DEM数据处理与分析
DEM数据处理与分析
目录
一、DEM数据获取 (1)
二、DEM数据处理 (3)
（一）初步预处理 (3)
（二）其他处理 (8)
（三）坐标转换（计算坡度之前的预处理） (10)
三、DEM数据拼接 (12)
（一）获取 (12)
（二）镶嵌 (12)
（三）裁剪 (14)
四、地形属性提取 (15)
（一）坡度提取 (15)
（二）坡向提取 (15)
（三）表面曲率提取 (16)
五、透视图建立 (17)
（一）设置抬升高度 (17)
（二）修改显示符号系统 (18)
（三）设置渲染 (19)
（四）其它图层（栅格或矢量）数据按地形高度进行抬升 (20)
六、建立和显示TIN (21)
（一）TIN转换 (21)
（二）TIN属性描述 (21)
（三）TIN渲染 (22)
七、创建等高线 (23)
（一）创建等高线 (23)
（二）创建垂直剖面 (24)
（三）坡度分级 (25)
七、DEM相关应用 (25)
DEM应用之坡度：Slope (26)
DEM应用之坡向：Aspect (30)
DEM应用之提取等高线 (32)
DEM应用之计算地形表面的阴影图 (34)
DEM应用之可视性分析 (38)
DEM应用之地形剖面 (41)
八、说明 (42)
一、DEM数据获取
地理空间数据云为我们免费提供了大量的影像和高程数据。其中高程数据分辨率包括90米和30米两种，现在我介绍一下如何下载这些DEM数据。
1、首先在百度中搜索“地理空间数据云”，打开其页面，如图1。
2、这里需要地理空间数据云的账号，点击右上角的注册，注册一个账号。如图2。
3、注册完后，登陆账号，然后开始检索所需DEM数据。这里介绍一下高级检索：点击“高级检索”即可进入，然后我们可以分别按照“地名”、“经纬度”、“行政区”三种条件检索，同时也可以使用“日期”等进一步缩小范围。如图3。
4、我们输入经纬度范围（如图4）或者输入行政区名称（如图5）。
5、选择数据集，这里我们选择“DEM数字高程数据”，其中有90米和30米之别。我们根据自己需要选择。然后点击“确定”。如图6。
6、如图7，这就是搜索到的数据，我们点击“更多”—“下载数据”，这里需要我选
择网络，则可根据需要选择即可。
二、DEM数据处理
（一）初步预处理
第一次使用DEM高程数据的朋友常常遇到这个问题，IMG是压缩包么？怎么不能解压呢？为什么我打开之后数据是灰色的呢？明明是平原地区，为什么显示的高程范围却在-32767-32767之间呢？为什么展示图里是五颜六色的，而我打开的却是灰色影像呢？首先IMG不是压缩包，“.img”作为一种栅格影像格式，可以直接在ArcMap、ENVI、ERDAS等遥感软件中打开使用，无需解压。其次，怎么去除高程影像中的空值（如-32767），让它在一个正常的范围内显示呢？小编这里以TIF格式的DEM高程影像为例（IMG的处理方式同样），一步步带大家来操作。
1. 在ARCMAP里打开一幅DEM高程数据（ADD DATA），可以从左边看到其显示的数据范围是-32767-32726，右侧为灰色影像。
2. 在ArcMap里打开Spatial analyze工具，选择Raster Calculator，设置DEM高程数据值为0并进行计算（点击Evaluate按钮），页面如下：
3. 计算之后结果显示为Calculation，页面如下图：
4. 再次打开Spatial analyze工具，选择Reclassify，选中chang missing values to Nodata 打钩, 点击OK。
5. 然后打开Raster Calculator面板，将上一步计算出来的[Reclass of Calculation]与[原始的DEM 高程数据]相乘, 点击Evaluate，界面如下：
6. 计算结果，如图：
7. 鼠标右键点击Calculation2，打开Properties, 选择Symbology选项，在左侧选中Stretched, 点击确定。如下图：
8. 在这里，我们看到，经过处理，高程影像的值域范围已经变为正常的海拔范围（105-4336）了：
9. 我们还可以给它设一个漂亮的显示颜色，简单的双击左侧的灰度条即可，到这一步，DEM数据的预处理就做完了。
（二）其他处理
1. 首先添加DEM数据：
2. 如下图显示，全黑，是由于存在坏点，可使用Calculate Statistics处理一下。
3. 如下图依次展开Arc Toolbox—Data Management Tools—Raster—Raster Properties—Calculate Statistics
4. 点击Calculate Statistics，打开出现下图选择所要处理的DEM数据。
5. 点击OK，进行计算，计算完成如下图。
（三）坐标转换（计算坡度之前的预处理）
下载的DEM数据是WGS-1984坐标系，属于地心坐标系，XY坐标单位是度分秒，必须将其单位转换为米，否则将导致所得坡度不正确，坡度平均会在80-90度（如下图）。故将其转换成以米为单位的坐标系，北京1954坐标系。
1. 输入Project Raster，点击后出现下图：
2. 在Out Coordinate System中点击后面的按钮，选择Gauss Kruger的Beijing 1954坐标系。根据数据所在六度分带选择投影方式。点击确定。
3. 在Geographic Transformation中选择一种。（此处不确定都是什么意思）
4. 点击OK开始处理，处理完成坐标转换成功。
三、DEM数据拼接
DEM数字高程包括SRTM90米分辨率原始高程数据和30米分辨率数字高程数据产品。SRTM90米分辨率原始高程数据、30米分辨率数字高程数据产品。其中，SRTM由美国太空总署（NASA）和国防部国家测绘局（NIMA）联合测量。2000年2月11日，美国发射的“奋进”号航天飞机上搭载SRTM系统，SRTM系统获取的雷达影像的数据量约9.8万亿字节，经过两年多的数据处理，制成了数字地形高程模型（DEM），即现在的SRTM地形产品数据。如果下载30米的DEM数据，其文件为压缩文件，每个压缩包内包含三个文件，即数字高程模型（_dem）文件、质量评估（_num）文件和高程快视图（_jpg）文件。
（一）获取
打开ArcMap，将所有涉及到的数字高程模型文件加载到ArcMap中。（婺城区共两个文件，下图以四川省为例，共六个文件）。
问题：为什么9个DEM数据的相接处的显示有很明显的分界？
（二）镶嵌
镶嵌是指两个或多个图像的组合或合并。在ArcGIS中，您可以通过将多个栅格数据集镶嵌到一起来创建一个单个栅格数据集。此外，还可以通过一系列栅格数据集创建镶嵌数据集和虚拟镶嵌。使用ArcToolbox中DataManagementTools(数据管理工具)/Raster(栅格)/RasterDataset(栅格数据集)/Mosaic(镶嵌)或MosaicToNewRaster(镶嵌至新栅格)进行拼接。如运行“镶嵌至新栅格”，输入下载的多个DEM数据、输出的
位置（已经存在的目录）和合并后的栅格数据文件名，波段数据设置为1。如果选择“镶嵌”，则合并到第一个栅格文件中。
镶嵌完成，得到如下结果，并把其它的图层移除
问题：镶嵌后是什么坐标系统？共有多少行和列？
（三）裁剪
合并后的DEM数据可能与研究区域不重合，需要根据边界对DEM数据进行裁剪，如将上面拼接的结果，按四川省边界图层进行提取。
1. 加入四川省边界图层。
2. 使用ArcToolbox/Spatial Analyst Tools（空间分析工具）/Extraction(提取分析)/Extract By Mask（按掩膜提取）提取工具。提取的结果文件命名为四川省90米DEM。（数据将用于后续实验任务）。结果如下：
问题：ArcGis中除了可以按掩膜提取外，还可以按什么方式提取？
四、地形属性提取
（一）坡度提取
ArcGis中坡度工具用于为每个像元计算值在从该像元到与其相邻的像元方向上的最大变化率。实际上，高程随着像元与其相邻的八个像元之间距离的变化而产生的最大变化率可用来识别自该像元开始的最陡坡降。该工具会将一个平面与要处理的像元或中心像元周围一个3x3的像元邻域的z值进行拟合。该平面的坡度值通过最大平均值法来计算（请参阅参考书目）。该平面的朝向就是待处理像元的坡向。坡度值越小，地势越平坦；坡度值越大，地势越陡峭。
1.启动ArcMap，添加数据框，并更名为“任务2”，将四川省90米DEM（任务1得到的结果栅格图层）加入。
2.使用ArcToolbox中SpatialAnalystTools（空间分析工具）/Surface（表面分析）工具集中Slope（坡度）工具提取坡度。
问题：怎样把坡度25度以上的地方查找出来？
（二）坡向提取
坡向用于识别出从每个像元到其相邻像元方向上值的变化率最大的下坡方向。坡向可以被视为坡度方向。输出栅格中各像元的值可指示出各像元位置处表面的朝向的罗盘方向。将按照顺时针方向进行测量，角度范围介于0（正北）到360（仍是正北）之间，即完整的圆。
使用ArcToolbox中Spatial Analyst Tools/Surface工具集中Aspect(坡向)工具提取坡向。
提取的结果如下：
（三）表面曲率提取
曲率工具会逐个像元地计算输入表面的二阶导数值。曲率工具的输出是该表面的二阶导数（例如，坡度的坡度），从应用的角度看，该工具的输出可用于描述流域盆地的物理特征，从而便于理解侵蚀过程和径流形成过程。坡度会影响下坡时的总体移动速率。坡向将决定流向。剖面曲率将影响流动的加速和减速，进而将影响到侵蚀和沉积。平面曲率会影响流动的汇聚和分散。
使用ArcToolbox中Spatial Analyst Tools空间分析工具/Surface表面分析工具集中Curvature工具提取表面曲率。通过点击图层右键，选择属性中的符号系统，显示方式设置为已分类，并设置分类中的类别数量及中断值，将其显示为<=-0.5，-0.5至0，0至0.5，>0.5总4个级次。
五、透视图建立
（一）设置抬升高度
打开ArcScene，将场景名改为“任务3”，并将四川省90米DEM数据加载到视图中。并通过Properties（右键属性）中BaseHeights（基本高度）栏中，选择Obtain heights for layer from surface，选择DEM数据为地表抬升高度数据。转换系数设置为8，表示抬升高度（米）是实际高度的8倍。
实验数据的处理与分析
实验数据的处理与分析 1． 0.80 g CuSO 4·5H 2O 样品受热脱水过程的热重曲线(样品质 量随温度变化的曲线)如下图所示。 请回答下列问题： (1)试确定200 ℃时固体物质的化学式________________________________________ ________________________________________________________________________； (要求写出推断过程)。 (2)取270 ℃所得样品，于570 ℃灼烧得到的主要产物是黑色粉末和一种氧化性气体，该反应的化学方程式为________________________；把该黑色粉末溶解于稀硫酸中，经浓缩、冷却，有晶体析出，该晶体的化学式为________，其存在的最高温度是________。 答案 (1)CuSO 4·H 2O CuSO 4·5H 2O=====200 ℃ CuSO 4·(5－n )H 2O ＋n H 2O 250 18n 0.80 g 0.80 g －0.57 g ＝0.23 g 可列式：2500.80 g ＝18n 0.23 g ，求得n ≈4,200 ℃时产物为CuSO 4·H 2O 晶体。 (2)CuSO 4=====570 ℃ CuO ＋SO 3↑ CuSO 4·5H 2O 102 ℃ 解析 (1)分析CuSO 4·5H 2O 受热脱水过程的热重曲线可知，200 ℃时和113 ℃时的产物相同，可根据113 ℃时样品质量确定脱水产物，设113 ℃时产物为CuSO 4·(5－n )H 2O ，则有 CuSO 4·5H 2O=====200 ℃CuSO 4·(5－n )H 2O ＋n H 2O 250 18n 0.80 g 0.80 g －0.57 g ＝0.23 g 可列式：2500.80 g ＝18n 0.23 g ，求得n ≈4,200 ℃时产物为CuSO 4·H 2O 晶体。 (2)根据灼烧产物是黑色粉末可知分解生成CuO ，则具有氧化性的另一产物为SO 3，所以灼烧时反应方程式为CuSO 4=====570 ℃ CuO ＋SO 3↑，CuO 溶于稀硫酸得CuSO 4溶液，结晶时又生成CuSO 4·5H 2O ，由脱水过程的热重曲线可知其存在的最高温度为102 ℃。 2．现有一份CuO 和Cu 2O 的混合物，用H 2还原法测定其中的CuO 质量x g ，实验中可以测定以 下数据：①W ：混合物的质量(g)、②W (H 2O)：生成水的质量(g)、③W (Cu)：生成Cu 的质量(g)、④V (H 2)：标准状况下消耗H 2的体积(L)。 (已知摩尔质量：Cu ：64 g·mol －1、CuO ：80 g·mol －1、Cu 2O ：144 g·mol －1、 H 2O ：18 g·mol －1) (1)为了计算x 至少需要测定上述4个数据中的________个，这几个数据的组合共有________种。请将
数据分析实验报告
数据分析实验报告 文稿归稿存档编号：[KKUY-KKIO69-OTM243-OLUI129-G00I-FDQS58-
第一次试验报告 习题1.3 1建立数据集，定义变量并输入数据并保存。 2数据的描述，包括求均值、方差、中位数等统计量。 分析—描述统计—频率，选择如下： 输出： 统计量 全国居民 农村居民 城镇居民 N 有效 22 22 22 缺失 均值 1116.82 747.86 2336.41 中值 727.50 530.50 1499.50 方差 1031026.918 399673.838 4536136.444 百分位数 25 304.25 239.75 596.25 50 727.50 530.50 1499.50 75 1893.50 1197.00 4136.75 3画直方图，茎叶图，QQ 图。（全国居民） 分析—描述统计—探索，选择如下： 输出： 全国居民 Stem-and-Leaf Plot Frequency Stem & Leaf 5.00 0 . 56788 数据分析实验报告 【最新资料，WORD 文档，可编辑修改】
2.00 1 . 03 1.00 1 . 7 1.00 2 . 3 3.00 2 . 689 1.00 3 . 1 Stem width: 1000 Each leaf: 1 case(s) 分析—描述统计—QQ图，选择如下： 输出： 习题1.1 4数据正态性的检验：K—S检验，W检验数据： 取显着性水平为0.05 分析—描述统计—探索，选择如下：（1）K—S检验
结果：p=0.735 大于0.05 接受原假设，即数据来自正太总体。 （2 ）W 检验 结果：在Shapiro-Wilk 检验结果972.00 w ，p=0.174大于0.05 接受原假设，即数据来自正太总体。 习题1.5 5 多维正态数据的统计量 数据：
Python科学计算与数据处理—绘制精美的图表.doc
Python科学计算与数据处理—绘制精美的图表 Matplotlib是python中最著名的绘图库。matlab提供了一套类似于MATLAB的命令API，非常适合交互式绘图。 而且可以作为绘图控件方便地嵌入到图形用户界面应用程序中。 它的文档非常完整，在图库页面中有数百个缩略图。打开后，有源程序。 因此，如果你需要画一个特定类型的地图，你基本上可以通过浏览、复制和粘贴来完成。 显示页面地址:快速绘图快速绘图matlab plot库的pyplot子库提供了一个类似MATLAB的绘图API，方便用户快速绘制三维图表。 (matplotlibsimpleplotpy)pylab模块matplotlib还提供了一个名为pylab的模块，该模块包含了numpy和pyplot中常用的许多功能，以方便用户快速计算和绘制，并可用于IPython中的快速交互使用。 快速绘图库中的快速绘图函数库可以通过以下语句加载:下一步调用图形创建一个绘图对象并使其成为当前绘图对象。 figsize参数允许您指定绘图对象的宽度和高度单位。英寸dpi参数指定绘图对象的分辨率，即每英寸多少像素。默认值为。 因此，本例中创建的图表窗口的宽度为* =像素。 IMPORTMATplotLIBPYPLOTASPTLTPLTFIGURE(Figure Size =(，))也可以在不创建绘图对象的情况下进行快速绘图。直接调
用下面的PLOT函数直接绘制一个绘图matplotlib将自动创建一个绘图对象。 如果需要同时绘制多个图表，可以通过传递一个整数参数来指定图形图标的序列号。如果具有指定序列号的图形对象已经存在，它不会创建新对象，而只会使其成为当前图形对象。 以下两行程序通过调用绘图函数在当前绘图对象中绘制:绘图绘图绘图(x，y，label = $ sin (x) $，color = red，linewidth =)绘图绘图绘图(x，z，b，label = $ cos (x) $)调用绘图函数的方法很灵活。在第一句传递x，y数组进行绘图后，使用关键参数指定各种属性:bulllabel:为绘制的曲线命名。这个名字显示在图例中。 只要在字符串前后添加# # $ # # #符号matplotlib，就将使用其嵌入式latex引擎绘制的数学公式。 Bullcolor:指定曲线的颜色bulllinewidth:指定曲线的宽度第三个参数lsquorsquob ``指定曲线的颜色和线型Pltlot (x，y，label = $ sin (x) $，color = red，lineWidth =) Pltlot (x，z，b，Label = $ cos (x) $)快速绘制下一步，绘图对象的各种属性是通过一系列函数来设置的:bull label:设置X轴和Y轴的文本bulltitle:设置图表的标题bullylim:设置Y轴的范围bulllegend:显示图表最后，调用pltshow()来显示所有创建的绘图对象。 PLT Label(time(s))PLT Label(volt)PLT title(pyplot first example)PLT lim(，)pltllegend()quick drawing importnumppyanpmportationplotlibpyplotaspltx = NPL space(，)y =
调查结果与分析报告附数据整理分析报告总结报告
数据分析 我们设样本一为抽样总体，样本二为男生的抽样总体，样本三为女生的抽样总体。 一、生活费水平的分析 1. 对样本一的分析 由整理后输入计算机的数据，我们绘制出样本一生活费水平的频数分布表和直方图，结果如下： 样本一生活费水平的频数分布表 频率百分比有效百分比累积百分 500以下26 500-70024 700-9009 900以上6 总数65 由上图可以看出：样本一（即本科生抽样全体）月生活费500元以下所占频数最高。 样本一（总体）平均月生活费置信区间的构造表 One-Sample Statistics N Mean Std. Deviation Std. Error Mean 频数65
从上述分析可知：我们有95%的把握认为重庆工商大学本科生的月生活费平均水平在元~元之间。 样本一男生月生活费水平的频数分布表 Statistics 频数 N Valid38 Missing0 Mean Std. Error of Mean Std. Deviation 频数 Frequency Percent Valid Percent Cumulative Percent Valid500以下14 500-70015 700-9004 900以上5 Total38 由上图可以看出：样本二月生活费500-700所占频数最高，是月生活费的众数。分析众数后，我们进一步分析月生活费的平均水平，得出结果如下： T-Test
One-Sample Statistics N Mean Std. Deviation Std. Error Mean 频数38 从上述分析可知：我们有95%的把握认为重庆工商大学科生男生的月生活费平均水平在 元~元之间。 3．对样本三的分析 由整理后输入计算机的数据，绘制出样本三女生月生活费水平的频数分布表和直方图，结果如下： 样本三女生月生活费水平的频数分布表 Statistics 频数 N Valid27 Missing0 Mean Std. Error of Mean Std. Deviation
16种常用的大数据分析报告方法汇总情况
一、描述统计 描述性统计是指运用制表和分类，图形以及计筠概括性数据来描述数据的集中趋势、离散趋势、偏度、峰度。 1、缺失值填充：常用方法：剔除法、均值法、最小邻居法、比率回归法、决策树法。 2、正态性检验：很多统计方法都要求数值服从或近似服从正态分布，所以之前需要进行正态性检验。常用方法：非参数检验的K-量检验、P-P图、Q-Q图、W检验、动差法。 二、假设检验 1、参数检验 参数检验是在已知总体分布的条件下（一股要求总体服从正态分布）对一些主要的参数(如均值、百分数、方差、相关系数等）进行的检验。 1）U验使用条件：当样本含量n较大时，样本值符合正态分布 2）T检验使用条件：当样本含量n较小时，样本值符合正态分布 A 单样本t检验：推断该样本来自的总体均数μ与已知的某一总体均数μ0 (常为理论值或标准值)有无差别； B 配对样本t检验：当总体均数未知时，且两个样本可以配对，同对中的两者在可能会影响处理效果的各种条件方面扱为相似；
C 两独立样本t检验：无法找到在各方面极为相似的两样本作配对比较时使用。 2、非参数检验 非参数检验则不考虑总体分布是否已知，常常也不是针对总体参数，而是针对总体的某些一股性假设（如总体分布的位罝是否相同，总体分布是否正态）进行检验。适用情况：顺序类型的数据资料，这类数据的分布形态一般是未知的。 A 虽然是连续数据，但总体分布形态未知或者非正态； B 体分布虽然正态，数据也是连续类型，但样本容量极小，如10以下； 主要方法包括：卡方检验、秩和检验、二项检验、游程检验、K-量检验等。 三、信度分析 检査测量的可信度，例如调查问卷的真实性。 分类： 1、外在信度：不同时间测量时量表的一致性程度，常用方法重测信度 2、在信度；每个量表是否测量到单一的概念，同时组成两表的在体项一致性如何，常用方法分半信度。 四、列联表分析 用于分析离散变量或定型变量之间是否存在相关。
spss的数据分析报告范例
关于某地区361个人旅游情况统计分析报告 一、数据介绍： 本次分析的数据为某地区361个人旅游情况状况统计表，其中共包含七变量，分别是：年龄，为三类变量；性别，为二类变量（0代表女，1代表男）；收入，为一类变量；旅游花费，为一类变量；通道，为二类变量（0代表没走通道，1代表走通道）；旅游的积极性，为三类变量（0代表积极性差，1代表积极性一般，2代表积极性比较好，3代表积极性好 4代表积极性非常好）；额外收入,一类变量。通过运用spss统计软件，对变量进行频数分析、描述性统计、方差分析、相关分析，以了解该地区上述方面的综合状况，并分析个变量的分布特点及相互间的关系。 二、数据分析 1、频数分析。基本的统计分析往往从频数分析开始。通过频数分地区359个人旅游基 本状况的统计数据表，在性别、旅游的积极性不同的状况下的频数分析，从而了解该地区的男女职工数量、不同积极性情况的基本分布。 统计量 积极性性别 N 有效359 359 缺失0 0 首先，对该地区的男女性别分布进行频数分析，结果如下 性别 频率百分比有效百分 比 累积百分 比 有效女198 55.2 55.2 55.2 男161 44.8 44.8 100.0
性别 频率百分比有效百分 比 累积百分 比 有效女198 55.2 55.2 55.2 男161 44.8 44.8 100.0 合计359 100.0 100.0 表说明，在该地区被调查的359个人中，有198名女性，161名男性，男女比例分别为44.8%和55.2%，该公司职工男女数量差距不大，女性略多于男性。 其次对原有数据中的旅游的积极性进行频数分析，结果如下表： 积极性 频率百分比有效百分 比 累积百分 比 有效差171 47.6 47.6 47.6 一般79 22.0 22.0 69.6 比较 好 79 22.0 22.0 91.6 好24 6.7 6.7 98.3 非常 好 6 1. 7 1.7 100.0 合计359 100.0 100.0 其次对原有数据中的积极性进行频数分析，结果如下表：
实验大数据误差分析报告与大数据处理
第一章实验数据误差分析与数据处理 第一节实验数据误差分析 一、概述 由于实验方法和实验设备的不完善，周围环境的影响，以及人的观察力，测量程序等限制，实验测量值和真值之间，总是存在一定的差异，在数值上即表现为误差。为了提高实验的精度，缩小实验观测值和真值之间的差值，需要对实验数据误差进行分析和讨论。 实验数据误差分析并不是即成事实的消极措施，而是给研究人员提供参与科学实验的积极武器，通过误差分析，可以认清误差的来源及影响，使我们有可能预先确定导致实验总误差的最大组成因素，并设法排除数据中所包含的无效成分，进一步改进实验方案。实验误差分析也提醒我们注意主要误差来源，精心操作，使研究的准确度得以提高。 二、实验误差的来源 实验误差从总体上讲有实验装置（包括标准器具、仪器仪表等）、实验方法、实验环境、实验人员和被测量五个来源。 1.实验装置误差 测量装置是标准器具、仪器仪表和辅助设备的总体。实验装置误差是指由测量装置产生的测量误差。它来源于： （1）标准器具误差 标准器具是指用以复现量值的计量器具。由于加工的限制，标准器复现的量值单位是有误差的。例如，标准刻线米尺的0刻线和1 000 mm刻线之间的实际长度与1 000 mm单位是有差异的。又如，标称值为 1kg的砝码的实际质量（真值）并不等于1kg等等。 （2）仪器仪表误差 凡是用于被测量和复现计量单位的标准量进行比较的设备，称为仪器或仪表．它们将被测量转换成可直接观察的指示值。例如，温度计、电流表、压力表、干涉仪、天平，等等。 由于仪器仪表在加工、装配和调试中，不可避免地存在误差，以致仪器仪表的指示值不等于被测量的真值，造成测量误差。例如，天平的两臂不可能加工、调整到绝对相等，称量时，按天平工作原理，天平平衡被认为两边的质量相等。但是，由于天平的不等臂，虽然天平达到平衡，但两边的质量并不等，即造成测量误差。 （3）附件误差 为测量创造必要条件或使测量方便地进行而采用的各种辅助设备或附件，均属测量附件。如电测量中的转换开关及移动测点、电源、热源和连接导线等均为测量附件，且均产生测量误差。又如，热工计量用的水槽，作为温度测量附件，提供测量水银温度计所需要的温场，由于水槽内各处温度的不均匀，便引起测量误差，等等。 按装置误差具体形成原因，可分为结构性的装置误差、调整性的装置误差和变化性的装置误差。结构性的装置误差如：天平的不等臂，线纹尺刻线不均匀，量块工作面的不平行性，光学零件的光学性能缺陷，等等。这些误差大部分是由于制造工艺不完善和长期使用磨损引起的。调整性的装置误差如投影仪物镜放大倍数调整不准确，水平仪的零位调整不准确，千分尺的零位调整不准确，等等。这些误差是由于仪器仪表在使用时，未调整到理想状态引起的。变化性的装置误差如：激光波长的长期不稳定性，电阻等元器件的老化，晶体振荡器频率的长期漂移，等等。这些误差是由于仪器仪表随时间的不稳定性和随空间位置变化的不均匀性造成的。 2.环境误差 环境误差系指测量中由于各种环境因素造成的测量误差。 被测量在不同的环境中测量，其结果是不同的。这一客观事实说明，环境对测量是有影响的，是测量的误差来源之一。环境造成测量误差的主要原因是测量装置包括标准器具、仪器仪表、测量附件同被测对象随着环境的变化而变化着。 测量环境除了偏离标准环境产生测量误差以外，从而引起测量环境微观变化的测量误差。 3.方法误差
Python科学计算与数据处理—符号运算库.doc
Python科学计算与数据处理—符号运算库 符号运算库目录从示例开始欧拉恒等式球体体积数学表达式符号数值运算符和函数符号运算表达式转换和简化方程目录微分方程积分其他函数符号运算库。 它的目标是成为一个功能齐全的计算机代数系统，同时保持代码简单、易于理解和可扩展。 SymPy完全用Python编写，不需要任何外部库。 符号可用于数学表达式的符号推导和计算。 您可以使用isympy来运行程序isympy来添加基于IPython 的数学表达式的可视化显示功能。 在启动时，以下程序将自动运行:该程序首先将Python的除法运算符从整数除法改为普通除法。 然后，从SymPy库中加载所有符号，并定义四个通用数学符号x、y、z、t，三个符号k、m、n表示整数，三个符号f、g、h 表示数学函数。 fromFutureimPortdivisionfromSymport * x，y，z，t =符号(# x，y，z，t #) k，m，n =符号(# k，m，n #，integer = true) f，g，h =符号(# f，g，h #，cls =函数)# initprinting()从这个例子开始，这个公式被称为欧拉恒等式，其中e是自然常数，I是虚单位，pi是pi。 这个公式被认为是数学中最奇妙的公式。它通过加法、乘法和幂运算连接两个基本的数学常数。 在从符号库中载入的符号中，E代表自然常数，I代表虚数，
单位pi代表周长比，所以上述公式可以直接计算如下:E * * (I * PI)从例子开始，符号不仅可以直接计算公式的值，而且有助于推导和证明数学公式。 欧拉等式可以被替换成下面的欧拉公式:在SymPy中，您可以使用expand()来扩展表达式并进行尝试:没有成功，您只是更改了书写风格。 当expand()的复数参数为真时，表达式将分为两部分:实数和虚数:expand (e * * (I * x)) expand (I * x)从示例开始，表达式这次被扩展，但结果相当复杂。 显然，expand()使用x作为复数。 为了将x指定为实数，需要重新定义x:最后，获得所需的公式。 泰勒多项式可用于展开表达式:展开(exp (I * x)，复数=真)I * exp(im(x))* sin(re(x))exp(im(x))* cos(re(x))x =符号(x，实数=真)展开(exp (I * x)，复数=真)isin (x) cos (x)从示例开始，级数()对表达式执行泰勒级数展开。 你可以看到虚项和实项在展开后交替出现。 根据欧拉公式，虚项之和应等于正弦(x)的泰勒展开式，实项之和应等于余弦(x)的泰勒展开式。 Tmp =级数(exp (I * x)，x，，，prinTmpi * xx * * I * x * * x * * I * x * * x * * I * x * * x * * I * x * x * x * x * x * x * * o(x * *)tmp从下面的例子中得到tmp的实部:下面的cos(x)的泰勒展开式表明这些项
数据分析调查报告模版
数据分析调查报告模 版 Revised on November 25, 2020
数据分析调查报告模版 下面是我对数据分析的一些格式及规范要求 数据分析应当包括以下几个主要部件： 1.样本情况分析及调查工具说明 2.调查结果分析 以图表加文字的方式呈现数据分析的结果，并对结果简单的解释与说明。（1）表格设计的要求 表格应为三线表（自动套用格式中的“简明Ⅰ型”），表格应当包括表序号、表题目，及数据内容。其中表格中的数据及文字小正文一号，表格序号在报告中进行统一设计与安排，且表格题目应当在表格的正中上方。 图表的设计要求，图表设计大小应当与正文的文字大小匹配，图表应当包括图序号，图题及图形。其中图序号在报告中也应当进行统一设计与安排，但不得与表格序号混用。图题目应当在图表的正中下方，图中的数据与文字也应当比正文文字小一号。 一些简单与明白的数据结果，仅以表格陈述就可以。但如果数据结果比较复杂，数据结果比较繁多，那么可以将表与图结合起来进行数据结果描述。这样既给读者具体的数据结果信息，亦能使数据信息以很具像的方式进行呈现。 （2）结果的分析应体现层次性。一般按大家的操作化结构，分专题进行结果分析。每个专题结束之后，应当进行简要的总结与归纳，突出其中一些主要或令人意外的结果。最后，在所有的专题分析完之后，应当有一个综合的分析，并在其中陈列本次调查结果中最具有价值的一些结果与结论。 （3）结果分析中，禁止用大量的文字对结果进行说明性的描述，请大家尽量使用简洁与简单的方式陈述结果，但也不能只为追求很少的文字，对一些内容结果进行有选择性的删除，务必做到二者的平衡。 （4）调查报告中，如果有引入统计符号，所有的统计符号均为斜体表示。 请大家先自学教材后面附录二中的社会调查报告实例，然后再参考下面的一份调查报告样例： 浙江农村广播调查报告 一、调查背景 …… 二、调查方法
实验数据的处理分析
实验数据的处理分析 [考纲要求] 能分析和处理实验数据，得出合理的结论。 热点实验数据筛选与处理 实验所得的数据，可分为有用、有效数据，正确、合理数据，错误、无效数据，及无用、多余数据等。能从大量的实验数据中找出有用、有效、正确、合理的数据是实验数据分析处理题的一个重要能力考查点，也是近年来命题变化的一个重要方向。 解题策略 对实验数据筛选的一般方法和思路为“五看”：一看数据是否符合测量仪器的精度特点，如用托盘天平测得的质量的精度为，若精度值超过了这个范围，说明所得数据是无效的；二看数据是否在误差允许范围内，若所得的数据明显超出误差允许范围，要舍去；三看反应是否完全，是否是过量反应物作用下所得的数据，只有完全反应时所得的数据，才能进行有效处理和应用；四看所得数据的测试环境是否一致，特别是气体体积数据，只有在温度、压强一致的情况下才能进行比较、运算；五看数据测量过程是否规范、合理，错误和违反测量规则的数据需要舍去。 典例导悟(·江苏，).对硝基甲苯是医药、染料等工业的一种重要有机中间体，它常以浓硝酸为硝化剂，浓硫酸为催化剂，通过甲苯的硝化反应制备。 一种新的制备对硝基甲苯的实验方法是：以发烟硝酸为硝化剂，固体为催化剂(可循环使用)，在溶液中加入乙酸酐(有脱水作用), ℃反应。反应结束后，过滤，滤液分别用溶液、水洗至中性，再经分离提纯得到对硝基甲苯。 ()上述实验中过滤的目的是。 ()滤液在分液漏斗中洗涤静置后，有机层处于层(填“上”或“下”)；放液时，若发现液体流不下来，其可能原因除分液漏斗活塞堵塞外，还有。 ②由甲苯硝化得到的各种产物的含量可知，甲苯硝化反应的特点是。 ③与浓硫酸催化甲苯硝化相比，催化甲苯硝化的优点有、。 热点实验数据综合分析 如何用好、选好数据，是解决这类试卷的关键所在。解决这类试卷的一般方法为：比较数据，转变物质，分析利弊，确定方案。 解题策略
实验数据的记录和处理
讲座 实验误差及数据处理 教学要求 1、了解实验误差及其表示方法； 2、掌握了解有效数字的概念，熟悉其运算规则； 3、初步掌握实验数据处理的方法。 重点及难点 重点：实验误差及其表示方法；有效数字；实验数据处理。 难点：有效数字运算规则；实验数据的作图法处理。 教学方法与手段 讲授，ppt演示。 教学时数 4学时 教学内容 引言 化学实验中经常使用仪器对一些物理量进行测量，从而对系统中的某些化学性质和物理性质作出定量描述，以发现事物的客观规律。但实践证明，任何测量的结果都只能是相对准确，或者说是存在某种程度上的不可靠性，这种不可靠性被称为实验误差。产生这种误差的原因，是因为测量仪器、方法、实验条件以及实验者本人不可避免地存在一定局限性。 对于不可避免的实验误差，实验者必须了解其产生的原因、性质及有关规律，从而在实验中设法控制和减小误差，并对测量的结果进行适当处理，以达到可以接受的程度。 一、误差及其表示方法 1.准确度和误差 ⑴准确度和误差的定义 准确度是指某一测定值与“真实值”接近的程度。一般以误差E表示， E＝测定值－真实值 当测定值大于真实值，E为正值，说明测定结果偏高；反之，E为负值，说明测定结果偏低。误差愈大，准确度就愈差。 实际上绝对准确的实验结果是无法得到的。化学研究中所谓真实值是指由有经验的研究人员同可靠的测定方法进行多次平行测定得到的平均值。以此作为真实值，或者以公认的手册上的数据作为真实值。 ⑵绝对误差和相对误差 误差可以用绝对误差和相对误差来表示。 绝对误差表示实验测定值与真实值之差。它具有与测定值相同的量纲。如克、毫升、百分数等。例如，对于质量为0.1000g的某一物体。在分析天平上称得其质量为0.1001g，则称量的绝对误差为+0.0001g。 只用绝对误差不能说明测量结果与真实值接近的程度。分析误差时，除要去
数据分析结果
预调数据分析结果 1 独立样本t检验 分组 1 低组 33/122 2 高组 94/154
独立样本检验 t 自由度显著性（双尾）平均值差值标准误差差值差值 95% 置信区间A1 4.45 65.00 0.00 0.38 0.09 0.21 0.55 A2 2.57 65.00 0.01 0.50 0.20 0.11 0.89 A3 -7.02 65.00 0.00 -1.75 0.25 -2.25 -1.25 A4 -4.13 65.00 0.00 -0.87 0.21 -1.29 -0.45 A5 -14.54 65.00 0.00 -2.28 0.16 -2.59 -1.97 A6 -11.78 65.00 0.00 -2.14 0.18 -2.50 -1.78 A7 -12.22 65.00 0.00 -2.17 0.18 -2.52 -1.82 A8 -13.33 65.00 0.00 -2.28 0.17 -2.62 -1.94 A9 -7.99 65.00 0.00 -1.59 0.20 -1.98 -1.19 A10 -14.23 65.00 0.00 -2.37 0.17 -2.71 -2.04 A11 -18.18 65.00 0.00 -2.61 0.14 -2.90 -2.33 A12 -19.80 65.00 0.00 -2.70 0.14 -2.98 -2.43 A13 -8.99 65.00 0.00 -1.50 0.17 -1.83 -1.17 A14 -6.74 65.00 0.00 -1.19 0.18 -1.55 -0.84 A15 -18.53 65.00 0.00 -2.73 0.15 -3.03 -2.44 A16 -8.11 65.00 0.00 -1.29 0.16 -1.61 -0.97 A17 -4.39 65.00 0.00 -0.84 0.19 -1.22 -0.46 A18 -10.75 65.00 0.00 -1.90 0.18 -2.25 -1.55 A19 -10.87 65.00 0.00 -1.65 0.15 -1.95 -1.35 A20 -10.73 65.00 0.00 -1.68 0.16 -1.99 -1.37 A21 -8.63 65.00 0.00 -1.32 0.15 -1.62 -1.01 A22 -8.73 65.00 0.00 -1.56 0.18 -1.92 -1.21 A23 -11.16 65.00 0.00 -1.74 0.16 -2.05 -1.43 A24 -8.17 65.00 0.00 -1.47 0.18 -1.83 -1.11 A25 -5.48 65.00 0.00 -1.05 0.19 -1.43 -0.67 A26 -10.14 65.00 0.00 -1.78 0.18 -2.13 -1.43 A27 -6.64 65.00 0.00 -1.14 0.17 -1.48 -0.80
如何做好一份数据分析报告
如何做好一份数据分析报告 现有数据分析报告当中存在一些问题，我们对现有的数据分析报告当中的问题进行分析，来找到如何做出更高质量的数据分析报告。 一、基础数据的采集缺乏科学依据 基础数据的采集对于整个数据分析报告具有非常重要的意义，基础数据采集的科学性决定了这个数据分析报告是不是有使用价值。只有当数据采集具有科学性、客观、严密的逻辑性时，建立在这样的数据分析基础之上的经济效益评价、现金流量分析以及数据分析结论才具有现实的价值和意义。一般来说，当拿到一个项目时我们首先会结合项目的特点来进行基础数据分析，一个项目刚形成，从无到有的时候，基础数据一般采用一手的数据，因为它没有历史的轨迹来遵循，所以用一手数据资料来进行分析。一手数据的采集方法比如：问卷调查、观察、抽样技术等等，来对一手数据进行分析。通常对拥有大量的历史数据的项目如服装业等，数据采集可借鉴同等的规模或一些历史数据，以他为基础来进一步研究和分析。同时也可借鉴行业公开的资料、网上资料、统计的年鉴等等来进行分析。从现有的数据分析报告来看，很多基础的数据就是简单的摆在那里，没有数据来源，数据提示，没有对基础数据严谨的分析。作为数据分析报的使用方而言，拿到这样的报告会对于报告的科学性提出质疑。 二、数据分析的过程缺乏逻辑性，论证的结论不具备系统性 很多数据分析报告一般都是前面是一堆数据，后面是一个结论。当真正的研究数据和结论时，是结果单一，数据和结论找不到必然的联系，要不就是只有一个结论，比如对净现值、内部收益率做出说明等等。作为专业的数据分析报告，必须充分的考虑每一个数字科学来源的基础上运用定量的模型来对数据进行分析，一步步推导到数据的结论上。 例如，一个项目不确定性分析，风险概率分析 （一）、什么是影响这个项目的风险点，这些风险因素就是我们通常意义上的不确定性分析的模型来做 （二）、在这样的风险因素基础上，哪一些风险因素对投资项目的效益有重大影响，这些因素通过敏感性分析可以找出来。 （三）、找出这些风险因素下一步就是分析，这些影响效益的风险点出现的概率有多大？
Python科学计算与数据处理 —Python函数.doc
Python科学计算与数据处理—Python函数 Python的基本函数目录函数的定义以及调用函数的形式函数参数、局部变量和全局变量的标注表明，公共函数和调用函数的定义是一个能够完成特定功能的代码块，可以在程序中重用，以减少程序的代码量，提高程序的执行效率。 Python中函数定义的语法如下:deffunctionname (arg，arg)，:不需要Statementreturnvalue返回值。如果没有返回语句，python默认返回值无函数定义和调用定义函数通常使用def语句。 函数名可以是任何有效的Python标识符。 参数列表可以由多个、1或0个参数组成。 括号是必不可少的，即使没有参数，你也不能没有它们。不要忘记括号后面的冒号。 功能体必须注意缩进。 形式和实际参数。 return语句结束函数调用，可以出现在函数体的任何地方。 定义函数名(参数列表):函数体定义添加(X):X = XRETURNXdefd(X):X = XRETURNXADD()调用函数调用函数的一般形式如下:对于不使用RETURN语句的函数，它实际上向调用方返回一个值，即无。 标准调用方法传递的值按照形式参数定义的顺序分配给它们。 函数名(参数表)add()defmyad():sum = a = myad()aprintane调
用函数的形式关键字调用方法是在调用函数时给出形式参数和实际参数。 当一个函数有多个参数时，关键字调用方法非常有用，因为解释器可以通过给定的关键字匹配参数的值，从而在定义函数时允许参数丢失或不按照形式参数的顺序提供实际参数。 定义选择(X，Y):让Y班，X年级的学生清除选择(，，，，，，选择(X =，Y =)选择(Y =，X =)功能的参数。定义函数时，我们可以使用赋值符号为一些参数赋值，这样在调用函数时，如果调用者没有为参数提供值，就会使用默认值。 如果在调用函数时为参数提供了一个值，则使用调用方提供的值将像这样的参数称为默认参数。 默认参数必须在所有标准参数之后定义。 Deff (arg，arg =，arg =): print # arg = #，argprint # arg = #，argprint # arg = #，arg function parameter function with default parameter:function with default parameter by关键字:f(，arg =) arg = arg = f (arg =，arg =) arg = arg = f，Arg =) arg = arg = f，arg = f (arg =，Arg =)Arg = deff(Arg，Arg) arg =): print # arg = #，argprint # arg = #，argprint # arg = #，arg()arg = arg = f(，)arg = arg = f(，)arg = arg = arg = arg = arg =函数参数需要一个可以处理比最初声明的参数更多的参数的函数。 这些参数称为不定长参数。带星号(*)的变量名将存储所有未命名的变量参数。 也可以选择几个参数。
统计学数据分析报告记录
统计学数据分析报告记录
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统计学数据分析报告 一、调查研究方案的设计与组织实施 （一）调查目的 (1)描述和反映本校商学院14级金融系学生对于毕业去向的意向，分析并 研究各意向的分布情况； (2)在专业，性别，家庭因素，个人因素等方面对毕业意向的分布进行研 究，探究这些因素对于毕业意向分布的影响。 (3)分析和解释形成毕业意向分布差异的因素和原因； (二) 调查对象和调查单位 本次调查的基本调查对象是本校商学院金融类的部分同学。 调查单位为此范围内的每一个同学。 在此基础上，在每个专业内随机抽取样本进行抽样调查，进而对整体进行推断。 （三）调查的组织和实施方法获取资料的方法：问卷法、文献法 本小组采用的基本方法为问卷法，发放问卷60份，收回问卷54份。 辅助方法为文献法，通过图书馆和网络获取相关背景资料，对研究素材进行丰富和补充。 调查方法：抽样调查 抽样方法：分层抽样 将调查对象按专业分为金融工程、金融学和信用管理三个类别，然后从各个类别中随机抽取组成样本，用于对整体进行推断。 数据资料整理结果如下：
在全部被调查对象中，男生23人，占43%，女生31人，占57%，金融学18人，占总体1/3,信用管理18人，占总体1/3,金融工程18人，占总体 1/3。选择考研的有14人，占总体的26%。选择出国深造的有1人，占总体的2%。选择自主创业的有3人，占总体6%。选择直接就业的有29人，占总体54%。选择考公务员的有7人，占总体12% 。 （四）调查时间和调查期限 调查时间：2016年5月9日 调查期限：2016年5月9日―2016年5月14日 （五）调查项目和调查表 调查项目：性别年级专业毕业意向家庭收入情况性格特点就业优势 调查表如下： 毕业意向 专业性别 考研出国深造自主创业直接就业考公务员金融工程男7 0 0 0 6 1 女11 2 0 0 8 1 金融学男8 2 1 0 4 1 女10 6 0 1 2 1 信用管理男8 1 0 1 5 1 女10 3 0 1 4 2 合计54 14 1 3 29 7 二、统计数据的整理和分析
Python科学计算与数据处理—ndarray 对象.doc
Python科学计算与数据处理—ndarray 对象 NumPy快速处理数据NumPyndarray对象目录NumPy导入创建数组访问元素多维数组结构数组NumPy导入标准Python使用列表保存一组可用作数组的值。 然而，由于列表的元素可以是任何对象，所以存储在列表中的是指向该对象的指针。 对于数值计算来说，这种结构显然浪费了内存和CPU计算。Python提供了数组模块，它不同于列表，可以直接存储数值。但是，它不适合数值计算，因为它不支持多维数组，也没有各种运算功能。 数位币的引入弥补了这些不足。NumPy提供了两个基本对象:ndarray(ndimensiallaryobject)和ufunc(universalfunctionobject)。 Ndarray(以下统称为array)是一个存储单一数据类型的多维数组，而ufunc是一个可以处理该数组的函数。 函数库导入导入创建数组在IPython中输入函数名，并添加一个符号以显示文档内容。 例如，输入nparray可以通过将Python的序列对象传递给数组函数来创建数组。如果传递多级嵌套序列，将创建多维数组(以下示例中的变量c):create array a = NP array(，，，)b = nparray(，，，，，，，)c = nparray(，，，，，)Barry(，，，)carry(，，，，，cdtype# array的元素类型可以通过dtype属性(# int #)获得。创建的数组的大小可以通过其shape 属性获得:可以通过修改数组的shape属性来更改数组的每个轴的长度，同时保持数组元素的数量不变。
数据分析报告格式完整版
数据分析报告格式 HEN system office room 【HEN16H-HENS2AHENS8Q8-HENH1688】
数据分析报告格式 分析报告的输出是是你整个分析过程的成果，是评定一个产品、一个运营事件的定性结论，很可能是产品决策的参考依据，既然这么重要那当然要写好它了。 我认为一份好的分析报告，有以下一些要点： 首先，要有一个好的框架，跟盖房子一样，好的分析肯定是有基础有层次，有基础坚实，并且层次明了才能让阅读者一目了然，架构清晰、主次分明才能让别人容易读懂，这样才让人有读下去的欲望； 第二，每个分析都有结论，而且结论一定要明确，如果没有明确的结论那分析就不叫分析了，也失去了他本身的意义，因为你本来就是要去寻找或者印证一个结论才会去做分析的，所以千万不要忘本舍果； 第三，分析结论不要太多要精，如果可以的话一个分析一个最重要的结论就好了，很多时候分析就是发现问题，如果一个一个分析能发现一个重大问题，就达到目的了，不要事事求多，宁要仙桃一口，不要烂杏一筐，精简的结论也容易让阅者接受，减少重要阅者（通常是事务繁多的领导，没有太多时间看那么多）的阅读心理门槛，如果别人看到问题太多，结论太繁，不读下去，一百个结论也等于0； 第四、分析结论一定要基于紧密严禁的数据分析推导过程，不要有猜测性的结论，太主观的东西会没有说服力，如果一个结论连你自己都没有肯定的把握就不要拿出来误导别人了； 第五，好的分析要有很强的可读性，这里是指易读度，每个人都有自己的阅读习惯和思维方式，写东西你总会按照自己的思维逻辑来写，你自己觉得很明白，那是因为整个分析过程是你做的，别人不一定如此了解，要知道阅者往往只会花10分钟以内的时间来阅读，所以要考虑你的分析阅读者是谁？他们最关心什么？你必须站在读者的角度去写分析邮件； 第六，数据分析报告尽量图表化，这其实是第四点的补充，用图表代替大量堆砌的数字会有助于人们更形象更直观地看清楚问题和结论，当然，图表也不要太多，过多的图表一样会让人无所适从； 第七、好的分析报告一定要有逻辑性，通常要遵照：1、发现问题--2、总结问题原因--3、解决问题，这样一个流程，逻辑性强的分析报告也容易让人接受； 第八、好的分析一定是出自于了解产品的基础上的，做数据分析的产品经理本身一定要非常了解你所分析的产品的，如果你连分析的对象基本特性都不了解，分析出来的结论肯定是空中楼阁了，无根之木如何叫人信服？！ 第九、好的分析一定要基于可靠的数据源，其实很多时候收集数据会占据更多的时间，包括规划定义数据、协调数据上报、让开发人员提取正确的数据或者建立良好的数据体系平台，最后才在收集的正确数据基础上做分析，既然一切都是为了找到正确的结论，那么就要保证收集到的数据的正确性，否则一切都将变成为了误导别人的努力； 第十、好的分析报告一定要有解决方案和建议方案，你既然很努力地去了解了产品并在了解的基础上做了深入的分析，那么这个过程就决定了你可能比别人都更清楚第发现了问题及问题产生的原因，那么在这个基础之上基于你的知识和了解，做出的建议和结论想必也会更有意义，而且你的老板也肯定不希望你只是个会发现问题的人，请你的那份工资更多的是为了让你解决问题的； 十一、不要害怕或回避“不良结论”，分析就是为了发现问题，并为解决问题提供决策依据的，发现产品问题也是你的价值所在，相信你的老板请你来，不是光
分析化学-分析结果的数据处理
§2-2 分析结果的数据处理 一、可疑测定值的取舍 1、可疑值：在平行测定的数据中，有时会出现一二个与其它结果相差较大的测定值，称为可疑值或异常值（离群值、极端值） 2、方法 ㈠、Q 检验法：由迪安（Dean ）和狄克逊（Dixon ）在1951年提出。 步骤： 1、将测定值由小至大按顺序排列：x 1，x 2，x 3，…x n-1，x n ，其中可疑值为x 1或 x n 。 2、求出可疑值与其最邻近值之差x 2-x 1或x n -x n-1。 3、用上述数值除以极差，计算出Q Q=11χχχχ---n n n 或Q=11 2χχχχ--n 4、根据测定次数n 和所要求的置信度P 查Q p ，n 值。（分析化学中通常取0.90的置信度） 5、比较Q 和Q p ，n 的大小： 若Q ＞Q p ，n ，则舍弃可疑值； 若Q ＜Q p ，n ，则保留可疑值。 例：4次测定铁矿石中铁的质量分数（%）得40.02, 40.16,40.18和40.20。 ㈡、格鲁布斯法： 步骤： 1、将测定值由小至大按顺序排列：x 1，x 2，x 3，…x n-1，x n ，其中可疑值为x 1或 x n 。 2、计算出该组数据的平均值x 和标准偏差s 。 3、计算统计量G ： 若x 1为可疑值，则G==s 1 χχ-
若x n 为可疑值，则G==s n χ χ- 4、根据置信度P 和测定次数n 查表得G p ，n ，比较二者大小 若G ＞G p ，n ，说明可疑值相对平均值偏离较大，则舍去； 若G ＜G p ，n ，则保留。 注意：置信度通常取0.90或0.95。 例1：分析石灰石铁含量4次，测定结果为：1.61%, 1.53%,1.54%和1.83%。问上述各值中是否有应该舍弃的可疑值。（用格鲁布斯检验法检验 P=0.95） 例 2 测定碱灰中总碱量(以w Na 2O 表示)，5次测定结果分别为：40.10%,40.11%,40.12%,40.12%和40.20% (1)用格鲁布斯法检验40.20％是否应该舍去；(2)报告经统计处理后的分析结果；(3)用m 的置信区间表示分析结果(P=0.95) 二、显著性检验 用统计的方法检验测定值之间是否存在显著性差异，以此推测它们之间是否存在系统误差，从而判断测定结果或分析方法的可靠性，这一过程称为显著性检验。 定量分析中常用的有t 检验法和F 检验法。 ㈠、样本平均值与真值的比较（t 检验法） 1、原理：t 检验法用来检验样本平均值与标准值或两组数据的平均值之间是否存在显著性差异，从而对分析方法的准确度作出评价，其根据是样本随机误差的t 分布规律。 2、步骤： ①、计算平均值和平均值的标准偏差。 ②、由P 13式 μ= x±t p,f s=μ= x±t p,f n s 得：T -χ== t p,f s x 得 t==X S T -χ 根据上式计算t 值。 ③、查表得t p,f ，比较t 值