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资料整编步骤考证基本资料,审核原始监测资料,编制成果图表,编写资料整编说 明,整编成果的审查验收、存贮与归档。 统计数值时,平均值采用算术平均法,尾数按四舍五入处理;挑选极值时,若多次出 现同一极值,则记录首次出现者的发生时间。 资料整编说明应包括:资料整编的组织时间、方法、内容及工作量概况;监测井网的 调整变更情况;监测方法精度、高程测量校测和测具检定概况;监测资料的质量评价;存 在问题及改进意见
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§9.1 分类数据与列联表 §9.2 拟合优度检验 §9.3 独立性检验 §9.4 列联表中的相关测量 §9.3 列联分析中应注意的问题
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事件史分析 本章将对事件史分析的基本概念和模型进行非技术性的介绍。具体地说,首 先我们将讨论什么是事件历史分析。然后介绍几种广泛使用的事件历史分析的模 型,特别要着重介绍的是离散时间的 logit模型和Cox比例风险模型(Cox pro portional hazards model)。我们将用1988年中国千分之二生育节育抽样调查的数 据来示范如何使用这两种模型,并在本章后面强调一些应该注意的问题。本章的 附录中提供了使用SPSS软件数据处理和估计的步骤
文档格式:PDF 文档大小:915.36KB 文档页数:32
实验一 数据库的定义、建立和维护 实验二 数据库的简单查询和连接查询 实验三 数据库的组合查询和统计查询 实验四 数据库的视图和触发器的定义、使用(选做) 实验五 数据完整性和安全性(选做) 实验六 存储过程(选做) 附录: 1、实验教学大纲 2、SQL Server 2000 的安装过程
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第1章VFP6概述 第2章VFP的基本操作方法 第3章利用项目管理器设计数据库和表 第4章数据的检索、统计与多工作区操 第5章VFP6程序设计基 第6章查询与视图 第7章VFP6表单设计 第8章报表、标签设计 第9章VFP6菜单设计 第10章利用API设计应用 第11章多用户与共享技术
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模糊隶属度无统一算法,定义存在分歧.根据模糊概念\内涵明确,外延不明确\的特点,定义隶属度为不同外延对内涵的从属程度.在信息系统中,概念的外延用对象表示,内涵由属性表示,由此提出了求解隶属度的新算法:由原始统计数据组成初始信息系统,用粗糙集理论求得其商集并构建集值信息系统;该集值信息系统对应的条件概率空间中的条件概率即为隶属度.广义上信息系统可分为信息系统(无决策属性)和目标信息系统(有决策属性)两类.隶属度也可分为两类:第一类外延对象为内涵属性本身值,如年龄对青年人的隶属度(信息系统);第二类外延对象为不同于内涵属性的另一属性值,如边坡工程安全系数对稳定状态的隶属度(目标信息系统).计算以上两个实例,前者与已有结论作对比验证,后者与函数选择、经典统计方法及贝叶斯公理作对比验证,可知结果可靠,算法可行
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§ 9.0 基本概念 § 9.1 粒子各运动形式的能量 § 9.2 能级分布的微态数及系统的总微态数 § 9.3 最可几分布与平衡分布 § 9.4 玻尔兹曼分布 § 9.5 粒子配分函数的计算 § 9.6 系统的热力学能与配分函数的关系 § 9.7 系统的摩尔定容热容与配分函数的关系 § 9.8 系统的熵与配分函数的关系 § 9.9 其它热力学函数与配分函数的关系 § 9.10 理想气体反应的标准平衡常数 § 9.11 系综理论简介
文档格式:PDF 文档大小:221.9KB 文档页数:68
掌握词汇是考研英语复习的基础工程。如何提高记 忆效率,在较短的时间内掌握考研要求的5000多个词汇, 是广大考生极为关心的问题。 编写这本小册子主要基于以下几点考虑: 一是,词汇记忆过程中应当将更多的精力花费在那 些经常出现的单词上。考研要求的 5000 多个词汇的重要 程度是不一样的,如何判断某个词在研究生入学考试中 的重要性呢?在考试真题中出现的频率当然是最重要的 依据。所谓出现的频率,是指某个词在历年考研真题中 出现的次数
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§1 自发辐射 受激辐射和吸收 §2 粒子数按能级的统计分布 原子的激发 §3 光学谐振腔 纵膜与横模(optical harmonic oscillator)(longitudinal mode and transverse mode) §4 激光的特性及其应用
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一、什么是 Eviews Eviews (Econometric Views)软件是 QMS(Quantitative Micro Software)公司开发的、基于 Windows 平台下的应用软件,其前身是 DOS 操作系统下的 TSP 软件。Eviews 软件是由经济 学家开发,主要应用在经济学领域,可用于回归分析与预测(regression and forecasting)、时 间序列(Time series)以及横截面数据(cross-sectional data )分析。与其他统计软件(如 EXCEL、 SAS、SPSS)相比,Eviews 功能优势是回归分析与预测,其功能框架见表 1.1
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