空间分析实验报告

空间分析原理

及应用

上机实验

练习1:利用缺省参数创建一个表面

1.1 启动ArcMap并激活地统计分析模块

单击窗口任务栏的Start按扭,光标指向Programs,再指向ArcGIS,然后单击ArcMap。在ArcMap中,单击Tools,在单击Extensions,选中Geostatistical Analyst复选框,单击Close按扭。

1、2 添加Geostatistical Analyst工具条到ArcMap中。

单击View菜单,光标指向Toolbars,然后单击Geostatistical Analyst。

1.3 在ArcMap中添加数据层

一旦数据加入后,就能利用ArcMap来显示数据,而且如果需要,还可以改变没一层的属性设置(如符号等等)

1.单击Standard工具条上的Add Data按扭。

2.找到安装练习数据的文件夹(缺省安装路径就是C:\ArcGIS\ArcTutor\Geostatistics),

按住Ctrl键,然后点击并高亮显示Ca_ozone_pts与ca_outline数据集。

3.单击Add按扭。

4.单击目录表中的ca_outline图层的图例,打开Symbol Selector对话框。

5.单击Fill Color下拉箭头,然后单击No Color。

6.在Symbol Selector对话框中单击OK按钮。

7.点击Standard工具条上的Save按扭。新建一个本地工作目录(如C:\geostatistical),

定位到本地工作目录。

1.4 利用缺省值创建表面

1.单击Geostatistical Analyst,然后单击Geostatistical Wizard。

2.点击Input Data下拉箭头,单击并选中ca_ozone_pts。

3.单击Attribute下拉框箭头,单击并选中属性OZONE。

4.在Methord对话框中单击Kriging、

5.单击Next按扭。缺省情况下,在Geostatistical Method Selection对话框中,Ordinary

Kriging与Prediction Map被选中、

6.在Geostatistical Method Selection对话框中单击next按扭。

7.点击next按扭。

8.点击Next按扭。

9.点击Finish按扭。

10.点击OK按扭。预测得到的臭氧图在目录表的顶层显示。

练习2:数据检查

2、1 检查数据的分布

1.单击ca_ozone_pts,并将它移到目录表的顶层,然后将ca_outline置于ca_ozone_pts图层的下面。

2.单击Geostatistical Analyst工具条,指向Explore Data,然后单击Histogram。

3.单击Layer下拉箭头,点击并选择ca_ozone_pts。

4.单击Attribute下拉箭头,点击并选择OZONE。

5.单击直方图臭氧值在0、162至0、175ppm之间的直方条。

6.单击关闭对话框。

2、2 正态QQ图

1.单击Geostatistical Analyst工具条,指向ExploreData,然后点击Nomal QQplot。

2.单击Layer下拉箭头,点击并选中ca_ozone。

3.单击Attribute下拉箭头,点击并选中OZONE。

4.退出对话框

2、3 识别数据中的全局趋势

1.单击Geostatistical Analys工具条,鼠标指向Explore Data,点击Trend Analysis、

2、单击layer下拉箭头,点击选中ca_ozone_pts。

3.单击Attribute下拉箭头,选中OZONE,

4.单击Rotate Proiection滚动条并向左拖动,使旋转角为30度。

5.单击退山对话框。

2、4 理解数据的空间自相关与方向效应

1.单击GeostatisticalAnalyst工具条,指向Explore Data,点击Semivariogram／Covariance Cloud。

2.单击Layer框下拉箭头,点击选中ca_ozone_pts。

3.点市Attribute框下拉箭头,单击选中OZONE。

4.在这些点上单击并拖动Selector(选择)光标使之高亮显示。

5.选中ShowSearchDirection复选框。

6.点击并将方向指针移动到任意角度。

7.单击并拖动选择工具,选中那些具有最人半变异函数值的点,使之在半变异函数图及地图中高亮显示。

8.点击退出对话框。

9.但击Selection菜单,然后点击Clear Selected Features以释放地图中高亮显示的点。

练习3:制作臭氧浓度图

1.单市GeostatisticalAnalyst—工具条,然斤单击GeostatisticalWizard。

2.单击InputData卜拉框箭头,点击选中ca ozone pts。

3.单击AttributeF拉框箭头,点击属性OZONE。

4.在Methods框中选择Kriging。

5.单击Next按钮。OrdinaryKriging与Prediction被缺省选中。

6.在Geostatistical MethodSelection对话框中,单击Order of Trend Removal下拉箭头,选择Second。闪为在练习2的TrendAnalysis对话框中已经检测到一条南西-北东方向的“u”型曲线,所以选择二阶多项式拟合就是合适的。

7、在Geostatistical Method Selection对话框中点击Next按钮。

8.点击Detrending对话框中的Next按钮。

数据分析实验报告

数据分析实验报告文稿归稿存档编号：[KKUY-KKIO69-OTM243-OLUI129-G00I-FDQS58-

第一次试验报告习题1.3 1建立数据集，定义变量并输入数据并保存。 2数据的描述，包括求均值、方差、中位数等统计量。分析—描述统计—频率，选择如下：输出：统计量全国居民农村居民城镇居民 N 有效 22 22 22 缺失均值 1116.82 747.86 2336.41 中值 727.50 530.50 1499.50 方差 1031026.918 399673.838 4536136.444 百分位数 25 304.25 239.75 596.25 50 727.50 530.50 1499.50 75 1893.50 1197.00 4136.75 3画直方图，茎叶图，QQ 图。（全国居民）分析—描述统计—探索，选择如下：输出：全国居民 Stem-and-Leaf Plot Frequency Stem & Leaf 5.00 0 . 56788 数据分析实验报告【最新资料，WORD 文档，可编辑修改】

2.00 1 . 03 1.00 1 . 7 1.00 2 . 3 3.00 2 . 689 1.00 3 . 1 Stem width: 1000 Each leaf: 1 case(s) 分析—描述统计—QQ图，选择如下：输出：习题1.1 4数据正态性的检验：K—S检验，W检验数据：取显着性水平为0.05 分析—描述统计—探索，选择如下：（1）K—S检验

结果：p=0.735 大于0.05 接受原假设，即数据来自正太总体。（2 ）W 检验结果：在Shapiro-Wilk 检验结果972.00 w ，p=0.174大于0.05 接受原假设，即数据来自正太总体。习题1.5 5 多维正态数据的统计量数据：

arcgis栅格数据空间分析实验报告

实验五栅格数据的空间分析一、实验目的理解空间插值的原理，掌握几种常用的空间差值分析方法。二、实验内容根据某月的降水量，分别采用IDW、Spline、Kriging方法进行空间插值，生成中国陆地范围内的降水表面，并比较各种方法所得结果之间的差异，制作降水分布图。三、实验原理与方法实验原理：空间插值是利用已知点的数据来估算其他临近未知点的数据的过程，通常用于将离散点数据转换生成连续的栅格表面。常用的空间插值方法有反距离权重插值法（IDW）、样条插值法（Spline）和克里格插值方法（Kriging）。实验方法：分别采用IDW、Spline、Kriging方法对全国各气象站点1980年某月的降水量进行空间插值生成连续的降水表面数据，分析其差异，并制作降水分布图。四、实验步骤 ⑴打开arcmap，加载降水数据，行政区划数据，城市数据，河流数据，并进行符号化，对行政区划数据中的多边形取消颜色填充 ⑵点击空间分析工具spatial analyst→options，在general标签中将工作空间设置为实验数据所在的文件夹

⑶点击spatial analyst→interpolate to raster→inverse distance weighted，在input points 下拉框中输入rain1980，z字段选择rain，像元大小设置为10000 点击空间分析工具spatial analyst→options，在extent标签中将分析范围设置与行政区划一致，点击spatial analyst→interpolate to raster→inverse distance weighted，在input points下拉框中输入rain1980，z字段选择rain，像元大小设置为10000 点击空间分析工具spatial analyst→options在general标签中选province作为分析掩膜，点击spatial analyst→interpolate to raster→inverse distance weighted，在input points下拉框中输入rain1980，z字段选择rain，像元大小设置为10000

【实验报告】SPSS相关分析实验报告

SPSS相关分析实验报告篇一：spss对数据进行相关性分析实验报告实验一一.实验目的掌握用spss软件对数据进行相关性分析，熟悉其操作过程，并能分析其结果。二.实验原理相关性分析是考察两个变量之间线性关系的一种统计分析方法。更精确地说，当一个变量发生变化时，另一个变量如何变化，此时就需要通过计算相关系数来做深入的定量考察。P值是针对原假设H0：假设两变量无线性相关而言的。一般假设检验的显著性水平为0.05，你只需要拿p值和0.05进行比较：如果p值小于0.05，就拒绝原假设H0，说明两变量有线性相关的关系，他们无线性相关的可能性小于0.05；如果大于0.05，则一般认为无线性相关关系，至于相关的程度则要看相关系数R值，r越大，说明越相关。越小，则相关程度越低。而偏相关分析是指当两个变量同时与第三个变量相关时，将第三个变量的影响剔除，只分析另外两个变量之间相关程度的过程，其检验过程与相关分析相似。三、实验内容掌握使用spss软件对数据进行相关性分析，从变量之间的相关关系，寻求与人均食品支出密切相关的因素。 (1)检验人均食品支出与粮价和人均收入之间的相关关系。 a.打开spss软件，输入“回归人均食品支出”数据。

b.在spssd的菜单栏中选择点击，弹出一个对话窗口。 C.在对话窗口中点击ok,系统输出结果，如下表。从表中可以看出，人均食品支出与人均收入之间的相关系数为0.921，t检验的显著性概率为0.0000.01，拒绝零假设，表明两个变量之间显著相关。人均食品支出与粮食平均单价之间的相关系数为0.730，t检验的显著性概率为 0.0000.01，拒绝零假设，表明两个变量之间也显著相关。 (2)研究人均食品支出与人均收入之间的偏相关关系。读入数据后： A.点击系统弹出一个对话窗口。 B.点击OK，系统输出结果，如下表。从表中可以看出，人均食品支出与人均收入的偏相关系数为0.8665，显著性概率p=0.0000.01，说明在剔除了粮食单价的影响后，人均食品支出与人均收入依然有显著性关系，并且0.86650.921，说明它们之间的显著性关系稍有减弱。通过相关关系与偏相关关系的比较可以得知：在粮价的影响下，人均收入对人均食品支出的影响更大。三、实验总结 1、熟悉了用spss软件对数据进行相关性分析，熟悉其操作过程。 2、通过spss软件输出的数据结果并能够分析其相互之间的关系，并且解决实际问题。 3、充分理解了相关性分析的应用原理。

空间目标轨道分布特性分析实验报告

空间目标轨道分布特性分析实验报告一、实验目的 1、了解空间目标轨道分布规律； 2、掌握TLE数据格式分析方法； 3、掌握空间目标高度分布特性分析方法与过程。二、实验环境 Matlab或C语言三、实验原理 1、空间目标及其分布空间目标广义是指离地球表面120公里以外空间的所有目标，包括自然天体和人造天体。本研究报告中的空间目标系指环绕在地球周围数万公里内的人造天体，包括卫星、平台和运载，以及上述目标解体后形成的空间碎片。对这些人造目标进行监视属空间目标监视系统的范畴。根据有关研究，环绕地球的空间目标数目大约为35,000,000，其中大小在1～10cm的约110,000个，大于10cm的在8000个以上。目前美国空间目标监视系统可对30cm以上的空间目标进行例行的日常观测，对10cm以上的目标可能观测到，但不能保证例行的日常跟踪。上述空间目标中，到2008年8月24日，被美国空间目标监视系统编目过的空间目标数目为33311个，其中21597个已经陨落，11714个仍在轨。 } 空间目标都有一定大小、形状，运行在一定轨道上，使得每一空间目标都有其独特的轨道特性、几何特性和物理特性。这些特性奠定了对空间目标进行定轨和识别的基础，尤其是在用航天器一般都有特定的外形、稳定的轨道、姿态、温度等特性，是空间目标识别的主要技术支撑。空间目标监视的核心任务是对空间目标进行探测、跟踪和识别。获取空间目标的几何特征、物理特征和运动参数等重要目标信息，进而确定目标威胁度、警戒空间碰撞、提供安全告警信息，是实施防御性空间对抗和进攻性空间对抗的基础。其中在空间目标的识别过程中，空间目标的轨道特性是主要依据，而其几何特性和物理特性则是对其轨道特性的进一步补

第五章 GIS的基本空间分析

练习 5 1.空间分析的基本操作空间分析模块 (1) 1. 了解栅格数据 (2) 2. 用任意多边形剪切栅格数据(矢量数据转换为栅格数据) (4) 3. 栅格重分类(Raster Reclassify) (7) 4. 栅格计算－查询符合条件的栅格(Raster Calculator) (8) 5. 面积制表（Tabulate Area） (9) 6. 分区统计(Zonal Statistic) (11) 7. 缓冲区分析(Buffer) (13) 8. 空间关系查询 (16) 9. 采样数据的空间内插(Interpolate) (18) 10. 栅格单元统计（Cell Statistic） (21) 11. 邻域统计（Neighborhood） (23) 空间分析模块本章的大部分练习都会用到空间分析扩展模块，要使用“空间分析模块”首先在ArcMap中执行菜单命令<工具>－<扩展>，在扩展模块管理窗口中，将“空间分析”前的检查框打上勾。然后，在ArcMap 工具栏的空白区域点右键，在出现的右键菜单中找到“空间分析”项，点击该项，在ArcMap中显示“空间分析”工具栏。

执行“空间分析”工具栏中的菜单命令<空间分析>－<选项>设定与空间分析操作有关的一些参数。这里请在常规选项中设定一个工作目录。因为在空间分析的过程种会产生一些中间结果，默认的情况下这些数据会存储在Windows 系统的临时路径下（C:\temp），当设置了工作目录后，这些中间结果就会保存在指定的路径下。 1. 了解栅格数据在ArcMap中，新建一个地图文档，加载栅格数据：Slope1，在TOC 中右键点击图层Slope1，查看属性

(实习报告)企业实习相关分析报告范文

企业实习相关分析报告范文本次外出实习，部里安排我到xx会计师事务所实习，主要任务是协助各注册会计师到各街道进行查账，主要工作有编制工作底稿，查阅凭证，帐簿，报表发现问题，提出审计意见，进行现金盘点，资产清查，编制审计报告等。本次外出实习，我感觉收获特别大。第一：收集了很多教学素材案例，在审计过程中，一旦我发现有对我以后教学有用的东西，我都会用笔记本记录下来。故此，这次外出企业实习，我做的笔记就有3本。我相信这些素材将会对我以，后教学提供很多帮助。本学期我讲授企业单项实训课程，在授课时就经常顺手拈来我外出审计中碰到的很多案例感觉教学效果很好。第二：了解目前企业会计现状以及他们在做帐过程中存在的各种问题及种种舞弊现象。第三：向注册会计师学习了很多知识，对于我在审计过程中碰到的各种问题，我都会虚心地向xx会计师事务所的老师询问，对于我提出的各种轰炸式提问，他们都很耐心地给予回答。第四：近距离接触，真正了解到对会计人员各方面素质及要求，为我以后在讲授课程时对于授课内容如何有所侧重更有帮助。本次发言，张部长主要让我谈一谈目前企业对会计人员要求，我们在教学中应注重培养学生哪些方面知识.我以为主要有以下几方面：一，会计电算化知识本次外出企业查帐，我发现大部分企业已实现用电脑做帐，而且大部分企业公司都是采用金蝶财务软件做帐，少部分采用用友软件做帐。故此，我们应重点加强这方面知识讲授，让每位同学都能达到熟练运用这2个财务软件.既然是用电脑做帐，对打字速度有一定要求，一般要求学生每分钟要达到40-50个字左右。二，税务知识本次外出企业查帐，我发现很多公司因为规模较小，只设有一名会计人员，会计人员可以说是一名多面手、做帐、报税等均是他的工作。所以，我们以后应加强税务知识讲授，尤其是税务实务操作练习，教会每会学生如何申请报税、计税、缴税、尤其是几个主要税种，如个人所得税、企业所得税、营业税、房产税等更要重点讲授。三，出纳方面知识由于我们的学生学历较低，很多同学毕业后只能担任出纳，故此，对于出纳工作主要职责(如登记现金日记帐、银行存款日记帐、保管库存现金、有价证券、空白发票、支票印章)以及应具备技能(如点钞、计算器、辩别真假钞票)等应让学生熟练掌握。四，财会法规知识

数据分析实验报告

数据分析实验报告【最新资料，WORD文档，可编辑修改】第一次试验报告习题1.3 1建立数据集，定义变量并输入数据并保存。 2数据的描述，包括求均值、方差、中位数等统计量。分析—描述统计—频率，选择如下：输出：

方差1031026.918399673.8384536136.444百分位数25304.25239.75596.25 50727.50530.501499.50 751893.501197.004136.75 3画直方图，茎叶图，QQ图。（全国居民）分析—描述统计—探索，选择如下：输出：全国居民Stem-and-Leaf Plot Frequency Stem & Leaf 9.00 0 . 122223344 5.00 0 . 56788 2.00 1 . 03 1.00 1 . 7 1.00 2 . 3 3.00 2 . 689

1.00 3 . 1 Stem width: 1000 Each leaf: 1 case(s) 分析—描述统计—QQ图，选择如下：输出：习题1.1 4数据正态性的检验：K—S检验，W检验数据：取显着性水平为0.05 分析—描述统计—探索，选择如下：（1）K—S检验单样本Kolmogorov-Smirnov 检验身高N60正态参数a,,b均值139.00

标准差7.064 最极端差别绝对值.089 正.045 负-.089 Kolmogorov-Smirnov Z.686 渐近显着性(双侧).735 a. 检验分布为正态分布。 b. 根据数据计算得到。结果：p=0.735 大于0.05 接受原假设，即数据来自正太总体。（2）W检验

中国矿业大学空间数据结构上机实验报告

《空间数据结构基础》上机实验报告（2010级）姓名班级学号环境与测绘学院 1.顺序表的定义与应用（课本P85习题）【实验目的】熟练掌握顺序表的定义与应用，通过上机实践加深对顺序表概念的理解。【实验内容】

设有两个整数类型的顺序表A（有m个元素）和B（有n个元素），其元素均从小到大排列。试编写一个函数，将这两个顺序表合并成一个顺序表C，要求C的元素也从小到大排列。【主要代码】 #include//定义在头文件“SeqList.h”中 #include const int defaultSize=100; template class SeqList{ protected: T *data;//存放数组 int maxSize;//最大可容纳表象的项数 int Last;//当前已存表象的项数 void reSize(int newSize);//改变data数组空间大小 public: SeqList(int sz=defaultSize); SeqList(SeqList& L); ~SeqList(){delete[]data;} int Size() const{return maxSize;} int Length()const{return Last+1;} int Search(T& x)const; int Locate(int i) const; T getData(int i) const; bool setData(int i,T& x) {if(i>0&&i<=Last+1) data[i-1]=x;} bool Insert(int i,T& x); bool Remove(int i,T& x); bool IsEmpty() {return (Last==-1)?true:false;} bool IsFull() {return(Last==maxSize-1)?true:false;} void input(); void output(); SeqList operator=(SeqList& L); friend void rank(SeqList& L); friend void hebing(SeqList& LA,SeqList& LB); }; //构造函数，通过指定参数sz定义数组的长度 template SeqList::SeqList(int sz){ if(sz>0){ maxSize=sz; Last=-1; data=new T[maxSize];

mapgis实验三空间分析

实验报告实验项目3：空间分析综合实验课程：_GIS软件及其应用

实验指导空间分析综合实验所属课程名称：GIS软件及其应用实验属性：综合实验学时：6 （1）指导思想在具体工作中会遇到空间分析的问题，本实验拟解决两个实际的问题，通过问题的解决，让同学熟练掌握软件的相关功能，开阔解决问题的思路。（2）实验目的和要求目的和要求： 1、掌握空间分析的基本方法 2、掌握图件中相关属性的转移办法 3、掌握图件空间分析求的相关面积和影响测算方法 4、解决实际工作中容易碰到的问题一、实验步骤 (一)矢量化房屋与湖面。将数据文件导入新建的文件工程中，在“工程文件”列表中单击右键，选择“新建区”，使用【区编辑】|【输入弧段】工具，照着已有的房屋矢量化。完成后选择【区编辑】|【区编辑】|【输入区】，再单击各个房屋即可得到区文件，命名为“房屋”。使用相同的办法新建一个区文件，矢量化湖泊，并且命名为“湖泊”。结果如图1. 图1

(二)将居民数、楼房号变成相应属性在区文件“房屋”的属性中添加字段“楼房号”与“居民数”，并输入如图2的数据。其中居民数应该使用整型字段而不是双精度，因为人数不可能出现小数位，只是当时没有在意这点，好在也不影响结果。图2 将点文件的楼房号与居民数分别输入到区文件“房屋”的相应字段中。打开【库管理】|【属性库管理】，在菜单栏中点击【文件】|【装区文件】，将“房屋”打开，选择【属性】|【编辑单个属性】|【编辑单个区属性】，在弹出的对话框中一个个输入对应值。如图3. 输入完成后最终结果如图4. 图3 图4 输入属性这个步骤，本来应该使用属性表连接的方式比较快，不过在这个实验中，两个点文件本身都没有自带的相应属性，所以用不成。如果两个点文件自带属性，那么属性表连接具体步骤如下：打开点文件，点击【属性】|【属性输出】，选择 id、居民点、楼房号属性。输出类型为默认的mapgis表格（*.wb），输出文件则自己设置，再打开需要连接这两种属性的区文件“房屋”，点击【属性】|【属性连接】，在弹出的对话框，“连接文件”选择区文件“房屋”，“被连文件”则选择刚刚的表格文件，根据字段连接，在“连入字段”框框中选择需要的字段，确定即可。如下图。

土地信息系统(空间数据可视化)实验报告

一、实验目的与要求 1、对数字地图制图有初步的认识 2、掌握了解符号化、注记标注、格网绘制以及地图整饰的意义 3、掌握MAPGIS工程文件、点、线、面文件创建及保存方法 4、掌握基本的符号化方法、自动标注操作以及相关地图的整饰和数据的操作通过综合实验，加深理解地理信息系统基本理论、核心技术，掌握GIS 图形输入、编辑、数据库建立、空间分析、地学分析、统计分析、专题图制作、制图输出等基本应用技能，结合环规专业进行开发区建设规划，为GIS 在资源环境与城乡规划管理中应用打下基础。二、实验准备阅读PPT严格按照下面的符号特征要求来做: 1 数据符号化显示 A.地图中共有6个区，将这6个区按照ID字段来用分类色彩表示； B.将道路按class字段分类：分为1～4级道路，并采用不同的颜色表示； C.地铁线符号Color：深蓝色，Width：1.0； D.区县界线Color：橘黄色，Width：1.0 ； E.区县政府Color：红色，Size：10，样式：Star3; F.市政府符号在区县政府基础上改为大小18 2注记标记 A.对地图中6个区的Name字段使用自动标注，标注统一使用Country2 样式，大小：16； B.手动标注黄浦江（双线河），使用宋体、斜体、16号字，字体方向为纵向，使用曲线注记； C.地铁线使用自动标注，采用Country3样式； D.道路中，对道路的Class字段为GL03的道路进行标注，字体：宋体，大小：10； E.区县政府使用自动标注，字体:宋体，大小:10； F.市政府使用自动标注，字体:楷体，大小:14

3绘制格网采用索引参考格网，使用默认设置。 4 添加图幅整饰要素 A.添加图例，包括所有字段； B.添加指北针，选择ESRI North 3样式； C.添加比例尺，选择Alternating Scale Bar 1样式三、实验内容与主要过程制作上海市行政区划图（一）数据符号化首先我们打开ArcMap，点击Add Data添加各数据，选取数据层所在位置，添加各图层。在区县界面图层上右键打开Properties对话框，在Value Field中选择字段Name，单击Add All Values按钮，将6个区的名称都添加进来，并选择合适的配色，单击确定按钮完成符号化设置

空间分析实验报告

空间分析原理及应用上机实验

练习1：利用缺省参数创建一个表面 1．1 启动ArcMap并激活地统计分析模块单击窗口任务栏的Start按扭，光标指向Programs，再指向ArcGIS，然后单击ArcMap。在ArcMap中，单击Tools，在单击Extensions，选中Geostatistical Analyst复选框，单击Close按扭。 1.2 添加Geostatistical Analyst工具条到ArcMap中。单击View菜单，光标指向Toolbars，然后单击Geostatistical Analyst。 1．3 在ArcMap中添加数据层一旦数据加入后，就能利用ArcMap来显示数据，而且如果需要，还可以改变没一层的属性设置（如符号等等） 1.单击Standard工具条上的Add Data按扭。找到安装练习数据的文件夹（缺省安装路径是C:\ArcGIS\ArcTutor\Geostatistics）,按住Ctrl键，然后点击并高亮显示Ca_ozone_pts和ca_outline数据集。 3.单击Add按扭。 4.单击目录表中的ca_outline图层的图例，打开Symbol Selector对话框。 5.单击Fill Color下拉箭头，然后单击No Color。 6.在Symbol Selector对话框中单击OK按钮。点击Standard工具条上的Save按扭。新建一个本地工作目录（如C:\geostatistical）,定位到本地工作目录。

1．4 利用缺省值创建表面单击Geostatistical Analyst，然后单击Geostatistical Wizard。 2.点击Input Data下拉箭头，单击并选中ca_ozone_pts。 3.单击Attribute下拉框箭头，单击并选中属性OZONE。 4.在Methord对话框中单击Kriging. 单击Next按扭。缺省情况下，在Geostatistical Method Selection对话框中，Ordinary Kriging和Prediction Map被选中. 6．在Geostatistical Method Selection对话框中单击next按扭。 7．点击next按扭。

实验4-1 GIS空间分析(空间分析基本操作)

实验4-1、空间分析基本操作一、实验目的 1. 了解基于矢量数据和栅格数据基本空间分析的原理和操作。 2. 掌握矢量数据与栅格数据间的相互转换、栅格重分类(Raster Reclassify)、栅格计算－查询符合条件的栅格(Raster Calculator)、面积制表（Tabulate Area）、分区统计(Zonal Statistic)、缓冲区分析(Buffer) 、采样数据的空间内插(Interpolate)、栅格单元统计（Cell Statistic）、邻域统计（Neighborhood）等空间分析基本操作和用途。 3. 为选择合适的空间分析工具求解复杂的实际问题打下基础。二、实验准备预备知识：空间数据及其表达空间数据（也称地理数据）是地理信息系统的一个主要组成部分。空间数据是指以地球表面空间位置为参照的自然、社会和人文经济景观数据，可以是图形、图像、文字、表格和数字等。它是GIS 所表达的现实世界经过模型抽象后的内容，一般通过扫描仪、键盘、光盘或其它通讯系统输入GIS。在某一尺度下，可以用点、线、面、体来表示各类地理空间要素。有两种基本方法来表示空间数据：一是栅格表达; 一是矢量表达。两种数据格式间可以进行转换。空间分析空间分析是基于地理对象的位置和形态的空间数据的分析技术，其目的在于提取空间信息或者从现有的数据派生出新的数据，是将空间数据转变为信息的过程。空间分析是地理信息系统的主要特征。空间分析能力（特别是对空间隐含信息的提取和传输能力）是地理信息系统区别与一般信息系统的主要方面，也是评价一个地理信息系统的主要指标。空间分析赖以进行的基础是地理空间数据库。空间分析运用的手段包括各种几何的逻辑运算、数理统计分析，代数运算等数学手段。空间分析可以基于矢量数据或栅格数据进行，具体是情况要根据实际需要确定。空间分析步骤根据要进行的空间分析类型的不同，空间分析的步骤会有所不同。通常，所有的空间分析都涉及以下的基本步骤，具体在某个分析中，可以作相应的变化。空间分析的基本步骤: a) 确定问题并建立分析的目标和要满足的条件 b) 针对空间问题选择合适的分析工具 c) 准备空间操作中要用到的数据。 d) 定制一个分析计划然后执行分析操作。 e) 显示并评价分析结果

spss实验报告最终版本

实验课程专业统计软件应用上课时间2012 学年 1 学期15 周（2012 年12 月18日—28 日）学生姓名李艳学号2010211587 班级0331002 所在学院经济管上课地点经管3 楼指导教师胡大权理学院

实验内容写作第六章一实验目的 1、理解方差分析的基本概念 2、学会常用的方差分析方法二实验内容实验原理：方差分析的基本原理是认为不同处理组的均值间的差别基本来源有两个：随机误差，如测量误差造成的差异或个体间的差异，称为组内差异根据老师的讲解和课本的习题完成思考与练习的5、6、7、8题。第5题：为了寻求适应某地区的高产油菜品种，今选5个品种进行试验，每一种在4块条件完全相同的试验田上试种，其他施肥等田间管理措施完全一样。表 6.20所示为每一品种下每一块田的亩产量，根据这些数据分析不同品种油菜的平均产量在显著水平0.05下有无显著性差异。第一步分析由于考虑的是控制变量对另一个观测变量的影响，而且是5个品种，所以不宜采用独立样本T检验，应该采用单因素方差分析。第二步数据的组织从实验材料中直接导入数据第三步方差相等的齐性检验由于方差分析的前提是各水平下的总体服从方差相等的正态分布，而且各组的方差具有齐性，其中正态分布的要求并不是非常严格，但是对于方差相等的要求还是比较严格的，因此必须对方差相等的前提进行检验。

第四步多重比较分析通过上面的步骤，只能判断不同的施肥等田间操作效果是否有显著性差异，如果要想进一步了解究竟那个品种与其他的有显著性均值差别等细节问题，就需要单击上图中的两两比较按钮。第五步运行结果及分析多重比较结果表：从该表可以看出分别对几个不同的品种进行的两两比较。最后我们可以得出结论第4品种是最好的。其他的次之。第6题：某公司希望检测四种类型类型轮胎A,B,C,D的寿命，如表 6.21所示。其中每种轮胎应用在随选择的6种汽车上，在显著性水平0.05下判断不同类型轮胎的寿命间是否存在显著性差异。第一步分析由于考虑的是一个控制变量对另一个控制变量的影响，而且是4种轮胎，所以不宜采用独立样本T 检验，应该采用单因素方差分析。第二步数据的组织从实验材料中直接导入数据。第三步方差相等的齐性检验由于方差分析的前提是各水平下的总体服从方差相等的正态分布，而且各组的方差具有齐性，其中正态分布的要求并不是非常严格，但是对于方差相等的要求还是比较严格的，因此必须对方差相等的前提进行检验。选择菜单“分析”—均值比较—单因素ANOVA。

GIS空间分析报告实验报告材料

标准文案本科学生综合性、设计性实验报告姓名＿任富祖＿学号＿134130412 专业地理信息系统班级2013级GIS 实验课程名称地理信息系统原理指导教师＿董铭＿开课学期 2014 至＿2015 学年＿下学期上课时间 2015＿年 3-6月云南师范大学旅游与地理科学学院

图一 (三)空间分析（1）在界面中观看加载进来的两个面图层，发现在安徽省境界外仍然有湖的存在，而在省外的是我们不考虑的，所以我们要将它删掉。如图二所示

图二（2）选择“arctoolbox”中“extract”选项下的“clip”选项，将“湖”当做输入图层，“城市区域”当做裁剪图层。如图三图三（3）图层输出了以后，发现湖在省外的部分都没有了，打开“湖—clip”的属性表，点击字段下面的自动计算更新一下数据，发现数据和以前的也不一样了。如图四，当所以数据都更新好之后进入下一步。

图四（4）这一步要做的是计算土地面积，土地面积就是行政区域减掉湖的面积，所以这一步我们要用的空间叠合分析中的另外一个工具“erase”。打开“arctoolbox”，点击“overlay”选中“erase”工具，双击，出现了如图五的对话框，我们选择“城市区域”为输入图层，而“湖—clip”为擦去图层，点击OK，生成了“城市区域—Erase” 图层。图六

（5）点击右键，打开属性表，更新一下数据，这些土地的面积就是减掉湖的面积之后所剩下的了。如图七图七图八是之前没有减掉湖面积的属性表，我们可以进行一下对比。图八（6）添加字段“人口数”这些是从网上查找下来的资料，每个城市的总人数，知道人口数和土地面积了以后，我们就可以计算人口密度了。新建一个字段“人口密度”点击右键，选择“field Calculator”选择人口密度=[人口数]/[面积]，这样字段下面就会自动计算出各个城市的人口密度了。如图九

ArcGIS空间大数据处理实验报告材料

实验四空间数据处理实验容：掌握空间数据的处理（融合、拼接、剪切、交叉、合并）的基本方法和原理，领会其用途。掌握地图投影变换的基本原理和方法，熟悉ArcGIS中投影的应用及投影变换的方法和技术，并了解地图投影及其变换在实际中的应用。实现方法：（一）空间数据处理打开ArcMap，在菜单栏中选择“地理处理->环境”，打开环境变量对话框。在环境变量对话框中的常规设置选项中，设定“临时工作空间”为“D:\04实验四\04实验四\Exec4”，如图1所示。图1 第1步裁剪实体在ArcMap中，添加数据“县界.shp”、“clip.shp”（Clip中有四个实体），添加完后如图2所示。

图2 ●开始编辑，激活Clip图层，选中Clip图层中的一个实体，如图3所示。图3 ●点击工具栏上按钮，打开ArcToolBox，选择“分析工具->提取->裁剪”，如图4所示，弹出裁剪对话框，指定输入的实体为“县界”，剪切的实体为“Clip”（必须为多边形实体），并指定输出实体类路径及名称为“县界_Clip1”，如图5所示。裁剪完成后弹出如图6所示的对话框。

图4 图5

图6 ●依次选中Clip主题中其他三个实体，重复以上操作步骤，完成操作后得到四个图层——“县界_Clip1”，“县界_Clip2”，“县界_Clip3”，“县界_Clip4”，如图7所示。完成操作后，保存编辑。图7 第2步拼接图层 ●在ArcMap中新建一个地图文档，加载在上一步操作中得到的4个图层，如图8所示。

图8 ●在工具箱中选择“数据管理工具->常规->追加”,设置输入实体和输出实体，拼接效果如图9所示。图9 ●右键点击图层“县界_Clip1”,在出现的右键菜单中执行“数据->导出数据”,弹出导出数据对话框，将输出的图层命名为“YONK.shp”,如图10所示。

SPSS相关分析实验报告精选

本科教学实验报告（实验）课程名称：数据分析技术系列实验

实验报告学生姓名：一、实验室名称：二、实验项目名称：相关分析三、实验原理相关关系是不完全确定的随机关系。在相关关系的情况下，当一个或几个相互联系的变量取一定值得时候，与之相应的另一变量的值虽然不确定，但它仍然按照某种规律在一定的范围内变化。按照数据度量的尺度不同，相关分析的方法也不同，连续变量之间的相关性常用Pearson简单相关系数测定；定序变量的相关系数常用Spearman秩相关系数和Kendall 秩相关系数测定；定类变量的相关分析要使用列连表分析法。四、实验目的理解相关分析的基本原理，掌握在SPSS软件中相关分析的主要参数设置及其含义，掌握SPSS软件分析结果的含义及其分析。五、实验内容及步骤实验内容：以雇员表为例，共有474条数据，运用相关分析方法对变量间的相关关系进行分析。 1）分析性别与工资之间是否存在相关关系。 2）分析教育程度与工资之间是否存在相关关系。实验要求：掌握相关分析方法的计算思路及其在SPSS环境下的操作方法，掌握输出结果的解释。 1.分析性别与工资之间是否存在相关关系。分析：性别属于定类变量，是离散值，因使用卡方检验。 Step1.操作为Analyze\DescriptiveStatistics\Crosstabs Step2.将性别（Gender）和收入（CurrentSalary）分别移入Rows列表框和Columns 列表框。

Step3.单击Statistics按钮，在弹出的子对话框中选中默认的Chi-square，进行卡方检验。退回到主对话框，单击ok。 2.分析教育程度与工资之间是否存在相关关系。分析：教育程度为定序变量，工资为连续变量，可使用Spearman和Kendall秩相关系数检验。 Step1.用散点图初步判断二变量的相关性，操作为Graphs/LegacyDialogs/Scatter,选择SimpleScatter，教育程度为自变量，工资为因变量，做散点图。散点图结果如图示，二者存在线性相关关系。只有线性相关的关系确定后才能继续进行下一步分析。因此,在进行相关分析之前的预分析过程也是十分重要的。 Step2.两变量相关分析，操作为Analyze/Correlate/Bivariate，选择Kendall和Spearman 相关系数。六、实验器材（设备、元器件）：计算机、打印机、硒鼓、碳粉、纸张七、实验数据及结果分析 1.分析性别与工资之间是否存在相关关系。卡方检验结果为显着性水平为，即至少有%的把握认为性别和工资之间存在显着的相关系。

测量学实验报告范文

测量学实验报告范文测量学实验报告范文测量学（又名测地学）涉及人类生存空间，及通过把空间区域列入统计（列入卡片索引），测设定线和监控来对此实行测定。它的任务从地形和地球万有引力场确定到卫土地测量学（不动产土地），土地财产证明，土地空间新规定和城市发展。一、实验目的;因为测量学是一门实践性很强的学科，而测量实验对培养学生思维和动手水平、掌握具体工作程序和内容起着相当重要的作用。实习目的与要求是熟练掌握常用测量仪器（水准仪、经纬仪）的使用，理解并了解现代测量仪器的用途与功能。在该实验中要注意使每个学生都能参加各项工作的练习，注意培养学生独立工作的水平，增强劳动观点、集体主义和爱护仪器的教育，使学生得到比较全面的锻炼和提升. 测量实习是测量学理论教学和实验教学之后的一门独立的实践性教学课程，目的在于： 1、进一步巩固和加深测量基本理论和技术方法的理解和掌握,并使之系统化、整体化； 2、通过实习的全过程，提升使用测绘仪器的操作水平、测量计算水平.掌握测量基本技术工作的原则和步骤； 3.在各个实践性环节培养应用测量基本理论综合分析问题和解决问题的水平，训练严谨的科学态度和工作作风。二、实验内容步骤简要：1）拟定施测路线。选一已知水准点作为高程起始点，记为a，选择有一定长度、一定高差的路线作为施测路线。然后开始施测第一站。以已知高程点a作后视，在其上立尺，在施测路线的前进方向上选择适当位置为第一个立尺点（转点1）作为前视点，在转点1

处放置尺垫，立尺（前视尺）。将水准仪安置在前后视距大致相等的位置（常用步测），读数a1，记录；再转动望远镜瞄前尺读数b1，并记录 2）计算高差。h1=后视读数一前视读数＝a1-b1,将结果记入高差栏中。然后将仪器迁至第二站，第一站的前视尺不动变为第二站的后视尺，第一站的后视尺移到转点2上，变为第二站的前视尺，按与第一站相同的方法实行观测、记录、计算。按以上程序依选定的水准路线方向继续施测，直至回到起始水准点bm1为止，完成最后一个测站的观测记录。 3）成果检核。计算闭合水准路线的高差闭合差；若高差闭合差超限,应先实行计算校核,若非计算问题,则应实行返工重测。实习过程中控制点的选择很重要，控制点应选在土质坚实、便于保存和安置水准仪的地方，相邻导线点间应通视良好，便于测角量距，边长约60米至100米左右。我觉得我们组测量时就有一个点的通视不是很好，有树叶遮挡，但是那也没办法，因为那个地方的环境所致，幸好我们能够解决.还有水准仪和经纬仪的调平和对中都需要做好，这直接影响你的测量结果。测量学教学实习是测量学的重要组成部分,其目的是巩固扩大和加深我们课堂所学的理论知识,获得测量实际工作的初步经验和基本技能,着重培养我们的独立工作水平,进一步熟练掌握测量仪器的操作技能,提升计算和绘图水平,并对测绘小区域大比例尺地形图的全过程有一个全面和系统的理解,为今后解决实际工作中的相关测量问题打下坚实的基础。观测时要认真，有时目标稍微偏一点，读盘上读数就会有变化，误差就会增大，或许超出容许值范围，结果就要重测，浪费很多时间，所以观测时也很重要。读数时由一个人来读数，这样可减少误差计算是一个谨慎、复杂的过程。为了能够尽量赶超进度，我们组的数据绝大部分则有我和李丽实行处理。但是，计算完之后，我们俩

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