第一节 概念 第二节 景观格局分析的基本步骤 第三节 景观指数 第四节 空间统计学方法 第五节 景观格局分析中的误差问题

实验一 Eviews 软件的基本操作.1 实验二 一元回归模型 .10 实验三 多元和非线性回归模型 .20 实验四 多重共线性 .29 实验五 异方差性 .38 实验六 自相关性 .49 实验七 滞后变量模型 .63 实验八 虚拟解释变量模型 .75 实验九 模型设定误差诊断与检验 .82 实验十 联立方程模型 .90 实验十一 平稳时间序列分析 .106 实验十二 非平稳时间序列分析（一） .118

3.1 均值（Mean）和均值标准误差（S.E.mean） 3.2 中位数（Median） 3.3 众数（Mode） 3.4 全距（Range） 方差（Variance）和标准差 （Standard Deviation） 3.5 四分位数（Quartiles）、十分位数 （Deciles）和百分位数（Percentiles） 3.6 3.7 频数（Frequency） 3.8 峰度（Kurtosis） 3.9 偏度（Skewness） 3.10 标准化Z分数及其线性转换 3.11 探 索 分 析 3.12 交叉列联表分析 3.13 多选项分析 3.14 基本统计分析的报表制作

对复合地基全过程沉降预测模型与方法进行了研究.分析了改进泊松模型的特点和适用性,提出了改进泊松-复合小波神经网络修正模型.结合实际工程数据对CFG桩复合地基全过程沉降进行了分析和预测,并与改进的泊松模型进行了对比分析.结果表明,提出的模型适用性强,具有更高的预测精度,其绝对误差在1mm以内

10.1 物质对光的选择性吸收和光吸收定律 10.2 分光光度计及吸收光谱 10.3 显色反应及其影响因素 10.4 吸光光度分析及误差控制 10.5 其它吸光光度法 10.6 吸光光度法的应用 痕量金属分析 临床分析 食品分析 其它应用

第一节 测量值的精密度和准确度 第二节 有效数字及其运算法则 一、有效数字 二、数字的修约规则 三、有效数字的运算规则 第三节 有限量测量数据的统计处理

第三节 基本原理 一、Lamber-Beer定律 二、吸光系数和吸收光谱 三、偏离Beer定律的因素 四、透光率的测量误差 第四节 紫外分光光度计

基于统计分析方法,导出了传统并行干扰消除检测器(PIC)、部分干扰消除检测器(P-PIC)和最小均方误差检测器(MV-PIC)的输出均值和方差.结果表明:与传统PIC检测器比较,P-PIC检测器降低了软判决量的均值和方差的偏差;选择恰当的部分干扰消除系数,可以使MV-PIC的输出均值增大、方差减小、误码性能优于PIC检测器

制备出P-型半导体超细氧化亚铜,并将其应用于光催化降解对硝基苯酚,通过单因素实验确定主要影响因素和水平后,利用响应曲面法(RSM)对超细氧化亚铜的光催化降解的主要影响因素进行优化.通过分析实验结果,建立了超细氧化亚铜光催化降解对硝基苯酚的二次多项数学模型,预测处理最佳实验条件为:对硝基苯酚溶液的质量浓度为30mg·L-1,H2O2滴加量为0.28mL,pH3.64,氧化亚铜投加量为0.11g.在最佳条件下进行验证实验,发现真实脱色率与预测脱色率具有良好一致性,相对误差仅为3.02%

1. 简介 2. IEEE 算法 3. 数学库 4. 异常和异常处理 A. 示例 IEEE 算法 数学库 随机数生成器 IEEE 建议的函数 IEEE 特殊值 ieee_flags －舍入方向 C99 浮点环境函数 异常和异常处理 ieee_flags － 产生的异常 ieee_handler －捕获异常 ieee_handler －出现异常时终止 libm 异常处理功能 在 Fortran 程序中使用 libm 异常处理 杂项 sigfpe －捕获整数异常 从 C 中调用 Fortran 有用的调试命令 B. SPARC 行为和实现 浮点硬件 浮点状态寄存器和队列 需要软件支持的特殊类 fpversion(1) 函数 － 查找有关 FPU 的信息 C. x86 行为和实现 D. What Every Computer Scientist Should Know About Floating-Point Arithmetic 摘要 简介 舍入误差 浮点格式 相对误差和 Ulp 保护数位 抵消 精确舍入的运算 IEEE 标准 格式与运算 特殊数量 NaN 异常、标志和陷阱处理程序 系统方面 指令集 语言和编译器 异常处理 详细资料 二进制到十进制的转换 求和中的误差 参考书目 定理 14 和定理 8 定理 14 证明 各种 IEEE 754 实现的差别 当前的 IEEE 754 实现 在基于扩展的系统上计算的缺陷 扩展精度的程序设计语言支持