求广义可加模型的程序:SAS程序或R程序

广义可加模型可用SAS软件的gam过程来实现，具体代码如下：

ods graphics on;

proc gam data=ds plots=components(clm);

model y=spline(x1,df) loess(x2) spline2(x3,x4) param(x5)/method=gcv;

run;

ods graphics off;

关系模型的程序员不需熟悉数据库的什么，答:对于关系模型的程序员，不需熟悉数据库的存取路径。 数据模型是模型化数据和信息的工具，也是数据库系统的核心和基础。

（1）概念层数据模型，概念层数据模型也称为数据的概念模型或信息模型，它用来描述现实世界的事物，与具体的计算机系统无关，且独立于任何DBMS，但容易向 DBMS 所支持的逻辑数据模型转换。概念模型的表示方法:用 E-R 图来描述现实世界的概念模型，实体用矩形表 示;属性用椭圆形表示;联系用菱形表示。

（2）逻辑层数据模型

　 逻辑层是数据抽象的中间层，描述数据整体的逻辑结构。 主要的逻辑数据模型有层次模型、网状模型、关系模型、面向对象模型。

不能发链接，所以我复制过来了。

#载入程序和数据

library(RSNNS)

data(iris)

#将数据顺序打乱

iris <- iris[sample(1:nrow(iris),length(1:nrow(iris))),1:ncol(iris)]

#定义网络输入

irisValues <- iris[,1:4]

#定义网络输出，并将数据进行格式转换

irisTargets <- decodeClassLabels(iris[,5])

#从中划分出训练样本和检验样本

iris <- splitForTrainingAndTest(irisValues, irisTargets, ratio=015)

#数据标准化

iris <- normTrainingAndTestSet(iris)

#利用mlp命令执行前馈反向传播神经网络算法

model <- mlp(iris$inputsTrain, iris$targetsTrain, size=5, learnFunc="Quickprop", learnFuncParams=c(01, 20, 00001, 01),maxit=100, inputsTest=iris$inputsTest, targetsTest=iris$targetsTest)

#利用上面建立的模型进行预测

predictions <- predict(model,iris$inputsTest)

#生成混淆矩阵，观察预测精度

confusionMatrix(iris$targetsTest,predictions)

#结果如下：

# predictions

#targets 1 2 3

# 1 8 0 0

# 2 0 4 0

# 3 0 1 10

参考代码:

dat <- readtable("clipboard",header = T)

dat

lmd<- lm(y~x1+x2+x3+x4+x5,data = dat)

summary(lmd)

lmd2 <- step(lmd) #逐步回归法，挑选变量子集

summary(lmd2)

newd <- dataframe(x1=12135,x2=28679,x3=19978,x4=502,x5=24950)

predict(lmd,newd,interval = "prediction")#预测值

predict(lmd,newd,interval = "prediction",scale = T) #预测均值

这里考察的是c语言中关系代数的理解关系模型的基本运算：并、差、交、广义笛卡尔积、投影、选择、连接、除关系是有序组的集合,可将关系 *** 作看成是集合的运算

答案解析：并；给定两个相同类型的关系A和B,两者的并是相同类型的一个关系,关系的主体由出现在A中或B中或同时出现在两者之中的所有元组组成

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