变异函数的四个参数及其意义

变异系数的作用和意义变异系数是统计学中一种描述数据变异程度的指标，它的作用和意义在于帮助我们更全面地理解和比较不同数据集的离散程度。

通过计算变异系数，我们可以得到一个相对的离散度量，使得不同单位和量级的数据可以进行比较和分析。

变异系数的计算公式是标准差除以均值，然后乘以100%。

由于变异系数是一个百分比，所以它可以消除数据单位和量级的影响，使得不同数据集之间的比较更加准确和公平。

在实际应用中，变异系数常常被用来衡量同一变量在不同样本或不同群体中的离散程度，进而评估数据的稳定性和可靠性。

变异系数的作用和意义主要体现在以下几个方面：1. 提供了一个相对的离散度量：由于标准差受数据单位和量级的影响，所以无法直接比较不同数据集的离散程度。

而变异系数通过将标准差标准化，消除了这种影响，使得不同数据集之间的比较更加准确和公平。

比如，若两个数据集的标准差分别为10和100，无法直接判断哪个数据集的离散程度更大，但若计算出的变异系数分别为20%和10%，则可以明确地说第一个数据集的离散程度更大。

2. 便于不同数据集的比较和分析：不同单位和量级的数据往往难以直接进行比较和分析。

而变异系数的引入使得这种比较和分析变得更加方便。

通过比较变异系数，我们可以判断不同群体或样本的数据离散程度，从而做出更准确的判断和决策。

比如，在比较两个产品的质量稳定性时，仅仅比较产品的标准差可能并不能得出明确的结论，而通过计算产品的变异系数，可以更加准确地判断哪个产品的质量稳定性更高。

3. 衡量数据的稳定性和可靠性：数据的稳定性和可靠性是数据分析和决策的重要指标。

通过计算变异系数，我们可以评估数据的稳定性和可靠性，进而判断数据是否具有较高的可靠性和稳定性。

比如，在研究一种药物的疗效时，我们可以通过计算药物对不同患者的变异系数来评估药物的稳定性，从而判断药物的疗效是否具有一致性和可靠性。

变异系数作为一种相对的离散度量，具有消除数据单位和量级影响、便于比较和分析、评估数据稳定性和可靠性等作用和意义。

变异函数变异系数
变异函数是一种非常常见的数学函数，它可以帮助提高程序的运行效率，提高程序的性能。

变异系数是变异函数中的一个参数，它可以影响变异函数的效果。

变异函数的应用非常广泛，它可以用于优化编程语言的运行效率，提高计算机系统的性能，还可以用于分析和处理复杂的数据。

它可以帮助程序员更有效地实现计算机任务。

变异系数是用来控制变异函数效果的一个重要参数，它可以控制变异函数的精度和效率。

如果变异系数设置得太低，变异函数将无法达到最优效果；如果变异系数设置得太高，变异函数将失去稳定性，导致程序出现错误。

正确地设置变异系数是非常重要的，只有通过正确的变异系数，变异函数才能发挥最大的效果。

因此，需要经过一定的实验，找出一个最佳的变异系数，以达到最佳的程序效果。

变异函数和变异系数在计算机编程中都扮演着非常重要的角色，它们是程序员实现程序任务的重要工具。

因此，程序员在编写程序时，应该熟悉变异函数和变异系数，正确地设置变异系数，以达到最佳的程序效果。

变异系数的意义
变异系数（coefficient of variation;coefficient of variability）是衡量资料中各观测值变异程度的一个统计量.
简单相关系数：
又叫相关系数或线性相关系数。

它一般用字母r 表示。

它是用来度量定量变量间的线性相关关系。

复相关系数:
又叫多重相关系数
复相关是指因变量与多个自变量之间的相关关系。

例如，某种商品的需求量与其价格水平、职工收入水平等现象之间呈现复相关关系。

偏相关系数：
又叫部分相关系数：部分相关系数反映校正其它变量后某一变量与另一变量的相关关系，校正的意思可以理解为假定其它变量都取值为均数。

偏相关系数的假设检验等同于偏回归系数的t检验。

复相关系数的假设检验等同于回归方程的方差分析。

典型相关系数：是先对原来各组变量进行主成分分析，得到新的线性无关的综合指标．再用两组之间的综合指标的直线相关系敷来研究原两组变量间相关关系
可决系数是相关系数的平方。

意义：可决系数越大，自变量对因变量的解释程度越高，自变量引起的变动占总变动的百分比高。

观察点在回归直线附近越密集。

变异指标的概念变异指标是描述数据变异程度的统计量，用于衡量数据的离散程度和波动性。

通常情况下，变异指标越大，表示数据的离散程度越高，反之则表示数据的离散程度越低。

一、常见的变异指标1.极差（Range）极差是最大值与最小值之间的差值，它反映了数据分布范围的大小。

极差越大，表示数据分布范围越广泛。

2.方差（Variance）方差是各个观察值与其算术平均数之差的平方和除以观察数所得到的平均数。

它反映了数据偏离平均数的程度。

方差越大，表示数据偏离平均数较远。

3.标准差（Standard Deviation）标准差是方差的正平方根。

它也是衡量数据偏离平均值程度的指标。

标准差越大，说明数据相对于平均数更加分散。

4.变异系数（Coefficient of Variation）变异系数是标准差与平均值之比。

它可以用来比较不同样本或总体之间变异程度大小的稳定性。

当样本或总体的平均值较小时，使用变异系数可以更好地比较它们的离散程度。

5.四分位差（Interquartile Range）四分位差是将数据分为四个部分的差值。

第一部分包括最小值到第25%位置之间的数据，第二部分包括第25%位置到中位数之间的数据，第三部分包括中位数到第75%位置之间的数据，第四部分包括第75%位置到最大值之间的数据。

四分位差反映了数据集中程度和离散程度。

6.离散系数（Dispersion Coefficient）离散系数是极差与平均值之比。

它也可以用来衡量数据的离散程度。

当样本或总体平均值较大时，使用离散系数可以更好地比较它们的变异程度。

二、变异指标在实际应用中的意义1.用于评估投资风险在金融领域中，投资者需要评估不同股票、基金或投资组合之间的风险水平。

变异指标可以帮助他们确定不同投资选项之间风险的大小，并选择最佳投资组合。

2.用于质量控制在制造业中，变异指标可以用来衡量生产过程的稳定性和一致性。

通过监测变异指标，制造商可以确定是否需要改进生产过程，并确保产品质量的一致性。

统计学变异数计算统计学变异数是描述数据分布的指标之一，它反映了数据集中值的离散程度。

统计学变异数通常用来衡量数据的集中程度以及数据的散布状况。

在数据分析和解释中，统计学变异数起着重要的作用，能够帮助我们更好地了解数据的特征和分布规律。

统计学变异数有几种常见的计算方法，包括范围、方差、标准差和四分位数间距等。

范围是最简单的一种统计学变异数计算方法。

它表示数据集中最大值与最小值之间的差异。

计算范围只需要找出数据集中最大值和最小值，然后将最大值减去最小值即可得到范围。

范围的计算方法简单，但它对异常值非常敏感，不够稳定。

方差是变异数的一种常见计算方法。

方差表示各个数据点与平均值之间的差异程度。

计算方差需要先计算数据集的平均值，然后计算每个数据点与平均值之间的差异，并将差异的平方求和，最后除以数据点个数得到方差。

方差越大，说明数据点和平均值之间的差异越大，数据分布越分散。

标准差是方差的平方根，它是描述数据集散布程度的一种常见指标。

标准差和方差的计算方法相似，只是最后一步取方差的平方根。

标准差的计算结果与原始数据的单位保持一致，因此可以直观地理解数据的离散程度。

四分位数间距也是一种常见的统计学变异数计算方法。

四分位数是将一组数据按照大小分成四等分的值，分别是上四分位数、下四分位数和中位数。

四分位数间距表示上四分位数和下四分位数之间的差异程度，可以用来描述数据分布的紧密程度和偏斜程度。

四分位数间距计算方法简单，只需要计算上四分位数和下四分位数的差值。

综上所述，统计学变异数是描述数据分布的重要指标之一。

不同的统计学变异数计算方法可以用来衡量数据集的离散程度和分布特征，有助于我们更好地理解数据集的特点和规律。

在数据分析和解释中，统计学变异数的计算可以提供有关数据集的重要信息，为进一步的数据分析和决策提供依据。

变异指标和变量指标变异指标是指用来度量数据变异程度的指标，主要用于描述数据的离散程度。

变异指标可以帮助我们了解数据的分布情况，评估数据的稳定性和可靠性。

常见的变异指标包括标准差、方差、极差等。

标准差是最常用的变异指标之一，它描述了数据的离散程度，是数据偏离平均值的平均距离。

标准差越大，表示数据的分布越分散；标准差越小，表示数据的分布越集中。

方差是标准差的平方，它度量了数据偏离平均值的平均平方距离，也可以用来评估数据的离散程度。

极差是另一种常用的变异指标，它表示数据中最大值和最小值的差异。

极差越大，表示数据的变异程度越大；极差越小，表示数据的变异程度越小。

极差的计算简单直观，但它只考虑了最大值和最小值，没有考虑其他数据点的分布情况，所以在一些情况下可能不够准确。

除了上述常见的变异指标，还有一些其他的变异指标，如离散系数、变异系数等。

离散系数是标准差与平均值之比，它可以用来比较不同数据集的离散程度，尤其适用于具有不同量纲的数据。

变异系数是标准差与平均值之比乘以100%，它可以用来比较不同数据集的变异程度。

变量指标是用来度量变量的特性和特征的指标，主要用于描述数据的中心趋势和分布情况。

变量指标可以帮助我们了解数据的分布形态，评估数据的典型值和整体趋势。

常见的变量指标包括平均值、中位数、众数等。

平均值是最常用的变量指标之一，它描述了数据的中心趋势，是数据的算术平均值。

平均值可以用来表示数据的典型值，但它对极端值比较敏感，可能会受到极端值的影响。

中位数是将数据按照大小顺序排列后的中间值，它不受极端值的影响，更能反映数据的典型值。

众数是数据中出现次数最多的值，它可以用来描述数据的分布情况。

除了上述常见的变量指标，还有一些其他的变量指标，如四分位数、百分位数等。

四分位数将数据按照大小顺序分成四等份，可以用来描述数据的分布情况和数据的离散程度。

百分位数将数据按照大小顺序分成百等份，可以用来描述数据的分布情况和数据的位置。

标题：探讨pykrige变异函数调参的技巧与方法一、引言在地质和环境科学中，空间插值一直是一个重要的问题。

而pykrige作为Python库的一部分，提供了一些用于空间数据插值的工具，其中变异函数是其核心部分。

在实际的应用中，合理选择和调整变异函数的参数，对于插值结果的精度和稳定性都有着重要的影响。

深入了解pykrige变异函数的调参技巧和方法，对于提高空间插值的准确性和可靠性具有重要意义。

二、pykrige变异函数概述pykrige库中的变异函数是进行空间数据插值的关键环节，它们用于描述空间数据的变异性质，从而确定插值结果。

常用的变异函数包括线性、球型、指数、高斯等，每种函数都有其特定的参数需要进行调整。

在实际应用中，通过合理选择和调整变异函数的参数，可以更好地适应不同的空间数据特征，从而获得更加准确和可靠的插值结果。

三、pykrige变异函数调参技巧1. 初步参数选择在选择变异函数的参数时，可以先根据空间数据的特征和实际需求进行初步的参数选择。

根据空间数据的变异程度和空间相关性的大小，选择合适的变异函数类型和起始参数值，作为后续调参的基础。

2. 参数范围设定对于每一种变异函数，都有其特定的参数范围，超出范围的参数值都会对插值结果产生不良影响。

在进行参数调优时，需要设定合理的参数范围，以避免参数过大或过小所导致的问题。

3. 交叉验证在调参过程中，可以采用交叉验证的方法来评估不同参数组合下的插值效果。

通过比较不同参数组合下的交叉验证误差，确定最优的参数组合，从而提高插值结果的准确性。

4. 调整步长在进行参数调优时，可以逐步调整参数的步长，从较大范围开始逐渐缩小到最优值附近，以确保找到最优的参数组合。

四、pykrige变异函数调参方法1. 线性变异函数对于线性变异函数，其主要参数包括坡度和截距。

在调参过程中，需要注意坡度参数的选择，避免过大或过小，同时截距参数也需要根据实际数据的特征进行合理选择。

变异系数：定义变异系数，coefficient of variation;coefficient of variability （CV）。

①、将标准差作为算数平均数的百分率来表示，以说明样本的分散程度。

②、样本标准差占其相应平均数的百分数。

③、表示一个变量变异程度大小的统计量，为标准差与平均数的比值的百分数。

变异系数有全距系数、平均差系数和标准差系数等。

常用的是标准差系数，用CV（Coefficient of Variance）表示。

又称离散系数。

1、全距就是极差，是最直接也是最简单的方法，即最大值－最小值（也就是极差）来评价一组数据的离散度。

测量的Xi 中最大值与最小值的差即极差，极差占平均值的百分数即极差系数极差公式：R= x ma）e x min 极差系数公式m= （R/ x ）x 100%2、变异系数又称“标准差率”，是衡量资料中各观测值变异程度的另一个统计量。

当进行两个或多个资料变异程度的比较时，如果度量单位与平均数相同，可以直接利用标准差来比较。

如果单位和（或）平均数不同时，比较其变异程度就不能采用标准差，而需采用标准差与平均数的比值（相对值）来比较。

变异系数是一种相对变异性的度量，等于标准差除以均值。

因为它是一个无量纲数，所以可以用来比较均值显著不同的总体的离散性。

可以消除单位和（或）平均数不同对两个或多个资料变异程度比较的影响。

标准变异系数是一组数据的变异指标与其平均指标之比，它是一个相对变异指标。

CV（Coefficient of Varianee）:标准差与均值的比率。

公式表示为：二：应用条件变异系数的应用条件是：当所对比的两个数列的水平高低不同时，就不能采用全距、平均差或标准差百行对比分析，因为它们都是绝对指标，其数值的大小不仅受各单位标志值差异程度的影响；为了对比分析不同水平的变量数列之间标志值的变异程度，就必须消除水平高低的影响，这时就要计算变异系数。

作用：反映单位均值上的离散程度，常用在两个总体均值不等的离散程度的比较上。

有几种常用的标志变异指标标志变异指标是用于衡量统计数据中差异程度的一种方法，常用于经济学、数学、社会学等领域。

下面将介绍几种常用的标志变异指标。

1. 方差（Variance）：方差是最常见的一个标志变异指标，用来衡量一组数据的离散程度。

方差越大，数据间的差异越大。

方差计算公式为：方差 = 平均值 - 每个数据点的平方的平均值。

通过计算方差，我们可以了解一组数据的分布情况以及异常值的存在。

例如，我们在研究某个城市居民的收入水平时，可以计算收入数据的方差，来评估收入的差异程度。

如果方差较大，说明这个城市的收入分布较为不均衡，反之则说明收入分布比较均衡。

2. 标准差（Standard Deviation）：标准差是方差的平方根，用于衡量一组数据的离散程度。

标准差越大，数据间的差异越大。

与方差类似，标准差也可以用来评估数据的分布是否均衡。

在研究某个产品的质量时，标准差较大可能意味着产品的质量差异较大，反之则说明产品质量相对稳定。

3. 变异系数（Coefficient of Variation）：变异系数是标准差与平均值的比值，用来衡量数据的相对离散程度。

变异系数越大，说明数据的离散程度越高。

变异系数常用于比较两组或多组数据的离散程度。

例如，我们可以比较不同地区的体育锻炼频率的变异系数，以了解不同地区的健康状况差异。

4. 四分位数（Quartiles）：四分位数将一组数据分成四个等分，分别是最小值、第一四分位数、中位数和第三四分位数。

四分位数常用于描述数据的集中程度和异常值的存在。

通过计算四分位数，我们可以了解数据的分布情况以及异常值的出现频率。

例如，在研究股票收益率时，我们可以使用四分位数来观察数据的分布情况。

总结起来，常用的标志变异指标包括方差、标准差、变异系数和四分位数。

通过对这些指标的计算和分析，我们可以更全面、准确地了解数据的分布情况、集中程度和异常值的存在。

这有助于我们在各个领域做出科学决策，比如经济政策的制定、市场调研、产品质量控制等。

简述变异系数及其应用条件
变异系数是在统计学中的一个重要概念，主要表示随机变量的变异程度，通常以相对值表示。

即变异系数越大，其平均数代表性就越强。

通过上面的介绍，我们知道了，一般情况下变异系数应该取大于0.5，如果它小于0.5，说明随机变量的代表性不够强。

变异系数定义为：
1．基本公式中各变量有单位差的变异系数为
2．基本公式中的两个变量均有单位差的变异系数为。

3．基本
公式中所有变量都无单位差的变异系数为0。

当随机变量Y的分布函数有单位峰时，由于离散型随机变量的变异系数等于原点的取值，因此可将上式变形为：当随机变量Y的分布函数有双峰或多峰时，由于离散型随机变量的变异系数等于同方差、协方差和标准差之积的取值，因此可将上式变形为：
3．基本公式中所有变量都无单位差的变异系数为0。

- 1 -。

变异系数的意义
变异系数(又称离散度)是概率分布离散度的归一化度量。

变异系数只在平均值不为零时定义，一般适用于平均值大于零的情况。

变异系数也称为标准偏差率或单位风险。

变异系数只对标量比计算的值有意义。

例如，对于一个温度分布，使用开尔文或摄氏度不会改变标准差，但会改变平均温度，所以使用不同的温度尺度得到的变异系数是不同的。

也就是说，用区间标量得到的变异系数是没有意义的。

变异系数是衡量数据中各观测值变异程度的另一种统计量。

当比较两个或两个以上数据的变异程度时，如果测量单位与平均值相同，则可以直接使用标准差进行比较。

如果单位和/或平均值不同，则不能使用标准差来比较变化程度，而应使用标准差与平均值的比率(相对值)进行比较。

标准差与平均值之比称为变异系数，记为cv。

变异系数可以消除不同单位和(或)平均值对两个或两个以上数据变异程度比较的影响。

变异系数的计算公式为：变异系数C·V=(标准差SD/均值)×100%。

在对数据进行统计分析时，如果变异系数大于15%，应认为该数据可能存在异常，应予以剔除。

变异系数v(x)开根号
摘要：
一、变异系数v(x) 的定义与性质
1.变异系数的定义
2.变异系数的性质
二、变异系数v(x) 开根号的计算方法
1.开根号的定义
2.变异系数v(x) 开根号的计算方法
三、变异系数v(x) 开根号的实际应用
1.在统计学中的应用
2.在其他领域的应用
正文：
变异系数v(x) 是用来衡量一组数据的离散程度的一个统计量。

其定义为标准差与平均数的比值，即v(x) = √(Σ(x_i - x_mean) / N)，其中x_i 为数据集中的每一个数值，x_mean 为数据集的平均值，N 为数据集中的数据个数。

变异系数v(x) 具有以下几个性质：
1.v(x) 的值域为[0, +∞)，当且仅当数据集中的所有数值相等时，v(x) = 0。

2.v(x) 的值越大，表示数据集中的数值越分散。

3.v(x) 的值与数据的计量单位无关，因此具有可比性。

对于变异系数v(x) 的开根号计算，实际上就是计算其平方根。

由于平方
根是一个正数，因此v(x) 开根号后的值仍然具有上述性质。

变异系数v(x) 开根号在统计学中有着广泛的应用。

例如，在比较两组数据时，如果两组数据的样本量相同，可以直接比较它们的变异系数开根号后的值，值越大说明数据的离散程度越大。

此外，在经济学、生态学、地理学等其他领域中，变异系数v(x) 开根号也有着广泛的应用。

变异函数
马特隆(G?Matheron)的地质统计学中用以研究区域化变量空间变化特征和强度的手段和工具,它被定义为区域化变量增量平方的数学期望,即区域化变量增量的方差。

在以向量h相隔两点x、x+h处的两个区域化变量值Z(x)与Z(x+h)之间的变异,用变异函数2γ(x,h)表征：2γ(x,h)=E｛〔Z(x+h) Z(x)〕2｝=∫〔Z(x+h)-Z(x)〕2dx实际工作中只有有限个观测点,难以上式计算变异函数。

根据内蕴假设,增量〔Z(x+h) Z(x)〕只与h有关,而与x无关。

因此,实际计算的实验变异函数2γ*(h)是在以向量h相隔的N对点的两个观测值间增量平方的平均值,即2γ*(h)=1N(h)∑N(h)i=1〔Z(xi+h) Z(xi)〕22γ*(h)为增量方差之半,又叫半变异函数,简称变异函数。

利用上式对一系列间距h计算出一系列γ*(h),用以编制出经验半变异函数曲线,亦称半变差图(见图)。

该图中的一些特征值反映了矿体变化性。

变程a：经验半变异函数曲线及相应理论曲线图两点间距小于变程a时,两点变量有自相关性,大于变程a自相关性消失。

可以根据变程a确定工程或样品间距。

基台值C(o)反映区域化变量变异性大小,在满足平衡条件时等于数据的先验方差。

块金常数C0表示原点处变异函数的不连续性,代表了观测误差、矿化微观变化等导致的随机变化。

拱高C表示总变异中的空间变化。

典型变异函数曲线分为抛物线型(连续型)、线性型、间断型(块金型)、随机型(纯块金型)、转变型,它们代表了具有不同连续性和随机性的地质体参数的变化性特点。

变异系数、偏度、峰度的认识及应用变异系数、偏度、峰度的认识及应用一、变异系数1、名词解释：变异系数又称“标准差率”，是衡量资料中各观测值变异程度的另一个统计量。

当进行两个或多个资料变异程度的比较时，如果度量单位与平均数相同，可以直接利用标准差来比较。

如果单位和（或）平均数不同时，比较其变异程度就不能采用标准差，而需采用标准差与平均数的比值（相对值）来比较。

简单来说就是：在表示离散程度上，标准差并不是全能的，当度量单位或平均数不同时，只能用变异系数了，它也是表示离散程度，是标准差与平均数的比值称为变异系数，记为C〃V。

变异系数可以消除单位和（或）平均数不同对两个或多个资料变异程度比较的影响。

2、计算公式变异系数C.V =（标准偏差SD÷平均值MN ）× 100%3、应用：例题：已知某良种猪场长白成年母猪平均体重为190kg，标准差为10.5kg，而大约克成年母猪平均体重为196kg，标准差为8.5kg，试问两个品种的成年母猪，那一个体重变异程度大。

此例观测值虽然都是体重，单位相同，但它们的平均数不相同，只能用变异系数来比较其变异程度的大小。

由于，长白成年母猪体重的变异系数：C.V = 10.5 / 190 * 100% = 5.53% 大约克成年母猪体重的变异系数：C.V = 8.5 / 196 * 100% = 4.34%所以，长白成年母猪体重的变异程度大于大约克成年母猪。

二、偏度1、名词解释：偏度以bs表示，xi是样本测定值，是样本n次测定值的平均值。

表征概率分布密度曲线相对于平均值不对称程度的特征数。

2、偏度与与正态分布的关系：正态分布的偏度为0，两侧尾部长度对称。

bs<0称分布具有负偏离，也称左偏态，此时数据位于均值左边的比位于右边的少，直观表现为左边的尾部相对于与右边的尾部要长，因为有少数变量值很小，使曲线左侧尾部拖得很长；bs>0称分布具有正偏离，也称右偏态，此时数据位于均值右边的比位于左边的少，直观表现为右边的尾部相对于与左边的尾部要长，因为有少数变量值很大，使曲线右侧尾部拖得很长；而bs接近0则可认为分布是对称的。

变异指标名词解释
变异指标是一种用于描述数据分布的统计量。

它可以衡量一组数据中各个数值之间的差异程度。

变异指标通常用于说明数据的离散程度或不均匀程度。

下面将介绍几种常见的变异指标及其定义：
1. 标准差：标准差是一组数据的离散程度的度量，它是各个数值与平均值的差的平方的平均值的平方根。

标准差越大，表示数据的离散程度越大。

2. 方差：方差是一组数据的离散程度的度量，它是各个数值与平均值的差的平方的平均值。

方差越大，表示数据的离散程度越大。

3. 变异系数：变异系数是标准差与平均值之比，它可以用于比较两组数据的离散程度。

变异系数越大，表示两组数据的离散程度差异越大。

4. 范围：范围是一组数据的最大值与最小值之差，它可以用来描述数据的整体分布情况。

范围越大，表示数据的分布范围越广。

5. 四分位差：四分位差是一组数据的上四分位数与下四分位数之差，它可以用来描述数据的中心位置和分布情况。

四分位差越大，表示数据的分布范围越广。

总之，变异指标是用于描述数据分布的一组重要统计量，它们可以帮助我们了解
数据的分布情况，从而更好地进行数据分析和决策。

简述趋势面适度的逐次检验的步骤。

①需要求出较高次多项式方程的回归平方和与较低次多项式方程的回归平方和之差；②将此差除以回归平方和的自由度之差，得出由于多项式次数增高所产生的回归均方差；③然后将此均方差除以较高次多项式的剩余均方差，得出相继两个阶次趋势面模型的适度性比较检验值F。

试描述时间序列的4种组合成分。

①长期趋势：一般用T表示，是时间序列随时间的变化而逐渐增加或减少的长期变化之趋势。

因为长期趋势不但展示了时间序列的未来发展趋势，而且也能使其他三个因素的影响更明显地凸现出来，因此在分析时间序列时，通常需要首先将长期趋势分离出来；②季节变动：一般用S表示，是时间序列在一年中或固定时间内，呈现出来的固定规则的变动。

季节变动发生的原因是，只要由于受到季节的影响与习俗的形成。

季节变动分析，对于时间序列预测具有重要意义。

对于一个时间序列，如果季节变动能够被分离出来的话，就可以更好的为预测、规划和决策提供依据。

③循环变动：是指沿着趋势线如钟摆般地循环变动。

循环变动的原因很多，而且周期的长短与幅度亦不一致。

一个时间序列的循环，往往是由其他多个小的时间序列循环组合而成。

④不规则变动：一般用I表示，是指在时间序列中由于随机因素影响所引起的变动。

一般而言，长期趋势，季节变动及循环变动皆收到规则性因素的影响，而只有不规则因素是属于随机性的。

简述变异函数的四个重要参数及其意义。

变异函数有四个非常重要的参数，即基台值，变程，块金值和分维数。

当变异函数y（h）随着间隔距离h的增大，从非零值达到一个相对稳定的常数时，该常数称为基台值c0+c，当间隔距离h=0时，y（h'）=0，该值称为块金值。

基台值是系统或系统属性中最大的变异，变异函数y（h）达到基台值时的间隔距离a称为变程。

变程表示在h大于等于a以后，区域化变量Z（x）空间相关性消失。

块金值表示区域化变量在小于抽样尺度时非连续变异，由区域化变量的属性或测量误差决定。