R语言实验报告—回归分析在女性身高与体重的应用
R语言实验报告
回归分析中
身高预测体重的模型
学院：
班级：
学号：
姓名：
导师：
成绩：
目录
一、实验背景 (1)
二、实验目的 (1)
三、实验环境 (1)
四、实验内容 (1)
1.给出实验女性的身高体重信息； (2)
2.运用简单线性回归分析； (2)
3.运用多项式回归分析 (2)
五、实验过程 (2)
（一）简单线性回归 (2)
1.展示拟合模型的详细结果 (2)
2.女性体重的数据 (2)
3.列出拟合模型的预测值 (3)
4.列出拟合模型的残差值 (3)
5.得出身高预测体重的散点图以及回归线 (3)
（二）多项式回归 (5)
1.展示拟合模型的详细结果 (5)
2.身高预测体重的二次回归图 (5)
六、实验分析 (7)
七、总结 (7)
一、实验背景
从许多方面来看，回归分析都是统计学的核心。她其实是一个广义的概念，通指那些用一个或多变量（也称自变量或解释变量）来预测响应变量（也称因变量、效标变量或结果变量）的方法。通常，回归分析可以用来挑选与响应变量相关的解释变量，可以描述两者的关系，也可以生成一个等式，通过解释变量来预测响应变量。
二、实验目的
R是用于统计分析、绘图的语言和操作环境。R是属于GNU系统的一个自由、免费、源代码开放的软件，它是一个用于统计计算和统计制图的优秀工具；
本次试验要求掌握了解R语言的各项功能和函数，能够通过完成试验内容对R语言有一定的了解，会运用软件对数据进行分析；
通过本实验加深对课本知识的理解以及熟练地运用R语言软件来解决一些复杂的问题。
三、实验环境
Windows系统，R或者R Studio
四、实验内容
本实验提供了15个年龄在30—39岁间的女性的身高和体重信息，运用回归分析的方法通过身高来预测体重，获得一个等式可以帮助我们分辨哪些过重或过轻的个体。
1.给出实验女性的身高体重信息；
2.运用简单线性回归分析；
3.运用多项式回归分析
五、实验过程
（一）简单线性回归
1.展示拟合模型的详细结果
2.女性体重的数据
3.列出拟合模型的预测值
4.列出拟合模型的残差值
5.得出身高预测体重的散点图以及回归线
5860626466687072
120130140150160
Women Age 30-39
Height (in inches)
W e i g h t (i n p o u n d s )
（二）多项式回归
1.展示拟合模型的详细结果
2.身高预测体重的二次回归图
58
60626466687072
120
130140150160
Women Age 30-39
Height (in inches)
W e i g h t (i n l b s
)
58
60626466687072
Height (inches)
六、实验分析
（一）简单线性回归
通过输出结果，可以得到预测等式：
Weight=-87.52+3.45*Height
因为身高不可能为0，所以没必要给截距项一个物理解释，它仅仅是一个常量调整项。在Pt （>|t|）栏，可以看到回归系数（3.45）显著不为0（P<0.001），表明身高每增高1英寸，体重预期增加3.45磅。R 平方项（0.991）表明模型可以解释体重99.1%的方差，它也是实际和预测值之间的相关系数的平方2
2
=R
r （
）
。参差标准误则可认为是模型用身高预测体重的平均误差。
我们已经输出了真实值、预测值和残差值，由身高预测体重的散点图，可以看出最大的残差值在身高矮和身高高的地方出现。
（二）多项式回归
新的预测等式为：
Weight=261.88-7.35*Height Height+0.083*
2
Height
在p<0.001的水平下，回归系数都非常显著。模型的方差解释率已经增加到了99.9%。二次项的显著性（t=13.89,p<0.001）表明包含二次项提高了模型的拟合度，说明多项式回归可以提高回归的预测精度。
七、总结
通过试验对R 语言有了进一步的了解。这次试验通过随机生成学生成绩，并且对学生成绩进行最大值、最小值、平均值等的求解，以及生成各类图形。在此过程中，锻炼了自己的学习能力、动手操作能力。希望以后有机会可以更加系统的掌握、了解R 语言，并达到熟练的应用。
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（二） 一、 基本要求 1、试验非参数估计，体会与参数估计在适用情况、估计结果方面的异同。 2、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。 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k n 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。 2、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。 3、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。 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。 以身高为例 本次实验我们组选用的是正态函数窗，即21()2u u φ?? = -???? ，窗宽为N h h =h 是调节的参量，N 是样本个数） d N N V h =，（d 表示维度）。因为区域是一维的，所以体积为N n V h =。Parzen 公式为()?N P x =111N i i N N x x N V h φ=??- ???∑。 故女生的条件概率密度为11111111N i i n x x p N VN h φ=??-= ??? ∑
实验报告
实验三人体身体素质的测定 [实验目的] 掌握测定身体素质的测试方法 [实验对象] 学生xxx [器材] 握力计、背力计、纵跳仪、闭眼单脚站立仪、身高体重仪 [步骤] 1 握力 将握柄调至受试者2—5指的第二关节至大拇指虎口的距离→一手握住握力计，双臂下垂，全力握握力计→读数最大时即为握力值（连测3次，每次中间间隔30S，取最大值）。 2 背力 站于背力计踏板指定位置→上体前倾30度→手心向里紧握把柄，双腿伸直，用最大力量拉背力计（连测3次，每次中间间隔30S，取最大值）。 3纵跳 测试时,受试者站在纵跳仪踏板上,尽力垂直向上跳起。测试两次取最大值记录以厘米为单位,保留小数点后一位。 4、闭眼单脚站立仪 自动测试人闭眼单足站立的时间，反映人体的平衡能力。能准确判断测试者站立脚移动和抬起脚下落的动作。 5、身高体重仪 立正姿势站在测试仪的底板上，上肢自然下垂，脚跟并拢，足尖分开约成60度角。躯干自然挺直，头部正直，两眼平视；赤足。电子进行测试；同时测试出人体体重；并进行BMI的分析。 结果与分析 身高： cm 体重： kg BMI: 为正常还是 握力： kg 背力： kg 纵跳： cm 闭眼单脚站立： s
四、人体ABO血型试验 一、实验目的：掌握测定人体血型的方法 二、原理：血型是红细胞上特异抗原的类型。在 ABO血型系统，根据红细胞上是否含有A、B抗原而分为A、B、AB、O血型。血型鉴定是将受试者的红细胞加入标准A型血清（含足量的抗B抗体）与标准B型血清（含足量的抗A抗体）中，观察有无凝集现象，从而测知受试者红细胞上有无A抗原或B抗原。 三、实验用设备：采血针、玻片、滴管、牙签、标准A、B型血清、酒精棉球、消毒棉签。 四、实验对象：体育学院*班学生 XXX 五、实验内容与方法： 1、酒精棉球消毒左手无名指端，用消毒采血针刺破皮肤。将血液挤压滴在滴在玻片的两侧。 2、将标准 A型与B型血清各一滴，滴在玻片的两侧，分别标用A与B。 3、用两支牙签分别混匀（注意严防两种血清接触）。 4、15min后用肉眼观察有无凝集现象。 六、结果与分析 经检验，本人的血型为
R语言实验报告—回归分析在女性身高与体重的应用
R语言实验报告 回归分析中 身高预测体重的模型 学院： 班级： 学号： 姓名： 导师： 成绩：
目录 一、实验背景 (1) 二、实验目的 (1) 三、实验环境 (1) 四、实验内容 (1) 1.给出实验女性的身高体重信息； (2) 2.运用简单线性回归分析； (2) 3.运用多项式回归分析 (2) 五、实验过程 (2) （一）简单线性回归 (2) 1.展示拟合模型的详细结果 (2) 2.女性体重的数据 (2) 3.列出拟合模型的预测值 (3) 4.列出拟合模型的残差值 (3) 5.得出身高预测体重的散点图以及回归线 (3) （二）多项式回归 (5) 1.展示拟合模型的详细结果 (5) 2.身高预测体重的二次回归图 (5) 六、实验分析 (7) 七、总结 (7)
一、实验背景 从许多方面来看，回归分析都是统计学的核心。她其实是一个广义的概念，通指那些用一个或多变量（也称自变量或解释变量）来预测响应变量（也称因变量、效标变量或结果变量）的方法。通常，回归分析可以用来挑选与响应变量相关的解释变量，可以描述两者的关系，也可以生成一个等式，通过解释变量来预测响应变量。 二、实验目的 R是用于统计分析、绘图的语言和操作环境。R是属于GNU系统的一个自由、免费、源代码开放的软件，它是一个用于统计计算和统计制图的优秀工具； 本次试验要求掌握了解R语言的各项功能和函数，能够通过完成试验内容对R语言有一定的了解，会运用软件对数据进行分析； 通过本实验加深对课本知识的理解以及熟练地运用R语言软件来解决一些复杂的问题。 三、实验环境 Windows系统，R或者R Studio 四、实验内容 本实验提供了15个年龄在30—39岁间的女性的身高和体重信息，运用回归分析的方法通过身高来预测体重，获得一个等式可以帮助我们分辨哪些过重或过轻的个体。
人体实验报告
人体实验报告 篇一：人体尺寸实验报告 实验报告 一、实验目的 通过课桌椅设计，切实感受和认识人的因素在产品设计中的重要性，初步领会在产品设计中正确处理人的因素的方法。 同时了解座椅与人体骨骼结构、血液循环、体压、肌肉、神经等生理解剖因素的关系，以及怎么样才能设计符合人体生理解剖要求的课桌椅。 二、实验要求 通过对人体测量部分知识的复习，并对如何进行正确的人体测量，以及各种测量工具使用的介绍，要求学生全面掌握人体测量的正确方法并熟练运用到设计中。利用已掌握的正确人体测量方法，运用相应的测量工具，3-5人一组，完成个人数据的测量，并对如何进行课桌椅的设计展开初步的方案思考。 三、实验步骤： 1、认识测量工具 测量中所需仪器：人体侧高仪、人体测量用直角规、人体测量用弯角规、软卷尺 A、人体侧高仪 技术标准：国标GB5704.1-85
适用范围：适用于读数为1mm，测量范围为0-1996mm人体高度尺寸的测量 B、人体测量用直脚规技术标准：国标GB5704.2-85 适用范围：适用于读数为1mm和0.1mm，测量范围为0-200mm和0-250mm人体尺寸的测量 C、人体测量用弯脚规技术标准：国标GB5704.3-85 适用范围：适用于读数为1mm，测量范围为0-300mm的人体尺寸的测量 2、介绍人体测量方法 1）测量条件 本标准所规定的测量方法，只有在被测者姿势、测量基准面和其他测量条件符合下列要求的前提下始有效。 1.1 基本姿势 1.1.1 直立姿势(简称：立姿)被测者挺胸直立，头部以眼耳平面定位，眼睛平视前方，肩部放松，上肢自然下垂，手伸直，手掌朝向体侧，手指轻贴大腿侧面，膝部自然伸直，左、右足后跟并拢，前端分开，使两足大致呈45°夹角，体重均匀分布于两足。为确保直立姿势正确，被测者应使足后跟、臀部和后背部与同一铅垂面相接触。（内容可略） 1.1.2 坐姿被测者挺胸坐在被调节到腓骨头高度的平面上，头部以眼耳平面定位，眼睛平视前方，左、右大腿大致平行，膝大致弯屈成直角，足平放在地面上，手轻放在大腿上。为确保坐姿正确，被测者的臀部、后背部应同时靠在
人体尺寸测量实验报告
人体尺寸测量实验报告 篇一：人体尺寸实验报告 实验报告 一、实验目的 通过课桌椅设计，切实感受和认识人的因素在产品设计中的重要性，初步领会在产品设计中正确处理人的因素的方法。 同时了解座椅与人体骨骼结构、血液循环、体压、肌肉、神经等生理解剖因素的关系，以及怎么样才能设计符合人体生理解剖要求的课桌椅。 二、实验要求 通过对人体测量部分知识的复习，并对如何进行正确的人体测量，以及各种测量工具使用的介绍，要求学生全面掌握人体测量的正确方法并熟练运用到设计中。利用已掌握的正确人体测量方法，运用相应的测量工具，3-5人一组，完成个人数据的测量，并对如何进行课桌椅的设计展开初步的方案思考。 三、实验步骤： 1、认识测量工具 测量中所需仪器：人体侧高仪、人体测量用直角规、人
体测量用弯角规、软卷尺 A、人体侧高仪 技术标准：国标GB5704.1-85 适用范围：适用于读数为1mm，测量范围为0-1996mm人体高度尺寸的测量 B、人体测量用直脚规技术标准：国标GB5704.2-85 适用范围：适用于读数为1mm和0.1mm，测量范围为0-200mm和0-250mm人体尺寸的测量 C、人体测量用弯脚规技术标准：国标GB5704.3-85 适用范围：适用于读数为1mm，测量范围为0-300mm的人体尺寸的测量 2、介绍人体测量方法 1）测量条件 本标准所规定的测量方法，只有在被测者姿势、测量基准面和其他测量条件符合下列要求的前提下始有效。 1.1 基本姿势 1.1.1 直立姿势(简称：立姿)被测者挺胸直立，头部以眼耳平面定位，眼睛平视前方，肩部放松，上肢自然下垂，手伸直，手掌朝向体侧，手指轻贴大腿侧面，膝部自然伸直，左、右足后跟并拢，前端分开，使两足大致呈45°夹角，体
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
用身高和体重数据进行分类实验
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．用FAMALE.TXT和MALE.TXT的数据作为训练样本集，建立Bayes分类器，用测试样本数据对该分类器进行测试。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。二、具体做法： （1）应用单个特征进行实验：以（a）身高或者（b）体重数据作为特征，在正态分布假设下利用最大似然法或者贝叶斯估计法估计分布密度参数，建立最小错误率Bayes分类器，写出得到的决策规则，将该分类器应用到测试样本，考察测试错误情况。在分类器设计时可以考察采用不同先验概率（如0.5对0.5, 0.75对0.25, 0.9对0.1等）进行实验，考察对决策规则和错误率的影响。 （2）应用两个特征进行实验：同时采用身高和体重数据作为特征，分别假设二者相关或不相关，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。比较相关假设和不相关假设下结果的差异。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。 （3）自行给出一个决策表，采用最小风险的Bayes决策重复上面的某个或全部实验。 三、原理简述及程序框图 最小错误率Bayes分类器 （1）基于身高 第一步求出训练样本的方差和期望 第二步利用单变量正态分布公式算出条件概率 第三步将前两步的值带入贝叶斯公式
第四步 若pF>=pM ，则判断其为第一类，反之，第二类 (2-1) 假设身高与体重不相关 令协方差矩阵次对角元素为零 判别函数可简化为()0T T i i i i g x x W x w x w =++ 其中 11 2 i i W -=-∑，1i i w μ-=∑ ()1 01122 i 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,∑∑，令协方差矩阵次对角 元素为零，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()()120g x g x ->，则判断其为第一类，反之，第二类。
SPSS实验报告
描述性统计分析 一、实验目得 1.进一步了解掌握SPSS专业统计分析软件,能更好地使用其进行数据统计分析。 2.学习描述性统计分析及其在SＰＳS中得实现,内容具体包括基本描述性统计量得定义及 计算﹑频率分析﹑描述性分析﹑探索性分析﹑交叉表分析等。 3.复习权重等前章得知识。 二﹑实验内容 题目一 打开数据文件“dａｔa４-5、sａｖ”,完成以下统计分析: (1）计算各科成绩得描述统计量:平均成绩、中位数、众数、标准差、方差、极差、最大值与最小值; (2)使用“Ｒecodｅ”命令生成一个新变量“成绩段”,其值为各科成绩得分段:90～１０0为1,８０～89为２,７0~7９为3,６０~6９为4,６０分以下为5，其值标签设为:１－优，2-良,3-中,4－及格,5-不及格。分段以后进行频数分析,统计各分数段得人数,最后生成条形图与饼图。１.解决问题得原理 因为问题涉及各科成绩,用描述性分析，第二问要先进行数据分段,其后利用频数分析描述统计量并可以生成条形图等。 2、实验步骤 针对第一问 第1步打开数据 菜单选择：“文件→打开→数据”,将“daｔａ4-8、sav”导入。 第2步文件拆分 菜单选择:“数据→拆分文件”,打开“分割文件”对话框,点击比较组按钮,将“科目”加入到“分组方式”列表框中,并确定。
第3步描述分析设置: （1）选择菜单:“分析→描述统计→描述”, 打开“描述性”对话框,将“成绩””加入到“变量”列表框中。 打开“选项”对话框，选中如下图中得各项。 点击“继续”按钮。 (4）回到“描述性”对话框,点击确定。 针对第二问 第1步频率分析设置: （1）选择菜单:“分析→描述统计→频率”， （2）打开“频率(Ｆ)”对话框，点击“合计”。再点击“继续”按钮、
人体尺寸实验报告
实验报告 一、实验目的 通过课桌椅设计，切实感受和认识人的因素在产品设计中的重要性，初步领会在产品设计中正确处理人的因素的方法。 同时了解座椅与人体骨骼结构、血液循环、体压、肌肉、神经等生理解剖因素的关系，以及怎么样才能设计符合人体生理解剖要求的课桌椅。 二、实验要求 通过对人体测量部分知识的复习，并对如何进行正确的人体测量，以及各种测量工具使用的介绍，要求学生全面掌握人体测量的正确方法并熟练运用到设计中。利用已掌握的正确人体测量方法，运用相应的测量工具，3-5人一组，完成个人数据的测量，并对如何进行课桌椅的设计展开初步的方案思考。 三、实验步骤： 1、认识测量工具 测量中所需仪器：人体侧高仪、人体测量用直角规、人体测量用弯角规、软卷尺 A、人体侧高仪 技术标准：国标GB5704.1-85 适用范围：适用于读数为1mm，测量范围为0-1996mm人体高度尺寸的测量 B、人体测量用直脚规 技术标准：国标GB5704.2-85 适用范围：适用于读数为1mm和0.1mm，测量范围为0-200mm和0-250mm人体尺寸的测量 C、人体测量用弯脚规 技术标准：国标GB5704.3-85 适用范围：适用于读数为1mm，测量范围为0-300mm的人体尺寸的测量
2、介绍人体测量方法 1）测量条件 本标准所规定的测量方法，只有在被测者姿势、测量基准面和其他测量条件符合下列要求的前提下始有效。 1.1 基本姿势 1.1.1 直立姿势(简称：立姿)被测者挺胸直立，头部以眼耳平面定位，眼睛平视前方，肩部放松，上肢自然下垂，手伸直，手掌朝向体侧，手指轻贴大腿侧面，膝部自然伸直，左、右足后跟并拢，前端分开，使两足大致呈45°夹角，体重均匀分布于两足。为确保直立姿势正确，被测者应使足后跟、臀部和后背部与同一铅垂面相接触。（内容可略） 1.1.2 坐姿被测者挺胸坐在被调节到腓骨头高度的平面上，头部以眼耳平面定位，眼睛平视前方，左、右大腿大致平行，膝大致弯屈成直角，足平放在地面上，手轻放在大腿上。为确保坐姿正确，被测者的臀部、后背部应同时靠在同一铅垂面上。（内容可略） 无论何种测量姿势，身体都必须保持左右对称。由于呼吸而使测量值有变化的测量项目，应在呼吸平静时进行测量。 1.2 测量基准面 矢状面、正中矢状面、冠状面、水平面、眼耳平面 1.3 测量方向 足侧端、内侧、外侧、近位、远位、尺侧、胫侧、腓侧。 1.4 支撑面 立姿时站立的地面或平台以及坐姿时的椅平面应是水平的、稳固的和不可压缩的。 1.5 被测者的衣着 要求被测者裸体或穿着尽量少的内衣(例如只穿内裤和汗背心)在后者的情况下，在测量胸围时，男性应撩起汗背心、女性应松去胸罩后进行测量。 1.6 测量值读数精度 线性测量项目的测量值读数精度为1毫米，体重的读数精度为0.5公斤。 2）坐姿测量项目的测量方法
统计学实验报告
统计学实验报告
实验一：数据特征的描述 实验内容包括：众数、中位数、均值、方差、标准差、峰度、偏态等实验资料：某月随机抽取的50户家庭用电度数数据如下： 88 65 67 454 65 34 34 9 77 34 345 456 40 23 23 434 34 45 34 23 23 45 56 5 66 33 33 21 12 23 3 345 45 56 57 58 56 45 5 4 43 87 76 78 56 65 56 98 76 55 44 实验步骤： (一)众数 第一步：将50个户的用电数据输入A1：A50单元格。 第二步：然后单击任一空单元格，输入“=MODE（A1：A50）”，回车后即可得众数。 (二)中位数 仍采用上面的例子，单击任一空单元格，输入“=MEDIAN（A1：A50）”，回车后得中位数。 (三)算术平均数 单击任一单元格，输入“=AVERAGE（A1：A50）”，回车后得算术平均数。 (四)标准差 单击任一单元格，输入“=STDEV（A1：A50）”，回车后得标准差。 故实验结果如下图所示：
上面的结果中，平均指样本均值；标准误差指样本平均数的标准差；中值即中位数；模式指众数；标准偏差指样本标准差，自由度为n-1；峰值即峰度系数；偏斜度即偏度系数；区域实际上是极差，或全距。 实验二：制作统计图 实验内容包括： 1.直方图：用实验一资料 2.折线图、柱状图（条形图）、散点图：自编一时间序列数据， 不少于10个。 3.圆形图：自编有关反映现象结构的数据，不少于3个。 实验资料：1.直方图所用数据：某月随机抽取的50户家庭用电度数数据如下： 88 65 67 454 65 34 34 9 77 34 345 456 40 23 23 434 34 45 34 23 23 45 56 5 66 33 33 21 12 23 3 345 45 56 57 58 56 45 5 4 43 87 76 78 56 65 56 98 76 55 44 2.折线图、柱状图（条形图）、散点图、圆形图所用数据： 2005年至2014年各年GDP总量统计如下： 年份 GDP (亿元） 2005 184575.8 2006 217246.6 2007 268631 2008 318736.1 2009 345046.4 2010 407137.8 2011 479576.1 2012 532872.1 2013 583196.7 2014 634043.4 实验步骤：
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 用FAMALE.TXT 和MALE.TXT 的数据作为训练样本集，建立Bayes 分类器，用测试样本数据对该分类器进行测试。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。 二、 具体做法 （1）应用两个特征进行实验：同时采用身高和体重数据作为特征，分别假设二者相关或不相关，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。比较相关假设和不相关假设下结果的差异。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。 （2）自行给出一个决策表，采用最小风险的Bayes 决策重复上面的实验。 三、 原理简述及程序框图 A. 正态分布的监督参数估计 监督参数估计：样品所属的类别及类条件总体概率密度函数的形式 为已知，而表征概率密度函数的某些参数是未知的。 本实验符合上述条件且在正态分布假设下估计分布密度参数故使用正态分布的监督参数估计 对于多元正态分别，其最大似然估计的结果为： 1 1?N K K X n μ ==∑ ()()1 1???N T K K K X X N μμ=∑=--∑ B. 最小错误率Bayes 分类器
在多元正态模型下的最小错误率角度来分析Bayes 分类器 (1) 假设身高与体重不相关 令协方差矩阵次对角元素为零 判别函数可简化为()0T T i i i i g x x W x w x w =++ 其中 11 2 i i W -=-∑，1i i w μ-=∑ ()1 01122 i 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,∑∑，令协方差矩阵次对角 元素为零，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()()120g x g x ->，则判断其为第一类，反之，第二类。 (2) 假设身高与体重相关 判别函数可简化为()0T T i i i i g x x W x w x w =++ 其中 11 2 i i W -=-∑，1i i w μ-=∑ ()1 01122 i 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 。
身高体重实验报告
实验报告：身高体重模型 一、实验目的 为了分析身高与体重之间是否存在稳定的相关关系，并考察性别因素对身高的影响。本文以河南财法大学经济学院09级学生的身高体重数据为例，利用普通最小二乘法对其进行了回归分析，并试图找出身高与体重之间的关系。 二、数据说明 以下数据来自河南财经政法大学经济学院09级学生身高体重调查表。 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
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。b5E2RGbCAP 2、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。p1EanqFDPw 3、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 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 R语言实验报告—回归分析在女性身高与体重的应用 R语言实验报告 回归分析中 身高预测体重的模型 学院： 班级： 学号： 姓名： 导师： 成绩： 目录 一、实验背景 (1) 二、实验目的 (1) 三、实验环境 (1) 四、实验内容 (1) 1.给出实验女性的身高体重信息； (2) 2.运用简单线性回归分析； (2) 3.运用多项式回归分析 (2) 五、实验过程 (2) （一）简单线性回归 (2) 1.展示拟合模型的详细结果 (2) 2.女性体重的数据 (2) 3.列出拟合模型的预测值 (3) 4.列出拟合模型的残差值 (3) 5.得出身高预测体重的散点图以及回 归线 (3) （二）多项式回归 (5) 1.展示拟合模型的详细结果 (5) 2.身高预测体重的二次回归图 (5) 六、实验分析 (7) 七、总结 (8) 一、实验背景 从许多方面来看，回归分析都是统计学的核心。她其实是一个广义的概念，通指那些用一个或多变量（也称自变量或解释变量）来预测响应变量（也称因变量、效标变量或结果变量）的方法。通常，回归分析可以用来挑选与响应变量相关的解释变量，可以描述两者的关系，也可以生成一个等式，通过解释变量来预测响应变量。 二、实验目的 R是用于统计分析、绘图的语言和操作环境。R是属于GNU系统的一个自由、免费、源代码开放的软件，它是一个用于统计计算和统计制图的优秀工具； 本次试验要求掌握了解R语言的各项功能和函数，能够通过完成试验内容对R语言有一定的了解，会运用软件对数据进行分析； 通过本实验加深对课本知识的理解以及熟练地运用R语言软件来解决一些复杂的问题。 三、实验环境 Windows系统，R或者R Studio 四、实验内容 本实验提供了15个年龄在30—39岁间的女性的身高和体重信息，运用回归分析的方法通过身高来预测体重，获得一个等式可以帮助我们分辨哪些过重或过轻的个体。 实验一人体测量 一、试验小组成员及分工 班级：地址：天气： 姓名学号分工时间 测量读数 记录数据 更换测量工具 测量读数并监督 二、实验目的 1.掌握如何获取人体计量尺寸的方法 2.掌握如何应用人体尺寸进行作业空间设计 三、实验内容 1.测量人体的12个主要指标 2.设计一个舒适的数据输入工作地 四、实验仪器 身高坐高计、人体形体测量尺（长马丁尺、中马丁尺、短马丁尺、直角规）、人体秤等 五、实验步骤及方法 1.测量小组全体成员的13个人体主要指标，填入表1－1。 测量时应在呼气与吸气的中间进行。其次序为从头向下到脚；从身体的前面，经过侧面，再到后面。测量时只许轻触测点，不可紧压皮肤，以免影响测量的准确性。某些长度的测量，即可用直接测量法，也可用间接测量法——两种尺寸相加减。测量者要求脱掉外套。 表1－1 身体测量数据及使用仪器单位：cm 学号10741 9 10742 1 10742 6 10742 9 平均 值 标准 差 第5百 分位 第50 百分 位 第95 百分 位 身高（身高坐高计）165.1 163.2 161.5 168.6 164.6 2.64 160.2 6 164.6 168.9 4 眼高（身高坐高计）154.5 151.8 150.5 159.2 154.0 3.33 148.5 2 154.0 159.4 8 最大肩宽（直角规）40.3 37.5 38.2 42.7 39.68 2.03 36.34 39.68 43.01 坐高（身高坐高计）87.2 88.2 85.2 90.5 87.78 1.91 84.64 87.78 90.91 2012~2013学年 第一学期开放性实验报告 题目: 能量平衡与体重控制 姓名: 姜文姣 学号: 1141007 专业: 药学 指导教师: 景志强 一.健康体重的评价和分类 BMI指数是反映身高与体重之间的关系,又与体脂含量密切相关,体现人体充实度的一项重要指标,国际上通常把它作为衡量人体胖瘦程度的标准之一.BMI指数的大小,不仅影响人体其它机能和素质指标的变化,而且直接关系到人的健康状况.因此，这一常数也常常作为体重是否健康的衡量标准。 它的定义为BMI =体重（kg）÷身高（m）^2 ,BMI指数也称身高体重指数。因地区不同，人们体质不同，根据BMI划分的分类也往往不同。下面为我国成年人身体指数的分类： 体重过轻：BMI<18.5 健康体重：18.5≤BMI<24 超重：24≤BMI<28 肥胖：BMI≥28 最理想的体重指数是22 腰臀比（WHR）是腰围和臀围的比值，是判定中心性肥胖的重要指标。当男性WHR大于0.9，女性WHR大于 0.8，可诊断为中心性肥胖。但其分界值随年龄、性别、人种不同而异。 腰臀比是早期研究中预测肥胖的指标。比值越小，说明越健康。这是预测一个人是否肥胖及是否面临患心脏 病风险的较佳方法，比目前普遍使用的测量体重指数(体重除以身高的平方)的方法要准确3倍。腰围尺寸大，表 明脂肪存在于腹部，是危险较大的信号；而一个人臀围大，表明其下身肌肉发达，对人的健康有益。 二.引起消瘦，超重和肥胖的主要因素和危害 引起过胖或过瘦的根本是能量输入和输出的不平衡。 就先从超重和肥胖的角度阐述，超重的主要因素是摄入能量大于机体所消耗的能量，从而造成脂肪的 堆积。肥胖的大体原因可分为遗传、环境、生活方式三个方面，具体因素如下： 1.遗传与环境因素。相当多的肥胖者有一定的家族倾向，父母肥胖者其子女及兄弟姐妹间的肥胖者亦较多，大约有1／3左右的人与父母肥胖有关。 2.物质代谢与内分泌功能的改变。肥胖者的物质代谢异常，主要是糖代谢、脂肪代谢的异常，内分泌主要是胰岛素、肾上腺皮质激素、生长激素等的分泌功能的改变。 3.能量摄人过多，消耗减少。能量摄人过多主要表现在食欲亢进，消耗减少是因为活动减少及摄入与排出的不平衡。 4.脂肪细胞数目的增多与肥大。脂肪细胞数目的逐渐增多与年龄增长及脂肪堆积程度有关，很多从小儿时期开始肥胖的人，成年后仍肥胖则体内脂肪细胞的数目就明显增多；而缓慢持续的肥胖则既有脂肪细胞的肥大又有脂肪细胞的增多，一个肥胖者的全身脂肪细胞可比正常人体脂肪细胞增加3倍以上。 5.神经精神因素。表现为对某种食物的强烈食欲，以及人们通过视觉、嗅觉和人为地吞食比赛的刺激反射性地引起食欲，食量倍增，还有某些精神病人的食欲亢进症等。 6.生活及饮食习惯。如欧洲人过多地食肉及奶油、游牧民族大量食肉、南非人过多食糖等等。 7.其他因素。如性别不同、年龄差异、职业考虑、环境因素、吸烟饮酒等。 其中不良的生活方式往往是最主要的原因。 CENTRAL SOUTH UNIVERSITY SPSS实验报告 学生姓名王强 学号4303110516 指导教师邵留国 学院商学院 专业工商1101 实验一、数据集 实验目的：掌握基本的统计学理论，学会使用SPSS录入数据，建立SPSS数据集。 实验内容： 1.3：三十名儿童身高、体重样本数据如下表所示。建立SPSS数据集。 三十名儿童身高、体重样本数据 13 14 15 男 男 男 14 14 14 168.0 164.5 153.0 50.0 44.0 58.0 28 29 30 女 女 女 15 15 15 158.0 158.6 169.0 44.3 42.8 51.1 实验步骤： 步骤一：启动SPSS。 步骤二：选择文件，新建，数据，如图。 步骤三：切换到变量视图，定义变量。其中，性别变量需要设置值标签。如图所 示。 步骤四：切换到数据视图，按照次序依次输入数据。 步骤五：保存数据。 实验结果： 实验二：统计量描述 实验目的： （1）结合图表描述掌握各种描述性统计量的构造原理及其应用。 （2）熟练掌握运用SPSS进行统计描述的基本技能。 实验内容：大学生在校期间的各门课程考试成绩，尽管在学生与学生之间、院系之间、男女生之间以及不同的课程之间，都存在着各种各样的差异，但整体上的分布状况还是有规律可循的。今有两个学院共1040名男女生的统计学和经济学 期末考试成绩数据，储存在SPSS数据文件中，文件名：lytjcj.sav。试运用图表描述与统计量描述的方法，对此数据展开尽可能全面和深入的描述与分析。 实验步骤： 步骤一：打开SPSS数据，文件名：lytjcj.sav。如图。 步骤二：点击“分析”中的“描述统计”，选择“频率”，如图所示。 步骤三：弹出一个“频率”对话框，如图。 模式识别实验报告（二） 学院： 专业： 学号： 姓名：XXXX 教师： 目录 1实验目的 (1) 2实验内容 (1) 3实验平台 (1) 4实验过程与结果分析 (1) 4.1基于BP神经网络的分类器设计 .. 1 4.2基于SVM的分类器设计 (4) 4.3基于决策树的分类器设计 (7) 4.4三种分类器对比 (8) 5.总结 (8) 1实验目的 通过实际编程操作，实现对课堂上所学习的BP神经网络、SVM支持向量机和决策树这三种方法的应用，加深理解，同时锻炼自己的动手实践能力。 2实验内容 本次实验提供的样本数据有149个，每个数据提取5个特征，即身高、体重、是否喜欢数学、是否喜欢文学及是否喜欢运动，分别将样本数据用于对BP神经网络分类器、SVM支持向量机和决策树训练，用测试数据测试分类器的效果，采用交叉验证的方式实现对于性能指标的评判。具体要求如下： BP神经网络--自行编写代码完成后向传播算法，采用交叉验证的方式实现对于性能指标的评判（包含SE,SP,ACC和AUC，AUC的计算可以基于平台的软件包）； SVM支持向量机--采用平台提供的软件包进行分类器的设计以及测试，尝试不同的核函数设计分类器，采用交叉验证的方式实现对于性能指标的评判； 决策树--采用平台提供的软件包进行分类器的设计以及测试，采用交叉验证的方式实现对于性能指标的评判（包含SE,SP,ACC和AUC，AUC的计算基于平台的软件包）。 3实验平台 专业研究方向为图像处理，用的较多的编程语言为C++，因此此次程序编写用的平台是VisualStudio及opencv，其中的BP神经网络为自己独立编写，SVM 支持向量机和决策树通过调用Opencv3.0库中相应的库函数并进行相应的配置进行实现。将Excel中的119个数据作为样本数据，其余30个作为分类器性能的测试数据。 4实验过程与结果分析 4.1基于BP神经网络的分类器设计 BP神经网络能学习和存贮大量的输入-输出模式映射关系，而无需事前揭示描述这种映射关系的数学方程。其学习规则是使用梯度下降法，通过反向传播来不断调整网络的权值和阈值，使网络的误差平方和最小。BP神经网络模型拓扑结构包括输入层（input）、隐层(hidden layer)和输出层(output layer)。 在独自设计的BP神经中，激励函数采用sigmod函数，输入层节点个数为5，身高体重的关系分析
R语言实验报告—回归分析在女性身高与体重的应用
人体测量实验报告
体重管理实验报告
SPSS实验报告79465
模式识别关于男女生身高和体重BP算法