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文檔簡介
1、DataMiningTakeHomeExam學(xué)號:xxxxxxxx姓名:xxxxxx1.(20分)考慮下表的數(shù)據(jù)集。顧客ID性別車型襯衣尺碼類1234567891011121314151617181920男男男男男男女女女女男男男男女女女女女女家用運(yùn)動運(yùn)動運(yùn)動運(yùn)動運(yùn)動運(yùn)動運(yùn)動運(yùn)動豪華家用家用家用豪華豪華豪華豪華豪華豪華豪華小中中大加大加大小小中大大加大中加大小小中中中大C0C0C0C0C0C0C0C0C0C0C1C1C1C1C1C1C1
2、C1C1C1(1)計算整個數(shù)據(jù)集的Gini指標(biāo)值。(2)計算屬性性別的Gini指標(biāo)值(3)計算使用多路劃分屬性車型的Gini指標(biāo)值(4)計算使用多路劃分屬性襯衣尺碼的Gini指標(biāo)值(5)下面哪個屬性更好,性別、車型還是襯衣尺碼?為什么?解:(1)類顧客顧客c010c110Gini=1(1020)^2(1020)^2=0.5(2)性別性別男女c064c146Gini=[1(610)^2(410)^212]2=0.48(3)(2)c[bd→
3、e]=28=0.25c[e→bd]=82=4。(3)同理可得:e的支持度為45=0.8,bd的支持度為55=1,bde的支持度為45=0.8。(4)c[bd→e]=54=1.25,c[e→bd]=45=0.8。3.(20分)以下是多元回歸分析的部分R輸出結(jié)果。ls1=lm(y~x1x2)anova(ls1)DfSumSqMeanSqFvaluePr(F)x1110021.210021.262.0380.0001007x214030.94
4、030.924.9540.0015735Residuals71130.7161.5ls2anova(ls2)DfSumSqMeanSqFvaluePr(F)x213363.43363.420.8220.002595x1110688.710688.766.1708.193e05Residuals71130.7161.5(1)用F檢驗來檢驗以下假設(shè)(α=0.05)H0:β1=0Ha:β1≠0計算檢驗統(tǒng)計量;是否拒絕零假設(shè),為什么?(2)用F
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