统计计算与软件论文

实验一 常用分布函数和分位数计算

1． 问题的背景

正态分布是实际生活中最常用的概率分布，在概率论与数理统计的理论研究和实际应用中都具有重要的价值，应熟练掌握和运用。 2． 实验目的要求

学会用C语言或matlab作正态分布密度函数和分布函数的图形， 学会常见分布的分位数的算法。 3． 实验主要内容

(1) 固定数学期望μ=0．05，分别取标准差为σ=0．01、0．02、0．03，绘制密度函数和分布函数的图形。

(2) 固定标准差为σ=0．02， 分别取数学期望为μ=0．03、 0．05、0．07， 绘制密度函数和分布函数的图形。

(3) 计算期望μ=2，标准差为σ=1的正态分布在0.05处的分位数 (4) 根据Beta 分布函数Ix(a,b)的递推算法，计算出Ix(2,3)的值 4、实验仪器设备 计算机、C语言软件

实验二 任意分布随机数的产生

1． 问题的背景

实际中经常需要用到服从指定分布F(x)的随机数据。学会产生服从任意分布的随机数，对今后的学习和实际应用而言，是非常有帮助的。 2． 实验目的要求

学会产生分布函数为预先指定的分布函数F(x)的随机数。 3． 实验主要内容

(1)分别产生1000

实验目的

作为实践性非常强的课程，安排上机实验的目的，不仅是为了验证教材和授课内容，更重要的是，要通过实验深入理解方法的设计原理与处理问题的技巧，培养自行处理常规数值计算问题的能力和综合运用知识分析、解决问题的能力。

1、通过上机实验加深课堂内容的理解。

数值分析的主要任务就是研究适合于在计算机上使用的数值计算方法及与此相关的理论。通过编程上机，就可以加深对方法运行过程的理解，同时在编程中领会和理解数值计算方法的计算要领和步骤，体会问题的条件和限制范围，理解一般问题和特殊问题的区别。

2、学会对数值计算结果的分析和处理。

数值分析实验不只是编写程序得到一个数值结果，我们应在掌握数值计算计算方法的基本原理和思想的同时，注意方法处理的技巧及其与计算机的密切结合，重视误差分析、收敛性及稳定性的讨论。此外，还要注意算法能否在计算机上实现，应避免因数值方法选用不当、程序设计不合理而导致超过计算机的存储能力，或导致计算结果精度不高等。

3、要能灵活掌握各种数值计算方法。

由于针对同一个问题可以选用不同的数值计算方法，我们要注意各种方法的使用条件。通过上机，比较各种方法间的异同及优缺点，以便更好的使用不同的方法来解决实际问题，使计算机成为我们最好的工具。

第二章

2.1

> x<-c(1,2,3);y<-c(4,5,6) > e<-c(1,1,1) > z<-2*x+y+e;z [1] 7 10 13

> z1<-crossprod(x,y);z1 [,1] [1,] 32 > z2<-outer(x,y);z2 [,1] [,2] [,3] [1,] 4 5 6 [2,] 8 10 12 [3,] 12 15 18 2.2

(1) > A<-matrix(1:20,nrow=4);B<-matrix(1:20,nrow=4,byrow=T) > C<-A+B;C (2) > D<-A%*%B;D (3) > E<-A*B;E (4) > F<-A[1:3,1:3] (5) > G<-B[,-3]

2.3

> x<-c(rep(1,5),rep(2,3),rep(3,4),rep(4,2));x 2.4

> H<-matrix(nrow=5,ncol=5) > for (i in 1:5) + for(j in 1:5) + H[i,j]<-1/(i+j-1) （1）> det(H) （2）> solve(H) （3）> eigen(H) 2.5

> studentdata<-data.frame(姓名=c('张三','李四','王五','赵六','丁一') + ,性别=c('女','男','女','男','女'),年龄=c('14','15','16','14','15'),

+ 身高=c('156','165','157','162','159'),体重=c('42','49','41.5','52','45.5')) 2.6

> write.table(studentdata,file='student.txt') > write.csv(studentdata,file='s

第二章

2.1

> x<-c(1,2,3);y<-c(4,5,6) > e<-c(1,1,1) > z<-2*x+y+e;z [1] 7 10 13

> z1<-crossprod(x,y);z1 [,1] [1,] 32 > z2<-outer(x,y);z2 [,1] [,2] [,3] [1,] 4 5 6 [2,] 8 10 12 [3,] 12 15 18 2.2

(1) > A<-matrix(1:20,nrow=4);B<-matrix(1:20,nrow=4,byrow=T) > C<-A+B;C (2) > D<-A%*%B;D (3) > E<-A*B;E (4) > F<-A[1:3,1:3] (5) > G<-B[,-3]

2.3

> x<-c(rep(1,5),rep(2,3),rep(3,4),rep(4,2));x 2.4

> H<-matrix(nrow=5,ncol=5) > for (i in 1:5) + for(j in 1:5) + H[i,j]<-1/(i+j-1) （1）> det(H) （2）> solve(H) （3）> eigen(H) 2.5

> studentdata<-data.frame(姓名=c('张三','李四','王五','赵六','丁一') + ,性别=c('女','男','女','男','女'),年龄=c('14','15','16','14','15'),

+ 身高=c('156','165','157','162','159'),体重=c('42','49','41.5','52','45.5')) 2.6

> write.table(studentdata,file='student.txt') > write.csv(studentdata,file='s

大学毕业设计报告

题目： 网上教材信息管理系统

所在学院： 信息工程学院 班 级： 计科1002 学 号： 101304209 姓 名： 刘秋平

指导教师： 葛桂萍

2014年5月23日

目 录

1、引 言......................................................................................................................................... 2

1.1 教材管理系统的意义 ........................................................................................................ 2

1.1.1 开发背景 ...........................................

大学毕业设计报告

题目： 网上教材信息管理系统

所在学院： 信息工程学院 班 级： 计科1002 学 号： 101304209 姓 名： 刘秋平

指导教师： 葛桂萍

2014年5月23日

目 录

1、引 言......................................................................................................................................... 2

1.1 教材管理系统的意义 ........................................................................................................ 2

1.1.1 开发背景 ...........................................

常用生物软件（windows)全面介绍

一、基因芯片

1、基因芯片综合分析软件。

ArrayVision 7.0 一种功能强大的商业版基因芯片分析软件，不仅可以进行图像分析，还可以进行数据处理，方便protocol的管理功能强大，商业版正式版：6900美元。

Arraypro 4.0 Media Cybernetics公司的产品，该公司的gelpro, imagepro一直以精确成为同类产品中的佼佼者，相信arraypro也不会差。

phoretix™ Array Nonlinear Dynamics公司的基因片综合分析软件。

J-express 挪威Bergen大学编写，是一个用JAVA语言写的应用程序，界面清晰漂亮，用来分析微矩阵（microarray）实验获得的基因表达数据，需要下载安装JAVA运行环境JRE1.2后(5.1M)后，才能运行。

2、 基因芯片阅读图像分析软件

ScanAlyze 2.44 ，斯坦福的基因芯片基因芯片阅读软件，进行微矩阵荧光图像分析，包括半自动定义格栅与像素点分析。输出为分隔的文本格式，可很容易

地转化为任何数据库。 3、 基因芯片数据分析软件

Cluster 斯坦福的对大量微矩

- -话说直接copy是不道德的哈

开课学院、实验室： 数学与统计学院 实验时间 ： 2013 年 3 月 日

- -话说直接copy是不道德的哈

> n<-5;x<-array(0,dim=c(n,n)) > for (i in 1:n){ + for (j in 1:n){ + x[i,j]<-1/(i+j-1) +} + };x [,1] [,2] [,3] [,4] [,5] [1,] 1.0000000 0.5000000 0.3333333 0.2500000 0.2000000 [2,] 0.5000000 0.3333333 0.2500000 0.2000000 0.1666667 [3,] 0.3333333 0.2500000 0.2000000 0.1666667 0.1428571 [4,] 0.2500000 0.2000000 0.1666667 0.1428571 0.1250000 [5,] 0.2000000 0.1666667 0.1428571 0.1250000 0.1111111 > det(x) [1] 3.749295e-12 > solve(x) [,1] [,2]

SAS安装步骤

1. 安装虚拟光驱Daemon tools

双击daemon410-x86.exe，完成安装。安装完成后，在屏幕右下角出现如下图标。

右键点击该图标，点options,如果该菜单下的选项（图左边所示）有勾，把所有的勾去掉。

2. 安装SAS软件

（1）右键点击屏幕右下角的时间，将电脑日期调整至2005年或2006年上半年的某一天，如下图。

（2）将SAS安装.rar解压到随便哪个目录中。

（3）右键点击daemon tools图标，选择mount image项，如下图。

然后选择SAS软件所在的目录，选中setup.iso文件打开，选择简体中文后，确定?在安装界面(如下图)中选择右边第2项:检验系统需求?下一步?完成。

1 / 6

接下来再回到安装界面?选择第3项:安装SAS软件。

点下一步。

点下一步。

2 / 6

点浏览，选择SAS安装.rar的解压目录，选择最全sid.txt文件。

点下一步。

点下一步，选中DBCS和Unicode支持的英文项和最后一项简体中文，其它项不要选。

3 / 6

点下一步，选中简体中文。再点下一步，选择要安装的组件，这一步很重要，如果全选，安装的软件很大，超过3GB，但很多功能我们根本

统计预测与决策论文

我国房地产从业人数的预测和分析

前言：当前我国经济的快速发展， 房地产异常的火爆，房地产从业人数因此而迅速的增

加。本文通过房地产从业人数的历史数据，建立了我国房地产从业人数的二次指数平滑模型、灰色预测模型、ARMA模型以及组合预测模型，通过对二次指数平滑模型、灰色预测、ARMA模型和组合预测模型的具体比较分析，证明ARMA模型更为易行和有效， 因此我们选择ARMA模型对2009、2010、2011年的房地产从业人数进行预测。

关键字：房地产从业人数、二次指数平滑模型、灰色预测模型、ARMA模型、组

合模型

正文：

一、线性二次指数平滑模型

1、模型介绍：二次指数平滑也称为双重指数平滑，它是对一次指数平滑值再进行一次

平滑。一次指数平滑法是直接利用一次指数平滑值作为预测值的一种预测方法，二次指数平滑法与其不同，它是用平滑值对时序存在的线性趋势进行修正。因此，二次指数平滑也被称为线性二次指数平滑。线性二次指数平滑法只利用三个数据值和一个a值就可以计算，这种方法还可以使过去观察值的权数减少。因此，在带有趋势的时间序列中，一般倾向于使用线性二次指数平滑法作为预测方法。

使用的公式：

其中为一次指数平滑的值，为二次指数平滑的值，

Ft m at btmm