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问答
  • 采用相场法技术,确定了噪声、初始晶核半径、各向异性及过冷度等因素对枝晶生长形貌模拟的影响规律。结果表明:在保证初始晶核不被熔化的前提下,初始晶核半径r0...相场法模拟影响因素对枝晶生长形貌模拟重要的影响
  • 播期对水稻单株穗数、每穗粒数、结实率、千粒重均有影响,尤其是对两优培九的结实率、6两优9386的每穗粒数有显著影响。研究结果可为合理利用南方气候资源、合理安排播栽播期、提高水稻产量提供理论依据和技术指导。
  • 过去人们一直致力于对高效优质菌种的研究,而...研究结果表明,接种量是影响石油烃降解菌数量的主要因素,加油量次之,培养时间对菌种活性亦有影响,偏碱性的环境对菌种比较有利,表面活性剂对石油烃降解菌的影响比较复杂。
  • 孕期体力活动对婴儿生长发育的影响,蒋泓,何更生,[目的] 观察孕期体力活动对婴儿期生长发育是否有影响。[方法] 采用队列研究方法,在孕期收集体力活动资料,待孕妇分娩后,随访活�
  • (3)对照组(用水培养)Cu含量最高,单一的IDS对Cu含量明显促进作用,无论是单因素处理还是IDS、EDTA的混合处理对Pb、Zn含量均抑制作用。(4)土壤中有机质含量与植物生长指标呈负相关,而电导率与植物生长指标呈...
  • 通过对“大洋一号”调查船DY95-10、DYl05...结壳生长的厚度除受载壳岩石形成年代、物化环境影响外,与其所经受构造活动的强度和频率也密切联系。水深可能对结壳的生长发育具有一定的控制作用,但由于海山在结壳生长
  • 提出了新的算法,实现了多个原子同时在沉积基底上移动的过程,克服了以往只能模拟基底上仅一个运动原子的缺点,同时引入了沉积流量,并在此基础上讨论了移动步数、沉积流量等因素生长影响作用.模拟结果与实验相近,...
  • Cu2+质量浓度增加对其生长有明显的抑制作用,当Cu2+质量浓度为300 mg/L时,培养7天对SO42-的最大去除率仅为30%。Fe2+质量浓度为100 mg/L时,培养7天对SO42-去除率均能达到93%以上,Fe2+浓度150~300 mg/L时,培养7天对SO...
  • 研究哪些因素对换手率是有影响的,哪些是没有影响的。 保证金、手续费、当日平仓、是否有灾害天气、是否消费旺季这几个影响因素之间是否有关联? 数据下载地址: ...

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    img

    知识点

    1.笔记

    image-20200715180412598

    2.两个正态总体的检验

    例:某小麦品种经过4代选育,从第5代和第6代中分别抽出10株得到它们株高的观测值分别为66,65,66,68,62,65,63,66,68,62和64,61,57,65,65,63,62,63,64,60,试检验株高这一性状是否已达到稳定(α=0.05)?

    思路:先检验方差后检验均值

    SAS代码:

    data ex;
    input c$ x@@; 
    cards; 
    a 66 a 65 a 66 a 68 a 62 a 65 a 63 a 66 a 68 a 62
    b 64 b 61 b 57 b 65 b 65 b 63 b 62 b 63 b 64 b 60
    ;
    proc ttest;class c;var x;
    run;
    

    ttest表示T检验,检验两个水平的,每个水平的都符合正态分布。
    class表示分类变量(属性)

    先看方差检验image-20200714152255750

    Pr>F概率大于0.05,接受原假设H0:方差相等

    再看均值检验image-20200714152736104

    T检验概率比0.05小,拒绝原假设,认为两均值不等,第五代和第六代株高有显著性差异,说明株高性状没有达到稳定。

    3.两组样本非参数检验

    非参数检验(non-parametric test)又称为分布自由检验,一种与总体分布状况无关的检验方法,它不依赖于总体分布的形式。

    3.1配对样本数据符号检验法

    例1 甲乙两人分析同一物质中某成份的含量,得到观测数据(单位:g)为
    甲14.7,15.0,15.2,14.8,15.5,14.6,14.9,14.8,15.1,15.0
    乙14.6,15.1,15.4,14.7,15.2,14.7,14.8,14.6,15.2,15.0
    试在显著性水平为0.05时用符号检验法检验两人的分析无显著差异.

    SAS代码:

    data ex; /*ex为数据名*/
    input x1 x2 @@;
    y=x1-x2; /*y用于存放x1和x2的差值*/
    cards; /*数据卡*/
    14.7 14.6 15.0 15.1 15.2 15.4 14.8 14.7 15.5
    15.2 14.6 14.7 14.9 14.8 14.8 14.6 15.1 15.2
    15.0 15.0
    ;
    proc univariate;/*proc univariate表示调用模块
    univariate*/
    var y; /*var y表示调用变量y*/
    run; /*执行命令*/
    

    image-20200714154944835

    结果分析: 由Tests for Location: Mu0=0表可知,M(Sign)的值为05,pr>M的值为1.00>0.05,未落在拒绝域里,故接受原假设H,认为两人的分析无显著差异。

    3.2总体中位数的符号检验法

    为了判断某个总体的中位数是否与已知数m有显著的差异

    例2 试验品种猪在17个试验点的月增重(单位:kg)见表:image-20200714155348649

    试问,月增重与35是否有显著性差异?

    SAS代码:

    data ex;
    input x @@;
    y=x-35; /*x的值与35的差值作为观测变量值*/
    cards;
    51 40 43 48 23 26 30 34
    25 40 41 39 42 40 43 30
    34
    ;
    proc univariate;var y;
    run;
    
    image-20200714155427479

    结果分析:M(Sign)的值为1.5,Pr >= |M|值为0.6291>0.05,故未落在拒绝域里,因此接受原假设,认为该品种猪月增重的中位数与35无显著差异。

    3.3成组样本数据的秩和检验法

    例3 测定两个马铃薯品种的淀粉含量(%),得到A品种的观测值为12.6, 12.4,B品种的观测值为12.4,12.1,12.5,12.7,12.6,13.1试在显著性水平为0.05时用秩和检验法检验两品种的淀粉含量无显著差异。

    这里一个2个一个6个不是一一配对,我们用到秩和检验法。

    SAS代码:

    data ex;
    do a=1 to 2;
    	input n @@;/*a因素有两个水平,由于每个水平样本个数不等,故先输入表示样本个数的变量n*/
    	do i=1 to n;input x @@;/*每个水平样本从1输到n,再输入数据x*/
    		output;
    	end;
    end; /*计算公式两连加号*/
    cards;
    2 12.6 12.4
    6 12.4 12.1 12.5 12.7 12.6 13.1
    ;
    proc npar1way wilcoxon;
    /*调用模块npar1way,数据对因素a的秩和检验模型*/
    class a;
    var x;
    run;
    

    image-20200714160526073

    结果分析:

    Kruskal-Wallis Test这一部分,自由度DF为1,Chi-Square value 为Chi-Square且Prob > Chi-Square 为0.7358>0.05,接受原假设H0,认为两品种的淀粉含量没有显著性差异,淀粉含量相同。

    4.单因素方差分析

    例4《切胚乳试验》用小麦种子进行切胚乳试验,设计分3种处理,同期播种在条件较为一致的花盆内,出苗后每盆选留2株,成熟后测量每株粒重(单位:g),得到数据如下:

    处理每株粒重
    未切去胚乳21,29,24,22,25,30,27,26
    切去一半胚乳20,25,25,23,29,31,24,26,20,21
    切去全部胚乳24,22,28,25,21,26

    分析粒重和处理方式是否有关。

    SAS代码:

    data ex;do a=1 to 3;input n @@;
    do i=1 to n; input x @@;
    Output;end;end;
    Cards;
    8 21 29 24 22 25 30 27 26
    10 20 25 25 23 29 31 24 26 20 21
    6 24 22 28 25 21 26
    ;
    proc anova; class a;model x=a;
    means a/duncan;run;
    

    image-20200715103902339

    根据此做出来表格:

    image-20200715104517660

    F值为0.32,Pr>F概率大于0.05,接受原假设:均值相等

    image-20200715104323739

    都归属于A类,没有显著性差异,认为不同的处理方式对粒重并无明显影响。

    5.双因素方差分析

    5.1不考虑交互作用

    image-20200715110419416

    SAS代码:

    data ex;do a=1 to 4;do b=1 to 5;
    input x @@;output;end;end;
    cards;
    53 56 45 52 49 47 50 47 47 53 57 63 54 57 58 45 52
    42 41 48
    ;
    proc anova;class a b;model x=a b;
    means a/duncan;means b/duncan;run;
    
    image-20200715110558984 image-20200715111320460 image-20200715110916972 image-20200715111025910

    5.2考虑交互作用

    image-20200715112115832

    要是研究交互作用,每个交叉处至少有两个值。

    data ex;do a=1 to 4;do b=1 to 3;do i=1 to 2;
    input x @@;output;end;end;end;
    cards;
    58.2 52.6 56.2 41.2 65.3 60.8
    49.1 42.8 54.1 50.5 51.6 48.4
    60.1 58.3 70.9 73.2 39.2 40.7
    75.8 71.5 58.2 51 48.7 41.4
    ;
    proc anova;class a b;model x=a b a*b;
    means a/duncan;means b/duncan;run;
    
    image-20200715112400052 image-20200715114515316

    6.多组独立样本的非参数检验

    多组独立样本的H检验法(又称为Kruskal -Wallis单向秩次方差分析法),是检验多组独立样本是否来自同分布总体最常用、功效最强的非参数检验方法。

    例 用3种不同的药剂处理水稻种子,发芽后观测到苗高(单位:cm)的观测值如下,试作单向秩次方差分析。

    image-20200715143801902
    data ex;do a=1 to 3;
    do i=1 to 4;input x @@;
    output;end;end;
    cards;
    21 24 27 20 20 18 19 15 22 25 27 22
    ;
    proc npar1way wilcoxon;
    /*参数第一种方式检验*/
    class a;var x;run;
    

    7.独立性检验

    image-20200715144143257

    原假设H0:是否使用预防措施与患感冒情况相互独立。

    编写程序如下:

    data ex;do a=1 to 2;do b=1 to 3; /*两行三列*/
    input f @@;output;end;end; /*输入样本数*/
    cards;
    224 136 140 252 145 103
    ;
    proc freq;weight f;
    tables a*b/chisq; /*chisq表示检验*/
    run;
    

    image-20200715144301276

    第二部分Statistics for Table of a by b才是检验结果。其中主要看Chi-Square(卡方)这一行,其自由度为2,χ2(Chi-Square value)=7.5691,且Prob值为0.0227<0.05,故落在拒绝域,接受备择假设,即预防与感冒这两因素之间不是相互独立的,即措施对患感冒是有关系的。

    8.协方差分析

    如果在单因素、双因素或多因素试验中有无法控制的因素x影响试验的结果Y,且x可以测量、x与Y之间又有显著的线性回归时,常常利用线性回归来矫正Y的观测值、消去x的差异对Y的影响。

    例如,研究施肥对苹果树产量的影响,由于苹果树的长势不齐,必须消去长势对产量的影响。又如,研究饲料对动物增重的影响,由于动物的初重不同,必须消去初重对增重的影响。

    8.1单因素协方差分析

    image-20200715174111343

    SAS代码:

    data ex; do a=1 to 3;do i=1 to 8;
    input x y @ @;output ;end;end;
    cards;
    47 54 58 66 53 63 46 51 49 56 56 66 54 61 44 50 52 54 53 53 64 67
    58 62 59 62 61 63 63 64 66 69 44 52 48 58 46 54 50 61 59 70 57
    64 58 69 53 66
    ;
    proc glm;class a;model y=x a/solution;
    lsmeans a/stderr pdiff;run;
    

    image-20200715174445521

    image-20200715174512111

    x对应的Pr>F概率小于0.05,拒绝原假设H0:x对y没有影响,说明x差异显著,所以我们要把x差异性抹掉。

    image-20200715174737275

    施用三种肥料的产量矫正后有极显著的差异(有影响)。

    8.2双因素协方差分析

    8.2.1不考虑交互作用

    image-20200715175212450
    data ex;do a=1 to 3 ;do b=1 to 5 ;
    input x y @ @;output; end; end;
    cards;
    8 2.85 10 4.24 12 3.00 11 4.94 10 2.88
    10 3.14 12 4.50 7 2.75 12 5.84 10 4.06
    12 3.88 10 3.86 9 2.82 10 4.94 9 2.89
    ;
    proc glm;class a b ;model y=x a b/solution;
    lsmeans a b/stderr pdiff;run;
    
    image-20200715175244959

    x对应的Pr>F概率小于0.05,差异性显著,所以要抹除x的影响。
    a对应的Pr>F概率大于0.05,说明不同的小区对产量没有影响。

    image-20200715175611804

    各小区的产量矫正后没有显著的差异,各品种的产量矫正后有极显著的差异。

    8.2.2考虑交互作用

    image-20200715175724633
    data ex; do a=1 to 4; do b=1 to 2;
    do i=1 to 2;input x y@@;output;end;end;end;
    cards;
    14.6 97.8 12.1 94.2 19.5 113.2 18.8
    110.1 13.6 100.3 12.9 98.5 18.5 119.4
    18.2 114.7 12.8 99.2 10.7 89.618.2
    122.2 16.9 105.3 12.0 102.1 12.4 103.8
    16.4 117.2 17.2 117.9
    proc glm; class a b;model y=x a b
    a*b/solution;lsmeans a b/stderr pdiff;
    run;
    
    image-20200715175830047 image-20200715175844475

    A与B的交互作用矫正后不显著,促生长剂之间的差异极显著,试验批次间的差异不显著

    作业

    期货交易数据主要来源于某商品交易所,包括某水果期货上市以来的换手率、涨跌幅度、保证金、交易手续费、当日平仓手续费等,其它数据如灾害性天气状况等来源于网络资料。

    换手率是期货表现热度的晴雨表,一般来讲,换手率越高,表明该产品越受到消费者青睐。请你查阅相关文献,研究本数据表,通过建立数学模型或统计分析方法,回答下列问题。

    1. 研究换手率的变化规律。

    2. 研究哪些因素对换手率是有影响的,哪些是没有影响的。

    3. 保证金、手续费、当日平仓、是否有灾害天气、是否消费旺季这几个影响因素之间是否有关联?

    数据下载地址:

    https://pluto-1300780100.cos.ap-nanjing.myqcloud.com/download/%E7%AC%AC9%E6%AC%A1%E4%BD%9C%E4%B8%9A%E6%95%B0%E6%8D%AE.xlsx

    1.第一问

    研究数据的变化规律我们主要从数据的周期、数据的趋势、数据的随机性、以及数据内部的传递性四个方面来研究

    编写SAS代码:

    data a;
    input x@@;
    time=_n_;
    cards;
    1.9393939 
    1.5531915 
    0.4479495 
    0.1027190 
    0.1460055 
    0.0303030 
    0.0027624 
    0.0217984 
    0.0189189 
    0.1195652 
    0.0803109 
    0.0401003 
    0.0148883 
    0.1724138 
    0.0722101 
    0.4933862 
    0.3757030 
    0.6139410 
    0.2022090 
    0.5193165 
    0.1047904 
    0.4113009 
    0.2120098 
    0.6241173 
    0.4927114 
    0.5597057 
    0.5261997 
    0.4409524 
    0.9422921 
    0.4413395 
    0.6832524 
    0.3633678 
    0.3216830 
    0.3055872 
    0.3648144 
    0.3870395 
    0.2108352 
    0.1683833 
    0.2786482 
    0.1587838 
    0.1848568 
    0.3312333 
    0.5001322 
    0.3252688 
    0.4822900 
    0.3515249 
    0.4836197 
    0.3796296 
    0.2374334 
    0.2439367 
    0.1602456 
    0.2312500 
    0.8488216 
    0.8472093 
    1.0440485 
    0.9208815 
    0.9387877 
    1.1929144 
    1.7572786 
    0.9151355 
    1.2559558 
    1.1759934 
    1.7465747 
    2.4862373 
    2.4405618 
    3.4839917 
    5.7556963 
    3.3591598 
    3.3471258 
    6.5572674 
    3.8542786 
    4.4468939 
    4.4002278 
    4.6747778 
    4.2003163 
    5.2316854 
    6.1956928 
    9.2880570 
    5.2759323 
    5.6891960 
    3.5593666 
    1.9292312 
    2.6713994 
    1.8885801 
    1.8040694 
    1.7526615 
    2.0106814 
    1.6252591 
    1.8017329 
    1.4488495 
    1.2168779 
    2.0032830 
    1.1555587 
    1.0751166 
    2.2721227 
    1.6036624 
    2.0975010 
    1.9572098 
    1.6813667 
    1.5758161 
    1.9966546 
    2.4764227 
    2.8488007 
    2.6637306 
    2.8162721 
    2.6001077 
    1.5894797 
    2.1950105 
    1.6263468 
    1.8976734 
    1.6096398 
    1.5009201 
    1.5783214 
    1.3981174 
    1.1690259 
    0.9194704 
    1.0540232 
    1.1763860 
    1.5252878 
    1.1742093 
    3.8136751 
    2.0073488 
    2.7448852 
    1.7984086 
    1.9759923 
    1.5409623 
    2.3586512 
    1.4594724 
    1.3989078 
    1.2159621 
    1.4583811 
    1.5540499 
    1.4569306 
    1.7132759 
    1.8280245 
    2.4647509 
    2.1774181 
    2.0933134 
    1.4973353 
    1.2432843 
    1.5350945 
    1.3863774 
    1.5953973 
    1.8658197 
    2.7395673 
    1.8784120 
    1.7965255 
    2.8155407 
    2.3215706 
    1.8111513 
    1.6633678 
    1.5670568 
    1.9503250 
    1.6817802 
    1.6820488 
    2.3459841 
    1.7021874 
    1.6720504 
    1.5629485 
    1.1998658 
    1.1092371 
    1.5260981 
    1.3209728 
    1.2159580 
    1.2582135 
    1.0660533 
    2.2136745 
    1.0290641 
    1.1133371 
    2.0062529 
    1.1895146 
    2.0715051 
    1.7548775 
    1.0554558 
    1.1839372 
    1.3777651 
    1.0361367 
    2.0423229 
    2.0586479 
    2.3740129 
    1.6712147 
    1.7715363 
    2.3964418 
    1.3733103 
    1.3112867 
    1.3697364 
    1.1895383 
    2.5241314 
    1.2212908 
    1.6053514 
    0.9989995 
    1.2968232 
    1.3770413 
    0.9131243 
    1.4921420 
    0.9540247 
    1.0605178 
    0.7622555 
    0.8025549 
    1.0871273 
    0.8945853 
    0.7594745 
    1.3254880 
    0.5804381 
    0.4918341 
    0.6856156 
    0.7278238 
    0.3679483 
    0.7141156 
    0.6593457 
    0.8554738 
    0.9600813 
    0.5534354 
    0.6820879 
    0.5855344 
    0.3507366 
    0.3299955 
    0.4699115 
    0.2322538 
    0.2629292 
    0.1586035 
    0.4082599 
    0.4575238 
    0.2716628 
    0.1468593 
    0.6918954 
    0.3657791 
    0.4294517 
    0.2246681 
    0.4752675 
    0.2789720 
    0.7303103 
    8.6850394 
    1.1205674 
    0.3065134 
    0.3596491 
    0.2870370 
    0.0970874 
    0.0920245 
    0.1953125 
    0.2035398 
    0.3000000 
    ;
    proc gplot;
    plot x*time;
    symbol c=black i=join v=star;
    proc arima;
    identify var=x;
    run;
    

    得到时序图:

    image-20200715150428236

    从图中我们可以看出数据大致可以判断为是不具有周期性波动的,且数据波动性较大,故初步判断该数据不是平稳的。然而由于根据时序图的判断严谨性不高,于是根据自相关图进行进一步的判断。

    image-20200715150611312

    随着时间平移长度的增大,自相关系数的数值的变化并未呈周期性变化。从图片右半边的表示自相关系数的图也可以看出:自相关系数并不是是呈周期性波动。综合时序图的分析以及自相关图的分析,得到以下结论:该数据并不具有周期性且不平稳。

    由于原始数据不具有平稳性我们需要对原始数据进行差分运算,故对原始数据进行一阶差分运算并且需要对运算后得出的数据进行平稳性检验,检验结果如下。

    image-20200715155227846

    将数据一阶差分后按照月份做出来的时序图,从图中我们可以看出运算后数据大致可以判断为是在一条水平线上下波动,故初步判断该序列是平稳的。然而由于根据时序图的判断严谨性不高,于是根据自相关图进行进一步的判断。

    image-20200715155251970

    在时间平移长度较小时,自相关系数的数值较大,当时间平移长度扩大时,自相关系数的数值总体来说是在逐渐趋近于0,由此可以得出自相关系数具有拖尾性。从图片右半边的表示自相关系数的图也可以看出:自相关系数在0.0 这条线的左右波动。综合时序图的分析以及自相关图的分析,得到以下结论:该数据具有平稳性。由于通过一阶差分使得数据平稳,故该数据中具有线性趋势。

    已知该序列在进行差分运算后是平稳的,要选择选择适当模型拟合该序列的发展还需要证明该序列在差分运算后是非白噪声的。白噪声检
    验结果如下。

    image-20200715155341570

    延迟6 期、延迟12 期、延迟18 期、延迟24 期的p值分别为<.0001、<.0001、<.0001、0.0005,都远小于0.05,故拒绝原假设,数据之间存在相关性,该数据在差分运算后是非白噪声的,故该数据不具有随机波动。

    综合以上分析,得出以下结论:换手率的变化不具有周期性,具有线性趋势,数据内部具有相关性,不具有随机波动。

    2.第二问

    第二问要求对换手率有影响的因素,要研究的是变量和多个分类变量之间的关系,因此选择应用多组独立样本的H检验法进行研究。

    SAS代码:

    data ex;
    input x a b c d e@@;
    cards;
    1.9393939 	0.07	0.5	0	0	0
    1.5531915 	0.07	0.5	0	0	0
    0.4479495 	0.07	0.5	0	0	0
    0.1027190 	0.07	0.5	0	0	0
    0.1460055 	0.07	0.5	0	0	0
    0.0303030 	0.07	0.5	0	0	0
    0.0027624 	0.07	0.5	0	0	0
    0.0217984 	0.07	0.5	0	0	0
    0.0189189 	0.07	0.5	0	0	0
    0.1195652 	0.07	0.5	0	0	0
    0.0803109 	0.07	0.5	0	0	0
    0.0401003 	0.07	0.5	0	0	0
    0.0148883 	0.07	0.5	0	0	1
    0.1724138 	0.07	0.5	0	0	1
    0.0722101 	0.07	0.5	0	0	1
    0.4933862 	0.07	0.5	0	0	1
    0.3757030 	0.07	0.5	0	0	1
    0.6139410 	0.07	0.5	0	0	1
    0.2022090 	0.07	0.5	0	0	1
    0.5193165 	0.07	0.5	0	0	1
    0.1047904 	0.07	0.5	0	0	1
    0.4113009 	0.07	0.5	0	0	1
    0.2120098 	0.07	0.5	0	0	1
    0.6241173 	0.07	0.5	0	0	1
    0.4927114 	0.07	0.5	0	0	1
    0.5597057 	0.07	0.5	0	0	1
    0.5261997 	0.07	0.5	0	0	1
    0.4409524 	0.07	0.5	0	0	0
    0.9422921 	0.07	0.5	0	0	0
    0.4413395 	0.07	0.5	0	1	0
    0.6832524 	0.07	0.5	0	0	0
    0.3633678 	0.07	0.5	0	0	0
    0.3216830 	0.07	0.5	0	0	0
    0.3055872 	0.07	0.5	0	0	0
    0.3648144 	0.07	0.5	0	0	0
    0.3870395 	0.07	0.5	0	0	0
    0.2108352 	0.07	0.5	0	0	0
    0.1683833 	0.07	0.5	1	0	0
    0.2786482 	0.07	0.5	1	0	0
    0.1587838 	0.07	0.5	1	0	0
    0.1848568 	0.07	0.5	1	0	0
    0.3312333 	0.07	0.5	1	0	0
    0.5001322 	0.07	0.5	1	0	0
    0.3252688 	0.07	0.5	1	0	0
    0.4822900 	0.07	0.5	1	0	0
    0.3515249 	0.07	0.5	1	0	0
    0.4836197 	0.07	0.5	1	0	0
    0.3796296 	0.07	0.5	1	0	0
    0.2374334 	0.07	0.5	1	0	0
    0.2439367 	0.07	0.5	1	0	0
    0.1602456 	0.07	0.5	1	0	0
    0.2312500 	0.07	0.5	1	0	0
    0.8488216 	0.07	0.5	1	1	0
    0.8472093 	0.07	0.5	1	0	0
    1.0440485 	0.07	0.5	1	0	0
    0.9208815 	0.07	0.5	1	0	0
    0.9387877 	0.07	0.5	1	0	0
    1.1929144 	0.07	0.5	1	0	0
    1.7572786 	0.07	0.5	1	0	0
    0.9151355 	0.07	0.5	1	0	0
    1.2559558 	0.07	0.5	1	0	0
    1.1759934 	0.07	0.5	1	0	0
    1.7465747 	0.07	0.5	1	0	0
    2.4862373 	0.07	0.5	1	0	0
    2.4405618 	0.07	0.5	1	0	0
    3.4839917 	0.07	0.5	1	0	0
    5.7556963 	0.07	0.5	1	0	0
    3.3591598 	0.07	0.5	1	0	0
    3.3471258 	0.07	0.5	1	0	0
    6.5572674 	0.07	0.5	1	0	0
    3.8542786 	0.07	0.5	1	0	0
    4.4468939 	0.07	0.5	1	0	0
    4.4002278 	0.07	0.5	1	0	0
    4.6747778 	0.07	0.5	1	0	0
    4.2003163 	0.07	0.5	1	0	0
    5.2316854 	0.07	0.5	1	0	0
    6.1956928 	0.07	0.5	1	1	0
    9.2880570 	0.07	0.5	1	0	0
    5.2759323 	0.07	0.5	3	0	0
    5.6891960 	0.07	0.5	3	0	0
    3.5593666 	0.07	0.5	3	0	0
    1.9292312 	0.07	0.5	20	0	0
    2.6713994 	0.07	0.5	20	0	0
    1.8885801 	0.07	0.5	20	0	0
    1.8040694 	0.07	0.5	20	0	0
    1.7526615 	0.07	0.5	20	0	0
    2.0106814 	0.07	0.5	20	1	0
    1.6252591 	0.07	0.5	20	0	0
    1.8017329 	0.07	0.5	20	0	0
    1.4488495 	0.07	0.5	20	0	0
    1.2168779 	0.07	0.5	20	0	0
    2.0032830 	0.07	0.5	20	0	0
    1.1555587 	0.07	0.5	20	0	0
    1.0751166 	0.07	0.5	20	0	0
    2.2721227 	0.07	0.5	20	0	0
    1.6036624 	0.07	0.5	20	0	0
    2.0975010 	0.07	0.5	20	0	0
    1.9572098 	0.07	0.5	20	1	0
    1.6813667 	0.09	10	20	0	0
    1.5758161 	0.09	10	20	0	0
    1.9966546 	0.09	10	20	0	0
    2.4764227 	0.09	10	20	0	0
    2.8488007 	0.09	20	20	0	0
    2.6637306 	0.09	20	20	0	0
    2.8162721 	0.09	20	20	0	0
    2.6001077 	0.09	20	20	0	0
    1.5894797 	0.09	20	20	0	0
    2.1950105 	0.11	20	20	1	0
    1.6263468 	0.11	20	20	0	0
    1.8976734 	0.11	20	20	0	0
    1.6096398 	0.11	20	20	0	0
    1.5009201 	0.11	20	20	0	0
    1.5783214 	0.11	20	20	0	0
    1.3981174 	0.11	20	20	0	0
    1.1690259 	0.11	20	20	0	0
    0.9194704 	0.11	20	20	0	0
    1.0540232 	0.11	20	20	0	0
    1.1763860 	0.11	20	20	0	0
    1.5252878 	0.11	20	20	0	0
    1.1742093 	0.11	20	20	0	0
    3.8136751 	0.11	20	20	0	0
    2.0073488 	0.11	20	20	0	0
    2.7448852 	0.11	20	20	0	0
    1.7984086 	0.11	20	20	0	0
    1.9759923 	0.11	20	20	0	0
    1.5409623 	0.11	20	20	0	0
    2.3586512 	0.11	20	20	0	0
    1.4594724 	0.11	20	20	0	0
    1.3989078 	0.11	20	20	0	0
    1.2159621 	0.11	20	20	0	0
    1.4583811 	0.11	20	20	0	0
    1.5540499 	0.11	20	20	0	0
    1.4569306 	0.11	20	20	0	0
    1.7132759 	0.11	20	20	0	0
    1.8280245 	0.11	20	20	0	0
    2.4647509 	0.11	20	20	0	0
    2.1774181 	0.11	20	20	0	0
    2.0933134 	0.11	20	20	0	0
    1.4973353 	0.11	20	20	0	0
    1.2432843 	0.11	20	20	0	0
    1.5350945 	0.11	20	20	0	0
    1.3863774 	0.11	20	20	0	0
    1.5953973 	0.11	20	20	0	0
    1.8658197 	0.11	20	20	0	0
    2.7395673 	0.11	20	20	0	0
    1.8784120 	0.11	20	20	0	0
    1.7965255 	0.11	20	20	0	0
    2.8155407 	0.11	20	20	0	0
    2.3215706 	0.11	20	20	0	0
    1.8111513 	0.11	20	20	0	0
    1.6633678 	0.11	20	20	0	0
    1.5670568 	0.11	20	20	0	0
    1.9503250 	0.11	20	20	0	0
    1.6817802 	0.11	20	20	0	0
    1.6820488 	0.11	20	20	0	0
    2.3459841 	0.11	20	20	0	0
    1.7021874 	0.11	20	20	0	0
    1.6720504 	0.11	20	20	0	0
    1.5629485 	0.11	20	20	0	0
    1.1998658 	0.11	20	20	0	0
    1.1092371 	0.11	20	20	0	0
    1.5260981 	0.11	20	20	0	0
    1.3209728 	0.11	20	20	0	0
    1.2159580 	0.11	20	20	0	0
    1.2582135 	0.11	20	20	0	0
    1.0660533 	0.11	20	20	0	0
    2.2136745 	0.11	20	20	0	0
    1.0290641 	0.11	20	20	0	0
    1.1133371 	0.11	20	20	0	0
    2.0062529 	0.11	20	20	0	0
    1.1895146 	0.11	20	20	0	0
    2.0715051 	0.11	20	20	0	0
    1.7548775 	0.11	20	20	0	0
    1.0554558 	0.11	20	20	0	1
    1.1839372 	0.11	20	20	0	1
    1.3777651 	0.11	20	20	0	1
    1.0361367 	0.11	20	20	0	1
    2.0423229 	0.11	20	20	0	1
    2.0586479 	0.11	20	20	0	1
    2.3740129 	0.11	20	20	0	1
    1.6712147 	0.11	20	20	0	1
    1.7715363 	0.11	20	20	0	1
    2.3964418 	0.11	20	20	0	1
    1.3733103 	0.11	20	20	0	1
    1.3112867 	0.11	20	20	0	1
    1.3697364 	0.11	20	20	0	1
    1.1895383 	0.11	20	20	0	1
    2.5241314 	0.11	20	20	0	1
    1.2212908 	0.11	20	20	0	1
    1.6053514 	0.11	20	20	0	1
    0.9989995 	0.11	20	20	0	1
    1.2968232 	0.11	20	20	0	1
    1.3770413 	0.11	20	20	0	1
    0.9131243 	0.11	20	20	0	1
    1.4921420 	0.11	20	20	0	1
    0.9540247 	0.11	20	20	0	1
    1.0605178 	0.11	20	20	0	1
    0.7622555 	0.11	20	20	0	1
    0.8025549 	0.11	20	20	0	1
    1.0871273 	0.11	20	20	0	1
    0.8945853 	0.11	20	20	0	1
    0.7594745 	0.11	20	20	0	1
    1.3254880 	0.15	20	20	0	1
    0.5804381 	0.15	20	20	0	1
    0.4918341 	0.15	20	20	0	1
    0.6856156 	0.15	20	20	0	1
    0.7278238 	0.15	20	20	0	1
    0.3679483 	0.15	20	20	0	1
    0.7141156 	0.15	20	20	0	1
    0.6593457 	0.15	20	20	0	1
    0.8554738 	0.15	20	20	0	1
    0.9600813 	0.15	20	20	0	1
    0.5534354 	0.15	20	20	0	1
    0.6820879 	0.2	20	20	0	0
    0.5855344 	0.2	20	20	0	0
    0.3507366 	0.2	20	20	0	0
    0.3299955 	0.2	20	20	0	0
    0.4699115 	0.2	20	20	0	0
    0.2322538 	0.2	20	20	0	0
    0.2629292 	0.2	20	20	0	0
    0.1586035 	0.2	20	20	0	0
    0.4082599 	0.2	20	20	0	0
    0.4575238 	0.2	20	20	0	0
    0.2716628 	0.2	20	20	0	0
    0.1468593 	0.2	20	20	0	0
    0.6918954 	0.2	20	20	0	0
    0.3657791 	0.2	20	20	0	0
    0.4294517 	0.2	20	20	0	0
    0.2246681 	0.2	20	20	0	0
    0.4752675 	0.2	20	20	0	0
    0.2789720 	0.2	20	20	0	0
    0.7303103 	0.2	20	20	0	0
    8.6850394 	0.2	20	20	0	0
    1.1205674 	0.2	20	20	0	0
    0.3065134 	0.2	20	20	0	0
    0.3596491 	0.2	20	20	0	0
    0.2870370 	0.2	20	20	0	0
    0.0970874 	0.2	20	20	0	0
    0.0920245 	0.2	20	20	0	0
    0.1953125 	0.2	20	20	0	0
    0.2035398 	0.2	20	20	0	0
    0.3000000 	0.2	20	20	0	0
    ;
    proc npar1way wilcoxon;class a;var x;
    proc npar1way wilcoxon;class b;var x;
    proc npar1way wilcoxon;class c;var x;
    proc npar1way wilcoxon;class d;var x;
    proc npar1way wilcoxon;class e;var x;
    run;
    

    最后得到如下结果:(按abcde排序)

    image-20200715153010791image-20200715153022633image-20200715153030832image-20200715153042717image-20200715153048345

    可以做成如下表格:

    保证金因素手续费因素当日平仓因素是否有灾害天气因素是否消费旺季因素
    Chi-Square65.68847.943729.39562.16236.6572
    DF42211
    Pr > Chi-Square<.00010.0188<.00010.14140.0099

    可以看出保证金因素、手续费因素、当日平仓因素、是否消费旺季因素这四个因素的P值均小于0.05,落在拒绝域中,拒绝原假设,认为样本分布与换手率的样本分布不同,因此认为以上四个因素对换手率没有显著的影响;而是否有灾害天气因素的P值为0.1414大于0.05,接受原假设,认为认为样本分布与换手率的样本分布相同,因此认为是否有灾害天气因素对换手率有显著的影响。

    3.第三问

    第三问要求的是多个分类变量之间的关系,因此选用独立性检验来研究变量之间的关系。

    SAS代码:

    data ex;
    input x a b c d e@@;
    cards;
    /*与上面数据相同*/
    ;
    proc freq;
    tables a*b/chisq;
    tables a*c/chisq;
    tables a*d/chisq;
    tables a*e/chisq;
    tables b*c/chisq;
    tables b*d/chisq;
    tables b*e/chisq;
    tables c*d/chisq;
    tables c*e/chisq;
    tables d*e/chisq;
    run;
    

    image-20200715154414939

    得到很多表,综合下来我们做出一张表:

    image-20200715154840320

    保证金和手续费之间自由度为8,χ2 (Chi-Square value)=345.7143,且Prob值<0.0001<0.05,故落在拒绝域,接受备择假设,即保证金和手续费这两因素之间不是相互独立的,即保证金对手续费是有关系的,同理可知,保证金和当日平仓,保证金和是否消费旺季,手续费和当日平仓,手续费和是否消费旺季,当日平仓和是否消费旺季这些因素的Prob值均小于0.05,故落在拒绝域,接受备择假设,所以认为这些因素之间不是相互独立的,即保证金和对当日平仓,保证金对是否消费旺季,手续费对当日平仓,手续费对是否消费旺季都是有关系的,相反可以知道,保证金和是否有灾害天气,手续费和是否有灾害天气,当日平仓和是否有灾害天气,是否有灾害天气和是否消费旺季这些因素的Prob值均大于0.05,故落在接受域,接受原假设,所以认为这些因素之间是相互独立的,即保证金对是否有灾害天气,手续费对是否有灾害天气,当日平仓对是否有灾害天气,是否有灾害天气对是否消费旺季是没有影响的。

    结语

    溃疡好了,👴没理由再偷懒了,555555555

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  • (一)大豆供应情况分析  1、国际市场供应情况  全球大豆以南北半球分为两个收获期,南美 (巴西、阿根廷)大豆的收获期是...因此,每隔6个月,大豆都集中供应。  美国是全球大豆最大的供应国,其...
    (一)大豆供应情况分析

      1、国际市场供应情况

      全球大豆以南北半球分为两个收获期,南美 (巴西、阿根廷)大豆的收获期是每年的4-5月,而地处北半球的美国、中国的大豆收获期是9-10月份。因此,每隔6个月,大豆都有集中供应。

      美国是全球大豆最大的供应国,其生产量的变化对世界大豆市场产生较大影响。

      2、国内大豆的供应情况

      作为一种农产品,大豆的生产和供应带有很大的不确定性。首先,大豆种植、供应是季节性的。一般来说,在收获期,大豆的价格比较低。其次,大豆的种植面积都在变化,从而对大豆市场价格产生影响。第二,大豆的生长期大约在4个月左右,种植期内气候因素、生长情况、收获进度都会影响大豆产量,进而影响大豆价格。

      3、进口量

      我国是国际大豆市场最大的进口国之一。因此,国际价格水平和进口量的大小直接影响国内大豆价格。

      (二)大豆消费情况分析

      1、国际市场需求因素分析

      大豆主要进口国是欧盟、日本、中国、东南亚国家和地区。欧盟、日本的大豆进口量相对稳定,而中国、东南亚国家的大豆进口量变化较大。1997年,亚洲发生金融危机,东南亚国家的大豆进口量锐减,导致国际市场大豆价格下跌。

      2、国内市场需求因素分析

      大豆的食用消费相对稳定,对价格的影响较弱。大豆压榨后,豆油、豆粕产品的市场需求变化不定,影响因素较多。大豆的压榨需求变化较大,对价格的影响较大。

      (三)相关商品价格的影响

      作为食品,大豆的替代品有豌豆、绿豆、芸豆等;作为油籽,大豆的替代品有菜籽、棉籽、葵花籽、花生等。这些替代品的产量、价格及消费的变化对大豆价格也有间接影响。

      大豆的价格与它的后续产品豆油、豆粕有直接的关系,这两种产品的需求量变化,将直接导致大豆价格的变化。

      (四)与大豆相关的农业、贸易、食品政策

      l、农业政策的影响

      在国际上,大豆主产国农业政策对大豆期货价格影响很大。1996年,美国国会批准新的《1996年联邦农业完善与改革法》,使1997午美国农场主播种大豆的面积猛增10%,成为推动大豆价格大幅走低的因素之一。

      国内农业政策的变化也会对大豆价格产生影响。2000年,国家鼓励农民多种大豆,东北地区的大豆种植面积增加。

      2、贸易政策的影响

      贸易政策将直接影响商品的可供应量,对商品的本来价格影响特别大。在入世以后,我国大豆的进口关税要降低到3%。同时,由于大豆进口配额无法实施,未来我国大豆的进口量将保持在较高水平。

      3、食品政策的影响

      90年代以来,欧洲国家要求美国出口欧盟的大豆分离出"基因改良型"大豆,并对"基因改良型"大豆贴上标签。如果这一食品政策实施,那么就会对世界大豆市场,特别对转基因大豆产生影响。

      (五)大豆国际市场价格的影响

      中国大豆的进出口量,在世界大豆贸易量中占有较大的比重,大豆国际市场价格与国内大豆价格之间互为影响。大商所大豆期货价格与芝加哥期货交易所(CBOT)大豆价格,其价格趋势相同,同时各自还具有自身的独立性。

    转载于:https://my.oschina.net/mkh/blog/98365

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空空如也

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影响生长的因素包括