07251103219数据挖掘与仓库.doc

实验报告课程名称 数据仓库与挖掘技术 实验项目名称 曲线拟合 班级与班级代码 07级电子商务072511032 实验室名称（或课室） 实验楼403 专 业 07级电子商务2班 任课教师 胡建军 学 号： 07251103219 姓 名： 修桂同 实验日期： 2010 年 11 月 9 日 广东商学院教务处 制 姓名 修桂同 实验报告成绩 评语：实验目的和要求是否明确实验步骤是否正确实验内容是否完整实验结果是否正确实验分析是否详细心得体会是否深刻实验报告格式是否符合要求 注：对号：正确、完整、详细、合理 半对号：部分正确、不完整、不详细、基本合理 错号：错误、缺失 指导教师（签名） 胡建军 2010年 11 月 23 日说明：指导教师评分后，实验报告交院（系）办公室保存。 实验项目三曲线拟合与预测一、实验目的与要求实现一元线性回归分析，并进行简单的预测二、预备知识1、一元线性回归分析一般来说，对于具有线性相关关系的两个变量，可以用直线方程来表示它们之间的关系，即 上式称为一元线性总体回归模型。式中和是未知参数，称为回归常数，称为回归系数。系数可以用最小二乘法求得称为随机扰动项，代表主观或客观原因造成的不可观测的随机误差，它是一个随机变量，通常假设满足： (1) 的数学期望 (2) 的方差。其中 总体方差，是未知的。三、实验内容1、用SPSS软件实现一元线性拟合。2、对回归模型进行预测。3、编程实现一元线性回归分析及预测四、实验软硬件环境硬件要求：P4 2.0G 1G内存60G硬盘以上电脑软件要求：Access，JBuilder，VC+，SQL Server2000,SPSS 16，Clementine五、实验步骤1. 用SPSS输入数据启动SPSS开始 程序 SPSS Inc SPSS 16.0 选择“Type in data ” OK内容区编辑栏变量名栏状态栏变量视图数据视图2. 数据编辑在Data View视图中可以输入、编辑数据。3. 根据已有数据增加新字段数据在Variable View视图中可以对变量进行编辑。如改变变量名、改变变量类型等。4. 数据排序、汇总、变量重新赋值（1）排序菜单栏Data Sort Cases例：选择Ascending（升序）或Descending（降序）后，点击OK。（2）分类汇总例：统计男生和女生的语文平均分。DataAggregate 输出每组记录的个数及名子选择分类汇总保存到何处点击“Function”显示输出的统计信息（3）变量重新赋值产生一个新的变量，其值根据其它值自动产生。例：用新变量“化学成绩汇总”标识化学分数在80分以上为优秀、6080分为及格和60分以下为不及格。菜单栏“Transform”“Recorde”“Into Different Variables”在输出变量中输入“化学成绩汇总”后，点击“Change”；则有关化学成绩的汇总信息输出在字段“化学成绩汇总”中。 点击“Old and New Values”点击“Continue”返回上级窗口，点击其中的“OK”运行.5. 曲线拟合（一元线性回归）菜单栏“Analyze”“Regression”“Linear”在“Options”按键打开的窗口中可以设定与多元线性回归分析中自变量的筛选有关的参数及对缺失值的处理方式。点击“Statistics”进行选择输出的统计项点击“Continue”返回上级窗口后，点击其中的“OK”，开始执行。输出结果如下：A第1个表Variables Entered/Removed(b)ModelVariables EnteredVariables RemovedMethod1(a).Entera All requested variables entered.b Dependent Variable: GDP该表中输出引入或从回归方程中被剔除的各变量。B第2个表Model SummaryModelRR SquareAdjusted R SquareStd. Error of the Estimate1.926(a).857.8511461.64480a Predictors: (Constant), 输出的常用统计量是：相关系数R0.926，判定系数R20.857，调整的判定系数，回归估计的标准误差S1461.64480。C. 第3个表ANOVAbModel Sum of SquaresdfMean SquareFSig.1Regression294905346.1531294905346.153138.038.000a Residual49137327.120232136405.527 Total344042673.27324 a Predictors: (Constant), 年份b Dependent Variable: GDP（亿元）输出的统计量如下：统计量F138.038，相伴概率p0.001,Sum of Square一栏中分别代表回归平方和（294905346.153），残差平方和（49137327.120）和总平方和（344042673.273）。D. 第4个表CoefficientsaModel Unstandardized CoefficientsStandardized CoefficientstSig. BStd. ErrorBeta1(Constant)-944268.69380672.608 -11.705.000 年份476.28840.539.92611.749.000a Depe