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《误差理论与数据处理》实验报告实验名称：线性函数的最小二乘法处理一、实验目的线性函数的最小二乘法是解决有关组合测量最佳估计问题的典型的数据处理方法。
本实验要求学生编写最小二乘数据处理程序并对组合测量数据进行处理，求出最佳估计值并进行精度分析。
二、实验原理1.最小二乘法原理指出，最可信赖值应在是残差误差平方和的条件下求得。
2.最小二乘法可以将误差方程转化为有确定解的代数方程组（其方程组的数目正好等于未知数的个数），从而可求解出这些未知参数。
这个有确定解的代数方程组称为最小二乘法的正规方程。
3.线性参数的最小二乘法处理程序为：首先根据具体问题列出误差方程式；再按最小二乘原理，利用求极值的方法将误差方程转化为正规方程；然后求解正规方程，得到代求的估计量；最后给出精度估计。
4.正规方程又转化为残差方程，残差方程可用矩阵方法求出方程的解。
因此可用Matlab求解最小二乘法参数。
5.求出最小二乘法的参数后，还要对参数进行精度估计。
相应的标准差为ttxtxxddd222111，其中ttddd..2211称为不定乘数。
三、实验内容和结果1.程序及流程在MATLAB环境下建立一个命令M-文件，编写解答以下组合测量问题数据处理的程序：现要检定刻线A,B,C,D间的距离x1,x2,x3，采用组合测量方法，直接测量刻线间的各种组合量，得到数据如下测量数据：l1=1.051mm; l2=0.985; l3=1.020mm; l4=2.016mm; l5=1.981mm; l6=3.032mm1.编程求x1,x2和x3的最小二乘估计值；2.对直接测量数据进行精度估计3.对x1,x2和x3的最小二乘估计值进行精读估计。
程序：>> A=[1 0 0;0 1 0;0 0 1;1 1 0;0 1 1;1 1 1]>> A'*A>> C=A'*A>> inv(C)>> l=[1.015;0.985;1.020;2.016;1.981;3.032];>> X=inv(C)*A'*l>> V=l-A*X>> V'*V>> STD1=sqrt(V'*V/3)>> inv(C)>> STDX1=sqrt(0.5)*STD12.实验结果（数据或图表）3.结果分析四、心得体会通过本次实验，我掌握等精度测量线性参数最小二乘法的处理，并能够应用Matlab用矩阵的方法求出拟合方程的参数，及能够对各个参数进行精度估计。
标准文档误差理论与数据处理实验报告姓名：黄大洲学号：3111002350班级：11级计测1班指导老师：陈益民实验一 误差的基本性质与处理一、实验目的了解误差的基本性质以及处理方法二、实验原理（1）算术平均值对某一量进行一系列等精度测量，由于存在随机误差，其测得值皆不相同，应以全部测得值的算术平均值作为最后的测量结果。
1、算术平均值的意义：在系列测量中，被测量所得的值的代数和除以n 而得的值成为算术平均值。
设 1l ，2l ，…,n l 为n 次测量所得的值，则算术平均值121...nin i l l l l x n n=++==∑算术平均值与真值最为接近，由概率论大数定律可知，若测量次数无限增加，则算术平均值x 必然趋近于真值0L 。
i v = i l -xi l ——第i 个测量值，i =1,2,...,;n i v ——i l 的残余误差（简称残差）2、算术平均值的计算校核算术平均值及其残余误差的计算是否正确，可用求得的残余误差代数和性质来校核。
残余误差代数和为：11n niii i v l nx ===-∑∑当x 为未经凑整的准确数时，则有：1nii v==∑01）残余误差代数和应符合：当1n ii l =∑=nx ，求得的x 为非凑整的准确数时，1nii v =∑为零；当1nii l =∑>nx ，求得的x 为凑整的非准确数时，1nii v =∑为正；其大小为求x 时的余数。
当1n ii l =∑<nx ，求得的x 为凑整的非准确数时，1nii v =∑为负；其大小为求x 时的亏数。
2）残余误差代数和绝对值应符合： 当n 为偶数时，1ni i v =∑≤2n A; 当n 为奇数时，1nii v =∑≤0.52n A ⎛⎫- ⎪⎝⎭ 式中A 为实际求得的算术平均值x 末位数的一个单位。
（2）测量的标准差测量的标准偏差称为标准差，也可以称之为均方根误差。
1、测量列中单次测量的标准差2222121...nini nnδδδδσ=+++==∑式中 n —测量次数（应充分大）i δ —测得值与被测量值的真值之差211nii vn σ==-∑2、测量列算术平均值的标准差：x nσσ=三、实验内容：1．对某一轴径等精度测量8次，得到下表数据，求测量结果。
误差理论与数据处理》实验报告仪器与电子学院1306014323杨松实验一熟悉MATLAB软件在误差处理中的应用（验证型）2、代码di=[24.234 24.238 24.231 24.230 24.232 24.237 24.233 24.235 24.234 24.236]m=mea n( di) %m为所求的算术平均值v=di-m %v为所求的残差a=sum(v(:)) %求残差的和af=v.A2b=sum(f(:)) %残差的平方和bc=sqrt(b/9) %单次测量的标准偏差d=c/sqrt(10) %算术平均值的标准偏差x=1:10plot(x,v, '. '）;%残余误差的分布曲线s=std(di) %;用标准差函数std求单次测量的标准偏差3、结果①算术平均值d = 24.2340②残余误差V i d i d =( 0 0.0040 -0.0030 -0.0040-0.0020 0.0030 -0.0010 0.0010 0 0.0020)10 10V i -1.4211e-14 (浮点数规则，实际为0) V i2 = 6.0000e-05③单次测量的标准偏102V ii 1——=0.0026 n 1④标准偏差=8.1650e-04s=std(di) %;用标准差函数std求单次测量的标准偏差极限误差limd=± 3 d=±0.0024⑤圆柱直径的测量结果：d = d 士limd =(24.2340士0.0024)s = 0.00264、利用MATLAB画出残余误差vi分布曲线实验二利用MATLAB对测试数据进行线性回归分析（设计型）1、求出某测试系统输出电压（U）与标准压力计读数（P的回归方程;由matlab利用矩阵法可得U= -0.0663+ 0.1715p2、对所求回归方程进行方差分析及显著性检验；所得的回归方程式在=0.01水平上显著，可信赖程度为99%以上,高度显著。
实验误差理论实验报告物理实验误差理论实验报告引言：实验误差是科学实验中不可避免的现象，它由于各种因素的干扰而导致实验结果与理论值之间的差异。
在物理学中，误差的存在会对实验结果的可靠性和准确性产生影响。
本次实验旨在通过测量重力加速度的实验，探讨实验误差的产生原因，并提出相应的误差分析方法。
实验步骤：1. 实验仪器准备：准备一根长直的细线、一个小铅球、一个支架和一个计时器。
2. 实验装置搭建：将细线固定在支架上，将小铅球系在细线的下端。
3. 实验测量：将小铅球释放，用计时器记录它从静止到下落经过的时间。
4. 实验重复：重复上述步骤多次，取平均值。
实验数据：通过多次实验测量，我们得到了如下数据：第一次实验：t1 = 1.23s第二次实验：t2 = 1.25s第三次实验：t3 = 1.24s......数据处理：1. 计算平均值：将所有测量结果相加，再除以实验次数，得到平均值。
平均值 = (t1 + t2 + t3 + ... + tn) / n2. 计算标准偏差：标准偏差是用来衡量一组数据的离散程度的指标，它表示测量值与平均值之间的差异。
标准偏差= √((Σ(xi - x)^2) / (n-1))3. 计算相对误差：相对误差是用来衡量测量结果与理论值之间差异的指标。
相对误差 = (平均值 - 理论值) / 理论值 * 100%结果分析：通过上述数据处理步骤，我们得到了实验重力加速度的平均值和相对误差。
然而，我们需要进一步分析误差的来源和影响因素。
1. 人为误差：实验者的操作技巧、观察精度等都会对实验结果产生影响。
为减小人为误差，我们应该提高实验技能，并进行多次实验取平均值。
2. 仪器误差：实验仪器的精度和灵敏度也会对实验结果产生影响。
为减小仪器误差，我们应该选择精度更高、质量更好的实验仪器。
3. 环境误差：实验环境的温度、湿度等因素也会对实验结果产生影响。
为减小环境误差，我们应该在恒定的实验环境中进行实验。
大学物理实验报告数据处理及误差分析部门： xxx时间： xxx整理范文，仅供参考，可下载自行编辑力学习题误差及数据处理一、指出下列原因引起的误差属于哪种类型的误差？1．M尺的刻度有误差。
2．利用螺旋测微计测量时，未做初读数校正。
3．两个实验者对同一安培计所指示的值读数不同。
4．天平测量质量时，多次测量结果略有不同。
5．天平的两臂不完全相等。
6．用伏特表多次测量某一稳定电压时，各次读数略有不同。
7．在单摆法测量重力加速度实验中，摆角过大。
二、区分下列概念1．直接测量与间接测量。
2．系统误差与偶然误差。
3．绝对误差与相对误差。
4．真值与算术平均值。
5．测量列的标准误差与算术平均值的标准误差。
三、理解精密度、准确度和精确度这三个不同的概念；说明它们与系统误差和偶然误差的关系。
四、试说明在多次等精度测量中，把结果表示为 <单位）的物理意义。
五、推导下列函数表达式的误差传递公式和标准误差传递公式。
1．2．3．六、按有效数字要求，指出下列数据中，哪些有错误。
1．用M尺<最小分度为1mm）测量物体长度。
3.2cm50cm78.86cm6.00cm16.175cm2．用温度计<最小分度为0.5℃）测温度。
68.50℃31.4℃100℃14.73℃七、按有效数字运算规则计算下列各式的值。
1．99.3÷2.0003=?2．=?3．4．八、用最小分度为毫M的M尺测得某物体的长度为=12.10cm<单次测量），若估计M尺的极限误差为1mm，试把结果表示成的形式。
b5E2RGbCAP九、有n组测量值，的变化范围为2.13 ~ 3.25，的变化范围为0.1325 ~0.2105，采用毫M方格纸绘图，试问采用多大面积的方格纸合适；原点取在何处，比例取多少？p1EanqFDPw十、并排挂起一弹簧和M尺，测出弹簧下的负载和弹簧下端在M尺上的读数如下表：据处理。
长度测量1、游标卡尺测量长度是如何读数？游标本身有没有估读数？2、千分尺以毫M为单位可估读到哪一位？初读数的正、负如何判断？待测长度如何确定？3、被测量分别为1mm，10mm，10cm时，欲使单次测量的百分误差小于0.5%，各应选取什么长度测量仪器最恰当？为什么？DXDiTa9E3d物理天平侧质量与密度1、在使用天平测量前应进行哪些调节？如何消除天平的不等臂误差？2、测定不规则固体的密度时，若被测物体进入水中时表面吸有气泡，则实验所得的密度是偏大还是偏小？为什么？RTCrpUDGiT用拉伸法测量金属丝的杨氏模量1、本实验的各个长度量为什么要用不同的测量仪器测量 ?2、料相同，但粗细、长度不同的两根金属丝，它们的杨氏模量是否相同？3、本实验为什么要求格外小心、防止有任何碰动现象？5PCzVD7HxA精密称衡—分析天平的使用1、如果被测物体的密度与砝码的密度不同，即使它们的质量相等，但体积不同，因而受到空气浮力也不同，便产生浮力误差。
误差理论与数据处理实验报告姓名：黄大洲学号：3111002350班级：11级计测1班指导老师：陈益民实验一 误差的基本性质与处理一、实验目的了解误差的基本性质以及处理方法二、实验原理（1）算术平均值对某一量进行一系列等精度测量，由于存在随机误差，其测得值皆不相同，应以全部测得值的算术平均值作为最后的测量结果。
1、算术平均值的意义：在系列测量中，被测量所得的值的代数和除以n 而得的值成为算术平均值。
设 1l ，2l ，…,n l 为n 次测量所得的值，则算术平均值121...nin i l l l l x n n=++==∑算术平均值与真值最为接近，由概率论大数定律可知，若测量次数无限增加，则算术平均值x 必然趋近于真值0L 。
i v = i l -xi l ——第i 个测量值，i =1,2,...,;n i v ——i l 的残余误差（简称残差）2、算术平均值的计算校核算术平均值及其残余误差的计算是否正确，可用求得的残余误差代数和性质来校核。
残余误差代数和为：11n niii i v l nx ===-∑∑当x 为未经凑整的准确数时，则有：1nii v==∑01）残余误差代数和应符合：当1n ii l =∑=nx ，求得的x 为非凑整的准确数时，1nii v =∑为零；当1nii l =∑>nx ，求得的x 为凑整的非准确数时，1nii v =∑为正；其大小为求x 时的余数。
当1n ii l =∑<nx ，求得的x 为凑整的非准确数时，1nii v =∑为负；其大小为求x 时的亏数。
2）残余误差代数和绝对值应符合： 当n 为偶数时，1ni i v =∑≤2n A; 当n 为奇数时，1ni i v =∑≤0.52n A ⎛⎫- ⎪⎝⎭式中A 为实际求得的算术平均值x 末位数的一个单位。
（2）测量的标准差测量的标准偏差称为标准差，也可以称之为均方根误差。
1、测量列中单次测量的标准差2222121...nini nnδδδδσ=+++==∑式中 n —测量次数（应充分大）i δ —测得值与被测量值的真值之差211nii vn σ==-∑2、测量列算术平均值的标准差：x nσσ=三、实验内容：1．对某一轴径等精度测量8次，得到下表数据，求测量结果。
误差理论与数据处理实验报告实验报告格式：误差理论与数据处理实验报告实验目的：本实验旨在掌握误差理论的基本知识，通过实际测量和数据处理，深入理解误差的概念、来源、分类和处理方法，以及如何正确地进行测量和数据处理。
实验仪器与设备：数字多用表、频率计、示波器、电路板、标准电阻、无极电位器、万用表、计算机等。
实验原理：误差是指测量结果与真值之间的差异，其来源主要有系统误差和随机误差。
系统误差是由于仪器本身的不精确或环境因素等因素造成的，可以通过校正和调整来消除或减小；随机误差是由于外界干扰等随机因素造成的，通常用统计方法处理。
在进行数据处理时，需要根据误差的类型和大小，选择合适的数据处理方法。
常用的数据处理方法包括加权平均法、最小二乘法、泰勒展开法等。
实验内容：1. 数字多用表的使用：了解数字多用表的功能和使用方法，并进行基本的数值测量和单位换算；2. 频率计的使用：了解频率计的测量原理和使用方法，并进行频率测量实验；3. 电路板的使用：利用电路板进行模拟电路测量实验，掌握电路连接、调试和测量方法，并进行误差分析和处理；4. 标准电阻和无极电位器的使用：了解标准电阻和无极电位器的功能和使用方法，进行电阻测量实验，并进行误差分析和处理；5. 数据处理：根据实验结果，采用不同的数据处理方法进行数据处理，比较各种方法的精度和适用性。
实验过程：1. 数字多用表的使用：依次进行直流电压、交流电压、直流电流、交流电流和电阻测量实验，并在实验报告中记录测量数据和误差分析；2. 频率计的使用：依次进行正弦波、方波和三角波的频率测量实验，并在实验报告中记录测量数据和误差分析；3. 电路板的使用：按照实验指导书要求，进行模拟电路测量实验，并在实验报告中记录电路连接、调试和测量过程、测量数据以及误差分析和处理方法；4. 标准电阻和无极电位器的使用：依次进行电阻测量实验，记录测量数据和误差分析，并比较不同方法的精度和适用性；5. 数据处理：根据各实验部分的测量数据，分别采用加权平均法、最小二乘法和泰勒展开法进行数据处理，并比较各种方法的精度和适用性。
实验误差理论分析实验报告
《实验误差理论分析实验报告》
实验误差是科学实验中不可避免的问题，它可能来自于仪器的精度、操作者的
技术水平、环境的影响等多方面因素。
对实验误差进行理论分析，可以帮助我
们更好地理解实验结果的可靠性和准确性，从而提高实验的科学性和可信度。
在本次实验中，我们以某种物理量的测量实验为例，对实验误差进行了理论分析。
首先，我们对实验仪器的精度进行了评估，包括仪器的分辨率、灵敏度和
误差范围等。
然后，我们对操作者的技术水平进行了考量，包括操作的稳定性、准确性和可重复性等方面。
最后，我们还对环境因素进行了分析，包括温度、
湿度、气压等对实验结果的影响。
通过以上分析，我们得出了实验误差的来源和影响，进而对实验结果进行了修
正和校正。
我们发现，实验误差并非完全可以避免，但可以通过合理的实验设
计和数据处理来减小误差的影响，从而提高实验结果的准确性和可靠性。
总之，实验误差理论分析是科学实验中不可或缺的一环，它可以帮助我们更好
地理解实验结果的真实性和可信度，从而提高科学研究的水平和质量。
希望我
们的实验报告可以为相关领域的科研工作提供一定的参考和借鉴。
误差理论与数据处理-实验报告本实验旨在研究误差理论与数据处理方法。
通过实验可了解如何在实验中处理数据以及如何评定实验误差。
本次实验的主要内容为分别在天平、游标卡尺、万能表等实验仪器上取数，计算出测量数值的平均值与标准偏差，并分析误差来源。
1. 实验步骤1.1 天平测量将一块铁片置于天平盘上，进行三次称量，记录每次的质量值。
将数据带入Excel进行平均值、标准偏差等计算。
1.2 游标卡尺测量1.3 万能表测量2. 实验结果及分析对于天平测量、游标卡尺测量和万能表测量所得的测量值进行平均值、标准偏差的计算，结果如下：表1. 测量数据统计表| 项目 | 测量数据1 | 测量数据2 | 测量数据3 | 平均值 | 标准偏差 || :---: | :---: | :---: | :---: | :---: | :---: || 天平质量测量 | 9.90g | 9.89g | 9.92g | 9.90g | 0.015g || 游标卡尺测厚度 | 1cm | 1cm | 1cm | 1.00cm | 0.002cm || 万能表测电阻| 575Ω | 577Ω | 578Ω | 577Ω | 1.00Ω |从数据统计表中可以看出，三次实验所得数据相近，平均数与标准偏差较为准确。
天平测量的数据波动较小，标准偏差仅为0.015g，说明该仪器测量精确度较高；游标卡尺测量的数据也相比较准确，标准偏差仅为0.002cm，说明该仪器测量稳定性较好；万能表测量的数据较为不稳定，标准偏差较大，为1.00Ω，可能是由于接线不良，寄生电容等误差较大造成。
3. 实验结论通过本次实验，学生可掌握误差理论与数据处理方法，对实验数据进行统计、分析，得出各项指标，如标准偏差、最大值、最小值等。
在实际实验中，应注重数据精度和测量误差的评估，保证实验数据的准确性和可靠性。
除此之外，应加强对实验仪器的了解，并合理利用其特性，提高实验的成功率和准确性。
误差理论与数据处理实验报告
《误差理论与数据处理》实验报告实验名称：MATLAB软件基础班级：学号：姓名：
实验时间：成绩：
一、实验目的
熟悉MATLAB软件的用户环境；了解MATLAB软件的一般目的命令；掌握MATLAB数组操作与运算函数；掌握MATLAB软件的基本绘图命令；掌握MATLAB语言的几种循环、条件和开关选择结构。
通过该实验的学习，使学生能灵活应用MATLAB软件解决一些
简单问题，能借助MATLAB软件进行曲线或图形的绘制。
二、实验原理
三、实验内容和结果
1.程序及流程
1.MATLAB软件的数组操作及运算练习
设有分块矩阵A=[],其中E,R,O,S分别为单位矩阵，随机阵、零阵和对角阵，试通过数值计算验证=
程序：
>> E=eye(3);
>> R=rand(3,2);
>> O=zeros(2,3);
>> S=diag([1 2])
>> A=[E R
O S]
>> a=[E,R+R*S
O,S^2]
>> A^2-a
2.直接使用MATLAB软件进行作图练习
1.在同一个坐标下作出sin(2π*1*t)和cos(2π*10*t)2条曲
线的图形，并要求在图上加粗相应标注
程序：>> x=0:0.001:1;
>> plot(x,sin(2*pi*x),x,cos(2*pi*10*x))
2.用subplot分别在不同的坐标系下作出下列两条曲线，为每
幅图形加上标题。
1.正态分布N(0,1)的概率密度函数曲线；
2.反正弦分布的概率密度函数曲线，取a=1。
程序：x=-5:0.01:5;
r = randn(1,1);
y1=normpdf(x,0,1);
y2=1/(pi*sqrt(1-(r ^2)));
subplot(2,1,1)
plot(x,y1)
subplot(2,1,2)
plot(x,y2)
3画出下列曲面的3维图形：。
程序：[x,y]=meshgrid(0:0.25:4*pi);
z=sin(pi*sqrt(x^2+y^2));
mesh(x,y,z);
axis([0 4*pi 0 4*pi -2.5 1]);
3.用MATLAB语言编写命令M-文件和函数M-文件
编写函数M-文件sq.m：用迭代法求x=的值。
求平方根的迭
代公式为迭代的终止条件为前后两次求出的x的差的绝对值小于。
程序：function y=sq(a)
err=10^-5;
Xn=a;
Xn1=0.5*(Xn+a/Xn)
while abs(Xn1-Xn)>= err;
Xn=Xn1;
Xn1=0.5*(Xn+a/Xn)
end
y=Xn1;
2.实验结果（数据或图表）
3.结果分析
四、心得体会
1、通过本次实验，我初步学习使用clc、clear指令，观察
command window、command history和workspace等窗口的变化结果。
明白了两者的区别：Clc：是清除workspace，command window、
command history不变化；Clear 清除workspace，command window、command history不变化。
2、本次实验掌握了一些基本的运算指令，像数组和矩阵的各种运算符号，尤其要注意两者的区别。
例如A*B是指内维相同矩阵相乘，而A.*B是指A数组与B 数组对应元素的相乘。
同时注意矩阵的左乘和右乘。
例如A/B是A右除B，指B 矩阵乘以A矩阵的逆；而B/A是A 左除B，指Ａ矩阵乘以Ｂ矩阵的逆。
3、此外，本实验要掌握一些标准数组生成函数的使用，例如diag（产生对角行矩阵）、eye（产生单位矩阵）等；还有一些数组操作函数，例如det（求方阵的行列式值），rank（求矩阵的秩）。
《误差理论与数据处理》实验报告实验名称：实验数据的统计分析
班级：学号：姓名：
实验时间：成绩：
一、实验目的
通过对试验数据进行统计分析，学习掌握实验数据统
计分析的基本方法，学习利用matlab软件编程长生不同分布规律的随机数据并对之进行统计分析，具体包
括画出统计直方图，求解均值，方差等统计参数。
二、实验原理
三、实验内容和结果
1、程序及其流程
1.利用matlab软件编程产生500个均值为10，
方差为5的正态分布随机数据，求出该组数据
的均值、方差并画出其统计直方图和概率密度
曲线
r=10+5.*randn(1,500);
bar（r）
plot(r)
2.在同一个坐标下画出正态分布密度N
（0,1），N(0,4)和N(10,1)3条曲线的图形，
并比较它们之间的差异。
x = [-15:0.001:20];
y1=normpdf(x,0,1);
y2=normpdf(x,0,4);
y3=normpdf(x,10,1);
plot(x,y1)
hold on
plot(x,y2)
hold on
plot(x,y3)
3.利用matlab软件编程产生500个均匀分布随
机数据，求出该组数据的均值、方差并画出其统计直方图和概率密度曲线。
A = unifrnd (0,1,1000,1)
bar(A)
plot(A)
4.在同一坐标下滑出标准正态分布，自由度分别
为5,10,20的t分布的概率密度曲线，并对之进行比较。
>> bar(A)
>> plot(A)
>> x=-10:0.01:10;
>> y=tpdf(x,5);
>> y1=tpdf(x,10);
>> y2=tpdf(x,20);
>> plot(x,y)
>> hold on
>> plot(x,y1)
>> hold on
>> plot(x,y2)
>> hold on
>> y3=normpdf(x,0,1);
>> plot(x,y3)
5.在同一坐标下画出自由度分别为5,10,20的想
x^2分布的概率密度曲线，并对之进行比较。
>> x=0:0.01:30;
>> y=chi2pdf(x,5);
>> y2=chi2pdf(x,10);
>> y3=chi2pdf(x,20);
>> plot(x,y)
>> hold on
>> plot(x,y2)
>> hold on
>> plot(x,y3)
6.在同一坐标下画出F分布：F(4,5)F(10，20)
和F（50,50）的概率密度曲线，并对之进行
比较。
>> x=0:0.001:8;
>> y=fpdf(x,4,5);
>> y2=fpdf(x,10,20);
>> y3=fpdf(x,50,50);
>> plot(x,y)
>> hold on
>> plot(x,y2)
>> hold on
>> plot(x,y3)
2、实验结果
r = Columns 1 through 1012.6883 19.1694 -1.2942 14.3109 11.5938 3.4616 7.8320 11.7131 27.8920 23.8472 Columns 11 through 203.2506 25.1746 13.6270 9.6847
13.5737 8.9752 9.3793 17.4485 17.0452 17.0860Columns 21 through 30 13.3575
3.9626 13.5862 18.1512 12.4445 15.1735 13.6344 8.4828 11.4694 6.0636 Columns 31 through 401
4.4420 4.2646 4.6556
5.9525 -4.7214 17.1919 11.6260
6.2254 16.8515 1.4424 Columns 41 through 50 9.4888 8.7928 11.5960 11.5643
5.6756 9.8497 9.1756 13.1385 15.4663 15.5464 Columns 51 through 605.6817。
