用EXCEL解一类特殊线性方程组--系数行列式不为零

打开计算机中EXCEL工作薄，在A1、B1、C1、……单元格中依次输入未知元X1、X2、X3、……并将各X下方的单元格A2、B2、C2、……作为可变单元格，以便存放方程组最终的各X的解，在最后一个可变单元格右侧的单元格及其下方各单元格中依次用“＝”输入各方程等号左边的式子，如若某     

详解EXCEL中的自动填充

我们使用Excel处理表格时，经常要输入大量重复的、有规律的数据，使用其自动填充功能会大大减少我们的工作量，提高工作效率。下面就让我们一起来看看使用这一功能的一些技巧。 如图1所示，这是一个简单的学生成绩表。我们以此表为例来了解Excel的自动填充功能。 首先我们要做如下设置。 1、在“工具”菜单上，单击“选项”命令，再单击“编辑”选项卡。 2、确保“单元格拖放功能”复选框被选中，如果没有选中“单元格拖放功能”复选框，那么以后的操作将无法进行下去。 一、在同一行或列中复制数据 以图1中第一列的学校名为例： …     

Excel2010中的输入技巧

正Excel2010作为电子表格对于数据的处理非常方便,而对于数据的输入也有一些小小的技巧,现在我们就来介绍一下。1."√"的输入首先选中需要插入"√"的单元格,在"开始"选项卡的字体下拉列表中选择"Marlett"字体,然后输入a或b,单元格中即显示"√"。2.文本型数字的输入当我们输入邮编"050071"时,单元格中只显示"50071";当我们输入电话号码"13333000033"时,单元格中显示"1.33E+10",还有很多诸如学号、身份证号之类的内容,在输入时也会出现此类     

利用EXCEL函数实现多元线性回归的简单方法

人们进行多元线性回归时,往往利用专门的统计软件,其实利用EXCEL的LINEST函数结合数组公式的输入,能够很方便得到我们需要的回归系数和统计值,具体实现方法写出来与大家共飨。启动EXCEL,出现EXCEL界面后,在工作表“sheet1”中,按表1所示输入数据。在原始数据下面选中一块三列五行区域,之后点击工具按钮,粘贴LINEST函数,在之后出现的对话框中,known_y's后面输入y值(植物吸磷量)数据区域:D3D20;known_x's后面输入x1(土壤无机磷)和x2(土壤有机磷)数据区域:B3C20;Const和Stats后面都输入true(见图1)。最后按住Shift和Ctrl两键同时…     

阿克玛方法在农业上的应用及其QBASIC程序

在农业生产和科学研究中,经常要研究两个变量间的关系,需要将生产或试验所得到的一系列数据点绘制成光滑的曲线,当我们不知道这两个变量之间的回归关系时,工作量有时会很大.但我们在考虑由一系列数据点所确定的曲线时,有时只要注意所需的一段曲线附近的几个数据点就可以了.在实际应用中,当农业生产或试验中产生的数据量很大或试验的时间持续较长时,有必要边提供数据点,边进行绘图.本文介绍一种简单方法,即在单值函数情况下,将离散点连成光滑曲线的阿克玛(Akima)方法及其QBASIC程序,以供参考.     

随机过程与统计预报

§1 随机过程,平稳随机过程 1.基本概念我们知道,在相同的条件下,变量每次可以取预先不能确知的这样或那样的数值,这种变量称为“随机变量”。如果试验结果不是数值,而是一个或多个变量的函数,即在相同的条件下,实验结果使函数每次可以取预先不能确知的形式,这样的西数称为“随机函数”。随机函数的自变量如果是时间t,这时就称为随机过程。一条河流的年最大流量,紊流场中指定点上流体的压力、密度,某地区地下水位的变化,水中含氡量的变化……等,都是随机过程的例子。而一     

基于OSG数字林分景观可视化技术研究

大规模林分场景建模和实时绘制对于模拟林分生长具有重要意义。本文定义了一个基于树龄分枝的树木表达模型,该模型可构建形态结构不规则、灵活的树木模型;在林分场景绘制中,提出了一种基于OSG大规模林分场景的实时绘制技术,利用存储在XML文件中真实的林分调查数据可以实时绘制三维林分场景。林分树木场景数据量大,为了提高场景渲染的效率,利用OSG场景图来组织和优化场景数据;在林分单元格的绘制中引入3D树木的LOD网格简化和PageLOD数据库分页机制实现大规模数据调度。实例证明,所绘制的大规模林分场景能满足用户的实时交互需求。      

利用SPSS for Windows进行试验结果的统计分析--方差分析(续)

1单向分组资料的方差分析1.1组内观察值数目相等的单向分组资料例1作一水稻施肥的盆栽试验,设5个处理,A施用氨水1,B施氨水2,C施碳铵,D施尿素,E不施氮肥。每处理4盆,共5×4=20盆,随机放置于同一网室中,其稻谷产量(克/盆)列于表1,试测验各处理平均数的差异显著性。(1)建立数据文件F1P111。单击File→New→Data,在Variable View中的第一行Nam e中输入fl,Label中输入“肥料”,Values中输入“1=A,……,5=E”;第二行Nam e中输入chl,Label中输入“产量”。在Data View中fl列依次输入4行“1”,4行“2”,……,4行“5”;chl列依次输入观察值2…     

黄柳地上生物量估测模型的构建

为筛选出与生物量相关性显著、精度最高且拟合度最好的最优地上生物量估测模型,以赤峰敖汉旗北部沙地典型灌木黄柳(Salix gordejevii)为研究对象,利用6种函数和不同自变量来构建黄柳个体的地上生物量估测模型。结果表明:DH(纵断面周长)复合变量与黄柳地上生物量的相关性最显著,经精度检验(RS30%;RM.A20%)得出生物量的最优估测模型也是以DH为自变量的幂函数模型y=2.193x1.291(R2=0.915,P0.001),与灌木常用的自变量D2 H(纵断面面积)作为生物量模型相比,精度较高。实际的应用中,在保证黄柳估测模型精度的情况下,建议以D为自变量对黄柳地上生物量模型进行构建。     

第三讲 数据的输入、输出和编辑(续)

在使用MINITAB进行统计分析时，最主要的工作是将试验或调查的数据输入计算机，以及选择适当的统计分析命令分析数据。下面详细介绍在MINITAB中输入、编辑和输出数据的方法。一、数据的输入ISET命令该命令用来从文件或键盘读人数据到1个列变量中，其格式为：格式1：SET‘文件名’C格式2：SETC对格式1，SET命令从文件中读取一列数据存放到指定的列中；对格式2，SET命令从键盘上读取一列数据。例如：MTB）SETCIDATA｝123456DATA）45352332DATA）END这时CI中包含的数据为1，2，3，4，5，6，4，5，3，5，23，32。注意：…     

0.618法在两种常用生长曲线拟合中的应用

Mitsherlich 生长曲线y=A ac~(-kt) (a<0) (1)和 Logistic 生长曲线y=A/(1 ae~(-kt) (a>0) (2)是应用比较广泛的两种限制性生长曲线,其中 A 为生长上限。在生长曲线(1)或(2)中,若 A 为已知常数,经过变换,可以使曲线成为未知参数 a 和 k 的线性函数:In(A-y)=In(-a)-kt (3)和In((A-y)/y)=Ina-kt (4)这时,可以用最小二乘法通过解正则方程组的方法将 a 和 k 的值求出来。     

用矩阵求多元抽象复合函数二阶偏导数的方法

形如ｕ =ｆ(ｘ +ｙ ,ｘｙ,ｘｙｚ)的多元抽象函数求二阶偏导是微分学中的重点和难点 ,其关键点在于一方面要严格区分自变量与中间变量 ,另一方面不能丢掉偏导函数作为复合函数时的偏导数。在讲授时无法将这一抽象的问题具体化 ,但通过观察所求得的2 ｕｕ2 ,发现ｆ″ｉｊ 构成的数表具有一定的规律 ,于是考虑对这类有三个中间变量、三个自变量的多元抽象函数 ,ｕ =ｆ(ｔ,ｖ ,ω) ,其中ｔ=φ(ｘ ,ｙ ,ｚ) ,ｖ =Ψ(ｘ ,ｙ ,ｚ) ,ω=(ｘ ,ｙ ,ｚ) ,在求ｕ对自变量ｘ ,ｙ和ｚ的二阶偏导数 2 ｕｘ2 ,2 ｕｙ2 ,2 ｕｚ2 是否可寻…     

小波分析在大豆叶绿素含量高光谱反演中的应用

实测了不同水肥耦合作用下,大豆冠层高光谱反射率与叶绿素含量数据,并对光谱反射率、微分光谱与叶绿素含量进行了相关分析;采用叶绿素A与叶绿素B诊断波段构建了特定植被指数,对叶绿素A、叶绿素B进行了回归分析;采用小波分析对采集的光谱反射率数据进行了能量系数提取,并以小波能量系数作为自变量进行了单变量与多变量回归分析,对叶绿素含量进行估算。经分析发现,叶绿素A、B与光谱反射率在可见光与近红外波段的相关系数的变化趋势基本一致——在可见光谱波段呈负相关,近红外波段呈正相关,红边处相关系数由负变正。特定色素植被指数可以提高大豆叶绿素估算精度(R2>0.73);小波能量系数回归模型可以进一步提高大豆叶绿素含量的估算水平,以一个特定小波能量系数作为自变量的回归模型,叶绿素A其确定性系数R2为0.76,叶绿素B为0.78;以4变量与9变量回归分析结果表明:叶绿素A实测值与预测值的线性回归确定性系数R2分别大于0.85、0.89;叶绿素B实测值与预测值的线性回归确定性系数R2分别为0.86、0.90。     

空间曲线的曲率计算方法

通常我们知道如何求一个平面曲线的曲率 ,而空间曲线要较平面曲线复杂 ,没有现成的公式可以应用。本文给出空间曲线曲率的简单计算方法。考虑空间曲线Ｓ ,不失一般性 ,假定曲线Ｓ为平滑曲线 ,其方程由参数方程给出 :ｘ=ｘ(ｔ) ,ｙ=ｙ(ｔ) ,ｚ=ｚ(ｔ)　　　　　　　θ ｔ  ( 1 )对 ( 1 )中的函数要求具有二阶导数。讨论其在Ｍ点 (ｔ=ｔ0 )的曲率。可以把本曲线看作是质点在空间中的运动轨迹 ,则质点的速度向量及加速度向量可以由 ( 1 )中函数的一阶及二阶导数给出 :速度向量ｖ ={ｘ′(ｔ0 ) ,ｙ′(ｔ0 ) ,ｚ′(ｔ0 ) }( 2 )加速度向量ａ ={…     

二维变量函数曲线的最佳拟合及图形处理

本文探讨了农业科研和生产中二维变量函数曲线的最佳似合方法—最小Ｓ值法，即最小离回归标准差法。并应用这一方法先后在ＦＡＣＯＭ－３４０Ｓ中型机上用汉化ＦＯＲＴＲＡＮ和在ＩＢＭ兼容微机上用汉化ＢＡＳＩＣ作成了一个简单适用的二维变量函数曲线的最佳拟合及图形处理系统。经过一段时间的使用说明，此系统所拟合的各种常用曲线方程、优选的最佳拟合曲线方程以及绘制的拟合曲线图都比传统的手工方法简单、方便、准确。这一实现，对指导农业科研和生产的有关理论和实践都具有一定的实用价值。     

吡格列酮、胰岛素对初诊2型糖尿病患者血尿酸及1,5-脱水葡萄糖醇的影响

目的:探讨吡格列酮、胰岛素治疗对初诊2型糖尿病患者血尿酸与1,5-脱水葡萄糖醇(1,5-AG)的影响。方法:选取初诊2型糖尿病合并高尿酸血症患者70例,随机分为吡格列酮组(34例)和胰岛素组(36例)。治疗3个月,比较两组治疗前后空腹血糖(FPG)、糖化血红蛋白(HbA1c)、1,5-AG、血尿酸水平变化。结果;两组患者治疗后FPG、HbA1c、血尿酸较治疗前下降,而1,5-AG较治疗前上升(P0.01)。胰岛素组治疗后FPG、HbA1c低于吡格列酮组,1,5-AG、血尿酸高于吡格列酮组(P0.01)。吡格列酮组降低血尿酸作用比胰岛素组更显著(P0.01),胰岛素组升高1,5-AG作用比吡格列酮组更显著(P0.01)。两组治疗前后1,5-AG与FPG均呈显著负相关(r=-0.774,P0.01;r=-0.582,P0.01),(r=-0.800,P0.01;r=-0.586,P0.01);1,5-AG与血尿酸无相关性(P0.05)。结论:吡格列酮可使血尿酸水平显著降低。胰岛素降低血糖,进而导致1,5-AG水平显著升高。     

EXCEL表格中数据处理技巧

EXCEL电子表格软件是一种以“表格”形式管理和分析数据的软件。利用它可以简便快捷地实现各种数据处理、分析、管理和共享 ,非常适合财政、金融、统计、管理等。1.表 1要求当“销售额”大于 6 0 0 0 0时“业绩评价”为“优”,当“销售额”小于 30 0 0 0时 ,“业绩评价”为“差”,其余的情况“业绩评价”为“一般”(注 :C列为“业绩评价”表中省略 )。此题可以用 EXCEL 中 IF函数来实现。操作方法是 :在 EXCEL 电子表格 C2单元格中输入如下公式 :=IF(B3     

如何用电子表格进行模拟分析

电子表格中的模拟分析功能可以帮助我们在建立的数字模型中方便快捷地执行条件判断分析,我们在改变关键变量后立刻就可以看到结果.本文介绍的是Excel中最显著的功能之一:模拟运算表,分为单变量模拟运算和双变量模拟运算.利用财务分析中计算投资的函数PMT,对前景进行预测,适合于各个行业.     

用三角形分解法求解多元线性回归方程中的偏回归系数及高斯乘数

前言 多元线性回归是研究一个依变量(y),与多个自变量(x_1,x_2,……,x_P)间数关量系的一种统计方法,通过多元线性回归分析,可以建立起一个多元线性回归方程,利用这一     

基于BP神经网络的马尾松立木生物量模型研究

以马尾松为例,探索并验证BP神经网络模型在立木生物量估测上的适用性。通过12种算法的筛选、输入变量和输出变量的确定以及隐层节点数的选择,确定最优的模型拓扑结构,构建单隐层BP神经网络模型;对比单输入变量与多输入变量模型、单输出变量与多输出变量模型,并分析模型的输入变量数和输出变量数对模型估测精度的影响;将优选BP模型与传统相对生长模型进行对比以验证BP模型的可行性。结果表明:1）最优BP模型LM-DH-8-WtWaWr的训练算法为Levenberg-Marquardt算法,输入变量为D、H,输出变量为Wt、Wa、Wr,隐层节点数为8。2）输入变量和输出变量的增加不会降低BP神经网络模型的精度。3）模型LM-DH-8-WtWaWr能够精确地估测马尾松立木生物量,其精度高于传统的相对生长模型。该模型能够一次性地引入多个解释变量,并可以同时估测多个量,从而简化了生物量建模和估测工作,对实际生产具有一定的意义。