FAO-56 推荐的84种作物的标准作物系数

FAO-56 推荐的84种作物的标准作物系数 对缺乏试验资料或试验资料不足的作物或地区，可利用FAO （联合国粮农组织）推荐的84种作物的标准作物系数和修正公式（FAO-56，1998），并依据当地气候、土壤、作物和灌溉条件对其进行修正。

FAO 推荐采用分段单值平均法确定作物系数，即把全生育期的作物系数变化过程概化为4个阶段，并分别采用3个作物系数值ini Kc 、mid Kc 和end Kc 予以表示，如下图1所示。

图1 时段平均作物系数变化过程

作物全生育期的作物系数变化阶段划分如下：

（1） 初始生长期，从播种到地表作物覆盖率接近10％，相应的作物系数

为ini Kc ；

（2） 快速发育期，从地表作物覆盖率10％到70％～80％，相应的作物系

数从ini Kc 线性上升至mid Kc ；

（3） 生育中期，从充分覆盖到成熟期开始，叶片开始变黄，相应的作物

系数为mid Kc ；

（4） 成熟期，从叶片变黄到生理成熟或收获，相应的作物系数从mid Kc 线

性下降至end Kc 。

FAO 推荐的84种作物的各生育阶段历时和各阶段的作物系数见文件：FAO-56作物系数表.xls 。

典型相关分析习题1设标准化变量X=X1X2TY=Y1Y2T的相关

典型相关分析习题 1、设标准化变量X=(X 1,X 2)T ,Y=(Y 1,Y 2)T 的相关系数矩阵为 试计算X,Y 的典型相关变量与典型相关系数。 2、设样本的相关系数矩阵为 （1）、计算其典型相关系数与典型相关变量。 （2）、检验其典型相关变量的相关性。 3、CRM （Customer Relationship Management ）即客户关系管理案例，有三组变量，分别是公司规模变量两个（资本额，销售额），六个CRM 实施程度变量（ WEB 网站，电子邮件，客服中心，DM 快讯广告Direct mail 缩写，无线上网，简讯服务），三个CRM 绩效维度（行销绩效，销售绩效，服务绩效）。试对三组变量做典型相关分析。 4、俱乐部分别对20名中年人测量了3个生理指标：体重()1x ，腰围()2x ，脉搏()3x 和3个训练指标：引体向上次数()1y ，起坐次数()2y ，跳跃次数()3y 。试分析生理指标与训练指标的相关性。具体数据见下表： 11,||1,||1,011αββαβ βραγβββγββ γ?? ? ?=<<> ? ??? 1 0.5050.5690.6020.50510.4220.4670.5690.42210.9260.6020.4670.9261?? ? ? ? ???

5、下表列举了25个家庭的成年长子和次子的头长和头宽。利用典型相关分析法分析长子和次子头型的典型相关性。

6、测量15名受试者的身体形态以及健康情况指标，如下表。第一组是身体形态变量，有年龄、体重、胸围和日抽烟量；第二组是健康状况变量，有脉搏、收缩压和舒张压。要求测量身体形态以及健康状况这两组变量之间的关系。 年龄 1X 体重 2X 抽烟量 3X 胸围 4X 脉搏1Y 收缩压2Y 舒张压3Y 25 125 30 83.5 70 130 85 26 131 25 82.9 72 135 80 28 128 35 88.1 75 140 90 29 126 40 88.4 78 140 92 27 126 45 80.6 73 138 85 32 118 20 88.4 70 130 80 年龄 1X 体重 2X 抽烟量 3X 胸围 4X 脉搏1Y 收缩压2Y 舒张压3Y 31 120 18 87.8 68 135 75 34 124 25 84.6 70 135 75 36 128 25 88.0 75 140 80 38 124 23 85.6 72 145 86 41 135 40 86.3 76 148 88 46 143 45 84.8 80 145 90 47 141 48 87.9 82 148 92 48 139 50 81.6 85 150 95

标准差公式

标准差（Standard Deviation ） ，也称均方差（mean square error ），是各数据偏离平均数的距离的平均数，它是离均差平方和平均后的方根，用S （σ）表示。标准差是方差的算术平方根。标准差能反映一个数据集的离散程度。平均数相同的，标准差未必相同。 标准差也被称为标准偏差，或者实验标准差，公式如下两式： ()1 n x x S n 1 i 2 i --= ∑= 或 1 n n x x S 2 n 1i i n 1 i 2i -??? ??- =∑∑ == 即： () 1 n x x 1 n n x x S n 1 i 2 i 2 n 1i i n 1 i 2i --= -??? ??- = ∑∑∑ === 如是总体，标准差公式根号内除以n 如是样本，标准差公式根号内除以（n-1) 因为我们大量接触的是样本，所以普遍使用根号内除以（n-1) 公式意义 所有数减去其平均值的平方和，所得结果除以该组数之个数（或个数减一)，再把所得值开根号，所得之数就是这组数据的标准差。 标准差越高,表示实验数据越离散,也就是说越不精确；反之,标准

差越低,代表实验的数据越精确 简单来说，标准差是一组数据平均值分散程度的一种度量。一个较大的标准差，代表大部分数值和其平均值之间差异较大；一个较小的标准差，代表这些数值较接近平均值。 例如，两组数的集合{0, 5, 9, 14} 和{5, 6, 8, 9} 其平均值都是7 ，但第二个集合具有较小的标准差。 标准差可以当作不确定性的一种测量。例如在物理科学中，做重复性测量时，测量数值集合的标准差代表这些测量的精确度。当要决定测量值是否符合预测值，测量值的标准差占有决定性重要角色：如果测量平均值与预测值相差太远（同时与标准差数值做比较），则认为测量值与预测值互相矛盾。这很容易理解，因为如果测量值都落在一定数值范围之外，可以合理推论预测值是否正确。 标准差应用于投资上，可作为量度回报稳定性的指标。标准差数值越大，代表回报远离过去平均数值，回报较不稳定故风险越高。相反，标准差数值越细，代表回报较为稳定，风险亦较小。 例如，A、B两组各有6位学生参加同一次语文测验，A组的分数为95、85、75、65、55、45，B组的分数为73、72、71、69、68、67。这两组的平均数都是70，但A组的标准差为17.07分，B组的标准差为2.37分（此数据时在R统计软件中运行获得），说明A组学生之间的差距要比B组学生之间的差距大得多。

关于某实用标准化系数地定义

在设计时，必须考虑生产上的要求，如结构工艺性、经济性、标准化等，符合生产要求的电气设备，才能高效率、低成本的制造出来，产品质量才能得到保证。 现将产品的结构工艺性作一个系统的介绍。 产品的工艺性是指产品无需作重大变化且在一定数量下以最低成本适用于工业制造的程度。工艺性与工艺过程不同，它是指在设计产品时所赋予产品的一些质量指标，这些指标规定有可能以最少的人力与物力制造产品、降低成本、缩短设计周期。 结构工艺性包括：零配件加工工艺性，装配工艺性。 结构的工艺性是指结构是否适合于所规定的批量的消耗和工时的消耗、制造新结构所需的时间以及生产资金的相对消耗量等结构性能的总和。因此，影响结构工艺性的因素是多方面的。决定电气设备工艺性的主要因素有：结构的继承性，零配件的复杂性，结构的标准化，材料的消耗和工艺安装过程的合理性等。 工艺性是按以下主要工艺性质来进行评价的：标准化的零部件的适用范围；早期研制出的产品的继承性；所研制的零配件的复杂性；材料的利用率。为了定量的表征结构工艺性，常用到以下几个量化的参数： 1、标准化系数 定义：表征结构中标准化或规格化零件的使用程度，用K1表示。

K1=N1/N 式中N—设备中结构零件的总数量；N1—设备中规格化和标准零件的数量。 2、继承性系数 定义：表征结构的继承性程度，用K2表示。 K2=N2/N 式中N2—结构中采用本公司已经掌握的、从其它产品中移用过来的标准化结构零件数量。 3、重复性系数 定义：表征结构中零件规格的统一程度，用K3表示。 K3=N3/N 式中N3—同一规格零件的种类总数量。 4、材料利用系数 定义：表征材料的合理使用程度，用K4表示。 K4=N4/N5 式中N4—设备中某类材料制成配件的净重量总和；N5—设备中某类材料制成配件的材料重量总和。 从以上工艺指标看出： 1、标准化系数K1越大，即表示设备标准化程度越高，结构工艺性越好。 2、继承性系数K2越大，即表示设备零配件的通用性越高，则设备的结构工艺性越好。 3、重复性系数K3越小，表示设备中采用的零配件种类少，则设备的结

标准差σ的4种计算公式

标准差σ的4种计算公式: 简易标准差,Rbar/d2，Sbar/C4和Minitab中 标准差σ的4种计算公式: 简易标准差,Rbar/d2，Sbar/C4和Minitab中的Pooled standard deviation(合并标准差) 做数据分析，经常会碰到提到标准差σ这个概念，关于标准差σ的计算方式，目前，本人知道有4种标准差σ的计算方法，如下： 一，简易标准差σ的计算方式 上面是计算整体的标准差，如果是计算样本的标准差，这里的N, 应该为N-1. 一般情况下，都是计算样本的标准差。关于这个标准的详细运算公式和案例分析，可以参考附件，里面有比较详细的解释。 标准差的简易计算公式和案例分析.rar(28.19 KB, 下载次数: 1262) 二，XBAR－R管制图分析( X－R Control Chart)图中的Rbar/d2 算法 XBAR－R管制图分析( X－R Control Chart)：由平均数管制图与全距管制图组成。 ●品质数据可以合理分组时，可以使用X管制图分析或管制制程平均；使用Ｒ管制图分析制程变异。 ●工业界最常使用的计量值管制图。

关于上面公式中用到的A2、A3、D2、D3、D4等常数请参考帖子下面的表格三，XBAR－ｓ管制图分析( X－ｓControl Chart)中的Sbar/C4算法 XBAR－S 管制图分析( X－S Control Chart)：由平均数管制图与标准差管制图组成。 ●与X－R管制图相同，惟s管制图检出力较R管制图大，但计算麻烦。 ●一般样本大小ｎ小于等于8可以使用R管制图，ｎ大于8则使用S管制图。 ●有电脑软件辅助时，使用S管制图当然较好。

标准差和标准偏差 (1)

标准差和标准偏差 1）首先给出计算公式 标准差：σ=（1） 标准偏差：s =（2）方差就是标准偏差的平方 这下大家就困惑了，这两个公式分别表示什么意义？他们分别在什么情况下用？这两个公式是怎么来的？ 2）公式由来 标准差又叫均方差、标准方差，这个大家都不陌生，它是各数据偏离平均数的距离的平均数，是距离均差平方和平均后的方根，用σ表示。。说白了就是表示数据分本离散度的一个值。计算公式也很好理解，从一开始接触我们用的看的都是这个公式。 那么第二个公式，怎么来的呢？其实标准偏差从样本估计中来的。比如我们有一批数据，共10000个点，他们服从正太分布，很容易计算出它的均值和标准差。在这里我们叫做样本均值和样本标准差。表示如下： 样本均值：1 1n i i X X n ==∑ 样本方差：2211()n n i i s X X n ==-∑ 这两个公式就是大家常用的公式。那么现在我们认为，我们想用采集到的这10000个样本估计数据的真实分布，想要求出其均值μ和方差2σ。 对于均值μ，我们容易通过期望获得：

但是对于方差，我们知道 2 1 2 () n i i X X σ = - ∑ 是服从卡分分布2 1 n χ - 的（这一点请查阅卡分分布的 定义）。因此有下面的公式： 这个公式的第一个等号后面是利用期望的性质，试图构造卡分分布来求解。第二个等号后面是利用卡分分布的均值计算出来的。请自行查阅卡方分布的定义和性质。 这么一来，我们就能看出，X是μ的无偏估计，而2 n s则不是2σ的无偏估计。但是我们 可以通过对样本方差进行重新构造，从而是2 n s就是2σ的无偏估计。我们定义：这样我们重新来求解方差的期望： 这样一来，2s就是2σ的无偏估计，这也就是这个公式的由来。 3）这两个公式的应用。 在实际中，公式（2）用的更多。因为当样本容量比较小的时候，公式（1）会过小的估计实际标准差；如果样本容量较大，公式（1）和公式（2）很接近。这时候公式（1）叫做渐近无偏估计，当然还是比不上公式（2）的无偏估计喽。 看了上面这段话，你可能还不知道该用哪个。其实是这样的：如果我们想求一批数据的标准差，那么自然就用公式（1）。如果我们是利用现在的样本估计真实的分布，那么就用公式（2）。 4）在EXCEL中，方差是VAR(),标准偏差是STDEV()，函数里解释是基于样本，分母是除的N-1，其实就是公式（2）。还有个VARP()和STDEVP(),基于样本总体，分母是N，也就是说你关注的就是这批数据。 在Excel透视表中 标准偏差为=STDEVA()

标准化经济效益的评价指标与公式

标准化经济效益的评价指标与公式 为了正确评价标准化经济效益，必须建立一套衡量标准化经济效益的指标，通过这些指标从某些方面、在一定范围内或在一定程度上反映出标准化经济效益的大小。目前我国评价标准化经济效益的指标体系主要由以下四个指标组成：（1）标准化经济效益（X） 标准化经济效益分为标准有效期内总经济效益（XΣ）和年经济效益（X n）两种： 式中J——标准化年节约额，元／年；K——标准化投资，元；α——标准有效期内，标准化投资折算成一年的费用系数；n——标准有效期，年。 在计算年经济效益时，采用标准化投资的“分摊法”，目前一般按五年分摊，即取α值为0.2。 （2）标准化投资回收期（T k） T k＝Ｋ／Ｊ 标准化回收期单位为常为年，也可以分别乘上12（月）或360（日）转换成月、日表示。 如有两个标准化方案进行比较时，可用下式表示： 式中t K——追加投资回收期，年；K1、K2——分别为方案1、方案2的标准化投资，元；C1、C2——分别为方案l、方案2的年生产成本，元/年。 标准化投资回收期是用标准化获得的节约来偿还投资所需

要的时间。我国在计算基本建设投资回收期时，一般是以利润（包括税收）来回收的，虽然标准化产生的各种节约，一般是成本的节约，但二者的做法基本上是一致的。 标准化投资回收期从何时候开始计算，有两种意见，一种是从投资开始支出的时候算起，另一种是从贯彻标准后产生效益时开始计算。从理论上讲，前者的计算较为合理，这会有助于缩短标准从制定起到贯彻所需的时间。但由于标准的制订费用比贯彻费用要少得多，据苏联统计两者比例大约是1:20，这就是说，标准的制订费用与标准化总投资的比例甚小，第一种计算方法就显得实际意义不大。而贯彻标准所消耗的投资较多，时间一般也较集中，所以就一般采用第二种方法计算标准化投资回收期，但是当制订标准的费用较多时，也可以按第一种方法计算。 （3）标准化投资收益率（R K） 标准化投资收益率是贯彻标准所获得的年节约与投资之比： R K=J / K 标准化投资收益率实际上是标准化投资回收期的倒数。 （4）标准化经济效益系数（E） 标准化经济效益系数表示单位投资在标准有效期内可以获得的节约： 上述四个指标构成一组指标体系，它们从不同侧面反映标准化的经济效益。标准化经济效益X 是从数量上表达了经济效益的大小，反映了标准化经济效益的绝对值，是一个净收入的概念；标准化投资收益率R K、标准化经济效益系E 数则从比率的关系上表达经济效益的大小，反映了标准化经济效益的相对值。标准化投资回收期T k又从时间上反映了取得经济效益的速度。它们互相关联又互相补充，四个指标同时运用，才能较全 面地综合地反映出标准化经济效益。

标准差

标准差 次数分布中的数据不仅有集中趋势，而且还有离中趋势。所谓离中趋势指的是数据具有偏离中心位置的趋势，它反映了一组数据本身的离散程度和差异性程度。标准差能综合反映一组数据的离散程度或个别差异程度。 例如，甲、乙两班学生各50人，其语文平均成绩都是80分，但甲班最高成绩98分，最低42分，而乙班最高成绩86分，最低60分。初步看出，两班语文成绩是不一样的，甲班学生的语文成绩个别差异程度大、水平参差不齐；而乙班学生的语文成绩差异程度小，语文水平整齐度大些。怎样用标准差这个特征量数来刻画一组数据的差异程度呢？下面介绍标准差的概念及计算。 一、标准差概念与计算 1.标准差定义与计算公式 一组数据的标准差，指的是这组数据的离差平方和除以数据个数所得商的算术平方根。若用S 代表标准差，则标准差的计算公式为： 标准差的平方，称为方差，用S2表示方差。 计算标准差时，首先要计算数据的平均数，接着要计算各数据与平均数之间的离差 平方，即（）2，最后由公式（2-5）计算标准差S。 例如，4名儿童的身高分别是110厘米，100厘米，120厘米和150厘米，若求4名儿童身高数据的标准差时，其基本步骤如下： ①求平均数：（厘米） ②求离差平方和： )2=(110―120)2+(100―120)2+(120―120)2+(150―120)2 =100+400+0+900=1400（平方厘米） ③求标准差S：S= （厘米）

这样，我们大体可认为，这4名儿童身高差异程度，从平均角度来看，约相差18.71厘米。 2.标准差的计算中心方法 计算标准差的方法有三种，一是按公式逐步分析计算，如上述所示；二是以列表计算的方式；三是利用计算器或计算机进行计算。下面再举一例说明采用列表方式计算标准差S。 [例7] 已知8 位同学在某图形辨认测验中的成绩数据（见表2-2），计算这组数据的标准差。 [分析解答] 采用列表计算方式,应用公式（2-5）确定数据的标准差，详见表2-2。 表2-2 计算标准差S的示例 - () (1) = (2) () = 标准差在实际中有广泛的用途，同时对深化研究数据也具有重要的作用。如不同班级考试成绩的平均数和标准差，不同年度或不同学科测验分数的平均数和标准差，以及其他体能测试或心理测验数据的平均数和标准差，就是一些具体的应用。后续各章内容的学习，将经常用到平均数、标准差和方差这些概念。 由于标准差计算公式结构适合于代数处理，因此，许多具有统计功能的计算器，都有计算方差和标准差的相应功能。学习者只要花少量时间学习与掌握有关计算器的使用，即可以轻松自如地处理大量数据，求取平均数和标准差。 在利用公式（2-5）手工求标准差时,如表2-２所示，由于平均数有小数，这使计算离差平方的数据更加复杂,小数点的位数加倍增加，同时四舍五入的计算误差以及出错的可能性都有所增加。为克服这个弊病，我们可从公式（2-5）出发,通过代数演算，推导出另一个与公式（2-5）等价的新公式，即公式（2-6）。这一新公式对计算标准差来讲，不用通过计 算平均数以及离差平方和，用原始数据直接计算标准差，因而在许多情况下，具有更简便、准确的特点。其计算公式：

标准差σ的4种计算公式

标准差σ的4种计算公式

标准差σ的4种计算公式: 简易标准差,Rbar/d2，Sbar/C4和Minitab中标准差σ的4种计算公式: 简易标准差,Rbar/d2，Sbar/C4和Minitab中的Pooled standard deviation(合并标准差) 做数据分析，经常会碰到提到标准差σ这个概念，关于标准差σ的计算方式，目前，本人知道有4种标准差σ的计算方法，如下： 一，简易标准差σ的计算方式 上面是计算整体的标准差，如果是计算样本的标准差，这里的N, 应该为N-1. 一般情况下，都是计算样本的标准差。关于这个

关于上面公式中用到的A2、A3、D2、D3、D4等常数请参考https://www.wendangku.net/doc/ee414291.html,/thread-476-1-1.html帖子下面的表格 三，XBAR－ｓ管制图分析( X－ｓControl Chart)中的Sbar/C4算法 XBAR－S 管制图分析( X－S Control Chart)：由平均数管制图与标准差管制图组成。

●与X－R管制图相同，惟s管制图检出力较R 管制图大，但计算麻烦。 ●一般样本大小ｎ小于等于8可以使用R管制图，ｎ大于8则使用S管制图。 ●有电脑软件辅助时，使用S管制图当然较好。 关于上面公式中用到的A2、A3、D2、D3、D4等常数请参考https://www.wendangku.net/doc/ee414291.html,/thread-476-1-1.html帖子下面的表格 四，Minitab中所使用的Pooled standard

deviation(合并标准差) Minitab中所使用的Pooled standard deviation，这个标准差的计算和一般的不一样，这个是Minitab默认的，相关的计算公式可以参考《Minitab: Pooled standard deviation》https://www.wendangku.net/doc/ee414291.html,/thread-288-1-1.html Minitab: Pooled standard deviation(合并标准差), Rbar, Sbar Pooled standard deviation(合并标准差) is a way to find a better estimate of the true standard deviation given several different samples taken in different circumstances where the mean may vary between samples but the true standard deviation (precision) is assumed to remain the same. It is calculated by where sp is the pooled standard deviation,

数据标准化的原因和方法

数据标准化的原因和方法 一、为何要将数据标准化？ 由于不同变量常常具有不同的单位和不同的变异程度。不同的单位常使系数的实践解释发生困难。例如：第1个变量的单位是kg，第2个变量的单位是cm，那么在计算绝对距离时将出现将两个事例中第1个变量观察值之差的绝对值（单位是kg）与第2个变量观察值之差的绝对值（单位是cm ）相加的情况。使用者会说5kg的差异怎么可以与3cm的差异相加？不同变量自身具有相差较大的变异时，会使在计算出的关系系数中，不同变量所占的比重大不相同。例如如果第1个变量（两水稻品种米粒中的脂肪含量）的数值在 2%到4%之间，而第2个变量（两水稻品种的亩产量）的数值范围都在1000与5000之间。为了消除量纲影响和变量自身变异大小和数值大小的影响，故将数据标准化。 二、数据标准化的方法： 1、对变量的离差标准化 离差标准化是将某变量中的观察值减去该变量的最小值，然后除以该变量的极差。即 x’ ＝[x ik－Min (x k)]／R k ik 经过离差标准化后，各种变量的观察值的数值范围都将在〔0，1〕之间，并且经标准化的数据都是没有单位的纯数量。离差标准化是消除量纲（单位）影响和变异大小因素的影响的最简单的方法。有一些关系系数（例如绝对值指数尺度）在定义时就已经要求对数据进行离差标准化，但有些关系系数的计算公式却没有这样要求，当选用这类关系系数前，不妨先对数据进行标准化，看看分析的结果是否为有意义的变化。 2，对变量的标准差标准化 标准差标准化是将某变量中的观察值减去该变量的平均数，然后除以该变量的标准差。即 x’ ＝ (x ik－ )／s k ik 经过标准差标准化后，各变量将有约一半观察值的数值小于0，另一半观察值的数值大于0，变量的平均数为0，标准差为1。经标准化的数据都是没有单位的纯数量。对变量进行的标准差标准化可以消除量纲（单位）影响和变量自身变异的影响。但有人认为经过这种标准化后，原来数值较大的的观察值对分类结果的影响仍然占明显的优势，应该进一步消除大小因子的影响。尽管如此，它还是当前用得最多的数据标准化方法。

归一化系数的计算

在区域生态环境状况评价时，用到生态环境状况指数，其中关于归一化系数的问题，我有几点看法： 1、归一化系数适用于什么范围？ 归一化系数，应该是对数据的标准化的一种方法，或者叫做对数据的无量纲化。就是把反应生态环境质量的各个数据通过数据的无量纲化，统一到同一个层面上，便于比较。这个 归一化系数起的就是这个作用（用到的标准化方法应该叫做最大值法标准化）。 对单个区域，如一个县，或者某个开发区、流域等没有办法用，只有针对几个县（区）、省、全国，一组数据，才可能有最大值、最小值。具有相对性，非绝对性。 2、全省、全国的数据，如何用？ 在使用归一化系数时，不是必须用本省的归一化系数，归一化系数不是必须用全国或者全省的数据。如果能找到一系列的县域的数据，可以计算，几个县也可以弄出自己的系数。但一般情况下是运用本年度的全国的数据或者全省的数据，多年来生态环境状况指数是一个 考核的指数，这方面的数据是有统计的。 3、归一化系数是定值吗？ 归一化系数是动态变化的，不是定值，随着时间、生态质量而变化。即是透过同一个时间段内的一系列数据算出来的。（比如2008年，全河北省的138个县的归一化系数） 4、A最大值，如何计算？ 如几个县的生物丰度，（0.35 X林地面积+ 0.21 X草地面积+ 0.28 X水域湿地面积……）/全县面积，取最大的一个县的值。即比如县A、B、C、D、E、F的生物丰度分别是0.56、0.23、0.36、0.85、0.02、0.22，则最大值便是0.85，其归一化指数是100/0.85. 5、如果沿海发达地区，无论是评价一个县，还是多个县，应参考全国的数据？这个问题的回答是， 国家没有这方面的规定。 以我国某县为例、计尊英生态环境质量指数（EQTh各措标计算方法如下卄 L生物丰度摘数计倉方法" （1）通过卫星遙感解铎埶揚与屮国植被奘型数据叠加得出该县的甫林、常址阔叶抹、當母落叶阔叶j胶林、暮叶阔叶林、转叶林等五聊霖林类型的面Th见表b各瘵林獎型权重见表2,将表1和恚2中鼓据代入计算公式：袜林面秋=IX雨林常母阔叶林*0.5 X常址薜叶匍叶j妆林和3X豚叶阚叶林M 軒叶林，计算得出该县赚P、 林面申E箔9加曲?討

国家统计局标准折标煤系数计算方法

国家统计局标准折标煤系数计算方法 蒸汽折标媒系数并不是确定的值，一般按经验111kg/t~170kg/t都不会错 你说的情况可能前者是饱和蒸汽，后者是过热蒸汽吧，不过2674.5千焦/千克还是有点低 同时要注意蒸汽折标煤量应减去回收余热蒸汽的折标量 近年来，全球变暖已成为全世界最关心的环保问题，造成全球变暖的主要原因是大量的温室气体产生，而温室气体的主要组成部分就是二氧化碳（CO2），而二氧化碳的大量排放是现代人类的生产生活造成的，归根到底是大量使用各种化石能源（煤炭、石油、天然气）造成的，根据《京都议定书》的规定，各国纷纷制定了减排二氧化碳的计划。 通过节约化石能源和使用可再生能源，是减少二氧化碳排放的两个关键。在节能工作中，经常需要统计分析二氧化碳减排量的问题，现将网络收集的相关统计方法做一个简单整理，仅供参考。 1、二氧化碳和碳有什么不同？ 二氧化碳（CO2）包含1个碳原子和2个氧原子，分子量为44（C-12、O-16）。二氧化碳在常温常压下是一种无色无味气体，空气中含有约1%二氧化碳。液碳和固碳是生物体（动物植物的组成物质）和矿物燃料（天然气，石油和煤）的主要组成部分。一吨碳在氧气中燃烧后能产生大约3.67吨二氧化碳（C的分子量为12，CO2的分子量为44，44/12=3.67）。 我们在查看减排二氧化碳的相关计算资料时，有些提到的是“减排二氧化碳量”（即CO2），有些提到的是“碳排放减少量”（以碳计，即C），因此，减排CO2与减排C，其结果是相差很大的。因此要分清楚作者对减排量的具体含义，它们之间是可以转换的，即减排1吨碳（液碳或固碳）就相当于减排3.67吨二氧化碳。 2、节约1度电或1公斤煤到底减排了多少“二氧化碳”或“碳”？ 发电厂按使用能源划分有几种类型：一是火力发电厂，利用燃烧燃料（煤、石油及其制品、天然气等）所得到的热能发电；二是水力发电厂，是将高处的河水通过导流引到下游形成落差推动水轮机旋转带动发电机发电；三是核能发电厂，利用原子反应堆中核燃料慢慢裂变所放出的热能产生蒸汽（代替了火力发电厂中的锅炉）驱动汽轮机再带动发电机旋转发电；四是风力发电场，利用风力吹动建造在塔顶上的大型桨叶旋转带动发电机发电称为风力发电，由数座、十数座甚至数十座风力发电机组成的发电场地称为风力发电场。

东南大学统计学试卷(20200627071803)

《统计学》试题（答案） 姓名_____________ 学号_____________ 得分______________ .释下列概念： 1. 相对指标 2.统计指数 3.平均指标 4.报告期 两个有联系的统计指标进行对比的结果 一种特殊的相对数，用以反映复杂社会经济现象的综合变动方向和变动程度反映社会经济现象在一定时间、地点、条件下的一般水平的统计指标完成某种经济活动并且报告活动成果的时期 ..填空： 1?统计一词含有—统计工作_、—统计资料_和—统计学—三层含义。 2. 统计分组标志分为__品质标志__禾口__数量标志__两种。 3?总量指标按其所反映的内容可以分为_总体单位总量__和_总体标志总量_，按其指标所示的时间状况可以分为_时期指标__和—时点指标_，外贸商品收购额为_时期指标_，实际利用外贸总额为_时期指标_。 4. 动态平均分析指标有_平均发展水平_、_平均发展速度_和_平均增长速度_三种。 三.单项选择题： 1. 将对比基数抽象为10时，计算出来的相对数称（ 2 ） （1）系数（2）成数（3）倍数（4）百分数 2. 下列指标属于强度相对指标的是（ 2 ） （1）国民生产总值（2）人均粮食拥有量（3）单位产品成本（4）劳动生产率。 3. 反映总体某一指标的绝对离散程度的是（ 1 ） （1）全距（2）标志变异系数（3）回归标准差（4）相关系数 4. 某企业劳动生产率计划提5%，实际提8%，则劳动生产率计划完成程（4 ）。 （1）160 % （2）128 % （3）108 % （4） 103 % 5. 按支出法计算的国内生产总值是（4 ）之和。 （1）中间投入十增加值 （2）总消费十总投资十出口 （3）折旧十劳动者报酬十生产税净额十营业盈余 （4）居民消费十社会消费十固定资产投资十库存增加十净出口

强度标准差计算公式

直接转的：看看对你有帮助没有。 Sfcu=[(∑ fcu?i2-n?mfcu2)/(n-1)]1/2 公式表述显示不明，用语言表述下，即公式中的2和1/2都应为上角表，分别表示平方和根号（开平方）。 语言表述如下：fcu.i的平方求和再减去n 乘以fcu平均值的平方，用他们的差再除以（n-1）这样得出的除数开方；也可以是fcu.i-fcu平均值差的平方求和得出的数再除以（n-1）这样得出的除数开方。当Sfcu<0.06fcu,k时，取Sfcu=0.06fcu,k 具体参数表述如下： fcu,k一混凝土立方体抗压强度标准值 fcu为设计强度标准值 mfcu为平均值 n为试块组数 Sfcu为n组试块的强度值标准差 fcu.i : 第i组试块的立方体抗压强度值

在线规范网https://www.wendangku.net/doc/ee414291.html, 协助网站：给排水On Line 5.4 混凝土强度换算及推定 5.4.1 混凝土强度换算值可采用以下三类测强曲线计算： 1 统一测强曲线：由全国有代表性的材料、成型养护工艺配制的混凝土试件，通过试验所建立的曲线。其允许的强度平均相对误差(δ)应为±15.0％，相对标准差(er)不应大于18.0％。 2 地区测强曲线：由本地区常用的材料、成型养护工艺配制的混凝土试件，通过试验所建立的曲线。其允许的强度平均相对误差(δ)应为±14.0％，相对标准差(er）不应大于17.0％。 3 专用测强曲线：由与结构或构件混凝土相同的材料、成型养护工艺配制的混凝土试件，通过试验所建立的曲线。其允许的强度平均相对误差(δ)应为±12.0％，相对标准差(er)不应大于14.0％。 4 平均相对误差(δ)和相对标准差(er)的计算应符合本规程附录F的规定。 5 各检测单位应按专用测强曲线、地区测强曲线、统一测强曲线的次序选用测强曲线。 5.4.2 地区和专用测强曲线应与制定该类测强曲线条件相同的混凝土相适应，不得超出该类测强曲线的适用范围。应经常抽取一定数量的同条件试件进行校核，当发现有显著差异时，应及时查找原因，并不得继续使用。 5.4.3 符合下列条件的混凝土应采用本规程附录G进行测区混凝土强度换算： 1 混凝土采用的材料、拌和用水符合国家现行的有关标准； 2 不掺引气型外加剂； 3 采用普通成型工艺； 4 采用符合现行的《铁路混凝土与砌体工程施工质量验收标准》(TB10424)规定的模板； 5 自然养护或蒸汽养护出池后经自然养护7d以上，且混凝土表层为干燥状态； 6 龄期为14～1000d； 7 抗压强度为10～60MPa。 5.4.4 当有下列情况之一时，测区混凝土强度值不得按本规程附录G换算，但可制定专用测强曲线或通过试验进行修正，专用测强曲线的制定方法宜符合本规程附录F的有关规定：

标准化计算题

标准化经济效果：实现标准化获得的有用效果与实现标准化所需的劳动耗费的比较。 经济效果= 有用效果/ 劳动耗费（1） 经济效果= 有用效果—劳动耗费（2） 标准化投资收益率是贯彻某项标准所获得的年节约与所需的投资之比 R k =J/K 式中：R k——标准化投资收益率 J——标准化后的节约额（元/年），为有用效果； K——标准化投资费用，为劳动耗费。 表示每一元钱的投资在标准有效期内可获得的节约量。显然R k越大越好。 标准化投资回收期是标准化所需投资与标准化所获得的节约之比。说明标准化投资需多长时间才能用它所获得节约额上收回来，即取得效果的速度。T k越小（越短）越好。 T k = K/J 式中：T k——标准化投资回收期（年）。 如果标准化投资可用当年的节约额收回，则投资回收期可用月、日表示，即： T k = （K/J）×12（月） T k = （K/J）×360（日） ?标准有效期内的总经济效益是各年度标准化节约总和扣除标准化投资后的差额。反映了标准化经济效果的绝对值，显然差额的正值越大，说明标准化经济效益越好，但是它不能用于不同行业的标准化经济效果的比较。 ?X∑=∑J i—K (i=1,2,…,t) ?式中：X∑——标准有效期内的总经济效益（元）； ?t ——标准有效期； ?J i——某一年的标准化年节约额（元/年）； ?∑J i——标准有效期t年内，各年度标准化节约总和。 ?标准有效期内年度经济效益是年度标准化节约额减去折算为一年的标准化投资的差值。显然差额的正值越大，说明标准化经济效益越好。 ?X n = J—αK ?式中：X n——标准有效期内年度经济效益； ?α——标准有效期内，标准化投资折算为一年的费用系数。 ?α=1/t，如果标准有效期t为5年，每平均摊费用为投资的1/5，即α为 0.2。

spss一些用法-变异系数-相关性检验

变异系数又称“标准差率”，是衡量资料中各观测值变异程度的另一个统计量。当进行两个或多个资料变异程度的比较时，如果度量单位与平均数相同，可以直接利用标准差来比较。如果单位和（或）平均数不同时，比较其变异程度就不能采用标准差，而需采用标准差与平均数的比值（相对值）来比较。 标准差与平均数的比值称为变异系数，记为C.V。变异系数可以消除单位和（或）平均数不同对两个或多个资料变异程度比较的影响。 标准变异系数是一组数据的变异指标与其平均指标之比，它是一个相对变异指标。 变异系数有全距系数、平均差系数和标准差系数等。常用的是标准差系数，用CV(Coefficient of Variance)表示。 CV(Coefficient of Variance):标准差与均值的比率。 用公式表示为：CV＝σ/μ 作用：反映单位均值上的离散程度，常用在两个总体均值不等的离散程度的比较上。若两个总体的均值相等，则比较标准差系数与比较标准差是等价的。 变异系数又称离散系数。 cpa中也叫“变化系数”

Analyze-Descriptive,计算出标准差和均值，然后用标准差除以均值就算出变异系数了 如何用SPSS软件计算两个变量之间的相关系数? 怎么判定相关是不是显著相关呢? analyze-correlate-bivariate-选择变量 OK 输出的是相关系数矩阵 相关系数下面的Sig.是显著性检验结果的P值，越接近0越显著。另外，表格下会显示显著性检验的判断结果，你看看表格下的解释就知道，比如“**. Correlation is significant at the 0.01 level (2-tailed).” 就是说，如果相关系数后有"**"符号，代表在0.01显著性水平下显著相关 粗略判断的方法是，相关系数0.8以上，可以认为显著相关了 在这个图表中，你说的R值就是皮尔逊相关系数~（pearson correlation） r>0 代表两变量正相关，r<0代表两变量负相关。

标准及标准化定义

标准及标准化定义 （一）什么叫标准 国家标准GB 3935．l-83标准化基本术语第一部分对标准作如下定义："标准是对重复性事物和概念所做的统一规定。它以科学、技术和实践经验的综合成果为基础，经有关方面协商一致，由主管机构批准，以特定形式发布，作为共同遵守的准则和依据。" 该定义包含以下几个方面的含义。 （l）标准的本质属性是一种"统一规定"。这种统一规定是作为有关各方"共同遵守的准则和依据"。根据中华人民共和国标准化法规定，我国标准分为强制性标准和推荐性标准两类。强制性标准必须严格执行，做到全国统一。推荐性标准国家鼓励企业自愿采用。但推荐性标准如经协商，并计入经济合同或企业向用户作出明示担保，有关各方则必须执行，做到统一。 （2）标准制定的对象是重复性事物和概念。这里讲的"重复性"指的是同一事物或概念反复多次出现的性质。例如批量生产的产品在生产过程中的重复投入，重复加工，重复检验等；同一类技术管理活动中反复出现同一概念的术语、符号、代号等被反复利用等等。 只有当事物或概念具有重复出现的特性并处于相对稳定时才有制定标准的必要，使标准作为今后实践的依据，以最大限度地减少不必要的重复劳动，又能扩大"标准"重复利用范围。 （3）标准产生的客观基础是"科学、技术和实践经验的综合成果"。这就是说标准既是科学技术成果，又是实践经验的总结，并且这些成果和经验都是经过分析、比较、综合和验证基础上，加之规范化，只有这样制定出来的标准才能具有科学性。 （4）制定标准过程要"经有关方面协商一致"，就是制定标准要发扬技术民主，与有关方面协商一致，做到"三稿定标"即征求意见稿一送审稿一报批稿。如制定产品标准不仅要有生产部门参加，还应当有用户、科研、检验等部门参加共同讨论研究，"协商一致，"这样制定出来的标准才具有权威性、科学性和适用性。 （5）标准文件有其自己一套特定格式和制定颁布的程序。标准的编写、印刷、幅面格式和编号、发布的统一，既可保证标准的质量，又便于资料管理，体现了标准文件的严肃性。所以，标准必须"由主管机构批准，以特定形式发布"。标准从制定到批准发布的一整套工作程序和审批制度，是使标准本身具有法规特性的表现。 （二）什么是标准化 GB 3935．1对标准化的定义是"在经济、技术、科学及管理等社会实践中，对重复性事物和概念通过制定、发布和实施标准，达到统一，以获得最佳秩序和社会效益。"该定义的含义如下。 （1）标准化是一项活动过程，这个过程是由3个关联的环节组成，即制定、发布和实施标准。标准化3个环节的过程已作为标准化工作的任务列入《中华人民共和国标准化法》的条文中。《标准化法》第三条规定："标准化工作的任务是制定标准、组织实施标准和对标准的实施进行监督。"这是对标准化定义内涵的全面面清晰的概括。

计算全距平均差方差和标准差

计算全距、平均差、方差和标准差 一、全距 R（range） 全距是一组数据中的最大值（maximum）与该组数据中最小值（minimum）之差，又称极差。 R＝Xmax－Xmin 一般用于研究的预备阶段，用它检查数据的分布范围，以便确定如何进行统计分析 原始数据计算公式 三、四分位差(Quartile) 四分位差是第一个四分位数与第三个四分位数之差计算公式为 Q=Q 3-Q 1 四、方差与标准差 方差：又称为变异数、均方，是每个数据与该组数据平均数之差乘方后的均值，是表示一组数据离散程度的统计指标。 样本的方差用表示，总体的方差用表示。 标准差是方差的算术平方根。一般样本的标准差用 S 表示，总体的标准差用表示。 标准差和方差是描述数据离散程度的最常用的差异量。 分组数据方差与标准差的计算公式 方差与标准差的性质 ?方差是对一组数据中各种变异的总和的测量,具有可加性和可分解性特点。 ?标准差是一组数据方差的算术平方根，它不可以进行代数计算，但有以下特性： 总体方差、标准差或者方差、标准才差的合成 ?方差具有可加性的特点。当已知几个小组数据的方差或标准差时，可

以计算几个小组联合在一起的总的方差或标准差。 ?需要注意的是，只有在应用同一种观测手段，测量的是同一种特质，只是样本不同的数据时，才能计算合成方差或标准差。 方差和标准差的优点： 方差与标准差是表示一组数据离散程度的最好指标，其值越大，离散程度越大。 应用方差和标准差表示一组数据的离散程度，须注意必须是同一类数据（即同一种测量工具的测量结果），而且被比较样本的水平比较接近。 优点： ?反应灵敏。每个数据发生变化，方差与标准差也随之变化 ?有一定计算公式的严密确定 ?容易计算 ?受抽样变动的影响小 ?简单明了 ?方差具有可加性（区分变异源，组间/组内） 五、差异系数（coefficient of variation） 差异系数指标准差与其算术平均数的百分比，它是没有单位的相对数。用CV表示。 何种情况下运用差异系数： ?两个或两个以上样本所测特质不同，即所使用的观测工具不同，如何比较两者的离散程度？ ?即使使用同一种观测量具，但样本水平相差较大，如何比较其离散程度？ 差异系数的作用 ?比较不同单位资料的差异程度 ?比较单位相同而平均数相差较大的两组资料的差异程度 ?可判断特殊差异情况

标准化与非标准化系数

spss进行线性回归，得到的系数结果有标准化和非标准化： 一般采用非标准化的回归系数。 两者的主要区别有： 1. 标准化是去除量纲的 2. 标准化回归系数体现了变量间的相对重要性，而且与自变量的离散程度有关，如果其波动程度较大，那么就会显得比较重要；否则，就显得不太重要。标准化回归系数正是用于检测这种重 要性的。 3. 标准化回归系数的比较结果，只适用于某一特定环境，而不是绝对正确的，它可能因时因地 而变化。因而称标准化的系数是相对的，而非标准化的系数则是绝对的。 当需要比较多个自变量对因变量相对作用大小时，可采用标准化回归系数，当只是想解释自变量对因变量的作用时，可采用非标准化的回归系数。 标准化的常数项是没有值的，因此，标准化的回归系数不能用于回归方程。 标准化的回归系数只是用于自变量间进行比较。 回归系数为0.000, 同时，显著性为0.000 SPSS默认显示至小数点后3位，因此当数字小于1/1000时就只能显示0.000了。所以这种情况并不代表这个数字为0，而是表示它小于1/1000。要想显示完整数字，可以采取以下两个方 法中的任意一个： 方法1：双击表格，然后双击显示0.000的格子，你应该可以看到完整数字。如果由于格子的宽度不够而仍然看不到完整数字，你可以点击右键后选择复制，粘贴至WORD等软件中都可以看 到完整数字。 方法2：双击表格，右键点击显示0.000的格子，选择cell properties（格子属性），在decimals （小数点）项上增加小数点位数至你所需要的位数。注意，如果你增加的小数点位数较多，而格子又不够宽，此时就会显示×××××。你只需要重新双击表格，然后双击显示×××××的格子，然后 拖动格子的边框加宽格子的宽度就可以了。 这种情况并不意味着这个因素的影响非常的小。事实上，由于这个因素的显著性为0.006，这表明该因素是有意义的。出现这种情况是由于普通的回归系数受到自变量和因变量数值大小的影响。比如，如果你的自变量的测量单位是“吨”，假如将它改为“公斤”，那么自变量的数值将扩大 1000倍，此时回归系数将变成原来的1/1000。 要避免以上情况，你可以参考SPSS提供的标准化回归系数，这个系数无论自变量和因变量采 用什么单位都不会改变，你可以参考它来评价。 但二元逻辑回归不提供标准化回归系数，只有线性回归才有。不过上面的解释仍然有效，也就是回归系数的大小不能作为评价效应大小的标准，应该以显著性作为评价标准。