第六讲：数据分析技术(四)
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第六讲-文献分析工具
重要概念：
参考文献和引文； 文献共被引； 文献共现；
参考文献和引文：
如果论文A使用并引用了论文B，那么论文A 含有参照论文B的参考文献；那么论文B含 有来自论文A的引文。
引用
论
B是A的参考文献
论
文
被引用
文
A
A是B的引文
B
文献共被引：
当两篇文献共同出现在第三篇文献的参考
文献目录中，这两篇文献就形成了共引的 关系。
主题关键词作者机构一什么是文献分析工具二中文文献分析工具cnki万方三外文文献分析工具wosjcresi四专用文献分析工具histcitcitespace二中文文献分析工具万方知识脉络htrendwanfangdatacomcn输入关键词石墨烯后可以看到该关键词在最近五年的出现频次图每年和石墨烯共同出现的关键词也会排列出来以供参考点击某个热词可以看到这两个词在当年共同出现的文献列表可以看做是当年的重要文献
文献分析工具可以把需要分析的大量文献 视为一个整体，从中找出特定的规律，把 握科研的动向。
一、什么是文献分析工具
常见文献分析工具：
数据库自带：CNKI文献分析、万方知识脉 络、WOS引用分析和报告； 增强扩展：JCR引文报告、ESI科学指数 独立分析：Histcite、Citespace
一、什么是文献分析工具
最后的作业
分组（1-3人）做一个展示PPT+信息检索报告作 为最后的结课作业。(1月10日前打印交至新区图书 馆3-4)
一、展示内容：结合专业内容，提高自己专业学习、信息利用效率的工具、方法进行介绍， 10分钟（10-15张PPT）；
二、信息检索报告 2.1 选择一个自己专业的课题，并利用各种数据库对课题进行资料收集（至少选择3个数 据库，推荐CNKI、万方、SCI、EI、SCIENCE DIRECT，具体步骤+截图）； 2.3 利用文献管理工具对重要的课题文献进行整理（具体步骤+截图）； 2.4 利用CNKI文献分析/万方知识脉络分析中文文献，并写出分析结果；利用sci提供的 创建引文报告和分析检索结果（2项）、/Hiscite(选作)对课题在SCI中的重要文献进行分 析，并写出分析结果；（具体步骤+截图）；
参考文献和引文； 文献共被引； 文献共现；
参考文献和引文：
如果论文A使用并引用了论文B，那么论文A 含有参照论文B的参考文献；那么论文B含 有来自论文A的引文。
引用
论
B是A的参考文献
论
文
被引用
文
A
A是B的引文
B
文献共被引：
当两篇文献共同出现在第三篇文献的参考
文献目录中，这两篇文献就形成了共引的 关系。
主题关键词作者机构一什么是文献分析工具二中文文献分析工具cnki万方三外文文献分析工具wosjcresi四专用文献分析工具histcitcitespace二中文文献分析工具万方知识脉络htrendwanfangdatacomcn输入关键词石墨烯后可以看到该关键词在最近五年的出现频次图每年和石墨烯共同出现的关键词也会排列出来以供参考点击某个热词可以看到这两个词在当年共同出现的文献列表可以看做是当年的重要文献
文献分析工具可以把需要分析的大量文献 视为一个整体，从中找出特定的规律，把 握科研的动向。
一、什么是文献分析工具
常见文献分析工具：
数据库自带：CNKI文献分析、万方知识脉 络、WOS引用分析和报告； 增强扩展：JCR引文报告、ESI科学指数 独立分析：Histcite、Citespace
一、什么是文献分析工具
最后的作业
分组（1-3人）做一个展示PPT+信息检索报告作 为最后的结课作业。(1月10日前打印交至新区图书 馆3-4)
一、展示内容：结合专业内容，提高自己专业学习、信息利用效率的工具、方法进行介绍， 10分钟（10-15张PPT）；
二、信息检索报告 2.1 选择一个自己专业的课题，并利用各种数据库对课题进行资料收集（至少选择3个数 据库，推荐CNKI、万方、SCI、EI、SCIENCE DIRECT，具体步骤+截图）； 2.3 利用文献管理工具对重要的课题文献进行整理（具体步骤+截图）； 2.4 利用CNKI文献分析/万方知识脉络分析中文文献，并写出分析结果；利用sci提供的 创建引文报告和分析检索结果（2项）、/Hiscite(选作)对课题在SCI中的重要文献进行分 析，并写出分析结果；（具体步骤+截图）；
农业信息技术PPT课件第六讲 农业遥感技术
辐射出射度
辐射照度
辐射亮度 (辐射率)
辐射测量
定义
符号
以电磁波形式传送的能量
Ｑe
单位时间内传送的辐射能量 Φ
点辐射源在单位立体角中、单 Ｉe
位时间内所发出的辐射能量
在单位时间内、从单位面积上 Ｍe
辐射出的辐射能量
在单位时间内、单位面积 Ｅe 上接受的能量
在单位立体角、单位时间内， Ｌe
扩展源表面法线方向上单位
遥感中测量的是从目标物反射或辐射的电磁波能量，根据其 测定波长范围不同可分为辐射测量(Radiometry)和光度测量 (Photometry)两种方式，前者是以从γ射线到无线电波的整个 波长范围为对象的物理辐射量的测定，而光度测量是对由人类 具有视觉感应的波段－可见光，所引起的知觉的量的测定，它 们使用的术语和单位不同。
➢大气窗口
大气对电磁波衰减较小，透射率较高的波段叫“大气窗口”。因
此要从空中遥感地面目标，传感器的工作波段应在大气窗口处,才能接 收到地面目标的电磁波信息。目前已知的主要大气窗口分布范围如下 图：
(１)可摄影窗口
波长范围为0.3～1.3微米，通过这个窗口的电磁波信息皆属 地面目标的反射光谱，可以用摄影的方法来获取和记录地物的 电磁波信息。这个窗口包括全部可见光（0.38～0.76微米）和 部分紫外线（波长0.3～0.38微米）以及部分近红外波段 （0.76～1.3微米），其短波一端由于臭氧的强烈吸收而截止 于0.3微米，长波一端则终止于感光胶片最大感光波长1.3微米 处。这个窗口对电磁波的透射率在90％以上，仅次于微波窗口， 是目前遥感上应用最广的窗口，被气象卫星、陆地卫星及其它 遥感探测所使用。除了摄影方法外，还可以用扫描仪、光谱仪、 射线仪等来探测记录地物的电磁波信息。
辐射照度
辐射亮度 (辐射率)
辐射测量
定义
符号
以电磁波形式传送的能量
Ｑe
单位时间内传送的辐射能量 Φ
点辐射源在单位立体角中、单 Ｉe
位时间内所发出的辐射能量
在单位时间内、从单位面积上 Ｍe
辐射出的辐射能量
在单位时间内、单位面积 Ｅe 上接受的能量
在单位立体角、单位时间内， Ｌe
扩展源表面法线方向上单位
遥感中测量的是从目标物反射或辐射的电磁波能量，根据其 测定波长范围不同可分为辐射测量(Radiometry)和光度测量 (Photometry)两种方式，前者是以从γ射线到无线电波的整个 波长范围为对象的物理辐射量的测定，而光度测量是对由人类 具有视觉感应的波段－可见光，所引起的知觉的量的测定，它 们使用的术语和单位不同。
➢大气窗口
大气对电磁波衰减较小，透射率较高的波段叫“大气窗口”。因
此要从空中遥感地面目标，传感器的工作波段应在大气窗口处,才能接 收到地面目标的电磁波信息。目前已知的主要大气窗口分布范围如下 图：
(１)可摄影窗口
波长范围为0.3～1.3微米，通过这个窗口的电磁波信息皆属 地面目标的反射光谱，可以用摄影的方法来获取和记录地物的 电磁波信息。这个窗口包括全部可见光（0.38～0.76微米）和 部分紫外线（波长0.3～0.38微米）以及部分近红外波段 （0.76～1.3微米），其短波一端由于臭氧的强烈吸收而截止 于0.3微米，长波一端则终止于感光胶片最大感光波长1.3微米 处。这个窗口对电磁波的透射率在90％以上，仅次于微波窗口， 是目前遥感上应用最广的窗口，被气象卫星、陆地卫星及其它 遥感探测所使用。除了摄影方法外，还可以用扫描仪、光谱仪、 射线仪等来探测记录地物的电磁波信息。
第六讲-路径分析
（二）路径分析的步骤
1、根据相关理论与文献资料，建立初始模型和没有路 根据相关理论与文献资料， 径系数的路径图 选用适当的回归模型（通常用Enter ），来估计路 Enter法 2、选用适当的回归模型（通常用Enter法），来估计路 径系数并检验其是否显著，进而估计残差系数（ 径系数并检验其是否显著，进而估计残差系数（即因变 量方差中自变量无法解释的那部分） 量方差中自变量无法解释的那部分）
第六讲 路径分析 （ Path Analysis ）
南方医科大学心理系 肖蓉
（一）概述： 概述：
路经分析是结构方程模型（ 路经分析是结构方程模型（structural models，SEM）的一个特例， equation models，SEM）的一个特例，属于狭 义的结构方程模型， 义的结构方程模型，即不含有潜在变量的结构 方程模型。 方程模型。 通过路径图来直观地了解变量之间的因果关系。 通过路径图来直观地了解变量之间的因果关系。 路径：用单向箭头表示， 路径：用单向箭头表示，箭尾起始处表示的是 即自变量，也称为预测变量； “因”，即自变量，也称为预测变量；箭头指 向的是“ 即因变量。 向的是“果”，即因变量。中间变量既是自变 量，又是因变量。 又是因变量。 路径分析中存在着直接效应和间接效应。 路径分析中存在着直接效应和间接效应。
1、根据800名大学生心理健康及其影响因素的调 根据800名大学生心理健康及其影响因素的调 800 查结果（800大学生数据.sav）， 大学生数据.sav），用路径分析的方 查结果（800大学生数据.sav），用路径分析的方 法分析社会支持、生活事件与人格（神经质维度） 法分析社会支持、生活事件与人格（神经质维度） 对心理健康的影响方式并建立路径模式图。 对心理健康的影响方式并建立路径模式图。
HR数据分析课程
HR数据分析课程第一讲VUCA+大数据时代人力资源变革大数据如何推动管理变革没有数据就没有管理为什么要提升人力效能？老板的困惑；一线经理的困惑；HR经理的困惑VUCA时代人力资源管理方面遇到的5大变革人力资源管理者的转型调整：HR如何成为业务驱动力人力资源数据分析与管理趋势从静态向动态发展从人事向人才发展从规模向效能发展传统的人力资源管理基础数据分析岗位数据人员总数人员结构考勤数据加班数据第二讲人力资源规划数据分析案例分析：通过数据拟定规划人力资源规划的数据分析关键：解决供需矛盾案例工具：如何确定人才数量人力需求数量的确定方法劳动定额法回归分析法通过管理人员接替模型编制人力资源规划人员供给数量确定方法：岗位工作分析人才盘点岗位工作饱和度测算方法岗位工作价值贡献度测算方法岗位工作投入产出比分析岗位工作必要性分析工具：岗位工作价值贡献度九宫格10、工具：《岗位定岗定编表》第三讲招聘管理数据分析招聘数据对HR的价值常用的招聘数据关键绩效数据招聘过程数据渠道效果数据招聘成本数据招聘规划数据分析人力损耗指数分析人力稳定率分析人力替代率分析人力流动率分析案例：某公司招聘规划数据分析招聘数据漏斗分析招聘速度分析是招聘成功的关键招聘渠道的投入产出比分析与有效性分析招聘数据分析应用模型第四讲培训管理数据分析量化培训管理对培训价值常用的培训管理的数据利用静动态培训需求调查法进行需求数据分析培训需求饼分图分析培训需求曲线分析案例：某公司培训需求数据分析培训效果评估数据分析领先数据分析滞后数据分析培训成本数据分析硬件数据软件数据工具：培训成本分析表第五讲薪酬管理数据分析通过薪酬数据分析提高薪酬投入产出比薪酬预算数据编制方法薪酬市场竞争力数据分析方法：分位测算薪酬内部公平性数据分析方法：点数测算薪酬个体公平性数据分析方法：固浮比案例：某公司薪酬曲线分析通过薪酬竞争比和绩效等级设计调薪矩阵工具：调薪矩阵表通过数据测算进行封闭式年终奖的分配第六讲绩效管理数据分析量化考核是绩效管理的关键绩效考核数据量化方法：KPI+GSKPI的四轮定位技术GS的思四维成像技术绩效考核数据来源：BSC绩效考核数据量化的5明确绩效考核结果与薪酬挂钩方法。
第六讲-1 异常值处理
临界值，？因舍弃和保留可疑数据对中位值的影 响最小。 替代显著异常值：无原因的显著异常值用正常值 最大值代替异常值、用正常值最小值代替异常值 或用总体平均值代替异常值。
19
替代显著异常值的两个公式（不能替代极小值）：
影响系数法GL=M*[(nk+1)/(k+1)]
式中：k—人为赋值的影响系数，通常取k=0.1或k=0.05；
张征.岩溶水区域化变量特异值识别与处理 方法研究[J],中国岩溶,1999,18(1):11-18.
21
x x ＝ r x x 大
n
n1
n
2
或
＝
小
2
1
n1 1
……
注意：N不同，计算公式不同分段计算公式
8
(3)根据n和α查表；
(4)将计算求得的r大和r小分别与查得的r(0.05,n)
或 r(0.01,n)进行比较。
如果r大(或r小)>r(0.05,n)或r(0.01,n)，则最大(或最
小)的可疑值为异常值，不可信。 如果r大(或r小)<r(0.05,n)或r(0.01,n)，则最大(或最
x 0.1017
0.1025应该保留. x～= 0.1015
10
t分布检验法（汤姆逊法）
在测量列xj(j=1，2，3，……，n)中选择可疑值xj，将其 剔除后计算平均值和标准差s（不包括可疑值xj）。
根据测量次数n选取显著水平0.05或0.01，查表得到t检 验系数K(0.05,n)或K(0.01,n)。 t检验法临界值K(α,n)
异常值检验方法概述
对于正态、指数、Weibull、对数正态分布 等均已构造了一些异常数据检验方法。
其中，正态分布是统计学中最常见也是最 重要的一种分布，许多分布都可经适当变 换化为正态分布，例如：泊松分布可通过 平方根变换化为正态分布。
19
替代显著异常值的两个公式（不能替代极小值）：
影响系数法GL=M*[(nk+1)/(k+1)]
式中：k—人为赋值的影响系数，通常取k=0.1或k=0.05；
张征.岩溶水区域化变量特异值识别与处理 方法研究[J],中国岩溶,1999,18(1):11-18.
21
x x ＝ r x x 大
n
n1
n
2
或
＝
小
2
1
n1 1
……
注意：N不同，计算公式不同分段计算公式
8
(3)根据n和α查表；
(4)将计算求得的r大和r小分别与查得的r(0.05,n)
或 r(0.01,n)进行比较。
如果r大(或r小)>r(0.05,n)或r(0.01,n)，则最大(或最
小)的可疑值为异常值，不可信。 如果r大(或r小)<r(0.05,n)或r(0.01,n)，则最大(或最
x 0.1017
0.1025应该保留. x～= 0.1015
10
t分布检验法（汤姆逊法）
在测量列xj(j=1，2，3，……，n)中选择可疑值xj，将其 剔除后计算平均值和标准差s（不包括可疑值xj）。
根据测量次数n选取显著水平0.05或0.01，查表得到t检 验系数K(0.05,n)或K(0.01,n)。 t检验法临界值K(α,n)
异常值检验方法概述
对于正态、指数、Weibull、对数正态分布 等均已构造了一些异常数据检验方法。
其中，正态分布是统计学中最常见也是最 重要的一种分布，许多分布都可经适当变 换化为正态分布，例如：泊松分布可通过 平方根变换化为正态分布。
第6讲 数据来源(2)——一手资料
第六讲 数据来源（2）
——一手资料
第一手资料的来源 第一手资料的优点与缺点 对第一手资料的评价 第一手资料资源的定位 营销人员获得第一手资料的来源
教学指南
学习目标 学习如何区分第一手资料与第二手资料 了解第二手资料对营销人员的用途 理解评价第二手资料的优点与缺点 掌握评价第二手资料来源的能力 学习如何使用检索工具
调 第一手资料 研 （primary data/information) 所 需 数 据 第二手资料
(secondary data/information)
第一手数据（资料）的涵义
第一手数据——是指研究人员
就当前研究的项目而收集整理的资料
第一手资料的优点和缺点
优点 缺点
获取丰富详细的第一手资 料，资料的适应性好，可 进行深度分析。
投射技术（Projective Techniques）
投射技术是在确认被调查者在直
接提问情况下不会或不愿说出真实 想法时，创造一个环境，将其置身 于一个模拟的行为中，以了解其反 应或表现。常用的投射技术方法有： 单词联想测试法、补充句子测试法、 图片测试法、气球测试法，角色扮 演法
生理测量（Physiological Measurement）
调研大量的人力、物力和 财力，并需要较长时间
一、第一手资料的来源
观察法 调查法 实验法
定性调研
非抽样调查
定量调研
抽样调查
观察法技术
直接观察与非直接观察 观 察 隐蔽观察与非隐蔽观察 类 型 有结构观察与无结构观察
人工观察与机械观察
适合使用观察法的条件
事件发生时间短 被观察行为发生在公共场所 容易记忆错误
观察法的优点
不会发生记忆上的错误 观察法往往更精确且成本最低
——一手资料
第一手资料的来源 第一手资料的优点与缺点 对第一手资料的评价 第一手资料资源的定位 营销人员获得第一手资料的来源
教学指南
学习目标 学习如何区分第一手资料与第二手资料 了解第二手资料对营销人员的用途 理解评价第二手资料的优点与缺点 掌握评价第二手资料来源的能力 学习如何使用检索工具
调 第一手资料 研 （primary data/information) 所 需 数 据 第二手资料
(secondary data/information)
第一手数据（资料）的涵义
第一手数据——是指研究人员
就当前研究的项目而收集整理的资料
第一手资料的优点和缺点
优点 缺点
获取丰富详细的第一手资 料，资料的适应性好，可 进行深度分析。
投射技术（Projective Techniques）
投射技术是在确认被调查者在直
接提问情况下不会或不愿说出真实 想法时，创造一个环境，将其置身 于一个模拟的行为中，以了解其反 应或表现。常用的投射技术方法有： 单词联想测试法、补充句子测试法、 图片测试法、气球测试法，角色扮 演法
生理测量（Physiological Measurement）
调研大量的人力、物力和 财力，并需要较长时间
一、第一手资料的来源
观察法 调查法 实验法
定性调研
非抽样调查
定量调研
抽样调查
观察法技术
直接观察与非直接观察 观 察 隐蔽观察与非隐蔽观察 类 型 有结构观察与无结构观察
人工观察与机械观察
适合使用观察法的条件
事件发生时间短 被观察行为发生在公共场所 容易记忆错误
观察法的优点
不会发生记忆上的错误 观察法往往更精确且成本最低
第六讲工具变量回归
第六讲工具变量回归
3. Cragg-Donald Wald F 统计量 4. Kleibergen-Paap Wald rk F 统计量” Stata命令：ivreg2
第六讲工具变量回归
如果存在弱工具变量该怎么办？
1. 如果有很多工具变量，有部分强工具变量和部分 弱工具变量，可以舍弃较弱的工具变量而选用相关性 较强的工具变量子集。在stata中，可以使用ivreg2 命令进行“冗余检验”，以决定选择舍弃哪个工具变 量。（直观上，冗余工具变量是那些第一阶段回归中 不显著的变量。）
造成误差项与回归变量相关（内生性）的原 因很多，但我们主要考虑如下几个方面： 遗漏变量偏差 变量有测量误差 双向因果关系。
第六讲工具变量回归
遗漏变量偏差
第六讲工具变量回归
第六讲工具变量回归
变量有测量误差
测量数据正确时：假设方程为：
Yi01Xiui
当存在测量误差时：方程为：
Yi 01Xivi
所以我们有：
第六讲工具变量回归
识别标准： Sargan 统计量 J统计量 C统计量
过度识别检验的 Stata 命令：
estat overid
第六讲工具变量回归
究竟该用 OLS 还是工具变量法
豪斯曼检验 原假设为： H0 ：所有解释变量均为外生变量 reg y x1 Байду номын сангаас2 est store ols ivregress 2sls y x1 (x2=z1 z2) est store iv hausman iv ols, sigmamore
lw工资对数s受教育年限age年龄expr工龄tenure在现单位的工作年数iq智商med母亲的受教育年限kww在knowledgeoftheworldofwork测试中的成绩mrt婚姻虚拟变量已婚1rns美国南方虚拟变量住在南方1smsa大城市虚拟变量住在大城市1year有数据的最早年份19661973年中的某一年
3. Cragg-Donald Wald F 统计量 4. Kleibergen-Paap Wald rk F 统计量” Stata命令：ivreg2
第六讲工具变量回归
如果存在弱工具变量该怎么办？
1. 如果有很多工具变量，有部分强工具变量和部分 弱工具变量，可以舍弃较弱的工具变量而选用相关性 较强的工具变量子集。在stata中，可以使用ivreg2 命令进行“冗余检验”，以决定选择舍弃哪个工具变 量。（直观上，冗余工具变量是那些第一阶段回归中 不显著的变量。）
造成误差项与回归变量相关（内生性）的原 因很多，但我们主要考虑如下几个方面： 遗漏变量偏差 变量有测量误差 双向因果关系。
第六讲工具变量回归
遗漏变量偏差
第六讲工具变量回归
第六讲工具变量回归
变量有测量误差
测量数据正确时：假设方程为：
Yi01Xiui
当存在测量误差时：方程为：
Yi 01Xivi
所以我们有：
第六讲工具变量回归
识别标准： Sargan 统计量 J统计量 C统计量
过度识别检验的 Stata 命令：
estat overid
第六讲工具变量回归
究竟该用 OLS 还是工具变量法
豪斯曼检验 原假设为： H0 ：所有解释变量均为外生变量 reg y x1 Байду номын сангаас2 est store ols ivregress 2sls y x1 (x2=z1 z2) est store iv hausman iv ols, sigmamore
lw工资对数s受教育年限age年龄expr工龄tenure在现单位的工作年数iq智商med母亲的受教育年限kww在knowledgeoftheworldofwork测试中的成绩mrt婚姻虚拟变量已婚1rns美国南方虚拟变量住在南方1smsa大城市虚拟变量住在大城市1year有数据的最早年份19661973年中的某一年
病虫害监测与预测——第六讲 预测分析
测 总次 数 ｒ 之 比 ， ： ） 即
： （） １
２ ０１年第 １ 期 数 理统 计 在 试 验研 究 中的 应 用第 六 ０ １
讲 ）时 ， 关 系数 、显著 水平可 以在 一 定程度 上 反映 相 出 预测 模 型的 准确 性 ，但这 仅 仅说 明模 型和 建立 模 型所 用 数据 的关 系 。 捡验 预测 效 果时需 要 使 用在 建 模 过 程 中 未 用 过 的 数据 ，并 且 对 模 型进 行 再 次 评
差 值是 大 还 是小 ，要评 出 １个 相对 的 数值 。毋 庸 置
疑 ，如 果 预测 值 和 实际值 完 全 一致 ，相 对误 差 即为
… ； ０ 另一 个极 端 即最不 准确 的也 就 是预测 误 差最 大 时 ． 对误 差应 该为 ｒ（ １ ０ ） 可能 出 现的最 相 或 ０ ％ 而 大误 差 到底是 多 少？ 要看 具体 情 况。 则 例如 某病 害发 生程 度分 为 ０～５级 ） ０ ０ ４ 肖悦 岩 ’ （ 国农 业 大 学 ， 京 中 北
中 匪分 类号 ： ３ 文献 标识 码 ： 文章 编 号 ：０ ４—７ ５ （０ ２ ０ ｌ Ｅ １０ ２ ５ ２ ０ ）６—０ ４ ０ ４—０ ２
预 测分 析 ．简 单地 说 就是 在 做 出预 测后 注意 收 集 实际 发 生状 况 的调 查数据 ，评 价 预测 值 和 实际 观 测值之 间的差 异 ， 并分析 其 产生 的原 因 ， 而 对 已有 从 预测 模 型或 方 法进 行 改进 的过 程 预测 分析 是预测 研究 的 重要 环 节 ，核 心是对 预 测 模 型和结 果 进 行实 际检验 。通 常 ， 在建 立预 测模 型 （ 回归方 程 ， 如 见本 刊
价。 １ 单 次 预 稿 的评 价 单 次 预 测 准 确 度 的 评 价 是 评 价 多 次 预 测 ，或 者
： （） １
２ ０１年第 １ 期 数 理统 计 在 试 验研 究 中的 应 用第 六 ０ １
讲 ）时 ， 关 系数 、显著 水平可 以在 一 定程度 上 反映 相 出 预测 模 型的 准确 性 ，但这 仅 仅说 明模 型和 建立 模 型所 用 数据 的关 系 。 捡验 预测 效 果时需 要 使 用在 建 模 过 程 中 未 用 过 的 数据 ，并 且 对 模 型进 行 再 次 评
差 值是 大 还 是小 ，要评 出 １个 相对 的 数值 。毋 庸 置
疑 ，如 果 预测 值 和 实际值 完 全 一致 ，相 对误 差 即为
… ； ０ 另一 个极 端 即最不 准确 的也 就 是预测 误 差最 大 时 ． 对误 差应 该为 ｒ（ １ ０ ） 可能 出 现的最 相 或 ０ ％ 而 大误 差 到底是 多 少？ 要看 具体 情 况。 则 例如 某病 害发 生程 度分 为 ０～５级 ） ０ ０ ４ 肖悦 岩 ’ （ 国农 业 大 学 ， 京 中 北
中 匪分 类号 ： ３ 文献 标识 码 ： 文章 编 号 ：０ ４—７ ５ （０ ２ ０ ｌ Ｅ １０ ２ ５ ２ ０ ）６—０ ４ ０ ４—０ ２
预 测分 析 ．简 单地 说 就是 在 做 出预 测后 注意 收 集 实际 发 生状 况 的调 查数据 ，评 价 预测 值 和 实际 观 测值之 间的差 异 ， 并分析 其 产生 的原 因 ， 而 对 已有 从 预测 模 型或 方 法进 行 改进 的过 程 预测 分析 是预测 研究 的 重要 环 节 ，核 心是对 预 测 模 型和结 果 进 行实 际检验 。通 常 ， 在建 立预 测模 型 （ 回归方 程 ， 如 见本 刊
价。 １ 单 次 预 稿 的评 价 单 次 预 测 准 确 度 的 评 价 是 评 价 多 次 预 测 ，或 者
6第六讲_中央处理器(1-4)_指令周期
指令周期
用方框图语言表示指令周期 在进行计算机设计时，可以采用方框图语言来表示一条指令的指令周 期。 一个方框代表一个CPU周期，方框中的内容表示数据通路的操作或某种 控制。 一个菱形符号代表某种判别或测试，不过时间上它依附于它前面一个 方框的CPU周期，而不单独占用一个CPU周期。 符号“~”代表一个公操作。
21
c
指令寄存器 IR
000 000024 021 地址寄存器AR
JMP 21
c
缓冲寄存器DR 数据总线DBUS
地址总线ABUS
注意 执行“JMP 21”指令时，我们此处所给的四条指 令组成的程序进入了死循环，除非人为停机，否则这 个程序将无休止地运行下去，因而内存单元40中的和 数将一直不断地发生变化。 当然，我们此处所举的转移地址21是随意的，仅仅用来 说明转移指令能够改变程序的执行顺序而已。
—分析指令
—按指令规定内容执行指令
不同指令的操作步骤数 和具体操作内容差异很大
—检查有无中断请求
若无，则转入下一条指令的执行过程
形 成 下 一 条 指 令 地 址
指令周期的基本概念
1. 指令周期：CPU每取出并执行一条指令，都要完成一系列 的操作，这一系列操作所需用的时间通常叫做一个指令 周期。 2. 机器周期：机器周期也称为CPU周期。通常用内存中读取 一个指令字的最短时间来规定CPU周期。指令周期常常用 若干个CPU周期数来表示，
第五章 中央处理器
CPU的功能和组成 指令周期
CPU的功能和组成
什么是CPU？
所谓中央处理器是控制计算机来自动完成取出指令 和执行指令任务的部件。它是计算机的核心部件，通常简 称为CPU。
CPU的基本组成
Geant4 的探测器模拟介绍(1)lecture_6_Geant4_1
runManager->SetUserInitialization(detector); G4VUserPhysicsList* physics = new ExN01PhysicsList; runManager->SetUserInitialization(physics); // 设置用户行为(强制)
2012-4-5 5
Geant4的特点?
Geant4 发展于 Geant3,充分利用了C++语言中的 优势，是粒子与核物理实验模拟最好的工具之一。 免费下载，更新迅速 Geant4 是最早成功使用面向对象环境重新设计的 粒子与核物理软件包，几乎所有大型实验的模拟 都基于Geant4。 Geant4 的应用远不止于粒子与核物理。考虑了各 个方面的需求，包括重离子物理、电荷与宇称破 缺物理、宇宙线物理、天体物理、空间科学以及 医学应用等。
平台
Linux, MacOSX, SUN Windows/XP C++ 编译器 如g++, VC++等 CLHEP库 GNU Make, shell
需要预安装的软件
相关文件说明
应用例子
图像与用户界面
X Windows OpenGL 或 MesaGL DAWN ... 至少需要其中的一个
粒子物理与核物理实验中的数 据分析
杨振伟 清华大学
第六讲:Geant4 的探测 器模拟介绍(1)
2012-4-5 1
本讲要点
Geant4 简介
一般介绍和历史 基本概念和内核 重要的用户类