在统计软件SPSS中如何进行成数估计和检验

世界著名统计软件SPSS10.0功能强大、操作简便,深受用户欢迎。但该软件却没有专门进行成数估计和检验的过程,笔者根据软件现有功能,总结出一些初步经验。 一、成数估计和检验的步骤 1.成数估计的步骤 (1)计算样本成数P。设样本容量为n1,则样本成数为:P=n1/n。

畦灌改水成数的控制误差及其对灌水质量的影响

改水成数是地面灌溉设计和管理的基本参数之一。为了更好地进行地面灌溉系统的设计和管理,统计了畦灌改水成数的控制误差,并分析了其对灌水质量的影响。根据实测的16条畦田不同改水成数的控制误差,采用经典统计学方法得到了其统计特征,并采用地面灌溉模拟模型SRFR评价了其对灌水质量的影响。结果表明,改水成数控制误差具有较强的变异性,改水成数对灌水均匀度的影响大于灌水效率。因此,在实际地面灌溉设计与管理中,改水成数的控制误差不可忽略。较大的单宽流量有助于减小改水成数的控制误差对灌水质量的影响。

农作物分类成数的精度检验

选择山西太谷一个 5km× 5km的实验区 ,利用样条采样框架结合GVG农情采样系统调查农作物分类成数。同时借助QuickBird甚高分辨率遥感影像进行地面作物种植地块勾绘 ,并派出地面调查队伍进行作物填图 ,统计汇总出的农作物分类成数的真实值。然后将两种不同方法得出的分类成数进行对比 ,发现利用样条采样框架和GVG农情采样系统对于大宗粮食作物分类成数的调查相对误差在 3%以内 ,能够满足中国农情遥感速报系统的运行需要。而对于小成数作物的调查精度较低 ,且存在漏采现象 ,不能满足需求 ,同时也由于漏采现象的存在和图片判读的主观性。利用样条采样框架和GVG农情采样系统获取的大宗作物分类成数略大于真实值 ,存在少量的系统误差 ,需要进行地面验证并加以克服。

作物种植成数的遥感监测精度评价

以河南开封和山西太谷地区作为研究区域 ,选用LandsatTM作为农作物种植面积遥感监测的数据源。利用LandsatTM提取河南开封实验区 2 0 0 1年的夏季作物和山西太谷地区 2 0 0 3年秋季作物的作物种植成数。同时 ,利用IKONOS ,QuickBird高分辨率遥感影像 ,通过地面调查进行了地面作物填图和分类 ,同样得到实验区的农作物种植成数。最后通过两种结果对比 ,表明开封实验区夏季作物的监测精度达到 99%以上 ,太谷实验区秋季作物的监测精度达到 97%以上 ,由此推断 。

用卫片成数抽样法进行稻田面积调查

由于解决了最佳时相、最佳波段组台制成的1:10万“TM”彩色合成卫星影象和在“TM”影象图上进行成数抽样二个技术关键,可将卫星遥感资料用于我国南方稻区,特别是稻田小而不规则、作物品种及地类复杂地区进行高精度、低成本的水稻面积调查和动态监测。

民勤地区畦灌春玉米改水成数田间试验研究

为探究适合甘肃省民勤地区畦灌条件下改水成数对春玉米生长的影响,2018年选用玉米品种‘先玉335’设置田间试验。畦灌试验设置4种处理Q1(改水成数0.85)、Q2(改水成数0.90)、Q3(改水成数0.95)和Q4(灌水周期数为2的波涌灌溉与改水成数0.85组合)。结果表明:畦灌土壤水分和硝态氮分布随改水成数增大而越均匀,改水成数通过影响畦灌玉米土壤储水量和硝态氮而影响玉米的生长。处理Q3、Q4灌水均匀度与灌水效率较高,水氮分布均匀,畦灌改水成数会造成田间首、尾段玉米产量差异,改水成数越小,尾段玉米产量越低。Q3产量和水分利用效率最高,分别为13563.6 kg/hm^2和2.7 kg/m^3,处理Q3比Q1产量高17.9,比Q2产量高9.7。考虑土壤储水量、土壤硝态氮分布和玉米的产量,改水成数0.95可作为民勤地区春玉米畦灌灌水参数。如果从节水效果和玉米产量考虑,采用波涌灌溉灌水方式可以选择0.85改水成数。

月桂醇聚氧乙烯醚(n)己基琥珀酸混合双酯磺酸钠的乙氧基加成数对合成反应的影响

采用控制酯化率和不外加相转移催化剂、在敞开体系中自催化磺化反应的方法,合成了4种不同乙氧基加成数 n(n=3,5,7,9。下同)的阴离子表面活性剂月桂醇聚氧乙烯醚(LEO_n)己基琥珀酸混合双酯磺酸钠(LHSS_n)。对由4种 LEO_n 来分别合成 LHSS_n 的最佳工艺条件与 LEO_n 的乙氧基加成数的关系进行了研究。结果表明:随着乙氧基加成数的增加,单酯化反应的酯化率达到约100%时的反应温度从90℃增加到140℃;双酯化率达到约95%时的反应温度从140℃增加到170℃,己醇过量从100%增加到400%。同样地随着乙氧基加成数的增加,磺化剂亚硫酸氢钠过量从5%增加到10%,反应时间从2.25 h 增加到2.75 h,反应温度从130℃增加到180℃。从酯化反应中 LEO 进攻羰基 C 的空间位阻对酯化反应的影响以及磺化反应中产物自催化作用对磺化反应的影响分别解释了反应性变化的原因。

死亡月分布离散程度对中国不同年龄性别人口终寿年成数的影响

目的 探讨中国不同年龄性别死亡人口月分布离散程度及终寿年成数的特点。方法 利用中国 1989年全年按月死亡人口数据计算中国不同年龄性别死亡人口月分布变异系数 (CV)和终寿年成数 (a)。结果 CV随年龄和性别有较大变化 ,a较少受年龄性别的影响。结论 不同年龄性别死亡人口月分布偏离均匀分布状态的程度存在很大差异 ,但终寿年成数似乎不受死亡人口月分布离散程度的影响 ,表现出相当的稳定性。

专业出版社或成数字出版发展最佳突破口

当前，数字出版对传统图书出版的冲击已成为不争的事实。2010年新闻出版总署发布的首个新闻出版产业“摸底”报告——《2009新闻出版产业分析报告》中显示：2009年，全国新闻出版业实现总产出10668．9亿元，其中广义数字出版的整体收入达799．4亿元，预计2010年，数字出版业的发展仍将保持快速增长态势，整体收入将突破千亿元大关。

宏观审慎监管政策工具研究——基于贷款成数的分析

本文以韩国、中国香港和中国大陆为代表,梳理了新兴市场国家和地区运用贷款成数实施宏观审慎监管的实践,并从理论层面探讨了贷款成数作为逆周期维度宏观审慎监管政策工具的可行性与优缺点。本文认为,贷款成数一是可以降低居民不审慎借贷的风险;二是可以抑制银行不审慎放贷的动机;三是可以衡量金融系统性风险;四是可以抑制金融体系信贷过度扩张。但简单静态使用该指标也有一系列不足,因此必须设计反映跨产品多维度变动标准的监管指标体系,并将贷款成数与其他措施一并使用以提高宏观审慎监管有效性。

低加成数脂肪醇聚氧乙烯醚的气相色谱分析

采用HP4890毛细管色谱柱、程序升温、FID检测,较好的分离了各种低加成数脂肪醇聚氧乙烯醚(AEO)样品中的各组分;使用GC-MS进行了样品中组分的定性,并经实验研究采用峰面积归一化法进行了组分的定量,较准确地计算出了各种样品AEO中游离脂肪醇质量分数及聚氧乙烯醚的环氧乙烷(EO)加成数分布。方法简便、快速,有较好的准确度和精确度。

成数再保险和超额赔款再保险策略

针对比例再保险和非比例再保险,在分出公司最小盈余或利润目标确定和已知赔款额分布的情况下,把保持财务稳定性作为确定自留额的目标,根据V aR原理提出具有最优自留额的成数再保险与超额赔款再保险的策略.

用成数面积估计修正方法进行连清数据年度更新的探讨

森林资源连续清查(简称连清)中,面积因子是最重要的因子,是求算其它数据的基础。提出运用成数面积估计修正的方法来实现连清面积因子的年度更新,并以实例验证此方法的可行性。

对总体成数区间估计方法的修正

针对一般教科书上关于总体成数区间估计方法的缺陷,运用抽样分布理论推导出一种总体成数区间估计的新方法。

基于彩色航片和成数抽样的绿化调查方法研究

探索科学、实用的利用彩色航片结合成数抽样开展城市和平原绿化调查的方法,解决目前平原绿化调查与监测技术相对滞后的技术问题。基于彩色航片为底图,采用不同成数抽样方案布设样点,并判读样点地类类型,完成试验区绿化调查。结果不仅找出了不同成数抽样方案对绿化调查工作量和成果精度的不同影响,而且找出了该调查方法本身的优缺点和研究材料存在的问题,为今后深入针对性研究奠定理论基础。

在地形图上利用成数抽样原理进行地面各坡度级面积的调查

地面坡度是与水土保持土作密切相关的重要因素之一。本文利用地形图和成数抽样技术对一定区域内各坡度级面积进行估测,其数据可作为制定水土保持各项措施的依据。现以南平市区内调查材料为例,将其方法介绍如下:一抽样方案的制定地面坡度的分布是随机的,因而调查一定区域范围内各坡度所含的面积,可以在调查区域(总体)

不同畦灌改水成数对畦内水分分布、小麦耗水特性及产量的影响

研究高产条件下改水成数对畦内水分分布、小麦耗水特性及籽粒产量的影响。于2011—2012年和2012—2013年小麦生长季，在大田条件下设置80％（W1），85％（W2），90％（w3）和95％（w4）4个畦灌改水成数处理，各处理沿水流方向划分为O～20（s1），20～40（s2），40～60（s3）和60～80m（S4）4个取样区间，研究不同畦灌改水成数对畦内水分分布、小麦耗水特性及产量的影响。结果表明：（1）拔节期灌水后W3和W4处理畦内各区间土壤相对含水量无显著差异，W1处理为S1、S2〉S3〉S4，W2处理为S1、S2、S3〉S4；不同处理水平分布均匀系数为W3、W4〉W2〉W1；W3处理平均土壤相对含水量显著高于W2和Wl处理，与W4处理无显著差异。（2）W3开花期畦内平均土壤相对含水量显著高于wl和W2处理，与W4处理无显著差异；W3和W4开花至成熟期耗水量及耗水模系数显著高于w1和W2处理。（3）灌水量及其占总耗水量的比例为W4〉W3〉W2〉Wl，土壤贮水消耗量占总耗水量的比例为Wl〉w2〉W3〉w4，W3处理总耗水量显著低于W4处理。（4）W3和w4处理各区间籽粒产量无显著差异，W1和W2处理均为S1、S2〉S3〉S4；W3处理畦内平均籽粒产量显著高于W2和Wl处理，与W4处理无显著差异，W3处理的水分利用效率和灌溉效益最高。综合考虑籽粒产量、水分利用效率和灌溉效益，改水成数为90％的W3处理为本试验条件下兼顾高产与节水的最优处理。

航空象片成数样点判读取得马尾松面积

本文利用航空象片成数点判读与地面样点(或二类调查固定样地资料)检查纠正判读中错误的方法获得总体内马尾松面积,并结合必要的地面马尾松根根量的调查,取得总体内马尾松根资源的数据,为建立马尾松松根综合利用企业的规模提供必要的依据。

基于多源数据的省级树种(组)成数空间分布信息估测方法

[目的]利用能够反映植被季相变化和物候差异的中空间分辨率高重访周期遥感数据以及其他多源数据,提取区域树种(组)成数空间分布信息,间接表达主要树种(组)的空间分布,为大区域树种(组)空间分布制图提供新的方法和思路。[方法]以吉林省为试验区,以250 m空间分辨率的MODIS NDVI 8天合成时间序列数据和国家森林资源连续清查固定样地数据为主要数据源,综合利用气象观测数据和地形数据,基于梯度最近邻(GNN)方法对省级树种(组)成数进行估测。首先利用典型对应分析(CCA)对特征变量进行特征变换;然后采用k-NN方法对树种(组)成数进行分层估测,并对k-NN方法中的k值进行优选,分析k-NN估测精度随k值的变化规律;最后基于9个县的森林资源二类调查样地和省级一类清查固定样地数据,对树种(组)成数分布图进行精度检验。[结果]对在吉林省分布较广的蒙古栎、白桦、紫椴、春榆、杨树、胡桃楸和长白落叶松7个树种(组)成数进行估测,并制作相应的树种(组)成数空间分布图。估测结果表明,树种成数分布与固定样地成数分布呈现出一致的空间分布特征。其中,县级尺度下的k-NN预测精度检验结果为:R2为0.83,RMSE为0.35;在20 km×20 km,30 km×30 km,40 km×40 km和50 km×50 km 4个尺度下的k-NN估测结果显示,各类树种(组)在40 km×40 km和50 km×50 km尺度下的估测结果较优,春榆在各个尺度下的估测精度均较高,其平均RMSE为0.35,蒙古栎的估测精度相对较低,其平均RMSE为0.65。在不同尺度下的估测结果表明,随着k值的增加,RMSE均呈现先快速减小、后趋于相对平衡的趋势,根据该规律可确定最佳k值。另外,k-NN分层估测的估测精度高于k-NN直接估测的估测精度,其在不同尺度下的RMSE相对直接估测的结果均低0.1左右。[结论 ]本文提出的基于多源数据的森林树种(组)成数空间分布估测方法是一种有效的森林参数估测方法,基于该方法能够获取较高精度的树种(组)成数空间分布图。为了得到最佳的估测效果,需要对k-NN方法中的k值进行优选,该值将随试验区和数据有所不同。另外,采用分层估测的策略可以有效提高最终估测精度。