《武侠Q传》刷弟子详细数据解析攻略

《武侠Q传》刷弟子详细数据解析攻略武侠Q传刷弟子攻略给大家带来的是最方便最快捷的刷初始弟子的方法，小编现在把武侠Q传的刷弟子攻略告诉大家，希望对大家有所帮助。

首先大家玩武侠Q传都想在前期刷到一个很好的的弟子，如果没刷到好的就会去疯狂的刷号，这方法不科学而且浪费时间，那有没有又好又快的方法呢？有小编现在就告诉你怎么刷弟子。

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重置账号删除角色并重新开始请输入delete确定此操作

重置只限于7级以下的账号

这种方法一般都是刷到5级刷两次万里挑一也就是双甲弟子，一般刷双甲弟子一级的时候免费刷一次然后到达五级的时候领取系统的奖励刚好是300元宝还可以刷一次万里挑一运气好的话百里挑一也会出甲弟子。

以上就是小编给大家推荐的攻略，希望大家喜欢如有不足请指出，谢谢大家。同时也希望大家能多刷出几个甲级弟子来壮大自己的声势。

数据流图试题(卷)与答案解析

【问题1】（1）费用单 （2）待租赁房屋列表 （3）看房请求 （4）变更房屋状态请求 【问题2】（5）房主信息文件 （6）租赁者信息文件 （7）房屋信息文件 （8）看房记录文件 【问题3】（1）起点：房主终点：变更房屋状态数据流名称：变更房屋状态请求 （2）起点：租赁者终点：登记租赁者信息数据流名称：租赁者信息 （3）起点：租赁者终点：安排租赁者看房数据流名称：看房请求 试题一（共15分） 阅读以下说明和图，回答问题1至问题4，将解答填入答题纸的对应栏内。 【说明】 某高校欲开发一个成绩管理系统，记录并管理所有选修课程的学生的平时成绩和考试成绩，其主要功能描述如下： 1. 每门课程都有3到6个单元构成，每个单元结束后会进行一次测试，其成绩作为这门课程的平时成绩。课程结束后进行期末考试，其成绩作为这门课程的考试成绩。 2. 学生的平时成绩和考试成绩均由每门课程的主讲教师上传给成绩管理系统。

3. 在记录学生成绩之前，系统需要验证这些成绩是否有效。首先，根据学生信息文件来确认该学生是否选修这门课程，若没有，那么这些成绩是无效的；如果他的确选修了这门课程，再根据课程信息文件和课程单元信息文件来验证平时成绩是否与这门课程所包含的单元相对应，如果是，那么这些成绩是有效的，否则无效。 4. 对于有效成绩，系统将其保存在课程成绩文件中。对于无效成绩，系统会单独将其保存在无效成绩文件中，并将详细情况提交给教务处。在教务处没有给出具体处理意见之前，系统不会处理这些成绩。 5. 若一门课程的所有有效的平时成绩和考试成绩都已经被系统记录，系统会发送课程完成通知给教务处，告知该门课程的成绩已经齐全。教务处根据需要，请求系统生成相应的成绩列表，用来提交考试委员会审查。 6. 在生成成绩列表之前，系统会生成一份成绩报告给主讲教师，以便核对是否存在错误。主讲教师须将核对之后的成绩报告返还系统。 7. 根据主讲教师核对后的成绩报告，系统生成相应的成绩列表，递交考试委员会进行审查。考试委员会在审查之后，上交一份成绩审查结果给系统。对于所有通过审查的成绩，系统将会生成最终的成绩单，并通知每个选课学生。 现采用结构化方法对这个系统进行分析与设计，得到如图1-1所示的顶层数据流图和图1-2所示的0层数据流图。 图1-1 顶层数据流图

数据分析作业

一、第4题方差分析 1.1 建立数据文件 由题意可知，在同一浓度和温度下各做两次实验，将每一次的实验结果看作一个样本量，共342=24 ??个样本量。 (1) 在“变量视图”下，名称分别输入“factor1”、“factor1”、“result”，类型设为“数值”，小数均为“0”，标签分别为“浓度”、“温度”、“收率”，factor1的值“1=A1，2=A2，3=A3”，factor2的值“1=B1，2=B2，3=B3，4=B4”，对齐选择“居中”。 (2) 在“数据视图”下，根据表中数据输入对应的数据。 数据文件如图1所示，其中“factor1”表示浓度，“factor2”表示温度，“result”表示收率。三种不同浓度分别用1、2、3表示，四种不同温度分别用1、2、3、4表示。 图1.1 SPSS数据文件格式 1.2 基本思路 ，利用单因素方差分析，对 (1) 设“浓度对收率的影响不显著”为零假设H 该假设进行判定。 ，则可 (2) 设“它们间的交互作用对收率没有显著影响”分别依次为假设H 是否成立。 以通过多因素方差分析工具，利用得出的结果即能证明假设H 1.3 操作步骤 (1) 单因素的方差分析操作 ①分析—比较均值—单因素；因变量列表：收率；因子：浓度； ②两两比较：选中“LSD”复选框，定义用LSD法进行多重比较检验；显著性水平：0.05，单击“继续”； ③选项：选中“方差齐次性检验”，单击“继续”； ④单击“确定”。 (2) 有交互作用的两因素方差分析操作

①分析—一般线性模型—单变量；因变量：收率；固定因子：温度、浓度； ②绘制。水平轴：factor1，选择浓度作为均值曲线的横坐标，单图：factor2，选择温度作为曲线的分组变量；单击添加—继续。 ③选项。显示均值：factor1，定义估计因素1的均值；显著性水平：0.05；单击“继续”； ④单击“确定”。 1.4 结果分析 (1) “浓度对收率有无显著影响”结果分析 执行上述操作后，生成下表。 表1.1 方差齐性检验 表1中Levene统计量的取值为0.352，Sig.的值为0.708，大于0.05，所以认为各组的方差齐次。 表1.2 单因素方差分析 从表2可以看出，观测变量收率的总离差平方和为119.58；如果仅考虑浓度单因素的影响，则收率总变差中，浓度可解释的变差为39.083，抽样误差引起的变差为80.875，它们的方差分别为19.542、3.851，相除所得的F统计量的观测值为5.074，对应的概率P值为0.016，小于显著性水平0.05，则应拒绝原假设，认为不同浓度对收率产生了显著影响，它对收率的影响效应不全为0。

数据流图例题解析

数据流图例题解析 例题：请根据以下描述画出系统的数据流图。该子系统共有三个加工：（1）首先是“建立订货合同台帐”：从订货合同、材料检验单和客户文件输入数据、输出形成合同台帐文件；（2）然后是“分类合并”：从合同台帐文件输入数据，排序合并后形成合同分类文件，最后“打印”加工单元从合同分类文件打印出合同分类表。 所谓数据流图（Data Flow Diagram，简称DFD）是一种分析系统数据流程的图形工具。它摆脱了系统的物理内容，精确地在逻辑上描述系统的功能、输入、输出和数据存储等，是系统逻辑模型的重要组成部分。一般由数据流、加工、文件和数据源或终点四项组成 那么如何绘制数据流图呢？以本题为例进行说明： 首先我们可根据例题中的描述在纸上画出第一个加工“建立订货合同台帐”，如图1所示： 图1 其次，分析这个加工的输出、输入数据流。根据题意可知，该加工的输出是合同台帐文件、而为完成该项输出，必须有三项输入，即订货合同、材料检验单、客户文件。据此可绘制出如图2所示的图形： 图2 此时应注意两点：第一要对加工进行编号。本例中，我们将加工“建立订货合同台帐”编号为P1；第二要判断输入、输出项是一般的数据流、还是文件存储。

如果是文件存储（比如客户文件、合同台帐文件）则需要用右边开口的方框表示，同时表示数据流的箭头上的文字可省略。 第三、将加工“分类合并”画在纸上，如图3所示 图3 第四、找出加工“分类合并”的输入和输出项，并用箭头在纸上标注出来。本例中，该加工的输入数据流是合同台帐文件，输出数据流是合同分类文件，由于“合同台帐文件”已被绘制在纸张上，因此只需用箭头将它与加工联接起来即可。如图4所示： 图4 第五、按上述方法，将加工“打印”绘制在图纸上。如图5所示

数据分析spss作业

数据分析方法及软件应用 （作业） 题目：4、8、13、16题 指导教师： 学院：交通运输学院 姓名： 学号：

4、在某化工生产中为了提高收率，选了三种不同浓度，四种不同温度做试验。在同一浓度与温度组合下各做两次试验，其收率数据如下面计算表所列。试在α=0.05显著性水平下分析 (1)给出SPSS数据集的格式(列举前3个样本即可)； (2)分析浓度对收率有无显著影响； (3)分析浓度、温度以及它们间的交互作用对收率有无显著影响。 解答：（1）分别定义分组变量浓度、温度、收率，在变量视图与数据视图中输入表格数据，具体如下图。 (2)思路：本问是研究一个控制变量即浓度的不同水平是否对观测变量收率产生了显著影响，因而应用单因素方差分析。假设：浓度对收率无显著影响。 步骤：【分析-比较均值-单因素】，将收率选入到因变量列表中，将浓度选入到因子框中，确定。 输出： 變異數分析 收率 平方和df 平均值平方 F 顯著性 群組之間39.083 2 19.542 5.074 .016 在群組內80.875 21 3.851 總計119.958 23 显著性水平α为0.05，由于概率p值小于显著性水平α，则应拒绝原假设，认为浓度对收率有显著影响。

（3）思路：本问首先是研究两个控制变量浓度及温度的不同水平对观测变量收率的独立影响，然后分析两个这控制变量的交互作用能否对收率产生显著影响，因而应该采用多因素方差分析。假设，H01：浓度对收率无显著影响；H02：温度对收率无显著影响；H03：浓度与温度的交互作用对收率无显著影响。 步骤：【分析-一般线性模型-单变量】，把收率制定到因变量中，把浓度与温度制定到固定因子框中，确定。 输出： 主旨間效果檢定 因變數: 收率 來源第 III 類平方 和df 平均值平方 F 顯著性 修正的模型70.458a11 6.405 1.553 .230 截距2667.042 1 2667.042 646.556 .000 浓度39.083 2 19.542 4.737 .030 温度13.792 3 4.597 1.114 .382 浓度 * 温度17.583 6 2.931 .710 .648 錯誤49.500 12 4.125 總計2787.000 24 校正後總數119.958 23 a. R 平方 = .587（調整的 R 平方 = .209） 第一列是对观测变量总变差分解的说明；第二列是观测变量变差分解的结果；第三列是自由度；第四列是均方；第五列是Ｆ检验统计量的观测值；第六列是检验统计量的概率ｐ值。可以看到观测变量收率的总变差为119.958，由浓度不同引起的变差是39.083，由温度不同引起的变差为13.792，由浓度和温度的交互作用引起的变差为17.583，由随机因素引起的变差为49.500。浓度，温度和浓度*温度的概率p值分别为0.030,0.382和0.648。 浓度：显著性<0.05说明拒绝原假设（浓度对收率无显著影响），证明浓度对收率有显著影响；温度：显著性＞0.05说明不拒绝原假设（温度对收率无显著影响），证明温度对收率无显著影响；浓度与温度: 显著性＞0.05说明不拒绝原假设（浓度与温度的交互作用对收率无显著影响），证明温浓度与温度的交互作用对收率无显著影响。 8、以高校科研研究数据为例：以课题总数X5为被解释变量，解释变量为投入人年数X2、投入科研事业费X4、专著数X6、获奖数X8；建立多元线性回归模型，

移动硬盘数据恢复方法(入门教程)

移动硬盘数据恢复方法（入门教程） 一个完整硬盘的数据应该包括五部分：MBR，DBR，FAT，DIR区和DATA区。其中只有主引导扇区是唯一的，其它的随你的分区数的增加而增加。 1、主引导扇区 主引导扇区位于整个硬盘的0磁道0柱面1扇区，包括硬盘主引导记录MBR（Main Boot Record）和分区表DPT（Disk Partition Table）。 其中主引导记录的作用就是检查分区表是否正确以及确定哪个分区为引导分区，并在程序结束时把该分区的启动程序（也就是操作系统引导扇区）调入内存加以执行。 至于分区表，很多人都知道，以80H或00H为开始标志，以55AAH为结束标志，共64字节，位于本扇区的最末端。 值得一提的是，MBR是由分区程序（例如DOS 的Fdisk.exe）产生的，不同的操作系统可能这个扇区是不尽相同。 如果你有这个意向也可以自己去编写一个，只要它能完成前述的任务即可，这也是为什么能实现多系统启动的原因（说句题外话:正因为这个主引导记录容易编写，所以才出现了很多的引导区病毒）。 2、操作系统引导扇区 OBR（OS Boot Record）即操作系统引导扇区，通常位于硬盘的0磁道1柱面1扇区（这是对于DOS来说的，对于那些以多重引导方式启动的系统则位于相应的主分区/扩展分区的第一个扇区），是操作系统可直接访问的第一个扇区，它也包括一个引导程序和一个被称为BPB（BIOS Parameter Block）的本分区参数记录表。 其实每个逻辑分区都有一个OBR，其参数视分区的大小、操作系统的类别而有所不同。 引导程序的主要任务是判断本分区根目录前两个文件是否为操作系统的引导文件。于是，就把第一个文件读入内存，并把控制权交予该文件。 BPB参数块记录着本分区的起始扇区、结束扇区、文件存储格式、硬盘介质描述符、根目录大小、FAT个数、分配单元（Allocation Unit，以前也称之为簇）的大小等重要参数。OBR由高级格式化程序产生（例如DOS 的https://www.sodocs.net/doc/b79621000.html,）。 3、文件分配表 FAT(File Allocation Table)即文件分配表，是系统的文件寻址系统，为了数据安全起见，FAT一般做两个，第二FAT为第一FAT的备份, FAT区紧接在OBR之后，其大小由本分区的大小及

数据流图(DFD)专题讲解

软件设计师考试的下午题的第一道题，数据库系统工程师考试的下午题的第一道题都是数据流图题，而能够将这道题全部做对的考生是非常少的。根据历年的辅导和阅卷经验，发现很多考生不是因为这方面的解题能力不够，而是缺乏解这种题的方法与技巧。本文介绍一些解这种类型题的方法和技巧，希望起来抛砖引玉的效果。 一.解题当中考生表现出的特点 由于这是下午考试的第一道题，所以很多考生从考前的紧张氛围当中逐渐平静下来开始答题，头脑还比较清醒，阅读起来比较流畅，速度还可以，自我感觉不错。可偏偏这道题有很多人不能全取15分，纠其原因有以下一些特点： 1.拿卷就做，不全面了解试卷，做到心中有数。这样会导致在解题过程当中缺少一种整体概念，不能明确自己在哪些题上必需拿分(多花时间)，哪些题上自己拿不了分(少花时间)。这样，在解题时目标就会明确很多。 2.速度快，读一遍题就开始动手做。 3.速度慢，用手指逐个字的去看，心想看一遍就能做出题来。 4.在阅读题目时，不打记，不前后联系起来思考。 5.边做边怀疑边修改，浪费时间。

6.缺少的数据流找不准，可去掉的文件找不出来。 7.由于缺少项目开发经验，对一些事务分析不知如何去思考。 8.盲目乐观，却忽略了答题格式，丢了不应该丢的分。 二.解题的方法与技巧 1.首先要懂得数据流图设计要略。 有时为了增加数据流图的清晰性，防止数据流的箭头线太长，减少交叉绘制数据流条数，一般在一张图上可以重复同名的数据源点、终点与数据存储文件。如某个外部实体既是数据源点又是数据汇点，可以在数据流图的不同的地方重复绘制。在绘制时应该注意以下要点： (1)自外向内，自顶向下，逐层细化，完善求精。 (2)保持父图与子图的平衡。 为了表达较为复杂问题的数据处理过程，用一个数据流图往往不够。一般按问题的层次结构进行逐步分解，并以分层的数据流图反映这种结构关系。根据层次关系一般将数据流图分为顶层数据流图、中间数据流图和底层数据流图，除顶层图外，其余分层数据流图从0开始编号。对任何一层数据流图来说，称它的上层数据流图为父图，在它的下一层的数据流图为子图。

数值分析作业思考题汇总

￥ 数值分析思考题1 1、讨论绝对误差（限）、相对误差（限）与有效数字之间的关系。 2、相对误差在什么情况下可以用下式代替 3、查阅何谓问题的“病态性”，并区分与“数值稳定性”的不同点。 4、取 ，计算 ，下列方法中哪种最好为什么（1）(3 3-，（2）(2 7-，（3） ()3 1 3+ ，（4） ()6 1 1 ，（5）99- , 数值实验 数值实验综述：线性代数方程组的解法是一切科学计算的基础与核心问题。求解方法大致可分为直接法和迭代法两大类。直接法——指在没有舍入误差的情况下经过有限次运算可求得方程组的精确解的方法，因此也称为精确法。当系数矩阵是方的、稠密的、无任何特殊结构的中小规模线性方程组时，Gauss消去法是目前最基本和常用的方法。如若系数矩阵具有某种特殊形式，则为了尽可能地减少计算量与存储量，需采用其他专门的方法来求解。 Gauss消去等同于矩阵的三角分解，但它存在潜在的不稳定性，故需要选主元素。对正定对称矩阵，采用平方根方法无需选主元。方程组的性态与方程组的条件数有关，对于病态的方程组必须采用特殊的方法进行求解。 数值计算方法上机题目1 1、实验1. 病态问题 实验目的： 算法有“优”与“劣”之分，问题也有“好”和“坏”之别。所谓坏问题就是问题本身的解对数据变化的比较敏感，反之属于好问题。希望读者通过本实验对此有一个初步的体会。 数值分析的大部分研究课题中，如线性代数方程组、矩阵特征值问题、非线性方程及方程组等都存在病态的问题。病态问题要通过研究和构造特殊的算法来解决，当然一般要付出一些代价（如耗用更多的机器时间、占用更多的存储空间等）。 $ r e x x e x x ** * ** - == 141 . ≈)61

空间分析复习重点

空间分析的概念空间分析：是基于地理对象的位置和形态特征的空间数据分析技术，其目的在于提取和传输空间信息。包括空间数据操作、空间数据分析、空间统计分析、空间建模。 空间数据的类型空间点数据、空间线数据、空间面数据、地统计数据 属性数据的类型名义量、次序量、间隔量、比率量 属性：与空间数据库中一个独立对象（记录）关联的数据项。属性已成为描述一个位置任何可记录特征或性质的术语。 空间统计分析陷阱1）空间自相关：“地理学第一定律”—任何事物都是空间相关的，距离近的空间相关性大。空间自相关破坏了经典统计当中的样本独立性假设。避免空间自相关所用的方法称为空间回归模型。2）可变面元问题MAUP：随面积单元定义的不同而变化的问题，就是可变面元问题。其类型分为：①尺度效应：当空间数据经聚合而改变其单元面积的大小、形状和方向时，分析结果也随之变化的现象。②区划效应：给定尺度下不同的单元组合方式导致分析结果产生变化的现象。3）边界效应：边界效应指分析中由于实体向一个或多个边界近似时出现的误差。生态谬误在同一粒度或聚合水平上，由于聚合方式的不同或划区方案的不同导致的分析结果的变化。（给定尺度下不同的单元组合方式） 空间数据的性质空间数据与一般的属性数据相比具有特殊的性质如空间相关性，空间异质性，以及有尺度变化等引起的MAUP效应等。一阶效应：大尺度的趋势，描述某个参数的总体变化性；二阶效应：局部效应，描述空间上邻近位置上的数值相互趋同的倾向。 空间依赖性：空间上距离相近的地理事物的相似性比距离远的事物的相似性大。 空间异质性：也叫空间非稳定性，意味着功能形式和参数在所研究的区域的不同地方是不一样的，但是在区域的局部，其变化是一致的。 ESDA是在一组数据中寻求重要信息的过程，利用EDA技术，分析人员无须借助于先验理论或假设，直接探索隐藏在数据中的关系、模式和趋势等，获得对问题的理解和相关知识。 常见EDA方法：直方图、茎叶图、箱线图、散点图、平行坐标图 主题地图的数据分类问题等间隔分类；分位数分类：自然分割分类。 空间点模式：根据地理实体或者时间的空间位置研究其分布模式的方法。 茎叶图：单变量、小数据集数据分布的图示方法。 优点是容易制作，让阅览者能很快抓住变量分布形状。缺点是无法指定图形组距，对大型资料不适用。 茎叶图制作方法：①选择适当的数字为茎，通常是起首数字，茎之间的间距相等；②每列标出所有可能叶的数字，叶子按数值大小依次排列；③由第一行数据，在对应的茎之列，顺序记录茎后的一位数字为叶，直到最后一行数据，需排列整齐（叶之间的间隔相等）。 箱线图&五数总结 箱线图也称箱须图需要五个数，称为五数总结：①最小值②下四分位数：Q1③中位数④上四分位数：Q3⑤最大值。分位数差：IQR = Q3 - Q1 3密度估计是一个随机变量概率密度函数的非参数方法。 应用不同带宽生成的100个服从正态分布随机数的核密度估计。 空间点模式：一般来说，点模式分析可以用来描述任何类型的事件数据。因为每一事件都可以抽象化为空间上的一个位置点。 空间模式的三种基本分布：1）随机分布：任何一点在任何一个位置发生的概率相同，某点的存在不影响其它点的分布。又称泊松分布

空间数据分析模型

第7 章空间数据分析模型 7.1 空间数据 按照空间数据的维数划分，空间数据有四种基本类型：点数据、线数据、面数据和体数据。 点是零维的。从理论上讲，点数据可以是以单独地物目标的抽象表达，也可以是地理单元的抽象表达。这类点数据种类很多，如水深点、高程点、道路交叉点、一座城市、一个区域。 线数据是一维的。某些地物可能具有一定宽度，例如道路或河流，但其路线和相对长度是主要特征，也可以把它抽象为线。其他的线数据，有不可见的行政区划界，水陆分界的岸线，或物质运输或思想传播的路线等。 面数据是二维的，指的是某种类型的地理实体或现象的区域范围。国家、气候类型和植被特征等，均属于面数据之列。 真实的地物通常是三维的，体数据更能表现出地理实体的特征。一般而言，体数据被想象为从某一基准展开的向上下延伸的数，如相对于海水面的陆地或水域。在理论上，体数据可以是相当抽象的，如地理上的密度系指单位面积上某种现象的许多单元分布。 在实际工作中常常根据研究的需要，将同一数据置于不同类别中。例如，北京市可以看作一个点（区别于天津），或者看作一个面（特殊行政区，区别于相邻地区），或者看作包括了人口的“体”。 7.2 空间数据分析 空间数据分析涉及到空间数据的各个方面，与此有关的内容至少包括四个领域。 1）空间数据处理。空间数据处理的概念常出现在地理信息系统中，通常指的是空间分析。就涉及的内容而言，空间数据处理更多的偏重于空间位置及其关系的分析和管理。 2）空间数据分析。空间数据分析是描述性和探索性的，通过对大量的复杂数据的处理来实现。在各种空间分析中，空间数据分析是重要的组成部分。空间数据分析更多的偏重于具有空间信息的属性数据的分析。 3）空间统计分析。使用统计方法解释空间数据，分析数据在统计上是否是“典型”的，或“期望”的。与统计学类似，空间统计分析与空间数据分析的内容往往是交叉的。 4）空间模型。空间模型涉及到模型构建和空间预测。在人文地理中，模型用来预测不同地方的人流和物流，以便进行区位的优化。在自然地理学中，模型可能是模拟自然过程的空间分异与随时间的变化过程。空间数据分析和空间统计分析是建立空间模型的基础。 7.3 空间数据分析的一些基本问题 空间数据不仅有其空间的定位特性，而且具有空间关系的连接属性。这些属性主要表现为空间自相关特点和与之相伴随的可变区域单位问题、尺度和边界效应。传统的统计学方法在对数据进行处理时有一些基本的假设，大多都要求“样本是随机的”，但空间数据可能不一定能满足有关假设，因此，空间数据的分析就有其特殊性（David,2003）。

统计与数据分析数据分析作业

《统计与数据分析》 数据分析实验作业 数据来源于大肠杆菌Escherichia coli K-12 MG1655注释的4289个编码蛋白基因的长度l（单位：核苷酸，NT）及其GC含量r（%）。其中，第1列为基因序号，第2列为基因的长度l（单位：核苷酸，NT），第3列为基因的GC含量r（%）。试针对这一组数据完成下列数据分析工作： 一. 将全部4289个基因视为总体Y，请完成如下工作： 1. 严格按照要求（注意：软件自动生成的结果视为无效作业），分别画出基因长度l和基因GC含量r的频率直方图和箱线图，并对这两类数据的异常值进行分析； 2. 分别求出基因长度l和基因GC含量r的均值、标准差、极差、中位数、众数、变异系数，并在k≤10范围内依次、完整地检验Chebyshev定理； 3. 基于总体Y，考察l与GC含量r比值l/r，请设计抽样对l/r进行比值估计与单随机变量估计的抽样效率的比较分析，并以合适的图示表示比较结果； 4. 基于总体Y，根据中心极限定理构造一个基于GC含量r值的模拟总体数据X，并以合适的图示表示，要求总体X为经过显著性水平α=0.01下的K-S检验的标准正态分布，且X的个体数目也为4289，取值可表示为R。（提示：简单随机抽样的样本均值R近似服从正态分布，样本容量n自定。） 二. 基于服从标准正态分布的总体X，请完成如下工作： 1. 从中进行1次简单随机抽样（容量n=277），求出样本均值和样本标准差，并画出这一样本的频率直方图和箱线图；由此估计总体X的正态分布参数（方法不限，需写出具体求解过程），并分别采用自举法（Bootstrap）重复抽样1000次，分别确定该样本均值和该样本标准差是否处于90%的置信区间（以上下5%分位数来定义90%的置信区间），并以合适的图示表示自举法重复抽样1000次以及该置信区间的结果； 2. 进一步地，进行100次容量为n=61的简单随机抽样，分别画出样本均值、样本标准差的频率直方图，考察同样参数估计方法所估计参数的90%置信区间的情况，并以合适的图示表示（提示：（1）相关分布的分位数表可参考本课程讲义；（2）请参考本课程讲义的表示方式。）。 三. 对于总体Y，将全部4289个基因视为从某一总体中进行1次简单随机抽样的样本（容量n=4289），给定显著性水平为10%，试考察基因长度l与GC含量r是否相互独立。要求写出具体的分析过程。（提示：相关分布的分位数表可参考本课程讲义。） 要求： （1）本次数据分析以实验报告形式打印、装订提交，请在第一页注明学号、姓名； （2）请保证独立完成本作业，鼓励自行编程完成上述数据分析，也可使用相关软件（不限）；（3）本作业占课程总成绩15%。

空间数据分析

空间数据分析报告 —使用Moran's I统计法实现空间自相关的测度1、实验目的 （1）理解空间自相关的概念和测度方法。 （2）熟悉ArcGIS的基本操作，用Moran's I统计法实现空间自相关的测度。2、实验原理 2.1空间自相关 空间自相关的概念来自于时间序列的自相关，所描述的是在空间域中位置S 上的变量与其邻近位置Sj上同一变量的相关性。对于任何空间变量（属性）Z，空间自相关测度的是Z的近邻值对于Z相似或不相似的程度。如果紧邻位置上相互间的数值接近，我们说空间模式表现出的是正空间自相关；如果相互间的数值不接近，我们说空间模式表现出的是负空间自相关。 2.2空间随机性 如果任意位置上观测的属性值不依赖于近邻位置上的属性值，我们说空间过程是随机的。 Hanning则从完全独立性的角度提出更为严格的定义，对于连续空间变量Y,若下式成立，则是空间独立的： 式中，n为研究区域中面积单元的数量。若变量时类型数据，则空间独立性的定义改写成 式中，a,b是变量的两个可能的类型，i≠j。 2.3Moran's I统计 Moran's I统计量是基于邻近面积单元上变量值的比较。如果研究区域中邻近面积单元具有相似的值，统计指示正的空间自相关；若邻近面积单元具有不相似的值，则表示可能存在强的负空间相关。

设研究区域中存在n 个面积单元，第i 个单位上的观测值记为y i ，观测变量在n 个单位中的均值记为y ，则Moran's I 定义为 ∑∑∑∑∑======n i n j ij n i n j ij n i W W n I 11 11j i 1 2i ) y -)(y y -(y )y -(y 式中，等号右边第二项∑∑==n 1i n 1j j i ij )y -)(y y -(y W 类似于方差，是最重要的项，事 实上这是一个协方差，邻接矩阵W 和) y -)(y y -(y j i 的乘积相当于规定)y -)(y y -(y j i 对邻接的单元进行计算，于是I 值的大小决定于i 和j 单元中的变量值对于均值的偏离符号，若在相邻的位置上，y i 和y j 是同号的，则I 为正；y i 和y j 是异号的， 则I 为负。在形式上Moran's I 与协变异图 {}{}u ?-)Z(s u ?-)Z(s N(h)1(h)C ?j i ∑=相联系。 Moran's I 指数的变化范围为（-1,1）。如果空间过程是不相关的，则I 的期望接近于0，当I 取负值时，一般表示负自相关，I 取正值，则表示正的自相关。用I 指数推断空间模式还必须与随机模式中的I 指数作比较。 通过使用Moran's I 工具，会返回Moran's I Index 值以及Z Score 值。如果Z score 值小于-1.96获大于1.96，那么返回的统计结果就是可采信值。如果Z score 为正且大于1.96，则分布为聚集的；如果Z score 为负且小于-1.96，则分布为离散的；其他情况可以看作随机分布。 3、实验准备 3.1实验环境 本实验在Windows 7的操作系统环境中进行，使用ArcGis 9.3软件。 3.2实验数据 此次实习提供的数据为以湖北省为目标区域的bount.dbf 文件。.dbf 数据中包括第一产业增加值，第二产业增加值万元，小学在校学生数，医院、卫生院床位数，乡村人口万人，油料产量，城乡居民储蓄存款余额，棉花产量，地方财政一般预算收入，年末总人口(万人)，粮食产量，普通中学在校生数，肉类总产量，规模以上工业总产值现价（万元）等属性，作为分析的对象。

换硬盘不再愁 装系统、备份数据全攻略

单碟1TB硬盘的性能自诞生以来，带给网友一个又一个惊喜，无论是作为主盘，还是作为高清硬盘，单碟1TB硬盘比老款硬盘的性能有明显提升。特别是近期硬盘大打价格战，心仪已久的网友出手购买。 换盘不再愁装系统、备份数据全攻略 单碟1TB硬盘的持续读写速度在140-160MB/秒，最大读写速度超过200MB/秒，秒杀老款硬盘绰绰有余。不少网友一度担心新单碟1TB硬盘的速度太快，老主板发挥不出来。武汉网友用6年前的945GC主板将单碟1TB硬盘的性能发挥的淋漓尽致。 P4 506+945GC平台测试的单碟1TB硬盘成绩(点击可放大) 不过网友们在实际应用中迎来新难题。我们购买新硬盘回去后，发现单单是转移数据就消耗了大量时间，而且部分数据在转移过程中，还遭遇文件保护或者提示文件是否需要复制等等，尤其是1TB以上的数据转移时间能消耗大半天。 有什么办法能够一劳永逸，全盘接收老硬盘的数据呢?这正是本次话题的重点内容。 蓝屏崩溃?一招搞定硬盘模式设定 网友购买新电脑，将原来老硬盘的数据对拷，全盘接收原有硬盘的数据，包括操作系统一起移植到新硬盘。他们遇到的第一个难题，就是硬盘工作模式。如果切换不当容易发生蓝屏或者多次重启后系统崩溃。 硬盘工作模式起冲突导致蓝屏 老平台时代尚无硬盘工作模式一说，比如早期的945平台没有AHCI/IDE/RAID模式。或者装机商图省事，将老平台的硬盘工作模式选择为IDE兼容模式。目前的单碟1TB硬盘的速度快，AHCI可以较好的发挥其性能，并且主板厂商将AHCI作为默认硬盘工作模式。 硬盘工作模式起冲突还会造成频繁重启电脑 如果原有硬盘的操作系统工作在IDE模式，而新电脑的主板设置为AHCI模式，容易出现蓝屏或者多次重启后系统崩溃。这个问题不难解决，我们将新电脑的主板设置调整为IDE模式，进入操作系统，修改注册表让操作系统和AHCI匹配： 运行中输入regedit界面

系统分析数据流图10例教学教材

数据流图10例 1.请根据以下描述画出某库存管理系统的数据流图。该系统的数据流程描述如下：（1）首先，根据计划部门转来的收货通知单，和已存在的物资编码文件，建立物资采购单流水账；（2）然后，根据技术部门的物资验收报告和物资采购单流水账，更新物资台账文件；（3）最后，对物资台账分类汇总，将结果存储于物资总账文件中。 答： 图.1 2.请根据以下描述画出系统的数据流图。该子系统共有三个加工，（1）首先，根据生产计划、库存台账文件编制采购计划，建立采购计划文件；（2）其次，根据订货合同、采购计划文件，建立合同台帐文件；（3）最后，根据合同分类文件打印合同分类表。 答：

3.请根据以下业务流程描述，画出某物资管理系统的数据流图。该系统的业务流程描述如下：（1）生产车间向物资部提出物资需用计划，物资部计划人员根据库存台帐，编制物资采购计划；（2）采购人员根据物资采购计划，以及供货商报价单，编制合同台帐；（3）采购的物资到货后，库存管理人员根据技术科提供的验收报告，以及合同台帐，进行物资入库处理，并更新库存台帐。 答： 4.请根据以下描述画出某设备管理系统的数据流图。该系统的数据流程描述如下： （1）首先，根据技术科的验收报告，建立设备台帐；（2）然后，根据技术科的设备检修记录，更新设备台帐；（3）最后，对设备台帐分类汇总，打印输出统计报告。 答： 图.3

5.请根据以下业务流程描述，画出某仓库管理系统的数据流图。该系统的业务流程描述如下：（1）仓库管理员依据物资到货通知单，建立物资台帐；(2)领料人员向仓库管理员提交物资领用申请，库管员查询库存台帐并打印领料单；（3）月末进行物资盘点，生成并打印“物资收支存报表”。 答： 图.5

换1t硬盘转移数据装系统备份数据全攻略教程(2)

换1T硬盘转移数据装系统、备份数据全攻略教程(2) 我们需要将系统备份到具体的硬盘分区（注：特定的隐藏分区）Win7备份/还原系统的备份过程Win7的高级恢复备份方法（使用系统映像）Win7备份还原功能不可谓不强大。但是它并不适合家用，原因如下。1、需要专门开辟隐藏分区，设置复杂2、仅限于同一块硬盘备份还原3、无法备份除了C盘之外的其他分区。正是考虑到这些不利因素，不少企业/单位以及资深玩家采用Ghost“镜像备份/还原”工具为主，Ghost还有一项十分重要的功能：硬盘对拷功能。系统安装必备优盘启动制作工具Ghost软件问世已经有很长时间，大家对此也并不陌生。但是会用Ghost的人却不是很多，大多数用户仍然是用Winows7安装光盘/优盘来安装系统。Ghost软件的操作并不复杂，实际操作步骤寥寥几步。●Ghost备份还原/对拷的原理简单说，Ghost就是将硬盘分区表信息和硬盘数据打包备份，在恢复的时候先恢复硬盘分区表信息然后再恢复硬盘数据，已达到和备份前一样的效果。这就是为什么Ghost能恢复操作系统，而不能通过简单的硬盘对拷来重新作系统。其对拷功能更是深得广大网站/企业/网站用户的喜爱，它可以全盘全区，并且连带操作系统一起完整拷贝到指定硬盘。其工作原理相当于将硬盘的分区表信息以及

硬盘数据通过专用通道完全复制到指定硬盘。●Ghost 备份的准备工作我们需要下载好内置Ghost软件的工具，目前主要两种工具含有Ghost软件：“大白菜”和“老毛桃”， 这两个工具均带有优盘启动制作功能，笔者建议采用4GB 以上优盘;此外Ghost版本的Win7安装光盘/优盘均集成Ghost工具。相关软件下载：1、大白菜U盘启动盘制 作工具2、老毛桃优盘启动制造工具大白菜安装优盘启动盘制作工具的界面大白菜安装优盘启动盘制作完毕 大白菜U盘启动工具制作只需要轻轻一按“一键制作USB启动盘”选项，即可完成优盘启动盘制造。这款优盘启动盘制造工具内嵌Windows PE系统，集成DOS工具箱、分区等多种工具，功能全面。大白菜U盘启动工具的操作主界面我们将优盘作为第一启动项，进入大白菜优盘工具的主界面，点击运行“一键还原系统”选项。大白菜U盘启动工具的Ghost版本选择随后我们进入Ghost版本选择界面，选择第5项“Ghost 11.5”，进入Ghost操作主界面。详解Ghost安装Win7步骤用户使用Ghost软件安装Win7，首先需要下载Win7镜像文件，容量不足4GB，可以放在“大白菜”或者“老毛桃”启动优盘的副盘，用户也可以放在硬盘上。步骤一：打开“From Image”选项(1) 首选打开Ghost工具，进入界面后，选择“Local”→“Partition”→“From Image”。步骤二：选择Win7镜像文件(2)用户从Look in寻找

实验设计与数据处理分析大作业(正交试验)

枣果皮中酚类物质提取工艺优化及抗氧化活性分析 1.实验数据背景叙述。 一：实验关于枣果皮中酚类物质提取工艺优化及抗氧化活性分析。酚类物质是植物体内重要的次生代谢产物，主要通过莽草酸和丙二酸途径合成，广泛分布于植物界。许多的酚类物质具有营养保健功效。现代流行病学研究证明，经常食用富含酚类物质的果蔬能够预防由活性氧导致的相关疾病如癌症、糖尿病、肥胖症等的发生。 二：实验问题：为提高枣果皮中的酚类物质的提取效率，该文以马牙枣为试验材料，对枣果皮中酚类物质提取条件进行了优化。同时分析枣果皮提取物中酚类物质的抗氧化活性。 三：实验目的：要通过实验得到枣果皮中酚类物质提取的最优条件。并对提取物中酚类物质清除DPPH，2，2'－连氮基双（3－乙基苯并噻唑啉）－6－磺酸(ABTS)自由基及铁还原能力进行探讨，同时与合成抗氧化剂2，6-二叔丁基对甲酚（BHT）的抗氧化能力进行比较。 2. 实验数据处理方法选择及论述。 一：单因素试验（获得数据，将数据输入excel中，使用excel绘制图表，以便直观感受影响因素对实验的影响趋势。）

以冻干枣果皮为材料，分别以甲醇浓度、提取温度、提取料液比和提取时 间作为因素，分析不同的提取条件对枣果皮中酚类物质提取效果的影响，检测 指标为提取物中总酚含量。 二：正交试验（设计正交试验以便获得到枣果皮中酚类物质提取的最优条件， 用excel进行结果直观分析，见表2。） 以冻干枣果皮为材料，以提取溶剂浓度（A）、提取温度（B）、料液比（C）、和浸提时间（D）作4 因素3水平的L9（34）正交设计（见表1），检测指标为 提取物中总酚含量。 表1 枣果皮中酚类物质提取因素水平表 三：统计分析 所有提取试验均重复3 次，每次提取液的测定均重复3 次。结果表示为平 均值±标准偏差。应用excel软件对所有数据进行方差分析。 3. 实验数据的处理的过程叙述。 一：在单因素试验中，将每次试验结果输入excel中，选中表格，点击“插入”柱形图。

空间分析实习报告

空间分析实习报告 学院遥感信息工程学院班级 学号 姓名 日期

一、实习内容简介 1．实验目的： （1）通过实习了解ArcGIS的发展，以及10.1系列软件的构成体系 （2）熟练掌握ArcMap的基本操作及应用 （3）了解及应用ArcGIS的分析功能模块ArcToolbox （4）加深对地理信息系统的了解 2.实验内容: 首先是对ArcGIS有初步的了解。了解ArcGIS的发展，以及10.1系列软件的构成体系，了解桌面产品部分ArcMap、ArcCatalog和ArcToolbox的相关基础知识。 实习一是栅格数据空间分析，ArcGIS软件的Spatial Analyst模块提供了强大的空间分析工具，可以帮助用户解决各种空间分析问题。利用老师所给的数据可以创建数据（如山体阴影），识别数据集之间的空间关系，确定适宜地址，最后寻找一个区域的最佳路径。 实习二是矢量数据空间分析，ArcToolbox软件中的Analysis Tools和Network Analyst Tools提供了强大的矢量数据处理与分析工具，可以帮助用户解决各种空间分析问题。利用老师所给的数据可以通过缓冲区分析得到矢量面数据，通过与其它矢量数据的叠置分析、临近分析来辅助选址决策过程；可以构建道路平面网络模型，进而通过网络分析探索最优路径，从而服务于公交选线、智能导航等领域。 实习三是三维空间分析，学会用ArcCatalog查找、预览三维数据；在ArcScene中添加数据；查看数据的三维属性；从二维要素与表面中创建新的三维要素；从点数据源中创建新的栅格表面；从现有要素数据中创建TIN表面。 实习四是空间数据统计分析，利用地统计分析模块，你可以根据一个点要素层中已测定采样点、栅格层或者利用多边形质心，轻而易举地生成一个连续表面。这些采样点的值可以是海拔高度、地下水位的深度或者污染值的浓度等。当与ArcMap一起使用时，地统计分析模块提供了一整套创建表面的工具，这些表面能够用来可视化、分析及理解各种空间现象。 实习五是空间分析建模，空间分析建模就是运用GIS空间分析方法建立数学模型的过程。按照建模的目的，可分为以特征为主的描述模型（descriptive model）和提供辅助决策信息和解决方案为目的的过程模型（process model）两类。本次实习主要是通过使用ArcGIS的模型生成器（Model Builder）来建立模型，从而处理涉及到许多步骤的空间分析问题。 二、实习成果及分析 实习一： 练习1：显示和浏览空间数据。利用ArcMap和空间分析模块显示和浏览数据。添加和显示各类空间数据集、在地图上高亮显示数值、查询指定位置的属性值、分析一张直方图和创建一幅山体阴影图。

完整的硬盘数据恢复方法

完整的硬盘数据恢复方法 不小心将自己电脑硬盘之内的重要文件和数据，以及重要的工作资料等删除，你会怎么办?根据最新的统计数据显示，超过六成以上的电脑玩家会选择放弃这批数据，不管这些数据的重要性和价值有多高。其中，绝大多数用户都并不了解其实硬盘数据丢失之后，选择网络上一些数据恢复软件，就可以帮助他们快速地找回这些文件。 选择哪款数据恢复软件比较好也是目前不少电脑用户普遍关心的问题之一。有的数据恢复软件恢复功能薄弱，有的数据恢复软件恢复出来的文件无法打开，甚至还有部分数据恢复软件其本身扫描出来的数据和文件都不齐全，结果就是用户以为该恢复软件已经找到了所有删除的文件，但是最终发现其实只是恢复出来30%～45%左右的数据和资料。实际上，根据行业之内的恢复技术专家介绍，恢复软件恢复出来的数据完整程度和质量，主要还是依靠软件本身的技术核心决定，如果该软件本身的技术核心体系不足，那么就很有可能造成上述情况。

可以肯定的是，这些已经遭遇数据资料丢失的用户一定更愿意选择一款能够实现百分之百数据恢复的软件。从目前来说，专门针对存储设备数据扫描和恢复技术较为先进的领域之内，顶尖数据恢复软件作为国内首款率先实现百分之百数据恢复能力的恢复工具，自从发布之日起就一直受到不少用户的肯定与支持。截至9月份，顶尖数据恢复软件总体下载量和使用数量已经成为目前数据恢复行业之内的领先恢复工具。 顶尖数据恢复软件全面支持FAT16/32和NTFS，恢复完全删除的数据和目录，恢复主引导扇区和FAT表损坏丢失的数据，恢复快速格式化的硬盘和软盘中的数据，恢复CIH破坏的数据，恢复硬盘损坏丢失的数据，通过超线程技术数据恢复等等。利用这种原理可在回收站被清空之后进行数据恢复。可以恢复被删除的文件，也可以恢复病毒或者硬盘格式化所破坏的硬盘信息。即使目录结构已经部分破坏，只要实际数据仍保留在硬盘上该数据恢复软件都可以将它们恢复出来。

软件开发中的数据流分析

软件开发中的数据流分析 数据流分析中，信息流是系统的一个需要考虑的关键因素，通常用数据流图来进行描绘。数据流图是结构化系统分析的主要工具，它表示了系统内部信息的流向，并表示了系统的逻辑处理的功能。也就是说，数据流图的作用就是从数据传递和加工的角度，在需求分析阶段以图形的方式描述数据流从输入到输出的移动变换过程，为系统建立逻辑模型。 1 数据流图的标示 数据流图是从数据传递和加工的角度，以图形的方式刻画数据流从输入到输出的传输变换过程。DFD 有四种元素，其基本符号如图3-5所示。 1）外部实体 与系统进行交互，但系统不对其进行加工和处理的实体，用带标记的矩形表示。 2）数据的加工 加工是对数据进行变换而活处理的单元，它接收一定的数据输入，对齐进行处理，并产生输出。在数据流图中加工/处理用带标记的圆圈表示，在圆圈内写上加工名。一个处理框可以代表一系列程序、单个程序或者程序的一个模块。 3）数据流 在数据加工之间或数据存储和数据加工之间进行流动的数据，用带标记的箭头表示。数据流由一组固定的数据组成，用来指出数据在系统内传播的路径。如订票单由旅客姓名、身份证号、年龄、日期、单位和目的地等数据项组成。由于数据流是流动中的数据，在数据流图中数据流用带箭头的线表示，在其线旁标注数据流名（与数据存储之间的数据流不用命名）。在数据流图中应该描绘所有可能的数据流向，而不应该描绘出现某个数据流的条件。数据流图中的箭头表示的是数据流，而程序流程图中的箭头表示的是控制流。

4）数据存储 表示信息的静态存储，可以代表文件、文件的一部分、数据库的元素等，用带标记的双实线表示。 在数据流图中，如果有两个以上数据流指向一个加工，或是从一个加工中引出两个以上的数据流，这些数据流之间往往存在一定的关系。为表达这些关系，可以对数据流的加工表上不同的几号。一般来说，数据流与加工之间可用星号“*”表示相邻的一对数据流同时出现，用“+”表示相邻的两数据流可取其一或者两者，用“☉表示相邻的两数据流只能取其一，具体情况如图3-6所示。 为了能够有效表达数据处理过程的数据加工情况，需要采用层次结构的数据流图，即按照系统的层次结构进行逐步分解，并以分分层的数据流图来反映这种结构关系，这样就能比较清楚地表达和理解整个系统。