数据处理作业分析解析
作业5(Origin数据处理)
作业5 数据处理（Origin部分）注意：①请建一个用姓名-作业5命名的文件夹。
②将“作业5”复制到所建的文件夹中，并将计算结果放置于每题之后。
③每道题中用到的Origin文件用姓名-第X题命名，放入你的文件夹中。
1. 一元线性拟合下表是用1cm比色皿在分光光度计上测得的某物质的浓度c及吸光度A的实验数据，请计算该实验条件下的摩尔吸光系数。
105c32.734 16.367 13.093 9.820 6.546 3.273 1.636 0.6546 0.3273 / mol·L-1A 2.250 1.192 0.964 0.706 0.489 0.251 0.122 0.0491 0.0246 拟合结果：y=0.0703c相关系数0.999377标准偏差0.0312382. 多元线性拟合假设有开发商正在考虑购买商业区里的一组小型办公楼。
开发商可以根据下列变量来估算给定地区内的办公楼的价值。
开发商从1,500 个可选的办公楼里随机选择了11 个办公楼作为样本，得到下列数据。
（“半个入口”指的是运输专用入口）多元线性拟合3. 多项式拟合出钢时所用的盛放钢水的钢包，由于钢水对耐火材料的侵蚀，钢包容积会逐渐增大。
下面是实验测得的使用次数(x )与钢包容积(y )的数据：增大容积(y ) 6.428.20 9.58 9.50 9.70 10.00 9.93 9.99 10.49 10.59 10.60 10.80 10.60 10.90 10.76 使用次数(x )2345678910111213141516通过方差分析得知，使用次数(x )与钢包容积(y )的关系可用如下多项式表示：43243210x a x a x a x a a y ++++=请用Origin 软件确定模型参数。
多项式拟合结果：y=-1165.48+536.81x-90.62x 2+6.62x 3-0.18x 44. 非线性拟合-幂函数拟将下列实验数据拟合成bax y 。
实验设计与数据处理大作业及解答
《实验设计与数据处理》大作业班级：姓名：学号：1、用Excel（或Origin）做出下表数据带数据点的折线散点图（1）分别做出加药量和剩余浊度、总氮TN、总磷TP、COD Cr的变化关系图（共四张图，要求它们的格式大小一致，并以两张图并列的形式排版到Word 中，注意调整图形的大小）；（2）在一张图中做出加药量和浊度去除率、总氮TN去除率、总磷TP去除率、COD Cr去除率的变化关系折线散点图。
2、对离心泵性能进行测试的实验中，得到流量Q v、压头H和效率η的数据如表所示，绘制离心泵特性曲线。
将扬程曲线和效率曲线均拟合成多项式（要求作双Y轴图）。
流量Qv、压头H和效率η的关系数据序号123456Q v(m3/h) H/m0.015.000.414.840.814.561.214.331.613.962.013.65η0.00.0850.1560.2240.2770.333序号789101112Q v(m3/h) H/mη2.413.280.3852.812.810.4163.212.450.4463.611.980.4684.011.300.4694.410.530.4313、用分光光度法测定水中染料活性艳红（X-3B）浓度，测得的工作曲线和样品溶液的数据如下表:（1）列出一元线性回归方程，求出相关系数，并绘制出工作曲线图。
（2）求出未知液（样品）的活性艳红（X-3B）浓度。
4、对某矿中的13个相邻矿点的某种伴生金属含量进行测定，得到如下一组数据：试找出某伴生金属c与含量距离x之间的关系(要求有分析过程、计算表格以及回归图形)。
提示：⑴作实验点的散点图，分析c~x之间可能的函数关系，如对数函数y=a+blgx、双曲函数(1/y)=a+(b/x)或幂函数y=dx b等；⑵对各函数关系分别建立数学模型逐步讨论，即分别将非线性关系转化成线性模型进行回归分析，分析相关系数：如果R≦0.553，则建立的回归方程无意义，否则选取标准差SD最小（或R最大）的一种模型作为某伴生金属c与含量距离x之间经验公式。
数据分析与处理技术作业指导书
数据分析与处理技术作业指导书第1章数据分析概述 (3)1.1 数据分析的意义与价值 (3)1.2 数据分析的主要流程与方法 (4)第2章数据预处理 (4)2.1 数据清洗 (4)2.1.1 缺失值处理 (4)2.1.2 异常值处理 (5)2.1.3 重复数据删除 (5)2.2 数据集成 (5)2.2.1 数据合并 (5)2.2.2 数据整合 (5)2.3 数据变换 (5)2.3.1 数据规范化 (5)2.3.2 数据离散化 (5)2.3.3 数据聚合 (5)2.4 数据归一化与标准化 (5)2.4.1 最小最大归一化 (5)2.4.2 Z分数标准化 (6)2.4.3 对数变换 (6)第3章数据可视化 (6)3.1 数据可视化原则与技巧 (6)3.1.1 原则 (6)3.1.2 技巧 (6)3.2 常用数据可视化工具 (7)3.2.1 Tableau (7)3.2.2 Power BI (7)3.2.3 ECharts (7)3.2.4 Highcharts (7)3.3 可视化案例分析与实践 (7)3.3.1 案例背景 (7)3.3.2 数据处理 (7)3.3.3 可视化实践 (7)第4章描述性统计分析 (8)4.1 频数与频率分析 (8)4.1.1 频数分析 (8)4.1.2 频率分析 (8)4.2 集中趋势分析 (8)4.2.1 均值 (8)4.2.2 中位数 (8)4.2.3 众数 (8)4.3 离散程度分析 (9)4.3.1 极差 (9)4.3.2 四分位差 (9)4.3.3 方差与标准差 (9)4.4 分布形态分析 (9)4.4.1 偏度 (9)4.4.2 峰度 (9)4.4.3 置信区间 (9)第5章概率论与数理统计基础 (9)5.1 随机变量与概率分布 (9)5.1.1 随机变量 (9)5.1.2 概率分布 (10)5.2 假设检验 (10)5.2.1 假设检验的基本概念 (10)5.2.2 常见的假设检验方法 (10)5.3 方差分析与回归分析 (10)5.3.1 方差分析 (10)5.3.2 回归分析 (10)第6章数据降维与特征选择 (11)6.1 数据降维的意义与方法 (11)6.2 特征选择与特征提取 (11)6.3 主成分分析（PCA） (11)6.4 线性判别分析（LDA） (12)第7章分类与预测 (12)7.1 分类与预测方法概述 (12)7.2 决策树与随机森林 (12)7.2.1 决策树 (12)7.2.2 随机森林 (13)7.3 逻辑回归与支持向量机 (13)7.3.1 逻辑回归 (13)7.3.2 支持向量机 (13)7.4 神经网络与深度学习 (13)7.4.1 神经网络 (13)7.4.2 深度学习 (14)第8章聚类分析 (14)8.1 聚类分析方法概述 (14)8.2 K均值聚类 (14)8.2.1 算法步骤 (14)8.2.2 优缺点 (14)8.3 层次聚类 (14)8.3.1 算法步骤 (15)8.3.2 优缺点 (15)8.4 密度聚类 (15)8.4.1 算法步骤 (15)8.4.2 优缺点 (15)第9章时间序列分析 (15)9.1 时间序列的基本概念 (15)9.1.1 时间序列的组成 (15)9.1.2 时间序列的特点 (16)9.1.3 时间序列的分类 (16)9.2 时间序列预处理 (16)9.2.1 数据清洗 (16)9.2.2 数据转换 (16)9.2.3 特征提取 (17)9.3 时间序列预测方法 (17)9.3.1 传统统计方法 (17)9.3.2 机器学习方法 (17)9.4 时间序列案例分析 (17)9.4.1 金融领域 (17)9.4.2 气象领域 (17)9.4.3 经济领域 (17)第10章综合案例实战 (17)10.1 数据分析与处理案例背景 (18)10.2 数据预处理与可视化 (18)10.2.1 数据清洗 (18)10.2.2 数据整合 (18)10.2.3 数据可视化 (18)10.3 模型构建与优化 (18)10.3.1 特征工程 (18)10.3.2 模型选择与训练 (18)10.3.3 模型优化 (18)10.4 结果评估与总结 (18)10.4.1 结果评估 (18)10.4.2 总结 (18)第1章数据分析概述1.1 数据分析的意义与价值数据分析作为现代社会的一种核心技术，其意义与价值日益凸显。
《3.4信息系统的数据处理》作业设计方案-高中信息技术教科版19必修2
《信息系统的数据处理》作业设计方案（第一课时）一、作业目标本次《信息系统的数据处理》的作业设计，旨在培养学生：1. 熟练掌握信息系统中数据处理的基本概念和流程；2. 学会使用常用数据处理软件进行基本的数据处理操作；3. 培养学生的逻辑思维能力和解决实际问题的能力；4. 增强学生团队协作和信息素养。
二、作业内容1. 数据处理基础理论学习学生需认真阅读教材中关于数据处理的基础理论部分，并完成以下任务：（1）总结数据处理的五个基本步骤（数据采集、数据存储、数据处理、数据分析和数据展示）；（2）了解不同类型数据的特性及处理方法；（3）掌握数据处理中常见的算法及其应用场景。
2. 软件操作实践学生需使用指定的数据处理软件（如Excel、Python等），完成以下操作：（1）导入一组实际数据，如学生成绩数据等；（2）对数据进行清洗，包括去除无效值、处理缺失值等；（3）利用软件功能进行基本的数据分析，如求平均值、标准差等；（4）将分析结果以图表形式展示，并撰写简短的分析报告。
3. 团队协作与交流学生需以小组形式进行作业，每组至少3人。
小组内成员需分工合作，共同完成以下任务：（1）选择一个与数据处理相关的实际案例（如销售数据分析等）；（2）小组内讨论并确定数据处理流程；（3）分工合作，使用软件完成数据处理与分析；（4）小组内交流分析结果，并撰写一份完整的项目报告。
三、作业要求1. 学生需在规定时间内独立完成作业；2. 作业中需明确标明任务完成情况和操作步骤；3. 数据处理与分析要基于真实数据，分析报告需有实际意义；4. 团队协作项目需确保每位成员都参与并贡献了力量；5. 作业需按照教师提供的格式和要求进行提交。
四、作业评价教师将根据以下标准对学生的作业进行评价：1. 理论知识的掌握程度；2. 软件操作技能的熟练度；3. 团队协作与交流的能力；4. 作业的完成度和创新性；5. 分析报告的质量和实用性。
五、作业反馈教师将对每位学生的作业进行详细批改，指出优点和不足，并提供改进建议。
《3.1.1 数据处理》作业设计方案-高中信息技术人教版必修1
《数据处理》作业设计方案（第一课时）一、作业目标本节课的作业旨在帮助学生掌握数据处理的基本概念和技能，了解数据处理的流程和方法，提高他们在实际生活中运用信息技术解决问题的能力。
二、作业内容1. 数据收集要求学生们从日常生活或社会热点中选择一个主题，例如：城市交通拥堵问题、环境保护问题等，通过问卷调查、实地走访、社交媒体等方式收集数据。
2. 数据整理学生们需要对收集到的数据进行筛选、分类、排序等整理工作，以确保数据的准确性和完整性。
3. 数据可视化学生们需要将整理后的数据以图表的形式进行展示，以便更直观地观察和分析数据。
可以选择使用Excel、Python等工具进行数据可视化。
4. 数据分析学生们需要对图表中的数据进行分析，挖掘数据背后的规律和趋势，提出有价值的观点或建议。
三、作业要求1. 作业应围绕数据处理的核心概念和方法，不得偏离主题；2. 作业应真实反映实际情况，不得抄袭或使用他人数据；3. 作业应使用合适的工具和方法进行数据处理，并注明使用工具；4. 作业应撰写分析报告，阐述数据分析的过程和结论；5. 作业字数不少于300字。
四、作业评价1. 评价标准：作业的分析报告是否符合要求，数据是否准确、完整，图表是否清晰、美观，分析结论是否合理。
2. 评价方式：教师评价与学生互评相结合，以教师评价为主。
3. 评价结果：根据评价标准对作业进行评分，对于优秀的作业进行表扬和展示。
五、作业反馈1. 学生反馈：学生应向教师反馈自己在作业中遇到的问题和困难，以便教师给予指导和帮助。
2. 教师反馈：教师根据学生的作业情况，给予针对性的反馈和建议，包括技术问题、数据分析方法、报告撰写等方面。
同时，教师还可以根据学生的反馈，调整教学策略和内容，以满足学生的需求和兴趣。
3. 持续反馈：教师应在课后收集学生的反馈意见，并在下次课时进行调整和改进。
此外，教师还可以组织学生进行小组讨论，分享他们在数据处理过程中的经验和教训，以便他们在今后的学习中更好地应用所学知识。
数据处理作业
《化工数据处理》作业专业化学工程与工艺学号姓名所做的题第一章第8 题第二章第 7 题第四章第 3 题第六章第2 题第七章第 1 题完成日期 2012.12.16[1-8]．用新旧两种工艺冶炼某种金属材料，分别从两种冶炼工艺生产的产品中抽样，测定产品中的杂质含量（%），结果如下：旧工艺（1）：2.69，2.28，2.57 ,2.30，2.23，2.42，2.61，2.64，2.72，3.02，2.45，2.95，2.51；新工艺（2）：2.26，2.25，2.06，2.35，2.43，2.19，2.06，2.32，2.34试问新冶炼工艺是否比旧工艺生产更稳定，并检验两种工艺之间是否存在系统误差？解：1)先判断两组数据是否存在显著差异。
采用F检验法。
如图所示，s22<s12即新工艺比旧工艺生产更稳定。
根据显著性水平α=0.05，F>F0.05(12,8),即两方差有显著差异。
2）用t检验法来检验两种工艺是否存在系统误差。
如图所示，根据显著性水平α=0.05，|t|>"t双尾临界",因此两工艺之间存在系统误差。
[2-7].在一定温度下，测得A,B,C三元物系的平衡数据如下表所示。
试在三角形坐标图中绘出三元相图。
B AC B A C0.100 0.101 0.108 0.115 0.127 0.142 0.159 0.178 0.196 0.236 0.280 0.333 0.405 0.434 0.0000.0790.1500.2100.2620.3000.3380.3650.3900.4250.4450.4500.4300.4160.9000.8200.7420.6750.6110.5580.5030.4570.4140.3390.2750.2170.1650.1500.4650.5450.6110.6750.7340.7630.7910.8190.8460.8730.8990.9240.9500.4000.3500.3000.2500.2000.1750.1500.1250.1000.0750.0500.0250.0000.1350.1050.0890.0750.0660.0620.0590.0560.0540.0520.0510.0510.050解：令B为X组分，A为Y组分，C为Z组分，平衡时的三元相图如下图所示[4-3].在黄芪提取工艺的研究中，选取了煎煮时间、煎煮次数和加水量三个因素进行了考察，以样品中黄芪甲苷含量作为试验指标，实验数据列在下表中。
高三物理实验的数据处理与分析
高三物理实验的数据处理与分析在高三物理学习中，实验是探究物理规律和加深理解的重要方式。
而实验的数据处理与分析是实验结果的关键环节，它能帮助我们更好地理解实验现象，并将其与理论知识相结合。
本文将介绍高三物理实验的数据处理与分析的方法和技巧。
1. 实验数据的处理在进行物理实验时，我们需要记录实验现象、观测数据和所采用的仪器，这些数据经过处理后可以反映出物理过程和规律。
以下是实验数据处理的一般步骤：1.1 数据筛选与整理首先，我们需要对实验数据进行筛选和整理。
将实验数据按照时间、位置或参数等进行分类，并剔除明显不符合实验目的的异常数据。
1.2 数据单位和精度在进行实验数据处理时，我们需要确定使用的数据单位和精度。
合适的单位和精度有助于减小数据处理过程中的误差，并提高实验结果的准确性。
1.3 计算数据平均值对于一系列实验数据，我们通常需要计算其平均值。
通过求平均值，可以减少个别数据对实验结果的影响，并更准确地得出结论。
1.4 统计数据误差在进行数据处理时，我们需要对实验数据的误差进行统计分析。
常见的误差包括随机误差和系统误差。
通过统计数据误差，可以评估实验数据的可靠性和精确性。
2. 实验数据的分析实验数据处理结束后，我们需要进行数据分析，以从中提取有关实验现象和规律的信息。
以下是实验数据分析的几种常见方法：2.1 数据图表展示利用数据图表是数据分析的重要手段。
我们可以借助折线图、柱状图或散点图等方式，将实验数据以图表的形式直观地展现出来，从中观察数据的趋势和规律。
2.2 数据趋势分析通过对数据的趋势进行分析，我们可以发现实验中存在的规律和关系。
例如，可以通过线性回归分析来拟合实验数据，得出相关的物理关系方程。
2.3 数据对比与验证在数据处理和分析过程中，我们可以将实验数据与理论模型或已知结果进行对比和验证。
通过对比分析，可以检验实验数据的可靠性，并验证物理规律的适用性。
2.4 结果的解释和讨论在分析实验数据时，我们还需要对实验结果进行解释和讨论。
数据处理与分析作业指导书
数据处理与分析作业指导书第1章数据处理基础 (4)1.1 数据类型与数据结构 (4)1.1.1 数据类型 (4)1.1.2 数据结构 (4)1.2 数据清洗与预处理 (4)1.2.1 缺失值处理 (4)1.2.2 异常值处理 (4)1.2.3 数据规范化 (5)1.3 数据整合与转换 (5)1.3.1 数据整合 (5)1.3.2 数据转换 (5)第2章数据分析方法论 (5)2.1 描述性统计分析 (5)2.2 假设检验与推断统计 (5)2.3 数据挖掘与机器学习 (6)第3章数据可视化 (6)3.1 基本图表与图形 (6)3.1.1 柱状图 (6)3.1.2 折线图 (6)3.1.3 饼图 (6)3.2 高级可视化技术 (6)3.2.1 散点图 (7)3.2.2 热力图 (7)3.2.3 雷达图 (7)3.3 交互式数据可视化 (7)3.3.1 交互式柱状图 (7)3.3.2 交互式散点图 (7)3.3.3 可视化仪表盘 (7)第4章数据存储与管理 (7)4.1 关系型数据库 (7)4.1.1 关系型数据库的原理 (7)4.1.2 常见关系型数据库 (8)4.1.3 关系型数据库的优势 (8)4.1.4 关系型数据库的局限 (8)4.2 非关系型数据库 (8)4.2.1 非关系型数据库的分类 (8)4.2.2 非关系型数据库的优势 (8)4.2.3 非关系型数据库的局限 (9)4.3 分布式文件系统 (9)4.3.1 分布式文件系统的原理 (9)4.3.2 常见分布式文件系统 (9)4.3.3 分布式文件系统的优势 (9)4.3.4 分布式文件系统的局限 (9)第5章数据挖掘算法 (9)5.1 分类算法 (9)5.1.1 概述 (10)5.1.2 常见分类算法 (10)5.2 聚类算法 (10)5.2.1 概述 (10)5.2.2 常见聚类算法 (10)5.3 关联规则挖掘 (10)5.3.1 概述 (10)5.3.2 常见关联规则挖掘算法 (11)第6章机器学习实战 (11)6.1 监督学习 (11)6.1.1 数据准备 (11)6.1.2 模型选择与训练 (11)6.1.3 模型评估 (11)6.1.4 模型优化 (11)6.2 无监督学习 (12)6.2.1 数据准备 (12)6.2.2 模型选择与训练 (12)6.2.3 模型评估 (12)6.2.4 模型优化 (12)6.3 强化学习 (12)6.3.1 强化学习基础 (12)6.3.2 模型建立 (12)6.3.3 强化学习算法 (12)6.3.4 强化学习应用 (13)第7章时间序列分析 (13)7.1 时间序列基本概念 (13)7.1.1 时间序列定义 (13)7.1.2 时间序列要素 (13)7.1.3 时间序列分类 (13)7.2 时间序列预测方法 (13)7.2.1 描述性预测方法 (13)7.2.2 模型预测方法 (14)7.3 时间序列模型评估 (14)7.3.1 模型评估指标 (14)7.3.2 模型选择与优化 (14)7.3.3 模型应用与监控 (14)第8章文本分析与自然语言处理 (14)8.1 文本预处理 (14)8.1.1 分词 (14)8.1.2 词性标注 (14)8.1.3 去停用词 (15)8.1.4 数据清洗 (15)8.2 词向量与词嵌入 (15)8.2.1 词袋模型 (15)8.2.2 空间向量模型 (15)8.2.3 词嵌入技术 (15)8.3 文本分类与情感分析 (15)8.3.1 文本分类 (15)8.3.2 情感分析 (15)8.3.3 常用情感分析方法 (15)第9章网络分析与图论 (16)9.1 网络结构分析 (16)9.1.1 网络基本概念 (16)9.1.2 网络的数学表示 (16)9.1.3 网络拓扑特征 (16)9.2 网络中心性度量 (16)9.2.1 度中心性 (16)9.2.2 介数中心性 (16)9.2.3 接近中心性 (16)9.2.4 其他中心性度量 (16)9.3 网络社区发觉 (16)9.3.1 社区定义与评估 (16)9.3.2 基于模块度的社区发觉算法 (16)9.3.3 基于图划分的社区发觉算法 (16)9.3.4 基于密度的社区发觉算法 (17)9.3.5 多层次社区发觉 (17)第10章数据安全与隐私保护 (17)10.1 数据加密与解密 (17)10.1.1 加密技术概述 (17)10.1.2 数据加密算法 (17)10.1.3 数据解密算法 (17)10.1.4 加密与解密的应用 (17)10.2 数据脱敏与隐私保护 (17)10.2.1 数据脱敏概述 (17)10.2.2 数据脱敏技术 (17)10.2.3 数据脱敏应用 (17)10.2.4 隐私保护策略 (17)10.3 数据安全法规与政策遵循 (18)10.3.1 数据安全法规体系 (18)10.3.2 数据安全政策 (18)10.3.3 数据安全合规要求 (18)10.3.4 数据安全审计与评估 (18)第1章数据处理基础1.1 数据类型与数据结构本章首先对数据处理中的基本概念进行阐述，包括数据类型和数据结构。
小学数学六年级上册第五单元《数据处理》作业设计
小学数学单元作业设计一、单元信息二、单元分析三、单元学习与作业目标四、单元作业设计思路分层设计作业。
每课时均设计“基础性作业”（面向全体，体现课标，题量1——4大题，要求学生必做）和“发展性作业”（体现个性化，探究性、实践性，题量为1——4大题，要求学生有选择的完成）。
具体设计体系如下：五、课时作业扇形统计图基础性作业扇形统计图是用整个圆表示总数“1”，用圆内过圆心的各个扇形表示各部分量占总量的百分比。
扇形统计图可以清楚看出各部分与总体的关系或部分与部分之间的关系。
发展性作业在扇形统计图中，各部分在总体中所占的百分比之和必须（）。
A等于1B小于1C大于1统计图的选择基础性作业条形统计图可以很直观的看出各部分的具体数量，折线统计图能够直观的看出变化趋势也能直观的看出各部分的具体数量，扇形统计图可以直观地看出各部分与总体的关系或部分与部分之间的关系。
发展性作业在折线统计图中，从描的点能够看出具体的数量，从连的线上能够看出具体的变化趋势。
要反映儿童食品中各种营养成分的含量，最好选用（）统计图。
要反映某公司今年上半年产值的增长变化情况，应绘制（）统计图，要表示李大爷近四年的家庭收入情况，应选用（）统计图。
在折线统计图中，连线越陡峭，表示变化的越快，向右上方越陡，代表上升的越快，向右下方越陡，表示下降的越快。
身高的情况基础性作业分段整理数据时，要先找出数据中的最大值和最小值，然后确定组距，最后，按照组句对原始数据进行分段整理。
完整的统计过程包括：收集数据、整理数据、制成统计表或统计图、分析数据。
发展性作业某电脑店一共销售甲、乙、丙、丁牌和其他牌电脑，其中乙牌电脑销售额占总销售量的15%。
C牌电脑销售额占总销售量的10%，D牌电脑销售了16台，其销售额占总销售量的8%，其他牌电脑销售额占总销售量的47%。
该商店一共销售了多少台电脑？把各品牌电脑销售情况制成条形统计图。
身高的变化基础性作业折线统计图上有标题、横轴、纵轴、单位名称等。
作业管理中的数据分析与决策支持
特点 面向问题：针对特定问题提供辅助决策。 模型驱动：使用数学模型和算法来处理数据和信息。
决策支持系统的应用场景
01
企业战略规划
通过数据分析帮助企业制定长期发 展计划。
生产调度
优化生产计划，降低成本并提高效 率。
03
02
市场预测
利用历史数据预测市场需求和趋势 。
以作业为基本单位，通过优化作业过 程来实现企业整体效益的最大化。
作业管理的重要性
提高生产效率
通过合理的作业安排和调度， 提高设备利用率和员工工作效 率，从而提高整体生产效率。
降低成本
通过优化作业过程，减少浪费 和不必要的消耗，从而降低生 产成本。
提高质量
通过有效的作业管理和质量控 制，确保产品质量的稳定和提 高。
对数据质量和完整性要求 高。
01
03 02
04
作业管理中的数据分析与决策支 持案例研究
案例一：物流企业的数据分析与决策支持
总结词
物流企业通过数据分析优化运输路线、降低成本
详细描述
物流企业利用数据分析技术，对历史运输数据进行分析，识别出最佳的运输路线 和运输方式，从而减少运输时间和成本。同时，通过数据分析，物流企业还能够 预测未来的运输需求，提前进行资源调度和安排，提高运输效率。
数据可视化
图表展示
使用图表（如柱状图、折线图、 饼图等）直观展示数据的分布、 趋势和关联关系。
数据仪表盘
构建数据仪表盘，整合关键指标 和数据可视化，为决策者提供实 时、直观的监控和预警。
可视化交互
通过数据可视化工具，支持用户 交互式探索数据，发现数据背后 的规律和趋势。
第三章 数据处理及结果分析3.5-3.6
丙 23.44ห้องสมุดไป่ตู้L，丁23.43mL
例如： 称得某物体的质量为0.5180g，实际质量是 0.5180±0.0001g范围内的某一数值。此时称量的 绝对误差为±0.0001g 。
0.0001 相对误差% 100% 0.02% 0.5180
若写成0.518g，则绝对误差为±0.001g。
精密度显 著性检验
准确度或系 统误差显著 性检验
② 3.14159 ④ 45.354 ⑥ 28.25 ⑧ 32.50 ⑩ 27.451
3.14 45.4 28.2 32.5 27.5
三、有效数字的运算规则 ㈠ 加减法 进行加减运算时，应以小数点后位数最少（即绝 对误差最大）的那个数为准，确定有效数字位数。
例如：将0.0121，25.64及1.05782三个数相加。 问第一法和第二法谁对？
弃去多余数字的原则：“四舍六入，五后有数 就进一，五后无数就成双”。
当尾数 ≤ 4 舍去；
尾数 ≥ 6
进位；
尾数 = 5 若5后有数，则进一；若 5后无数或全是“0”，则根据尾数的前位数为 奇数或偶数而定，前位数为奇数则进位，前位 数为偶数则舍去。
例如：将下列数字修约成三位有效数字。
① 2.71828 2.72 ③ 59.857 ⑦ 42.75 ⑨ 23.550 59.9 42.8 23.6 ⑤ 76.5499 76.5
第五节
有效数字及其运算规则
一、有效数字(Significant figure)的意义及位数
所有确定数字后加上一位不确定性的数字，就叫做有效 数字。或所有确定数字后加上一位可疑数字。
如： 用普通分析天平称量： 12.1238g，6位有效数字。
数据分析作业指导
数据分析作业指导数据分析是一项关键任务，它可以帮助我们从大量的数据中提取有用的信息和见解，以便作出明智的决策。
在进行数据分析的过程中，有一些关键步骤和技巧是值得我们注意和掌握的。
本篇文章将为您提供一份数据分析作业指导，帮助您更好地完成数据分析任务。
一、数据收集与整理在开始数据分析之前，首先需要收集和整理相关的数据。
数据可以来自各种渠道，如调查问卷、网站访问数据、销售记录等。
在收集数据时，要确保数据的准确性和完整性。
同时，如果数据量庞大，需要进行适当的筛选和清洗，以排除异常值和错误数据。
二、确定分析目标在进行数据分析之前，需要明确自己的分析目标。
分析目标可以包括回答某个具体问题或解决某个业务难题。
确定分析目标有助于我们更好地选择合适的分析方法和工具，并避免在分析过程中迷失方向。
三、数据探索与可视化数据探索是数据分析的重要步骤，它可以帮助我们深入了解数据，找出其中的规律和趋势。
在进行数据探索时，可以使用统计学方法、可视化工具等。
通过数据可视化，我们可以更直观地展示数据之间的关系，并从中发现潜在的模式和趋势。
四、数据分析与建模根据分析目标和数据特点，选择合适的数据分析方法和建模技巧。
常用的数据分析方法包括描述统计、推断统计、回归分析、分类与聚类分析等。
在进行数据分析时，要合理选择变量并构建适当的模型，以便更准确地解读数据和做出预测。
五、解读结果与报告撰写在完成数据分析后，要对结果进行解读并撰写报告。
报告应该简明扼要地概述分析目的、方法和结果，以及相应的见解和建议。
在撰写报告时，要注意语言通顺、结构清晰，避免使用过多的专业术语和公式，以确保读者能够轻松理解和阅读报告。
六、反思与改进在完成数据分析作业后，要进行反思和总结。
回顾整个分析过程，思考自己在数据收集、分析和报告撰写等方面的不足之处，并寻找改进的方法。
通过反思与改进，我们可以不断提升自己的数据分析技能，为未来的工作提供更有价值的支持和见解。
总结：数据分析是一项复杂而重要的任务，它需要我们具备扎实的统计学和编程基础，以及灵活运用各种数据分析工具和方法的能力。
《3.1.2 数据处理的过程》作业设计方案
《数据处理的过程》作业设计方案（第一课时）一、作业目标本次作业旨在帮助学生理解数据处理的基本过程，掌握数据收集、整理、分析和呈现的方法，培养其信息素养和数据处理能力。
二、作业内容1. 任务一：数据收集与整理请同学们以小组为单位，从日常生活中选取一个感兴趣的话题，如班级成绩统计、家庭支出情况等，进行数据收集和整理。
要求使用合适的数据收集工具，如纸质表格、电子表格软件等，确保数据的准确性和完整性。
2. 任务二：数据分析请同学们在整理好的数据基础上，运用所学的数据处理方法，对数据进行深入的分析。
可以运用Excel、Python等工具进行数据的统计、排序、筛选等操作，挖掘数据中的规律和趋势。
3. 任务三：数据呈现请同学们根据数据分析的结果，将数据以图表、文字等形式进行呈现，以便更好地传达信息。
要求图表设计合理、美观，文字描述准确、简洁。
三、作业要求1. 小组合作：请同学们以小组为单位完成上述任务，培养团队合作和沟通的能力。
2. 完成时间：请同学们在规定的时间内（如一周）完成作业，确保数据的收集、整理、分析和呈现工作按时完成。
3. 报告提交：请同学们将完成的结果以报告的形式提交，包括数据收集和整理的过程、数据分析的结果以及数据呈现的方式等。
报告中应包含图表和文字说明，确保信息的准确传达。
四、作业评价1. 评价标准：评价将基于数据的准确性和完整性、分析的深度和广度、呈现的效果等方面进行。
2. 评价方式：评价将采取教师评价和同学互评相结合的方式，以确保公平、公正。
3. 优秀作品奖励：对于优秀的作业报告，将给予一定的奖励，以激励同学们更加努力地学习信息技术课程。
五、作业反馈1. 同学们应积极向教师和同学反馈自己在作业中遇到的问题和困难，寻求帮助和支持。
2. 教师应对同学们的反馈进行及时回应，对存在的问题进行解答和指导，以提高教学质量。
3. 班级内可设立一个反馈机制，让同学们互相交流学习心得和体会，共同进步。
通过本次作业，同学们将能够掌握数据处理的基本过程和方法，提高信息素养和数据处理能力，为今后的学习和工作打下坚实的基础。
辅导作业数据分析报告(3篇)
第1篇一、引言随着教育信息化的发展，辅导作业已成为学生学习生活中不可或缺的一部分。
为了更好地了解辅导作业的效果，提高辅导质量，我们针对学生辅导作业的数据进行了深入分析。
本报告旨在通过对辅导作业数据的全面分析，揭示学生在辅导作业中的学习状况，为教师、家长和学生提供有益的参考。
二、数据来源与处理1. 数据来源：本次分析的数据来源于我校学生辅导作业系统，包括学生的作业提交时间、作业完成情况、错题统计、学习时长等。
2. 数据处理：对收集到的数据进行清洗、整理和预处理，确保数据的准确性和完整性。
三、数据分析1. 作业完成情况分析（1）作业完成率通过对作业完成率的分析，我们可以了解学生在完成作业方面的整体表现。
以下为各年级作业完成率统计：| 年级 | 作业完成率（%） || ---- | -------------- || 一年级 | 95.6 || 二年级 | 93.2 || 三年级 | 90.8 || 四年级 | 88.4 || 五年级 | 85.2 || 六年级 | 82.6 |从统计结果来看，随着年级的升高，作业完成率呈下降趋势。
这可能与学生学业负担加重、学习兴趣下降等因素有关。
（2）作业正确率通过对作业正确率的分析，我们可以了解学生在作业中的掌握程度。
以下为各年级作业正确率统计：| 年级 | 作业正确率（%） || ---- | -------------- || 一年级 | 92.3 || 二年级 | 89.5 || 三年级 | 86.7 || 四年级 | 83.9 || 五年级 | 81.2 || 六年级 | 78.4 |同样，随着年级的升高，作业正确率呈下降趋势。
这说明学生在作业中存在一定的知识掌握不足。
2. 错题统计分析对学生错题进行统计，有助于发现学生学习中的薄弱环节。
以下为各年级错题类型统计：| 年级 | 错题类型 || ---- | -------- || 一年级 | 计算题、应用题 || 二年级 | 乘法、除法、应用题 || 三年级 | 小数、分数、应用题 || 四年级 | 分数、应用题 || 五年级 | 几何题、应用题 || 六年级 | 几何题、应用题 |从统计结果来看，学生在低年级阶段主要存在计算题和应用题的错误，而高年级阶段则更多涉及几何题和应用题。
《3.1.2 数据处理的过程》作业设计方案-高中信息技术人教版必修1
《数据处理的过程》作业设计方案（第一课时）一、作业目标本次作业旨在帮助学生理解数据处理的基本过程，掌握数据收集、整理、分析和呈现的方法，提高数据处理的能力和技巧。
二、作业内容1. 任务一：数据收集请同学们以小组为单位，选择一个感兴趣的话题，如学生成绩、天气情况、体育赛事等，通过问卷、访谈、观察等方式收集数据。
要求记录数据来源、数据量等信息。
2. 任务二：数据整理请同学们根据收集到的数据，进行初步的整理和筛选，去除无效或错误的数据，确保数据的准确性和完整性。
3. 任务三：数据分析请同学们运用信息技术工具，如Excel、Python等，对整理后的数据进行深入的分析，如统计、排序、筛选、分类等，发现数据中的规律和趋势。
4. 任务四：数据呈现请同学们根据数据分析的结果，设计合适的图表或报告形式，将数据呈现出来，以便于他人理解和参考。
三、作业要求1. 小组合作：请同学们以小组为单位完成上述任务，培养团队协作和沟通能力。
2. 合理时间：请同学们合理安排时间，确保在规定时间内完成作业。
建议至少需要半天时间来完成整个数据处理过程。
3. 记录与分析：在完成任务的过程中，请同学们记录遇到的困难和问题，分析数据的特点和规律，总结经验教训。
4. 提交成果：请同学们将小组的成果以PPT或视频的形式提交，以便于教师和其他同学参考和学习。
四、作业评价1. 评价标准：评价内容包括数据收集的全面性、整理的准确性、分析的深度和广度、数据呈现的清晰度和美观度等。
2. 评价方式：教师和其他同学可对提交的成果进行评分和点评，提出改进意见和建议。
3. 奖励机制：根据作业完成情况和评价结果，评选出优秀小组和优秀个人，给予一定的奖励和表彰。
五、作业反馈1. 学生反馈：请同学们在完成作业后，对自己的表现进行反思和总结，分析优点和不足，提出改进意见和建议。
2. 教师反馈：教师将对同学们的作业进行点评和分析，指出普遍存在的问题和困难，提供指导和帮助。
GPS RTK数据处理与分析
GPS RTK数据处理与分析索佳武汉技术服务中心赵新维在GPS RTK作业过程中，经常会遇到各种各样的问题，其中最主要的还是求转换参数以及转换参数精度的问题。
有时也会遇到本文所描述的由于已知点采用的坐标系不一致，从而使RTK 作业不能达到预期的效果。
本文将根据在某地区进行RTK作业时的实测数据对这次的测量结果进行分析和处理。
一测试略图13流动点其中13号点为已知二等三角点，其余点都是已知导线点（城建坐标系）已知点坐标：表1 单位（米）点号X Y HA 90240.191 22101.055 34.023 87954.145 23568.368 20.9755 87724.435 23873.436 21.2387 87794.397 24209.068 20.9188 87769.055 24335.232 20.89510 87537.345 24475.347 20.90613 87715.226 24786.080 21.542RTK作业时，以A点作为基准站，3号点作为参考站求得转换参数后开始作业，测得各点坐标为：表2 单位(米) 点号X Y H 与已知坐标差值⊿X ⊿Y ⊿H5 87724.733 23871.988 ----- 0.298 -1.448 -----7 87793.105 24208.741 20.871 -1.292 -0.327 -0.0478 87767.451 24334.533 20.887 -1.604 -0.699 -0.00810 87535.477 24474.506 21.955 -1.868 -0.841 -1.04913 87721.716 24785.567 22.580 6.490 -0.513 1.038从上表的数据可以看到随着离开基准站的距离越远坐标差值逐渐增大，而最远的13号点的坐标与已知的坐标相差最大。
对测量结果受到的影响经过分析认为存在如下几种可能：1 是否采用的坐标不一致从而产生了这样的结果；2 利用A点和3号点所求的转换参数未考虑到整个测区的范围；3 是否由于在市区进行RTK作业数据链在传输过程中受到干扰等；为了查找是什么原因导致了这样的结果，首先对手簿中记录的数据进行了检查，并把3、5、7、8、10、13这些点的固定解结果下载到计算机。
作业数据分析反思报告
作业数据分析反思报告在进行数据分析作业时，我发现了自己在数据处理、数据分析和结果解释等方面存在以下问题：首先，在数据处理方面，我发现自己有时候对数据的处理不够细致，导致结果的准确性受到一定的影响。
例如，在进行数据清洗时，我可能会忽略一些异常值或缺失值，从而使得在后续的分析过程中产生偏差。
因此，在今后的学习中，我需要更加注重对数据的处理，不仅要注意缺失值和异常值的处理，还要对数据进行统一化和归一化处理，以确保分析的准确性。
其次，在数据分析方面，我发现自己有时候对所使用的分析方法了解不够深入，导致结果的解释力度不足。
例如，在使用某种统计方法时，我可能只把握了方法的基本原理，却没有深入理解其适用范围和结果解释的含义，从而无法对结果进行有效的解读。
因此，在今后的学习中，我需要更加注重对不同分析方法的深入理解和掌握，不仅要了解其基本原理，还要知道其适用范围和结果解释的含义，以便能够对结果进行准确的解读。
最后，在结果解释方面，我发现自己有时候对结果的解释过于主观，缺乏客观的依据和证据支持。
例如，在得到某个结果后，我可能只根据自己的经验和直觉，对结果进行解释，而忽略了其他可能的解释。
这种解释方式容易产生主观偏见，并且缺乏说服力。
因此，在今后的学习中，我需要更加注重对结果的客观解释，需要有足够的证据支持和理论依据，以确保结果的准确性和可信度。
综上所述，通过这次数据分析作业，我意识到了自己在数据处理、数据分析和结果解释等方面存在的问题，也明确了今后需要改进的方向和方法。
我会更加注重对数据的处理，确保数据的准确性；深入学习不同的分析方法，增加对结果解释的理解和解读能力；并且更加注重客观的结果解释，减少主观偏见的影响。
相信通过不断地学习和实践，我能够不断提高自己的数据分析能力，并且在未来的工作中能够更好地应用和实践。
数据模型与决策--作业大全详解
数据模型与决策--作业大全详解数据模型与决策技术是利用数据收集和分析结果来帮助我们做出正确决策的重要工具。
本文将带您深入了解这一领域的相关知识，从基本概念到实际应用，将为您提供一个详尽的作业大全，以便更好地理解数据模型与决策的重要性。
数据模型与决策是指在一个特定领域中，利用数据模型和咨询技术来最小化风险和收益，从而帮助决策者实现其运营和策略目标。
它利用作业优化技术、数据挖掘技术、数据预处理技术、机器学习技术等来构建数据模型，以及求解尽可能小的决策变量，以减少决策者需要做太多决策并把决策延迟。
因此，它可以帮助决策者更好地把握商业战略。
一、作业大全详解1. 数据模型数据模型是一种表达数据和内容的抽象概念，这种抽象表达方式会给出准确的数据、结构、关系和限制，以便实施数据的存储、检索和管理。
数据模型可以用于解决以下几个主要问题：(1)数据访问：数据模型可以支持对数据的统一访问。
(2)数据持久性：数据模型能够使数据长期存储在数据库中。
(3)数据安全性：数据模型支持当前和未来的用户数据保护。
(4)数据一致性：数据模型可以实现数据的可控自动一致性。
2. 咨询咨询是决策者最终将数据模型应用于决策的过程，这个过程在信息时代中起着越来越重要的作用。
咨询可以帮助决策者更全面地了解不同情况下的选择和后果，从而帮助决策者做出明智的决定。
工业组织和企业一般都有自己的咨询小组，他们将利用数据模型与决策，来解决整体核心问题，并尽可能地节省相关成本。
3. 作业优化技术作业优化技术是指收集数据，分析数据，创建数据模型，最小化成本和收益，然后解决该模型的数学问题。
它利用运筹学的原理，利用约束最大化或最小化某种函数，以便在变量给定条件下实现最优解。
常见的作业优化方法有基于神经网络的运筹学，免疫机制优化算法等。
4. 数据挖掘技术数据挖掘技术可以根据机器学习的理论，利用统计学原理，找出特定的数据库中的有趣的统计规律，即未知、未预测的知识。
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化学化工数据处理与实验设计方法学生姓名：* *院（系）：****************专业班级：***********************学号：**************2013级《数据处理与实验设计方法》作业反应动力学的Hougen-Watson 模型是非线性模型的典型例子，其模型形式如下：Reaction rate =β1 x 2 – x 3 / β51 + β2 x 1 + β3 x 2 + β4 x 3其中：β1, β2, … ,β5为未知参数，x 1(100-470), x 2(80-300), x 3(10-120)为三个输入变量，分别为氢(hydrogen)、n-戊烷(n-pentane)、异戊烷(isopentane)的分压值。
β11.2526 β2 0.0628 β3 0.0400 β4 0.1124 β51.1914要求：1. 运用正交设计进行试验设计，进行电脑仿真实验，对实验结果进行数据处理及建立的数学模型。
2. 在不同试验量情况下，进行试验设计，并建立恰当的数学模型。
研究比较这些模型逼近真模型的精度，用预测均方误(MSE)来比较其效果。
计算方法如下：在试验范围内随机的抽取K 个点z 1, z 2, …, z k ，在这些点上比较真模型f (z k )和近似模型g (z k ) 的平均平方差，即：∑=-=k k k k y y k MSE 12)(1其中)(k k z g y =，)(k k z f y =。
3. 对电脑仿真实验结果加入不同误差，分别建立恰当的数学模型。
利用均方误的大小，研究实验误差对这些模型与真模型逼近的精度。
4. 对以上2、3的结果，进行讨论。
（讨论实验量，误差等对它的影响。
）5. 对上述题目，进行正交设计试验，并对仿真实验结果进行数据处理以及建模。
1.运用正交设计进行试验设计，进行电脑仿真实验，对实验结果进行数据处理及建立的数学模型。
1.1正交设计表1正交设计表x1 x2 x3 r a b c aa bb cc ab ac bc120 100 20 7.3372 -120 -100 -43.3333 14400 10000 1877.78 12000 5200 4333.33 120 200 60 8.5979 -120 0 -3.3333 14400 0 11.11 0 400 0120 300 110 8.6156 -120 100 46.6667 14400 10000 2177.78 -12000 -5600 4666.67 200 100 110 1.1005 -40 -100 46.6667 1600 10000 2177.78 4000 -1866.67 -4666.67 200 200 20 9.8174 -40 0 -43.3333 1600 0 1877.78 0 1733.33 0200 300 60 10.0736 -40 100 -3.3333 1600 10000 11.11 -4000 133.33 -333.33 400 100 60 2.0318 160 -100 -3.3333 25600 10000 11.11 -16000 -533.33 333.33 400 200 110 3.4031 160 0 46.6667 25600 0 2177.78 0 7466.67 0400 300 20 8.893 160 100 -43.3333 25600 10000 1877.78 16000 -6933.33 -4333.33 田口设计田口正交表设计L9(3**3)因子: 3试验次数: 9列 L9(3**4) 阵列1 2 4逐步回归: r 与 a, b, c, aa, bb, cc, ab, ac, bc入选用 Alpha: 0.15 删除用 Alpha: 0.15响应为 9 个自变量上的 r，N = 9步骤 1 2 3 4常量 6.652 6.652 6.652 6.652b 0.0285 0.0285 0.0285 0.0316T 值 2.65 3.76 9.33 14.11P 值 0.033 0.009 0.000 0.000c -0.0480 -0.0480 -0.0480T 值 -2.86 -7.08 -11.01P 值 0.029 0.001 0.000a -0.0120 -0.0120T 值 -5.64 -8.78P 值 0.002 0.001ac 0.00012T 值 2.85P 值 0.046S 2.64 1.86 0.749 0.481R-Sq 50.02 78.81 97.12 99.05R-Sq（调整） 42.88 71.75 95.40 98.10在mimitab软件中，减去均值，设置响应为R，预测变量为a,b,c,aa,bb,cc,ab,ac,bc,进行逐步回归。
得到方程：R=6.652+0.0316*b-0.0480*c-0.0120*a+0.00012*ac(a=x1-240, b=x2-200, c=x3-63.333)故正交方程R=6.652+0.0316*(x2-200)-0.0480*(x3-63.333)-0.0120*(x1-240)+0.00012*(x1-240)*( x3-63.333)1.2随机取10组数据表2实验结果表x1 x2 x3 r 正交结果正交设计方误270 175 108 3.465552 3.518799 0.002835 280 225 100 5.097366 5.377999 0.078755 315 195 95 4.190496 4.358999 0.028393 225 115 120 1.304328 1.323998 0.000387 255 220 105 4.982996 5.178998 0.038417 350 185 85 4.016286 4.103999 0.007694 310 120 105 1.677378 1.633999 0.001882 290 190 98 4.117086 4.279999 0.026541 250 200 110 4.268067 4.347998 0.006389 260 130 115 1.870393 1.843998 0.0006970.191988正交设计均方误0.0191992. 在不同试验量情况下，进行试验设计，并建立恰当的数学模型。
研究比较这些模型逼近真模型的精度，用预测均方误(MSE)来比较其效果。
计算方法如下：在试验范围内随机的抽取K 个点z 1, z 2, …, z k ，在这些点上比较真模型f (z k )和近似模型g (z k ) 的平均平方差，即：∑=-=k k k k y y k MSE 12)(1其中)(k k z g y =，)(k k z f y =2.1在不同试验量条件下，设计两组不同的设计：正交9组L9(3*3)表3 正交设计L9(3*3)实验方案及实验结果表x1 x2 x3 r a b c aa bb cc ab ac bc 120 100 20 7.3372 -120 -100 -43.3333 14400 10000 1877.78 12000 5200 4333.33 120 200 60 8.5979 -120 0 -3.3333 14400 0 11.11 0 400 0 120 300 110 8.6156 -120 100 46.6667 14400 10000 2177.78 -12000 -5600 4666.67 200 100 110 1.1005 -40 -100 46.6667 1600 10000 2177.78 4000 -1866.67 -4666.67 200 200 20 9.8174 -40 0 -43.3333 1600 0 1877.78 0 1733.33 0 200 300 60 10.0736 -40 100 -3.3333 1600 10000 11.11 -4000 133.33 -333.33 400 100 60 2.0318 160 -100 -3.3333 25600 10000 11.11 -16000 -533.33 333.33 400 200 110 3.4031 160 0 46.6667 25600 0 2177.78 0 7466.67 0 400300208.893160100-43.333325600100001877.7816000-6933.33-4333.33田口设计田口正交表设计 L9(3**3) 因子: 3 试验次数: 9列 L9(3**4) 阵列 1 2 4逐步回归: r 与 a, b, c, aa, bb, cc, ab, ac, bc入选用 Alpha: 0.15 删除用 Alpha: 0.15 响应为 9 个自变量上的 r ，N = 9步骤 1 2 3 4常量 6.652 6.652 6.652 6.652b 0.0285 0.0285 0.0285 0.0316T 值 2.65 3.76 9.33 14.11P 值 0.033 0.009 0.000 0.000c -0.0480 -0.0480 -0.0480T 值 -2.86 -7.08 -11.01P 值 0.029 0.001 0.000a -0.0120 -0.0120T 值 -5.64 -8.78P 值 0.002 0.001ac 0.00012T 值 2.85P 值 0.046S 2.64 1.86 0.749 0.481R-Sq 50.02 78.81 97.12 99.05R-Sq（调整） 42.88 71.75 95.40 98.10R=6.652+0.0316*(x2-200)-0.0480*(x3-63.333)-0.0120*(x1-240)+0.00012*(x1-240)*(x3-63.333)2.2正交16组L16(4*3)表4 正交设计L16(4*3)实验方案及实验结果表x1 x2 x3 r a b c aa bb cc ab ac bc 150 80 10 6.22725 -150 -97.5 -47.5 22500 9506.3 2256.25 14625 7125 4631.25 150 150 40 7.37789 -150 -27.5 -17.5 22500 756.3 306.25 4125 2625 481.25 150 200 70 7.2948 -150 22.5 12.5 22500 506.3 156.25 -3375 -1875 281.25 150 280 110 7.60357 -150 102.5 52.5 22500 10506.3 2756.25 -15375 -7875 5381.25 250 80 70 1.49286 -50 -97.5 12.5 2500 9506.3 156.25 4875 -625 -1218.75 250 150 110 2.72535 -50 -27.5 52.5 2500 756.3 2756.25 1375 -2625 -1443.75 250 200 10 9.37603 -50 22.5 -47.5 2500 506.3 2256.25 -1125 2375 -1068.75 250 280 40 9.78991 -50 102.5 -17.5 2500 10506.3 306.25 -5125 875 -1793.75 350 80 110 0.20443 50 -97.5 52.5 2500 9506.3 2756.25 -4875 2625 -5118.75 350 150 70 3.50455 50 -27.5 12.5 2500 756.3 156.25 -1375 625 -343.75 350 200 40 6.11529 50 22.5 -17.5 2500 506.3 306.25 1125 -875 -393.75 350 280 10 9.69676 50 102.5 -47.5 2500 10506.3 2256.25 5125 -2375 -4868.75 450 80 40 1.80306 150 -97.5 -17.5 22500 9506.3 306.25 -14625 -2625 1706.25 450 150 10 4.93339 150 -27.5 -47.5 22500 756.3 2256.25 -4125 -7125 1306.25 450 200 110 3.18781 150 22.5 52.5 22500 506.3 2756.25 3375 7875 1181.25 450 280 70 6.0415 150 102.5 12.5 22500 10506.3 156.25 15375 1875 1281.25逐步回归: r 与 a, b, c, aa, bb, cc, ab, ac, bc入选用 Alpha: 0.15 删除用 Alpha: 0.15响应为 9 个自变量上的 r，N = 16步骤 1 2 3 4 5 6 常量 5.461 5.461 5.461 5.461 5.461 5.650b 0.0296 0.0296 0.0296 0.0304 0.0310 0.0312 T 值 4.05 6.28 16.91 19.05 25.09 30.05 P 值 0.001 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000c -0.0423 -0.0423 -0.0423 -0.0443 -0.0442 T 值 -4.54 -12.23 -13.79 -18.18 -21.69 P 值 0.001 0.000 0.000 0.000 0.000a -0.01037 -0.01037 -0.01037 -0.01037 T 值 -9.07 -10.22 -13.39 -15.99 P 值 0.000 0.000 0.000 0.000ac 0.00006 0.00011 0.00011 T 值 2.06 3.97 4.63 P 值 0.064 0.003 0.001ab -0.00004 -0.00004 T 值 -2.98 -3.49 P 值 0.014 0.007bb -0.00004 T 值 -2.29 P 值 0.047S 2.13 1.38 0.511 0.454 0.346 0.290 R-Sq 53.97 82.21 97.74 98.37 99.13 99.45 R-Sq（调整） 50.68 79.47 97.17 97.77 98.70 99.09 Mallows Cp 2372.1 911.4 109.3 78.6 40.8 26.3步骤 7 8 9常量 5.480 5.358 5.222b 0.03119 0.03119 0.03116T 值 37.07 42.88 53.19P 值 0.000 0.000 0.000c -0.0450 -0.0450 -0.0450T 值 -26.76 -30.96 -38.46P 值 0.000 0.000 0.000a -0.01037 -0.01037 -0.01065T 值 -19.74 -22.84 -27.46P 值 0.000 0.000 0.000ac 0.00011 0.00011 0.00010T 值 5.64 6.53 7.92P 值 0.000 0.000 0.000ab -0.00004 -0.00004 -0.00004T 值 -4.18 -4.84 -6.05P 值 0.003 0.002 0.001bb -0.00004 -0.00004 -0.00004T 值 -2.84 -3.28 -4.08P 值 0.022 0.013 0.006cc 0.00012 0.00012 0.00012T 值 2.39 2.76 3.43P 值 0.044 0.028 0.014aa 0.00001 0.00002T 值 1.93 3.21P 值 0.096 0.018bc -0.00005T 值 -2.19P 值 0.071S 0.235 0.203 0.164R-Sq 99.68 99.79 99.88R-Sq（调整） 99.40 99.55 99.71Mallows Cp 16.5 12.8 10.0R=5.480+0.03119*b-0.045*c-0.01037*a+0.00011*ac-0.00004ab-0.00004bb+0.00012cc（a=x1-300，b=x2-177.5，c=x3-57.5）R=5.480+0.03119*(x2-177.5)-0.045*(x3-57.5)-0.01037*(x1-300)+0.00011*(x1-300)*(x3-57.5)-0.00004*(x1-300)*(x2-177.5)-0.00004*(x2-177.5)*(x2-177.5)+0.00012*(x3-57.5)*(x3-57.5)2.3随机选取10组数，比较两种设计方法的均方误表5 两种设计方法均方误比较x1x2x3r正交9组结果 正交设计9组方误 正交16组结果 正交设计方误 150 210 30 10.71853 10.00798 0.504876 9.983925 0.539639 280 225 50 7.224056 7.537986 0.098552 7.477425 0.064196 170 195 95 5.455955 5.547981 0.008469 5.397675 0.003397 200 115 120 1.369033 1.453982 0.007216 1.130125 0.057077 255 280 105 6.562285 7.074985 0.262861 6.806 0.059397 350 185 85 4.016286 4.103988 0.007692 4.182675 0.027685 310 120 105 1.677378 1.633987 0.001883 1.659125 0.000333 290 190 98 4.117086 4.279986 0.026536 4.302105 0.034232 380200156.886535 6.47999 0.1652797.015175 0.016548 450 130 115 1.39942 0.741992 0.432211 1.395725 1.36511E-051.5155740.802518正交9组设计均方误0.151557正交设计16组均方误0.080252 3对电脑仿真实验结果加入不同误差，分别建立恰当的数学模型。