《应用回归分析》实验指导书
倪伟才编
二00四年十一月
《应用回归分析》实验指导书
一、实验教学简介
《应用回归分析》是统计专业的必修课程，同时也是核心课程。该课程教学是以数学分析、线性代数、概率统计为预备知识，同时为计量经济学课程的教学奠定基础。本课程在系统介绍回归分析基本理论和方法的同时，结合社会、经济、医学等领域的实际例子，把回归分析方法和实际应用相结合，注意定性分析和定量分析的紧密结合。实验教学是该课程必不可少的、重要的组成部分。
本实验课程的案例中的数据处理主要运用我国已较流行的SPSS统计软件来实现,再结合SAS与Excel。通过本课程的学习，使学生能够熟练地运用SPSS 统计软件进行回归分析，利用回归的方法解决一些实际问题，同时介绍SPSS使用中的一些小技巧。
实验教学的主要内容有：一元线性回归模型的估计、回归系数的检验、回归方程的检验、预测；多元线性回归模型的估计、回归系数的检验、回归方程的检验、预测；异方差的检验（多种检验方法）；加权最小二乘估计；自相关性的诊断及差分法；逐步回归法；多重共线性的诊断；岭回归；多项式回归；曲线回归等。
二、实验教学目的与任务
通过对本课程的实验教学，不仅使学生掌握回归分析的基本概念、基本原理、基本方法，而且能够熟练地运用SPSS统计软件进行回归分析，利用回归的方法解决一些实际问题，同时掌握SPSS使用中的一些小技巧。强调定性分析与定量分析的有机结合，注重理论水平和实际操作的有机结合。
三、实验教学数据的存放
本实验指导书涉及到的数据均以SPSS格式或Excel格式给出，并放在班级的服务器上，学生完全可以共享。为了保持实验指导书的完整性，所有的数据也附在每一个实验的题目后面。
四、实验内容
实验一：一元线性回归模型的估计、回归系数和回归方程的检验、预测
(验证性实验2课时)
实验题目：一家保险公司十分关心其总公司营业部加班的程度，决定认真调查一下现状。经过10周时间，收集了每周加班工作时间的数据及签发的新保单数目，x为每周签发的新保单数目，y为每周加班工作时间（小时），数据如下：
1：画散点图；
3：用最小二乘法估计回归方程；
4：求回归标准误；
5：求回归系数的置信度为95％的区间估计；
6：计算x与y的决定系数；
7：对回归方程做方差分析；
8：做回归系数β1的显著性检验；
9：做相关系数的显著性检验；
10：该公司预测下一周签发新保单x0=1000,需要的加班
时间是多少？
11：分别给出置信水平为95％的均值与个体预测区间；
12：请在散点图的基础上画出回归线，均值的预测区间图，个体的预测区间图。实验目的：掌握用OLSE估计回归方程并根据方程进行预测，掌握拟合度的分析，掌握t检验与F检验，会做相关系数的显著性检验，会画散点图并通过编辑散点图掌握画回归线、置信区间图的SPSS使用的小技巧。
SPSS主要操作：（1）散点图：Graphs-Scatter；
（2）回归方程、回归标准误、方差分析表、决定系数、回归系数的t显著性检验：Analyze-Regression-Linear,各选项采用默认项；
（3）相关系数的检验：Correlate-Bivariate；
（4）回归系数的置信度为95％的区间估计：
Analyze-Regression-Linear-Statistics-Regression coefficients-Confidence；
（5）置信水平为95％的均值与个体预测区间：
Analyze-Regression-Linear-statistics-Save-Prediction Intervals-Mean , Individual；（6）画回归线，均值的预测区间图，个体的预测区间图：在散点图的基础上，双击散点图，使图形处于编辑状态，Chart-Options-Fit line-Total-Fit options-Fit method-Linear regression, Regression Prediction line-Mean, Individual .
SPSS输出结果及答案：
1:散点图
2：由散点图知：x与y之间大致成线性关系
3：用最小二乘法估计回归方程；
由上述输出结果得到回归方程：y=0.118+0.003585x
4：求回归标准误；
由上述输出结果得到回归标准误:0.480
5：求回归系数的置信度为95％的区间估计；
由上述输出结果得到回归系数的置信度为95％的区间估计：（0.003，0.005）6：计算x与y的决定系数；
由上述输出结果得到x与y的决定系数：0.900
7：对回归方程做方差分析；
ANOV A就是方差分析表，主要是为了得到回归方程的F统计量值
8：做回归系数β1的显著性检验；
由上述输出结果得到回归系数β1的t统计量值为8.509，相伴概率为2.79×10－。SPSS小技巧：如何在输出结果中读出2.79×10－5。具体操作：双击表格，再双击单元格，后使用键盘上的左右键来显示小数点的位数！
9：做相关系数的显著性检验；
由上述输出结果得到x,y的相关系数为0.949，在1％的显著性水平上是显著的。10：该公司预测下一周签发新保单x0=1000,需要的加班时间3.730326
11：分别给出置信水平为95％的均值与个体预测区间
均值的预测区间：（3.28373，4.12279）
个体的预测区间：（2.51949，4.88703）
12：回归线，均值的预测区间图，个体的预测区间图结果如下：
注意：①图形中中间的直线是回归线；
②均值的预测区间要必个体的预测区间要窄，理由是Ey只考虑样本的抽样误差，y不仅考虑样本的抽样误差，而且考虑了误差项的影响（即其它因素的影响）。
实验二：掌握多元回归模型的矩阵计算 (验证性实验 1课时) 实验题目：请用矩阵求线性回归模型的系数估计值 1：计算矩阵形式X’X
2：计算矩阵形式（X’X ）-1 3：计算矩阵形式X’Y
4：计算矩阵形式系数的估计值
实验目的：SPSS 不能计算矩阵的转置、逆、乘法，故用Excel 计算，当然也可以用Matlab 。 此实验主要目的使学生学会多元回归模型的矩阵计算。 Excel 主要操作： Excel 中涉及到的主要函数：转置函数Transpose , 逆矩阵minverse, 矩阵乘法mmult ； 注意事项：求以上函数时首先选中区域，最后要按F2，使处于编辑状态，再按ctrl-shift-enter 完成计算。
Excel 输出结果及答案：
1：
X'
1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1839 1844 1831 1881 1883 1910 1969 2016 2126 2239 2336 2404 2487 2535 2595 1
2
3
4
5
6
7
8
9 10 11 12 13 14 15
X'X
15 31895 120 31895 68922513 272144 120
272144
1240
2：
(X'X)-1
37.23277183 -0.022508116 1.3367066 -0.02250812 1.37155E-05 -0.0008319 1.336706597 -0.000831941 0.05403457
Y x1
x2 1673 1839 1 1688 1844 2 1666 1831 3 1735 1881 4 1749 1883 5 1756 1910 6 1815 1969 7 1867 2016 8 1948
2126 9 2048
2239 10 2128
2336 11 2165 2404 12 2257 2487 13 2316
2535 14 2324
2595
15
3： 4：
X'Y
29135 62905821 247934
实验三：检验关于参数的一个线性组合的假设 (综合性实验 1课时) 实验题目：现在, 我们使用住房价格的对数作为因变量: log(price) =β0+β1sqrft +β2bdrms +u.
1：你想在住宅中增加一间150平方英尺的卧室的情况下，估计并得到 price 变化百分比的一个置信区间；以小数形式表示就是 θ1 = 150β1 +β2 . 使用 hprice1.sav 中的数据去估计θ1.
2：用θ1和β1表达β2，并代入log(price)的方程.
3：利用的2小题中的结果，得到?θ1的标准误，并使用这个标准误构造一个 95% 置信区间.
（该题目来源于Wooldridge 《计量经济学导论 现代观点》第4章 习题4.14） 数据如下：
n logprice sqrft bdrms n logprice sqrft bdrms 1 12.61 2438 4 45 12.83 2293 5 2 12.82 2076 3 46 12.49 1764 3 3 12.16 1374 3 47 12.65 2768 3 4 12.18 1448 3 48 12.94 3733 4 5 12.83 2514 4 49 12.44 1536 3 6 13.05 2754 5 50 12.66 1638 4 7 12.71 2067 3 51 12.48 1972 3 8 12.66 1731 3 52 12.45 1478 2 9 12.24 1767 3 53 12.25 1408 3 10 12.39 1890 3 54 12.1 1812 3 11 12.56 2336 4 55 12.43 1722 3 12 12.61 2634 5 56 12.43 1780 4 13 12.91 3375 3 57 12.25 1674 4 14 12.26 1899 3 58 12.46 1850 4 15 12.49 2312 3 59 12.57 1925 3 16 12.33 1760 4 60 12.66 2343 4 17 12.39 2000 4 61 12.32 1567 3 18 12.56 1774 3 62 12.49 1664 4 19 12.5 1376 3
63 12.64 1386 6 ^
300.2862573 0.741980831 8.04356272
2012.64183546413.0626175
2112.49204836512.7223214
2212.51212436613.1126384
2312.32176836712.5419154
2411.92173246812.8525894
2512.42144036912.6927094
2612.52193237012.315873
2712.35193237112.2816943
2812.75210637212.3915363
2913.0835*******.4936625
3012.77205147412.3517363
3112.35157347512.6322052
3212.72282947612.9615023
3312.43163037712.6716964
3412.37184047812.7121863
3512.8206647912.4119284
3612.151********.3212943
3712.79275048111.6215354
3813.26388058212.519803
3912.25185448312.420904
4012.32142128412.5918373
4112.41166238512.3717153
4213.48333158612.2215743
4312.42165648712.311852
4412.35117138812.417744
实验目的：对于多元线性回归模型，SPSS的输出结果给出的只是单独的系数的t检验和整个方程的F检验，但没有直接给出参数的一个线性组合的假设检验。本实验的主要目的就是利用回归的技巧得出参数的线性组合的假设检验。SPSS主要操作：
（1）Analyze-Regression-Linear，作log(price)关于sqrft，bdrms的回归，得到β1，β2的估计值
（2）用Compute产生一个新变量（sqrft－150 bdrms），后作log(price)关于（sqrft－150 bdrms），bdrms的回归，得到θ1的估计值的标准误以及θ1的估计值的95% 置信区间.
SPSS输出结果及答案：
1：
由上述输出结果得到θ1估计值为150×0.0003794465554209＋0.02888463934123＝0.085802
2：θ1 = 150β1 +β2，β2 = 150β1 －θ1
log(price) =β0+β1（sqrft－150 bdrms）+θ1 bdrms +u
3：
由上述输出结果得到θ1估计值0.08580162265436，θ1的估计值的标准误为
0.02676751886514，以及θ1的估计值的95% 置信区间为
（0.03258062352782，0.1390226217809）.
实验四：多元线性回归模型的估计、回归系数和回归方程的检验、标准化回归方程、预测(验证性实验1课时)
实验题目：研究货运总量y（万吨）与工业总产量x1(亿元)，农业总产值x2（亿元），居民非商品支出x3（亿元）的关系。数据如表：
１.计算y,x1,x2,x3的相关系数矩阵；
２.求y关于x1,x2,x3的三元线性回归方程；
３.对所求得的方程作拟合度检验
４.对每个回归系数作显著性检验；
５.对回归方程作显著性检验；
６.如果有的回归系数没有通过显著性检验，将其剔除，重新建立回归方程，再作回归方程的显著性检验和回归系数的显著性检验；
７.求出新回归方程的每一个回归系数的置信水平为９５％的置信区间；
８.求新回归方程的标准化回归方程；
９.求当x1=75, x2=42时的y的预测值，给定９９％的置信水平，计算其置信区间？
数据如下：
y x1 x2 x3
160 70 35 1.0
260 75 40 2.4
210 65 40 2.0
265 74 42 3.0
240 72 38 1.2
220 68 45 1.5
275 78 42 4.0
160 66 36 2.0
275 70 44 3.2
250 65 42 3.0
实验目的：掌握多元线性回归模型的估计、回归系数和回归方程的检验、标准化回归方程、预测
SPSS主要操作：操作步骤类似于一元线性回归模型的方法
SPSS输出结果及答案：
1:y,x1,x2,x3的相关系数矩阵如下表：
2:
由上述输出结果知：y=-348.280+3.754x1+7.101x2+12.447x3
3：
由上述输出结果知：调整R square=0.708,拟合的较好
4：由系数表的输出结果知：在5％的显著性水平下，x1,x3的t统计量的相伴的P值分别为0.100，0.284，故x2,x3的t检验不显著；x2的t统计量的相伴的P 值为0.049，故x2的t检验可以认为是显著的；
.
由以上方差分析表构造的F统计量为8.283，其相伴的P值为0.015，故整个回归方程的检验是显著的；
6：将x3去掉，重新建立y关于x1,x2的回归方程，该方程通过了回归方程的显著性检验和回归系数的显著性检验；新方程的
t检验和F检验的输出结果如下：
7：新回归方程的每一个回归系数的置信水平为９５％的置信区间：
β1的置信水平为９５％的置信区间：（0.3813142950157，8.969946486822）
β2的置信水平为９５％的置信区间：（3.133991438296，14.80793118026）
8：由系数的输出结果知新回归方程的标准化回归方程：
y=0.479x1+0.676x2
9：当x1=75, x2=42时的y的预测值为267.8290，
９９％的置信水平其置信区间：（174.0109，361.6471）
实验五：异方差的Breusch-Pagan检验、White检验(综合性实验2课时)
实验题目：利用vote1.sav中的数据
(1)估计一个以votea为因变量并以prtystra, democa, log(expenda)和log(expendb)为自变量的模型。得到残差，并将这些残差对所有的自变量进行回归。解释为什么R square=0？
(2)计算异方差的Breusch-Pagan检验，使用F统计量的形式并报告值。
(3)利用F统计量的形式计算异方差的White检验。
（该题目来源于Wooldridge《计量经济学导论现代观点》第8章习题8.9）
数据如下：
votea prtystra democa log(expenda)log(expendb)
68411 5.79 2.17
62600 6.446
73551 4.6 1.12
69640 5.77 3.27
75660 5.07 4.1
69461 6.35 3.06
59580 6.55 5.27
71491 6.46 2.04
76711 6.42 2.96
73641 5.86 3.92
68531 5.6 2.69
71581 5.6 4.56
524907.27 6.99
79541 5.53 4.24
505407.297.34
64561 4.95 4.61
72651 5.25 2.74
68541 5.99 2.72
60531 6.13 5.95
67491 6.13 3.03
63501 5.43 5.01
54471 6.28 5.39
64680 4.81 2.61
676807.01 3.87
64650 6.2 2.48
70611 5.38 3.26
63501 6.58 4.44
78461 6.18 2.89
75670 5.21-0.07
63570 6.46 6.19
64491 6.59 5.51
72570 5.92 3.79
66530 5.99 4.86
67271 5.35 3.17 50360 5.75 6.98 54610 6.01 6.22 55471 6.88 6.66 72411 5.82 1.59 67391 5.82 3.7 60411 6.25 6.55 78681 4.62 1.8 59670 6.73 5.88 65291 5.95 4.11 632916 4.17 64351 5.26 1.91 63331 6.22 5.33 50441 5.89 5.85 61481 5.11 3.89 74680 5.64 3.28 66611 4.81 3.34 65461 5.48 3.72 65531 6.16 4.82 64451 5.26 2.79 69491 5.53 4.06 53541 5.98 4.24 53351 6.1 5.81 56351 6.54 5.5 73690 5.81 2.46 62421 6.31 4.87 61511 3.58 3.22 64470 6.04 4.75 64500 6.26 5.17 73461 5.96 4.78 74540 5.46 2.6 64431 6.35 61411 2.13 4.43 70531 5.92 1.6 74650 6.15 3.16 59551 6.02 6.07 66550 5.31 4.23 73541 5.87 2.94 60571 5.84 3.54 84471 5.84 2.73 70501 5.82 4.14
54580 6.78 6.62 57451 6.4 5.11 71630 5.78 2.15 76551 5.010.27 72501 4.860.78 70620 6.11 2.7 60520 6.52 6.03 54391 6.07 4.97 63441 4.92 1.26 64451 5.46 2.08 23301 2.25 4.35 42491 5.03 6.44 28390 3.58 5.38 28350 2.83 5.64 35490 4.61 5.77 25400 2.05 5.06 37530 5.31 6.24 41501 5.29 5.83 47391 5.37 5.82 42451 6.25 6.64 32550 2.26 5.35 39520 4.06 5.52 45461 5.98 5.94 33441 4.57 5.4 495807.05 6.76 365805 6.48 48630 6.89 6.52 34451 3.99 5.53 38540 3.66 4.82 32540 4.056 49461 6.36 6.33 27460 3.73 5.59 43600 4.51 5.9 35441 3.57 5.82 39671 5.09 6.4 16220 1.05 5.14 29431 2.34 6.02 38440 5.16 5.61 28421 2.77 5.02 43481 6.47 6.39 43550 5.74 6.69
35540 2.82 4.41 42560 6.61 6.91 47600 6.58 6.63 38391 6.37 6.6 48620 5.49 6.37 39351 3.79 5.71 295700.14 4.96 28381 2.64 4.83 26361 3.77 6.79 19470 3.87 5.5 38560 6.76 6.33 25480 2.58 6.04 25381 1.9 5.36 233800.87 4.56 30550-0.65 5.42 48391 5.54 6.18 35530 4.4 5.88 28331-1.2 5.76 28460 4.07 5.63 243400.5 5.46 37520 3.14 5.52 37620 2.49 4.8 32401 5.32 6.23 43620 6.23 6.99 33441 4.11 5.42 43451 5.87 6.62 38441 4.67 5.82 44581 6.69 5.95 36391 4.41 4.78 46670 5.87 6.46 48680 6.457.04 28530 5.3 6.45 24610 2.54 6.12 38530 4.55 6.23 39500 5.19 6.47 32381 2.86 6.48 48640 6.17 5.95 47580 6.47 6.4 35510 1.85 5.23 31321 5.25 5.75 40281 5.97 6.06
27401 3.41 5.65
32431 5.49 6.63
45511 6.447.19
50490 5.87 6.53
24520 2.61 6.17
32500 3.63 5.66
29441 2.53 5.7
25490 2.72 4.64
39420 3.47 5.03
32531 3.12 5.89
36360 5.297.15
38460 5.31 6.11
30471 2.67 5.43
实验目的：掌握异方差的Breusch-Pagan检验、White检验
SPSS主要操作：
(1)首先以votea为因变量，以prtystra, democa, log(expenda)和log(expendb)为自
变量作回归，储存残差；然后用得到的残差对所有的自变量进行回归；(2)异方差的Breusch-Pagan检验：首先以votea为因变量，以prtystra, democa,
log(expenda)和log(expendb)为自变量作回归，储存残差,从而计算残差平方；
然后用得到的残差平方对所有的自变量进行回归；最后计算F统计量。(3) White检验：首先以votea为因变量，以prtystra, democa, log(expenda)和log(expendb)为自变量作回归，储存残差、预测值，从而计算残差平方、预测值平方；然后用得到的残差平方对预测值和预测值平方进行回归；最后计算F统计量。
SPSS输出结果及答案：
1：
以上结果是残差对所有的自变量进行回归的部分输出结果，由上表的输出结知：R square=0。理由是残差和所有的自变量无关，因此得到的R square=0。
2：异方差的Breusch-Pagan检验：
由上述残差平方对所有的自变量进行回归的部分输出知：F统计量值为2.330，其相伴的概率为0.058>0.05，F检验不显著，认为没有异方差。
由上述残差平方对预测值和预测值平方进行回归的部分输出知：F统计量值为2.786，其相伴的概率为0.064>0.05，F检验不显著，认为没有异方差。
实验六：加权最小二乘法(验证性实验1课时)
实验题目：表中数据y是用电高峰每小时用电量与x是每月总用电量
1：用普通最小二乘法建立y 与x 的回归方程，并画残差散点图；
2：诊断该问题是否存在异方差；
3：如果存在异方差，用幂指数的权函数建立加权最小二乘回归方程。
数据如下：
n x y n x y
16790.7927837 4.2
22920.44281748 4.88
310120.56291381 3.48
44930.793014287.58
5582 2.7311255 2.63
61156 3.64321777 4.99
7997 4.73333700.59
821899.53423168.19
91097 5.34351130 4.79
102078 6.85364630.51
111818 5.8437770 1.74
121700 5.2138724 4.1
13747 3.2539808 3.94
142030 4.43407900.96
151643 3.1641783 3.29
164140.5424060.44
173540.17431242 3.24
181276 1.8844658 2.14
197450.77451746 5.71
20435 1.39464680.64
215400.56471114 1.9
22874 1.56484130.51
231543 5.284917878.33
2410290.6450356014.94
257104511495 5.11
2614340.31522221 3.85
531526 3.93
实验目的：学会通过多种手段来检验异方差，掌握解决异方差的一种非常常见的方法：加权最小二乘法
SPSS主要操作：
加权最小二乘法：Analyze-Regression-Weight Estimation
注意：加权最小二乘法采用的方法是最大似然估计，而不是普通最小二乘法y SPSS输出结果及答案：
1：y=-.831+3.683E-03x
该题SPSS的部分输出结果如下：
测试题 1．下列说法中错误的是（） A．如果变量x与y之间存在着线性相关关系，则我们根据试验数据得到的点（i=1，2，3，…， n）将散布在一条直线附近B．如果两个变量x与y之间不存在线性相关关系，那么根据试验数据不能写出一个线性方程。 C．设x，y是具有线性相关关系的两个变量，且回归直线方程是，则叫回归系数 D．为使求出的回归直线方程有意义，可用线性相关性检验的方法判断变量x与y之间是否存在线性相关关系 2．在一次试验中，测得（x，y）的四组值分别是（1，2），（2，3），（3，4），（4，5），则y与 x之间的回归直线方程是（） A．B． C．D． 3．回归直线必过点（） A．（0，0）B． C． D． 4．在画两个变量的散点图时，下面叙述正确的是（） A．预报变量在轴上，解释变量在轴上 B．解释变量在轴上，预报变量在轴上 C．可以选择两个变量中任意一个变量在轴上 D．可以选择两个变量中任意一个变量在轴上 5．两个变量相关性越强，相关系数r（） A．越接近于0 B．越接近于1 C．越接近于－1 D．绝
对值越接近1 6．若散点图中所有样本点都在一条直线上，解释变量与预报变量的相关系数为（） A．0 B．1 C．－1 D．－1或1 7．一位母亲记录了她儿子3到9岁的身高，数据如下表： 年龄（岁）3456789 身高（94.8104.2108.7117.8124.3130.8139.0由此她建立了身高与年龄的回归模型，她用这个模型预测儿子10岁时的身高， 则下面的叙述正确的是（） A．她儿子10岁时的身高一定是145.83 B．她儿子10岁时的身高在145.83以上 C．她儿子10岁时的身高在145.83左右 D．她儿子10岁时的身高在145.83以下 8．两个变量有线性相关关系且正相关，则回归直线方程中， 的系数（） A．B．C．D． 能力提升： 9．一个工厂在某年每月产品的总成本y（万元）与该月产量x（万件）之间有如下数据：
空间分析实验指导书 黎华 武汉理工大学资环学院 2011年9月
目录 实验一、市区择房分析 (2) 实验二、最短路径分析 (3) 实验三、寻找最佳路径 (5) 实验四（综合实验一）、学校选址规划 (7)
实验一、市区择房分析 1、背景 如何找到环境好、购物方便、小孩上学方便的居住区地段是购房者最关心的问题，因此购房者就需要从总体上对商品房的信息进行研究分析，选择最适宜的购房地段。 2、数据 ●城市市区交通网络图（network.shp） ●商业中心分布图（marketplace.shp） ●名牌高中分布图（school.shp） ●名胜古迹分布图（famous place.shp） 3、步骤 1）所寻找的区域应该满足以下条件 ●离主要交通要道200米之外，以减少噪音污染 ●在商业中心的服务范围内，服务范围以商业中心规模的大小（属性字段YUZHI）来 确定 ●距名牌高中在750米内，以便小孩上学便捷 ●距名胜古迹500米内，环境幽雅 2）对每个条件进行缓冲区分析，得到各个条件所对应的区域 3）运用空间叠置分析对上述4个图层进行叠加，得到适合的购房地段
实验二、最短路径分析 1．背景：在现实生活中寻求最短，最快，提高效率有着重大意义，而交通网络中要素的设置如权重的改变和阻强的设置对最短路径的选择也有着很大的影响，研究这些因子的改变究竟对最短路径能造成多大的影响，对于现实也有一定的指导意义。 2．目的：学会用ArcGIS9 进行各种类型的最短路径分析，了解内在的运算机理。 3．数据：试验数据位于\Chp7\Ex2，请将练习拷贝至E:\Chp7\Ex2\ 一个GeoDatabase 地理数据库：City.mdb，内含有城市交通网、超市分布图，家庭住址以及网络关系。 4．要求：应该能够给出到达指定目的地的路径选择方案根据不同的权重要求得到不同的最佳路径，并给出路径的长度；根据需求找出最近的设施的路径，这里是以超市为例。 （1）在网络中指定一个超市，要求分别求出在距离、时间限制上从家到超市的最佳路径。 （2）给定访问顺序，按要求找出从家经逐个地点达到目的地的最佳路径。 5．操作步骤： 首先打开ArcMap选择E:\Chp7\Ex2\city.mdb再双击后选择将整个要素数据集city加载进来。然后将place 点状要素以HOME 字段属性值进行符号化，1 值是家，0 值是超市，（1）无权重最佳路径的选择 1）在设施网络分析工具条上，点选旗标和障碍工具板下拉箭头，将旗标放在家和想要去的超市点上。 2）确认在Analysis 下拉菜单中的Options 按钮打开的Analysis Options 对话框中的weight 和weight filter 标签项全部是none，这样使得进行的最短路径分析是完全按照这个网络自身的长短来确定的。 3）点选追踪工作（Track task）下拉菜单选择寻找路径（find path）。单击solve 键，则最短路径将显示出来，这条路径的总成本将显示在状态列。 （2）加权最佳路径选择 1）在设施网络分析工具条上，点选旗标和障碍工具板下拉箭头，将旗标放在家和想去的某个超市点上。 2）选择Analysis 下拉菜单，选择Option按钮，打开Analysis Option对话框，选择Weight 标签页，在边的权重(edge weight)上，全部选择长度（length）权重属性。 3）点选追踪工作（Track task）下拉菜单选择寻找路径（find path）。单击solve键，则以长度为比重为基础的最短路径将显示出来，这条路径的总成本将显示在状态列。 4）上述是通过距离的远近选择而得到的最佳路径，而不同类型的道路由于道路车流量的问题，有时候要选择时间较短的路径，同样可以利用网络分析进行获得最佳路径。 这里的时间属性是在建网之前，通过各个道路的类型（主干道，次要道等）来给定速度属性，然后通过距离和速度的商值确定的，并将其作为属性设定于每个道路上，这里没有考虑红灯问题以及其他因素，而是一种理想情况，不过可以将其他的要素可以逐渐加入来完善。 （3）按要求和顺序逐个对目的点的路径的实现 1）在设施网络分析工具条上，点选旗标和障碍工具板下拉箭头，将旗标按照车辆访问的顺序逐个放在点上。
矿压测试技术实验指导书 学号： 班级： 姓名： 安徽理工大学 能源与安全学院采矿工程实验室
实验一常用矿山压力仪器原理及使用方法 第一部分观测岩层移动的部分仪器 ☆深基点钻孔多点位移计 一、结构简介 深基点钻孔多点位移计是监测巷道在掘进和受采动影响的整个服务期间，围岩内部变形随时间变化情况的一种仪器。 深基点钻孔多点位移包括孔内固定装置、孔中连接钢丝绳、孔口测读装置组成。每套位移计内有5~6个测点。其结构及其安装如图1所示。 二、安装方法 1.在巷道两帮及顶板各钻出φ32的钻孔。 2.将带有连接钢丝绳的孔内固定装置，由远及近分别用安装圆管将其推至所要求的深度。(每个钻孔布置5~6个测点，分别为；6m、5m、4m、3m、2m、lm或12m、10m、8m、6m、4m、2m)。 3.将孔口测读装置，用水泥药圈或木条固定在孔口。 4。拉紧每个测点的钢丝绳，将孔口测读装置上的测尺推至l00mm左右的位置后，由螺丝将钢丝绳与测尺固定在一起。 三、测试方法 安装后先读出每个测点的初读数，以后每次读得的数值与初读数之差，即为测点的位移值。当读数将到零刻度时，松开螺丝，使测尺再回到l00mm左右的位置，重新读出初读数。 ☆顶板离层指示仪 一、结构简介： 顶板离层指示仪是监测顶板锚杆范围内及锚固范围外离层值大小的一种监测仪器，在顶板钻孔中布置两个测点，一个在围岩深部稳定处，一个在锚杆端部围岩中。离层值就是围岩中两测点之间以及锚杆端部围岩与巷道顶板表面间的相对位移值。顶板离层指示仪由孔内固定装置、测量钢丝绳及孔口显示装置组成如图1所示。
二、安装方法： 1.在巷道顶板钻出φ32的钻孔，孔深由要求而定。 2.将带有长钢丝绳的孔内固定装置用安装杆推到所要求的位置；抽出安装杆后再将带有短钢丝绳的孔内固定装置推到所要求的位置。 3.将孔口显示装置用木条固定在孔口(在显示装置与钻孔间要留有钢丝绳运动的间隙)。 4.将钢丝绳拉紧后，用螺丝将其分别与孔口显示装置中的圆管相连接，且使其显示读数超过零刻度线。 三、测读方法： 孔口测读装置上所显示的颜色，反映出顶板离层的范围及所处状态，显示数值表示顶板的离层量。☆DY—82型顶板动态仪 一、用途 DY-82型顶板动态仪是一种机械式高灵敏位移计。用于监测顶底板移近量、移近速度，进行采场“初次来压”和“周期来压”的预报，探测超前支撑压力高 峰位置，监测顶板活动及其它相对位移的测量。 二、技术特征 (1)灵敏度(mm) 0.01 (2)精度(％) 粗读±1,微读±2.5 (3)量程(mm) 0～200 (4)使用高度(mm) 1000～3000 三、原理、结构 其结构和安装见图。仪器的核心部件是齿条6、指针8 以及与指针相连的齿轮、微读数刻线盘9、齿条下端带有读 数横刻线的游标和粗读数刻度管11。 当动态仪安装在顶底板之间时，依靠压力弹簧7产生的 弹力而站立。安好后记下读数(初读数)并由手表读出时间。 粗读数由游标10的横刻线在刻度管11上的位置读出，每小 格2毫米，每大格(标有“1”、“22'’等)为10毫米，微读数 由指针8在刻线盘9的位置读出，每小格为0.01毫米(共200 小格，对应2毫米)。粗读数加微读数即为此时刻的读数。当 顶底板移近时，通过压杆3压缩压力弹簧7，推动齿条6下 移，带动齿轮，齿轮带动指针8顺时针方向旋转，顶底板每 移近0.01毫米，指针转过1小格；同时齿条下端游标随齿条 下移，读数增大。后次读数减去前次读数，即为这段时间内的顶底板移近量。除以经过的时间，即得
淮海工学院计算机科学系 大型数据库实验指导书 计算机网络教研室
实验1安装配置与基本操作 实验目的 1. 掌握Oracle9i服务器和客户端软件的安装配置方法。 2. 掌握Oracle9i数据库的登录、启动和关闭。 实验环境 局域网，windows 2000 实验学时 2学时，必做实验。 实验内容 1. 在局域网环境下安装配置Oracle9i服务器和客户端软件。 2. 练习Oracle9i数据库的登录、启动和关闭等基本操作。 实验步骤 1、将Oracle 9i的第1号安装盘放入光驱，双击setup，将弹出“Oracle Universal Installer：欢迎使用”对话框。 2、单击“下一步”按钮，出现“Oracle Universal Installer：文件定位”对话框。 在路径中输入“E:\Oracle\ora92”，其它取默认值。 3、启动第1号盘的安装程序setup，具体方法同安装Oracle 9i服务器，不同的是在 选择安装产品时选择“Oracle9i Client 9.2.0.1.0”选项； 4、安装结束后，弹出“Oracle Net Configuration Assistant：欢迎使用”对话框。取 默认值。 5、登录Oracle9i数据库：选择“开始”→“所有程序”→Oracle-OraHome92→Enterprise Manager Console ； 6、系统出现“登录”对话框。选择“独立启动”。 分析与思考 （1）简述启动Oracle9i数据库的一般步骤。 （2）简述启动Oracle9i模式中三个选项的区别？ （3）简述关闭Oracle9i模式中四个选项的区别？
应用回归分析：填空 (1) 回归分析是处理变量间_______关系的一种数理统计方法，若变量间具有线性关系，则称相应的回归分析为____________；若变量间不具有线性关系，就称相应的回归分析为___________________。 (2) 现代统计学中研究统计关系的两个重要分支是_________和_____________。 (3) 回归模型的建立是基于回归变量的样本统计数据，常用的样本数据分为___ ___________________和______________________。 (4) 回归模型通常应用于______________________、____________________和_____________________等方面。 (5) 最小二乘法的基本特点是使回归值与_________________________平方和为最小，最小二乘法的理论依据是___________________________。 (6) 多元线性回归模型ε β += X Y ，回归参数β的最小二乘估计为 β ?=_________________________。 (7) 设线性回归模型参数向量β(p+1维)的最小二乘估计为β?，c 为p+1维常数向量，则______________是____________的最小方差线性无偏估计。 (8) 在线性回归分析中，最小二乘估计的性质有______________； _____ _____________和____________________等。 (9) 多元线性回归模型n i x x y i ip p i i ,,2,1,110 =++++=εβββ，误差项 ()n i i ,,2,1, =ε需满足的markov Gauss -假设为： (a):________________________________________； (b):________________________________________； (c):_________________________________________。 (10) 对回归方程做显著性检验时，可以用P 值代替检验统计量值，作出拒绝或接受原假设的决定：当P_______α时，接受0H ；当P________α时，拒绝0H 。 (11) 在p 元线性回归中，确定随机变量y 与自变量12,,,p x x x 间是否有线性
土木工程学院 《混凝土结构设计基本原理》实验指导书 及实验报告 适用专业：土木工程周淼 编 班级：：学 号： 理工大学 2018 年9 月
实验一钢筋混凝土梁受弯性能试验 一、实验目的 1.了解适筋梁的受力过程和破坏特征； 2.验证钢筋混凝土受弯构件正截面强度理论和计算公式； 3.掌握钢筋混凝土受弯构件的实验方法及荷载、应变、挠度、裂缝宽度等数据的测试技术 和有关仪器的使用方法； 4.培养学生对钢筋混凝土基本构件的初步实验分析能力。 二、基本原理当梁中纵向受力钢筋的配筋率适中时，梁正截面受弯破坏过程表现为典型的三个阶段：第一阶段——弹性阶段（I阶段）：当荷载较小时，混凝土梁如同两种弹性材料组成的组合梁，梁截面的应力呈线性分布，卸载后几乎无残余变形。当梁受拉区混凝土的最大拉应力达到混凝土的抗拉强度，且最大的混凝土拉应变超过混凝土的极限受拉应变时，在纯弯段某一薄弱截面出现首条垂直裂缝。梁开裂标志着第一阶段的结束。此时，梁纯弯段截面承担的弯矩M cr称为开裂弯矩。第二阶段——带裂缝工作阶段（II阶段）：梁开裂后，裂缝处混凝土退出工作，钢筋应力急增，且通过粘结力向未开裂的混凝土传递拉应力，使得梁中继续出现拉裂缝。压区混凝土中压应力也由线性分布转化为非线性分布。当受拉钢筋屈服时标志着第二阶段的结束。此时梁纯弯段截面承担的弯矩M y称为屈服弯矩。第三阶段——破坏阶段（III阶段）：钢筋屈服后，在很小的荷载增量下，梁会产生很大的变形。裂缝的高度和宽度进一步发展，中和轴不断上移，压区混凝土应力分布曲线渐趋丰满。当受压区混凝土的最大压应变达到混凝土的极限压应变时，压区混凝土压碎，梁正截面受弯破坏。此时，梁承担的弯矩M u 称为极限弯矩。适筋梁的破坏始于纵筋屈服，终于混凝土压碎。整个过程要经历相当大的变形，破坏前有明显的预兆。这种破坏称为适筋破坏，属于延性破坏。 三、试验装置
《—数据库应用—》上机指导书 数据库课程组编写 前言
“数据库应用”是一门理论性和实践性都很强的专业课程, 通过本课程的学习，学生会使用SQL Server数据库管理系统并能进行实际应用。能熟练掌握Transact-SQL语言，能保证数据的完整性和一致性、数据库的安全,并能进行简单编程。 “数据库应用”课程上机的主要目标： 1）通过上机操作，加深对数据库系统理论知识的理解。 2）通过使用SQL SERVER2000,了解SQL SERVER 数据库管理系统的数据管理方式，并掌握其操作技术。 3）通过实际题目的上机，提高动手能力，提高分析问题和解决问题的能力。 “数据库应用”课程上机项目设置与内容 表3列出了”数据库应用”课程具体的上机项目和内容 上机组织运行方式:
⑴上机前，任课教师需要向学生讲清上机的整体要求及上机的目标任务；讲清上机安排和进度、平时考核内容、期末考试办法、上机守则及上机室安全制度；讲清上机操作的基本方法，上机对应的理论内容。 ⑵每次上机前：学生应当先弄清相关的理论知识，再预习上机内容、方法和步骤，避免出现盲目上机的行为。 ⑶上机1人1组，在规定的时间内，由学生独立完成，出现问题时，教师要引导学生独立分析、解决，不得包办代替。 ⑷该课程上机是一个整体，需要有延续性。机房应有安全措施，避免前面的上机数据、程序和环境被清除、改动等事件发生，学生最好能自备移动存储设备，存储自己的数据。 ⑸任课教师要认真上好每一堂课，上机前清点学生人数，上机中按要求做好学生上机情况及结果记录。 上机报告要求 上机报告应包含以下内容： 上机目的，上机内容及操作步骤、上机结果、及上机总结及体会。 上机成绩评定办法 上机成绩采用五级记分制，分为优、良、中、及格、不及格。按以下五个方面进行综合考核： 1、对上机原理和上机中的主要环节的理解程度； 2、上机的工作效率和上机操作的正确性； 3、良好的上机习惯是否养成； 4、工作作风是否实事求是； 5、上机报告（包括数据的准确度是否合格，体会总结是否认真深入等） 其它说明 1.在上机课之前，每一个同学必须将上机的题目、程序编写完毕，对运行中可能出 现的问题应事先作出估计；对操作过程中有疑问的地方，应做上记号，以便上机时给予注意。做好充分的准备，以提高上机的效率 2.所有上机环节均由每位同学独立完成，严禁抄袭他人上机结果，若发现有结果雷 同者，按上机课考核办法处理。 3.上机过程中，应服从教师安排。 4.上机完成后，要根据教师的要求及时上交作业。
1.1回归分析的基本思想及其初步应用 一、选择题 1. 某同学由x 与y 之间的一组数据求得两个变量间的线性回归方程为y bx a =+，已知：数据x 的平 均值为2，数据 y 的平均值为3，则 ( ) A ．回归直线必过点（2，3） B ．回归直线一定不过点（2，3） C ．点（2，3）在回归直线上方 D ．点（2，3）在回归直线下方 2. 在一次试验中，测得(x,y)的四组值分别是A(1,2),B(2,3),C(3,4),D(4,5)，则Y 与X 之间的回归直线方程为（ ）A ． y x 1=+ B ． y x 2=+ C ． y 2x 1=+ Ｄ． y x 1=-3. 在对两个变量x ，y 进行线性回归分析时，有下列步骤： ①对所求出的回归直线方程作出解释； ②收集数据(i x 、i y ） ，1,2i =，…，n ； ③求线性回归方程； ④求未知参数； ⑤根据所搜集的数据绘制散点图 如果根据可行性要求能够作出变量,x y 具有线性相关结论，则在下列操作中正确的是（ ） A ．①②⑤③④ B ．③②④⑤① C ．②④③①⑤ D ．②⑤④③① 4. 下列说法中正确的是（ ） A ．任何两个变量都具有相关关系 B ．人的知识与其年龄具有相关关系 C ．散点图中的各点是分散的没有规律 D ．根据散点图求得的回归直线方程都是有意义的 5. 给出下列结论： （1）在回归分析中，可用指数系数2 R 的值判断模型的拟合效果，2 R 越大，模型的拟合效果越好； （2）在回归分析中，可用残差平方和判断模型的拟合效果，残差平方和越大，模型的拟合效果越好； （3）在回归分析中，可用相关系数r 的值判断模型的拟合效果，r 越小，模型的拟合效果越好； （4）在回归分析中，可用残差图判断模型的拟合效果，残差点比较均匀地落在水平的带状区域中，说明这样的模型比较合适．带状区域的宽度越窄，说明模型的拟合精度越高． 以上结论中，正确的有（ ）个． A ．1 B ．2 C ．3 D ．4 6. 已知直线回归方程为2 1.5y x =-，则变量x 增加一个单位时（ ） A.y 平均增加1.5个单位 B.y 平均增加2个单位 C.y 平均减少1.5个单位 D. y 平均减少2个单位 7. 下面的各图中，散点图与相关系数r 不符合的是（ ）
实验四空间数据处理与地图投影 一、实验目的 1．掌握空间数据处理（融合、拼接、剪切、交叉、合并）的基本方法，原理。 2．掌握地图投影变换的基本原理与方法。 3．掌握ArcGIS中投影的应用及投影变换的方法、技术，同时了解地图投影及其变换在实际中的应用。 二、实验准备 1．软件准备：ArcGIS 10.2 2．数据准备： （1）stationsll.shp（美国爱达荷州轮廓图） （2）idll.shp（美国爱达荷州滑雪场资料） 以上两个数据是以十进制表示经纬度数值的shapefile （3）snow.txt（美国爱达荷州40个滑雪场的经纬度值） （4）stations.shp，一个已投影的shapefile，用于检验习作2的投影结果 （5）idoutl.shp，基于爱达荷横轴墨卡托坐标系的爱达荷州轮廓图，用于检验习作3投影的正确性 三、实验容与步骤 1.空间数据处理 1.1 裁剪要素 ?在ArcMap中，添加数据“县界.shp”、“Clip.shp”（Clip 中有四个实体） ?开始编辑，激活Clip图层。选中Clip图层中的一个实体（注意不要选中“县界”中的实体！）
图4-1 编辑Clip ?点击按钮，打开ArcToolBox； ?选择“Analysis Tools->Extract”，双击“Clip”，弹出窗口剪切窗口，指定输入实体为“县界”，剪切实体为“Clip”（必须为多边形实体），并指定输出实体类路径及名称，这里请命名为“县界_Clip1” 如图4-5； 图4-2 工具箱
图4-3 剪切窗口 ?依次选中Clip主题中其它三个实体，重复以上的操作步骤，完成操作后将得到共四个图层——“县界_Clip1”，“县界_Clip2”，“县界_Clip3”，“县界_Clip4”）； ?操作完成后，一定要“Save Editors”。 图4-4 生成四个剪切图层
土工实验指导书及实验报告编写毕守一 安徽水利水电职业技术学院 二OO九年五月
目录 实验一试样制备 实验二含水率试验 实验三密度试验 实验四液限和塑限试验 实验五颗粒分析试验 实验六固结试验 实验七直接剪切试验 实验八击实试验 土工试验复习题
实验一试样制备 一、概述 试样的制备是获得正确的试验成果的前提，为保证试验成果的可靠性以及试验数据的可比性，应具备一个统一的试样制备方法和程序。 试样的制备可分为原状土的试样制备和扰动土的试样制备。对于原状土的试样制备主要包括土样的开启、描述、切取等程序；而扰动土的制备程序则主要包括风干、碾散、过筛、分样和贮存等预备程序以及击实等制备程序，这些程序步骤的正确与否，都会直接影响到试验成果的可靠性，因此，试样的制备是土工试验工作的首要质量要素。 二、仪器设备 试样制备所需的主要仪器设备，包括： （1）孔径0.5mm、2mm和5mm的细筛； （2）孔径0.075mm的洗筛； （3）称量10kg、最小分度值5g的台秤； （4）称量5000g、最小分度值1g和称量200g、最小分度值0.01g的天平；
（5）不锈钢环刀（内径61.8mm、高20mm；内径79.8mm、高20mm或内径61.8mm、高40mm）； （6）击样器：包括活塞、导筒和环刀； （7）其他：切土刀、钢丝锯、碎土工具、烘箱、保湿器、喷水设备、凡士林等。 三、试样制备 （一）原状土试样的制备步骤 1、将土样筒按标明的上下方向放置，剥去蜡封和胶带，开启土样筒取土样。 2、检查土样结构，若土样已扰动，则不应作为制备力学性质试验的试样。 3、根据试验要求确定环刀尺寸，并在环刀内壁涂一薄层凡士林，然后刃口向下放在土样上，将环刀垂直下压，同时用切土刀沿环刀外侧切削土样，边压边削直至土样高出环刀，制样时不得扰动土样。 4、采用钢丝锯或切土刀平整环刀两端土样，然后擦净环刀外壁，称环刀和土的总质量。 5、切削试样时，应对土样的层次、气味、颜色、夹杂物、裂缝和均匀性进行描述。 6、从切削的余土中取代表性试样，供测定含水率以及颗粒分析、界限含水率等试验之用。
1、对于一元线性回归01(1,2,...,)i i i y x i n ββε=++=,()0i E ε=，2 var()i εσ=， cov(,)0()i j i j εε=≠，下列说法错误的是 (A)0β，1β的最小二乘估计0?β，1 ?β 都是无偏估计； (B)0β，1β的最小二乘估计0?β，1?β对1y ，2y ，...，n y 是线性的； 2、在回归分析中若诊断出异方差，常通过方差稳定化变化对因变量进行变换. 如果误差方差与因变量y 的期望成正比，则可通过下列哪种变换将方差常数化 (A) 1 y ； (C) ln(1)y +；(D)ln y . 3、下列说法错误的是 (A)强影响点不一定是异常值； (B)在多元回归中，回归系数显着性的t 检验与回归方程显着性的F 检验是等价的； (C)一般情况下，一个定性变量有k 类可能的取值时，需要引入k-1个0-1型自变量； (D)异常值的识别与特定的模型有关. 4、下面给出了4个残差图，哪个图形表示误差序列是自相关的 (A) (C) 5 应用回归分析试题（一） (C)0β，1β的最小二乘估计0?β，1 ?β之间是相关的； (D)若误差服从正态分布，0β，1β的最小二乘估计和极大似然估计是不一样的.
(A) (B) (C) (D) 二、填空题（每空2分，共20分） 1、考虑模型y X βε=+，2var()n I εσ=，其中:X n p '?，秩为p '，2 0σ>不一定 已知，则?β =__________________， ?var()β=___________，若ε服从正态分布，则 22 ?()n p σ σ'-:___________，其中2?σ 是2σ的无偏估计. 2、下表给出了四变量模型的回归结果： 则残差平方和=_________，总的观察值个数=_________，回归平方和的自由度=________. 3、已知因变量y 与自变量1x ，2x ，3x ，4x ，下表给出了所有可能回归模型的AIC 值，则最优子集是_____________________. 4、在诊断自相关现象时，若0.66DW =，则误差序列的自相关系数ρ的估计值=_____ ，若存在自相关现象，常用的处理方法有迭代法、_____________、科克伦-奥克特迭代法. 5、设因变量y 与自变量x 的观察值分别为12,,...,n y y y 和12,,...,n x x x ，则以* x 为折点的 折线模型可表示为_____________________. 三、（共45分）研究货运总量y （万吨）与工业总产值1x （亿元）、农业总产值2x （亿元）、居民非商品支出3x （亿元）的线性回归关系.观察数据及残差值i e 、学生化残差i SRE 、
《ACCESS2010数据库技术及应用》 实验指导（3） 学号： 姓名： 班级： 专业：
实验三窗体 实验类型：验证性实验课时： 4 学时指导教师： 时间：201 年月日课次：第节教学周次：第周 一、实验目的 1. 掌握窗体创建的方法 2. 掌握向窗体中添加控件的方法 3. 掌握窗体的常用属性和常用控件属性的设置 二、实验内容和要求 1. 创建窗体 2. 修改窗体，添加控件，设置窗体及常用控件属性 三、实验步骤 案例一：创建窗体 1.使用“窗体”按钮创建“成绩”窗体。 操作步骤如下： （1）打开“教学管理.accdb”数据库，在导航窗格中，选择作为窗体的数据源“教师”表，在功能区“创建”选项卡的“窗体”组，单击“窗体”按钮，窗体立即创建完成，并以布局视图显示，如图3-1所示。 （2）在快捷工具栏，单击“保存”按钮，在弹出的“另存为”对话框中输入窗体的名称“教师”，然后单击“确定”按钮。 图3-1布局视图 2．使用“自动创建窗体”方式 要求：在“教学管理.accdb”数据库中创建一个“纵栏式”窗体，用于显示“教师”表中的信息。 操作步骤： （1）打开“教学管理.accdb”数据库，在导航窗格中，选择作为窗体的数据源“教师”表，在功能区“创建”选项卡的“窗体”组，单击“窗体向导”按钮。如图3-2所示。 （2）打开“请确定窗体上使用哪些字”段对话框中，如图3-3 所示。在“表和查询”下拉列表中光图3-2窗体向导按钮
标已经定位在所学要的数据源“教师”表，单击按钮，把该表中全部字段送到“选定字段”窗格中，单击下一步按钮。 （3）在打开“请确定窗体上使用哪些字”段对话框中，选择“纵栏式”，如图3-4所示。单击下一步按钮。 （4）在打开“请确定窗体上使用哪些字”段对话框中，输入窗体标题“教师”，选取默认设置：“打开窗体查看或输入信息”，单击“完成”按钮，如图3-5所示。 （5）这时打开窗体视图，看到了所创建窗体的效果，如图3-6所示。 图3-3“请确定窗体上使用哪些字”段对话框 图3-4“请确定窗体使用的布局”段对话框中
北京邮电大学世纪学院 实验、实习、课程设计报告撰写格式与要求 （试行） 一、实验报告格式要求 1、有实验教学手册，按手册要求填写，若无则采用统一实验报告封面。 2、报告一律用钢笔书写或打印，打印要求用A4纸；页边距要求如下：页边距上下各为2.5厘米，左右边距各为2.5厘米；行间距取固定值（设置值为20磅）；字符间距为默认值（缩放100%，间距：标准）。 3、统一采用国家标准所规定的单位与符号，要求文字书写工整，不得潦草；作图规范，不得随手勾画。 4、实验报告中的实验原始记录，须经实验指导教师签字或登记。 二、实习报告、课程设计报告格式要求 1、采用统一的封面。 2、根据教学大纲的要求手写或打印，手写一律用钢笔书写，统一采用国家标准所规定的单位与符号，要求文字书写工整，不得潦草；作图规范，不得随手勾画。打印要求用A4纸；页边距要求如下：页边距上下各为2.5厘米，左右边距各为2.5厘米；行间距取固定值（设置值为20磅）；字符间距为默认值（缩放100%，间距：标准）。 三、报告内容要求 1、实验报告内容包括：实验目的、实验原理、实验仪器设备、实验操作过程、原始数据、实验结果分析、实验心得等方面内容。 2、实习报告内容包括：实习题目、实习任务与要求、实习具体实施情况（附上图表、原始数据等）、实习个人总结等内容。 3、课程设计报告或说明书内容包括：课程设计任务与要求、总体方案、方案设计与分析、所需仪器设备与元器件、设计实现与调试、收获体会、参考资料等方面内容。 北京邮电大学世纪学院 教务处 2009-8
实验报告 课程名称计算机绘图（CAD） 实验项目AutoCAD二维绘图实验 专业班级 姓名学号 指导教师实验成绩 2016年11月日
计算机科学学院《ORACLE数据库》实验指导书
《ORACLE数据库》实验指导书 实验一Oracle数据库安装配置以及基本工具的使用 1．实验的基本内容 实验室中oracle数据库安装后某些服务是关闭的（为了不影响其他课程的使用），所以在进入数据库前需要对oracle进行配置： （1）启动oracle OraHomeTNSLISTENER 和oracleserviceORACLE 两个服务 （2）修改listener.ora 和tnsnames.ora 两个文件的内容 （3）以用户名：system ,口令：11111 以“独立登录”的方式进入oracle 数据库系统 （4）熟悉数据库中可用的工具。 2．实验的基本要求 （1）掌握Oracle11g的配置以及登录过程。 （2）熟悉系统的实验环境。 3．实验的基本仪器设备和耗材 计算机 4．实验步骤 (1) 查看设置的IP地址是否与本机上的IP地址一致。若不一致则修改为本机IP地址。 (2) 启动oracle OraHomeTNSLISTENER 和oracleserviceORACLE 两个服务 控制面板/性能与维护/管理工具/服务/ oracle OraHomeTNSLISTENER（右击/启动）。 控制面板/性能与维护/管理工具/服务/ oracleserviceORACLE（右击/启动） (3) 修改listener.ora 和tnsnames.ora 两个文件的内容 D:\app\Administrator\product\11.1.0\db_1\NETWORK\ADMIN (用记事本方式打开)，将HOST=“…..”内容修改为本机的IP地址，保存退出。 D:\app\Administrator\product\11.1.0\db_1\NETWORK\ADMIN (用记事本方式打开)，将HOST=“…..”内容修改为本机的IP地址，保存退出。 (4) 启动oracle 数据库
《流体力学》课程实验指导书袁守利编 汽车工程学院 2005年9月
前言 1.实验总体目标、任务与要求 1)学生在学习了《流体力学》基本理论的基础上，通过伯努利方程实验、动量方程实 验，实现对基本理论的验证。 2）通过实验，使学生对水柱（水银柱）、U型压差计、毕托管、孔板流量计、文丘里流量计等流体力学常用的测压、测流量装置的结构、原理和使用有基本认识。 2.适用专业 热能与动力工程 3.先修课程 《流体力学》相关章节。 4.实验项目与学时分配 5. 实验改革与特色 根据实验内容和现有实验条件，在实验过程中，采取学生自己动手和教师演示相结合的方法，力求达到较好的实验效果。
实验一伯努利方程实验 1．观察流体流经实验管段时的能量转化关系，了解特定截面上的总水头、测压管水头、压强水头、速度水头和位置水头间的关系，从而加深对伯努利方程的理解和认识。 2．掌握各种水头的测试方法和压强的测试方法。 3．掌握流量、流速的测量方法，了解毕托管测速的原理。 二、实验条件 伯努利方程实验仪 三、实验原理 1．实验装置： 图一伯努利方程实验台 1.水箱及潜水泵 2.上水管 3.电源 4.溢流管 5.整流栅 6.溢流板 7.定压水箱 8.实验 细管9. 实验粗管10.测压管11.调节阀12.接水箱13.量杯14回水管15.实验桌 2.工作原理 定压水箱7靠溢流来维持其恒定的水位，在水箱下部装接水平放置的实验细管8，水经实验细管以恒定流流出，并通过调节阀11调节其出水流量。通过布置在实验管四个截面上的四组测压孔及测压管，可以测量到相应截面上的各种水头的大小，从而可以分析管路中恒定流动的各种能量形式、大小及相互转化关系。各个测量截面上的一组测压管都相当于一组毕托管，所以也可以用来测管中某点的流速。 电测流量装置由回水箱、计量水箱和电测流量装置（由浮子、光栅计量尺和光电子
应用回归分析试题(一) 1、对于一元线性回归y 0i X i i(i 1,2,..., n),E(J 0 , var( J cov( i, j) 0(i j)，下列说法错误的是 (A) 0，1的最小一乘估计? '0， ?都是无偏估计； (B) 0，1的最小一乘估计? 0， Q ?对y，y2，... ，y n是线性的； (C) 0，1的最小一乘估计 ? ， ?之间是相关的； (D)若误差服从正态分布，0，1的最小二乘估计和极大似然估计是不一样的 2、在回归分析中若诊断出异方差，常通过方差稳定化变化对因变量进行变换.如果误差方差与因变量y的期望成正比，则可通过下列哪种变换将方差常数化 1 (A) - ；(B) “ ；(C) ln( y 1) ；(D) In y. y 、 3、下列说法错误的是 (A) 强影响点不一定是异常值； (B) 在多元回归中，回归系数显着性的t检验与回归方程显着性的F检验是等价的； (C) 一般情况下，一个定性变量有k类可能的取值时，需要引入k-1个0-1型自变量； (D) 异常值的识别与特定的模型有关. 4、下面给岀了4个残差图，哪个图形表示误差序列是自相关的 (A) (B) (C) (D) 5、下列哪个岭迹图表示在某一具体实例中最小二乘估计是适用的 (A) (B) (C)(D) 二、填空题(每空2分，共20分)
2 2 1、考虑模型y X ，var( ) I n，其中X : n p，秩为p，0不一定
已知，则 ? ________________ , var （ ?） _________ ，若 服从正态分布，则 2、下表给岀了四变量模型的回归结果: 则残差平方和= ___________ ，总的观察值个数 = ___________ ，回归平方和的自由度 = ________ . 3、已知因变量 y 与自变量X i ，X 2， X 3，X 4，下表给岀了所有可能回归模型的 AIC 值，则最 优子集是 _______________________ . 4、 在诊断自相关现象时，若 DW 0.66，则误差序列的自相关系数 的估计值= _______ ，若 存在自相关现象，常用的处理方法有迭代法、 _____________ 、科克伦-奥克特迭代法. 5、 设因变量y 与自变量X 的观察值分别为 y 「y 2,..., y n 和x 1, x 2 ,..., x n ，则以x *为折点的折 线模型可表示为 ________________________ . 三、（共45分）研究货运总量y （万吨）与工业总产值x 1 （亿元）、农业总产值x 2 （亿元）、 居民非商品支岀X 3 （亿元）的线性回归关系.观察数据及残差值e i 、学生化残差SRE i 、删除 学生化残差SRE （i ）、库克距离D i 、杠杆值ch ii 见表 (n P)?2 ___________ ，其中?2是2的无偏估计
CENTRAL SOUTH UNIVERSITY 题目利用Matlab模拟点电荷电场的分布姓名xxxx 学号xxxxxxxxxx 班级电气xxxx班 任课老师xxxx 实验日期2010-10
电磁场理论 实验一 ——利用Matlab 模拟点电荷电场的分布 一．实验目的： 1．熟悉单个点电荷及一对点电荷的电场分布情况； 2．学会使用Matlab 进行数值计算，并绘出相应的图形； 二．实验原理： 根据库伦定律：在真空中，两个静止点电荷之间的作用力与这两个电荷的电量乘积成正比，与它们之间距离的平方成反比，作用力的方向在两个电荷的连线上，两电荷同号为斥力，异号为吸力，它们之间的力F 满足： R R Q Q k F ? 212 = (式1) 由电场强度E 的定义可知： R R kQ E ? 2 = (式2) 对于点电荷，根据场论基础中的定义，有势场E 的势函数为 R kQ U = (式3) 而 U E -?= (式4) 在Matlab 中，由以上公式算出各点的电势U ，电场强度E 后，可以用Matlab 自带的库函数绘出相应电荷的电场分布情况。 三．实验内容： 1. 单个点电荷 点电荷的平面电力线和等势线 真空中点电荷的场强大小是E=kq /r^2 ,其中k 为静电力恒量, q 为电量, r 为点电荷到场点P(x,y)的距离。电场呈球对称分布, 取电量q> 0, 电力线是以电荷为起点的射线簇。以无穷远处为零势点, 点电荷的电势为U=kq /r,当U 取
常数时, 此式就是等势面方程.等势面是以电荷为中心以r 为半径的球面。 平面电力线的画法 在平面上, 电力线是等角分布的射线簇, 用MATLAB 画射线簇很简单。取射线的半径为( 都取国际制单位) r0=, 不同的角度用向量表示( 单位为弧度) th=linspace(0,2*pi,13)。射线簇的终点的直角坐标为: [x,y]=pol2cart(th,r0)。插入x 的起始坐标x=[x; *x].同样插入y 的起始坐标, y=[y; *y], x 和y 都是二维数组, 每一列是一条射线的起始和终止坐标。用二维画线命令plot(x,y)就画出所有电力线。 平面等势线的画法 在过电荷的截面上, 等势线就是以电荷为中心的圆簇, 用MATLAB 画等势 线更加简单。静电力常量为k=9e9, 电量可取为q=1e- 9; 最大的等势线的半径应该比射线的半径小一点 r0=。其电势为u0=k8q /r0。如果从外到里取7 条等势线, 最里面的等势线的电势是最外面的3 倍, 那么各条线的电势用向量表示为: u=linspace(1,3,7)*u0。从- r0 到r0 取偶数个点, 例如100 个点, 使最中心点的坐标绕过0, 各点的坐标可用向量表示: x=linspace(- r0,r0,100), 在直角坐标系中可形成网格坐标: [X,Y]=meshgrid(x)。各点到原点的距离为: r=sqrt(X.^2+Y.^2), 在乘方时, 乘方号前面要加点, 表示对变量中的元素进行乘方计算。各点的电势为U=k8q. /r, 在进行除法运算时, 除号前面也要加点, 同样表示对变量中的元素进行除法运算。用等高线命令即可画出等势线 contour(X,Y,U,u), 在画等势线后一般会把电力线擦除, 在画等势线之前插入如下命令hold on 就行了。平面电力线和等势线如图1, 其中插入了标题等等。越靠近点电荷的中心, 电势越高, 电场强度越大, 电力线和等势线也越密。
应用回归分析试题（二） 一、选择题 1. 在对两个变量x , y 进行线性回归分析时，有下列步骤： ①对所求出的回归直线方程作出解释；②收集数据（X i 、），1,2，…, n ；③ 求线性回归方程；④求未知参数； ⑤根据所搜集的数据绘制 散点图。 如果根据可行性要求能够作出变量x ，y 具有线性相关结论，则在下列 操作中正确的是（D ） A .①②⑤③④ B .③②④⑤① C .②④③①⑤ D .②⑤④③① 2. 下列说法中正确的是（B ） A .任何两个变量都具有相关关系 B .人的知识与其年龄具有相关关系 C .散点图中的各点是分散的没有规律 D .根据散点图求得的回归直线方程都是有意义的 3. 下面的各图中，散点图与相关系数r 不符合的是（B ） \ 4 yi i .? — | 5. 在画两个变量的散点图时，下面哪个叙述是正确的 (B ) (A) 预报变量在x 轴上，解释变量在y 轴上 (B) 解释变量在x 轴上，预报变量在y 轴上 (C) 可以选择两个变量中任意一个变量在 X 轴上 (D) 可以选择两个变量中任意一个变量 二、 填空题 m 丄 1. y 关于m 个自变量的所有可能回归方程有-一1个。 2. H 是帽子矩阵，贝S tr(H)=p+1。 3. 回归分析中从研究对象上可分为一元和多元。 4. 回归模型的一般形式是 y ° 1X 1 2X 2 p X p 。 5. Cov(e) 2(l H) (e 为多元回归的残差阵)。 三、 叙述题 1.引起异常值消除的方法(至少5个)? 答案：异常值消除方法： (1) 重新核实数据； (2) 重新测量数据； (3) 删除或重新观测异常值数据； (4) 增加必要的自变量； 则正确的叙述是(D ) A .身咼一定是145.83cm C .身高低于145.00cm B .身高超过146.00cm D .身高在145.83cm 左右
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