新证据显示火星上有水时间比之前猜测还要长10亿年

新证据显示火星上有水时间比之前猜测还要长10亿年

2016年09月19日 09:54新浪科技微博

科学家在火星上的“心湖”附近发现了一些新的峡谷，比之前发现的峡谷的形成时间晚得多。图中低海拔地区呈现为白色和紫色，高海拔地区则呈现为黄

色。

这一串湖泊和峡谷连起来长达90英里(约合150公里)。心湖的蓄水量约为2790立方公里，比北美五大湖的安大略湖还要多。

新浪科技讯北京时间9月19日消息，我们已经知道，在历史上的某一个时期，如今干旱贫瘠的火星表面也曾为广阔的海洋所覆盖。但至于这一时期究竟是何时结束的，一项最新研究则颠覆了我们的猜测。

科学家一度认为，火星的“湿润时期”发生在约40亿年前，正好是地球上出现首批单细胞生命的时候。

如今新证据显示，一直到该时间点的10亿年之后，火星上仍然还覆盖着湖泊和河流。这就意味着，火星上可能有微生物生命的时间比我们原本以为的还要长10亿年。

NASA研究人员通过确定火星上22处撞击坑的形成时间，做出了上述发现。

“我们发现了一些把水流引入湖泊中的峡谷。”华盛顿史密森学会的莎伦?威尔逊(Sharon Wilson)说道，“有些湖泊中充满了水，甚至还溢了出来，说明当时的火星上水源非常充足。”

威尔逊和同事们通过研究火星勘测轨道飞行器传回的图片，在火星北部的阿拉比亚陆地平原发现了这些证据。此外，他们还利用了NASA 的火星全球勘探者号探测器和欧空局的火星快车探测器传回的数据。

“这一地区的其中一个湖泊水量几乎与太浩湖相当。”威尔逊说道。太浩湖位于加利福尼亚州和内华达州之间，储有约188立方公里的水。“这个火星湖泊的水由南侧的一条峡谷供给，从北边溢出，然后流入一处非常大的蓄水盆地，我们将其命名为…心湖?。”

这一串湖泊和峡谷连起来长达90英里(约合150公里)。心湖的蓄水量约为2790立方公里，比北美五大湖的安大略湖还要多。

图中火星峡谷中的流线构造由一处数亿年前形成的湖泊中溢出的水形成。这一地质构造位于阿拉比亚陆地平原，直径约8英里(约合12.8公里)。

研究人员在地图上标出了“浅水峡谷”中的水流范围，以及与它们相连的古代湖泊。为了确定这些古湖泊的年龄，研究人员估算了该地区22处撞击坑的形成时间。他们要研究峡谷有没有在周围由撞击坑喷射出的碎石表层上留下痕迹，以此判断这些峡谷是在撞击坑之前形成的、还是在之后形成的。

而他们得出的结论为，火星上有水存在的时期也许在20到30亿年之前。这比一般认为的火星失去大部分大气的时间和大部分水结冰的时间要晚得多。

火星上的峡谷显示，它过去是一颗很寒冷的行星，湖泊和河流中的水都来自于融化的雪。

“这些峡谷中水流的速度和融化的雪水的流动速度相同。”威尔逊指出，“这些河流的水流速度并不快，它们的排水模式很简单，并没有形成像火星早期那样又深又复杂的峡谷网络。”

“我们探索火星的主要目标之一，便是弄清火星上什么时候存在足够改变火星表面地形、提供宜居环境的液态水，以及这些液态水的位置在哪里。”NASA喷气推进实验室的火星勘测轨道飞行器科学家里奇?苏雷克(Rich Zurek)说道，“论文中列举出了火星形成早期、流水改变了火星地形的证据，这也许比之前猜测的时间晚了数亿年。”

此次研究结果也许能帮助科学家更好地了解，火星上的气候为何能如此温暖、甚至曾有过液态水的存在。一种可能的解释是，火星的倾斜角发生了巨大的变化，因此极地的冰层能够得到更多的直射光。(叶子)

第十章时间序列分析

第十章 时间序列分析 Ⅰ．学习目的 本章阐述常规的时间序列分析方法，通过学习，要求：1.理解时间序列的概念和种类，掌握时间序列的编制方法；2.掌握时间序列分析中水平指标和速度指标的计算及应用；3.掌握时间序列中长期趋势、季节变动、循环变动及不规则变动等因素的基本测定方法；4.掌握基本的时间序列预测方法。 Ⅱ．课程内容要点 第一节 时间序列分析概述 一、时间序列的概念 将统计指标的数值按时间先后顺序排列起来就形成了时间序列。 二、时间序列的种类 反映现象发展变化过程的时间序列按其统计指标的形式不同，可分为总量指标时间序列、相对指标时间序列和平均指标时间序列三种类型。其中总量指标时间序列是基础序列，相对指标和平均指标时间序列是派生序列。 根据总量指标反映现象的时间状况不同，总量指标时间序列又可分为时期指标时间序列和时点指标时间序列。 三、时间序列的编制方法：（一）时间长短应一致；（二）经济内容应一致；（三）总体范围应一致；（四）计算方法与计量单位要一致。 第二节 时间序列的分析指标 一、时间序列分析的水平指标 （一）发展水平。发展水平是时间序列中与其所属时间相对应的反映某种现象发展变化所达到的规模、程度和水平的指标数值。 （二）平均发展水平。将一个时间序列各期发展水平加以平均而得的平均数，叫平均发展水平，又称为动态平均数或序时平均数。 1．总量指标时间序列序时平均数的计算 （1）时期序列：n y n y y y y i n ∑= +++=Λ21 （2）时点序列 ①连续时点情况下，又分为两种情形： a ．若掌握的资料是间隔相等的连续时点 (如每日的时点) 序列，则n y n y y y y i n ∑= +++=Λ21 b ．若掌握的资料是间隔不等的连续时点序列，则 ∑∑=++++++=i i i n n n f f y f f f f y f y f y y ΛΛ212211 ②间断时点情况下。间断时点也分两种情况： a ．若掌握的资料是间隔相等的间断时点，则采用首末折半法：

《火星上的水哪儿去了》阅读答案

《火星上的水哪儿去了》阅读答案 导读：火星上的水哪儿去了？ ①美国机遇号火星车的最新探测结果显示，现在干燥寒冷的火星，历史上也许有过一番海涛拍岸的景象，火星表面过去可能部分为海水所覆盖。如此浩瀚的大海现在究竟在哪里？这一番沧海桑田的变化原因何在？近来，日本科学家不断对此发表看法。 ②日本宇宙航空研究开发机构水谷仁教授认为，金星过去也曾有水，但由于它离太阳太近，及大气中高浓度二氧化碳产生的温室效应，使金星表面温度极高，水因此被全部蒸发，消失在茫茫的宇宙中，而火星水的消失好像和金星不太一样。 ③水谷仁教授说，磁场毁坏在火星的消失中起到了巨大作用。在人类居住的地球上，磁场好比盾牌，挡住了太阳向地球倾注的高能粒子，防止太阳风暴直接光临大气层和地面。现在的火星虽然还有很强的磁场，但已经没有像地球这样的规模。火星磁场大概在30多亿年 前伴随火星内部的冷却凝固而逐渐被毁坏，使火星难以避免太阳风暴的全面袭击，大气中的水蒸气因此被分解为氢和氧，消失在茫茫宇宙中。 ④另外，火星只有地球一半大，引力仅相当于地球引力的40%，维系大气的力量相对较弱，这对水的消失也有一定影响。原苏联福波斯2号探测器还发现，在火星黑夜的一侧现在仍有大量氧气向宇宙流失。科学家根据有关数据推测，过去火星的大气压曾是目前地球大气

压的近3倍，而现在只有地球的五十分这一，在这种情况下，如果火星表面有少量水流出，马上就会气化。 ⑤也许，并非火星上所有的水都消失在宇宙中。东京大学副教授阿部丰说，随着大气中水、二氧化碳减少，温室效应减弱，火星逐渐变冷，大气中的水经冷冻之后降到地面，因此，火星上的水可能像冰川一样藏在地下。 ⑥根据美国奥德赛火星探测器在火星上空观测的数据，以火星南极为中心的高纬度地区地下有大量氢分子存在。如果这些氢分子和氧结合以水的形式存在的话，会成为一片烟波浩渺的大海。然而从上空观测最多只能观测到地下一米的情形，阿部丰副教授认为，在高纬度地区更深的地下，可能会有冰川存在。欧洲火星快车探测器前不久也发现了火星极地有水的痕迹。 ⑦日本国立天文台渡边润一副教授认为，勇气号和机遇号火星车靠太阳能电池获得能量，因此着陆地点都选在阳光很强的火星赤道附近，而在火星赤道附近的地下现在基本上没有水。按预定计划，美国和欧洲将于2007年再次分别发射火星探测器到火星中高纬度地区，如果获得成功，届时关于火星水的争论可能会一锤定音。 1选出不属于说明火星水去向或原因的一项。 A、温室效应使火星表面表面极高，水因此被全部蒸发，消失在茫茫的宇宙中。 B、磁场毁坏在火星水的消失中起到了巨大作用。

火星的认识

火星的认识 ——宇宙的认识系列讲座 作者声明：历经14年的研究，本人提出了新的观点“物质能量循环理论”，完成了8.2万字的《解读宇宙密码-物质能量循环理论》一书。该书不仅解读了什么是宇宙、宇宙的形成、宇宙的变化运动、彗星的形成等我们至今没有解答的问题，同时也解答了地球上水的来源、地球上石油、天然气的形成、地球上生物的起源、生物的进化、恐龙消失的原因以及人类的诞生等问题。该作品不仅对自然科学的开展与研究有着重要的指导和借鉴意义，同时也是人们生活中的一部健康知识丛书。由于作品完成之前没有找到合适的出版社出版发行，这里，将部分内容与广大读者分享。关于地球上水的来源，1997年有学者类似的观点，纯属雷同。 特此声明：发布公开的作品内容，属作者版权所有，未经作者授权，严禁下载、转载、抄袭。 实践是检验真理的唯一标准；是真理的东西就不怕实践来检验。比如，达尔文的《进化论》出现，一时间被全世界传完说话，特别是20世纪60-80年代的全年，手里基本上都有本进化论。但是，随着科学技术的发展，进化论的观点正确率还不到60％。再比如，门捷列夫的《化学元素周期表》，将近一百多年后才被人们认可，而直到现在，还没有推翻它。2020年7—8月，中国将发生首次发射火星探测器，探测器将着陆到火星地表对彗星进行探测。在没有得到探测火星的资料前，我们首先根据<物质能量循环理论>的观点对火星的认识进行全面解读，然后对今后照火星探测器带回数据进行比对，确认物质

能量循环理论科学性。 关于火星的认识，目前认为，火星是太阳系由内往外数第四颗行星，火星的直径约是地球的一半，体积为15%，质量为11%；火星直径约为月球的两倍、地球的一半；质量约为月球九倍、地球的1/9，表面重力约为月球的2.5倍、地球的2/5。火星基本上是沙漠行星，地表沙丘、砾石遍布，没有稳定的液态水体，以二氧化碳为主的大气既稀薄又寒冷，沙尘悬浮其中，每年常有沙尘暴发生。火星与太阳平均距离为1.52个天文单位，公转周期为687地球日，1.88地球年(以下称年)，或668.6火星日。平均火星日为24小时39分35.244秒，或1.027491251地球日。火星和地球一样拥有多样的地形，有高山、平原和峡谷，火星的表面基本是沙漠，地表沙丘、砾石遍布。由于重力较小等因素，地形尺寸与地球相比亦有不同的地方。火星的火山和地球的不太一样，除了重力较小使山能长的很高之外。火星的内部情况只是依靠它的表面情况资料和有关的大量数据来推断的。一般认为它的核心是半径为1700千米的高密度物质组成；外包一层熔岩。它比地球的地幔更稠些；最外层是一层薄薄的外壳。相对于其他固态行星而言，火星的密度较低。火星的轨道是椭圆形，因此，在接受太阳照射的地方，近日点和远日点之间的温差将近160摄氏度。火星的大气密度只有地球的大约1%，非常干燥，温度低，表面平均温度零下5６℃，水和二氧化碳易冻结。在火星的早期，它与地球十分相似。像地球一样，火星上几乎所有的二氧化碳都被转化为含碳的岩石。但由于缺少地球的板块运动，火星无法使二氧化碳再次循环到它的大气

【经济预测与决策】时间序列分析预测法

经济预测与决策第四章时间序列分析预测法时间序列分析预测法时间序列分析预测法是将预测目标的历史数据按照时间的顺序排列成为时间序列，然后分析它随时间的变化趋势, 外推预测目标的未来值。本章学习目的与要求通过本章的学习，了解时间序列的概念；掌握移动平均法和指数平滑法。本章学习重点和难点重点是移动平均法；难点是指数平滑法。本章内容提示第一节时间序列第二节移动平均法第三节指数平滑法第一节时间序列一、时间序列二、时间序列的影响因素三、时间序列因素的组合形式四、时间序列预测的步骤一、时间序列时间序列是指某种经济统计指标的数值，按时间先后顺序排列起来的数列。时间序列是时间t 的函数，若用Y 表示，则有：Y=Y（t ）。时间序列时间序列按其指标不同，可分为绝对数时间序列、相对数时间序列和平均数时间序列三种。 绝对数时间序列是基本序列。可分为时期序列和时点序列两种。时期序列是指由反映某种社会经济现象在一段时期内发展过程的总量指标所构成的序列。如各个年度的国民生产总值。时点序列是指由反映某种社会经济现象在一定时点上的发展状况的指标所构成的序列。如各个年末的人口总数。 二、时间序列的影响因素一个时间序列是多种因素综合作用的结果。这些因素可以分为四种：1. 长期趋势变动2. 季节变动3. 循环变动4. 不规则变动1. 长期趋势变动长期趋势变动又称倾向变动，它是指伴随着经济的发展，在相当长的持续时间内，单方向的上升、下降或水平变动的因素。它反映了经济现象的主要 变动趋势。长期趋势变动是时间t 的函数，它反映了不可逆转的倾向的变动。长期趋势变动通常用T表示，T=T( t )。2.循环变动循环变动是围绕于

人类探测火星的意义

人类探测火星的意义 相比于地球的生态，火星的平均温度是零下50摄氏度，空气稀薄，到处是沙尘暴、缺氧、低温、无限干燥的荒漠，并且从前期的发射探测器到人类登陆建立基地是个漫长且耗资巨大的项目，几乎没有什么经济效益。我们为何还要探测火星呢？ 1、但是比起水星和金星的距离，火星距离地球更近，但这两个星球表面实在太热了，都在400摄氏度以上，现有的机器设备无法承受。所以探索火星，是探索太阳系乃至整个宇宙的“前哨基地”。 2、火星的平均温度是零下50摄氏度，这个温度你可能觉得不适合人类生存，但其实已经是太阳系里和地球表面最接近的温度了。我们人类穿着宇航服，就可以适应火星的气候。 3、和地球很像，火星的一天也是大概24小时，火星的一年也有四季。可以说在火星上开展工作，非常接近在地球空气稀薄的戈壁滩的工作环境。火星和地球的地质结构完全相同，都是岩石表面和固体核心。所以，人在地球上积累的关于地理学、以及地质学等方面的经验，在探索火星的时候也完全用得上。在这一点上，我们非常幸运。 4、虽然现在在火星上看不见动植物，也看不到特别丰富的水流，但“没有生

命”和“不是适合生命存在”是两码事。天文学研究发现火星上存在水的痕迹，地下有更多的水。这说明火星在几十亿年前有非常丰富的空气和水，气候环境更适合生命居住。 5、研究火星的环境为什么改变，什么原因让火星的磁场消失、氧气消失，这些问题对我们地球的生活很有借鉴意义。比如目前比较主流的科学推断，火星的核心突然失去了活力，所以火星磁场消失，失去了磁场的保护。太阳辐射侵入火星，蒸干了水，消耗了氧气。这件事启发我们要关注地球的磁场变化。 6、虽然困难极大，移民火星还是必须尝试的。因为地球遭遇小行星撞击可能性比较大，6500万年前的一次小行星撞击毁灭了地球大多数的生物，恐龙就在那一场的浩劫中彻底消失了，为了保护和延续人类文明，星际扩张是迟早的事。 7、整个探测火星的过程，能够促进前沿科学技术的发展，这些发展是有可能被使用在我们的经济社会中，造福社会。 8、对火星无限想象的幻想（火星人、文明、生命等等）会极大的调动人们好奇心天性，因此探测火星能够促成民族共识、民族凝聚力和民族自豪感。

(整理)Excel时间序列预测操作.

时间序列分析预测EXCEL操作 一、长期趋势(T)的测定预测方法 线性趋势→：: 用回归法 非线性趋势中的“指数曲线”：用指数函数LOGEST、增长函数GROWTH（针对指数曲线） 多阶曲线(多项式)：用回归法 （一）回归模型法-------长期趋势（线性或非线性）模型法： 具体操作过程：在EXCEL中点击“工具”→“数据分析”→“回归”→分别在“Y值输入区域”和“X值输入区域”输人数据和列序号的单元格区域一选择需要的输出项目，如“线性拟合图”。回归分析工具的输出解释： 计算结果共分为三个模块： 1）回归统计表： Multiple R（复相关系数R）：R2的平方根，又称为相关系数，它用来衡量变量xy之间相关程度的大小。R Square(复测定系数R2 )：用来说明用自变量解释因变量变差的程度，以测量同因变量y的拟合效果。Adjusted R Square (调整复测定系数R2)：仅用于多元回归才有意义，它用于衡量加入独立变量后模型的拟合程度。当有新的独立变量加入后，即使这一变量同因变量之间不相关，未经修正的R2也要增大，修正的R2仅用于比较含有同一个因变量的各种模型。 标准误差：又称为标准回归误差或叫估计标准误差，它用来衡量拟合程度的大小，也用于计算与回归有

关的其他统计量，此值越小，说明拟合程度越好。 2）方差分析表：方差分析表的主要作用是通过F检验来判断回归模型的回归效果。 3）回归参数：回归参数表是表中最后一个部分： ?Intercept：截距a ?第二、三行：a (截距) 和b (斜率)的各项指标。 ?第二列：回归系数a (截距)和b (斜率)的值。 ?第三列：回归系数的标准误差 ?第四列：根据原假设Ho：a=b=0计算的样本统计量t的值。 第五列：各个回归系数的p值(双侧) 第六列：a和b 95%的置信区间的上下限。 （二）使用指数函数LOGEST和增长函数GROWTH进行非线性预测 在Excel中，有一个专用于指数曲线回归分析的LOGEST函数，其线性化的全部计算过程都是自动完成的。如果因变量随自变量的增加而相应增加，且增加的幅度逐渐加大；或者因变量随自变量的增加而相应减少，且减少的幅度逐渐缩小，就可以断定其为指数曲线类型。 具体操作过程： 1．使用LOGEST函数计算回归统计量 ①打开“第3章时间数列分析与预测.xls”工作簿，选择“增长曲线”工作表如下图所示。 ②选择E2:F6区域，单击工具栏中的“粘贴函数”快捷键，弹出“粘贴函数”对话框，在“函数分类”中选择 “统计”，在“函数名”中选择“LOGEST”函数，则打开LOGEST对话框，如下图11.20所示。

火星上有什么

火星上有什么（小学作文30篇） 火星上有生命吗？不知道就让我这个小科学家来告诉你吧！ 火星上并没有运河，而是有着宽阔、弯曲的河床，上面还有跟人类相似的火星金字塔，他底部长1500米，高约1000米，十分的一致。火星上曾被发现过一具人面石，他大的惊人，从头到下巴足足有16千米，曾被科学家认为这可能是火星人留下的艺术品。大约在火星上四十亿年前，那里高山挺拔，河湖密布，气候温暖，曾有过外星生命现象的足迹。 我看着书，慢慢地进入了我的幻想当中…… 已经在地球灭绝很久的恐龙，来到了火星上，他们过得悠然自得，和火星上的人和平共处。灭亡远久的剑齿虎来到了火星上，在哪里称王称霸，好像是火星森林中的国王。 那里都是智能化的高楼大厦和繁华的街区，但是很少看见人们在街上面忙碌，因为有机器人帮他们工作，机器人有一对小小的圆耳朵，两个玻璃球的大眼睛，下面有一个微型电脑显示屏，你只要在机器人胸口上插上电子芯片，输入指纹，你大脑里想到的都被输入到机器人里去，它就会按你的想法去做事，在房顶上，经常可以看到人们驾驭着喷气背包，在空中飞来飞去，背包是可以随身带的，你只要输入地址、它就会立马起飞，带你想要的地方，我看着他们心里真羡慕啊…… 突然，长着一副怪莫怪样的外星生物慢慢地向我逼近，我顿时吓傻了，火星人似乎看透了我的心思，用特殊的语言小声地对我说到：“不要害怕，我是火星人科学家，我是来帮助你们的。”我的心这才慢慢地平静了下来，和他一起愉快的说起来话来……火星人通过交流发现我们地球的高科技发展的很落后，过了一会儿，火星科学家把我带领尽他的大型三角飞碟里，我看见里面摆放着各种各样的高科技成品，我心里美滋滋的，想，要是把这项高科技成品带回地球，那多么好啊！火星人微笑着对我说：“你想要这些吗？”我含含糊糊的说道：“这……不可能吧”火星人对我说：“没关系。”说完，火星科学家把所有的芯片都植入我的脑袋中，火星人说：“所有高科技的做法和方法都已经用我全部的电脑微型芯片放入你脑中了。”我顿时心花怒放，感觉自己变成了一个时代高科技超人了。飞回了地球。 我的幻想就这样慢慢结束了。 我多么希望能探索火星上的奥秘，多么想让这一切变成为现实啊！ 张哲铭井冈山小学三（1）班 火星是一颗火红而神秘的星球。也是被称为“小地球”的行星。 为什么说它像地球也是有原因的。所以我给你找几个证据来看看。 空气，空气是一个能证明有生命体的第一个标准。而火星有，所以可能有生命。 水，水也是有生命的星球的一个标准。如果没有水，也无法养育生命。那你们会问我：“怎么没有在书上看到呢？”那是因为太多的水都蒸发走了，剩下的水流到地里结成了冰，所以你才看不到。 地理位置，火星的地理位置也很好。为什么呢？因为呀火星也有一天、一个月、一年，也是能看到太阳月亮的。所以在地理位置的样子上是可以养育生命的。 表面上火星很平，其实火星一点也不平，坑坑洼洼一点也不好看。 仔细一看，原来啊一座座火山！

什么是时间序列预测法

什么是时间序列预测法？ 一种历史资料延伸预测，也称历史引伸预测法。是以所能反映的社会经济现象的发展过程和规律性，进行引伸外推，预测其发展趋势的方法。 时间序列，也叫时间数列、历史复数或。它是将某种的数值，按时间先后顺序排到所形成的数列。时间序列预测法就是通过编制和分析时间序列，根据时间序列所反映出来的发展过程、方向和趋势，进行类推或延伸，借以预测下一段时间或以后若干年内可能达到的水平。其内容包括：收集与整理某种社会现象的历史资料；对这些资料进行检查鉴别，排成数列；分析时间数列，从中寻找该社会现象随时间变化而变化的规律，得出一定的模式；以此模式去预测该社会现象将来的情况。 时间序列预测法的步骤 第一步收集历史资料，加以整理，编成时间序列，并根据时间序列绘成。时间序列分析通常是把各种可能发生作用的因素进行分类，传统的分类方法是按各种因素的特点或影响效果分为四大类：(1)长期趋势；(2)季节变动；(3)；(4)不规则变动。 第二步分析时间序列。时间序列中的每一时期的数值都是由许许多多不同的因素同时发生作用后的综合结果。 第三步求时间序列的长期趋势(T)季节变动(s)和不规则变动(I)的值，并选定近似的数学模式来代表它们。对于数学模式中的诸未知参数，使用合适的技术方法求出其值。 第四步利用时间序列资料求出长期趋势、季节变动和不规则变动的数学模型后，就可以利用它来预测未来的值T和季节变动值s，在可能的情况下预测不规则变动值I。然后用以下模式计算出未来的时间序列的预测值Y： 加法模式T+S+I=Y 乘法模式T×S×I=Y 如果不规则变动的预测值难以求得，就只求和季节变动的预测值，以两者相乘之积或相加之和为时间序列的预测值。如果经济现象本身没有季节变动或不需预测分季分月的资料，则长期趋势的预测值就是时间序列的预测值，即T=Y。但要注意这个预测值只反映现象未来的发展趋势，即使很准确的在按时间顺序的观察方面所起的作用，本质上也只是一个的作用，实际值将围绕着它上下波动。 []

火星上的故事

火星上的故事 在2020年，人类登上了火星，在火星的两极上发现了固体水。紧接着，人类在2040年登上了火星，并在火星上建造了移民村。 2033年，人类进行了由中国所领导的“火星移民村”，这一计划，是由6个国家所研究。其中有美国，俄罗斯，英国，德国，日本，新西兰的飞行人员共计40人。这一计划顺利实施，并在2035年造出了第一个在火星上的建筑，此建筑是以强硬的超氧化玻璃钢为外壳，像鸡蛋包住了里面的建筑，里面主要靠人造臭氧层来防御紫外线，还有先进的空气调节系统，为里面居住的人们恒久保持着23度至28度的气温。 在这种条件下，火星上正发生着一个故事…… 马小龙和马小凤是一对双胞胎，在2041年移民到了火星，他们对火星上的一切并不熟悉。从登上火星的那一天开始，他们就像一对小鸟，在火星上飞来飞去。 有一天，他们正在火星上玩，突然，他们看到了一艘外来的飞船，有点像战舰，接着，火星上发生了一系列的变化。火星上的保护膜正在一点一点地被外来飞船破坏，而居住在里面的人们惊恐万分，虽然在火星上有宇宙战舰，但数量太少了，要从地球上搬来援兵，但联络系统被破坏，只有派人冲过封锁线。而这一任务，就交给了马小龙和马小风两兄妹。他们带上由火星村的管理人写的信，登上飞船，赶往地球了…… 他们首先观察了敌人的方位，决定从防守较弱的地方冲出去，他们开足了马力，冲到敌人防御圈的边缘时，被敌人发现，遭到了猛烈的炮轰，飞船也发射炮弹，打下了几艘敌人的战舰，眼看就要冲出去的时候，敌人的更大的一艘母舰出现在眼前，他们两想:只要打下母舰，不是就化解了危机了吗?于是，他们向母舰发射了两发炮弹，但距离太远，无法击到。这时，他们不顾生命危险，径直向母舰飞去。敌人的母舰显然也看见了他们，连续发射了10发炮弹打他们，虽然前面的9发被他们躲过去，但第10发炮弹正巧击中了他们飞船的导弹发射架，导弹已经不能再发射，马小龙对妹妹说：“为了在火星上的更多的人类，我愿用自己的生命去换，你呢？”马小凤沉重地点了点头。于是，他们的飞船在这是撞上了敌人的战舰，母舰被击中，爆炸了，敌人的封锁也没有了，火星上的人们联系到了地球上地人们，请他们调来战舰。果然，不一会，“地球战队”便来消灭了所有的敌人。 人们为了纪念两兄妹，在火星上树起了一块石碑，并刻上了他们的画像，每年，火星上的人们都要去祭奠他们。

时间序列分析讲义第10章协方差平稳向量过程

第十章 协方差平稳向量过程和向量自回归模型 在时间序列理论当中，涉及到向量时间序列的主要有两部分内容，一部分是多元动态系统，另一部分是向量自回归模型的估计和检验。在本章当中，我们主要讨论一些基本概念。 §10.1 向量自回归导论 仍然利用小写字母表示随机变量或者实现，只是现在讨论1?n 向量之间的动态交互作用。假设一个p 阶向量自回归模型可以表示为)(p VAR ： t p t p 2t 21t 1t εY ΦY ΦY Φc Y +++++=--- (10.1) 其中p 1ΦΦ ,是n n ?阶系数矩阵，t ε是白噪声向量，满足： ? ? ?≠=Ω=t s t s E ,0,)(t s εε 其中Ω是n n ?阶正定矩阵。 可以利用分量形式将上述方程组的第一个方程表示为： t p t n p n p t p p t p t n n t t t n n t t t y y y y y y y y y c y 1,)(1,2)(12,1)(112,) 2(12,2)2(122,1)2(111 ,) 1(11,2)1(121,1)1(1111εφφφφφφφφφ++++++++++++++=--------- (10.2) 由此可见，在)(p VAR 模型当中，每个变量都表示成为常数项和其他所有变量的p 阶自回归的形式。此时与一元情形的一个显著的不同是，每个方程的残差项之间可能是相关的。 利用滞后算子形式，可以将)(p VAR 模型表示成为： t t p 21εc ΦΦΦ+=----y L L L I p n ][2 (10.3) 其中滞后算子多项式的元素可以表示成为： p p ij ij ij ij ij L L L L )(2)2()1()(φφφδ----= Φ 其中j i ij ==,1δ，j i ij ≠=,0δ 定义10.1 如果一个向量过程的一阶矩和二阶矩与时间无关，则称其是协方差平稳过程。此时下述变量与初始时间t 无关： )(t E y 和)(j t t E -'y y 命题10.1 如果一个向量过程满足)(p VAR 模型，且该过程是向量协方差平稳过程，则该过程的性质有： (1) 该过程的均值向量可以表示成为： c ΦΦΦI μp 211][-----= n (10.4) (2) )(p VAR 模型可以表示成为中心化形式： 12()()()()t t t t p t ----=-+-++-+12p y μΦy μΦy μΦy με (10.5) §10.2 向量自回归方程的表示和平稳性条件 与将高阶线性差分方程表示为一阶差分方程一样，我们也可以将一个普通的VAR (p )模型表示成为VAR (1) 的形式。为此，我们定义更高阶的向量为： 1(,,,)np ?'=t t-1t-p+1ξy -μy -μy -μ )0,,0,(1'=? t np V ε

时间序列分析方法第章预测

第四章 预 测 在本章当中我们讨论预测的一般概念和方法，然后分析利用),(q p ARMA 模型进行预测的问题。 §4.1 预期原理 利用各种条件对某个变量下一个时点或者时间阶段内取值的判断是预测的重要情形。为此，需要了解如何确定预测值和度量预测的精度。 4.1.1 基于条件预期的预测 假设我们可以观察到一组随机变量t X 的样本值，然后利用这些数据预测随机变量1+t Y 的值。特别地，一个最为简单的情形就是利用t Y 的前m 个样本值预测1+t Y ，此时t X 可以描述为： 假设*|1t t Y +表示根据t X 对于1+t Y 做出的预测。那么如何度量预测效果呢？通常情况下，我们利用损失函数来度量预测效果的优劣。假设预测值与真实值之间的偏离作为损失，则简单的二次损失函数可以表示为(该度量也称为预测的均方误差)： 定理4.1 使得预测均方误差达到最小的预测是给定t X 时，对1 +t Y 的条件数学期望，即： 证明：假设基于t X 对1+t Y 的任意预测值为： 则此预测的均方误差为： 对上式均方误差进行分解，可以得到： 其中交叉项的数学期望为(利用数学期望的叠代法则)： 因此均方误差为： 为了使得均方误差达到最小，则有： 此时最优预测的均方误差为： 211*|1)]|([)(t t t t t X Y E Y E Y MSE +++-= End 我们以后经常使用条件数学期望作为随机变量的预测值。 4.1.2 基于线性投影的预测 由于上述条件数学期望比较难以确定，因此将预测函数的范围限制在线性函数当中，我们考虑下述线性预测： 如此预测的选取是所有预测变量的线性组合，预测的优劣则体现在系数向量的选择上。 定义4.1 如果我们可以求出一个系数向量值α，使得预测误差)(1t t X Y α'-+与t X 不相关： 则称预测t X α'为1+t Y 基于t X 的线性投影。 定理4.2 在所有线性预测当中，线性投影预测具有最小的均方误差。

阅读理解-第四十九篇 美国科学家确认火星上有水

+第四十九篇U. S. Scientists Confirm Water on Mars NASA scientists said that Mars was covered once by vast lakes ，flowing rivers and a variety of other wet environment s that had the potential〔有可能〕to support life. Laboratory tests aboard NASA's Phoenix Mars Lander have identified〔identify 识别〕water in a soil sample.The lander's robotic arm deliver ed〔传递〕the sample Wednesday to an instrument〔仪器〕that identifies vapor s〔水蒸气〕produced by the heating of samples. "We have water ，" said William Boynton' of the University of Arizona，lead scientist for the Thermal and Evolved-Gas Analyzer ，or TEGA. "this is the frrst time Martian〔火星的〕water has been touched and tasted. " The robotic arm is a critical part of the Phoenix Mars mission. It is needed to trench〔挖掘〕into the icy layers of northem polar Mars and deliver samples to instruments that will analyze what Mars is made of，what its water is like ，and whether it is or has ever been a possible habitat〔栖息地〕for life. The soil sample came from a trench approximately 2 inches deep. When the robotic arm frrst reached that depth ，it hit a hard layer of frozen soil. Two attempt s to deliver samples of icy soil on days when fresh material was exposed were foil ed when the samples became stuck inside the scoop.Most of the material in Wednesday's sample had been exposed to the air for two days ，letting some of the water in the sample vaporize away and making the soil easier to handle. "Mars is giving us some surprises，" said Phoenix principal investigator Peter Smith of the University of Arizona. "We're excite d〔兴奋〕because surprises are where discoveries come from. One surprise is how the soil is behaving. The ice-rich layers stick to the scoop when poised in the sun above the deck，different from what we expect ed〔期望〕，from all the Mars simulation〔模拟〕testing we've done so far. " Since landing on May 25 ，Phoenix has been studying soil with a chemistry

第十章--确定型时间序列预测法

第十章 确定型时间序列预测法 任何预测方法都是某种推测或推断，而对时间序列而言，推测与推断都是一种外推（由现在推测未来）。其中最为常用的一种方法就是“趋势外推法”，它是根据变量（预测目标）的时间序列数据资料，揭示其发展变化规律，并通过建立适当的预测模型推断其未来变化的趋势。前面介绍过的拟合方法就是趋势外推法，也就是根据已有的时间序列数据资料，采用直线或适当的曲线方程去拟合，从而得到拟合直线或曲线方程，进而利用所得方程进行预测的方法。其数学原理是最小二乘法，不过，有了MATLAB 等计算机软件，无论数据多少，利用软件进行拟合是非常方便的。这种方法是长期趋势预测的主要方法。 对长期趋势的预测方法往往对短期波动不敏感，下面介绍另外几种常用的时间序列预测方法，这些方法在一定程度上能够反映短期波动的变化。主要介绍：（1）移动平均法，（2）平均数趋势整理法。 10.1 移动平均法 10.1.1 简单移动平均法 移动平均法是根据时间序列资料，逐项推移，依次计算包含一定项数的平均数，以反映时间序列变化趋势的方法。 设时间序列为：12,,,,t y y y ，简单移动平均公式为： 11 ,t t t N t y y y M t N N --++++=≥ （10.1） 式中t M 为t 期的移动平均数，N 为移动平均项数。由上式可知 121t t t N t y y y M N ----++ += 因此，就有下面的递推公式 1,t t N t t y y M M t N N - --=+> （10.2） 当N 较大时，利用递推公式可以大大减少计算量。 预测公式为： 1?t t y M += （10.3） 即以第t 期的移动平均数作为第t+1期的预测值。对于更远期的预测，如第t+2期的预 测值，则将1?t y +作为第t+1期的实际值，再使用公式（10.3）预测。一般地，可相应地求得以后各期的预测值。但由于误差的积累，使得对越远时期的预测误差越大，因此，简单移动平均一般只应用于一个时期后的预测（由第t 期预测第t+1期）。 以时间序列序数为横坐标，以移动平均数为纵坐标的点连成的曲线叫移动平均线，根据项数N 的大小不同而分为长中短期移动平均线。 例10.1 某市2000年1月（份）——12月（份）接待海外旅游人数的统计数据如表10-1所示，试用简单移动平均法，预测下一年1月份的海外旅游人数。 解 分别取N=3，和N=6，按预测公式

第十章时间序列市场预测法(一)

第十章时间序列市场预测法(一) ——以平均数为基础的各种时序预测法 重点掌握： 一、间序列市场预测法的概念。 时间序列预测法是根据市场现象的历史资料，运用科学的数学方法建立预测模型，使市场现象的数量向未来延伸，预测市场现象未来的发展变化趋势，预计或估计市场现象未来表现的数量。时间序列市场预测法又称历史延伸法或趋势外推法。 时间序列市场预测法中所依据的时间序列，是对市场现象过去表现的资料整理和积累的结果。时间序列就是将市场现象或影响市场各种因素的某种统计指标数值，按时间先后顺序排列而成的数列。时间序列也称动态数列或时间数列。时间序列中各指标数值在市场预测时被称为实际观察值。 在应用时间序列法进行预测时，还应特别注意另一方面的问题，即市场现象未来发展变化规律和发展水平，不一定与其历史和现在的发展变化规律完全一致。 传统的时间序列分析法，把影响市场现象变动的各因素，按其特点和综合影响结果分为四种类型，即长期趋势变动、季节变动、循环变动、不规则变动。 二．移动平均市场预测法的概念及一次移动平均市场预测法的应用。 移动平均市场预测法，是对时间序列观察值，由远向近按一定跨越期计算平均值的一种预测方法。随着观察值向后推移，平均值也跟着向后移动，形成一个由平均值组成的新的时间序列。对新时间序列中平均值加以一定调整后，可作为观察期内的估计值，最后一个移动平均值则是预测值计算的依据。 移动平均法有两个显著特点： 第一，对于较长观察期内，时间序列的观察值变动方向和程度不尽一致，呈现波动状态，或受随机因素影响比较明显时，移动平均法能够在消除不规则变动的同时，又对其波动有所反映。也就是说，移动平均法在反映现象变动方面是较敏感的。 第二，移动平均预测法所需贮存的观察值比较少，因为随着移动，远期的观察值对预测期数值的确定就不必要了，这一点使得移动平均法可长期用于同一问题的连续研究，而不论延续多长时间，所保留的观察值是不必增加的，只需保留跨越期个观察值就可以了。 移动平均法的准确程度，主要取决于跨越期选择得是否合理。预测者确定跨越期长短要根据两点，一是要根据时间序列本身的特点；二是要根据研究问题的需要。如果时间序列的波动主要不是由随机因素引起的，而是现象本身的变化规律，这就需要预测值充分表现这种波动，把跨越期取得短些。 一次移动平均法，是对时间序列按一定跨越期，移动计算观察值的算术平均数，其平均数随着观察值的移动而向后移动。 二、加权平均市场预测法的含义。 加权移动平均法，是对市场现象观察值按距预测期的远近，给予不同的权数，并求其按加权计算的移动平均值，以移动平均值为基础进行预测的方法。 权数的确定与前面所说加权平均法一样，对距预测期近的观察值给予较大权数，对距预测期远的观察值给予小些的权数，借以调节各观察值对预测值的影响作用，使市场预测值能更好地反映市场现象未来的实际变化。 三、指数平滑法的含义及特点。 指数平滑法，实际上是一种特殊的加权移动平均法。它的特点在于，其一，对离预测期最近的市场现象观察值，给予最大的权数，而对离预测期渐远的观察值给予递减的权数。使市场预测值能够在不完全忽视远期观察值影响的情况下，又能敏感地反映市场现象变化，减小了市场预测误差。其二，对于同一市场现象连续计算其指数平滑值，对较早期的市场现象

时间序列分析法原理及步骤(精)

时间序列分析法原理及步骤 ----目标变量随决策变量随时间序列变化系统 一、认识时间序列变动特征 认识时间序列所具有的变动特征, 以便在系统预测时选择采用不同的方法 1》随机性:均匀分布、无规则分布,可能符合某统计分布(用因变量的散点图和直方图及其包含的正态分布检验随机性, 大多服从正态分布 2》平稳性:样本序列的自相关函数在某一固定水平线附近摆动, 即方差和数学期望稳定为常数 识别序列特征可利用函数 ACF :其中是的 k 阶自 协方差,且 平稳过程的自相关系数和偏自相关系数都会以某种方式衰减趋于 0, 前者测度当前序列与先前序列之间简单和常规的相关程度, 后者是在控制其它先前序列的影响后,测度当前序列与某一先前序列之间的相关程度。实际上, 预测模型大都难以满足这些条件, 现实的经济、金融、商业等序列都是非稳定的,但通过数据处理可以变换为平稳的。 二、选择模型形式和参数检验 1》自回归 AR(p模型

模型意义仅通过时间序列变量的自身历史观测值来反映有关因素对预测目标的影响和作用,不受模型变量互相独立的假设条件约束,所构成的模型可以消除普通回归预测方法中由于自变量选择、多重共线性的比你更造成的困难用 PACF 函数判别 (从 p 阶开始的所有偏自相关系数均为 0 2》移动平均 MA(q模型 识别条件

平稳时间序列的偏相关系数和自相关系数均不截尾,但较快收敛到 0, 则该时间序列可能是 ARMA(p,q模型。实际问题中,多数要用此模型。因此建模解模的主要工作时求解 p,q 和φ、θ的值,检验和的值。 模型阶数 实际应用中 p,q 一般不超过 2. 3》自回归综合移动平均 ARIMA(p,d,q模型 模型含义 模型形式类似 ARMA(p,q模型, 但数据必须经过特殊处理。特别当线性时间序列非平稳时,不能直接利用 ARMA(p,q模型,但可以利用有限阶差分使非平稳时间序列平稳化,实际应用中 d (差分次数一般不超过 2. 模型识别 平稳时间序列的偏相关系数和自相关系数均不截尾,且缓慢衰减收敛,则该时间序列可能是 ARIMA(p,d,q模型。若时间序列存在周期性波动, 则可按时间周期进

火星——地球的孪生兄弟第二课时教学设计

【教学目标】 1.通过阅读课文,了解科学家推测水火星上有水和生命的依据，知道火星上水的两种来源， 并能读懂第二种来源。 2.学会用替换近义词和联系上下文的方法来理解家常便饭 集体大逃亡的词语的意思，体会作者用词的准确性。 3.了解火星上水留不住的原因。 ※4.想象火星上洪水泛滥的画面，写成一段话。 5.激发起探索宇宙奥秘的兴趣和培养科学研究的志向，懂得大胆推测和科学论证是研究宇宙的重要手段。 【教学过程】 板块一 (一)教学内容：复习导入，精读第二部分 (二)完成目标： (三)教学过程(师生活动过程)： 1.复习。(听写词语、讲述火星与地球的相似之处) 2.齐读第1自然段。 3.精读第二部分。 过渡：火星和地球如此相似，好比一对孪生兄弟，科学家们也由此推测火星也和地球一样有水和生命存在。那么这种推测有没有依据?火星上的水又是从哪儿来的呢?接下来我们重点研读课文第二部分。 ★学习第二自然段 1.轻声读读第二自然段，谈谈自己的想法。(这种推测是有依据的) (1)科学家研究分析了火星的照片资料，发现 (出示火星河床图片)这就是火星河床的照片资料。谁愿意看着照片向大家介绍一下。 (2)2004年3月以后，人们通过钻孔分析，进一步证实。 看来科学家的推测是有依据的，大胆的想象推测离不开科学严密的研究认证。 2.(齐读)

★学习三至五自然段 A、火星上确实曾经有过水的存在。那么，火星上的水是从哪里来的呢? 1.出示学习单： (1)自由读读3-5自然段，哪些句子写出了火星上水的来源，用横线画出来。 (2)体会作者用词的准确、严谨。 (3)时间5分钟 2.自主学习 3.交流展示 (1)也许是持续了数亿年的彗星河陨石风暴，给兄弟俩送去了最初的水。 (2)在兄弟俩诞生之初，水的成分就已经潜藏在一些矿物中了。 B、这些都是科学家们的推测。你是从哪些词语中读懂的?(也许、可能) 是的，毕竟是几十亿年前的事了，人类还没有诞生。但大胆而合理的想象可以帮助人类来推测当时的情形。 C、让我们回到40多亿年前，地球与火星诞生之初。 出示：当时，太阳系内有无数大大小小的碎片四处游荡，彼此碰撞是家常便饭。 ①家常便饭是什么意思?(很平常、经常发生) 我们可以用什么词语来替换它?(习以为常、十分寻常、普普通通) 看来，替换近义词是理解词语的一种好方法。 ②那你觉得用家常便饭和习以为常、十分寻常、普普通通哪个更好? (家常便饭通俗易懂，更加形象。) ③这一段中还有哪些词能说明当时太阳系内大大小小的碎片彼此碰撞是家常便饭? (经常、、无数、四处) 对，根据上下文也可以了解词语的意思。 ④谁能通过朗读来给我们再现当时的情景。 (指名朗读第3段) D、读读表示第二种来源的句子，想一想它的意思。你可以用口头介绍的方法来谈谈你的理解，也可以图解的形式，笔头进行表达。 ①请一、两位学生口头谈谈对这段话的理解。

第十章时间序列预测法

第十章时间序列预测法 （共六节） 第十章时间序列预测法 （共六节） 时间序列预测法概述 简单平均法 移动平均法 指数平滑法 趋势外推法 季节系数法 第一节时间序列预测法概述 一、时间序列预测法的含义 是一种定量分析方法，它是在时间序列变量分析的基础上，运用一定的数学方法建立预测模型，使时间趋势向外延伸，从而预测未来市场的发展变化趋势，确定变量预测值。 也叫时间序列分析法、历史延伸法、外推法 二、时间序列的因素分解 （一）长期趋势（T） （二）循环变动（C） （三）季节变动（S） （四）不规则变动（I）也随机变动

时间序列的数学模型为： 战争、政变、 地震、水灾、 测量误差等 相乘关系式效果好 三、时间序列预测法的特点 时间序列预测法是撇开了事物发展的因果关系去分析事物的过去和未来的联系。 假定事物的过去趋势会延伸到未来； 预测所依据的数据具有不规则性； 撇开了市场发展之间的因果关系。 四、时间序列预测法的主要步骤 时间序列预测的原理：时间序列是指同一变量按事件发生的先后顺序排列起来的一组观察值或记录值。 构成时间序列的要素有两个： 其一是时间，其二是与时间相对应的变量水平。 实际数据的时间序列能够展示研究对象在一定时期内的发展变化趋势与规律，因而可以从时间序列中找出变量变化的特征、趋势以及发展规律，从而对变量的未来变化进行有效地预测。

（一）收集、整理历史资料，编制时间序列 （二）确定趋势变动形态 （四）确定预测值 （三）选择预测方法 第二节简单平均法（三） 一、简单算术平均法 是以观察期内时间序列的各期数据（观察变量）的简单算术平均数作为下期预测值的方法。 用算术平均法进行市场预测，需要一定的条件，只有当数据的时间序列表现出水平型趋势即无显著的长趋势变化和季节变动时，才能采用此法进行预测。 如果数列存在明显的长期趋势变动和季节变动时，则不宜使用。 世界上第一个股票价格平均——道琼斯股价平均数在1928年10月1日前就是使用简单算术平均法计算的。 简单算术平均法计算公式如下： 在简单平均数法中，极差越小、方差越小，简单平均数作为预测值的代表性越好。 缺陷：