模拟曲线测设实验报告
工程测量学
实验报告
（2013—2014学年第 2学期）实验名称：模拟曲线测设
实验时间：2014年5月10日
实验地点：临潼校区
指导教师：段虎荣
专业班级：测绘工程1102
姓名：张少博杨勋杜少鹏武兴盛陈小亮谷金杨庆玲学号：1110020221 222 223 224 235 207 208 西安科技大学测绘学院测绘系（教研室）
二〇一四年五月
目录
一、实验目的 (1)
二、实验内容 (1)
三、实验要求 (1)
四、仪器设备 (1)
五、实验步骤 (1)
1、曲线要素计算 (1)
1.1、常数计算 (1)
1.2、基本型曲线要素计算 (2)
1.3、主点里程计算 (2)
2、测设转向角 (2)
2.1、直接放样 (2)
2.2、归化改正放样 (3)
3、测设ZH、HZ与QZ (3)
3.1、按长度放样的方式测设ZH、HZ点， (3)
3.2、利用切线支距法测设QZ点 (3)
4、测设HY、YH点 (4)
4.1、按切线支距法测设HY、YH点 (4)
4.2、按偏角法测设HY、YH点 (4)
六、实验结果及分析 (5)
一、实验目的
掌握缓和曲线主点测设的基本方法
二、实验内容
已知某基本型线路曲线交点（JD）里程为DK8+449.140，转向角α右＝40°18′40″，圆曲线半径R=100m，缓和曲线长20m，进行曲线主点测设。
三、实验要求
（1）在校园内15号公寓楼西北方向空地上定义JD点，坐标为（0,200），ZH点切向上ZD1点，测设转向角α
右
，确定一点ZD2，使得∠ZD1 JD ZD2=180°?α，测设精度<15″。
（2）计算曲线要素及主点里程，详细叙述(并绘制草图)ZH、HZ、QZ点的测设步骤。
（3）按切线支距法及偏角法放样HY、YH点。两者差异<5cm.
四、仪器设备
全站仪一套
五、实验步骤
1、曲线要素计算
1.1、常数计算
缓和曲线切线角β0=l0
2R ×180°
π
=20m
2×100m
×180°
π
=5°43′48.062′′
切垂距m=l0
2?l03
240R
=20m
2
?20m×20m×20m
240×100m×100m
=9.996667m
内移距p=l02
24R =20m×20m
24×100m
=0.166667m
1.2、基本型曲线要素计算
切线长T=R+p×tanα
2
+m
=100m+0.166667m×tan 40°18′40′′
2
+9.99666
=46.76263m
曲线全长L=2l0+L′=2l0+πR(α?2β0)
180°
=2×20m+π×100m(40°18′40′′?2×5°43′48.062′′)
180°
=90.35463m
外矢距E0=R+p×secα
2
?R
=100m+0.166667m×sec20°9′20′′?100m
=6.700972
切曲差q=2T?L
=2×46.76263?90.35463
=3.17063m
1.3、主点里程计算
ZH里程= +449.140-46.76263 = +402.37737
HY里程= +402.37737+20 = +422.37737
QZ里程= +422.37737+(90.35463/2-20) = +447.554685
YH里程= +402.37737+90.35463-20 = +472.732
HZ里程= +472.732+20 = +492.732
2、测设转向角
2.1、直接放样
1）在JD点安置全站仪，ZD1点安置三脚架上严格对中整平的棱镜
2）使全站仪以盘左姿态照准ZD1点上的棱镜，锁定水平制动，置水平度盘数为0
度0分10秒
3）松开水平制动，顺时针转动照准部，调节照准部使度盘读数为220度18分50
秒，锁定水平制动
4）由一名测量员去安置测钎1，要求测钎2距离JD点约为50米左右且在照准部
照准方向上，安置测钎过程中经纬仪观测人员保持观测，不断给出修正意见。测钎
点记为ZD2’
5）松开全站仪水平制动，全站仪转盘右，重新照准ZD1，锁定水平制动，置水平
读盘数为180度0分10秒
6）松开水平制动，顺时针转动照准部，调节照准部使度盘读数为40度18分50
秒，锁定水平制动
7）由一名测量员去安置测钎2，要求测钎2距离JD点约为50米左右且在照准部
照准方向上，安置测钎过程中经纬仪观测人员保持观测，不断给出修正意见。测钎
点记为ZD2’’
8）连接ZD2’与ZD2’’，取中点记为ZD2’’’
2.2、归化改正放样
9）利用测回法精确测量角度∠ZD1 JD ZD2′′′，要求进行两个测测回的观测
10）利用全站仪测量JD ZD2′′′之间的水平距离S，测量五次取平均值
11）计算角度差值= ∠ZD1 JD ZD2′′′?220°18′40′′
12）计算线量改化值= 角度差值* S / 206265秒
13）在ZD2’’’点做JD ZD2’’’的垂线
1）若角度差值为正，则在垂线上由ZD2’’’点起，向内量取改化值，端点为ZD2
2）若角度差值为负，则在垂线上由ZD2’’’点起，向外量取改化值，端点为ZD2 14）利用测回法精确测量角度∠ZD1 JD ZD2，要求进行两个测测回的观测，校验放
样结果是否超限，若超限，返工
3、测设ZH、HZ与QZ
3.1、按长度放样的方式测设ZH、HZ点，
1）在JD点安置全站仪，ZD1点安置三脚架上严格对中整平的棱镜
2）使全站仪以盘左姿态照准ZD1点上的棱镜，锁定水平制动，将温度、气压输入
到全站仪上
3）由一名测量员在全站仪照准方向（目标方向线上）移动棱镜，当平距读数
=T=46.763m时，固定棱镜
4）镜站整平，此时记镜站下方点位为ZH’，再次测量JD距ZH’的距离T’，
5）计算归化改正值= T’-T
6）按照改正值对镜站进行改正，改正后再次测量JD距离镜站的距离，若超限，重
复归化改正过程
7）HZ点的目标方向为JD ZD2，按照同样的方法测设HZ点
3.2、利用切线支距法测设QZ点
1）以ZH点为原点，ZH->JD方向为X轴正方向，与X轴垂直且贴近曲线转向的方
向为Y轴正方向，建立临时的直角坐标系
2）当前测点为QZ点，则有
φ=l?l s
R ×180
π
+β0=45.177315?20
100
×180
π
+5°43′48.062′′=20°09′20′′
故有在该坐标系下，QZ的坐标如下
X=Rsinφ+q=100×0.34457+3.17063=37.62764135
y=R1?cosφ+p=1001?0.938761+0.166667=6.29060845 3）从原点（ZH）点开始，沿X轴正方向按距离=37.628m进行长度放样，记该点为
QZ’
4）在QZ’点沿Y轴正方向按距离=6.291m进行长度放样，即得QZ点
（长度放样方法参见3.1）
4、测设HY、YH点
4.1、按切线支距法测设HY、YH点
1）以ZH点为原点，ZH->JD方向为X轴正方向，与X轴垂直且贴近曲线转向的方
向为Y轴正方向，建立临时的直角坐标系
2）当前测点为HY点，则有
x=l?l5
40R2l2=l?l3
40R2
=20?8000
40×10000
=19.98m
y=l3
6Rl ?l7
336R l
=l2
6R
?l4
336R
=400
600
?160000
3360000
=0.6190476m
3）从原点（ZH）点开始，沿X轴正方向按距离=19.980m进行长度放样，记该点为HY’
4）在HY’点沿Y轴正方向按距离=0.619m进行长度放样，即得HY点
（长度放样方法参见3.1）
5）按同样的方法，以HZ点为原点，HZ->JD方向为X轴正方向，与X轴垂直且贴近曲线转向的方向为Y轴正方向，建立临时的直角坐标系，完成YH点的测设
4.2、按偏角法测设HY、YH点
1）计算HY点的偏角与弦长
δ=δ0=1
3
β0=1°54‘35.49354’‘
以缓和曲线的弧长近似替代弦长，可得，HY点距ZH点的距离近似值
C=20
2）在ZH点安置全站仪，照准JD点，置盘0度0分10秒
3）按角度放样的方法，确定出ZH->HY方向
4）在ZH按长度放样的方法在ZH->HY方向上确定出距ZH点20m的点，即为HY 5）按同样的方法，在HZ点安置全站仪，即可测设出YH点
（长度放样方法参见3.1）（角度放样方法参见2.1与2.2）
六、实验结果及分析
大致可以看出，在HY与YH点的测设上，两种方法的偏差能达到1CM左右，这其中的偏差一部分是由于我们操作仪器不当造成的，另一部分是由于在进行偏角法测设的时候，没有考虑弦弧差
SPSS实验报告_线性回归_曲线估计
《数据分析实务与案例实验报告》 曲线估计 学号：2013111104000614 班级：2013 应用统计 姓名： 日期： 2 0 1 4 – 12 – 7 数学与统计学学院
一、实验目的 1. 准确理解曲线回归分析的方法原理。 2. 了解如何将本质线性关系模型转化为线性关系模型进行回归分析。 3. 熟练掌握曲线估计的SPSS 操作。 4. 掌握建立合适曲线模型的判断依据。 5. 掌握如何利用曲线回归方程进行预测。 6. 培养运用多曲线估计解决身边实际问题的能力。 二、准备知识 1. 非线性模型的基本内容 变量之间的非线性关系可以划分为 本质线性关系和本质非线性关系。所谓本质线性关系是指变量关系形式上虽然呈非线性关系，但可以通过变量转化为线性关系，并可最终进行线性回归分析，建立线性模型。本质非线性关系是指变量之间不仅形式上呈现非线性关系，而且也无法通过变量转化为线性关系，最终无法进行线性回归分析，建立线性模型。本实验针对本质线性模型进行。 下面介绍本次实验涉及到的可线性化的非线性模型，所用的变换既有自变量的变换，也有因变量的变换。 乘法模型： 123y x x x βγδαε= 其中α，β，γ，δ 都是未知参数，ε是乘积随机误差。对上式两边取自然对数得到 123ln ln ln ln ln ln y x x x αβγδε=++++
上式具有一般线性回归方程的形式，因而用多元线性回归的方法来处理。然而，必须强调指出的是，在求置信区间和做有关试验时，必须是2ln (0,)n N I εδ: ， 而不是2n N I εδ:（0，） ,因此检验之前，要先检验ln ε 是否满足这个假设。 三、实验内容 已有很多学者验证了能源消费与经济增长的因果关系，证明了能源消费是促进经济增长的原因之一。也有众多学者利用C-D 生产函数验证了劳动和资本对经济增长的影响机理。所有这些研究都极少将劳动、资本、和能源建立在一个模型中来研究三个因素对经济增长的作用方向和作用大小。 现从我国能源消费、全社会固定资产投资和就业人员的实际出发，假定生产技术水平在短期能不会发生较大变化，经济增长、全社会固定资产投资、就业人员、能源消费可以分别采用国内生产总值、全社会固定资产投资总量、就业总人数、能源消费总量进行衡量，并假定经济增长与能源消费、资本和劳动力的关系均满足C-D 生产函数。 问题中的C-D 生产函数为： Y AK L E αβγ= 式中：Y 为GDP ，衡量总产出；K 为全社会固定资产投资，衡量资本投入量；L 为就业人数，衡量劳动投入量；E 为能源消费总量，衡量能源投入量；A,α，β， γ 为未知参数。根据C-D 函数的假定，一般情形α，β，γ均在0和1之间，但当α，β，γ中有负数时，说明这种投入量的增长，反而会引起GDP 的下降，当α，β，γ中出现大于1的值时，说明这种投入量的增加会引起GDP 成倍增加，这在经济学现象中都是存在的。 以我国1985—2004年的有关数据建立了SPSS 数据集，参见
回归分析 实验报告
城镇居民家庭收入的逐步回归分析 07级数学1班盛平0707021012 摘要：用多元统计中逐步回归分析的方法和SAS软件解决了可支配收入与其他收入之间的关系，并用此模型预测在以后几年里居民平均每人全年家庭可支配收入。 关键词：逐步回归分析多元统计SAS软件 正文 1 模型分析 各地区城镇居民平均每人全年家庭可支配收入y与工薪收入x1、经营净收入x2、财产性收入x3和转移性收入x4有关，共观测了15组数据，试用逐步回归法求‘最优’回归方程。 各地区城镇居民平均每人全年家庭收入来源(2007年) 单位：元 2模型的理论 （1）基本思想：逐个引入自变量，每次引入对y影响最显著的自变量，并对方程中的老变量逐个进行检验，把变为不显著的变量逐个从方程中剔除掉，最终得到的方程中既不漏掉对Y影响显著的变量，又不包含对Y影响不显著的变量。 （2）逐步筛选的步骤：首先给出引入变量的显著性水平 和剔除变量的显著性 in
水平 ；然后按图4.1的框图筛选变量。 out 3模型的求解 （1）源程序： data ch; input x1 x2 x3 x4 x5 y @@; cards; 28.2 47.9 44.1 3.8 23.9 100.0 31.3 47.1 43.6 3.5 21.6 100.0 30.2 48.2 43.9 4.3 21.6 100.0 ?? 31.9 46.1 41.9 4.2 22.0 100.0 33.4 44.8 40.6 4.1 21.8 100.0 33.2 44.4 39.9 4.5 22.4 100.0 32.1 43.1 38.7 4.4 24.8 100.0 28.4 42.9 38.3 4.6 28.7 100.0 ?? 27.2 43.7 38.6 5.1 29.1 100.0
多元线性回归SPSS实验报告
回归分析基本分析： 将毕业生人数移入因变量，其他解释变量移入自变量。在统计量中选择估计和模型拟合度，得到如图 注解：模型的拟合优度检验：
第二列：两变量（被解释变量和解释变量）的复相关系数R=0.999。 第三列：被解释向量（毕业人数）和解释向量的判定系数R2=0.998。 第四列：被解释向量（毕业人数）和解释向量的调整判定系数R2=0.971。在多个解释变量的时候，需要参考调整的判定系数，越接近１，说明回归方程对样本数据的拟合优度越高，被解释向量可以被模型解释的部分越多。 第五列：回归方程的估计标准误差＝9.822 回归方程的显著性检验-回归分析的方差分析表 F检验统计量的值=776.216，对应的概率p值=0.000，小于显著性水平0.05，应拒绝回归方程显著性检验原假设（回归系数与0不存在显著性差异），认为：回归系数不为0，被解释变量(毕业生人数)和解释变量的线性关系显著，可以建立线性模型。 注解：回归系数的显著性检验以及回归方程的偏回归系数和常数项的估计值第二列：常数项估计值=-544.366；其余是偏回归系数估计值。
第三列：偏回归系数的标准误差。 第四列：标准化偏回归系数。 第五列：偏回归系数T检验的t统计量。 第六列：t统计量对应的概率p值；小于显著性水平0.05，拒接原假设（回归系数与0不存在显著性差异），认为回归系数部位0，被解释变量与解释变量的线性关系是显著的；大于显著性水平0.05，接受原假设（回归系数与0不存在显著性差异），认为回归系数为0被解释变量与解释变量的线性关系不显著的。 于是，多元线性回归方程为： y=-544.366+0.032x1+0.009x2+0.001x3-0.1x5+3.046x6 回归分析的进一步分析： 1.多重共线性检验 从容差和方差膨胀因子来看，在校学生数和教职工总数与其他解释变量的多重共线性很严重。在重新建模中可以考虑剔除该变量
(实验2)多元回归分析实验报告
陕西科技大学实验报告 课 程： 数理金融 实验日期： 2014 年 5 月 22 日 班 级： 数学112 交报告日期： 2013 年 5 月 23 日 姓 名： 常海琴 报告退发： （订正、重做） 学 号： 201112010101 教 师： 刘利明 实验名称： 多元回归分析 一、实验预习： 1.多元回归模型。 2.多元回归模型参数的检验。 3.多元回归模型整体的检验。 二、实验的目的和要求： 通过案例分析掌握多元回归模型的建立方法和检验的标准；并掌握分析解决实际金融问题的能力。 三、实验过程：（实验步骤、原理和实验数据记录等） 软件：Eviews3.1 数据：给定美国机动车汽油消费量研究数据。 实验原理：最小二乘法拟合多元线性回归方程 数据记录： 实例中1950年到1987年机动汽车的消费量、汽车保有量、汽油价格、人口数、国民生产总值 图1各个量之间的关系
陕西科技大学理学院实验报告 - 2 - 1、录入数据 图2录入数据 2、回归分析 443322110X X X X Y βββββ++++= 图3运行结果 Y=24553723+1.418520x1-27995762x2-59.87480x3-30540.88x4 S (25079670) (0.266) (5027085) (198.5517) (9557.981) T (0.979) (5.314) (-5.568) (-0.301) (-3.195) 2R =0.966951 F=241.3764 - R =0.9629 dw=0.6265 四、实验总结：（实验数据处理和实验结果讨论等） 用残差和最小确定直线位置是一个途径。计算残差和有相互抵消的问题。用残差绝对值和最小确定直线位置也是一个途径绝对值计算起来比较麻烦。最小二乘法用绝对值平方和最小确定直线位置。0β、1β、2β、3β、4β具有线性特性，无偏特性，有效性。-R =0.9629基本上接近于1，拟合效果较好。
幅频特性和相频特性图
速度控制环优化 速度控制环的优化主要是速度调节器的优化。速度调节器主要优化比例增益与积分时间常数两个数据，先确定它的比例增益，再优化积分时间常数。如果把速度调节器的积分时间常数（MD1409）调整到500ms，积分环节实际上处于无效状态，这时PI速度调节器转化为P调节器。为了确定比例增益的初值，可从一个较小的值开始，逐渐增加比例增益，直到机床发生共振，可听到伺服电机发出啸叫声，将这时的比例增益乘以0.5，作为首次测量的初值。 MD1407—速度增益Kp MD1409—积分时间Tn 速度环手动优化的具体步骤： 步骤一、用适配器将驱动器和计算机相连接，启动计算机和系统（电缆连接必须断电） 步骤二、等机床准备好后使机床工作在JOG方式下。 步骤三、在计算机上运行“SIMODRIVE 611D START TOOL”软件，首先会弹出画面如图
【Axis-】出现如下画面 所示
步骤六、点击【Drive MD】，进入如下画面 步骤七、点击【Boot file/Nck res...】，再点击【Measuring parameters】，进入如下画面，Amplitude为输入信号幅值，峰值力矩的百分比；Bandwidth 为测量带宽；Averaging 为平均次数，次数越多，越精确，时间越长，通常20次；Settling time 为建立时间，注入测量信号和偏移，到记录测量数据 间的时间；Offset为斜坡偏移量（避免启停时出现浪涌电流）。
提示画面，机床参数MD1500应设置为0，如下图所示 步骤九、点击【OK】，出现提示画面如下图
步骤十、按机床NC Start按钮，开始优化，在计算机上点击【Display】，出现如下画面（如果在此时伺服电机发生特别大的噪声，这时应紧急按下急停 按扭）。 通过得到的曲线可以看出，改变MD1407和MD1409的值就可以使曲线发生变化。速度环参数的调节是驱动参数调节的重点，有时在电机的标准机床数据的情况下，电机可能会产生噪声。这种情况下，应先减小速度环的增益值。在改变增益时，观察调节器的幅频特性曲线的变化趋势，使曲线的幅值在0dB 位置达到最宽的频率范围，优化调整方法如下： ○1如果速度调节器的幅频特性曲线的幅值不超过0dB，可提高比例增益MD1407，频宽也增加，响应特性得到改善。当比例增益增大到一定数值后，幅 频特性曲线中的幅值会极度变化，频宽变窄，系统的动态特性降低。
计量经济学简单线性回归实验报告精编
实验报告 1. 实验目的随着中国经济的发展，居民的常住收入水平不断提高，粮食销售量也不断增长。研究粮食年销售量与人均收入之间的关系，对于探讨粮食年销售量的增长的规律性有重要的意义。 2. 模型设定 为了分析粮食年销售量与人均收入之间的关系,选择“粮食年销售量” 为被解释变量（用Y 表示），选择“人均收入”为解释变量（用X 表 示）。本次实验报告数据取自某市从1974 年到1987 年的数据（教材书上101页表3.11），数据如下图所示：
1粮食年销售量Y/万吨人均收入X/ rF1974[ 9& 45153.2 1975100.7190 pl1976102.8240.3 1977133. 95301.12 [61978140.13361 71979143.11420 8—1980146.15491.76「91981144.6501 101982148. 94529.2 1 11-1983158.55552. 72匸1984169. 68771.16 131985P 162.1481L8 14二1986170. 09988.43 1519871F& 691094.65为分析粮食年销售量与人均收入的关系，做下图所谓的散点图 从散点图可以看出粮食年销售量与人均收入大体呈现为线性关 系，可以建立如下简单现行回归模型: 3?估计参数
Y t = ■? 1 2 X t ——I t 假定所建模型及其中的随机扰动项叫满足各项古典假定，可以 用OLS法估计其参数。 通过利用EViews对以上数据作简单线性回归分析，得出回归结果如下表所示： Dependent Variable Y Method: Least Squares Date 10/15/11 Time 14 49 Sample- 1 14 Included observations: 14 Variable Coefficient Std Error t-Statistic Prob C99 61349 6 431242 15 489000 0000 X0.0814700.010738 7.5071190.0000 R-squared0 827493Mean dependent var142 7129 Adjusted R-squared0 813123S.D. dependent var26.09805 S E of regression11 28200Akaike info criterion7 915858 Sum squared resid1527 403Schwarz criterion7 907152 Log likelihood-52.71101F-statisti c5756437 Durbin-V/atson stat0 638969Prob(尸-statistic)0 000006 可用规范的形式将参数估计和检验的结果写为: A Y t =99.61349+0.08147 X t （6.431242）（0.10738） t= (15.48900) (7.587119) R2=0.827498 F=57.56437 n=14 4?模型检验 （1）.经济意义检验 A A 所估计的参数1=99.61349, 1 2=0.08147,说明人均收入每增加 1元，平均说来可导致粮食年销售量提高0.08147元。这与经济学中
一元线性回归分析实验报告
一元线性回归在公司加班 制度中的应用 院(系): 专业班级: 学号姓名: 指导老师: 成 绩: 完成时间 :
一元线性回归在公司加班制度中的应用 一、实验目的 掌握一元线性回归分析的基本思想与操作,可以读懂分析结果,并写出回归方程,对回归方程进行方差分析、显著性检验等的各种统计检验 二、实验环境 SPSS21、0 windows10、0 三、实验题目 一家保险公司十分关心其总公司营业部加班的程度,决定认真调查一下现状。经10周时间,收集了每周加班数据与签发的新保单数目,x 为每周签发的新保单数目,y 为每周加班时间(小时),数据如表所示 y 3、5 1、0 4、0 2、0 1、0 3、0 4、5 1、5 3、0 5、0 1. 画散点图。 2. x 与y 之间大致呈线性关系？ 3. 用最小二乘法估计求出回归方程。 4. 求出回归标准误差σ∧ 。 5. 给出0 β∧ 与1 β∧ 的置信度95%的区间估计。 6. 计算x 与y 的决定系数。 7. 对回归方程作方差分析。 8. 作回归系数1 β∧ 的显著性检验。 9. 作回归系数的显著性检验。 10. 对回归方程做残差图并作相应的分析。 11. 该公司预测下一周签发新保单01000x =张,需要的加班时间就是多少？
12.给出0y的置信度为95%的精确预测区间。 13.给出 () E y的置信度为95%的区间估计。 四、实验过程及分析 1、画散点图 如图就是以每周加班时间为纵坐标,每周签发的新保单为横坐标绘制的散点图,从图中可以瞧出,数据均匀分布在对角线的两侧,说明x与y之间线性关系良好。 2、最小二乘估计求回归方程 系数a 模型非标准化系数标准系数t Sig、 B 的 95、0% 置信区间 B 标准误差试用版下限上限
回归分析实验报告
实验报告 实验课程：[信息分析] 专业：[信息管理与信息系统] 班级：[ ] 学生姓名：[ ] 指导教师：[请输入姓名] 完成时间：2013年6月28日
一．实验目的 多元线性回归简单地说是涉及多个自变量的回归分析，主要功能是处理两个变量之间的线性关系，建立线性数学模型并进行评价预测。本实验要求掌握附带残差分析的多元线性回归理论与方法。 二．实验环境 实验室308教室 三．实验步骤与内容 1打开应用统计学实验指导书，新建excel表 2．打开SPSS，将数据输入。 3．调用SPSS主菜单的分析——>回归——>线性命令，打开线性回归对话框，指定因变量（工业GDP比重）和自变量（工业劳动者比重、固定资产比重、定额资金流动比重），以及回归方式；逐步回归（图1）
图1 线性对话框 4.在统计栏中，选择估计以输出回归系数B的估计值、t统计量等，选择Duribin-watson以进行DW检验；选择模型拟合度输出拟合优度统计量值，如R^2、F统计量值等（图2）。 图2 统计量栏
5．在线性回归栏中选择直方图和正态概率图以绘制标准化残差的直方图和残差分析与正态概率比较图，以标准化预测值为纵坐标，标准化残差值为横坐标，绘制残差与Y的预测值的散点图，检验误差变量的方差是否为常数（图3）。 图3 绘制栏 6.提交分析，并在输出窗口中查看结果，以及对结果进行分析。 系统在进行逐步分析的过程中产生了两个回归模型，模型1先将与因变量（销售收入）线性关系的自变量地区人口引入模型，建立他们之间的一元线性关系。而后逐步引入其他变量，表1中模型2表明将自变量人均收入引入，建立二元线性回归模型，可见地区人口和人均收入对销售收入的影响同等重要。
实验十二 幅频特性和相频特性
实验十二 幅频特性和相频特性 一、实验目的：研究ＲＣ串、并联电路的频率特性。 二、实验原理及电路图 1、实验原理 电路的频域特性反映了电路对于不同的频率输入时，其正弦稳态响应的性质，一般用电路的网络函数()H j ω表示。当电路的网络函数为输出电压与输入电压之比时，又称为电压传输特性。即： ()2 1U H j U ω= 1）低通电路 R C 1 U 2 U 10.707 () H j ω0 ωω 图1-1 低通滤波电路 图1-2 低通滤波电路幅频特性 简单的RC 滤波电路如图4.3.1所示。当输入为1U ，输出为2U 时，构 成的是低通滤波电路。因为： 1 1 2 111U U U j C j RC R j C ωωω=?=++ 所以： ()()()211 1U H j H j U j RC ωω?ωω===∠+
()() 2 11H j RC ωω= + ()H j ω是幅频特性，低通电路的幅频特性如图 4.3.2所示，在1RC ω=时，()120.707H j ω==，即210.707U U =，通常2U 降低到10.707U 时的 角频率称为截止频率，记为0ω。 2）高通电路 C R 1 U 2 U ω ω0 0.707 1() H j ω 图2-1 高通滤波电路 图2-2 高通滤波电路的幅频特性 12 1 11U j RC U R U j RC R j C ωωω=?= ?+?? + ??? 所以： ()()()211U j RC H j H j U jRC ωωω?ω===∠+ 其中()H j ω传输特性的幅频特性。电路的截止频率01RC ω= 高通电路的幅频特性如4.3.4所示 当0 ωω<<时，即低频时 ()1 H j RC ωω=<< 当0ωω>>时，即高频时， ()1 H j ω=。 3）研究RC 串、并联电路的频率特性：
5回归分析实验报告
回归分析实验报告 姓名：班级：学号（后3位）： 一．实验名称：回归分析 二．实验性质：综合性实验 三．实验目的及要求： 1. 掌握统计工具【回归】的使用方法. 2．掌握线性回归分析的方法，并能对统计结果进行正确的分析. 3．学会非线性回归方程的构建方法，并能进行有关的分析. 四．实验内容、实验操作关键步骤及实验主要结果 x 1．为了研究某商品的需求量Y与价格之间的关系，收集到下列10对数据： x 1 1.5 2 2.5 3 3．5 4 4 4．5 5 价格 i y10 8 7.5 8 7 6 4．5 4 2 1 需求量 i x （1）求需求量Y与价格之间的线性回归方程. α0.05下，对线性回归关系显著性检验. （2）在显著性水平= 实验操作关键步骤及实验主要结果 在EXCEL中选用【 】工具模块，得到如下表的实验结果.因此： x. （1）求需求量Y与价格之间的线性回归方程为 α0.05（2）由于检验的P-value=，所以，在显著性水平= 下，线性回归关系 .
2．随机调查10个城市居民的家庭平均收入与电器用电支出Y 情况得数据（单位：千元）如下： x 收入i x 18 20 22 24 26 28 30 30 34 38 支出 i y 0.9 1.1 1.1 1.4 1.7 2.0 2.3 2.5 2.9 3.1 (1) 求电器用电支出Y 与家庭平均收入之间的线性回归方程. x (2) 计算样本相关系数. (3) 在显著性水平=α0.05下，作线性回归关系显著性检验. (4) 若线性回归关系显著,求=25时，电器用电支出的点估计值. x 实验操作关键步骤及实验主要结果 在EXCEL 中选用【 】工具模块，得到如下表的实验结果.因此： （1）求电器用电支出Y 与家庭平均收入之间的线性回归方程为 x . （2）样本相关系数 . （3）由于检验的P- value=，所以，在显著性水平 =α0.05下，线性回归关系 . （4）=25时，电器用电支出的点估计值 x .
计量经济学多元线性回归、多重共线性、异方差实验报告记录
计量经济学多元线性回归、多重共线性、异方差实验报告记录
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计量经济学实验报告
多元线性回归、多重共线性、异方差实验报告 一、研究目的和要求： 随着经济的发展，人们生活水平的提高，旅游业已经成为中国社会新的经济增长点。旅游产业是一个关联性很强的综合产业，一次完整的旅游活动包括吃、住、行、游、购、娱六大要素，旅游产业的发展可以直接或者间接推动第三产业、第二产业和第一产业的发展。尤其是假日旅游，有力刺激了居民消费而拉动内需。2012年，我国全年国内旅游人数达到亿人次，同比增长%，国内旅游收入万亿元，同比增长%。旅游业的发展不仅对增加就业和扩大内需起到重要的推动作用，优化产业结构，而且可以增加国家外汇收入，促进国际收支平衡，加强国家、地区间的文化交流。为了研究影响旅游景区收入增长的主要原因，分析旅游收入增长规律，需要建立计量经济模型。 影响旅游业发展的因素很多，但据分析主要因素可能有国内和国际两个方面，因此在进行旅游景区收入分析模型设定时，引入城镇居民可支配收入和旅游外汇收入为解释变量。旅游业很大程度上受其产业本身的发展水平和从业人数影响，固定资产和从业人数体现了旅游产业发展规模的内在影响因素，因此引入旅游景区固定资产和旅游业从业人数作为解释变量。因此选取我国31个省市地区的旅游业相关数据进行定量分析我国旅游业发展的影响因素。 二、模型设定 根据以上的分析，建立以下模型 Y=β 0+β 1 X 1 +β 2 X 2 +β 3 X 3 +β 4 X 4 +Ut 参数说明： Y ——旅游景区营业收入/万元 X 1 ——旅游业从业人员/人 X 2 ——旅游景区固定资产/万元 X 3 ——旅游外汇收入/万美元 X 4 ——城镇居民可支配收入/元
一元回归分析实验报告
实验报告 实验目的： 1.构建一元及多元回归模型，并作出估计 2.熟练掌握假设检验 3.对构建的模型进行回归预测 实验内容： 对1970——1982年某国实际通货膨胀率、失业率和预期通货膨胀率进行分析，根据下表（表一）提供的数据进行模型设定，假设检验及回归预测。 表一 年份Y X2 X3 1970 5.92 4.90 4.78 1971 4.30 5.90 3.84 1972 3.30 5.60 3.31 1973 6.23 4.90 3.44 1974 10.97 5.60 6.84 1975 9.14 8.50 9.47 1976 5.77 7.70 6.51 1977 6.45 7.10 5.92 1978 7.60 6.10 6.08 1979 11.47 5.80 8.09 1980 13.46 7.10 10.01 1981 10.24 7.60 10.81 1982 5.99 9.70 8.00 实验步骤： 1.模型设定： 为分析实际通货膨胀率（Y）分别和失业率（X2）、预期通货膨胀率（X3）之间的关系，作出如下图所示的散点图。 图一
从上示散点图可以看出实际通货膨胀率（Y）分别和失业率（X2）不呈线性关系，与预期通货膨胀率（X3）大体呈现为线性关系，为分析实际通货膨胀率（Y）分别和失业率（X2）、预期通货膨胀率（X3）之间的数量关系，可以建立单线性回归模型和多元线性回归模型：
1231 Y X ββμ=++ 123322Y X X βββμ=+++ 2．估计参数 在Eviews 命令框中输入 “ls y c x2”，按回车，对所给数据做简单的一元线性回归分析。分析结果见表二。 表二 Dependent Variable: Y Method: Least Squares Date: 10/09/11 Time: 17:23 Sample: 1970 1982 Included observations: 13 Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C 1.323831 1.626284 0.814022 0.4329 X3 0.960163 0.228633 4.199588 0.0015 R-squared 0.615875 Mean dependent var 7.756923 Adjusted R-squared 0.580955 S.D. dependent var 3.041892 S.E. of regression 1.969129 Akaike info criterion 4.333698 Sum squared resid 42.65216 Schwarz criterion 4.420613 Log likelihood -26.16904 F-statistic 17.63654 Durbin-Watson stat 1.282331 Prob(F-statistic) 0.001487 由回归分析结果可估计出参数1β、2β 即^ 31.3238310.960163Y X =+ （1.626284）（0.228633） ()()0.814022 4.199588 t = 2 0.615875R = F=17.63654 n=13
应用回归分析实验报告
一元线性回归 一、实验题目1 一家保险公司十分关心其总公司营业部加班的程度，决定认真调查一下现状。经过10周的时间，收集了每周加班时间的数据和签发的新保单数目，x为每周签发的新报数目，y为每周加班时间（小时），数据见下表： 二、实验内容 散点图如下所示：
[数据集1] 描述性统计量 均值标准偏差N y 2.850 1.4347 10 x 762.00 379.746 10
残差图分析：
1.x 与y 之间大致呈线性关系。 2、设回归方程为01y x ββ∧ ∧ ∧ =+ 1β∧ = 12 2 1 (2637021717) 0.0036(71043005806440) ()n i i i n i i x y n x y x n x -- =- =--= =--∑∑ 01 2.850.00367620.1068y x ββ-∧- =-=-?= 0.10680.0036y x ∧ ∴=+可得回归方程为 3、 22 n i=1 1()n-2i i y y σ∧∧=-∑ 2 n 01i=1 1(())n-2i y x ββ∧∧=-+∑ =0.2305 σ∧ =0.4801 4、 由于2 1 1(, )xx N L σββ∧ t σ ∧= = 服从自由度为n-2的t 分布。因而 /2|(2)1P t n αασ????<-=- ?? ?? 也即：1/2 11/2 (p t t ααβββ∧ ∧ ∧ ∧ -<<+=1α- 可得195%β∧ 的置信度为的置信区间为 0.4801/0.4801/??（0.0036-1.8600.0036+1.860 即为：（0.0028，0.0044） 220 01()(,())xx x N n L ββσ- ∧ +
多元线性回归模型实验报告
多元线性回归模型实验报告 13级财务管理 101012013101 蔡珊珊 【摘要】首先做出多元回归模型，对于解释变量作出logx等变换，选择拟合程度最高的模型，然后判断出解释变量之间存在相关性，然后从检验多重线性性入手，由于解释变量之间有的存在严重的线性性，因此采用逐步回归法，将解释变量进行筛选，保留对模型解释能力较强的解释变量，进而得出一个初步的回归模型，最后对模型进行异方差和自相关检验。 【操作步骤】1.输入解释变量与被解释变量的数据 2.作出回归模型
R^2=0.966951 DW=0.626584 F-statictis=241.3763 ②我们令y1=log(consumption),x4=log(people),x5=log(price),x6=log(retained),x7= log(gdp), 作出回归模型
② 发现拟合程度很高，也通过了F检验与T检验。但是我们首先检查模型的共线性 发现x4与x6,x4与x7,x6与x7存在很强的共线性，对模型会造成严重影响。
目前暂用模型y1=10.55028-3.038439x4-0.236518x5+2.647396x6-0.557805x7，我们将陆续进行调整。 3.分别作出各解释变量与被解释变量之间的线性模型
①作出汽车消费量与汽车保有量之间的线性回归模型 R^2=0.956231 DW=0.147867 F-statistic=786.4967
因为prob小于α置信度，则可说明β1不明显为零。经济意义存在 Y1^=4.142917 + 0.761197x6 (8.283960) （28.04455）
回归分析实验报告(含程序及答案)
实验报告三课程应用回归分析 学生姓名陆莹 学号20121315021 学院数学与统计学院 专业统计学 任课教师宋凤丽 二Ｏ一四年四月十七日
（1） shuju<-read.table("E:/4.14.txt") namesdata<-c("y",paste("x",1:2,sep="")) colnames(shuju)<-namesdata lm.shuju<-lm(y~.,data=shuju) summary(lm.shuju) Call: lm(formula = y ~ ., data = shuju) Residuals: Min 1Q Median 3Q Max -747.71 -229.80 -2.15 267.23 547.68 Coefficients: Estimate Std. Error t value Pr(>|t|) (Intercept) -574.0624 349.2707 -1.644 0.1067 x1 191.0985 73.3092 2.607 0.0121 * x2 2.0451 0.9107 2.246 0.0293 * --- Signif. codes: 0 ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘’ 1 Residual standard error: 329.7 on 49 degrees of freedom Multiple R-squared: 0.2928, Adjusted R-squared: 0.264 F-statistic: 10.15 on 2 and 49 DF, p-value: 0.0002057 >plot(lm.shuju,2) 由上图可知，残差通过正态性检验，原假设成立。
函数幅频特性曲线
1：已知x(t)=1，试用MATLAB 分析其幅频特性曲线。 解：因为x(t)=1是连续非周期信号，其对应的频谱是非周期连续的，对于连续的信号计算机不能直接加以处理，因而，需要将其先离散化，再利用离散傅里叶变换（DFT ）对其进行分析实现其近似计算。对连续时间信号x(t)可以分解成x(t)=u(t)+u(-t-1)，通过采取不同的采样间隔来分析其频谱。 (a)对x(t)离散化的采样间隔取R=0.005，对F(W)取N=7000，图像如图a ； (b)对x(t)离散化的采样间隔取R=0.01，对F(W)取N=30，图像如图b ； (c)对x(t)离散化的采样间隔取R=0.01，对F(W)取N=7000，图像如图c 。 针对(a)情况的程序如下：R=0.005;t=-5:R:5; f=Heaviside(t)+Heaviside(-t); W1=2*pi*2; N=7000;k=0:N;W=k*W1/N; F=f*exp(-j*t'*W)*R; F=real(F); W=[-fliplr(W),W(2:7001)]; F=[fliplr(F),F(2:7001)]; subplot(2,1,1);plot(t,f); xlabel('t');ylabel('x(t)'); title('x(t)函数的图像'); subplot(2,1,2);plot(W,F); xlabel('w');ylabel('F(w)'); title('x(t)函数的傅里叶变换F(w)'); 图a R=0.005， N=7000
图b R=0.01，N=30 图c R=0.01，N=7000
R语言实验报告—回归分析在女性身高与体重的应用
R语言实验报告 回归分析中 身高预测体重的模型 学院： 班级： 学号： 姓名： 导师： 成绩：
目录 一、实验背景 (1) 二、实验目的 (1) 三、实验环境 (1) 四、实验内容 (1) 1.给出实验女性的身高体重信息； (2) 2.运用简单线性回归分析； (2) 3.运用多项式回归分析 (2) 五、实验过程 (2) （一）简单线性回归 (2) 1.展示拟合模型的详细结果 (2) 2.女性体重的数据 (2) 3.列出拟合模型的预测值 (3) 4.列出拟合模型的残差值 (3) 5.得出身高预测体重的散点图以及回归线 (3) （二）多项式回归 (5) 1.展示拟合模型的详细结果 (5) 2.身高预测体重的二次回归图 (5) 六、实验分析 (7) 七、总结 (7)
一、实验背景 从许多方面来看，回归分析都是统计学的核心。她其实是一个广义的概念，通指那些用一个或多变量（也称自变量或解释变量）来预测响应变量（也称因变量、效标变量或结果变量）的方法。通常，回归分析可以用来挑选与响应变量相关的解释变量，可以描述两者的关系，也可以生成一个等式，通过解释变量来预测响应变量。 二、实验目的 R是用于统计分析、绘图的语言和操作环境。R是属于GNU系统的一个自由、免费、源代码开放的软件，它是一个用于统计计算和统计制图的优秀工具； 本次试验要求掌握了解R语言的各项功能和函数，能够通过完成试验内容对R语言有一定的了解，会运用软件对数据进行分析； 通过本实验加深对课本知识的理解以及熟练地运用R语言软件来解决一些复杂的问题。 三、实验环境 Windows系统，R或者R Studio 四、实验内容 本实验提供了15个年龄在30—39岁间的女性的身高和体重信息，运用回归分析的方法通过身高来预测体重，获得一个等式可以帮助我们分辨哪些过重或过轻的个体。
一元线性回归分析实验报告
一元线性回归在公司加班制度中的应用 院（系）： 专业班级： 学号姓名： 指导老师： 成绩： 完成时间：
一元线性回归在公司加班制度中的应用 一、实验目的 掌握一元线性回归分析的基本思想和操作，可以读懂分析结果，并写出回归方程，对回归方程进行方差分析、显著性检验等的各种统计检验 二、实验环境 SPSS21.0 windows10.0 三、实验题目 一家保险公司十分关心其总公司营业部加班的程度，决定认真调查一下现状。经10周时间，收集了每周加班数据和签发的新保单数目，x 为每周签发的新保单数目，y 为每周加班时间（小时），数据如表所示 y 3.5 1.0 4.0 2.0 1.0 3.0 4.5 1.5 3.0 5.0 2. x 与y 之间大致呈线性关系？ 3. 用最小二乘法估计求出回归方程。 4. 求出回归标准误差σ∧ 。 5. 给出0 β∧与1 β∧ 的置信度95%的区间估计。 6. 计算x 与y 的决定系数。 7. 对回归方程作方差分析。 8. 作回归系数1 β∧ 的显著性检验。 9. 作回归系数的显著性检验。 10.对回归方程做残差图并作相应的分析。
11.该公司预测下一周签发新保单01000 x=张，需要的加班时间是多少？ 12.给出0y的置信度为95%的精确预测区间。 13.给出 () E y的置信度为95%的区间估计。 四、实验过程及分析 1.画散点图 如图是以每周加班时间为纵坐标，每周签发的新保单为横坐标绘制的散点图，从图中可以看出，数据均匀分布在对角线的两侧，说明x和y之间线性关系良好。 2.最小二乘估计求回归方程
用SPSS 求得回归方程的系数01,ββ分别为0.118,0.004，故我们可以写出其回归方程如下： 0.1180.004y x =+ 3.求回归标准误差σ∧ 由方差分析表可以得到回归标准误差：SSE=1.843 故回归标准误差： 2= 2SSE n σ∧-，2σ∧=0.48。 4.给出回归系数的置信度为95%的置信区间估计。 由回归系数显著性检验表可以看出，当置信度为95%时：
幅频特性和相频特性
HUNAN UNIVERSITY 电路实验综合训练 报告 学生姓名蔡德宏 学生学号 2 专业班级计科1401班 指导老师汪原 起止时间2015年12月16日——2015年12月19日 一、实验题目 实验十二幅频特性与相频特性 二、实验摘要(关键信息) 实验十二 1、测量RC串联电路组成低通滤波器的幅频特性与相频特性(元件参数:R=1K ,C=0、1uF,输入信号:Vpp=3V、f=100Hz~15KHz正弦波。测量10组不同频率下的Vpp,作幅频特性曲线与相频特性曲线)。 2、测量RC串联电路组成高通滤波器的幅频特性与相频特性(电路参数与要求同上)。 3、测量RC串并联(文氏电桥)电路频率特性曲线与相频特性曲线。 实验十三 1、测量R、C、L阻抗频率特性(电路中用100Ω作保护电阻,分别测量R、C、L在不同频率下的Vpp,输入信号Vpp=3V、f=100Hz~100KHz的正弦波,元件参数:R=1K、C=0、1uF、L=20mH),取10组数据,作幅频特性曲线。 2、搭接R、L、C串联电路,通过观测Ui(t)与UR(t)波形,找出谐振频率。将电阻换成电位器,测量不同Q值的谐振频率。 三、实验环境(仪器用品) 函数信号发生器(DG1022U),示波器(DSO-X 2012A),电位器(BOHENG3296-w104),3只电阻(保护100Ω,实验1KΩ),电容器(0、1μF),电感(20mH),面包板,Multisim 10、0(画电路图),导线若干。
四、 实验原理与电路 1、当在RC 与RL 及RLC 串联电路中加上交变电源,并不断改变电源频率时,电路的端口电压U 与电阻U 两端电压也随之发生规律性改变。 1)RC 串联电路的稳态特性 有以上公式可知,随频率的增加,I,增加,减小。当ω很小时2πψ→,电 源电压主要降落在电容上,此时电容作为响应为低通滤波器;反之,0→ψ,电压主要将在电阻上,电阻作为响应称为高通滤波器。利用幅频特性可构成不同的滤波电路,把不同频率分开。 2）文氏电桥: 如图电路,若R1=R2,C1=C2,则振荡频率为RC π21f 0=,正反馈的电压与输出电压同相位(此为电路振荡的相位平衡条件),实验电路图如下: 五、 实验步骤与数据记录 仪器测量值:电容C1=102、5nF C2=101、7nF 电阻R1=1、007Ωk R2=1、016Ωk 1)高通滤波器:
计量经济学 简单线性回归 实验报告.doc
实验报告 1.实验目的 随着中国经济的发展，居民的常住收入水平不断提高，粮食销售量也不断增长。研究粮食年销售量与人均收入之间的关系，对于探讨粮食年销售量的增长的规律性有重要的意义。 2.模型设定 为了分析粮食年销售量与人均收入之间的关系,选择“粮食年销售量”为被解释变量（用Y表示），选择“人均收入”为解释变量（用X表示）。本次实验报告数据取自某市从1974年到1987年的数据（教材书上101页表3.11），数据如下图所示： 为分析粮食年销售量与人均收入的关系，做下图所谓的散点图:
粮食年销售量与人均收入的散点图 从散点图可以看出粮食年销售量与人均收入大体呈现为线性关系，可以建立如下简单现行回归模型： 3.估计参数 假定所建模型及其中的随机扰动项 i μ满足各项古典假定，可以 用OLS 法估计其参数。 通过利用EViews 对以上数据作简单线性回归分析，得出回归结果如下表所示： t t t X Y μββ++=21
可用规范的形式将参数估计和检验的结果写为： =t Y ^ 99.61349+0.08147 t X （6.431242）（0.10738） t= (15.48900) (7.587119) 2R =0.827498 F=57.56437 n=14 4.模型检验 （1）.经济意义检验 所估计的参数1^β=99.61349，2^β=0.08147，说明人均收入每增加1元，平均说来可导致粮食年销售量提高0.08147元。这与经济学中边际消费倾向的意义相符。 （2）.拟合优度和统计检验 拟合优度的度量：由回归结果表可以看出，本实验中可决系数为0.827498，说明所建模型整体上对样本数据拟合一般偏好。 对回归系数的t 检验：针对0H :1β=0 和0H :2β=0，由回归结果表 中还可以看出，估计的回归系数1^β的标准误差和t 值分别为：SE(1^β)=6.431242,t(1^β)=15.48900; 2^β的标准误差和 t 值分别为：SE(2^β)=0.10738,t(2^β)=7.587119.取a=0.05，查t 分布表自由度为 n-2=14-2=12的临界值025.0t （12）=2.179.因为t(1^β)=15.48900>025.0t （12）=2.179, 所以应拒绝0H :1β=0;因为t(2^ β)=7.587119>025.0t （12）=2.179. 所以应拒绝0H :2β=0。这表明，人均收入对粮食年销售量确有显著影 响。