试验设计与建模 课后答案

1、我们研究过硅酸盐水泥砂浆的抗折强度，用四种不同的配方收集了下述数据：

（a ）、检验配方法影响泥沙浆强度的假设。（05.0=α） （b ）、用Duncan 多重极差检验法比较均值对。 解、（a ）经计算，得出如下方差分析表：

①原假设：H0：配方法不影响水泥砂浆强度；H1：配方法影响水泥砂浆强度； ②构造统计量：728.12==

E

MS MS F 处理

； ③选定显著性水平：05.0=α；

④决策：对于05.0=α，P-值为0<05.0=α，故因拒绝原假设H0，接受备择假设H1，有95%的把握认为配方法影响水泥砂浆强度。

（b ）已知E MS =12825.688，N=16，n=4，误差自由度为12，将处理均值按递减顺序排列：

25.3156.2=-

y ，2971.1=-

y ，75.2933.3=-

y ，25.2666.4=-

y ，各个均值的标准误

差是625.564

688.12825

.

==-

i y S ，当自由度为12和05.0=α时，查得33.3)12,4(,23.3)12,3(,08.3)12,2(05.005.005.0===γγγ最小显著性极差

405.174625.5608.3)12,2(.

05.02=?==-i y S R γ，3R =182.899，4R =188.561，进

行比较得 2

对

4:3156.25-2666.25=499>188.561(4R ） 2

对

3:3156.25-2933.75=222.5>182.899（3R ） 2

对

1:3156.25-2971=185.25<174.405(2R ) 1

对

4:2971-2666.25=304.75>182.899(3R ) 1

对

3:2971-2933.75=37.25<174.405（2R ） 3

对

4:2933.75-2666.25=267.5>174.405(2R )

由这一分析知，除了2与1及1与3之外，所有均值对之间均存在显著性差异。

2、进行一个实验，来决定四种指定的燃烧温度是否影响某种砖的密度，实验数据如下：

（a ）、燃烧温度影响砖的密度吗？

（b ）、用Duncan 多重极差检验法比较均值对。 解、（a ）经计算，得如下方差分析表：

①原假设：H0：温度不影响砖的密度；H1：温度影响砖的密度；

②构造统计量：024.2==

E

MS MS F 处理

； ③选定显著性水平：05.0=α；

④决策：对于05.0=α，P-值为0.157>05.0=α，故因接受原假设H0，认为温度不影响砖的密度。

（b ）已知E MS =0.026，N=18，n=4，误差自由度为14，将处理均值按递增顺序排列：

5.21.2=-

y ，7.21.4=-

y ，72.21.3=-

y ，74.21.1=-

y ，各个均值的标准误差是

08.04026.0.

==-i y S ，当自由度为14和05.0=α时，查得

27.3)14,4(,18.3)14,3(,03.3)14,2(05.005.005.0===γγγ，最小显著性极差2

R =0.2424，3R =0.2544，4R =0.2616，进行比较得： 1

对

2:21.74-21.5=0.24<0.2616(4R ) 1

对

4:21.74-21.7=0.04<0.2544(3R ) 1

对

3:21.74-21.72=0.02<0.2424(2R ) 3

对

2:21.72-21.5=0.22<0.2544(3R ) 3

对

4:21.72-21.7=0.02<0.2424(2R ) 4

对

2:21.7-21.5=0.2<0.2424(2R )

由这一分析知，所有均值对之间均不存在显著性差异。

3、纺织厂有很多织布机，设每台织布机每分钟织出同样多的布，为了研究这一假设，随机选取5台织布机并测定它们在不同时间的产量，得出下述数据：

（a ）说明为什么这是一种随机效应实验。这些织布机的产量相等吗？

（b ）估计织布机间的变异性。 （c ）估计实验的误差方差。

（d ）给)

22

2

σσσττ

+（找一个95%的置信区间。

解、（a ）因为5台织布机是随机选取的，所以是一种随机效应实验； 经计算，得如下方差分析表：

①原假设：H0：织布机不影响产量；H1：织布机影响产量； ②构造统计量：77.5==

E

MS MS F 处理

； ③选定显著性水平：05.0=α；

④决策：对于05.0=α，P-值为0.003<05.0=α，故拒绝原假设H0，接受备择假设H1，有95%的把握认为织布机影响产量。 （b ）已经计算出085.0=处理MS ，015.0=E MS ，故0

14.0-^

2

==n

MS MS E

处理τσ。

（c ）015.0^

2==E MS σ。

（d ）已知085.0=处理MS ，015.0=E MS ，a=5，n=5，56.8)20,4(025.0=F ，

285.051

.31)4,20(1

)20,4(025.0975.0===F F ，因此L=-0.065，U=3.849 故

)222

σσσττ+（的95%置信区间是≤9375

.00625.0-)2

22σσσττ+（849.4849

.3≤, 即-0.067≤

)

22

2

σσσττ+（≤0.794，又因)

22

2

σσσ

ττ

+（≥0，故而

)

2

22

σσσττ+（的置信区间为[0,0.794]。

4、工厂推测它的供应者所提供的各批原材料的含钙量有显著性差异，

现在在仓库中有很多批。随机选取5批来研究。一位化学家对每批做了5次测试，得出数据如下：

（a ）批与批的含钙量有显著变化吗？ （b ）估计方差分量。

（c ）给)

22

2σσσττ

+（找一个95%的置信区间。

解、（a ）经计算，得出如下方差分析表：

①原假设：H0：批与批的含钙量没有显著差异；H1：批与批的含钙量有显著差异； ②构造统计量：535.5==

E

MS MS F 处理

； ③选定显著性水平：05.0=α；

④决策：对于05.0=α，P-值为0.004<05.0=α，故拒绝原假设H0，接受备择假设H1，有95%的把握认为批与批的含钙量有显著差异。 （b ）=A SS 0.097，,0.088，,0.185

（c ）已知024.0=处理MS ，004.0=E MS ，a=5，n=5，56.8)20,4(025.0=F ，

285.051

.31)

4,20(1

)20,4(025.0975.0===F F ，因此L=-0.07，U=3.684 故)222σσσττ

+（的95%置信区间是≤93

.007.0-)22

2σσσττ+（684.4684

.3≤, 即-0.075≤

)

2

22

σσσττ+（≤0.787，又因

)

2

22

σσσττ+（≥0，故而

)

22

2

σσσττ+（的置信区间为[0,0.787]。

5、在金属加工车间中有几种炉用来加热金属样品。假设所有的炉都在同一温度上运行，尽管推测这一假设不一定为真。随机选取三只炉并测量其加热温度，收集到的数据如下：

（a ）、炉间的温度有显著性差异吗？ （b ）、估计这一模型的方差分量。 解、经计算，得到如下方差分析表：

（a ）、由表知，炉间的温度有显著性差异。若取05.0=α，检验P-值=0.005<05.0=α,故因拒绝原假设，有95%的把握认为炉间的温度有显著性差异。

（b ）方差分量的估计结果已经展示在表中：SS A =594.530，SS E =413.812，SS T =1008.342。

6、人们关心碳酸饮料的储存期限。随机抽取10瓶加以检验，得出结果如下：

假定备择假设是平均储存期限大于125天。能否定零假设H0：μ=125吗？构造一个关于真实平均储存期限的95%置信区间。 解、经计算知131=-

y ，S=19.54 ①原假设：H0：0μ=125；H1：0μ>125； ②构造统计量：97.010

/54.19125

131/00=-=-=

-

n S y t μ； ③选定显著性水平：05.0=α；

④决策：对于05.0=α，26.2)9(025.0=t ，0t =0.97<2.26,落在拒绝域外，故接受原假设H0，有95%的把握认为平均储存期限为125天。

μ的置信区间为：n S n t y n S n t y /)1(/)1(2/2/-+≤≤---

-ααμ

即96.14404.117≤≤μ。

试验统计方法复习题集

试验统计方法复习题 一、名词（术语、符号）解释： 1、总体：具有相同性质的个体所组成的集团特区为总体。 2、样本：从总体中抽出的一部分个体。 3、试验指标：用于衡量试验效果的指示性状称为试验指标。 4、试验因素：是人为控制并有待比较的一组处理因素，简称因素或因子。 5、试验水平：是在试验因素所设定的量的不同级别或质的不同状态称为试验水平，简称水平。 5、处理：单因素试验是指水平，多因素试验是水平与水平的组合。 6、简单效应：一个因素的水平相同，另一个因素不同水平间的性状（产量）差异属于简单效应。 7、参数：由总体的全部观察值而算得的特征数称为参数。 8、统计数：由样本观察值计算的特征数。 9、统计假设：是根据试验目的对试验总体提出两种彼此对立的假设称为统计假设。 10、无效假设：是指处理效应与假设值之间没有真实差异的假设称为无效假设。 11、准确度：是指试验中某一性状的观察值与其相应理论真值的接近程度。 12、精确度：是指试验中同一性状的重复观察值彼此之间的接近程度。 13、复置抽样：指将抽出的个体放回到原总体后再继续抽样的方法叫复置抽样或有放回抽样。 14、无偏估计：一个样本统计数等于所估计的总体参数，则该统计数为总体相应参数的无偏估计值。 15、第一类错误：否定一个正确H0 时所犯的错误。 16、第二类错误：接受一个不真实假设时所犯的错误。 17、互斥事件：事件A与B不可能同时发生，即AB为不可能事件，则称事件A与B为互斥事件。 18、随机事件：在一定条件下，可能发生也可能不发生，可能这样发生，也可能那样发生的事件。 19、标准差：方差的正根值称为标准差。 20、处理效应：是指因素的相对独立作用，亦是因素对性状所起的增进或减少的作用称为处理效应。 21、概率分布：随机变数可能取得每一个实数值或某一围的实数值是有一定概率的，这个概率称为 随机变数的概率分布。 22、随机抽样：保证总体中的每一个体，在每一次抽样中都有同等的概率被取为样本。 23、两尾测验：有两个否定区，分别位于分布的两尾。 24、显著水平：否定无效假设H0的概率标准。 25、试验方案：根据试验目的与要求拟定的进行比较一组试验处理的总称为试验方案。 26、随机样本：用随机抽样的方法，从总体中抽出的一个部分个体。 27、标准误：抽样分布的标准差称为标准误。 28、总体：具有相同性质的个体所组成的集团称为总体。 29、独立性测验：主要为探求两个变数间是否相互独立测验的假设。

实验四 类模型的建立

实验四类模型的建立 1、实验类型 设计性实验 2、实验目的 （1）理解类的基本概念。 （2）掌握在Rational Rose 中绘制类的操作方法。 （3）掌握在Rational Rose 中绘制类的关联、依赖、泛化关系。 3、实验内容与要求 实验分成两部分：第 1 部通过完成的用例图，初步了解系统的业务功能，对需求进一步分析，从中识别出系统的概念类，对系统进行分析阶段的静态建模；第2 部分要求在第1 部分系统分析的基础上，精化、完善分析阶段的类图，使之成为计算机系统可实现的模型。 运用课堂所学的有关如何抽象出类的知识，完成如下任务： （1）寻找和抽象出图书管理功能中的类。 （2）识别类间的关系。 （3）精化、完善类图，使之成为计算机系统可实现的模型。 4、实验步骤 4.1 分析阶段的静态建模 1．分析：分析阶段类的识别仅限于业务领域的概念类（或称实体类），根据课堂教授的方法——名词短语策略和不同类别的概念，将图书管理业务领域的实体类识别如下：馆藏书目、馆藏资源品种、图书品种、碟片品种、资源项、借书记录、预定记录、逾期记录、罚款细则、图书管理员、读者。 2．绘制类的步骤： （1）打开图书管理系统.mdl。 （2）打开Rose 中的Logical View（逻辑视图），鼠标右键单击Logical View 根节点后，选择“New——Package”项，在逻辑视图下建一个名为“Class Diagram”（类图）的包，用于存放图书管理系统的静态模型。 （3）鼠标右键单击新建的“Class Diagram”包，在“Class Diagram”包下建立一张名为“Entity”的业务领域实体类图。鼠标双击“Entity”类图，在绘图窗口打开这张新建类图。 （4）添加以下如图所示的类

试验统计方法复习题

试验统计方法复习题 1.何谓实验因素和实验水平？何谓简单效应、主要效应和交互效应?举例说明之。 实验因素: 被变动并设有待比较的一组处理的因子或试验研究的对象。 实验水平: 实验因素的量的不同级别或质的不同状态。 简单效应: 同一因素内俩种水平间实验指标的相差。 主要效应：一个因素内各简单效应的平均数。 交互效应：俩个因素简单效应间的平均差异。 2.什么是实验方案，如何制定一个正确的实验方案？试结合所学专业举例说明之。 试验指标:用于衡量试验效果的指示性状。 制定实验方案的要点○1.目的明确。 ○2. 选择适当的因素及其水平。 ○3设置对照水平或处理，简称对照(check，符号CK)。 ○4应用唯一差异原则。 3.什么是实验误差？实验误差与实验的准确度、精确度以及实验处理间的比较的可靠性有什么关系？ ○1.试验误差的概念：试验结果与处理真值之间的差异. ○2随机误差影响了数据的精确性，精确性是指观测值间的符合程度，随机误差是偶然性的，整个试验过程中涉及的随机波动因素愈多，试验的环节愈多，时间愈长，随机误差发生的可能性及波动程度便愈大。系统误差是可以通过试验条件及试验过程的仔细操作而控制的。实际上一些主要的系统性偏差较易控制，而有些细微偏差则较难控制。 4.试分析田间实验误差的主要来源，如何控制田间实验的系统误差？如何降低田间实验的随机误差？ 误差来源：(1)试验材料固有的差异 (2)试验时农事操作和管理技术的不一致所引起的差异 (3)进行试验时外界条件的差异 控制误差的途径：(1)选择同质一致的试验材料 (2) 改进操作和管理技术，使之标准化 (3) 控制引起差异的外界主要因素 选择条件均匀一致的试验环境； 试验中采用适当的试验设计和科学的管理技术； 应用相应的科学统计分析方法。 尽量减少实验中的随机波动因素、环节和时间可以有效的降低随机误差。 5.田间实验设计的基本原则是什么？完全随机设计、完全随机区组设计、拉丁设计各有何特点？各在什么情况下使用？ （1）基本原则是：○1.重复○2随机排列○3局部控制 （2）完全随机设计的特点是设计分析简便，但是应用该设计的条件是要求试验的环境因素相当均匀，所以一般用于实验室培养试验及网、温室的盆钵试验。 完全随机区组设计○1.特点: 根据“局部控制”的原则，将试验地(或试验环境)按肥力变异梯度(或条件变异梯度)划分为等于重复次数的区组，一区组亦即一重复，区组内各处理都独立地随机排列。○2应用条件：对试验地的地形要求不严，必要时，不同区组亦可分散设置在不同地段上。 拉丁方设计的○1.特点：将处理从纵横二个方向排列为区组(或重复)，使每个处理在每一

试验设计与建模-课后答案

试验设计与建模-课后答案

1、我们研究过硅酸盐水泥砂浆的抗折强度，用四种不同的配方收集了下述数据： （a ）、检验配方法影响泥沙浆强度的假设。（05.0=α） （b ）、用Duncan 多重极差检验法比较均值对。 解、（a ）经计算，得出如下方差分析表： ①原假设：H0：配方法不影响水泥砂浆强度；H1：配方法影响水泥砂浆强度； ②构造统计量：728.12== E MS MS F 处理 ；

③选定显著性水平：05.0=α； ④决策：对于05.0=α，P-值为0<05.0=α，故因拒绝原假设H0，接受备择假设H1，有95%的把握认为配方法影响水泥砂浆强度。 （b ）已知E MS =12825.688，N=16，n=4，误差自由度为12，将处理均值按递减顺序排列： 25.3156.2=- y ，2971.1=- y ，75.2933.3=- y ，25.2666.4=- y ，各个均值的标准误 差是625.564688.12825. ==- i y S ，当自由度为12和05.0=α时，查得 33.3)12,4(,23.3)12,3(,08.3)12,2(05.005.005.0===γγγ最小显著性极差 405.174625.5608.3)12,2(. 05.02=?==-i y S R γ，3R =182.899，4R =188.561，进 行比较得 2 对 4:3156.25-2666.25=499>188.561(4R ） 2 对 3:3156.25-2933.75=222.5>182.899（3R ） 2 对 1:3156.25-2971=185.25<174.405(2R ) 1 对 4:2971-2666.25=304.75>182.899(3R ) 1 对 3:2971-2933.75=37.25<174.405（2R ） 3 对 4:2933.75-2666.25=267.5>174.405(2R ) 由这一分析知，除了2与1及1与3之外，所有均值对之间均存在显著性差异。

系统建模与仿真实验报告

实验1 Witness仿真软件认识 一、实验目的 熟悉Witness 的启动；熟悉Witness2006用户界面；熟悉Witness 建模元素；熟悉Witness 建模与仿真过程。 二、实验内容 1、运行witness软件，了解软件界面及组成； 2、以一个简单流水线实例进行操作。小部件（widget）要经过称重、冲洗、加工和检测等操作。执行完每一步操作后小部件通过充当运输工具和缓存器的传送带（conveyer）传送至下一个操作单元。小部件在经过最后一道工序“检测”以后，脱离本模型系统。 三、实验步骤 仿真实例操作: 模型元素说明：widget 为加工的小部件名称；weigh、wash、produce、inspect 为四种加工机器，每种机器只有一台；C1、C2、C3 为三条输送链；ship 是系统提供的特殊区域，表示本仿真系统之外的某个地方； 操作步骤： 1：将所需元素布置在界面：

2：更改各元素名称： 如; 3:编辑各个元素的输入输出规则：

4:运行一周（5 天*8 小时*60 分钟=2400 分钟），得到统计结果。5:仿真结果及分析： Widget： 各机器工作状态统计表：

分析：第一台机器效率最高位100%，第二台机器效率次之为79%，第三台和第四台机器效率低下，且空闲时间较多，可考虑加快传送带C2、C3的传送速度以及提高第二台机器的工作效率，以此来提高第三台和第四台机器的工作效率。 6：实验小结： 通过本次实验，我对Witness的操作界面及基本操作有了一个初步的掌握，同学会了对于一个简单的流水线生产线进行建模仿真，总体而言，实验非常成功。

试验设计与建模第一章课后习题答案

习题第一章 孟德尔豌豆试验 孟德尔做过这样一个实验：把一种开紫花的豌豆种和一种开白花的豌豆种结合在一起，第一次结出来的豌豆开紫花，第二次紫白相间，第三次全白。对此孟德尔没有充分的理由作出解释。后来，孟德尔从豌豆杂交实验结果，得出了相对性状中存在着显性和隐性的原理。虽然还有不少例外，但它仍然是一个原理。孟德尔根据自己在实验中发现的原理，进一步做了推想。他认为决定豌豆花色的物质一定是存在于细胞里的颗粒性的遗传单位，也就是具有稳定性的遗传因子。他设想在身体细胞里，遗传因子是成双存在的；在生殖细胞里，遗传因子是成单存在的。例如，豌豆的花粉是一种雄性生殖细胞，遗传因子是成单存在的。在豌豆的根、茎、叶等身体细胞里，遗传因子是成双存在的。这就是说，孟德尔认为可以观察到的花的颜色是由有关的遗传因子决定的。 如果用D代表红花的遗传因子，它是显性；用d代表白花的遗传因子，它是隐性。这样，豌豆花色的杂交实验，就可以这样解释： 红花×白花 （纯种） DD dd（身体细胞，遗传因子成双存在） ↓↓（杂交） D d（生殖细胞，遗传因子成单存在） \ / Dd（杂交）自交 Dd DD Dd dD dd 红花因为杂种的遗传基础物质是由D和d组成的，因此，它的后代（子2）就可能出现白花(dd）了。 这就是说，隐性的遗传因子在从亲代到后代的传递中，它可以不表现。但是它是稳定的，并没有消失。 遗传单位，叫做基因。研究基因的科学就是遗传学。基因学说就是现代遗传学的中心理论。很清楚，基因概念是孟德尔在推想中提出来的，虽然当时他并没有提出“基因”这个科学名词。 孟德尔认为遗传单位（基因）具有高度的稳定性。一个显性基因和它相对的隐性基因在一起的时候，彼此都具有稳定性，不会改变性质。例如，豌豆的红花基因R和白花

试验设计与建模 课后答案

1、我们研究过硅酸盐水泥砂浆的抗折强度，用四种不同的配方收集了下述数据： （a ）、检验配方法影响泥沙浆强度的假设。（05.0=α） （b ）、用Duncan 多重极差检验法比较均值对。 解、（a ）经计算，得出如下方差分析表： ①原假设：H0：配方法不影响水泥砂浆强度；H1：配方法影响水泥砂浆强度； ②构造统计量：728.12== E MS MS F 处理 ； ③选定显著性水平：05.0=α； ④决策：对于05.0=α，P-值为0<05.0=α，故因拒绝原假设H0，接受备择假设H1，有95%的把握认为配方法影响水泥砂浆强度。

（b ）已知E MS =12825.688，N=16，n=4，误差自由度为12，将处理均值按递减顺序排列： 25.3156.2=- y ，2971.1=- y ，75.2933.3=- y ，25.2666.4=- y ，各个均值的标准误 差是625.564 688.12825 . ==- i y S ，当自由度为12和05.0=α时，查得33.3)12,4(,23.3)12,3(,08.3)12,2(05.005.005.0===γγγ最小显著性极差 405.174625.5608.3)12,2(. 05.02=?==-i y S R γ，3R =182.899，4R =188.561，进 行比较得 2 对 4:3156.25-2666.25=499>188.561(4R ） 2 对 3:3156.25-2933.75=222.5>182.899（3R ） 2 对 1:3156.25-2971=185.25<174.405(2R ) 1 对 4:2971-2666.25=304.75>182.899(3R ) 1 对 3:2971-2933.75=37.25<174.405（2R ） 3 对 4:2933.75-2666.25=267.5>174.405(2R ) 由这一分析知，除了2与1及1与3之外，所有均值对之间均存在显著性差异。 2、进行一个实验，来决定四种指定的燃烧温度是否影响某种砖的密度，实验数据如下：

试验统计方法总结及经典考试习题

试验统计方法复习总结 ?统计学:研究事物的数量特征及其数量规律的一门方法论学科 ** 1．何为实验因素，实验水平，实验处理？何谓简单效应、主要效应和交互作用效应？举例说明。 试验因素：简称因素或因子(factor):被变动并设有待比较的一组处理的因子或试验研究的对象(研究对象的效应)。 水平(level):试验因素内不同的级别或状态。 试验处理(treatment):单因素试验中的每一个水平即为一个处理;多因素试验中是不同因素的水平结合在一起形成的处理组合,也简称为处理。 简单效应(simple effect): 在同一因素内两种水平间试验指标的差异。 主效(main effect):一个因素内各简单效应的平均数。 交互作用效应(interaction effect)，简称互作:因素内简单效应间差异的平均。 互作的实质:反映了一个因素的不同水平在另一个因素的不同水平上反应不一致的现象. 2．什么是实验方案，如何制定一个正确的实验方案？试举例说明？ 试验方案:根据试验目的和要求所拟定的用来进行比较的一组试验处理的总称。 1.目的明确。 2. 选择适当的因素及其水平。 3. 设置对照水平或处理，简称对照(check，符号CK)。 4. 应用唯一差异原则。 3．什么是实验误差？实验误差与实验的准确度，精确度以及实验处理间的可靠性有什么关系？ 试验误差的概念:试验结果与处理真值之间的差异 试验误差的分类: 1.系统误差(systematic error) : 由于固定原因造成的试验结果与处理真值之间的差异. 系统误差影响了数据的准确性，准确性是指观测值与其理论真值间的符合程度； 2.随机误差(random error):由于随机因素或偶然因素造成的 试验结果与处理真值之间的差异. 随机误差影响了数据的精确性，精确性是指观测值间的符合程度。 4实验误差有哪些来源？如何控制？ 来源：(1)试验材料固有的差异 (2)试验时农事操作和管理技术的不一致所引起的差异 (3)进行试验时外界条件的差异 控制：(1)选择同质一致的试验材料 (2) 改进操作和管理技术，使之标准化 (3) 控制引起差异的外界主要因素 选择条件均匀一致的试验环境； 试验中采用适当的试验设计和科学的管理技术； 应用相应的科学统计分析方法。 **1、试验设计( experiment design)

《金融工程建模》实验课程指导书

实验教学指导书修订计划汇总表 填报学院：金融学院（公章）填报日期：2014年 2 月20 日

《金融工程建模》实验教学指导书 课程编号： 撰写人：李吉栋 审核人： 河北经贸大学 金融学院 2014年2月20日

前言 一、实验总体目标 金融工程建模课程是金融工程专业学生在学习完部分专业课程后安排的一门综合性实验课程，旨在训练学生综合运用所学专业知识，运用实验手段解决金融问题的能力。本课程的实验以解决实际金融问题为主题，训练学生在实际数据环境下运用计算机建模方法解决实际的能力。 二、适用专业年级 金融工程，三年级 三、先修课程 金融市场学、投资学、金融工程学导论 四、实验项目及课时分配 五、实验环境

安装EXCEL2003以上版本，安装分析工具库；安装国泰安金融数据库 六、实验总体要求 根据实验指导书提示的实验步骤和建模方法，学生能够独立完成实验，实验步骤完整，实验结果正确，并能够根据要求作出相应的图表。 七、本课程实验的重点、难点及教学方法建议 本实验立足于实际投资问题和数据环境，要求学生们综合运用所学相关专业知识，运用计算机建模方法和定量分析技术，分析和解决实际的金融问题。要求学生在实验前要复习对相关的基础知识，掌握EXCEL函数和建模的基本技能。

实验一：股票累计超额收益率实证分析 一、实验目的 1．掌握股票累计超额收益率的计算方法 2.分析股票超额收益率的影响因素 二、实验内容 1.验证某些特定事件前后股票超额收益率的变动。 2.验证在某一时间段，具有某些特定因素的股票的超额收益率 三、实验仪器设备和材料清单 EXCEL2003以上版本，安装分析工具库功能；安装国泰安金融数据库 四、实验要求 1．按照试验指导书独立完成试验过程。 五、实验过程 1.熟悉股票超额收益率的计算原理。选择某一股票，计算该股票在某一时间段内的累计超额收益率。例如以中国卫星（600118）为例，计算该股票在2013年1月1日到2013年6月30日的累计超额收益率。建模思路是先找到中国卫星和沪深300指数的收盘价格，分别计算它们的收益率，再利用EXCEL的SLOPE函数和INTERCEPT函数计算股票的贝塔和阿尔法值，将股票的阿尔法值求和就是累计异常收益率。 2.选择一类特定事件，分析这类事件发生前后股票累计异常收益率的变化情况。特定事件可以选择上市公司定向增发公告、业绩预告公告、高送转除权日等。 3.选择一类具有特定因素的上市公司，如低市盈率、低市净率、低PEG等，计算这类股票在某一时间段内的累计超额收益率。 六、实验报告要求 1．详细写出实验步骤和实验结果 七、思考题 1．影响股票超额收益率的主要因素还有哪些，如何构造能够跑赢市场的投资组合。 2.如何利用异常收益率原理构造中性投资策略组合。 八、注意事项

系统建模与仿真实验报告

一、实验目的 熟悉Witness 的启动；熟悉Witness2006用户界面；熟悉Witness 建模元素；熟悉Witness 建模与仿真过程。 二、实验内容 1、运行witness软件，了解软件界面及组成； 2、以一个简单流水线实例进行操作。小部件（widget）要经过称重、冲洗、加工和检测等操作。执行完每一步操作后小部件通过充当运输工具和缓存器的传送带（conveyer）传送至下一个操作单元。小部件在经过最后一道工序“检测”以后，脱离本模型系统。 三、实验步骤 仿真实例操作: 模型元素说明：widget 为加工的小部件名称；weigh、wash、produce、inspect 为四种加工机器，每种机器只有一台；C1、C2、C3 为三条输送链；ship 是系统提供的特殊区域，表示本仿真系统之外的某个地方； 操作步骤： 1：将所需元素布置在界面： 2：更改各元素名称： 如; 3:编辑各个元素的输入输出规则： 4: 运行一周（5 天*8 小时*60 分钟=2400 分钟），得到统计结果。 5:仿真结果及分析： Widget： 各机器工作状态统计表： 分析：第一台机器效率最高位100%，第二台机器效率次之为79%，第三台和第四台机器效率低下，且空闲时间较多，可考虑加快传送带C2、C3的传送速度以及提高第二台机器的工作效率，以此来提高第三台和第四台机器的工作效率。 6：实验小结： 通过本次实验，我对Witness的操作界面及基本操作有了一个初步的掌握，同学会了对于一个简单的流水线生产线进行建模仿真，总体而言，实验非常成功。

实验2 单品种流水线生产计划设计 一、实验目的 1.理解系统元素route的用法。 2.了解优化器optimization的用法。 3.了解单品种流水线生产计划的设计。 4.找出高生产效率、低临时库存的方案。 二、实验内容 某一个车间有5台不同机器，加工一种产品。该种产品都要求完成7道工序，而每道工序必须在指定的机器上按照事先规定好的工艺顺序进行。 假定在保持车间逐日连续工作的条件下，仿真在多对象平准化种生产采用不同投资计划的工作情况。在不同投资计划组合中选出生产高效、低临时库存方案，来减少占用资金。 产品工艺路线如图所示。 产品的计划投产方案批量：10,20,30。 产品计划投产间隔（min）：10,20,30,40,50,60。 如果一项作业在特定时间到达车间，发现该机器组全都忙着，该作业就在该组机器处排入一个FIFO规则的队列，如果有前一天没有完成的任务，第二天继续加工。 三、实验步骤 1.元素定义： 2.元素可视化设置：

试验设计与建模第一章课后习题答案

习题第一章 1.1 孟德尔豌豆试验 孟德尔做过这样一个实验：把一种开紫花的豌豆种和一种开白花的豌豆种结合在一起，第一次结出来的豌豆开紫花，第二次紫白相间，第三次全白。对此孟德尔没有充分的理由作出解释。后来，孟德尔从豌豆杂交实验结果，得出了相对性状中存在着显性和隐性的原理。虽然还有不少例外，但它仍然是一个原理。孟德尔根据自己在实验中发现的原理，进一步做了推想。他认为决定豌豆花色的物质一定是存在于细胞里的颗粒性的遗传单位，也就是具有稳定性的遗传因子。他设想在身体细胞里，遗传因子是成双存在的；在生殖细胞里，遗传因子是成单存在的。例如，豌豆的花粉是一种雄性生殖细胞，遗传因子是成单存在的。在豌豆的根、茎、叶等身体细胞里，遗传因子是成双存在的。这就是说，孟德尔认为可以观察到的花的颜色是由有关的遗传因子决定的。 如果用D代表红花的遗传因子，它是显性；用d代表白花的遗传因子，它是隐性。这样，豌豆花色的杂交实验，就可以这样解释： 红花×白花 （纯种）DD dd（身体细胞，遗传因子成双存在） ↓↓（杂交） D d（生殖细胞，遗传因子成单存在） \/ Dd（杂交）自交Dd DD Dd dD dd 红花因为杂种的遗传基础物质是由D和d组成的，因此，它的后代（子2）就可能出现白花(dd）了。 这就是说，隐性的遗传因子在从亲代到后代的传递中，它可以不表现。但是它是稳定的，并没有消失。 遗传单位，叫做基因。研究基因的科学就是遗传学。基因学说就是现代遗传学的中心理论。很清楚，基因概念是孟德尔在推想中提出来的，虽然当时他并没有提出“基因”这个科学名词。

孟德尔认为遗传单位（基因）具有高度的稳定性。一个显性基因和它相对的隐性基因在一起的时候，彼此都具有稳定性，不会改变性质。例如，豌豆的红花基因R和白花基因r在一起，彼此不会因为相对基因在一起而发生变化，在一代一代的传递中，D和d都能长期保持自己的颜色特征。孟德尔的结论正好跟长期流传的融合遗传理论相对立。 融合遗传理论是怎么回事儿呢？它的基本论点是：遗传因子或遗传物质相遇的时候，彼此会相互混合，相互融化，而成为中间类型的东西。根据融合理论来推理，甲和乙杂交，就会产生出混血儿，甲的遗传因子和乙的遗传因子，都变成了中间类型的东西。好比两种液体混合在一起似的，亲代的遗传因子都因为融合而消失了。根据融合理论来推理，豌豆的红花遗传因子D跟白花遗传因子d在一起的时候也就会融合成为新的东西，D和d都不再存在了。显然，融合理论是错误的，因为它没有科学事实的支持。它只是一种推测和猜想，不能解释所有的表现不同的遗传现象。然而中间类型是有的。这是相对的基因相互作用而产生的性状，基因本身并没有改变。例如，红花的紫茉莉和白花的紫茉莉杂交，子一代的花是粉红色的。可是子二代，这些粉红色茉莉的后代，却有三种不同的性状：粉红花、红花和白花。 从这里也可以看到，现象和本质虽然有着密切的关系，但是它们之间是有区别的，不能简单地把现象和本质等同起来。豌豆是自花传粉植物，而且还是闭花受粉，也是豌豆花在未开放时，就已经完成了受粉，避免了外来花粉的干扰。所以豌豆在自然状态下一般都是纯种，用豌豆做人工杂交实验，结果既可靠，又容易分析。 1.2比较植物在不同生长条件下生长速度 1、试验的目标植物的生长速度的快慢 2、因素及其试验范围不同的生长条件为因素，如，阳光、水分、空气、土壤…… 3、响应结果为试验的生长速度 4、试验误差如，温度的细小误差，土壤中微量元素的干扰，空气湿度…… 5、区组设立多的区组，可以使试验更加精确 6、随机化随机化试验顺序 7、重复重复多次试验，减小误差 8、统计模型建立统计模型，估计实验结果 9、追加试验追加试验，减小误差

试验统计方法第四版盖钧镒

实验误差：真值与测定值之间的误差。类型：系统误差，随机误差，过失误差 准确性：指观测值与理论真值间的符合程度。 精确性：指观测值之间的符合程度。 如何提高准确性和精确性。 一是人员素质与水平的提高；二是好的设施和环境；三是方法选择，正确地选择检测方法对提高检测数据的准确性至关重要。四是样品的抽区和制备，正确抽样具有代表性的均匀样品，是保障检测数据准确性的重要环节；五是质量控制。检测结果质量是实验室始终关注的重点。 消除系统误差的方法：控制环境条件;正确选用检测指标；保证检测仪器的准确性；保证试剂质量。采样方法，样品制备，储藏标准化；注意药物或其他因素干扰。 控制实验误差方法：减少环境误差；相对测量法；直接替代法；交替测定法；补偿法；动态操作法 Gosset用实验方法发现了t分布（假设检验） Fisher提出了方差分析。 重复：实验中同一处理种植的小区数为重复次数。 完全随机设计：将各处理随机分布到各个实验单元中，每一处理的重复数可以相等或不相等。 完全抽样：样本数量和总体数量完全一致的抽样。 常见的实验方法：单因素实验设计；均分法；对分法；黄金分割法；

多因素实验设计；旋升法 常见的实验设计：完全随机设计；配对设计；随机区组设计 总体：具有共同性质个体所组成的集团 样本：从总体抽取若干个个体来研究，这些个体的集合 实验资料：数量性状资料：连续性变数；间断性变数 计数资料：先将观察单位按其性质或类别分组，然后清点各组观察单位个数所得资料。 计量资料：连续的数据，通常有具体的数值，如身高，体重等。计量资料是用仪器、工具1或其他定量方法对每个观察单位某项标志进行测量，并把测量结果用数值大小表示出来的资料。 统计推断的意义：通过样本推断总体是通过总体分布的数量特征。即参数来反映的。因此，统计推断包括：对总体的未知数进行估计；对于参数的假设进行检查；对总体进行预测预估等。 算术平均数特征：离均差的总和等于0；离均差平方和最小 为什么变异系数与平均数，标准差要配合使用？ 由于变异系数是一个不带单位的纯数，故可以用两个事物的变异都大小，若只从标准差来看，例如甲比乙的变异大，但因两者的均数不同。标准差不宜直接比较。在使用变异系数使。应该认识到的是由标准差与平均数构成的比数，既受标准差的影响，又受平均数的影响，因此，在使用变异系数表示样本变异程度时，宜同时列举平均数和标准差，否则会误会。 和事件：事件A和事件至少有一个发生而构成的新事件成为事件A和

数据分析及建模实验报告.doc

学生学号实验课成绩 学生实验报告书 实验课程名称数据分析与建模 开课学院 指导教师姓名 学生姓名 学生专业班级 2015 —2016 学年第 1 学期

实验报告填写规范 1、实验是培养学生动手能力、分析解决问题能力的重要环节；实验报告是反映实验教学水 平与质量的重要依据。为加强实验过程管理，改革实验成绩考核方法，改善实验教学效果，提高学生质量，特制定本实验报告书写规范。 2、本规范适用于管理学院实验课程。 3、每门实验课程一般会包括许多实验项目，除非常简单的验证演示性实验项目可以不写实 验报告外，其他实验项目均应按本格式完成实验报告。在课程全部实验项目完成后，应按学生姓名将各实验项目实验报告装订成册，构成该实验课程总报告，并给出实验课程成绩。 4、学生必须依据实验指导书或老师的指导，提前预习实验目的、实验基本原理及方法，了 解实验内容及方法，在完成以上实验预习的前提下进行实验。教师将在实验过程中抽查学生预习情况。 5、学生应在做完实验后三天内完成实验报告，交指导教师评阅。 6、教师应及时评阅学生的实验报告并给出各实验项目成绩，同时要认真完整保存实验报 告。在完成所有实验项目后，教师应将批改好的各项目实验报告汇总、装订，交课程承担单位（实验中心或实验室）保管存档。

画出图形 由图x=4时，y最大等于1760000 (2)求关于所做的15%假设的灵敏性 粗分析： 假设C=1000 即给定r y=f(x)=(1500-100x)1000(1+rx)=-100000rx^2+1500000rx-100000x+1500000 求导，f’(x)=-200000rx+1500000r-100000,令f’(x)=0,可得相应x值，x=(15r-1)/2r Excel画出相应图形

《试验统计方法》课程教学大纲

《试验统计方法》课程教学大纲 一、课程基本信息 课程代码：250374 课程名称：试验统计方法 英文名称：Statistics Methods of Experiments 课程类别：专业基础课 学时：40、63 学分：2.0-3.0 适用对象:园艺、农学、草业、植保、生物技术、生物科学等植物生产类各专业适用 考核方式：考试（平时成绩占30%） 先修课程：高等数学、线性代数、概率论等 二、课程简介 《试验统计方法》分10章共6个单元。第一单元包括试验方案的制定、试验设计原则、误差控制途径、试验设计以及试验数据的获取。第二单元包括总体的理论分布、统计数的抽样分布，以及统计数的理论分布。第三单元主要讲授假设测验的基本原理，包括u测验和t测验、次数资料的统计分析、方差分析和多重比较、单因素和多因素试验结果的统计分析。第四单元主要讲授二类和二类以上变数关系间的分析，包括一元、多元相关与回归。 本课程教学以高等数学、应用数学(含概率论和线性代数)为基础，概念较多、理论抽象、系统严密、实践性强、公式复杂、符号繁多、计算量大。适用于植物生产类包括农学、园艺、草业、植物保护、生物技术、生物科学、农业资源与环境等专业。 " Statistics Methods of Experiments " includes 10 chapters and six modules. The first module includes the development of experiment program, the principles of experiment design, the channels of error control, field experiment design and the acquisition of experiment data. The second module includes the theory distribution of the population, the sampling distribution of statistic data, and the theory distribution of statistic data. The third module includes the u- test and t- test, the statistical analysis of the frequency data, analysis of variance and multiple comparisons and the statistical analysis of the single-factor and multiple-factor experiment results. The fourth module mainly includes linear, multiple regression and correlation. This curriculum is based on the Advanced Mathematics and the Applied Mathematics (including the probability theory and linear algebra) and includes many concepts, abstract theory, refined system and strong practicality, complex formulas, and a large amount of symbols and computation. "Statistics Methods of Experiments "is suitable for the

试验设计与建模 课后答案

1、我们研究过硅酸盐水泥砂浆的抗折强度，用四种不同的配方收集了下述数据： （a ）、检验配方法影响泥沙浆强度的假设。（05.0=α） （b ）、用Duncan 多重极差检验法比较均值对。 解、（a ）经计算，得出如下方差分析表： ①原假设：H0：配方法不影响水泥砂浆强度；H1：配方法影响水泥砂浆强度； ②构造统计量：728.12== E MS MS F 处理 ； ③选定显着性水平：05.0=α； ④决策：对于05.0=α，P-值为0<05.0=α，故因拒绝原假设H0，接受备择假设H1，有95%的把握认为配方法影响水泥砂浆强度。 （b ）已知E MS =12825.688，N=16，n=4，误差自由度为12，将处理均值按递减顺序排列： 25.3156.2=- y ，2971.1=- y ，75.2933.3=- y ，25.2666.4=- y ，各个均值的标准误差是 625.564688.12825. ==-i y S ，当自由度为12和05.0=α时，查得33 .3)12,4(,23.3)12,3(,08.3)12,2(05.005.005.0===γγγ最 小 显 着 性 极 差 405.174625.5608.3)12,2(. 05.02=?==-i y S R γ，3R =182.899，4R =188.561，进行比较 得

2对4:3156.25-2666.25=499>188.561( 4 R ） 2对 3:3156.25-2933.75=222.5>182.899（3R ） 2 对 1:3156.25-2971=185.25<174.405( 2 R ) 1对 4:2971-2666.25=304.75>182.899(3R ) 1 对 3:2971-2933.75=37.25<174.405（ 2 R ） 3对 4:2933.75-2666.25=267.5>174.405(2R ) 由这一分析知，除了2与1及1与3之外，所有均值对之间均存在显着性差异。 2、进行一个实验，来决定四种指定的燃烧温度是否影响某种砖的密度，实验数据如下： （a ）、燃烧温度影响砖的密度吗？ （b ）、用Duncan 多重极差检验法比较均值对。 解、（a ）经计算，得如下方差分析表： ①原假设：H0：温度不影响砖的密度；H1：温度影响砖的密度； ②构造统计量：024.2== E MS MS F 处理 ； ③选定显着性水平：05.0=α； ④决策：对于05.0=α，P-值为0.157>05.0=α，故因接受原假设H0，认为温

模型试验案例

模型试验案例 盾构法与浅埋暗挖法结合建造地铁车站模型试验

第一章地铁车站三维物理模型试验的意义和内容 1.1 目的与意义 采用直径6m的区间盾构隧道拓展建造地铁车站的研究，是解决目前盾构区间施工和车站施工工期矛盾的重要手段。 采用相似材料进行大比尺三维物理模型试验能准确地模拟施工过程的影响，使得更容易从全局上把握车站结构的整体力学特征、变形趋势和稳定性特点。 1.2 试验内容 (1)剩余管片的收敛变形规律 (2)剩余管片内力变化规律 (3)隧道内临时支撑内力变化规律 (4)洞周土压力变化规律 (5)洞周地层变形规律 (6)地表沉降规律 (7)观察地层变形隔离桩方案对保护盾构管片的效果。 图1.1 塔柱式

第二章模型试验总体方案设计 2.1工程布置和洞室组成 两个盾构隧道的中心距离为23m，隧道内径为5.4m，开挖外径为6.0m，这样两洞开挖外边线间距为29m。考虑到边界条件的影响，盾构隧道外侧距离模型边界应满足3倍洞径的要求，即每侧需要 6.0m×3＝18.0m，模型在水平方向应该达到29m+18m×2=65m，因此模型宽度按1：10要求取为6.5m。 在垂直方向上，隧道上部按8.0m埋深考虑（其中顶部2.5m为杂填土），下部地层考虑一倍车站高度，这样需要模拟的高度为：8.0+10.364×2=28.728m，因此模型高度为2.88m。所以模型在车站隧道横断面的尺寸可取为6.5m×2.88m。结合试验台的实际情况，模型最终尺寸确定为6.5m × 1.8m × 2.88m (L×W×H)，见图2.1。 图 2.1 试验模型示意图 2.2相似条件设计 根据与试验条件，确定模型的几何比尺为1 /10。之所以确定这一比尺，主要是考虑到开挖模拟的可操作性，以及相似物理量之间的换算关系的简化。各种相关物理量的设计相似比尺如下： (1)几何比尺：K L＝L p / L m＝10 (2)容重比尺：Kγ＝γp/γm＝1 (3)应力比尺：Kσ＝σp/σm＝K L × Kγ＝10

生物统计学课程教学大纲

生物统计学课程教学大纲 课程名称：生物统计学（biostatistics） 课程编码：1313017215 课程类别：专业课 总学时数：36 课内实验时数：0 学分：2 开课单位：生命科学学院生物综合教研室 适用专业：生物科学 适用对象：本科（四年） 一、课程的性质、类型、目的和任务 生物统计学是生物科学专业本科生的专业课。该门的任务就是运用数理统计的原理与方法，收集、整理、分析、展示数据，解释生物学现象，探索其内在规律。课程设置之目的就是使学生掌握试验设计与统计分析的基本原理与方法，并且能够应用这些原理与方法，解决在各专业科学试验研究过程中遇到的一些实际问题。本课程的内容包括统计数据的收集与整理、概率分布、抽样分布、统计推断、参数估计、拟合优度检验、方差分析、回归及简单相关分析等。通过学习该课程，学生能够掌握具体的设计与分析方法，学会统计思维，提高对自然与社会中具有不确定之事物的认识能力。 二、本课程与其它课程的联系与分工 生物统计学与数学有密切关系，现代统计学用到了较多的数学知识，研究理论生物统计学的人需要有较深的数学功底，应用统计方法的人也应具备良好的数学基础。统计学又是一门应用性很强的学科，几乎生物学科所有的门类都要研究和分析数据，掌握生物学类学科专业基础课和专业课程知识有利于对统计分析的结果做出合理的解释和分析。 三、教学内容及教学基本要求 [1]表示“了解”；[2]表示“理解”或“熟悉”；[3]表示“掌握”；△表示自学内容；○表示略讲内容； 绪论 科学研究与科学试验[3]；生物统计学的概念[2]；试验误差及其控制[1]；生物统计学的主要内容及生物统计学发展概况[3]； 重点：试验误差及其控制 难点：试验误差及其控制 教学手段：板书 教学方法：讲授法 第一章次数分布和平均数、变异数 第一节总体及样本 总体及总体的分类[3]；样本及样本的分类[3]； 重点：总体及样本的分类

生产系统建模与仿真

《建模与仿真》课程教学大纲 (Modeling and Simulation) 课程编码： 学分：2.5 总学时：40 适用专业：工业工程 先修课程：生产计划与控制、工程统计学、工程数学、运筹学、计算机编程技术 一、课程的性质、目的和任务 《建模与仿真》是面向工程实际的应用型课程，是工业工程系的主导课程之一。学生通过本课程的学习能够初步运用仿真技术来发现生产系统中的关键问题，并通过改进措施的实现，提高生产能力和生产效率。本课程的目的是要求学生通过学习、课堂教育和上机训练，能了解如何运用计算机仿真技术模拟生产系统的布置和调度管理。并熟悉和掌握计算机仿真软件的基本操作和能够实现的功能。使学生了解计算机仿真的基本步骤。结合本课程的特点，使学生掌握或提高系统化分析问题和解决问题的能力,为系统化管理生产打下基础。二、教学基本要求 具体在教学过程中要求学生应该达到： 1.全面了解本课程的性质与任务、框架内容以及理论和方法； 2.掌握仿真的概率统计基础知识。 3.掌握供理论模型建模方法。 4.掌握仿真模型的设计与实现方法。 5.熟练应用建模理论,对排队系统、库存系统、加工制造系统进行建模仿真。 三、教学内容与学时分配 离散事件系统仿真是仿真技术的重要领域，在规划论证、方案评估、计划调度、 加工制造、产品试验、生产培训、训练模拟、管理决策等方面得到广泛应用。本课程 深入地介绍了离散事件系统建模仿真的理论、方法和技术，突出对理论建模方法和计 算机实现技术的讲解，对离散事件系统建模仿真的发展和应用情况做了比较详尽的介 绍。 具体教学内容如下： 第一章绪论 4学时

本章分析了系统和制造系统定义、组成与特点，介绍了系统建模与仿真的基本概念和使用步骤，并给出应用案例。 本章教学目标： 本章教学基本要求： 了解常用术语及常用的仿真软件，了解仿真技术的的发展状况及应用。 理解系统与制造系统的定义及系统建模与仿真的概念及系统、模型与仿真之间的关系。 掌握制造系统建模与仿真的基本概念及基本步骤。 本章教学重点：制造系统建模与仿真的原则及基本步骤。 本章教学难点：制造系统建模与仿真的原则及基本步骤 第一节系统与制造系统 0.3学时 （一）什么是系统 （二）制造系统的组成与特点 第二节系统建模与仿真的基本概念。 0.3学时 (一)系统、模型与仿真的关系 (二)系统建模与仿真技术的特点 第三节制造系统建模与仿真的基本概念。 0.3学时 （一）制造系统建模与仿真的特点分析 （二）制造系统类型及建模元素 （三）制造系统仿真的功能分析 第四节系统建模与仿真的基本步骤 0.4学时 第五节系统建模与仿真的案例分析 0.5学时 （一）连杆生产线的组成与功能分析 （二）连杆生产线仿真模型的构建 （三）仿真逻辑的分析与定义 （四）仿真结果分析及系统优化 第二章系统建模与仿真的基本原理 2学时 本章在分析离散事件系统模型的分类和元素组成的基础上，介绍了建立系统模型的常用方法。 本章教学目标：使学生掌握常用的系统建模方法 本章教学基本要求：