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趋势面分析的软件趋势分析是一种用来预测未来发展变化的重要工具，可以帮助人们在决策和规划中更加准确地把握市场动态。
为了帮助用户进行趋势分析，许多软件都提供了相应的功能和工具。
下面我将介绍一些常用的趋势分析软件。
1. Tableau：Tableau是一款流行的数据可视化软件，可以将大量的数据转化为易于理解和分析的图表、地图和仪表盘。
它提供了丰富的趋势分析功能，包括时间序列分析、回归分析和季节性分析等。
它的用户界面简单直观，并且可以轻松地与其他数据源集成，使用户能够更好地利用数据进行趋势分析。
2. Excel：Excel是微软公司的办公软件，几乎每个人都熟悉和使用过它。
Excel 提供了强大的数据处理和分析功能，包括趋势分析。
用户可以使用Excel的数据分析工具包，如数据透视表、条件格式和趋势线等，对数据进行趋势分析。
此外，用户还可以通过自定义公式和宏来进行更复杂的趋势分析。
3. SPSS：SPSS是一款专业的统计分析软件，被广泛应用于学术研究和商业决策中。
它提供了丰富的统计分析功能，包括趋势分析。
用户可以使用SPSS进行时间序列分析、线性回归分析和非线性回归分析等，从而揭示数据背后的规律和趋势。
SPSS还提供了易于使用的图表和图形化界面，使得趋势分析更加直观和易于理解。
4. Python和R：Python和R是两种流行的编程语言，它们都有丰富的统计分析库和工具，使得趋势分析变得非常便捷。
Python的pandas库和R的tidyverse 包提供了各种数据处理和分析的函数和工具，用户可以使用它们来进行时间序列分析、回归分析和季节性分析等。
此外，Python和R还提供了可视化库，如Matplotlib和ggplot2，可以帮助用户生成漂亮的图表和图形。
5. Google趋势：Google趋势是一项由Google提供的免费在线工具，用于分析人们在搜索引擎上的搜索习惯和兴趣。
它可以帮助用户了解关键词的搜索量趋势，从而预测相关行业或市场的发展趋势。
趋势面分析法(一)下面将就趋势面分析、克里金、形函数法三种算法作简单介绍，以后将进一步整理一些资料，介绍更多优秀的实用算法。
一、趋势面分析法趋势面分析法是针对大量离散点信息，从整体插值角度出发，来进行趋势渐变特征分析的最简单的方法。
趋势面分析一般是采取多项式进行回归分析。
趋势面通常应用多项式回归，主要是因为多项式回归的求解比较简单，通常可以得到显示的数学解答。
回归方法采用最小二乘法原理，其本质就是对回归函数在某个区间上的极值求取。
M阶N项多项式趋势面基本可以表示以下形式：要注意在上式中，是参变量，但不是每个参变量都是独立参变量。
在实际分析中，M一般取1，2，3。
一般来说来M不取超过3以上的高阶,主要基于两方面，一是高阶求解相对复杂，二是高级很难赋予物理意义。
N取多参变量在生产实践中是很常见的。
对于任何一组离散型数据，多项式趋势面到底取多少阶和多少个参变量，有一个临界限制：就是不管你取多少阶和多少个参变量，只要待求趋势面中的独立参变量总数小于或者等于已知离散控制点的数量就可以。
事实上，趋势面分析并不限制只取多项式趋势面，可以取任何函数构成的趋势面，如以下形式：上式为任意函数，为待求参变量。
在实际应用中，即使碰到了用一般多项式趋势面解决不了的拟合问题，往往也不采取以上方法，因为其求取复杂和费时。
通常做法是大致估算出其函数形式，将原始数据进行相应转换，然后再采取多项式趋势面方法来进行分析和求解。
在空间分析中，最简单的趋势面分析函数大致有以下一些类型。
1、空间趋势平面模型。
数学函数如下所示：2、简单二次曲面模型。
数学函数如下所示：或3、复杂二次曲面模型。
数学函数如下所示：所谓趋势面，顾名思义只是从趋势上来进行拟合，严格意义说它是平滑函数。
一般趋势面不经过原始数据点，除非趋势面中待求参变量的个数与已知离散控制点所确定的线性不相关方程组的个数相等。
趋势面分析中另一个重要特性就是揭示了分析区域中不同于总趋势的最大偏离部分。
趋势面分析案例：某流域一月降水量与各观测点的坐标位置数据如表，我们设降水量为因变量Z，地2、Y2、XY、X22、X3、Y32、建立趋势面模型1）二次多项式a.我们先将各变量数值输入SPSS软件中，然后选择“分析—回归—线性”工具，将Z送进因变量框中，然后再将其他的自变量送进自变量框中，点击确定便可求的解。
b.运行结果如下图1图1中B列的数据为拟合方程的各系数，根据表中的数值及所对应的常量，我们求得的拟合方程为：Z=5.998+17.438X+29.787Y-3.588X2+0.357XY-8.070Y2图2图2显示该拟合二次趋势面的判定系数R2=0.839，显著性F=6.2322）三次多项式a.方法与二次多项式类似，将所有的变量输入SPSS，选择“分析—回归—线性”工具，将Z 送进因变量框中，然后再将其他的自变量送进自变量框中，点击确定便可求解。
b.运行结果如下图1图1中数列B的数据为拟合方程的各系数，根据表中的数值及所对应的常量，我们求得的拟合方程为：Z=-48.810+37.557X+130.130Y+8.389X2-33.166XY-62.740Y2-4.133X3+6.138X2Y+2.566XY2+9.785Y3图2图2显示，该拟合二次趋势面的判定系数R2=0.965，显著性F=6.0543、检验模型1）趋势面拟合适度检验。
根据两次拟合的输出结果表明，二次趋势面的判定系数为R2=0.839，三次趋势面的判定系数为R2=0.965，可见二者趋势面回归模型的显著性都较高（>0.8），且三次趋势面较二次趋势面具有更高的拟合程度（数值更大）。
2）趋势面适度的显著性检验。
根据两次拟合的输出结果表明，两者趋势面的F值分别为F2=6.236、和F3=6.054，在置信水平a=0.05下，查F分布表得F2a=F0.05(5,6)=4.53，F3a=F0.05(9,2)=19.4，我们得出F2>F2a F3 < F3a，因此我们判定用二次趋势面进行拟合比较合理。
简述趋势面分析的作用趋势面分析是金融市场分析的一种方法，通过对价格曲线的走势进行观察和分析，从中寻找市场的趋势，并据此做出决策。
趋势面分析可以应用于各种金融市场，如股票市场、外汇市场和商品市场等。
它是投资者判断市场趋势和制定交易策略的重要工具。
以下是趋势面分析的几个作用：1. 预测市场趋势：趋势面分析的主要目的是预测市场的未来走势。
它通过观察价格曲线上的多个高点和低点，并将它们连接起来形成趋势线，以此来判断市场是处于上升趋势、下降趋势还是盘整阶段。
通过这样的分析，投资者可以更好地捕捉市场的主要走势，并及时调整自己的头寸。
2. 判断市场的强弱：趋势面分析可以帮助投资者判断市场的强弱程度。
在上升趋势中，市场往往会创出新高，而在下降趋势中，市场则会创出新低。
通过观察价格曲线上的高点和低点，投资者可以判断市场的力量分布，并据此调整自己的交易策略。
当市场处于强势时，投资者可以选择做空，而在市场处于弱势时，投资者则可以选择做多。
3. 确定买卖时机：趋势面分析可以帮助投资者确定买卖的时机。
当市场处于上升趋势时，投资者可以选择在市场回调到趋势线附近时买入；而当市场处于下降趋势时，投资者可以选择在市场反弹到趋势线附近时卖出。
通过这样的交易策略，投资者可以在市场最有利的时机入场或出场，提高交易的成功率和盈利能力。
4. 设置止损和止盈位：趋势面分析可以帮助投资者设置止损和止盈位，以控制风险和保护利润。
在上升趋势中，投资者可以将止损位设置在趋势线下方，以防止价格突破趋势线并开始下跌；而在下降趋势中，投资者则可以将止损位设置在趋势线上方，以防止价格突破趋势线并开始上涨。
同时，投资者也可以根据市场的波动幅度和目标收益来设置止盈位，以锁定部分利润并保护盈利。
5. 分析交易量：趋势面分析还可以帮助投资者分析交易量的变化情况。
在上升趋势中，交易量往往会随着价格的上涨而增加；而在下降趋势中，交易量则会随着价格的下跌而增加。
通过观察交易量的走势，投资者可以判断市场参与者的情绪和行为，并据此作出决策。
趋势面分析趋势面分析是拟合数学曲面的一种统计方法。
通常要找到一个合适的曲面精确表达实际问题往往比较困难，但却可以利用多项式函数来近似逼近它。
在小麦氮磷肥配合实验中，每6672m 施纯氮量设置0、5、10、15、20和25（单位：0.5kg ）共六个水平；每6672m 施52o p 量为0、5、10、15（单位：0.5kg ）共四个水平，共24个处理组合，获得了产量数据。
令z 表示产量，x 表示施氮量，y 表示施磷量，则),(y x f z =。
分别用一次、二次、三次多项式：y b x b b z 210^++=xy b y b y b x b x b b z 52432210^+++++=2928736254332210^xy b y x b xy b y b y b y b x b x b x b b z +++++++++= 来逼近它，经检验应选用二次多项式进行拟合效果最好，拟合结果为：xy y y x x z 964.0244.278.31284.0434.626.16122^+-+-+= （1）试将坐标轴进行平移、旋转以确定上述回归方程的几何图形为抛物面、双曲型抛物面和椭圆抛物面中的哪一种，写出算法并编程计算。
（2）用等值线图法找出满足450350^≤≤z （单位：0.5kg ）的x 与y 的区域，并绘出相应的等值线图（仅绘出450350^≤≤z 部分，等值线以25为增量），写出相应的程序。
（3）利用程序求出使产量达到最大时的施氮量和施磷量及其产量值，依此确定绘图区域（使图形尽量对称），并绘出相应的三维图形，将产量大于450的部分用红颜色绘出，其余部分用蓝颜色绘出。
（4）再利用句柄图形操作，通过编写程序将上述图形中实验布设区域图形颜色改为黄色，并将实验布设区域内产量满足450350^≤≤z 的部分改成绿色，然后裁掉实验布设区域外产量小于350的部分。
解答： （1） z=161.26+6.434*x-0.284*x.^2+31.78*y-2.244*y.^2+0.964*x.*y 关键矩阵：T =-0.2840 0.48200.4820 -2.2440[x,y]=eig(T);I=det(y)if I >0style='椭圆抛物面'else style='双曲抛物面'(2): [x,y]=meshgrid(0:0.1:25,0:0.1:15);z=161.26+6.434*x-0.284*x.^2+31.78*y-2.244*y.^2+0.964*x.*y;v=[350:25:450];contour(z,v)(3) [x,y]=meshgrid(0:0.1:25,0:0.1:15);z=161.26+6.434*x-0.274*x.^2+31.78*y-2.244*y.^2+0.964*x.*y;s=size(z);for i=1:151for j=1:251if z(i,j)>maxmax=z(i,j);elseendif z(i,j)>450t(i,j)=z(i,j);elset(i,j)=nan;endendendx=0:0.1:25;y=0:0.5:15;for i=1:length(x)for j=1:length(y)ifmax==161.26+6.434*x(i)-0.274*x(i)^2+31.78*y(j)-2.244*y(j)^2+0.964*x(i)*y(j);x1=x(i);y1=y(j);elseendendendt=find(z1);s=size(z);for i=1:s(1)for j=1:s(2)if z(i,j)>450z1(i,j)=z(i,j);endendendplot3(x,y,z,'b');hold onk=find(z2);for i=1:s(1)for j=1:s(2)if z(i,j)<450z2(i,j)=z(i,j);endendendz2=NaN;plot3(x,y,z1,'r');图形为：（4）[x,y]=meshgrid(0:0.1:25,0:0.1:15);z=161.26+6.434*x-0.274*x.^2+31.78*y-2.244*y.^2+0.964*x.*y; h1=mesh(z);set(h1,'FaceColor',[1,1,0])set(h1,'EdgeAlpha',[0])hold on;ctrl=find(z<350);z(ctrl)=NaN;s=size(z);for i=1:s(1)for j=1:s(2)if z(i,j)<=450 & z(i,j)>=350z3(i,j)=z(i,j);endendendh2=mesh(z3);set(h2,'FaceColor',[1,1,0])set(h2,'EdgeAlpha',[0])图形为。
一、趋势面分析法(2007-03-06 14:45:57)转载下面将就趋势面分析、克里金、形函数法三种算法作简单介绍，以后将进一步整理一些资料，介绍更多优秀的实用算法。
一、趋势面分析法趋势面分析法是针对大量离散点信息，从整体插值角度出发，来进行趋势渐变特征分析的最简单的方法。
趋势面分析一般是采取多项式进行回归分析。
趋势面通常应用多项式回归，主要是因为多项式回归的求解比较简单，通常可以得到显示的数学解答。
回归方法采用最小二乘法原理，其本质就是对回归函数在某个区间上的极值求取。
M阶N项多项式趋势面基本可以表示以下形式：要注意在上式中，是参变量，但不是每个参变量都是独立参变量。
在实际分析中，M一般取1，2，3。
一般来说来M不取超过3以上的高阶,主要基于两方面，一是高阶求解相对复杂，二是高级很难赋予物理意义。
N取多参变量在生产实践中是很常见的。
对于任何一组离散型数据，多项式趋势面到底取多少阶和多少个参变量，有一个临界限制：就是不管你取多少阶和多少个参变量，只要待求趋势面中的独立参变量总数小于或者等于已知离散控制点的数量就可以。
事实上，趋势面分析并不限制只取多项式趋势面，可以取任何函数构成的趋势面，如以下形式：上式为任意函数，为待求参变量。
在实际应用中，即使碰到了用一般多项式趋势面解决不了的拟合问题，往往也不采取以上方法，因为其求取复杂和费时。
通常做法是大致估算出其函数形式，将原始数据进行相应转换，然后再采取多项式趋势面方法来进行分析和求解。
在空间分析中，最简单的趋势面分析函数大致有以下一些类型。
1、空间趋势平面模型。
数学函数如下所示：2、简单二次曲面模型。
数学函数如下所示：或3、复杂二次曲面模型。
数学函数如下所示：所谓趋势面，顾名思义只是从趋势上来进行拟合，严格意义说它是平滑函数。
一般趋势面不经过原始数据点，除非趋势面中待求参变量的个数与已知离散控制点所确定的线性不相关方程组的个数相等。
趋势面分析中另一个重要特性就是揭示了分析区域中不同于总趋势的最大偏离部分。
趋势面分析一什么叫趋势面分析？趋势面分析就是对反映区域性表化的、反映局部性变化的、反应随机性变化的三部分信息进行分析：排除随机干扰部分，找出区域性变化趋势，突出局部异常。
二数学原理利用多元回归原理，计算出一个数学曲面来拟合数据中区域性变化的趋势，即：趋势面---常用等值线给出。
本次上机实习采用多项式趋势面，对于一组地质数据，用SPASS做出趋势面后，还可以此为基础将这组数据的剩余部分分解出来，做出反映局部性变化的剩余图；进一步去掉随机干扰，就可以做出反应局部异常的的异常图，达到得出局部构造的目的。
三SPASS具体操作步骤及结果1 输入原始数据2 建立一个New plot然后在Plot界面用Grid打开之前建立的数据（可以修改各种参数设定）之后得到一个grid格式的数据和一个分析报告，下一步使用，进行趋势面绘制，用Map工具打开该数据Active Data: 18Univariate Statistics————————————————————————————————————————————X Y Z ————————————————————————————————————————————Count: 18 18 181%%-tile: 2.48 1.22 2005%%-tile: 2.48 1.22 20010%%-tile: 3.77 1.32 21425%%-tile: 3.93 2.33 23350%%-tile: 4.55 2.85 25075%%-tile: 4.58 3.11 26590%%-tile: 4.71 3.2 27895%%-tile: 4.99 3.21 61399%%-tile: 4.99 3.21 613Minimum: 2.48 1.22 200 Maximum: 5.04 3.58 690Mean: 4.29388888889 2.62611111111 289.288888889 Median: 4.55 2.85 250.05 Geometric Mean: 4.24766170066 2.51385012227 271.255793835 Harmonic Mean: 4.19054009746 2.37707222857 260.43837365 Root Mean Square: 4.33183756236 2.71356980951 317.188853664 Trim Mean (10%%): N/A N/A N/A Interquartile Mean: 4.36555555556 2.79 246.5 Midrange: 3.76 2.4 445 Winsorized Mean: 4.33166666667 2.61 248.566666667 TriMean: 4.4025 2.785 249.5Variance: 0.346589869281 0.494472222222 17916.0433987 Standard Deviation: 0.588718837206 0.703187188608 133.85082517 Interquartile Range: 0.65 0.78 32Range: 2.56 2.36 490Mean Difference: 0.610392156863 0.771045751634 104.483660131 Median Abs. Deviation: 0.33 0.315 16.55Average Abs. Deviation: 0.401666666667 0.498333333333 59.2111111111 Quartile Dispersion: 0.0763807285546 0.1433823529410.0642570281124Relative Mean Diff.: 0.142153691597 0.293607436628 0.3611741209Standard Error: 0.138762360667 0.165742809836 31.5489420484 Coef. of Variation: 0.137106211278 0.267767493018 0.462689132943 Skewness: -1.44662719199 -0.822714806649 2.2207762572 Kurtosis: 5.36832306757 2.26851523564 6.39084247191Sum: 77.29 47.27 5207.2Sum Absolute: 77.29 47.27 5207.2Sum Squares: 337.7667 132.5423 1810957.84 Mean Square: 18.7648166667 7.36346111111 100608.768889 ————————————————————————————————————————————Inter-Variable Covariance————————————————————————————————X Y Z ————————————————————————————————X: 0.34658987 0.041551307 -30.09019Y: 0.041551307 0.49447222 2.7437778Z: -30.09019 2.7437778 17916.043 ————————————————————————————————Inter-Variable Correlation————————————————————————————————X Y Z ————————————————————————————————X: 1.000 0.100 -0.382Y: 0.100 1.000 0.029Z: -0.382 0.029 1.000 ————————————————————————————————Inter-Variable Rank Correlation————————————————————————————————X Y Z ————————————————————————————————X: 1.000 0.010 -0.097Y: 0.010 1.000 0.113Z: -0.097 0.113 1.000 ————————————————————————————————Principal Component Analysis————————————————————————————————————————PC1 PC2 PC3 ————————————————————————————————————————X: 0.216419756651 0.216419756651 0.976298964503Y: 0.976300385716 0.976300385716 -0.216419808238Z: 0.000213968453371 0.000213968453371 -0.216419808238Lambda: 17916.0943565 0.504284372067 0.285819896505 ————————————————————————————————————————Planar Regression: Z = AX+BY+CFitted Parameters ————————————————————————————————————————A B C ————————————————————————————————————————Parameter Value: -88.3733860188 12.9750614884 634.680436047 Standard Error: 54.3839287184 45.5310389559 253.339971028 ————————————————————————————————————————Inter-Parameter Correlations ————————————————————————————A B C ————————————————————————————A: 1.000 -0.100 -0.874B: -0.100 1.000 -0.379C: -0.874 -0.379 1.000 ————————————————————————————ANOVA Table ————————————————————————————————————————————————————Source df Sum of Squares Mean Square F ————————————————————————————————————————————————————Regression: 2 45811.1345603 22905.56728021.32779942978Residual: 15 258761.603217 17250.7735478Total: 17 304572.737778 ————————————————————————————————————————————————————Coefficient of Multiple Determination (R^2): 0.150411146101 Nearest Neighbor Statistics—————————————————————————————————Separation |Delta Z| —————————————————————————————————1%%-tile: 0.022********* 2.35%%-tile: 0.022********* 2.310%%-tile: 0.022********* 5.825%%-tile: 0.05 2050%%-tile: 0.128062484749 21.475%%-tile: 0.261725046566 2890%%-tile: 0.667607669219 41295%%-tile: 0.810246875958 41299%%-tile: 0.810246875958 412Minimum: 0.022********* 2.3Maximum: 1.58344561005 490Mean: 0.300678589751 107.561111111 Median: 0.135094594392 22.55Geometric Mean: 0.150505839521 34.1962482825 Harmonic Mean: 0.0760795138321 15.183145853Root Mean Square: 0.484349506498 198.11587939Trim Mean (10%%): N/A N/AInterquartile Mean: 0.156027058614 22.4333333333 Midrange: 0.802903144915 246.15Winsorized Mean: 0.241874303774 103.422222222 TriMean: 0.141962504016 22.7Variance: 0.152668408352 29308.774281 Standard Deviation: 0.390728049098 171.198055716 Interquartile Range: 0.211725046566 8Range: 1.56108493028 487.7Mean Difference: 0.367671560345 153.080392157 Median Abs. Deviation: 0.111396166834 6.55Average Abs. Deviation: 0.230993279821 91.9277777778 Quartile Dispersion: 0.6792044749 0.166666666667 Relative Mean Diff.: 1.2228059226 1.42319459678Standard Error: 0.0920954843723 40.3517687077 Coef. of Variation: 1.29948743415 1.59163524761 Skewness: 2.020******** 1.28865622044 Kurtosis: 6.73356292285 2.76519475547Sum: 5.41221461551 1936.1Sum Absolute: 5.41221461551 1936.1Sum Squares: 4.2227 706498.23Mean Square: 0.234594444444 39249.9016667 —————————————————————————————————Complete Spatial RandomnessLambda: 2.97934322034Clark and Evans: 1.0379*******Skellam: 79.0479539757Gridding RulesGridding Method: KrigingKriging Type: PointPolynomial Drift Order: 0Kriging std. deviation grid: noSemi-Variogram ModelComponent Type: LinearAnisotropy Angle: 0Anisotropy Ratio: 1Variogram Slope: 1Search ParametersNo Search (use all data): trueOutput GridGrid File Name: C:\Documents and Settings\Administrator\桌面\趋势面分析数据.grdGrid Size: 92 rows x 100 columnsTotal Nodes: 9200Filled Nodes: 9200Blanked Nodes: 0Blank Value: 1.70141E+038Grid GeometryX Minimum: 3.22X Maximum: 4.95X Spacing: 0.017474747474747Y Minimum: 1.66Y Maximum: 2.49Y Spacing: 0.0091208791208791Univariate Grid Statistics——————————————————————————————Z ——————————————————————————————Count: 92001%%-tile: 243.6708247515%%-tile: 270.52537986610%%-tile: 289.3649401625%%-tile: 320.7816334150%%-tile: 346.69170079275%%-tile: 403.41375589490%%-tile: 501.89518357495%%-tile: 550.0838342899%%-tile: 623.854749712Minimum: 231.02350996Maximum: 684.239353028Mean: 371.755313657Median: 346.697198378Geometric Mean: 363.519621072Harmonic Mean: 356.180238449Root Mean Square: 380.919972359Trim Mean (10%%): 365.903516549Interquartile Mean: 351.617078065Midrange: 457.631431494Winsorized Mean: 368.205042418TriMean: 354.394697722Variance: 6898.76197525Standard Deviation: 83.0587862616Interquartile Range: 82.6321224834Range: 453.215843068Mean Difference: 87.9557978576Median Abs. Deviation: 36.2856362208Average Abs. Deviation: 59.6216971292Quartile Dispersion: 0.114101972622Relative Mean Diff.: 0.236595939927Standard Error: 0.865947707481Coef. of Variation: 0.223423265816Skewness: 1.19083933754Kurtosis: 4.0676520973Sum: 3420148.88565Sum Absolute: 3420148.88565Sum Squares: 1334920233.15Mean Square: 145100.025342 ——————————————————————————————然后得到趋势面：然后加上颜色表示地下：还可以重点突出某一小区域的构造，改变参数即可; 两趋势面的对比如下:然后做出三维模型：这就是局部构造。
