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数据挖掘技术在当今需要存储、处理、计算大量数据与信息的社会中有非常重要的作用。数据挖掘出现之前，海量的数据只是被简单的存储，不能对隐含在其中的信息进行分析、利用与创造价值，数据挖掘由此出现。数据挖掘是新兴且前沿的技术，是信息领域和数据库领域热点之一。数据挖掘技术的快速发展，出现了适合各领域需求各异的多种不同的分析方法与算法。算法是分析方法的具体实现，首先详细介绍了基于关联规则分析的Apriori算法、FP-growth 算法和Eclat算法，并通过对比这些算法在不同数据集的运行结果，分析了算法各自的优缺点及其适用领域，同时探讨了各个算法的优势互补、有机结合以弥补单独算法不足的可能性。

图 6.19 四个多重比较检验的比较环 等价性检验 等价性检验试图确认均值之间并无差异，由于这是不可能的，因此您需要选择一个差阈值 （更小的差异被认为实际上是等效性）。要构建的最直接检验将使用差区间两侧的双单侧 t 检验。如果两个检验均被拒绝，表明这些组是等效的。等价性检验命令将会使用这种双单侧 检验 (TOST) 方法。 例如，假设您想知道男性与女性的高度差是否小于 6（使用大班.jmp 数据表）。在运行以 X 拟合 Y 命令（其中身高作为 Y 变量而性别作为 X 变量）之后，请选择等价性检验命令。在出 现的对话框中输入 6 作为差异的阈值，然后单击确定，则得到如图 6.20 所示的输出。 图 6.20 实际等效性输出 实际差异为 3.02，检验表明此差 p 值为 0.01。在上述的设定之下您可以断言本问题的 差异是 0。

图 4.2“性能分析”对话框 所有性能分析均使用相同的公式。这些选项的不同点在于计算 sigma 的方法。这些 sigma 选 项可解释为： • 长项使用全部 sigma 并与 JMP 之前的默认输出相同。此选项用于 Ppk 统计量， sigma 的计 算公式如下： • 指定 Sigma 允许用户输入特定的已知 Sigma 以用于性能分析计算。显然， Sigma 是由用 户指定且尚未计算的值。此选项用于控制图表生成性能分析，其中用于图表的 Sigma 是 输入（对话框中）的指定 Sigma。 • 短项，按固定子组大小分组可用于使用以下公式计算 σ。在此情况下，如果 r 为子组数且 每个第 i 个子组均按数据顺序定义，则 sigma 的计算公式如下： σ xi x–( ) 2 n 1– -------------------- i 1= n ∑= σ xi. 2 ni ----- x.. 2 n i -----– i 1= n ∑ r 1– -----------------------------=

R in action中文版及代码 《R in action》 是公认的R语言经典教材。跟着书上的代码仔细的敲一笔遍，你不需要全部看完这本书，只需要学会前8章左右就差不多了。 学完后你会对统计学有一个更深的认识～

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这是在数据挖掘研究领域，实验时经常用到的数据集，希望对大家有用

用于数据分析，可视化