基本分布
weibull分布风速模型基本构成参数及其作用。
在进行深入探讨Weibull分布风速模型基本构成参数及其作用之前，我们先来简单了解一下Weibull分布。
Weibull分布是由瑞典数学家瓦尔德玛·魏布尔于1951年提出的，用来描述风速、风力等自然现象的统计分布。
1. Weibull分布的基本特征Weibull分布是一种连续概率分布，其密度函数为：\[ f(x;\lambda,k) = \frac{k}{\lambda}\left(\frac{x}{\lambda}\right)^{k-1} e^{-(x/\lambda)^k} \]其中，\( x>0 \)，\( \lambda>0 \)为比例参数，\( k>0 \)为形状参数。
Weibull分布的平均值、方差和标准差分别为：\[ \text{E}[X] = \lambda \Gamma(1+\frac{1}{k}) \]\[ \text{Var}[X] = \lambda^2 \left[ \Gamma(1+\frac{2}{k}) -(\Gamma(1+\frac{1}{k}))^2 \right] \]\[ \text{Std}[X] = \lambda \sqrt{\left[ \Gamma(1+\frac{2}{k}) - (\Gamma(1+\frac{1}{k}))^2 \right]} \]其中，\( \Gamma \)为Gamma函数。
2. Weibull分布的构成参数Weibull分布的构成参数包括比例参数\( \lambda \)和形状参数\( k \)。
比例参数\( \lambda \)反映了分布的尺度，它决定了分布的位置，即控制了平均值的大小。
形状参数\( k \)决定了分布的形状，描述了分布的偏斜性。
当\( k>1 \)时，分布呈现右偏态，当\( k<1 \)时，分布呈现左偏态，当\( k=1 \)时，分布呈现对称性。
3. Weibull分布的作用Weibull分布在风能、风电等领域得到了广泛的应用。
分布的基本概念
• • • • • • • 1、随机变量 2、随机变量的分布特征 3、均匀分布(矩形分布） 4、正态分布N(μ, σ) 5、 t 分布 6、 其它分布 7 、随机变量的基本定理
1 、随机变量
• 1.1随机事件:
•
在一定条件下,可能出现也可能不出现的事件.
• 1.2 随机变量:
• 临界值tp(ν)相当于正态分布时的置信因子k • 当ν=∞时， tp(ν)=k
5.4 t分布概率的算法
• 1）查表法
•
见JJF1059
P24附录A
• 2）t分布的分布函数可根据t分布与Beta分布的分布函 数关系用递推算法求解(略) 3）Excel算法：
TDIST函数: 求t分布的函数值。 TINV 函
•
•
以有限次测量的标准差s代替标准差σ，则：
n
N (0,1)
x t ( ) s n
t(ν)称为t分布。
( ν—自由度）
• t分布是正态分布的一般形式，当自由度=∞时，就成为正态分布。 • 数学期望： μ • 标准偏差：σ
• 5.2 t分布的概率密度表达式：
f ( x)
(
n 1 ) x 2 ( n1) / 2 2 (1 ) n n n ( ) 2
( x) u x 1e u du
0
5.3 t分布对应不同区间的概率
• 对t分布，变量处于区间[-a,a]的概率p与自由度 ν有关。 • 区间边界一般用tp(ν)表示，称为临界值。 • [-tp(ν)， tp(ν)]
i 0
10
y=-ln[4α (1-α )]
b1=0.3706987906×10-1 b2=-0.8364353589×10-3 b4=0.6841218299×10-5 b5=0.5824238515×10-5 b7=0.8360937017×10-7 b8=-0.3231081277×10-8 b10=0.6936233982×10-12
数据的基本分布类型
数据的基本分布类型数据分布是指数据在不同取值之间的分布情况。
在统计学中，常用的数据分布类型有均匀分布、正态分布、偏态分布和峰态分布。
本文将分别介绍这四种基本的数据分布类型。
一、均匀分布均匀分布是指在一段区间内，数据的取值是等可能地分布在区间内的每个取值点上的分布类型。
在均匀分布中，每个取值点的概率密度相等，即各取值点的概率相等。
均匀分布常用的概率密度函数为:f(x) = 1/(b-a)，其中a为起始值，b为结束值。
均匀分布的特点是取值范围内的每个取值点的概率相等。
例如，投掷一个均匀的骰子，每个点数出现的概率都是1/6。
二、正态分布正态分布也称为高斯分布，是一种常见的连续概率分布。
正态分布的特点是以均值为中心对称，呈钟形曲线分布。
正态分布的概率密度函数为:f(x) = (1/(σ√(2π))) * e^(-(x-μ)^2/(2σ^2))，其中μ为均值，σ为标准差。
正态分布的特点是大部分数据集中在均值附近，而离均值较远的数据出现的概率较小。
例如，人的身高和体重都符合正态分布。
三、偏态分布偏态分布是指数据分布不对称的情况。
偏态分布分为正偏态和负偏态两种类型。
正偏态分布是指数据分布向右倾斜的情况，即数据的尾部在右侧延伸。
正偏态分布的特点是均值小于中位数，而中位数小于众数。
负偏态分布是指数据分布向左倾斜的情况，即数据的尾部在左侧延伸。
负偏态分布的特点是均值大于中位数，而中位数大于众数。
偏态分布的概率密度函数和具体形状因具体分布而异，无通用公式。
四、峰态分布峰态分布是指数据分布的峰度情况。
峰度是描述数据分布峰态程度的统计指标，分为正峰态和负峰态两种类型。
正峰态分布是指数据分布较为集中的情况，峰度较高。
正峰态分布的特点是峰度大于3。
负峰态分布是指数据分布较为分散的情况，峰度较低。
负峰态分布的特点是峰度小于3。
峰态分布的具体形状和概率密度函数因具体分布而异，无通用公式。
以上是常见的四种数据分布类型：均匀分布、正态分布、偏态分布和峰态分布。
青海及全国基本矿产大致分布
• 铝矿。中国的铝矿大多为沉积型铝土矿床，矿石以一水型的硬水铝石为主，铝、硅比 相对较低。其主要产地在山西中部、河南巩县一带、 贵州修水、 山东淄博和广西平果 等地。浙、闽、皖等省的明矾石矿也是可供综合利用的铝矿资源。
• 铜矿。中国铜矿资源也较丰富，已探明铜矿储量居世界第3位。 储量的一半以上在华东、 西南两区，包括赣、滇、藏、皖等省区。铜产地分布较广，长江中、下游是集中地区 之一，甘肃的白银厂、云南的东川和山西的中条山也是有名的大矿。矿床类型以斑岩 型和接触交代型为主，前者以江西德兴为代表，后者以湖北大冶和安徽铜陵为代表。
我国非金属矿产资源的特点是:东部地区探明储量增幅减缓,大部分 矿山进入中晚期,储量和产量逐年降低,接替资源勘探不足,但东部地区对 非金属矿资源的需求量较大;西部地区资源储量丰富,地质工作程度浅、 推断储量大,开发利用的自然条件差,市场需求量少;东北部地区部分资源 储量丰富,品位好,开发利用起步早,具有较大的发展空间。
⑧ 锑矿。中国锑矿探明储量名列世界第一。矿床类型齐全，其中广西的“红锑矿” 是一种独特类型。湖南新化锡矿山是全球最大的锑矿产地。湖南其他地区以及 桂、黔、甘、滇、陕等省区也有一些锑矿产地。
⑨ 汞矿。中国是世界汞矿资源丰富的国家之一。产地集中于黔、湘、川交界的 地区内，其中黔东北的汞储量占全国总量一半以上。陕西储量仅次于贵州；滇、 鄂、青、桂等省区也有一些汞矿产地。
⑥ 锡矿。中国的锡矿很丰富。开采的矿床包括不同类型的原生锡矿和砂锡两大类。 最大的矿区在云南个旧，有“锡都”之称，闻名全球，另一重要产地在广西南丹 一带。内蒙古、湘、粤、赣也有一定的锡矿资源，滇西也有一些锡矿床。
煤炭分布基本知识
煤炭分布基本知识一、国际分布澳大利亚：优质主焦煤（主）、1/3焦煤（辅）、优质电煤（为主，5500大卡以上），挥发分14-18的喷吹煤挥发分14-20的瘦焦煤；备注：澳洲煤硫分总体偏低，0.8以下俄罗斯：优质电煤（为主，5500大卡以上），挥发分10-14的优质喷吹煤，挥发分18-22的优质瘦焦煤、挥发分38-42的气肥煤；备注：俄罗斯总体硫分在0.5以下美国煤：优质电煤（为主，5500大卡以上）、挥发分18-22的瘦焦煤、挥发分28-32的优质肥煤、挥发分38-42的气肥煤；备注：美国炼焦煤硫分1.2-1.5，美国电煤硫在1以下加拿大：挥发分18-26的焦煤，硫分总体在0.8以下南非：优质电煤（5800大卡以上）为主，硫分在0.6左右印尼：3500-5500大卡电煤为主，优势：价格低，运输时间短，劣势：挥发分高，内水高，备注：是电厂降本增效的电煤配煤，硫分在0.4-1.8之间；印尼有部分气肥煤部分主焦煤，缺点是煤炭生成年限短、煤层浅，结焦性差，碱金属高，对炼铁高炉内壁有侵蚀作用，优点是价格低；硫分在0.8-1.5之间朝鲜：以灰分13-20的优质无烟煤为主，缺点是没有经过筛分，含矸石率高，煤的物理性能发粘，类似石墨（与石墨是伴生煤），遇水泥化不能用水洗选，遇水易泥化不易配煤均化，优势是价格低运距短，硫分在0.4以下越南煤：以灰分13-20的优质无烟煤为主，缺点是只适合在华南地区销售，在华东、华中地区物流成本高，优势是价格低、运距短，硫分在0.6以下蒙古煤：优质主焦煤为主，挥发分在27-28的偏主焦煤为辅，缺点是生成年限短、煤层浅，结焦性差，物流成本高；优点是价格低，运输快。
硫分0.8以下部分优质电煤（5500大卡以上）、无烟煤（硫分0.8以下）哥伦比亚：优质电煤（为主，5500大卡以上），硫分0.8以下二、国内分布无烟喷吹煤：山西阳泉、宁夏石嘴山、河南永城、晋城、潞安、焦作、义马、鹤壁、邯郸、重庆（京煤集团）、奉节、云南昭通烟喷煤：鄂尔多斯、陕西榆林主焦煤：山西临汾、吕梁、太原、河北邯郸、河南平顶山、安徽淮北、青海、云贵1/3焦煤：山西临汾、吕梁、太原、朔州、忻州、河北邯郸、邢台、唐山、河南平顶山、安徽淮北、淮南、山东济宁、枣庄、徐州、内蒙乌海、黑龙江鸡西、鹤岗、双鸭山、七台河、青海、贵州、云南肥煤：唐山、邯郸、山东肥城、济宁、山西临汾、吕梁、乌海、安徽淮北气煤：枣庄、济宁、徐州、朔州、大同、忻州、吕梁、黑龙江鸡西、鹤岗、双鸭山、七台河瘦煤：山西长治、太原、沈阳、抚顺电煤：鄂尔多斯：东部薛家湾（硫0.6左右，热值5000大卡，灰熔点1250-1350）、东胜地区（热值5000-5500卡，硫0.3-0.5，灰分6-15之间，灰熔点1150-1200），鄂尔多斯电煤低灰低硫，缺点是内水大灰熔点低。
数据的基本分布类型
数据的基本分布类型数据是我们日常生活中不可或缺的一部分，它可以帮助我们理解和揭示事物的本质，指导我们做出决策。
在数据分析中，了解数据的基本分布类型是非常重要的，因为它可以帮助我们更好地理解数据的特征和规律。
本文将介绍数据的基本分布类型，并探讨它们在不同领域的应用。
一、正态分布正态分布是最常见的一种分布类型，也被称为高斯分布。
它的特点是呈钟形曲线，均值位于曲线的中心，标准差决定了曲线的宽度。
正态分布在自然界和社会科学中广泛存在，比如身高、体重、智力等都符合正态分布。
在金融领域，股票收益率也常常服从正态分布。
了解正态分布可以帮助我们预测和分析各种现象。
二、均匀分布均匀分布是指随机变量在一段区间内取值是等可能的。
在均匀分布中，每个值的概率密度相等，形成了一条平坦的线。
均匀分布常常用于模拟实验，比如扔骰子、抽奖等。
此外，在计算机领域，随机数生成器常常使用均匀分布来产生随机数。
了解均匀分布可以帮助我们更好地理解随机事件的规律。
三、指数分布指数分布是一种连续概率分布，主要用于描述随机事件之间的时间间隔。
指数分布的特点是随着时间的推移，事件发生的概率逐渐减小。
指数分布在可靠性工程、生物学、通信等领域有着广泛的应用。
比如在可靠性工程中，我们可以使用指数分布来描述产品的寿命。
四、泊松分布泊松分布是一种离散概率分布，用于描述在一段固定时间内，事件发生的次数。
泊松分布的特点是事件之间是独立的，且事件的平均发生率是一个常数。
泊松分布在统计学、物理学、生态学等领域有广泛的应用。
比如在统计学中，我们可以使用泊松分布来描述单位时间内到达某个服务台的顾客数量。
五、偏态分布偏态分布是指数据分布不对称的情况。
根据数据的偏斜程度，偏态分布可以分为正偏态和负偏态。
正偏态分布的数据向右偏斜，负偏态分布的数据向左偏斜。
偏态分布在金融领域、社会科学等领域经常出现。
比如在金融领域，股票收益率的分布通常呈现负偏态，即大多数情况下收益率较低，极端收益率较高。
渭河盆地的地壳基本结构和断裂构造基本分布特征
渭河盆地的地壳基本结构和断裂构造基本分布特征1.渭河盆地地壳基本结构渭河盆地地处秦岭纬向构造体系、祁吕贺兰山字型构造体系、新华夏构造体系和陇西旋卷构造体系的交汇部位，各构造体系在此互相复合叠加，形成了多条断裂带，控制着渭河盆地的基底构造以及地震活动、地裂缝和地热资源的展布。
渭河盆地位于秦岭和渭河北山之间，西起宝鸡东至潼关，东西延伸约300km，东宽西窄，呈一嗽叭形，向西封闭于宝鸡附近，东部最宽达80km。
秦岭与渭河平原接触线是一条长350km，断距近万米，依次北降的阶梯状断裂带。
高差近千米的渭河北山与渭河平原接触线是一条长300 余km，断距大于1km，依次南降的断裂带，因此，渭河盆地是一个地堑构造。
据钻孔与物探资料，宝鸡—渭南断裂以北，基底为下古生界碳酸盐层，以南是太古界及元古界，其中临潼—长安断裂以西为元古界地层以东为太古界深变质岩系。
基底形态总体为一北倾的陡斜坡。
盆地东南边缘及西部骊山断隆处，出露太古界花岗岩、片麻岩及震旦亚界浅变质岩系，其中有大片的燕山期花岗岩体及各种岩脉侵入。
盆地盖层由新生代沉积物组成，北部为斜坡带，南部为坳陷区，沉积中心偏南，南陡北缓，东浅西深。
新生代沉积厚度、岩相变化均受基底构造控制(新生代地层有自北向南加厚的趋势，是凹陷中心不断南移的结果。
2.渭河盆地断裂构造基本分布特征控制渭河地堑轮廓的断裂构造，大致呈向南突出的北东东向弧形断裂系，以及伴有花岗岩体侵入的横张断裂带，该弧形断裂系主要由秦岭纬向构造系、祁吕贺兰山字形构造系、新华夏构造系以及陇西系等构造复合叠加而成。
受上述构造体系的影响，盆地内形成的断裂带规模甚大，其中主要的有七条：由南而北依次是：秦岭北缘断裂带；尚村—狄寨断裂带；三桥—临潼断裂带；渭河断裂带；关山—雷村断裂带；扶风—黑池断裂带；北山南缘断裂带。
秦岭北缘断裂带：该带是秦岭与渭河平原的分界线，西起宝鸡益门，走向北西%过户县转为东西，至焦带呈北东，至华县又折回东西向，于华阴附近隐伏于新生代地层之下其中一支呈北东方向延入山西插入中条山内，构成渭河盆地的东界，另一支向东过华阴直入河南构成灵宝盆地与秦岭的分界线。
10：PH分布基本理论
22
4、PH分布的重要意义
实域分析
9PH分布建立在有限状态马尔可夫基础上，只 需 要 实 域 分 析 ， 而 Cox 分 布 是 建 立 在 Rational LST的概念上，需要依据复数分析 方法进行频域分析。
矩阵几何
9PH分布应用矩阵表示方法导入了一个通用的 数学表达式。使得模型分析变得非常具有一 般性，而Cox分布的数学表达式相当复杂， 不易进行数学分析。
x→∞
其中λ是矩阵T固有值中绝对值最大 的固有值。
24
4
6、PH分布的特征标示
特征标示(α,T)
9PH概率分布完全可以由(α,T)的组合 来描述。也即只要给定了(α,T)的组 合，PH概率分布就唯一地确定了，因 此称(α,T)为PH分布的特征矩阵标示
统一矩阵描述
9不同的概率分布对应于不同的特征矩 阵标示，但其概率分布的矩阵描述是 完全一样的。
∑ F ( t ) = 1 − k ( µ j t ) j e − µ jt
j =1
j!
K阶广义爱尔兰分布 负指数随机变量的算术和
11
k
∑ F ( t ) = α j (1 − e − µ jt ) j =1
K阶超指数分布 负指数随机变量的概率和
12
2
二、相位型(PH)概率分布
1、连续型PH概率分布 2、连续型PH定理证明 3、PH分布的物理意义 4、PH分布的重要意义 5、PH分布的概率特性 6、PH分布的特征标示 7、离散型PH概率分布
P{X
>
s+t
|
X
> t} = 1− F (s + t) 1− F (t)
=
e−λ ( s+t ) e−λt
五行分布基本分数定义
1900-2015 流年五行重量分数
干支历是以六十为一循环。
从甲子数起，故称「六十甲子」。
1924和1984是甲子年。
流年的五行分数，用来平衡你命盘的五行的重量。
平衡则吉，不平衡则凶。
请叁考人生起伏图。
五行分布基本分数定义
子：癸水20分
午：丁火15分，己土5分
卯：乙木20分
酉：辛金20分
寅：甲木14分，丙火4分，戊土2分
申：庚金14分，壬水4分，戊土2分
巳：丙火14分，庚金4分，戊土2分
亥：壬水15分，甲木5分
辰：戊土12分，乙木5分，癸水3分
戌：戊土12分，辛金5分，丁火3分
丑：己土12分，癸水5分，辛金3分
未：己土12分，丁火5分，乙木3分
又：人元司令分野
寅月：立春后戊土7日，丙火7日，甲木16日；卯月：惊蛰后甲木10日，乙木20日；
辰月：清明后乙木9日，癸水3日，戊土8日；巳月：立夏后戊土5日，庚金9日，丙火16日；午月：芒种后丙火10日，己土9日，丁火11日；未月：小暑后丁火9日，乙木3日，己土18日；申月：立秋后戊土10日，壬水3日，庚金17日；酉月：白露后庚金10日，辛金20日；
戌月：寒露后辛金9日，丁火3日，戊土18日；亥月：立冬后戊土7日，甲木5日，壬水18日；子月：大雪后壬水10日，癸水20日；。
陆地生态系统分布的基本规律
• 植物的经度地带性规律
• 植被的纬度地带性规律：
东部湿润森林区(自北向南)：针叶落叶林→温带针叶落叶阔叶林→暖温 带针叶落叶阔叶林→北亚热带含常绿成分的落叶阔叶林→中亚热带常 绿阔叶林→南亚热带常绿阔叶林→热带季雨林、雨林。 西部:温带半荒漠、荒漠带→暖温带荒漠带→高寒荒漠带→高寒草原带 →高原山地灌丛草丛带。
14.1.2植物分布的垂直地带性
• 植被垂直带性:植被带大致与山坡等高线平行，并且具有一定的 垂直厚(宽)度 • 植被垂直带谱(结构)：山地植被垂直的组合排列和更迭顺序形 成一定的体系 • 在低纬度地区(如赤道)，地面全年接受太阳总的辐射量最大， 因而终年高温多湿，常夏无冬。在北半球，随着纬度的北移， 地面受热逐渐减少。 • 到了高纬度地区 (如北极)，终年寒 冷，常冬无夏。这样从南到 北就形成了各种热量带。
从赤道像两极依此出现
• • • • • 热带雨林 亚热带常绿阔叶林 温带落叶阔叶林 寒温带北方针叶林 苔原
经向地带性
由于海陆分布格局与大气环流特点，水分梯度常沿经 向变化 以水分条件为主导因素，引起植被分布由沿海向内陆 发生更替
• 沿海的湿润区的森林 • 半干旱的草原 • 干旱区的荒漠
• 世界植被水平分布的一般规律 性
在南半球没有和北半球相对应的北 方针叶林及苔原。 生物群落带大致与纬线平行。 在北纬40°和南纬40°之间由于信 风的影响，使得西侧为干旱区域， 东侧为湿润的森林区域。 在亚热带，荒漠伸展到海岸，而在 南半球，它们只限于沿海地区
2. 中国植被分布的水平地带性规律
14.1.2植物分布的垂直地带性
• 与此相应，各种植被类型也呈带状依次更替，其顺序为：热带雨林— 亚热带常绿阔叶林—温带落叶阔叶林—寒温带针叶林—极地苔原。此 即为植被分布的纬度地带性。
各国基本港分布
一、东北亚1、韩国：基本港：BUSAN/PUSAN釜山其他：INCHON（仁川）SEOUL，韩国首都，现在改名叫“首尔”。
2、日本：六个基本港，关西：KOBE、OSAKA，关东：NAGOYA、TOKYO、YOKOHAMA、MOJI。
KOBE（神户）有130年的历史，其南京町是日本三大中国城；OSAKA（大坂）在审办2008年的奥运会时输给了北京；NAGOYA（名古屋）是日本第四大城市，是著名的国际会展中心；TOKYO（东京）在500年前还是个小渔村，现在则发展成有1250万人口的国际大都市，日本第一大城市，首都，政治、文化、经济的中心；YOKOHAMA（横槟）二战时日本投降书就是在停靠在横槟港的美国军舰上签署的；MOJI（门司）在1900年时就是日本的重要港口城市了，其“河豚”在日本最有名。
二、港台：1、台湾：KEELUNG（基隆）港是商业、军事、渔业三合一的港口，和台北已经联为一体，所依托的城市为基隆市和台北部市；KAOHSIUNG（高雄）是台湾第一大港，春节台商包机的首站就是高雄的小港机场。
2、香港：香港作为世界航运枢纽其航运地位的重要性不言而喻。
三、东南亚1、越南HOCHIMINH CITY（胡志明市）是越南南部的大港，是为了纪念越南独立的英雄胡志明而命名的；HAIPHONG（海防）位于北部湾，是越南北部的重要港口；2、新加坡SINGAPORE又叫“狮城”，77%的人口是华人，和台湾关系好，1990年才和中国建交。
3、泰国BANGKOK（曼谷）泰国的首都，将其泰文全称转为拉丁文字，长达142个字母，其意为：“天使之城、伟大的都市、玉佛的宿处、坚不可摧的城市、被赠予九块宝石的世界大都会”等。
LAEM CHABANG（林查班）是泰国另外一个重要的港口城市；4、菲律宾MANILA（马尼拉）历史悠久，16世纪已是著名商港，现在分为南港和北港，如今大部分的集装箱都是在南港卸货。
5、马来西亚：全境被南中国海分成东马来西亚和西马来西亚两部分，重要的港口PORT KELANG（巴生）和PENANG（槟城）位于东马来西亚，在西马来西亚则有KUCHING（古晋）、PASIR GUDANG（巴西古当）、SIBU（宿务）等港口。
基本单位分布状况、问题与对策
基本单位分布状况、问题与对策基本单位的总体状况和结构反映了一个地区的社会经济发展水平和结构特点。
对促进经济增长具有直接作用。
当前正处于产业结构调整的关键时期，红兴隆管理局大力发展基本单位、合理布局生产要素，推进改革创新，加快转型升级，把红兴隆经济社会发展不断推向前进。
标签：基本单位；构成分布；存在问题；对策建议基本单位是法人单位及其所属的产业活动单位的总称，是社会经济活动的基本元素，也是社会经济信息的主要来源和载体。
通过第三次经济普查，系统了解基本单位产业组织、产业结构现状的构成，进一步查实服务业、战略性新兴产业、文化产业和小微企业的发展状况。
建立健全基本单位名录库及其数据库系统，为研究和制定国民经济和社会发展规划，提高决策和管理水平奠定基础。
1 基本单位现状红兴隆管理局第三次经济普查基本单位共1272个。
法人单位604个，其中：农业65个，工业143个，建筑业24个，房地产业开发业9个，批发零售业160个，住宿餐饮3个、交通仓储邮政业23个、服务业177个；规模以上各企业单位共29个，其中：工业法人企业20个，有资质内建筑法人企业6个，房地产法人企业3个。
产业活动单位668个，其中：农业90个，工业48个，建筑业9个，批发零售业128个，住宿餐饮业12个，服务业381个。
基本单位构成情况：按产业划分，从事第一产业法人单位65个，产业活动单位90个，分别比重为10.8%、13.5%；第二产业法人单位167个，产业活动单位57个，分别比重为27.6%、8.5；第三产业法人单位372个，产业活动单位521个分别比重为61.4%、78%。
2 基本单位发展变化特征2.1 基本单位稳步增长，国民经济实力明显提升2013年年末该局普查基本单位共计1272个，二经普基本单位830个，五年间该局增加442个，增长53.2%，基本单位的增加推动了该局经济又好又快的发展，2013年年末该局实现地区生产总值196.6亿元，比2008年年末增长136.2%，人均地区生产总值从2008年的23098元增至2013年的58460元。
基本概率分布
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小学地理八大洲际分布基本规律与标志词
小学地理八大洲际分布基本规律与标志词.txt小学地理八大洲际分布基本规律与标志词一、大洲的定义与分布1.大洲的定义：大洲是指地球上面积较大、相对独立的陆地区域。
2.大洲的分布：目前一般认为，地球上共有八个大洲，分别是：亚洲、非洲、北美洲、南美洲、欧洲、大洋洲、南极洲、北极洲。
它们分布在不同的地理位置。
二、大洲间的分布规律1.陆地连接关系：大洲之间的分布受到陆地连接关系的影响。
例如，亚洲与欧洲被乌拉尔山脉、乌拉尔河连接成为欧亚大陆；北美洲和南美洲之间由巴拿马地峡相连。
2.大洋的分隔作用：大洋的分隔作用也影响着大洲的分布。
例如，南美洲和非洲之间隔着大西洋。
3.区域相对位置：大洲在地球上的相对位置也对其分布规律有影响。
例如，南美洲位于南半球，在大洋中靠近南极洲。
三、大洲的标志词和特征1.面积与人口：亚洲是世界面积最大的大洲，人口也最多；非洲是第二大洲面积最大的、人口较多的大洲；南极洲是面积最小、人口最少的大洲。
2.自然地理特征：北美洲以五大湖和科罗拉多河大峡谷著名；南美洲以亚马逊河、伊瓜苏瀑布等自然景观而闻名；欧洲有阿尔卑斯山脉、地中海等；非洲有纳米布沙漠、沙赫拉沙漠等；大洋洲拥有大堡礁、昆士兰雨林等。
3.文化和历史特征：亚洲有伟大的长城和故宫；欧洲是古希腊和古罗马文明的发源地；北美洲有美洲原住民的文化遗址；非洲拥有埃及金字塔和萨赫阿拉伯岩画；南美洲有玛雅文化和印加遗址。
总结：大洲的分布受到地理位置、陆地连接关系和大洋的分隔作用的影响。
每个大洲都有独特的地理、自然和文化特征，这些标志词能帮助我们更好地了解和记忆它们。
以上为小学地理八大洲际分布基本规律与标志词的内容概述。
泊松分布和指数分布的基本概念及应用
泊松分布和指数分布的基本概念及应用泊松分布和指数分布是概率论中非常重要的两个概率分布。
它们在许多实际应用中都有很广泛的应用，如在信号处理、网络分析、保险精算等领域。
在这篇文章中，我们将探讨泊松分布和指数分布的基本概念及其应用。
一、泊松分布的基本概念泊松分布是一种描述随机事件在一段时间或空间内发生次数的概率分布模型。
它的概率分布函数可以写成如下的形式：P(X=k)=e^(-λ) λ^k /k!其中，X代表在一个固定的时间或空间内随机事件发生的次数，λ代表在这个固定时间或空间内单位时间或单位空间内随机事件发生的平均次数（也称为事件发生率），e是自然对数的底数。
泊松分布的期望和方差分别为λ和λ。
当λ趋近于无穷大时，泊松分布逼近于正态分布。
泊松分布的应用非常广泛。
例如，它可以用于描述在一条公路上在一个小时内的车辆通过数，或者在一个万人体育场在一个小时内出现的突发事件数量等。
二、指数分布的基本概念指数分布是一种描述连续随机事件的时间间隔的概率分布模型。
它的概率密度函数可以写成如下的形式：f(x)=λe^(-λx)其中，x代表两个随机事件的时间间隔，λ代表单位时间内随机事件发生的平均次数（也称为事件发生率），e是自然对数的底数。
指数分布的期望和方差分别为1/λ和1/λ^2。
它的累积分布函数可以写成如下的形式：F(x)=1-e^(-λx)指数分布的应用也非常广泛。
例如，在通信系统中，它可以用于描述随机信号的持续时间间隔，或者在网络分析中，它可以用于描述数据包的传输延迟时间等。
三、泊松分布和指数分布的应用举例在保险精算领域，泊松分布和指数分布也有着广泛的应用。
例如，在一家保险公司中，可以使用泊松分布来描述在一个月内的保险索赔次数，然后使用指数分布来描述每个索赔事件的持续时间间隔。
这些信息可以用于为理赔过程中的决策提供参考。
在信号处理领域，指数分布可以用于描述在一个信号处理系统中数据包到达的时间间隔，而泊松分布可以用于描述在一个小时内从用户处收到的数据包数量。
小学地理八大洲际分布基本规律与标志词
小学地理八大洲际分布基本规律与标志词1. 介绍地球上分为八个大洲，它们是非洲、亚洲、欧洲、北美洲、南美洲、大洋洲、南极洲和北极洲。
每个大洲有其独特的地理特点和分布规律。
本文将介绍八大洲的分布规律以及每个大洲的标志词。
2. 非洲（Africa）- 分布规律：非洲位于地球的西侧，在赤道北、赤道南各有一块大陆，被印度洋和大西洋环绕。
- 标志词：沙漠（撒哈拉沙漠）、动物（象、狮子、长颈鹿等）和部落文化。
3. 亚洲（Asia）- 分布规律：亚洲位于地球的东侧，是世界上最大的大洲，与北美洲和欧洲相连。
- 标志词：长城、大熊猫、寺庙、米饭和中国的丝绸之路。
4. 欧洲（Europe）- 分布规律：欧洲位于地球的西北部，是世界上最小的大洲，与亚洲相连。
- 标志词：埃菲尔铁塔、古罗马文明、巴黎、伦敦和巨石阵。
5. 北美洲（North America）- 分布规律：北美洲位于地球的西北部，与南美洲相连。
- 标志词：自由女神像、美国国旗、大峡谷、尼亚加拉大瀑布和印第安人。
6. 南美洲（South America）- 分布规律：南美洲位于地球的西南部，与北美洲相连。
- 标志词：亚马逊雨林、巴西足球、阿根廷探戈、大堡礁和安第斯山脉。
7. 大洋洲（Oceania）- 分布规律：大洋洲分布于太平洋的西南部，由许多岛屿组成。
- 标志词：大堡礁、悉尼歌剧院、毛利人、巴厘岛和夏威夷。
8. 南极洲（Antarctica）- 分布规律：南极洲位于地球的南部，是世界上最寒冷的大陆。
- 标志词：南极大陆、企鹅、冰川和科考探险。
9. 北极洲（Arctic）- 分布规律：北极洲位于地球的北部，主要由海洋和浮冰组成。
- 标志词：北极熊、极光、浮冰和冰层。
10. 结论从以上介绍可以看出，每个大洲都有独特的地理分布规律和标志词，通过了解这些规律和词汇，可以更好地认识和理解各个大洲的特点和文化。
要学好地理，就需要对八大洲的地理规律与标志词进行深入研究。
多元分布的基本概念
多元分布的基本概念多元分布，听起来是不是有点高大上呢？其实呀，它就像一个装满各种小玩意儿的大盒子。
这个大盒子里的每一个小玩意儿都代表着一种可能的情况或者结果呢。
比如说，咱们去菜市场买菜。
菜市场里有好多不同种类的菜，有绿油油的青菜，红彤彤的西红柿，还有白胖胖的大萝卜。
这就有点像多元分布啦，不同种类的菜就是不同的“分布元素”。
每一种菜的数量多少、价格高低、新鲜程度等等，就像是这个分布元素的各种属性。
你看，这多元分布是不是一下子就没那么神秘了？再打个比方，学校里的学生来自不同的地方，有着不同的性格、爱好和学习成绩。
这整个学校的学生群体也可以看作是一个多元分布。
每个学生就像这个分布里的一个小点点，他们各自的特点就是这个小点点的各种参数。
这就好比每个小点点都有自己独特的颜色、形状和大小，组合在一起就构成了这个多元分布的大画面。
那在数学上，多元分布是怎么回事呢？它其实是在描述多个随机变量的概率分布情况。
这就像是给一群小伙伴安排座位，每个小伙伴都有自己的一些特点，根据这些特点来确定他们坐在哪里的可能性。
比如说有三个小伙伴，分别是小甲、小乙和小丙。
小甲可能喜欢坐在靠窗的位置，小乙喜欢坐在中间，小丙喜欢坐在靠过道的位置。
但是呢，他们的喜好也不是绝对的，有时候小甲也可能因为某些原因坐在其他位置。
这个每个小伙伴坐在不同位置的可能性就是一种多元分布的体现。
多元分布还有很多种类呢，就像不同风格的房子一样。
有多元正态分布，这就像是那种方方正正、规规矩矩的传统房子，很多情况下都比较常见和实用。
还有其他的一些分布类型，它们就像是各种奇奇怪怪形状的房子，虽然不那么常见，但在某些特殊的情况下却有着独特的作用。
咱们在生活中也经常会遇到多元分布的影子。
比如说天气预报，天气可不仅仅是只有晴或者雨这么简单，它还有温度、湿度、风向等等很多因素。
这些因素组合在一起就形成了一个多元分布。
气象学家们就像是一群聪明的小侦探，根据这个多元分布来推测未来的天气情况。
卫生统计学 基本分布
20 66 60 48 18 16 6 1 0 3
20 86 146 194 212 228 234 235 235 238
8.39 36.13 61.34 81.51 89.07 95.79 98.32 98.74 98.74 100.00
P95 2.3
Oct 20, 2009
0.4 （238 95% 212） 2.65 （g / g） 1.6
X k 0
X
上例动物死亡数不大于 2 的累计概率为： P(2)=P(0)+P(1)+P(2)=0.5248
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2、连续型随机变量 (continuous random variable)
像某地某年正常成年男子身高这样的随机变量，由于其可能
取值不能一一列举出来，而是在实数轴上的某一确定区间内 连续分布，称之为连续分布型随机变量，简称连续型随机变 量。 随机变量X的分布函数F（x）为：
X
F(X )
概率密度函数 f(x)：表示随机变量X在取值X附近单位长度
f ( x )dx
内的概率的大小。 f ( x )为分布函数F（x）的导数。 所以，对于连续型随机变量来说，要掌握其概率分布规律， 其关键是求出其概率密度函数。
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第二节
组段 x （1） 125~ 129~ 133~ 137~ 141~ 145~ 149~ 153~ 157~161 合计
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表 5－4 常用参考值范围对应的百分位数 Px 参考值范围 （% ） 80 90 95 99 单侧 下限 P20 P10 P5 P1 上限 P80 P90 P95 P99 下限 P10 P5 P2.5 P0.5 双侧 上限 P90 P95 P97.5 P99.5
元素分布的基本规律
主要内容：一、地球化学旋回与元素分布二、元素的共生组合三、元素的空间分布四、元素含量的概率分布第一节地球化学旋回与元素分布勘查地球化学主要是通过调查地球表层系统中化学元素的分布特征来研究它对人类产生的直接或间接利害关系。
因此，了解元素分布分配的基本规律是十分必要的。
元素分布、分配有两重含义：1、元素在地球各圈层的分布，特别是地壳表层各地质体间及各类岩石、矿物间的分布、分配；2、元素在各地质作用过程中的分布、分配。
前者是后者的结果，是勘查地球化学研究的主要内容。
此外，分布与分配也有差别。
如下图（图1-1）中金矿中金以硫化物及自然金的形式存在，反映了Au在矿石的具体分配形式，而矿石中金的品位则是反映其在矿石中的分布情况。
（图1－1）石英脉型金矿石（一）地球化学旋回元素演化是以元素的赋存介质的变迁实现的。
从图1-2、3中可看出，在地幔对流驱动板块动移并发生岩石循环过程中，地幔物质分异出的岩浆及地壳物质重熔形成的岩浆通过上升，结晶形成岩浆岩，经构造运动隆升至地表或近地表，进入表生环境，遭受风化、剥蚀，搬运到湖、海盆地沈积成岩。
沉积岩再经沉降或俯冲到地壳深处，发生变质或部分重熔而形成新的岩浆，完成一个大旋回。
在大旋回演化过程中，同时还存不同级次的次级旋回。
如沉积岩直接进入风化搬运，变质岩也可不遭受重熔而上升至地表遭受风化、剥蚀等。
图1-2地幔对流与板块运移示意图图1-3地球化学（岩石）旋回示意图图1-2、3中外生环境与内生环境的分界一般说来相当于潜水面，之下为还原环境，之上为氧化环境。
但在基岩中断裂发育区，地下水下渗较深，也会对潜水面之下的岩石产生氧化作用。
同时，我们还应当看到，地球化学旋回不是简单的机械重复，它始终伴随着物质形态的转变，化学成分的变化。
可见，地球化学旋回的方式可以重复，但其物质成分的演化趋势是不可逆的，从而引起了化学元素的分异和演化，这种分异和演化是有规律的。
（二）常量组分分布特征地壳的形成，地壳的物质成分与地幔，特别是上地幔最有成因联系，这是因为地壳物质起源点在地幔，地球化学旋回的最深点也在地幔。
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Oct 20, 2009
Oct 20, 2009
u=
x−µ
σ
x − x x −122 ≈ = s 4.7
118 −122 u1 = = −0.8511 4.7
124 −122 u2 = = 0.4255 4.7
ϕ（u1）=ϕ（-0.8511）=0.1989 ϕ（u2）=ϕ（0.4255）=1-ϕ（-0.4255）=1-0.3354=0.6646
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标准误： 标准误：估计抽样误差大小的指标
标准误(standard error，SE):样本统计量的标准差； 样本统计量的标准差； 标准误 ， 样本统计量的标准差 样本均数的标准误(standard error of mean， 样本均数的标准误 ， SEM):
σ
X
=σ / n ；
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表 5－4 常用参考值范围对应的百分位数 Px 参考值范围 （%） 80 90 95 99 单侧 下限 P20 P10 P5 P1 上限 P80 P90 P95 P99 下限 P10 P5 P2.5 P0.5 双侧 上限 P90 P95 P97.5 P99.5
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−∞
∫
f (x)dx
第二节 正态分布
表 5－1 某地某年 120 名 12 岁男童身高（cm）的频数分布 组段 x （1） 125~ 129~ 133~ 137~ 141~ 145~ 149~ 153~ 157~161 合计 频数 f （2） 1 4 9 28 35 27 11 4 1 120 频率 （3） 0.01 0.03 0.08 0.23 0.29 0.23 0.09 0.03 0.01 1.00
S 15 Sx = = = 2.89g / L n 27
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均数标准误的含义
反映均数抽样误差大小的一个指标； 反映均数抽样误差大小的一个指标； 均数的标准误
σ
X
=σ / n 与原分布的标准差成
正比，与抽样样本量 开根号成反比 开根号成反比； 正比，与抽样样本量n开根号成反比； 欲减少抽样误差，可增加样本量； 欲减少抽样误差，可增加样本量； 利用均数标准误可以进行总体均数的可信区间的估 计和假设检验。 计和假设检验。
5.09
X
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i
样本均数组成一个新的分布特点
各样本均数未必等于总体均数； 各样本均数未必等于总体均数； 各样本均数间存在差异； 各样本均数间存在差异； 样本均数的分布很有规律； 样本均数的分布很有规律；
个样本均数的均数为167.69cm， 个样本均数的均数为 ， X ≈ µ ，100个样本均数的均数为 而原总体均数为167.7cm 而原总体均数为 样本均数的变异范围较原变量的变异范围大大缩 标准差为1.69(5.3)； 小；标准差为 ；
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对于正态分布常用 x~N（µ，σ）
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标准正态分布
标准正态分布与标准化变换：
Ｘ～Ｎ（μ，σ ）
标准化变换： 令 μ=0, σ=1
u=
x−µ
σ
标准正态分布：ｕ～Ｎ（0，1）
1 f (x) = e σ 2π
Oct 20, 2009
例 5－5 用硫酸—高锰酸钾—硝酸消化法和无火焰原子吸收光谱法测得某 市 238 名正常人的发汞值，如表 5-5 所示，试确定该市发汞值 95%参考值范围。
表 5－5 238 例正常人发汞值的频数分布 发汞值（µg⁄g） 频数f 累计频数 累计频率％
0.30.71.11.51.92.32.73.13.53.9-4.3
5.3 σ = 3.136 ≈ 10 , S X ≈ 1.69 n
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中心极限定理
服从正态分布， 若X i 服从正态分布，则 X j 服从正态分 布； X j = µ , σ X = σ / n ； 不服从正态分布， 较大则 若 X i 不服从正态分布，n较大则 X j 服从 正态分布； n较小 较小， 正态分布； = µ ,σ X = σ / n ；n较小，X j Xj 为非正态分布； 为非正态分布；
Oct 20, 2009
步骤和原则
抽取足够大例数的正常人作为样本 (n>=100) 控制测量误差 确定是否需要分组确定参考值范围 决定取双侧还是取单侧 选定合适的百分界限 两种方法：正态分布法和百分位数法
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正态分布法
当资料符合正态分布时 双侧1－α正常值范围公式为： x ± uα / 2 s 单侧上限1－α正常值范围公式为：< x + uα s 单侧下限1－α正常值范围公式为：> x − uα s
1 f (x) = e σ 2π
Oct 20, 2009
−( x−µ )2 2σ 2
−∞< x <∞
正态分布的特性
正态分布只有一个峰值，位于x=µ 处 正态分布以x=µ 对称轴左右对称 正态分布的两个参数µ 和σ 决定分布位 2 置和形状 x ~ N(µ,σ ) 正态分布曲线下面积分布有规律
Oct 20, 2009
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1、离散型随机变量 (discrete random variable)
随机变量X只能取有限个数值X1，X2，…， Xn或无限个可数数值X1，X2 …，Xn…，则 X定义为离散型随机变量。 当X=Xk ，概率为P（Xk）则有 ∑P( Xk ) = 1 随机变量的概率分布
如以某动物作某药物毒性试验时，死亡率为 0.6，则将 4 个动物作该药物毒 性试验，死亡动物数为随机变量 X 的概率为： Xk 0 1 2 3 4 P(Xk) 0.0256 0.1536 0.3456 0.3456 0.1296
−( x−µ )2 2σ 2
1 −u2 /2 ϕ(u) = e , −∞< u <∞ 2π
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标准正态分布的应用
例5－3 已知某地2003年120名7岁男童身高 X =122.0cm，s=4.7cm，试估计该地7岁男童身高 介于118cm和124cm范围内的比例及110名7岁男 童介于此范围内的人数。
20 66 60 48 18 16 6 1 0 3
20 86 146 194 212 228 234 235 235 238
8.39 36.13 61.34 81.51 89.07 95.79 98.32 98.74 98.74 100.00
P = 2.3 + 95
Oct 20, 20பைடு நூலகம்9
0.4 （ × 95% − 212 = 2.65 µg / g） 238 ） （ 1.6
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正态分布曲线的演变
.4 .3
频率
.2
.1
0 125 129 133 137 141 145 149 153 157 161
5-2 a
身 高 （ cm ）
5-2 b
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5-2 c
这条曲线称为频率曲线，略呈钟型，两侧低，中间 高，左右对称，近似于概率分布中的正态分布。频 率的总和为1，故正态分布曲线下横轴上的面积也 应为1。 正态分布的概率密度函数，也称为正态分布曲线方 程为：
表 5－3 正态近似法常用参考值范围
% 80 90 95 99 双侧 只有下限 单侧 只有上限
x ±1.282s x ±1.645s x ±1.960s x ± 2.576s
x − 0.842s x −1.282s x −1.645s x − 2.326s
x + 0.842s x +1.282s x +1.645s x + 2.326s
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百分位数法
用于任何分布的资料（n>150）。当资料为偏态分 布时，不能用正态分布法，而用百分位数法得到1 － α正常值范围 双侧1－α正常值范围：P100α/2 ～P 100(1-α/2) 1 单侧1－α正常值范围上限：< P 100(1-α) 单侧1－α正常值范围下限：> P 100α
样本均数的标准误的估计值： 样本均数的标准误的估计值：
S
X
=S/
n
Oct 20, 2009
2000年某研究者随机调查某地健康成年 例 2000年某研究者随机调查某地健康成年 男子27 27人 男子27人，得到血红蛋白含量的均数为 125g/L，标准差为15g/L 15g/L。 125g/L，标准差为15g/L。试估计该样本均 数的抽样误差。 数的抽样误差。
Oct 20, 2009
例 5－4 某地调查了 156 个正常男子红细胞数，近似正态分布，计算得均数 12 x = 5.38×1012 / L ，标准差 s=0.44×10 ⁄ L，试估计该地正常成年男子的 95%参考 值范围。 解：因红细胞数过多过少均属异常，应估计双侧参考值范围： 下限为 x －1.96s=5.38－1.96×0.44=4.52×1012⁄ L 上限为 x +1.96s=5.38+1.96×0.44=6.24×1012⁄ L 该地正常成年男子红细胞数的 95%参考值范围可定为 4.52∼6.24（1012⁄ L） ，超 出此范围者则视为异常。
Oct 20, 2009
u界值的概念
uα/2 为标准正态分布下双侧尾 部面积为α时的u值（绝对值） u2为标准正态分布下单侧尾部面 积为α时的u值（绝对值） 特别地： u0.05/2＝1.96; u0.01/2＝2.58; u0.05 ＝1.64; u0.01 ＝2.33;
Oct 20, 2009
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