的内在体项一致性如何，常用方法分半信度。 四、列联表分析 用于分析离散变量或定型变量之间是否存在相关。 对于二维表，可进行卡方检验，对于三维表，可作Mentel-Hanszel分层分析。 列联表分析还包括配对计数资料的卡方检验、行列均为顺序变量的相关检验。 五、相关分析 研究现象之间是否存在某种依存关系，对具体有依存关系的现象探讨相关方向及相关程度。 1、单相关：两个因素之间的相关关系叫单相关，即研究时只涉及一个自变量和一个因变量； 2、复相关：三个或三个以上因素的相关关系叫复相关，即研究时涉及两个或两个以上的
技能训练十一属性数据分析 一、训练目的与要求 1．掌握属性数据分析方法。 2．掌握属性数据分析图表与原图形的组合。 二、训练准备 1．训练数据：本训练数据保存于文件夹Exercise-11中。 2．预备知识：属性分析的方法。 三、训练步骤与内容 1．数据准备 将训练数据复制，粘贴至各自文件夹内。 启动MAPGIS主程序。在主菜单界面中，点击参数按钮，在弹出的对话框中，设置工作目录最终指向Exercise-14（盘符依据各人具体情况设置）。 2．属性分析 执行如下命令：空间分析?空间分析?文件?装载区文件，加载要进行属性分析的数据文件。 Step1: 加载数据文件中所提供 的REGION.WP区文件 执行如下命令：属性分析?单属性分类统计?立体饼图，选择属性分析类型。
Step2: 属性 Step3: 选择分类属性字段为小麦，保留属性字段为乡名、水稻、玉米Step4: 设置分类方式为分段方式 Step5: 确定，退出设置 分类值域按图中所示输 入
分类统计结果图 3．保存文件 执行如下命令：文件?保存当前文件，换名保存属性分析所生成的图形文件，系统生成的表格文件（*.WB）不需要保存。 Step: 将缺省文件名改为“属性分析”，点 击保存按钮。按此方法依次将线、区 文件名均改为“属性分析” 4．文件组合 执行如下命令：图形处理?输入编辑?打开已有工程文件，打开所提供的Exercise-14.MPJ，在工程文件管理窗口，点击鼠标右键，选择“添加项目”选项，将前面生成的属性分析.WT、属性分析.WL、属性分析.WP添加进此工程文件。 关闭REGION.WP、POINT.WT、RIVER.WL和LINE.WL四个文件。 执行如下命令：其它?整块移动，调整属性分析.WT、属性分析.WL、属性分析.WP三个图形文件的位置，使与主图位置相适应。若此三个图形与主图相比过大的话，执行如下命令：其它?整图变换?键盘输入参数，来进行调整（注意应确定REGION.WP、POINT.WT、RIVER.WL 和LINE.WL四个文件处于关闭状态）。
阳性属金中药（入肺经，性温或性热）： 性温类：麻黄（3-9克），桂枝（3-9克），紫苏（6-9克），白芷（6-15克），细辛（有小毒，1-3克），杜衡（有小毒，3-6克），辛夷（6-15克），生姜（6-15克），葱白（2-8枚），香薷（6-15克），西河柳（6-15克），香菜（3-6克），苍耳子（有毒，6-9克），鹅不食草（6-9克），厚朴（3-9克），豆蔻（3-6克），丁香（1-3克），红豆蔻（3-6克），陈皮（3-9克），香橼（3-9克），佛手（3-9克），檀香（克），乌药（3-9克），紫苏梗（6-9克），黄芪（9-30克），饴糖（30-60克），紫河车（克），钟乳石（3-9克），五味子（克），半夏（有毒，3-9克），天南星（有毒，3-9克），旋覆化（3-9克），金沸草（6-9克），芥子（3-9克），猪牙皂（有小毒，克），白前（3-9克），猫爪草（15-30克），苦杏仁（有小毒，6-9克），紫苏子（3-9克），紫菀（6-9克），款冬花（6-9克），百部（3-9克），远志（3-9克），紫石英（9-15克）。 性热类：干姜（3-9克）。 阴性属金中药（入肺经，性凉或性寒）： 性凉类：薄荷（3-6克），淡豆豉（6-12克），薏苡仁（9-30克），竹茹（6-9克），连翘（6-15克），鱼腥草（15-25克），拳参（6-9克），虎杖（9-15克），土贝母（6-9克），银柴胡（3-9克），天花粉（9-15克），儿茶（1-3克），罗汉果（9-15克），白芨（6-15克），沙参（9-15克），天冬（6-12克），麦冬（6-12克），玉竹（6-12克），玄参（9-15克），木蝴蝶（克），明党参（6-12克），胆南星（3-6克），前胡（3-9克），川贝母（3-9克），马兜铃（3-9克），枇杷叶（6-9克），伊贝母（3-9克），冰片（克）。 性寒类：牛蒡子（6-12克），菊花（6-9克），桑叶（6-9克），蝉蜕（3-6克），升麻（3-9克），浮萍（3-9克），藜芦（有大毒，克），食盐（10-30克），牵牛子（有毒，3-6克），甘遂（有毒，克），红大戟（有小毒，克），芫花（有毒，克），商陆（有毒，3-9克），滑石粉（9-24克），车前子（9-15克），川木通（3-6克），通草（克），三白草（15-30克），石韦（6-12克），防己（6-9克），灯心草（1-3克），冬瓜子（9-30克），黄芩（3-9克），石膏（15-60克），知母（6-12克），芦根（15-30克），栀子（6-9克），金银花（6-15克），忍冬藤（15-30克），胖大海（2-3克），射干（克），半枝莲（15-30克），穿心莲（3-9克），金果榄（3-9克），苦木（有小毒，1-3克），地骨皮（9-15克），郁金（3-9克），白茅根（9-30克），侧柏叶（6-12克），铁苋菜（15-30克），西洋参（3-6克），百合（6-12克），五倍子（3-6克），葶苈子（3-9克），瓜蒌（9-15克），瓜蒌皮（9-15克），瓜蒌子（9-15克），浙贝母（6-9克），蛤壳（3-6克），桑白皮（6-12克），羚羊角（克）。
中医五行归类表 历代医家为了说明人体内外的整体性和复杂性，亦把人体的脏腑组织、生理活动、病理反应，以及与人类生活密切相关的自然界事物作了广泛地联系。 事物属性五行归类表 自然界五 行人体 五音五 味五化五色五气五方五 季 五 脏 五 腑 五 官 形 体 情 志 五 声 变 动 五 神 五 液
五行木火土金水 五脏肝心（心包）脾肺肾 六腑胆小肠（三焦）胃大肠膀胱 五体筋脉肉皮骨 五志怒喜思忧恐 五神魂神意魄志 五窍目舌口鼻耳 五音角徵宫商羽 五主色嗅味声液 五色青赤黄白黑 五嗅臊（膻）焦香腥腐 五味酸苦甘辛咸 五液泪汗涎涕唾 五声呼笑歌哭呻 五动握忧哕咳栗 五荣爪面色唇毛发 五方东南中西北 五谷麻麦稷稻豆 五菜韭薤葵葱藿 五果李杏枣桃栗 五畜鸡羊牛犬猪 五时（年）春夏长夏秋冬 五时（日）平旦日中日西日入夜半 五常（天）风热湿燥寒 五化生长化收藏
五形矩形尖形方形圆形波形 五智仁礼信义智 五行相克含义: 是因为天地之性 众胜寡, 故水胜火. 精胜坚, 故火胜金. 刚胜柔, 故金胜木. 专胜散, 故木胜土. 实胜虚, 故土胜水. 五行生克制化宜忌: 金: 金旺得火, 方成器皿. 金能生水, 水多金沉; 强金得水, 方挫其锋. 金能克木, 木多金缺; 木弱逢金, 必为砍折. 金赖土生, 土多金埋; 土能生金, 金多土变. 火: 火旺得水, 方成相济. 火能生土, 土多火晦; 强火得土, 方止其焰. 火能克金, 金多火熄; 金弱遇火, 必见销熔. 火赖木生, 木多火炽; 木能生火, 火多木焚. 水: 水旺得土, 方成池沼. 水能生木, 木多水缩; 强水得木, 方泄其势. 水能克火, 火多水干; 火弱遇水, 必为熄灭. 水赖金生, 金多水浊; 金能生水, 水多金沉. 土: 土旺得水, 方能疏通. 土能生金, 金多土变; 强土得金, 方制其壅. 土能克水, 水多土流; 水弱逢土, 必为淤塞. 土赖火生, 火多土焦; 火能生土, 土多火晦. 木: 木旺得金, 方成栋梁. 木能生火, 火多木焚; 强木得火, 方化其顽. 木能克土, 土多木折; 土弱逢木, 必为倾陷. 木赖水生, 水多木漂; 水能生木, 木多水缩. 根据上述归类表，主要说明如下三方面问题： （1）以五行之特性，说明五脏之功能。如木性生发条达，肝性喜条达而主疏泄；水性滋润下行，肾藏精而主水。因此，肝属木、肾主水，其它脏腑亦是如此。 （2）形成了以五脏为主体，外应五方、五季、五气等，内联五脏、五官、形体、情志等的五个功能活动系统。 （3）此五个功能活动系统，说明了人体的内环境与外在自然环境之间也存
各种分布 泊松分布 Poisson分布，是一种统计与概率学里常见到的离散概率分布。 泊松分布的概率函数为： 泊松分布的参数λ是单位时间(或单位面积、单位体积)内随机事件的平均发生率。泊松分布适合于描述单位时间内随机事件发生的次数。 泊松分布的期望和方差均为 特征函数为： 泊松分布与二项分布 当二项分布的n很大而p很小时，泊松分布可作为二项分布的近似，其中λ为np。通常当n≧10,p≦0.1时，就可以用泊松公式近似得计算。 事实上，泊松分布正是由二项分布推导而来的。 泊松分布可作为二项分布的极限而得到。一般的说，若 ,其中n很大， p很小，因而不太大时，X的分布接近于泊松分布。这个事实有时可将较难计算的二项分布转化为泊松分布去计算。 应用示例 泊松分布适合于描述单位时间（或空间）内随机事件发生的次数。如某一服务设施在一定时间内到达的人数，电话交换机接到呼叫的次数，汽车站台的候客人数，某放射性物质发射出的粒子，机器出现的故障数，自然灾害发生的次数，一块产品上的缺陷数，显微镜下单位分区内的细菌分布数等等。 卡方分布 卡方分布( 分布)是概率论与统计学中常用的一种概率分布。n 个独立的标准
正态分布变量的平方和服从自由度为n 的卡方分布。卡方分布常用于假设检验和置信区间的计算。 若n个相互独立的随机变量ξ?、ξ?、……、ξn ，均服从标准正态分布（也称独立同分布于标准正态分布），则这n个服从标准正态分布的随机变量的平方和构成 一新的随机变量，其分布规律称为卡方分布（chi-square distribution），即分布（chi-square distribution），其中参数n称为自由度。正如正态分布中均值或方差不同就是另一个正态分布一样，自由度不同就是另一个分布。记为或者。 卡方分布与正态分布 卡方分布是由正态分布构造而成的一个新的分布，当自由度n很大时，分布 近似为正态分布。对于任意正整数x，自由度为 k的卡方分布是一个随机变量X 的机率分布。 期望和方差 分布的均值为自由度n，记为E( ) = n。分布的方差为2倍的自由度(2n)，记为D( ) = 2n。 均匀分布 均匀分布（Uniform Distribution）是概率统计中的重要分布之一。 顾名思义，均匀，表示可能性相等的含义。 (1) 如果，则称X服从离散的均匀分布。 (2) 设连续型随机变量X的概率密度函数为，则称随机变
实验十四属性数据分析 一、实验目的 1．掌握属性数据分析方法。 2．掌握属性数据分析图表与原图形的组合。 二、实验准备 1．实验数据：本实验数据保存于文件夹Exercise-14中。 2．预备知识：属性分析的方法。 三、实验步骤与内容 1．数据准备 将实验数据复制，粘贴至各自文件夹内。 启动MAPGIS主程序。在主菜单界面中，点击参数按钮，在弹出的对话框中，设置工作目录最终指向Exercise-14（盘符依据各人具体情况设置）。 2．属性分析 执行如下命令：空间分析?空间分析?文件?装载区文件，加载要进行属性分析的数据文件。 Step1: 加载数据文件中所提供 的REGION.WP区文件执行如下命令：属性分析?单属性分类统计?立体饼图，选择属性分析类型。
Step2: 属性 Step4: 设置分类方 式为分段方 式 Step3: 选择分类属 性字段为小 麦，保留属 性字段为乡 名、水稻、 玉米 Step5: 确定，退出 设置 分类值域按图中所示输 入
分类统计结果图 3．保存文件 执行如下命令：文件?保存当前文件，换名保存属性分析所生成的图形文件，系统生成的表格文件（*.WB）不需要保存。 Step: 将缺省文件名改为“属性分析”，点 击保存按钮。按此方法依次将线、区 文件名均改为“属性分析” 4．文件组合 执行如下命令：图形处理?输入编辑?打开已有工程文件，打开所提供的Exercise-14.MPJ，在工程文件管理窗口，点击鼠标右键，选择“添加项目”选项，将前面生成的属性分析.WT、属性分析.WL、属性分析.WP添加进此工程文件。 关闭REGION.WP、POINT.WT、RIVER.WL和LINE.WL四个文件。 执行如下命令：其它?整块移动，调整属性分析.WT、属性分析.WL、属性分析.WP三个图形文件的位置，使与主图位置相适应。若此三个图形与主图相比过大的话，执行如下命令：其它?整图变换?键盘输入参数，来进行调整（注意应确定REGION.WP、POINT.WT、RIVER.WL和LINE.WL四个文件处于关闭状态）。 完成后，保存此工程文件。
中药得阴阳五行属性分类 阳性属金中药(入肺经,性温或性热): 性温类:麻黄(3-9克),桂枝(3—9克),紫苏(6－9克),白芷(6—15克),细辛(有小毒,１—3克),杜衡(有小毒,3-6克),辛夷(６－15克),生姜(6-15克),葱白(2—8枚),香薷(６-15克),西河柳(６－１5克),香菜(3－6克),苍耳子(有毒,6－９克),鹅不食草(６—9克),厚朴(３—９克),豆蔻(3－6克),丁香(1-3克),红豆蔻(3—6克),陈皮(３－9克),香橼(3—9克),佛手(３－9克),檀香(1。５—３克),乌药(３-9克),紫苏梗(６－9克),黄芪(9—３０克),饴糖(３0－60克),紫河车(1、5-3克),钟乳石(3—9克),五味子(1.5-６克),半夏(有毒,3－９克),天南星(有毒,3－9克),旋覆化(３—9克),金沸草(6-9克),芥子(3—9克),猪牙皂(有小毒,1—1、5克),白前(３-９克),猫爪草(15-３０克),苦杏仁(有小毒,６—9克),紫苏子(3—９克),紫菀(6-9克),款冬花(6－9克),百部(3-9克),远志(3－９克),紫石英(９-15克)。 性热类:干姜(３—9克)。 阴性属金中药(入肺经,性凉或性寒): 性凉类:薄荷(３-６克),淡豆豉(6-１２克),薏苡仁(9－30克),竹茹(6-9克),连翘(６-１5克),鱼腥草(１５－25克),拳参(６-９克),虎杖(9-1５克),土贝母(6—9克),银柴胡(３-9克),天花粉(9—1５克),儿茶(１-3克),罗汉果(9-１5克),白芨(6-15克),沙参(９—15克),天冬(６－12克),麦冬(6-12克),玉竹(6－12克),玄参(９-１5克),木蝴蝶(1。5—3克),明党参(６-1２克),胆南星(3—６克),前胡(3-9克),川贝母(3－9克),马兜铃(3—9克),枇杷叶(6—9克),伊贝母(3-9克),冰片(0。１5－0.3克)、 性寒类:牛蒡子(6-12克),菊花(６-9克),桑叶(6－9克),蝉蜕(3-6克),升麻(３—9克),浮萍(3—９克),藜芦(有大毒,0.３-0、6克),食盐(１0-3０克),牵牛子(有毒,3－6克),甘遂(有毒,0、5—１.5克),红大戟(有小毒,1.5－3克),芫花(有毒,1。5－3克),商陆(有毒,3—9克),滑石粉(9-24克),车前子(9—15克),川木通(3-6克),通草(３-４、５克),三白草(15—３0克),石韦(6-12克),防己(6—９克),灯心草(1-3克),冬瓜子(9－3０克),黄芩(3－9克),石膏(15－6０克),知母(6-１２克),芦根(1５—30克),栀子(６－9克),金银花(6－１５克),忍冬藤(15-30克),胖大海(２－3克),射干(3-４。５克),半枝莲(15－30克),穿心莲(3—9克),金果榄(3—9克),苦木(有小毒,1—3克),地骨皮(9—1５克),郁金(3—9克),白茅根(9－3０克),侧柏叶(６—1２克),铁苋菜(15—30克),西洋参(3-6克),百合(6—12克),五倍子(３-6克),葶苈子(3－９克),瓜蒌(９—15克),瓜蒌皮(9－15克),瓜蒌子(９—１５克),浙贝母(6-９克),蛤壳(３－6克),桑白皮(6—12克),羚羊角(1－1。５克)。 阳性属火中药(入心经,性温或性热): 性温类:桂枝(3-9克),西河柳(6—１５克),香菜(3－６克),檀香(1、５—3克),红花(3—9克),川芎(３-９克),乳香(３-12克),紫河车(1。5-３克),刺五加(9－27克),熟地(9－15克),何首乌(6-１2克),当归(6-9克),龙眼肉(9－15克),五味子(1。5—6克),远志(3-9克),紫石英(９—15克),麝香(0。０3-0、1克),石菖蒲(３—９克),九节菖蒲(3—６克),苏合香(0、３—1克)。 性热类:附子(有毒,3—15克),干姜(3-9克),肉桂(1-4、5克)、 阴性属火中药(入心经,性凉或性寒):
数据挖掘中客户的特征化及其划分(一) 摘要]良好客户关系已成为电子商务时代制胜的关键。在激烈的市场竞争中，客户关系管理逐渐成为企业关注的焦点。深入研究客户和潜在客户是在市场中保持竞争力的关键。本文通过对客户行为的特征化分析，以数据挖掘为分析工具，对客户关系管理进行了讨论，给出了相应的划分方法，使用这些划分方法，对客户进行分析是有意义的。 关键词]客户关系管理数据挖掘聚类分析 一、引言 在激烈的市场竞争中，客户关系管理(CustomerRelationshipManagement)逐渐成为各企业关注的焦点。一个成熟的CRM系统要能够有效地获取客户的各种信息，识别客户与企业间的关系及所有交互操作，寻找其中的规律，为客户提供个性化的服务，为企业决策提供支持。 在企业与客户的交互操作中，“二八原则”是值得借鉴的，即20%的客户对企业做出80%的利润贡献。但究竟谁是那20%的客户？又如何确定特定消费群体的消费习惯与消费倾向，进而推断出相应消费群体或个体下一步的消费行为？这都是企业需要认真研究的问题。 二、客户的特征化及其划分 企业认识客户和潜在客户是在市场保持竞争力的关键。特征分析是了解客户和潜在客户的极好方法，包括对感兴趣对象范围进行一般特征的度量。一旦知道带来最大利润客户的特征和行为，就可以直接将其应用到寻找潜在客户之中。有效寻找客户，认识哪些人群像自己的客户。因此，在争取客户的活动中，对感兴趣对象进行特征化及其划分是很有意义的。 对客户的特征化，顾名思义就是用数据来描述或给出客户（潜在客户）特征的活动。特征化可以在数据库（或数据库的不同部分）上进行。这些不同部分也称为划分，通常他们互不包含。 划分分析（SegmentationAnalysis）通常用于根据利润和市场潜力划分客户。如：零售商按客户在所有零售商店的总体购买行为，将客户划分为若干描述他们各自购买行为的区域，这样零售商可以评估哪些客户有最大利润。划分是把数据库分成互不相交部分或分区的活动。一般有两种方法：市场驱动法和数据驱动法。市场驱动法需要决定那些对业务有重要影响的特征，即需要预先选择一些特征变量（属性），以最终定义得到划分。数据驱动法是利用数据挖掘中的聚类技术或要素分析技术寻找同质群体。 三、数据挖掘的概念 数据挖掘(DataMining)是从大型数据库或数据仓库中提取人们感兴趣的知识，这些知识是隐含的、事先未知的潜在有用信息。通过数据挖掘提取的知识表示为概念、规则、规律、模式等，它对企业的趋势预测和行为决策提供支持。 1.分类分析 分类是指将数据映射到预先定义好的群组或类。分类要求基于数据属性值来定义类别，通过数据特征来描述类别。根据它与预先定义好的类别相似度，划分到某一类中去。分类的主要应用是导出数据的分类模型，然后使用模型预测。 2.聚类分析 聚类是对抽象样本集合分组的过程。与分类不同之处在于聚类操作要划分的类是事先未知。按照同一类中对象之间较高相似度原则进行划分，目的是使同一类别个体之间距离尽可能小，不同类别中个体间距离尽可能大。类的形成是由数据驱动的。 3.关联规则 关联规则是从大量的数据中挖掘出有价值的描述数据项之间相互关联的知识。关联规则中有两个重要概念：支持度（Support）和信任度(Confidence)。它们是两个度量有关规则的方法，描述了被挖掘出规则的有用性和确定性。关联规则挖掘，希望发现事务数据库中数据项之间的关联，这些规则往往能反映客户的购买行为模式。
第九章 列联分析 一、填空题 1、设R 为列联表的行数，C 为列联表的列数，则进行拟合优度检验时所用统计量2χ的自由度为 。 2、设0f 为列联表中观察值频数，e f 为期望值频数，则进行拟合优度检验时所用统计量2χ= 。 3、在列联分析中，观察值总数为n ，RT 为列联表中给定单元的行合计，CT 为给定单元列合计，则该给定单元频数期望值为 。 4、在列联分析中，观察值总数为500，列联表中给定单元的行合计数为140，列合计数为162，则该给定单元频数期望值为 。 5、在3×4列联分析中，统计量2 2 0()e e f f f χ-=∑（其中0f 为观测值频数，e f 为期望值频数）的自由度为____________。 6、对来自三个地区的原料质量进行检验时，先把它们分成三个等级，在随机抽取400间进行检验，经分析得知原料质量与地区之间的关系实现著的，现计算得2300χ=，则?相关系数等于 。 7、?相关系数是描述两个分类变量之间相关程度的统计量，它主要用于描述 的列联表数据。 8、若两个分类变量之间完全相关。则?相关系数的取值为 。 9、当列联表中两个变量相互独立时，计算的列联相关系数C= 。 10、利用2 χ分布进行独立性检验，要求样本容量必须足够大，特别是每个单元中的期望频数e f 不能过小，如果只有两个单元，则每个单元的期望频数必须 。 二、单项选择题 1、列联分析是利用列联表来研究（ ） A 、两个分类变量的关系 B 、两个数值型变量的关系 C 、一个分类变量和一个数值型变量的关系 D 、连个数值型变量的分布 2、设R 为列联表的行数，C 为列联表的列数，则进行拟合优度检验时所用统计量2χ的自由度为（ ） A 、R B 、 C C 、R ×C D 、（R-1）×（C-1） 3、若两个分类变量之间完全相关。则?相关系数的取值为（ ） A 、0 B 、小于1 C 、大于1 D 、1=? 4、当列联表中两个变量相互独立时，计算的列联相关系数C （ ） A 、等于1 B 、大于1 C 、等于0 D 、小于0 5、利用2χ分布进行独立性检验，要求样本容量必须足够大，特别是每个单元中的期望频数e f 不能过小，如果只有两个单元，则每个单元的期望频数必须（ ） A 、等于或大于1 B 、 C 值等于?值 C 、等于或大于5 D 、等于或大于10 6、一所大学准备采取一项学生上网收费的措施，为了解男女学生对这一措施的看法，分别抽取了150名男生和120名女生进行调查，得到结果如下： A 、48和39 B 、102和81 C 、15和14 D 、25和19 7、一所大学准备采取一项学生上网收费的措施，为了解男女学生对这一措施的看法，分别抽取了150名
属性数据分析复习题 一、 填空（每题4分，共20分） 1. 按数据取值分类，人的身高，性别，受教育程度分别属于计量数据，名义数据，有序数据 2. 度量定性数据离散程度的量有离异比率， G-S 指数，熵 3. 分类数据的检验方法主要有2χ检验和似然比检验 4. 二值逻辑斯蒂线性回归模型的一般形式是011ln 1k k p x x p βββ=+++- 5. 二维列联表的对数线性非饱和模型有 3 种 二、 案例分析题（每题20分，共60分） 1.P40习题二1，给出上分位数20.05(5)11.07χ= 0123456:0.3,0.2,0.2,0.1,0.1,0.1H p p p p p p ====== 220.0518.0567(5)11.07χχ=>=,落入拒绝域，故拒绝原假设，即认为这些数据与 消费者对糖果颜色的偏好分布不相符 2.P42表 3.1独立性检验，给出上分位数2 0.05(1) 3.84χ= 012:H p p =（即认为肺癌患者中吸烟比例与对照组中吸烟比例相等） 112:H p p ≠
未连续性修正的： 22 2 2112212210.051212()106(6011332)9.6636(1) 3.8463439214n n n n n n n n n χχ++++-?-?===>=??? 带连续性修正的： 22 11221221220.051212(||)106(|6011332|53)27.9327(1) 3.8463439214 n n n n n n n n n n χχ++++--?-?-===>=??? 均落入拒绝域，故拒绝原假设，即认为肺癌患者中吸烟比例与对照组中吸烟比例不等 3.P83表 4.3 独立性检验，给出上分位数2 0.05(2) 5.99χ= 0:ij i j H p p p ++=（即认为男性和女性对啤酒的偏好无显著性差异） 220.0590.685(2) 5.99χχ=>=，落入拒绝域，故拒绝原假设，即认为男性和女性对 啤酒的偏好有显著性差异 三、简答（每题10分） 1.谈谈你对p 值的认识 P 值是： 1) 一种概率，一种在原假设为真的前提下出现观察样本以及更极端情况的概率。 2) 拒绝原假设的最小显著性水平。 3) 观察到的(实例的)显著性水平。 4) 表示对原假设的支持程度，是用于确定是否应该拒绝原假设的另一种方法。 P 值（P value ）就是当原假设为真时所得到的样本观察结果或更极端结果出现的概率。如果P 值很小，说明原假设情况的发生的概率很小，而如果出现了，根据小概率原理，我们就有理由拒绝原假设，P 值越小，我们拒绝原假设的理由越充分。总之，P 值越小，表明结果越显著。 统计学根据显著性检验方法所得到的P 值，一般以P < 0.05 为显著， P<0.01 为非常显著 2.写出三维列联表各种独立性之间的关系
属性数据分析第五章课后作业 6.为了解男性和女性对两种类型的饮料的偏好有没有差异，分别在年青人和老年人中作调查。调查数据如下： 试分析这批数据，关于男性和女性对这两种类型的饮料的偏好有没有差异的问题，你有什么看法？为什么？ 解：（1）数据压缩分析 首先将上表中不同年龄段的数据合并在一起压缩成二维2×2列联表1.1，合起来看，分析男性和女性对这两种类型的饮料的偏好有没有差异？ 表1.1 “性别×偏好饮料”列联表 二维2×2列联表独立检验的似然比检验统计量Λ 2的值为0.7032，p值 -ln 为05 ≥ = =χ p，不应拒绝原假设，即认为“偏好类型” (2> P 4017 .0 )1( ) .0 7032 .0 与“性别”无关。 （2）数据分层分析 其次，按年龄段分层，得到如下三维2×2×2列联表1.2，分开来看，男性和女性对这两种类型的饮料的偏好有没有差异？ 表1.2 三维2×2×2列联表
在上述数据中，分别对两个年龄段（即年青人和老年人）进行饮料偏好的调查，在“年青人”年龄段，男性中偏好饮料A 占58．73%，偏好饮料B 占41.27%；女性中偏好饮料A 占58．73%，偏好饮料B 占41.27%，我们可以得出在这个年龄段，男性和女性对这两种类型的饮料的偏好有一定的差异。同理，在“老年人”年龄段，也有一定的差异。 （3）条件独立性检验 为验证上述得出的结果是否可靠，我们可以做以下的条件独立性检验。 即由题意，可令C 表示年龄段，1C 表示年青人，2C 表示老年人；D 表示性别，1D 表示男性，2D 表示女性；E 表示偏好饮料的类型，1E 表示偏好饮料A ,2E 表示偏好饮料B 。欲检验的原假设为：C 给定后D 和E 条件独立。 按年龄段分层后得到的两个四格表，以及它们的似然比检验统计量Λ-ln 2的值如下： 2C 层 822.11ln 2=Λ-248.6ln 2=Λ- 条件独立性检验问题的似然比检验统计 量是这两个 似然比检验统计量的和，其值为 07.18822.11248.6ln 2=+=Λ- 由于2===t c r ，所以条件独立性检验的似然比检验统计量的渐近2χ分布的自由度为2)1)(1(=--t c r ，也就是上面这2个四格表的渐近2χ分布的自由度的和。由于p 值50.00011916)07.18)2((2=≥χP 很小，所以认为条件独立性不成立，即在年龄段给定的条件下，男性和女性对两种类型的饮料的偏好是有差异的。 （4）产生偏差的原因 a 、在（1）中，将不同年龄段的数据压缩在一起合起来后分析发现男性和女性在
笔画数为1的字2个。 【土】一乙 笔画数为2的字15个。 【火】刁丁二力了乃 【金】匕刀人入厶 【水】勹卜乜 【土】又 笔画数为3的字49个。 【火】彳大孓女勺巳乇幺弋丈 【金】才叉亍川寸千刃三上尸士夕小 【木】干工弓丌及孑巾久口廿乞彡已 【水】凡亡下子 【土】己山土丸兀丫也尢于 笔画数为4的字91个。 【火】尺丹吊仃斗火井仂内日太天屯午爻仉之支止中 【金】仇乏戈仁仍冗少升什氏手殳四兮心刈仄爪 【木】卞丐公勾介今斤亢孔木牛亓欠犬牙元月匀 【水】巴比不歹反方分夫父互户化幻毛爿匹片壬卅水文毋勿【土】厄切王卬夭尹引尤友予曰允 笔画数为5的字125个。 【火】丙代旦叨氐叮冬叻立尥令另奶尼奴冉他它田仝仗召只左
【金】册叱斥出叼刊尻仟且仞申生失石史矢世仕市示甩司玊仙乍占正主 【木】本尕甘功古瓜宄卉加甲叫句巨卡可叩卯巧丘囚去外未五仡玉札 【水】叭白半包北必弁卟布弗付夯禾弘乎矛民皿末母仫目丕皮氕平叵仨兄玄穴疋匝 【土】凹瓦戊矽央以永用由右幼孕仔 笔画数为6的字173个。 【火】吃弛打忉氘多耳旮亘光尖匠她决旯老耒劣六甪氖囡年乓全肉同氽佤妄吆宅兆旨至仲自 【金】臣丞舛此次汆存丢而吏列任扔如色舌式守妁死寺夙凸刎西吸先囟匈旬曳再在早吒州舟字 【木】朳朵尬各共乩吉伎奸幵囝件交臼伉考匡夼企犰曲戎朽旭仰吁聿朱竹 【水】扒百冰并凼伐帆氾犯仿妃份缶伏亥好合冱回M糸名牟仳牝乒收汀危向刑行凶休血印汁 【土】吖安充地圪艮圭灰圾岌圮屺戍似吐圩仵伍戌伢羊伊衣圯夷亦屹因有宇羽圳 笔画数为7的字267个。 【火】犴呈辵呔甙但低弟佃甸玎疔盯豆囤旰灸牢李利良吝伶吕卵免男呐佞弄努求发憷町廷佟彤吞托佗妥巫妖佁佔志豸住灼姊足 【金】扱岔吵车成赤氚串吹忖兑判七吣忍妊礽删劭佘伸身束吮私伺兕姒宋忒吻伭辛秀序巡酉皂卮吱伫助妆壮孜走佐作坐 【木】杓材岑杈床村杜呃伽改杆杠告更攻估谷庋呙囯旱何吼肓妓忌夹见角疖劫妗究局姖君佧扛囥壳克扣困伲你杞扦羌劬却杉我吴吾扤杌匣吓杏言吟杖
属性数据分析第五章课后答案
属性数据分析第五章课后作业 6.为了解男性和女性对两种类型的饮料的偏好有没有差异，分别在年青人和老年人中作调查。调查数据如下： 偏好饮料A 偏好饮料B 年青人 男性 37 26 女性 11 23 老年人 男性 30 43 女性 31 11 试分析这批数据，关于男性和女性对这两种类型的饮料的偏好有没有差异的问题，你有什么看法？为什么？ 解：（1）数据压缩分析 首先将上表中不同年龄段的数据合并在一起压缩成二维2×2列联表1.1，合起来看，分析男性和女性对这两种类型的饮料的偏好有没有差异？ 表1.1 “性别×偏好饮料”列联表 偏好饮料A 偏好饮料B 合计 偏好A 比例 偏好B 比例 男性 67 69 136 49.26% 50.74% 女性 42 34 76 55.26% 44.74% 二维2×2列联表独立检验的似然比检验统计量Λ-ln 2的值为0.7032，p 值为05.04017.0)7032.0)1((2>=≥=χP p ，不应拒绝原假设，即认为“偏好类型”与“性别”无关。 （2）数据分层分析 其次，按年龄段分层，得到如下三维2×2×2列联表1.2，分开来看，男性和女性对这两种类型的饮料的偏好有没有差异？ 表1.2 三维2×2×2列联表 偏好饮料A 偏好饮料B 合计 偏好A 比 例 偏好B 比例 年青人 男性 37 26 63 58．73% 41.27% 女性 11 23 34 32．35% 67.65%
老年人 男性 30 43 73 41．10% 58.90% 女性 31 11 42 73．81% 26.19% 在上述数据中，分别对两个年龄段（即年青人和老年人）进行饮料偏好的调查，在“年青人”年龄段，男性中偏好饮料A 占58．73%，偏好饮料B 占41.27%；女性中偏好饮料A 占58．73%，偏好饮料B 占41.27%，我们可以得出在这个年龄段，男性和女性对这两种类型的饮料的偏好有一定的差异。同理，在“老年人”年龄段，也有一定的差异。 （3）条件独立性检验 为验证上述得出的结果是否可靠，我们可以做以下的条件独立性检验。 即由题意，可令C 表示年龄段，1C 表示年青人，2C 表示老年人；D 表示性别， 1D 表示男性，2D 表示女性；E 表示偏好饮料的类型，1E 表示偏好饮料A ,2E 表 示偏好饮料B 。欲检验的原假设为：C 给定后D 和E 条件独立。 按年龄段分层后得到的两个四格表，以及它们的似然比检验统计量Λ-ln 2的值如下： 1C 层 2C 层 822.11ln 2=Λ- 248.6ln 2=Λ- 条件独立性检验问题的似然比检验统计量是这两个似然比 检 验 统 计 量 的 和 ， 其 值 为 07.18822.11248.6ln 2=+=Λ- 由于2===t c r ，所以条件独立性检验的似然比检验统计量的渐近2χ分布的自由度为2)1)(1(=--t c r ，也就是上面这2个四格表的渐近2χ分布的自由度的和。由于p 值50.00011916)07.18)2((2=≥χP 很小，所以认为条件独立性不成立，即在年龄段给定的条件下，男性和女性对两种类型的饮料的偏好是有差异的。 1E 2E 合 计 1 D 37 26 63 2D 11 23 34 合计 48 49 97 1E 2E 合计 1D 30 43 73 2D 31 11 42 合计 61 54 115
数据分析中的变量分类 数据分析工作每天要面对各种各样的数据，每种数据都有其特定的含义、使用范围和分析方法，同一个数据在不同环境下的意义也不一样，因此我们想要选择正确的分析方法，得出正确的结论，首先要明确分析目的，并准确理解当前的数据类型及含义。统计学中的变量指的是研究对象的特征，我们有时也称为属性，例如身高、性别等。每个变量都有变量值，变量值就是我们分析的内容，它是没有含义的，只是一个参与计算的数字，所以我们主要关注变量的类型，不同的变量类型有不同的分析方法。 变量主要是用来描述事物特征，那么按照描述的粗劣，有以下两种划分方法： 按基本描述划分 【定性变量】：也称为名称变量、品质变量、分类变量，总之就是描述事物特性的变量，目的是将事物区分成互不相容的不同组别，变量值多为文字或符号，在分析时，需要转化为特定含义的数字。 定性变量可以再细分为： 有序分类变量：描述事物等级或顺序，变量值可以是数值型或字符型，可以进而比较优劣，如喜欢的程度：很喜欢、一般、不喜欢 无序分类变量：取值之间没有顺序差别，仅做分类，又可分为二分类变量和多分类变量二分类变量是指将全部数据分成两个类别，如男、女，对、错，阴、阳等，二分类变量是一种特殊的分类变量，有其特有的分析方法。多分类变量是指两个以上类别，如血型分为A、B、AB、O 【定量变量】：也称为数值型变量，是描述事物数字信息的变量，变量值就是数字，如长度、重量、产量、人口、速度和温度。 定量变量可以再细分 连续型变量：在一定区间内可以任意取值，其数值是连续不断的，相邻两个数值可作无限分割，即可取无限个数值。如身高、绳子的长度等。 离散型变量：值只能用自然数或整数单位计算，其数值是间断的，相邻两个数值之间不再有其他数值，这种变量的取值一般使用计数方法取得。 按照精确描述划分 【定类变量】
图表数据信息型试题归类分析 湖北省公安县教研室 朱敬华 来源：2009 年上半年《试题与研究》 一、图表数据信息型试题分类 目前主要从两个方面：一是根据题解的目的要求可分为（1）探究物质的结构类；（2）测定某组分的含量类；（3）优选混和物分离方法类；（4）寻求某种性质变化规律类；（5）综合计算类等。二是依据数据的性质或数据的产生，分为（1）实测数据类。该类数据一般通过化学实验或科研方法实际测定，主要是求解物质的组成或含量，或寻求物质性质变化规律； （2）物质的溶解度或溶度积常数（Ksp ）类。利用物质的溶解度不同制取新物质或分离混和物；（3）物质的熔点、沸点、密度类。探求制取物质的方案或探寻用物理方法分离物质的方法；（4）物质固有的性质数据（如键长、键能、键角、电负性、电离能等）类。这类数据题一般设计为探讨物质的性质，诸如物质的稳定性、氧化性、还原性等；（5）化学平衡与化学反应速率类。主要设计的题有比较化学反应速率快慢和化学平衡移动有关的计算和判断题； （6）数学建模类。将某组数据设计成数学计算题模式，用数学方法求解。本文摘要选析几种图表数据类信息题，供大家揣摩此题信息题的处理方法。 二、图表数据信息型试题分析法 1.流程图信息分析法 流程图题已经成为近年高考题中的主流题型，让学生了解流程图的分析方法是提高非选择题得分的必要措施。 研究近三年各种版本的的工业流程题大家可以发现，试题往往通过对某种重要化工产品的工业生产流程简图分析, 考察考生对元素周期表结构,元素化合物等的重要性质，化学反应原理、热化学方程式的含义与计算、产率计算，物质制备、提纯等常见实验操作的作用的理解与应用能力，并通过对副产物利用和废液处理的设问考察学生对环境保护意识、绿色化学知识的理解和应用，试题常以化学原理和化学实验基本操作进行综合设计和设问。 例3．聚合氯化铝是一种新型、高效絮凝剂和净水剂，其单体是液态的碱式氯化铝 [Al 2(OH)n Cl 6-n ]。 本实验采用铝盐溶液水解絮凝法制备碱式氯化铝。其制备原料为分布广、价格廉的高岭土，化学组成为：Al 2O 3（25%～34%）、SiO 2（40%～50%）、Fe 2O 3（0.5%～3.0%）以及少量杂质和水分。已知氧化铝有多种不同的结构，化学性质也有差异，且一定条件下可相互转化；高岭土中的氧化铝难溶于酸。制备碱式氯化铝的实验流程如下： 根据流程图回答下列问题： （1）“煅烧”的目的是________________。 （2）配制质量分数15％的盐酸需要200mL30％的浓盐酸（密度约为 1.15g/cm 3）和 _______g 蒸馏水，配制用到的仪器有烧杯、玻璃棒、______________。 （3）“溶解”过程中发生反应的离子方程式为__________。 （4）加少量铝粉的主要作用是_____________________ 。 Al 2(OH)n Cl 6-n
食物之五行分类 ○水性食物：一切鱼类及水产物，如生鱼片、鱼肠、蒸鱼，鲍鱼、墨鱼、虾、螺、燕窝、海参、海蜇、海带、紫菜；豆腐（水豆腐）、豆浆、黑豆；黑木耳、黑芝麻、冬瓜、丝瓜、果汁；啤酒；龙井茶；乌鸡、牛乳、猪腰、猪脑、猪肉、鸭肠、鹅肠、虫类；补肾中药，如虫草、蜂蜜等。 典型水性食物： 啤酒是寒性水物。 豆腐为水性物，散热毒，清阳明胃热。喜水之人宜饮豆浆。黑豆补水气。 生鱼片助水：以夏季为吃生鱼片的最佳季节，三餐中又以中午吃效果最好。吃生鱼片时最好不宜同时吃其他食物。 猪肉：亥藏壬甲，命中喜水木之人宜吃猪肉。 猪脑可补水气：命中喜水而笨者，最宜食猪脑、鱼脑，益智开运。 吃虫可补癸水。 海带、紫菜、鱼尾、龙井茶为水木性食物。燕窝、鲍鱼皆补水气。 黑色食物补水气：生于寅卯月、巳午未月、戌月之人及生于午时者，宜多食以下补水之物：黑木耳、紫菜、海参、黑芝麻、黑豆、海带、乌鸡等。 ○木性食物：各种蔬菜，如白菜、生菜、菠菜、油麦、苋菜、韮菜等、葱；各种水果，如苹果、橙、桃、柚子、梨、
梅、桔等；各种果类，如核桃、开心果；草本中药，如人参、枸杞；薯类；动物类中的鱼翅、煮蟹、鸭、鸡肝、兔肉、猪肝、猪脚、鸡脚鸭脚、鸡翅；绿豆（绿豆汤、绿豆芽、绿豆粉丝、绿豆糕等）、甘蔗、菇类（如冬菇）、木耳、紫菜、海带、糯米、茶叶、芦荟、莲藕。 典型木性食物： 吃绿豆可补木气：绿豆最补木气，清肝解毒。绿豆汤、绿豆芽、绿豆粉丝、绿豆糕等皆常用。寅卯月生人忌食绿豆!忌过多花木，忌绿色，忌食甘蔗，忌放竹报平安图案，不养猫，不放兔、猪之生肖。 菇类补木气，如冬菇。 补木火吃新鲜烧肉。 秋季出生者宜吃兔肉。 鸭：名中带“甲”字，补木气，辰戌丑未四季月出生之人吃鸭吉。 ○火性食物：辣椒、红豆、蕃茄、红萝卜、荔枝、龙眼肉、大蒜、姜、胡椒、羊肉、乳鸽、麻雀、鸡心、猪心、鸡血、龟、蛇（蛇胆、蛇尾）、辣蟹、动物头、烟酒、咖啡、巧克力。 典型火性食物： 辣椒为典型助火物，富含维C。 红豆可补火气。 荔枝：五行属火，为火物。冬季或子时出生者吃荔枝助运；阴虚火旺者不宜用；午月出生者最忌食。
各行业五行配属性 李仁贵 ?各行业均有自己的五行定数，五行是：金、木、水、火、土。公司起名与五行有着密切的关系。究竟哪些行业有什么五行熟悉， 1 2 会计、金融、银行、外商、医疗器材、运动器材、外科医生、航空、高科技、证券、投资、环保、武术、运动员、训练人才、律师、采矿、会计事务所、卖车业、修理车类、军警、稽查等。 （二）五行属“木”行业
1、五行属木行业特点：文教性、宗教性、新生性、恻隐性、植物性、湿柔滋生仁正 2、五行属木行业有：文学文化界、文具店、教育品、教育出版界、书店、公务界、新创设界、特殊动植物特长界之学者植物栽种试验界、木材、木器、木制品、家具、装潢木成品、纸界、竹界、 ? 1 2 音响性质、清洁性质、冷温具不燃性之化学界、靠海求生活者、航海者、冷温不燃液体、冰水界、鱼类界、水产界、水利界、水物界、冷藏界、冷冻界、打水界、洁洗界、扫除界、旅业、运动家、特技表演业、导游业、旅行业、玩具业、声乐音响业马戏团、
探访记者、旅社、灭火器具、钓鱼器具、漂游性质、奔波性质、流动性质、连续运动性质、易变化性质、水属性质、等。 记者、外交人员、旅游行业、游泳、溜冰滑雪、海鲜业、鱼业、海洋生物研究、水族馆、水电、冷冻业、玩具、摊贩、造船、码头工人、妇产科、侦探、情报人员、进出口贸易、水利工程、冷 1 2、间接与“火”有关的行业： 手工艺品，机械加工品、工厂、制造厂、衣帽行、理发院、化妆品界、西药界、一切人身装饰物品、手工艺性质、人身装饰物性质、军界、司法界、治安警界、官途之界、政治界、参政界、歌
舞艺术、百货行、印制家、雕刻师、评论家、心理学家、演说家等。 灯饰、电器、电焊、电焊、燃料、石油、电子、美发美容、化妆品、烧烤、精品、工艺加工、蜡烛、爆竹、火药、照明、光学、照相、眼镜、百货、音响、KTV、通信、保险业、礼品、热饮、 2 水器物、当辅、古董家、鉴定师、制糊或售糊业、所有中人、介绍业、代书、律师、说客、法官、代理、酒店管理、管理业、管家管理、护理、代替、买卖、设计、顾问、秘书、附属品、附属人、高级官或职、殡仪馆、墓牌店、丧事代办所，筑墓业、墓地墓业、墓地管理、书记、记录员、会计师、领导性质、人才事业、