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第3章测量技术基础习题参考答案(共5页)--本页仅作为文档封面，使用时请直接删除即可----内页可以根据需求调整合适字体及大小--第3章测量技术基础习题参考答案1、测量的实质是什么一个完整的测量过程包括哪几个要素答：⑴测量的实质是将被测几何量L与作为计量单位的标准量μ进行比较，以确定被测量的量值的操作过程，即L/μ=q,或L=μq。
⑵一个完整的测量过程包括被测对象，计量单位、测量方法和测量精度四个要素。
2、量块的作用是什么其结构上有何特点答：⑴量块的作用：a、用于计量器具的校准和鉴定；b、用于精密设备的调整、精密划线和精密工件的测量；c、作为长度尺寸传递的实物基准等。
⑵非测量面；测量面的表面非常光滑平整，具有研合性，两个测量面间具有精确的尺寸。
量块上标的尺寸称为量块的标称长度ln。
当ln<6mm的量块可在上测量面上作长度标记，ln>6mm的量块，有数字的平面的右侧面为上测量面。
3、量块分等、分级的依据各是什么在实际测量中，按级和按等使用量块有何区别答：⑴量块分等的依据是量块测量的不确定度和量块长度变动量的允许值来划分的。
量块分级主要是根据量块长度极限偏差和量块长度变支量的最大允许值来划分的。
⑵区别是：量块按“级”使用时，是以量块的标称长度作为工作尺寸。
该尺寸包含了量块的制造误差，制造误差将被引入到测量结果中去，但固不需要加修正值，故使用较方便。
量块按“等”使用时，是以量块栏定书列出的实例中心长度作为工作尺寸的，该尺寸排除了量块的制造误差，只包含栏定时较小的测量误差。
量块按“等”使用比按“级”使用的测量精度高。
4、说明分度间距与分度值；示值范围与测量范围；示值误差与修正值有何区别答：其区别如下：⑴分度间距（刻度间距）是指计量器具的刻度标尺或度盘上两面三刀相邻刻线中心之间的距离，般为；而分度值(刻度值)是指计量器具的刻度尺或度盘上相邻两刻线所代表的量值之差。
⑵示值范围是指计量器具所显示或指示的最小值到最大值的范围；而测量范围是指在允许的误差限内，计量器具所能测出的最小值到最大值的范围。
软工程路径测试试验以及答案路径表达式为了满足路径覆盖，必须首先确定具体的路径以及路径的个数。
我们通常采用控制流图的边（弧）序列和节点序列表示某一条具体路径，更为概括的表示方法为：（1）弧a和弧b相乘，表示为ab，它表明路径是先经历弧a，接着再经历弧b，弧a 和弧b是先后相接的。
（2）弧a和弧b相加，表示为a+b，它表明两条弧是“或”的关系，是并行的路段。
路径数的计算：在路径表达式中，将所有弧均以数值1来代替，再进行表达式的相乘和相加运算，最后得到的数值即为该程序的路径数。
基本路径测试方法路径测试就是从一个程序的入口开始，执行所经历的各个语句的完整过程。
从广义的角度讲，任何有关路径分析的测试都可以被称为路径测试。
完成路径测试的理想情况是做到路径覆盖，但对于复杂性大的程序要做到所有路径覆盖（测试所有可执行路径）是不可能的。
在不能做到所有路径覆盖的前提下，如果某一程序的每一个独立路径都被测试过，那么可以认为程序中的每个语句都已经检验过了，即达到了语句覆盖。
这种测试方法就是通常所说的基本路径测试方法。
基本路径测试方法是在控制流图的基础上，通过分析控制结构的环形复杂度，导出执行路径的基本集，再从该基本集设计测试用例。
基本路径测试方法包括以下4个步骤：（1）画出N-S图（2）画出控制流图（3）计算环形复杂度(列出公式)(4) 导出独立路径（用语句编号表示）(5) 设计判定覆盖的测试用例void Sort ( int iRecordNum, int iType ){int x=0;int y=0;while ( iRecordNum > 0 ){If ( iType==0 )x=y+2;elseIf ( iType==1 ) x=y+10;elsex=y+20;}}参考答案：画出控制流图：计算环形复杂度：10（条边）- 8（个节点）+ 2 = 4（判断节点数3+1=4） 导出独立路径（用语句编号表示）路径1：4→14路径2：4→6→7→13→4→14路径3：4→6→9→10→13→4→14路径4：4→6→9→12→13→4→14判定结果(1) 4结点语句为T（2）4结点语句为F(3) 6结点语句为T（4）6结点语句为F(5) 9结点语句为T（6）9结点语句为F测试用例：一，（1）（3）（6）iRecordNum=1 iType=0 x=2 y=0二，（2）iRecordNum=0 iType=1 x=0 y=0三，（1）（4）（5）iRecordNum=1 iType=1 x=10 y=0。
测试技术习题答案测试技术是工程领域中的一个重要分支，它涉及到各种产品或系统在设计、开发、生产和运行过程中的质量保证。
以下是一些测试技术习题的答案示例，这些答案仅供参考，具体情况可能需要根据实际的测试标准和要求进行调整。
习题一：描述软件测试的基本概念及其重要性。
软件测试是确保软件产品符合用户需求和预期质量的过程。
它包括验证软件的功能性、性能、安全性和可用性等方面。
软件测试的重要性在于：1. 发现和修复缺陷，提高软件质量。
2. 减少软件发布后的问题和维护成本。
3. 增强用户对软件的信任度和满意度。
习题二：解释黑盒测试和白盒测试的区别。
黑盒测试是一种测试方法，测试者不需要了解程序的内部结构，只关注输入和输出之间的关系。
它主要检查软件的功能是否符合需求规格。
而白盒测试则需要测试者了解程序的内部逻辑，通过检查程序的内部结构来发现潜在的错误。
白盒测试通常用于单元测试。
习题三：列举至少三种常见的软件测试类型。
1. 功能测试：确保软件的每个功能都按照需求规格正常工作。
2. 性能测试：评估软件在不同负载下的性能，如响应时间、吞吐量等。
3. 可用性测试：评估软件的易用性，确保用户能够方便地使用软件。
习题四：简述回归测试的目的和重要性。
回归测试的目的是确保软件在修改后仍然保持原有功能的正确性和性能。
它的重要性在于：1. 验证修改是否引入了新的错误。
2. 确保软件的稳定性和可靠性。
3. 减少因修改导致的潜在风险。
习题五：描述测试计划的主要内容。
测试计划通常包括以下内容：1. 测试目标：明确测试的目的和预期结果。
2. 测试范围：定义测试覆盖的功能和模块。
3. 测试环境：描述测试所需的硬件、软件和网络配置。
4. 测试方法：选择的测试类型和测试技术。
5. 测试资源：分配的人力和时间资源。
6. 风险评估：识别可能的风险和应对措施。
请注意，这些答案仅为示例，实际的测试技术习题答案可能会根据具体的课程内容、教材和测试标准有所不同。
软件度量及应用_中南大学中国大学mooc课后章节答案期末考试题库2023年1.如果对软件系统的性能要求越高，那么技术上实现越复杂，软件的规模也就越大。
参考答案:正确2.通过功能点度量方法得到的功能点数，可以用来计算缺陷密度、估算软件工作量与软件成本，但不可以用于计划开发时间与人员安排。
参考答案:错误3.用例图中包含的角色越多，用例越多，用户的需求功能也就越多，软件的规模也就越大。
参考答案:正确4.测量某程序的错误密度是直接测量。
参考答案:错误5.以下不属于软件度量的目的（）。
参考答案:发现软件中存在的错误6.以下哪种度量是对软件复杂性的度量（）参考答案:结构度量7.类设计中哪个属性不能反映类的继承性（）。
参考答案:重载方法数8.下列关于功能点度量的说法中，不正确的是（）参考答案:功能点度量与程序语言有关9.决定软件可维护性的因素不包括（）参考答案:可用性10.如果某个程序模块对应的控制流图有11条边，8个节点，则其对应的环形复杂度为（）。
参考答案:511.内聚按照内聚程度可以划分为功能内聚、顺序内聚、通信内聚、过程内聚、时间内聚、逻辑耦合、偶然内聚这七个种类型。
参考答案:正确12.我们用高内聚与低耦合这个准则来衡量软件结构设计是否满足模块化的要求。
高内聚就是要求模块内的元素之间联系紧密；低耦合就是要求模块之间联系尽量少或者相对独立。
参考答案:正确13.度量软件的内聚率是计算软件中属于（）内聚的模块占模块总数中的比率。
参考答案:功能内聚14.以下哪种类型的内聚属于高内聚。
（）参考答案:功能内聚15.对软件的结构度量主要有三种类型结构的度量，以下（）不属于该类型。
参考答案:模块结构16.以下属性不属于软件模块结构的属性是（）。
参考答案:粒度17.软件的缺陷密度（defect density）不能用以下（）模型计算。
参考答案:缺陷个数/程序员人数18.软件独立性是软件模块化提出的要求，衡量模块独立性的度量标准是模块的（）。
XXX《机电一体化系统综合实训》作业1-4参考答案作业1一、名词解释(每小题2分，共10分)1.测量——是人们借助于专门的设备，通过一定的方法对被测对象收集信息，取得数据概念的过程。
2.灵敏度——指在稳态下，输出的变化量ΔY与输入的变化量ΔX的比值。
即为传感器灵敏度。
S=dy/dx=ΔY/ΔX3.压电效应——某些电介质，当沿着一定的方向对它施加力而使它产生变形时，内部就会产生极化现象，同时在它的两个表面上将产生符号相反的电荷。
当外力去掉后，它又重新恢复到不带电的状态，这种现象被称为压电效应。
4.动态误差——在被测量随时间变化过程中进行测量时所产生的附加误差称为动态误差。
5.传感器——是一种以一定的精确度把被测量转换为与之有确定对应关系的，便于应用的某种物理量的测量装置。
二、填空题（每小题2分，共20分)1.滚珠丝杆中滚珠的轮回方式：（内轮回）和（外轮回）。
2.机电一体化系统，设计指标和评价标准应包括（性能指标），（系统功能），（使用条件）。
3.顺序控制系统是按照预先规定的次序完成一系列操作的系统，顺序控制器通常用（PLC）。
4.某光栅的条纹密度是50条/mm，光栅条纹间的夹角θ=0.001孤度，则莫尔条纹的宽度是（20mm）。
5.连续途径掌握类中为了掌握工具沿任意直线或曲线运动，必须同时掌握每一个轴的（位置和速度），使它们同步和谐到达目标点。
6.某4极交流感应电机，电源频率为50Hz，转速为1470r/min，则转差率为（0.02）。
7.齿轮传动的总等效惯量与传动级数（增加而减小）。
8.累计式定时器工作时有（2）。
9.复合控制器必定具有（前馈控制器）。
三、选择题（每小题2分，共10分）1.一般说来，如果增大幅值穿越频率ωc的数值，则动态性能指标中的调整时间ts（）A.产大B.减小C.不变D.不定2.加快度传感器的基本力学模型是（）A.阻尼—质量系统B.弹簧—质量系统C.弹簧—阻尼系统D.弹簧系统3.齿轮传动的总等效惯量与传动级数（）A.有关B.无关C.在一定级数内有关D.在一定级数内无关4.顺序控制系统是按照预先规定的次序完成一系列操作的系统，顺序控制器通常用（）A.单片机B. 2051C. PLCD. DSP5、伺服掌握系统一般包括掌握器、被控对象、执行环节、比较环节和检测环节等个五部分。
1.2.3.4.5.6.7.8.9.10.11.12.13.14.15. 一、判断分析题软件测试的目的是尽可能多的找出软件的缺陷。
软件测试的目的是证明软件没有错误。
( N)测试组负责软件质量。
(N )程序的效率与程序的复杂性相关。
(N )Y)软件是一种逻辑实体，而不是具体的物理实体，因而它具有抽象性。
测试程序仅仅按预期方式运行就行了。
(N )好的测试员不懈追求完美。
( Y)不存在质量很高但可靠性很差的产品。
(N )测试是为了验证该软件已正确地实现了用户的要求。
发现错误多的程序模块，残留在模块中的错误也多。
程序效率的提高主要应通过选择高效的算法来实现。
测试人员要坚持原则，缺陷未修复完坚决不予通过。
项目立项前测试人员不需要提交任何工件。
缺陷跟踪系统只针对对测试人员来使用。
从用户软件开发者的角度出发，以考虑是否可接受该产品。
(N )16. 软件项目在进入需求分析阶段，17. 测试是提高产品质量根本手段。
18.代码评审员一般由测试员担任。
19.20.21.22.23.24.25.26.27.28.29.30.31.Y)(N )( N)(Y)( Y)N)(Y )普遍希望通过软件测试暴露软件中隐藏的错误和缺陷，测试人员应该开始介入其中。
( Y)N)代码评审是检查源代码是否达到模块设计的要求。
软件测试员可以对产品说明书进行白盒测试。
静态白盒测试可以找出遗漏之处的问题。
总是首先设计白盒测试用例。
(N)N)(N ) (Y )用黑盒法测试时，测试用例是根据程序内部逻辑设计的。
黑盒测试方法中最有效的是因果图法。
(Y )软件测试按照测试过程分类为黑盒、白盒测试。
(N) 白盒测试又称结构测试、逻辑驱动测试或基于程序的测试。
白盒测试时一般由开发人员兼任测试人员的角色。
黑盒测试是从用户观点出发的测试。
( Y)白盒测试是从用户观点出发的测试。
( N) (N)Y)白盒测试根据程序外部特征进行测试，黑盒测试根据程序内部逻辑结构进行测试。
软件工程一、选择题：1.为了提高测试的效率，应该。
A、随机地选取测试数据B、取一切可能的输入数据作为测试数据C、在完成编码后制定软件的测试计划D、选择发现错误可能性大的数据作为测试数据2.与设计测试数据无关的文档是。
A、需求说明书B、设计说明书C、源程序D、项目开发设计3.结构设计是一种应用最广泛的系统设计方法，是以为基础、自顶向下、逐步求精和模块化的过程。
A、数据流B、数据流图C、数据库D、数据结构4.概要设计的结果是提供一份。
A、模块说明书B、框图C、程序D、数据结构5.需求分析是由分析员经了解用户的要求，认真细致地调研、分析，最终应建立目标系统的逻辑模型并写出。
A、模块说明书B、软件规格说明书C、项目开发计划D、合同文档6.注释是提高程序可读性的有效手段，好的程序注释占到程序总量的。
A、1/6B、1/5C、1/4D、1/37.变换型和事务型是程序结构的标准形式。
从某处获得数据，再对这些数据作处理，然后将结果送出是属于。
A、变换型B、事务型8.PAD（Problem Analysis Diagram）图是一种工具。
A、系统描述B、详细设计C、测试D、编程辅助9.排错一般是在测试发现错误后进行，其中找到错误位置占排错总工作量的。
A、95%B、5%C、50%D、20%10.分层数据流图是一种比较严格又易于理解的描述方式，它的顶层描绘了系统的。
A、总貌B、细节C、抽象D、软件的作者11.数据流图中，当数据流向或流自文件时，。
A、数据流要命名，文件不必命名B、数据流不必命名，有文件名就足够了C、数据流和文件均要命名，因为流出和流进数据流是不同的D、数据流和文件均不要命名，通过加工可自然反映出12.分析员是。
A、用户中系统的直接使用者B、用户和软件人员的中间人C、软件的编程人员D、用户和软件人员的领导13.在软件开发中，有利于发挥集体智慧的一种做法是。
A、设计评审B、模块化C、主程序员制D、进度控制14.在开发软件时，可用来提高程序员的工作效率。
1.2.3.4.5.6.7.8.9.10.11.12.13.14.15. 一、判断分析题软件测试的目的是尽可能多的找出软件的缺陷。
软件测试的目的是证明软件没有错误。
( N)测试组负责软件质量。
(N )程序的效率与程序的复杂性相关。
(N )Y)软件是一种逻辑实体，而不是具体的物理实体，因而它具有抽象性。
测试程序仅仅按预期方式运行就行了。
(N )好的测试员不懈追求完美。
( Y)不存在质量很高但可靠性很差的产品。
(N )测试是为了验证该软件已正确地实现了用户的要求。
发现错误多的程序模块，残留在模块中的错误也多。
程序效率的提高主要应通过选择高效的算法来实现。
测试人员要坚持原则，缺陷未修复完坚决不予通过。
项目立项前测试人员不需要提交任何工件。
缺陷跟踪系统只针对对测试人员来使用。
从用户软件开发者的角度出发，以考虑是否可接受该产品。
(N )16. 软件项目在进入需求分析阶段，17. 测试是提高产品质量根本手段。
18.代码评审员一般由测试员担任。
19.20.21.22.23.24.25.26.27.28.29.30.31.Y)(N )( N)(Y)( Y)N)(Y )普遍希望通过软件测试暴露软件中隐藏的错误和缺陷，测试人员应该开始介入其中。
( Y)N)代码评审是检查源代码是否达到模块设计的要求。
软件测试员可以对产品说明书进行白盒测试。
静态白盒测试可以找出遗漏之处的问题。
总是首先设计白盒测试用例。
(N)N)(N ) (Y )用黑盒法测试时，测试用例是根据程序内部逻辑设计的。
黑盒测试方法中最有效的是因果图法。
(Y )软件测试按照测试过程分类为黑盒、白盒测试。
(N) 白盒测试又称结构测试、逻辑驱动测试或基于程序的测试。
白盒测试时一般由开发人员兼任测试人员的角色。
黑盒测试是从用户观点出发的测试。
( Y)白盒测试是从用户观点出发的测试。
( N) (N)Y)白盒测试根据程序外部特征进行测试，黑盒测试根据程序内部逻辑结构进行测试。
软件度量试题及答案1. 软件度量是指什么？答案：软件度量是指使用特定的量度来评估软件产品或软件过程的特性，以便于理解、管理和改进软件。
2. 软件度量的类型有哪些？答案：软件度量的类型包括但不限于：- 规模度量：如代码行数、功能点数。
- 复杂度度量：如循环复杂度、结构复杂度。
- 质量度量：如缺陷率、可靠性。
- 性能度量：如响应时间、吞吐量。
- 工作量度量：如人月数、工作小时数。
3. 软件度量的目的是什么？答案：软件度量的目的是：- 帮助项目管理者做出更明智的决策。
- 提供软件项目进展的量化指标。
- 为软件质量评估提供依据。
- 促进软件开发过程的持续改进。
4. 请列举几种常用的软件度量工具。
答案：常用的软件度量工具包括：- LOC（Lines of Code）计数器。
- Function Point Analysis（功能点分析）工具。
- Complexity Analyzer（复杂度分析器）。
- Code Metrics Tools（代码度量工具）。
- Performance Profilers（性能分析器）。
5. 软件度量过程中可能遇到哪些挑战？答案：软件度量过程中可能遇到的挑战包括：- 度量标准的不一致。
- 数据收集的难度和成本。
- 度量结果的解释和应用。
- 度量指标的选择和定制。
- 度量数据的可靠性和有效性。
6. 如何选择适合项目的软件度量指标？答案：选择适合项目的软件度量指标的方法包括：- 确定项目目标和需求。
- 分析项目的特点和约束。
- 考虑度量指标的可获取性和成本。
- 评估度量指标的适用性和有效性。
- 参考行业标准和最佳实践。
7. 请简述软件度量数据收集的方法。
答案：软件度量数据收集的方法包括：- 自动化工具：使用自动化工具收集代码、性能等数据。
- 人工记录：由开发人员或测试人员手动记录数据。
- 问卷调查：通过问卷收集团队成员的反馈和意见。
- 日志分析：分析系统日志以获取性能和使用情况数据。
工业过程建模与软测量课程作业1作业1：假设已知Q i 、R 1和R 2、A 1和A 2，试根据物料平衡方程建立机理模型，求液位h 1和h 2。
解：假设忽略两个储罐的蒸发量，根据物料平衡方程，可列出如下的微分方程 1112A i dh Q Q dt =- （1）2212o dhA Q Q dt =- （2）根据流体运动方程可得：12121h h Q R -=（3）22o h Q R =（4）于是，串接液位储罐过程机理模型如下：1121121222121212122--i o dh h h A Q dt R dh h h h A dt R R h h Q R h Q R ⎧=⎪⎪-⎪=-⎪⎪⎨-⎪=⎪⎪⎪=⎪⎩（5）作业2：MATLAB 回归分析程序如下x=[0.5;0.7;1.0;2.0;4.0;5.0;7.0;8.0;10.0;12.0;15.0]; %输入数据X=[ones(11,1),x];Y=[0.139;0.196;0.272;0.545;1.033;1.272;1.671;1.807;1.991;2.088;2.121];plot(x,Y); %输入图像[b,bint,r,rint,stats]=regress (Y,X,0.02); %回归分析 b,bint,statsrcoplot(r,rint); %作残差图 z=b(1)+b(2)*x; %预测及作图 plot(x,Y,'k+',x,z,'r'); grid on;结果如下 b = 0.2855 0.1533 bint =-0.0731 0.6440 0.1059 0.2007 stats =0.9023 83.1657 0.0000 0.0685从MATLAB 计算结果中，我们可以得出，0β =0.2855，1β =0.1533，0β的置信区间为[-0.0731，0.6440]，1β的置信区间为[0.1059,0.2007],20.9023r=，0.0000p =。
0.02p <，则回归模型0.28550.1533y x =+成立。
图一为原始数据的拟合曲线，从曲线中可以看出，x 与Y 之间存在线性关系。
图一 x 与Y 拟合曲线图二为残差图，从残差图中可以卡出，除最后一个数据外，其余数据的残杀离零点均较近，且残差的置信区间均包含零点，这说明回归模型0.28550.1533y x =+能较好的符合原始数据，而最后一个数据可视为异常点。
图二 残差图图三为拟合直线与散点图图三 回归直线作业3：（1）建模方法如下采用多元线性回归分析来建立模型，根据所给出的数据，系统有两个输出变量1y （PH 值）和2y （亚硫酸浓度），五个输入变量1x （甲基丙稀磺酸钠浓度）、2x （氯酸钠浓度）、3x （焦亚硫酸钠浓度）、4x （β羟基乙硫醇浓度）、5x （聚合釜反应温度），且共有34组测量数据。
在这里，我们选用前32组数据进行回归分析，最后两组数据进行验证。
在建模过程中研究12y y 、与(5)m m =个自变量12345x x x x x 、、、、之间的线性相关关系，12y y 、为随机变量，12345x x x x x 、、、、为一般变量，i x 相互之间不相关，i ε为随机误差。
假定因变量12y y 、与自变量12345x x x x x 、、、、线性相关。
以1y 为例，收集到(32)n n =组数据125(,,,,)(1,2,,32)i i i y x x x i = 满足以下关系：011223344552()0()cov(,)0(..1,2,,)i i j y x x x x x E i Var i j i j n ββββββεεσεε=++++++⎧⎪=⎪⎨=⎪⎪=≠=⎩111532,132,51(1),1n x x C x x x ⎡⎤⎢⎥==⎢⎥⎢⎥⎣⎦011122213324325,,y y y y ββεβεβεββεβ⎡⎤⎢⎥⎡⎤⎡⎤⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥===⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎣⎦⎣⎦⎢⎥⎢⎥⎣⎦则所建回归模型的矩阵形式为：2~(0,1)n n y C N βεεσ=+⎧⎨⎩ 以上为经典多远回归模型，其中y 是可观测的随机向量，ε是不可观测的随机向量，C 是已知矩阵，,βσ是未知参数，并且n m >，且()1rank C m =+。
根据最小二乘可得β的最佳线性无偏估计为：-11ˆ=[C'C]C y β- 由此解得多元线性回归方程的回归系数β，构建多元线性回归模型。
写成标量形式：01155ˆˆˆy x x βββ=+++ （2）仿真与验证MATLAB 回归分析程序如下：x=[0.050 0.169 0.450 0.077 56.0;0.055 0.169 0.450 0.077 56.0; 0.065 0.169 0.450 0.077 56.0;0.070 0.169 0.450 0.077 56.0; 0.080 0.169 0.450 0.077 56.0;0.085 0.169 0.450 0.077 56.0; 0.070 0.150 0.450 0.077 56.0;0.070 0.155 0.450 0.077 56.0; 0.070 0.160 0.450 0.077 56.0;0.070 0.165 0.450 0.077 56.0;0.070 0.170 0.450 0.077 56.0;0.070 0.175 0.450 0.077 56.0;0.070 0.180 0.450 0.077 56.0;0.070 0.169 0.435 0.077 56.0;0.070 0.169 0.440 0.077 56.0;0.070 0.169 0.445 0.077 56.0;0.070 0.169 0.450 0.077 56.0;0.070 0.169 0.455 0.077 56.0;0.070 0.169 0.460 0.077 56.0;0.070 0.169 0.465 0.077 56.0;0.070 0.169 0.470 0.077 56.0;0.070 0.169 0.450 0.060 56.0;0.070 0.169 0.450 0.065 56.0;0.070 0.169 0.450 0.070 56.0;0.070 0.169 0.450 0.075 56.0;0.070 0.169 0.450 0.080 56.0;0.070 0.169 0.450 0.085 56.0;0.070 0.169 0.450 0.090 56.0;0.070 0.169 0.450 0.077 50.0;0.070 0.169 0.450 0.077 52.0;0.070 0.169 0.450 0.077 54.0;0.070 0.169 0.450 0.077 56.0];%输入数据X=[ones(32,1),x];y1=[2.0;2.0;2.0;2.0;2.0;1.95;2.0;2.0;2.0;2.0;2.0;2.0;2.0;1.9;1.9;1.9;2.0;2.0;1.9;1.9;1.9;2.2;2.0;2.0;2.0;1.9;1.85;1.85;1.9;1.9;2.0;2.0];y2=[0.00154;0.00144;0.00133;0.00123;0.00133;0.00143;0.00297;0.00277;0.00266;0.00143;0.00113;0.00113;0.00113;0.00267;0.00215;0.00144;0.00123;0.00133;0.00195;0.00205;0.00215;0.00164;0.00154;0.00154;0.00143;0.00102;0.00092;0.00062;0.00133;0.00133;0.00123;0.00123]; [b1,bint1,r1,rint1,stats1]=regress(y1,X); %回归分析及检验b1,bint1,stats1[b2,bint2,r2,rint2,stats2]=regress(y2,X);b2,bint2,stats2rcoplot(r1,rint1); %作残差图rcoplot(r2,rint2);结果如下b1 =2.7783-1.2997-1.1891-0.7367-10.07250.0105bint1 =1.0917 4.4650-4.4686 1.8691-4.7070 2.3289-3.7272 2.2538-13.7423 -6.4027-0.0033 0.0242stats1 =0.5823 7.2495 0.0002 0.0023b2 = 0.0140 -0.0017 -0.0768 0.0009 -0.0280 0.0000 bint2 =-0.0008 0.0288 -0.0295 0.0260 -0.1076 -0.0459 -0.0253 0.0271 -0.0602 0.0041 -0.0001 0.0002 stats2 =0.5372 6.0369 0.0008 0.0000从MATLAB 的运算结果可得出1123452123452.7783 1.2997 1.18910.736710.07250.01050.01400.00170.07680.00090.02800.0000y x x x x x y x x x x x =----+⎧⎨=--+-+⎩ 图四为1y 的残差图，图五为2y 的残差图，从图中可以看出，回归模型能较好的符合测量数据。
验证如下：1123452123452.7783 1.2997 1.18910.736710.07250.01050.01400.00170.07680.00090.02800.0000y x x x x x y x x x x x =----+⎧⎨=--+-+⎩ 得00166.02 03027.2100166.02 00927.21-==-==y y y y作业4：MATLAB程序如下：f11=fopen('sampledata.txt','r');[r01,c]=fread(f11,[100,4],'float');fclose(f11);X=r01(:,1:3);Y=r01(:,4);pz=[X,Y];% function y=pls(pz);[row,col]=size(pz);[row,col]=size(pz);aver=mean(pz);stdcov=std(pz); %求均值和标准差rr=corrcoef(pz); %求相关系数矩阵data=zscore(pz); %数据标准化stdarr=(pz-aver(ones(row,1),:))./stdcov(ones(row,1),:); %标准化数据结果与zscore()一致x0=pz(:,1:col-1);y0=pz(:,end); %提取原始的自变量、因变量数据e0=stdarr(:,1:col-1);f0=stdarr(:,end); %提取标准化后的自变量、因变量数据num=size(e0,1); %求样本点的个数temp=eye(col-1); %对角阵%以下计算w,w*和t的得分向量for i=1:col-1p=e0'*f0;q=norm(p);w(:,i)=p/q;t(:,i)=e0*w(:,i); %计算成分ti的得分alpha(:,i)=e0'*t(:,i)/(t(:,i)'*t(:,i)) %计算alpha_i,其中(t(:,i)'*t(:,i))等价于norm(t(:,i))^2e=e0-t(:,i)*alpha(:,i)' %计算残差矩阵e0=e;%计算w*矩阵if i==1w_star(:,i)=w(:,i);elsefor j=1:i-1temp=temp*(eye(col-1)-w(:,j)*alpha(:,j)');endw_star(:,i)=temp*w(:,i);end%以下计算ss(i)的值beta=[t(:,1:i),ones(num,1)]\f0 %求回归方程的系数beta(end,:)=[]; %删除回归分析的常数项cancha=f0-t(:,1:i)*beta; %求残差矩阵ss(i)=sum(sum(cancha.^2)); %求误差平方和%以下计算press(i)for j=1:numt1=t(:,1:i);f1=f0;she_t=t1(j,:);she_f=f1(j,:); %把舍去的第j个样本点保存起来t1(j,:)=[];f1(j,:)=[]; %删除第j个观测值beta1=[t1,ones(num-1,1)]\f1; %求回归分析的系数beta1(end,:)=[]; %删除回归分析的常数项cancha=she_f-she_t*beta1; %求残差向量press_i(j)=sum(cancha.^2);endpress(i)=sum(press_i)if i>1Q_h2(i)=1-press(i)/ss(i-1)elseQ_h2(1)=1endif Q_h2(i)<0.0985fprintf('提出的成分个数r=%d',i);r=i;breakendendbeta_z=[t,ones(num,1)]\f0; %求标准化Y关于主成分得分向量t的回归系数beta_z(end,:)=[]; %删除常数项xishu=w_star*beta_z; %求标准化Y关于X的回归系数，且是针对标准数据的回归系数，每一列是一个回归方程mu_x=aver(1:col-1);mu_y=aver(end);sig_x=stdcov(1:col-1);sig_y=stdcov(end);ch0=mu_y-mu_x./sig_x*sig_y*xishu; %计算原始数据的回归方程的常数项xish=xishu'./sig_x*sig_y; %计算原始数据的回归方程的系数，每一列是一个回归方程Rc=corrcoef(x0*xish'+ch0,y0)sol=[ch0;xish'] %显示回归方程的系数，每一列是一个方程，每一列的第一个数是常数y=sol;结果如下：sol =1.0e+05 *-0.00001.2931-0.6463-0.6463因此，偏最小二乘回归方程如下：xy--=x1364634264634129310x。
