矿床统计预测基本理论与准则
一、矿床统计预测基本特点
矿床统计预测以多元统计分析或其他数学方法为基本工具，以矿床/矿化体/成矿远景区及相关地质体和地质过程为研究对象，以电子计算机为手段，以查明各种控矿因素和找矿标志组合对成矿和找矿的作用（定量），以最终圈定出矿化体可能产出的空间位置、规模和概率为目的。
1、概率论和数理统计是矿床统计预测的重要基础和手段。矿床统计预测从研究矿床值的统计分布特征和各种地质因素及其组合的控矿概率等入手，利用多元统计分析方法进行矿产资源定量预测。
2、相似-类比原则是矿床统计预测工作的基本思路和原则。模型单元和未知单元的定量类比。
3、矿床统计预测是一项在不确定条件下的统计决策工作，预测结果是具有一定成功概率的随机事件（不确定性），在预测结果基础上的进一步勘查工作具有较大的风险性（不确定性）。
二、矿床统计预测的基本思路和任务
以控矿地质条件为重点的矿床成因研究、建立矿床地质概念模型矿床统计预测基本思路矿床统计预测基本任务：
1、圈定成矿远景区，预测出矿床可能产出的位置；
2、预测成矿远景区中某种矿床可能存在的概率大小；
3、预测矿床值的可能大小；
4、定量评价各种控矿因素和找矿标志及其不同状态和组合对成矿的作用。
三、矿床统计预测基本理论
1、相似-类比理论（Analogue）
（1）在相似的成矿地质条件下，应该有相似的矿床或成矿系列产出。或者说，矿床类型相似，成矿条件和控矿地质标志组合相似。
（2）在相同的、足够大的区域内，应该有相似的矿产资源量。
（3）相似类型的矿床及其最佳控矿地质标志组合，具有相似的数学特征。
（4）矿床模型
对某类矿床成矿条件、成矿环境、矿化特征、控矿因素和找矿标志等要素的高度综合。描述性模型（提供找矿标志）VS 成因模型（提供找矿有利地区）矿床成因模型 VS 找矿模型 (对各种成矿条件、控矿因素、矿床地质特征、矿化特征和找矿信息的综合）矿床模型可能随人们对矿床了解的深入而改变。
(5)矿床模式→找矿模型→成矿地质构造背景
陆缘、岛弧、造山带、裂谷？主要控矿地质条件：地层、构造、岩浆岩矿体特征：几何特征、空间特征、结构特征矿化特征：矿物和地球化学组成、蚀变组合等矿化标志：地质、地球化学、地球物理、遥感
(6)相似类比理论对矿床统计预测的指导作用
根据相似－类比理论，我们可以从已知矿床（单元）出发，建立矿床的成矿和找矿模型，筛选出有效、重要的控矿因素和找矿标志，进而选择合适的数学模型对未知矿床（单元）进行预测，圈定出有找矿远景的区域。
基于相似类比理论成矿预测的不足，根据已知的矿床模型不能预测迄今未曾发现过的新类型矿床。根据已知矿床模型不能预测比已知矿床规模更大的超大型
矿床，因为这种超大型矿床往往产生于独特的成矿地质环境之中、具有超常的成矿物质来源和聚集条件。忽略了成矿环境、成矿过程、成矿条件和找矿标志的特殊性
2. 求异理论（地质异常理论）
在矿床统计预测及找矿实践中，不能只注意与已知矿床类型成矿环境的类比，因为这种类比只能预测出矿床模型所描述的矿床，而不能预测出新类型和超大型矿床，故在类比的同时，还要注意求异。即根据正常背景中的地球物理异常、地球化学异常、地质条件异常的研究开展矿床预测和找矿。
根据这一理论，要特别注意发现和圈定研究区的地质异常，并对各种地质异常进行综合评价，分析异常中对成矿有利的局部异常，区分异常的含矿性（致矿地质异常）。另外，有时还要求我们开展无模型预测。
地质异常(Geological Anomaly) ：在物质组成、结构、构造或成因上与周围环境有显著差异的地质体或地质体组合（赵鹏大等1991). 根据地质异常与成矿或找矿的关系可以划分为：无矿地质异常（Barren geological anomaly)、致矿地质异常(Ore-controlling geological anomaly)、矿致地质异常(Ore-indicating geological anomaly)。根据地质异常的尺度和规模，可以划分为：全球地质异常 (global geological anomaly)、区域地质异常 (regional geological anomaly)、局部地质异常 (local geological anomaly)、显微地质异常(microscopic geological anomaly)。
根据地质异常的表现形式：显示异常、隐式异常根据控矿作用的不同：矿源异常、通道异常、储矿异常、介质异常（屏蔽异常、反应异常）根据地质异
常的结构：单一异常、综合异常根据地质异常的演化：静态异常、动态异常不同尺度水平的地质异常对应于不同规模的矿产资源体。
全球地质异常：板块和岩石圈尺度
全球地质异常与巨型成矿带：东太平洋和西太平洋大陆边缘及中亚造山带斑岩型Cu-Mo矿床；
区域地质异常与区域成矿省/带
局部地质异常与矿田/矿床/矿体
显微地质异常
建立起矿床值（成矿有利度）与各种致矿地质异常、物探异常、化探异常、遥感异常之间的数学关系，并根据某一特征值圈定出成矿远景区（靶区）。地质异常成因及时空演化、不同地质异常的时空联系、地质异常与成矿关系、地质异常成矿有利度计算、地质异常研究内容。
综合地质异常：具有物、化探异常显示的地质异常。二者之间的关系包括套合和耦合。套合：两者空间相关、但成因上不一定有联系。耦合：两者在空间和成因上都有关系。研究地质异常与物化探异常的套合和耦合关不仅具有重要的理论意义，而且对于讨论地质异常与成矿的关系、指导致矿地质异常的圈定和矿产预测具有现实意义。
基于地质异常的矿体定位预测方法流程图（赵鹏大等1999），找矿远景区的圈定应遵循异常信息有少到多、简单到复杂、单一到综合；找矿远景区由大到小、远景区级别由低到高、找矿成功概率逐渐增大。
地质异常成矿预测基本步骤：预测单元划分与地质变量研究地质背景场划分
与地质异常识别地质异常提取，数理统计、模糊数学、非线性技术地质异常综合分析和圈定
3、控矿因素定量组合控矿理论
矿床的形成并非受单一地质因素控制，也非任意几个因素的简单拼凑；而是由若干个因素有机耦合并通过一定的数量关系合理搭配的结果，这种合理搭配就是成矿的充要条件。为此，要深入分析这些控矿因素的定量组合。
控矿因素定量组合分析要求不仅要系统分析成矿地质条件和找矿标志，而且要在其中找出必要的、根本的控矿因素，并分析和评价各个因素所起作用的大小、性质和方向，研究其在成矿过程中的参与程度与合理“剂量”。
控矿因素定量组合研究的内容： 1）查明与预测工作相对应的控矿因素定量组合。这是建立矿床统计预测数学模型的重要基础。 2）查明各种因素在成矿中所起作用的方向、性质和大小（有利、不利、无影响）。如接触带、断裂、屏蔽层在不同条件下其控矿作用是不同的。 3）研究各种控矿因素在成矿作用中的参与程度和剂量大小（有利区间）。如矿床与主断裂的距离、断裂的发育程度。
4、“三联式”成矿预测理论
“三联式”成矿预测以各类致矿地质异常圈定为基础、以成矿多样性分析为目标、以区域成矿谱系研究为依据，将地质异常、成矿多样性和矿床谱系研究紧密结合，并用于指导矿产定量预测（赵鹏大等；2002）。
三联式成矿远景区定量预测思路：
1、成矿多样性：由于成矿条件和致矿地质异常及其组合的多样性和复杂性，一个地区的成矿通常会表现为多样性。它是评价一个地区含矿丰度、成矿有利度
和矿产资源潜力的重要指标，也是地质变量选取和地质异常研究的基础。如滇西地区震旦系灯影组地层的成矿多样性主要表现为矿床类型多样性：包括白云石矿、磷矿、重晶石矿、锰矿、黑色页岩系中的贵金属矿和铅锌矿等；以其中的重晶石矿床为例，其矿床成因多样性包括沉积型、层控型及风化型；矿体形态产状多样性包括层状、透镜状和脉状；在矿石类型方面的多样性表现为层纹状、斑杂状、致密块状、脉状、角砾状、巨晶块状及多孔状等；矿化类型方面的多样性则有纯重晶石型、萤石－重晶石型、方解石－重晶石型、铜－重晶石型及铁－重晶石型等。
可以用多样性强度、多样性强度指数、偏多样性强度指数、资源利用率等参数来定量表征成矿多样性。如多样性强度指数： ID = ni/nmax ni－第i单元单位面积和单位剖面长度内矿种或矿产组合类型数；nmax－研究区单位面积或单位长度最大矿种或矿产组合数。不同尺度水平的成矿多样性分析与相应尺度水平的成矿预测相对应。
2、矿床谱系：矿床谱系是成矿多样性的某种规律性表现，包括时间谱系和空间谱系。在同一成矿时期，矿床可以形成于不同空间部位；反之，也可以在同一空间部位有不同时期形成的矿床迭加或改造。但更多是不同时期形成的矿床产于不同的空间部位。因此，在一个地区进行成矿预测及评价时，需要分析它们的时间、空间和成因序列、建立矿床的时间谱系、空间谱系及与两者相关的成因谱系。查明矿床的时空谱系对于大比例尺成矿预测具有重要指导意义。
四、矿床统计预测的基本准则
1. 综合预测准则：综合利用一切可能指示矿化的信息，包括地质、物探、
化探、遥感等。不但要注意地表的，更要注意深部的隐蔽信息；不仅要重视直接的找矿信息，而且要重视间接的找矿信息。
2. 尺度水平对等准则：所选取的各种控矿因素和找矿标志（即地质变量），应与预测的比例尺相当。另外，预测单元与控制单元的变量选取和取值应尺度水平对等。
3. 矿床值分布律准则：指矿床的规模、品位、矿床值等常服从一定的分布律(如单元内矿床数服从泊松分布)。根据这种分布律来指导矿床统计预测。意义：根据分布律→估计资源量→确定可能的远景。
4. 定量预测准则：（1）定量分析和评价各种控矿因素和找矿标志的作用。（2）预测的成果要达到四定，即成矿远景区和矿产地的个数和可能产出的位置；矿床值的规模和质量；成矿远景区中某种矿床可能存在的概率大小；定量评价各种控矿因素和找矿标志及其不同状态和组合对成矿的作用。
5. 评价准则和最优化准则：矿床统计预测要求在漏失矿床最少的前提下，最大限度地缩小远景区和进一步工作的范围。因此，要根据此原则对预测结果进行评价，看远景区是否合理，是否还能进一步缩小靶区；或是否有漏矿的情况？另外，矿产预测包含着极大的风险，故还应进行风险估计，对可能错误的预测结果所造成的损失进行评价（即矿床统计预测的不确定性评价）。
6. 发现率分析准则：在研究程度较高的地区发现新矿床的概率比研究程度较低的地区要低得多。在特定的地区，发现中小型矿床的概率比发现大型-超大型矿床的概率要高。因此，在具体的矿床统计预测工作之前，首先要对预测区进行矿床发现率的估计，分析发现新矿床和特定规模矿床的潜力和概率大小。
1 实习3c 用聚类分析法进行矿床统计预测 目的 通过实习，学会使用聚类分析法进行矿床统计预测，加深对该方法原理的理解。 要求 （1）根据所提供资料，自己动手完成预测计算的各个环节，按时提交实习报告。 （2）复习课程“聚类分析”有关内容。 资料 研究区是湖北省某地区一个铁矿成矿带。为在该区进行矿床统计预测，已将研究区划 分为500m ×500m 基本单元408个，并提取了多个地质变量。本次实习为简便只使用其中两个变量：1x 为单元磁异常值，2x 为单元中心距断裂喷发带的距离。表4-1（单元数据表）列出了实习所用数据。 表4-1单元数据表（表中？表示“未知”） 单元号 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 1x 1.86 3.0 1.3 2.45 1.28 2.5 2.0 0.78 1.09 1.5 2.4 2x 0.5 2.0 2.1 1.0 2.5 0.8 0.9 2.4 2.2 0.8 1.5 含矿情况 ？ ？ 无矿 有矿 无矿 ？ ？ ？ ？ 有矿 ？ 方法步骤 第一步：分析研究区内铁矿特征及控矿地质条件和找矿标志，划分基本单元，提取地质变量、为各变量赋值。这些工作已经完成（不必重新做）。所用数据见表4-1。 第二步：数据预处理。主要是通过规格化或标准化变换，使数据统一量纲，从而使各变量的数据具有可比性，避免因有的变量数值大而得到突出、有的变量因数值小而受到压制、
2 从而各变量在分类中作用程度不同的情况。本次实习所用数据可以不做这种预处理。 第三步：选择相似性指标。本次实习中，选择距离系数ik d 。其定义为： ∑=-= p j kj ij ik x x d 1 2)( （Eq 4-1） 上式中 p 为变量数；ij x 表示第j 变量在第i 样品（单元）中的值；ik d 表示在多维变量空 间（本次实习是2维）内第i 和第k 两样品间的欧氏距离。两样品距离越近（小）越相似。 第四步：计算所有样品（单元）两两之间的距离，得到距离矩阵。尚未完成的距离矩阵如表4-2所示。请完成该表（还有39个距离需计算）。计算过程举1例说明如下： 22222 12121 ()(1.86 3.0)(0.5 2.0) 1.14 1.5 1.884p j j j d x x == -=-+-=+=∑ 余类推。注意可以将表4-1拷贝到Excel 工作表中，输入合适的公式，快速计算。 第五步：以距离矩阵为基础，用一次计算法画出聚类谱系图。方法： （1）画坐标轴。以距离为横坐标轴。它的刻度从0开始，最大刻度相当于所有距离中最大者。以样品（单元）为纵坐标轴，刻度单位1（即1个单元一行）。 表4-2距离矩阵 单元 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 1 0 2 1.884 0 3 1.695 1.703 0 4 0 5 1.902 0 6 0.206 2.095 0 7 0 8
应用数理统计大作业1——逐步回归法分析 终
应用数理统计多元线性回归分析 （第一次作业） 学院：机械工程及自动化学院 姓名： 学号： 2014年12月
逐步回归法在AMHS物流仿真结果中的应 用 摘要：本文针对自动化物料搬运系统 (Automatic Material Handling System，AMHS)的仿真结果，根据逐步回归法，使用软件IBM SPSS Statistics 20，对仿真数据进行分析处理，得到多元线性回归方程，建立了工件年产量箱数与EMS 数量、周转箱交换周期以及AGC物料交换服务水平之间的数学模型，并对影响 年产量箱数的显著性因素进行了分析，介绍了基本假设检验的情况。 关键词：逐步回归；残差；SPSS；AMHS；物流仿真
目录 1、引言 (1) 2、逐步回归法原理 (4) 3、模型建立 (6) 3.1确定自变量和因变量 (6) 3.2分析数据准备 (6) 3.3逐步回归分析 (7) 4、结果输出及分析 (9) 4.1输入／移去的变量 (9) 4.2模型汇总 (10) 4.3方差分析 (10) 4.4回归系数 (11) 4.5已排除的变量 (12) 4.6残差统计量 (13) 4.7残差分布直方图和观测量累计概率P-P图 (14) 5、异常情况说明 (15) 5.1异方差检验 (15) 5.2残差的独立性检验 (17) 5.3多重共线性检验 (17) 6、结论 (18) 参考文献 (20)
1、引言 回归被用于研究可以测量的变量之间的关系，线性回归则被用于研究一类特殊的关系，即可用直线或多维的直线描述的关系。这一技术被用于几乎所有的研究领域，包括社会科学、物理、生物、科技、经济和人文科学。逐步回归是在剔除自变量间相互作用、相互影响的前提下，计算各个自变量x与因变量y之间的相关性，并在此基础上建立对因变量y有最大影响的变量子集的回归方程。 SPSS(Statistical Package for the Social Science社会科学统计软件包)是世界著名的统计软件之一，目前SPSS公司已将它的英文名称更改为Statistical Product and Service Solution，意为“统计产品与服务解决方案”。SPSS软件不仅具有包括数据管理、统计分析、图表分析、输出管理等在内的基本统计功能，而且用它处理正交试验设计中的数据程序简单，分析结果明了。基于以上优点，SPSS已经广泛应用于自然科学、社会科学中，其中涉及的领域包括工程技术、应用数学、经济学、商业、金融等等。 本文研究内容主要来源于“庆安集团基于物联网技术的航空柔性精益制造系统”，在庆安集团新建的320厂房建立自动化物料搬运系统（AMHS），使用生产仿真软件EM-Plant对该系统建模并仿真，设计实验因子及各水平如表1-1，则共有3*4*6=72组实验结果，如表所示。为方便描述，将各因子定义为：X1表示AGC物料交换服务水平，X2表示周转箱交换周期，X3表示EMS数量，Y表示因变量年产量箱数。本文目的就是建立年产量箱数与AGC物料交换服务水平、周转箱交换周期和EMS数量之间的关系。
一：填空题。 1.统计工作和统计资料之间是（统计过程与统计结果）的关系，统计学和统计工作之间是（统计理论与统计实践）的关系。 2.统计表中，宾词配置方式有（平行设置）和（层叠设置）两种。 9.统计研究运用大量观察法是由于研究对象的（大量性）和（复杂性）。 15.统计报表按填报单位不同可分为（基层报表）和（综合报表）。 21.统计总指数的计算形式有（综合指标）和（平均指标）。 2.统计研究运用大量观察法是由于研究对象的（大量性）和（复杂性）所决定的。 3.统计模型中除了用数学方程表示现象的基本关系式外，还应具有（社会经济变量）与（模型参数）两项要素。 6.统计指标是一定社会经济范畴的具体表现，而且具有（可量性）和（综合性）的特点。 16.统计调查根据被研究总体范围的不同可分为(全面调查)和(非全面调查)。 17.统计调查根据(被研究总体的范围)可分为全面调查和非全面调查,根据(调查登记时间是否连续)可分为连续调查和不连续调查。 21.统计调查中,两种不同的调查时态是(调查时间)和(调查时限)。 27.统计报表按填报单位不同可分为（基层报表）和（综合报表）。 12.统计整理实现了个别单位的（标志值）向说明总体数量特征的（指标值）过渡 32.统计分组按分组标志的多少不同，可分为（品质分组）和（变量分组）两种。 34.统计分组按分组标志的多少不同，可分为（简单分组）和（复合分组）两种。 36.统计分布主要包括（统计分组）和（各组单位数）两个要素。 41.统计表中宾词配置可有（平行配置）和（层叠配置）两种。 83.统计指数按照采用基期的不同，可分为（定基指数）和（环比指数）。 81.统计指数按其反映的对象范围不同，分为（个体指数）和（总指数）两类。 13.统计指标按所反映的数量特点不同可分为（数量指标）和（质量指标）。 14.统计指标体系大体上可分为（基本统计指标体系）和（专题统计指标体系）两大类 42.总量指标按其反映现象总体内容不同，分为（总体单位总量）和（总体标志总量）。 43.总量指标是最基本的统计指标，可以派生出（相对）指标和（平均）指标两种。 44.总量指标按其反映时间状态不同，可分为（时期指标）和（时点指标）。 91.总量指标动态数列按反映经济现象性质的不同可分为（时期数列）和（时点数列）两种。 16.总量指标按其反映现象总体内容不同分为（总体单位总量）和（总体标志总量）。 56.总体是非标志（0，1）分布的平均数为(成数P )，其方差为（P（1-P）或PQ ）。 3.总体参数估计有（点估计）和（区间估计）两种方法 65.总体参数区间估计是，具备了估计值还须有（抽样误差范围）和（概率保证程度）这两个要素。 61.抽样极限误差等于（抽样平均误差）与（概率度）的乘积。 63.抽样估计就是利用实际调查计算的（样本指标值）来估计相应的（总体指标）数值。 64.抽样误差范围决定估计的（准确性），而概率保证程度决定估计的（可靠性）。 66.抽样方案的检查主要有（准确性检查）和（代表性检查）两方面。 55.抽样推断的主要内容有（参数估计）和（假设检验）两个方面 76.相关密切程度的判断标准中，0.5<|r|<0.8称为( 显著相关)，0.8<|r|<1称为（高度相关） 69.相关关系按相关的形式可分为（线性相关）和（非线性相关）。 70.相关关系按相关的影响因素多少不同可分为（单相关）和(复相关）。 73.相关系数的取值范围是（-1《r《+1 ），r为正值时则称（正相关）。 74.相关系数г=+1时称为（完全正）相关，г为负值时则称（负相关）。
应用数理统计多元线性回归分析 （第一次作业） 学院：机械工程及自动化学院 姓名： 学号： 2014年12月
逐步回归法在AMHS物流仿真结果中的应 用 摘要：本文针对自动化物料搬运系统(Automatic Material Handling System，AMHS)的仿真结果，根据逐步回归法，使用软件IBM SPSS Statistics 20，对仿真数据进行分析处理，得到多元线性回归方程，建立了工件年产量箱数与EMS数量、周转箱交换周期以及AGC物料交换服务水平之间的数学模型，并对影响年产量箱数的显著性因素进行了分析，介绍了基本假设检验的情况。 关键词：逐步回归；残差；SPSS；AMHS；物流仿真
目录 1、引言 (1) 2、逐步回归法原理 (4) 3、模型建立 (5) 3.1确定自变量和因变量 (5) 3.2分析数据准备 (6) 3.3逐步回归分析 (7) 4、结果输出及分析 (8) 4.1输入／移去的变量 (8) 4.2模型汇总 (9) 4.3方差分析 (9) 4.4回归系数 (10) 4.5已排除的变量 (11) 4.6残差统计量 (11) 4.7残差分布直方图和观测量累计概率P-P图 (12) 5、异常情况说明 (13) 5.1异方差检验 (13) 5.2残差的独立性检验 (14) 5.3多重共线性检验 (15) 6、结论 (15) 参考文献 (17)
1、引言 回归被用于研究可以测量的变量之间的关系，线性回归则被用于研究一类特殊的关系，即可用直线或多维的直线描述的关系。这一技术被用于几乎所有的研究领域，包括社会科学、物理、生物、科技、经济和人文科学。逐步回归是在剔除自变量间相互作用、相互影响的前提下，计算各个自变量x与因变量y之间的相关性，并在此基础上建立对因变量y有最大影响的变量子集的回归方程。 SPSS(Statistical Package for the Social Science社会科学统计软件包)是世界著名的统计软件之一，目前SPSS公司已将它的英文名称更改为Statistical Product and Service Solution，意为“统计产品与服务解决方案”。SPSS软件不仅具有包括数据管理、统计分析、图表分析、输出管理等在内的基本统计功能，而且用它处理正交试验设计中的数据程序简单，分析结果明了。基于以上优点，SPSS已经广泛应用于自然科学、社会科学中，其中涉及的领域包括工程技术、应用数学、经济学、商业、金融等等。 本文研究内容主要来源于“庆安集团基于物联网技术的航空柔性精益制造系统”，在庆安集团新建的320厂房建立自动化物料搬运系统（AMHS），使用生产仿真软件EM-Plant对该系统建模并仿真，设计实验因子及各水平如表1-1，则共有3*4*6=72组实验结果，如表所示。为方便描述，将各因子定义为：X1表示AGC物料交换服务水平，X2表示周转箱交换周期，X3表示EMS数量，Y表示因变量年产量箱数。本文目的就是建立年产量箱数与AGC物料交换服务水平、周转箱交换周期和EMS数量之间的关系。 表1-1三因子多水平实验方案
统计学试题1 一、单项选择题（每小题1分，共15分） 1. 在出勤率、废品量、劳动生产率、商品流通费用额和人均粮食生产量五个指标中，属于数量指标的有几个（ ）。 A 、 一个 B 、 二个 C 、 三个 D 、四个 2． 抽样时，由于样本容量不足造成的误差与因为（ ）造成的误差，都属于代表性误差。 A.被调查者有意虚报 B.数据汇总错误 C.填报错误 D.没有遵循随机原则 3. 在连续型数据的频数分布中，其末组组限为500以上，又知其邻组组中值为480，则末组组中值为（ ） A ．520 B ．510 C ．500 D ．490 4. 有12名工人看管机器台数资料如下：2、5、4、4、3、3、4、3、4、4、2、2，按以上资料编制频数分布，应采用（ ） A ．单项分组 B ．等距分组 C ．不等距分组 D ．以上几种形式分组均可 5. 某车间三个班生产同种产品，6月份劳动生产率分别为2.3.4（件／工日），产量分别为件，则该车间平均劳动生产率计算式应为（ ）。 A ．33432=++ B ．13.31500600450034002=?+?+? C ．88.24323=?? D ．9.24600350024001500=++ 6. 若某总体次数分布呈轻微左偏分布，则下列关系式成立的有（ ） A.x > e m >0m B.x A ．水平法 B ．算术平均法 C ．方程法 D ．调和平均法 8. 某地区粮食作物产量年平均发展速度：2005～2007年三年平均为，2008～2009年两年 平均为，试确定2005～2009五年的年平均发展速度（ ） A.05.103.1? B.52305.13.1? C.52305.103.1? D.42305.103.1? 9. 统计指数划分为个体指数和总指数的依据是（ ） A. 指数化指标的性质不同 B.采用的同度量因素不同 C. 反映的对象范围不同 D.指数的对比性质不同某企业 10. 置信水平为90%的置信区间的含义为（ ）。 A. 此区间包含总体参数的概率是90% B. 此区间包含总体参数的可能性是10% C. “此区间包含总体参数”这句话可信的程度是90% D. 此区间包含样本统计量的概率是90% 11. 用简单随机重置抽样方法抽样，如果要使抽样误差降低50％，则样本容量需要扩大到原来的（ ）。 A ．2倍 B ．3倍 C ．4倍 D ．5倍 12. 相关系数的取值范围是（ ）。 A 、-1 应用数理统计大作业1——逐步回归法分析终 -标准化文件发布号：（9456-EUATWK-MWUB-WUNN-INNUL-DDQTY-KII 应用数理统计多元线性回归分析 （第一次作业） 学院：机械工程及自动化学院 姓名： 学号： 2014年12月 逐步回归法在AMHS物流仿真结果中的应 用 摘要：本文针对自动化物料搬运系统 (Automatic Material Handling System，AMHS)的仿真结果，根据逐步回归法，使用软件IBM SPSS Statistics 20，对仿真数据进行分析处理，得到多元线性回归方程，建立了工件年产量箱数与EMS数量、周转箱交换周期以及AGC物料交换服务水平之间的数学模型，并对影响年产量箱数的显著性因素进行了分析，介绍了基本假设检验的情况。 关键词：逐步回归；残差；SPSS；AMHS；物流仿真 目录 1、引言 (1) 2、逐步回归法原理 (4) 3、模型建立 (6) 3.1确定自变量和因变量 (6) 3.2分析数据准备 (6) 3.3逐步回归分析 (7) 4、结果输出及分析 (9) 4.1输入／移去的变量 (9) 4.2模型汇总 (10) 4.3方差分析 (10) 4.4回归系数 (11) 4.5已排除的变量 (12) 4.6残差统计量 (13) 4.7残差分布直方图和观测量累计概率P-P图 (14) 5、异常情况说明 (15) 5.1异方差检验 (15) 5.2残差的独立性检验 (17) 5.3多重共线性检验 (17) 6、结论 (18) 参考文献 (20) 1、引言 回归被用于研究可以测量的变量之间的关系，线性回归则被用于研究一类特殊的关系，即可用直线或多维的直线描述的关系。这一技术被用于几乎所有的研究领域，包括社会科学、物理、生物、科技、经济和人文科学。逐步回归是在剔除自变量间相互作用、相互影响的前提下，计算各个自变量x与因变量y之间的相关性，并在此基础上建立对因变量y有最大影响的变量子集的回归方程。 SPSS(Statistical Package for the Social Science社会科学统计软件包)是世界著名的统计软件之一，目前SPSS公司已将它的英文名称更改为Statistical Product and Service Solution，意为“统计产品与服务解决方案”。SPSS软件不仅具有包括数据管理、统计分析、图表分析、输出管理等在内的基本统计功能，而且用它处理正交试验设计中的数据程序简单，分析结果明了。基于以上优点，SPSS已经广泛应用于自然科学、社会科学中，其中涉及的领域包括工程技术、应用数学、经济学、商业、金融等等。 本文研究内容主要来源于“庆安集团基于物联网技术的航空柔性精益制造系统”，在庆安集团新建的320厂房建立自动化物料搬运系统（AMHS），使用生产仿真软件EM-Plant对该系统建模并仿真，设计实验因子及各水平如表1-1，则共有3*4*6=72组实验结果，如表所示。为方便描述，将各因子定义为：X1表示AGC物料交换服务水平，X2表示周转箱交换周期，X3表示EMS数量，Y表示因变量年产量箱数。本文目的就是建立年产量箱数与AGC物料交换服务水平、周转箱交换周期和EMS数量之间的关系。 矿床统计预测基本理论与准则 一、矿床统计预测基本特点 矿床统计预测以多元统计分析或其他数学方法为基本工具，以矿床/矿化体/成矿远景区及相关地质体和地质过程为研究对象，以电子计算机为手段，以查明各种控矿因素和找矿标志组合对成矿和找矿的作用（定量），以最终圈定出矿化体可能产出的空间位置、规模和概率为目的。 1、概率论和数理统计是矿床统计预测的重要基础和手段。矿床统计预测从研究矿床值的统计分布特征和各种地质因素及其组合的控矿概率等入手，利用多元统计分析方法进行矿产资源定量预测。 2、相似-类比原则是矿床统计预测工作的基本思路和原则。模型单元和未知单元的定量类比。 3、矿床统计预测是一项在不确定条件下的统计决策工作，预测结果是具有一定成功概率的随机事件（不确定性），在预测结果基础上的进一步勘查工作具有较大的风险性（不确定性）。 二、矿床统计预测的基本思路和任务 以控矿地质条件为重点的矿床成因研究、建立矿床地质概念模型矿床统计预测基本思路矿床统计预测基本任务： 1、圈定成矿远景区，预测出矿床可能产出的位置； 2、预测成矿远景区中某种矿床可能存在的概率大小； 3、预测矿床值的可能大小； 4、定量评价各种控矿因素和找矿标志及其不同状态和组合对成矿的作用。 三、矿床统计预测基本理论 1、相似-类比理论（Analogue） （1）在相似的成矿地质条件下，应该有相似的矿床或成矿系列产出。或者说，矿床类型相似，成矿条件和控矿地质标志组合相似。 （2）在相同的、足够大的区域内，应该有相似的矿产资源量。 （3）相似类型的矿床及其最佳控矿地质标志组合，具有相似的数学特征。 （4）矿床模型 对某类矿床成矿条件、成矿环境、矿化特征、控矿因素和找矿标志等要素的高度综合。描述性模型（提供找矿标志）VS 成因模型（提供找矿有利地区）矿床成因模型 VS 找矿模型 (对各种成矿条件、控矿因素、矿床地质特征、矿化特征和找矿信息的综合）矿床模型可能随人们对矿床了解的深入而改变。 (5)矿床模式→找矿模型→成矿地质构造背景 陆缘、岛弧、造山带、裂谷？主要控矿地质条件：地层、构造、岩浆岩矿体特征：几何特征、空间特征、结构特征矿化特征：矿物和地球化学组成、蚀变组合等矿化标志：地质、地球化学、地球物理、遥感 (6)相似类比理论对矿床统计预测的指导作用 根据相似－类比理论，我们可以从已知矿床（单元）出发，建立矿床的成矿和找矿模型，筛选出有效、重要的控矿因素和找矿标志，进而选择合适的数学模型对未知矿床（单元）进行预测，圈定出有找矿远景的区域。 基于相似类比理论成矿预测的不足，根据已知的矿床模型不能预测迄今未曾发现过的新类型矿床。根据已知矿床模型不能预测比已知矿床规模更大的超大型 统计学期末综合测试 一、单项选择题（每小题1分，共20分） 1、社会经济统计的数量特点表现在它是（ ）。 A 一种纯数量的研究 B 从事物量的研究开始来认识事物的质 C 从定性认识开始以定量认识为最终目的 D 在质与量的联系中，观察并研究社会经济现象的数量方面 2、欲使数量指标算术平均法指数的计算结果、经济内容与数量指标综合法指数相同，权数应是（ ）。 A 00p q B 11p q C 01p q D 10p q 3、如果你的业务是销售运动衫，哪一种运动衫号码的度量对你更为有用（ ）。 A 均值 B 中位数 C 众数 D 四分位数 4、某年末某地区城市人均居住面积为20平方米，标准差为平方米，乡村人均居住面积为30平方米，标准差为平方米，则该地区城市和乡村居民居住面积的离散程度（ ）。 A 乡村较大 B 城市较大 C 城市和乡村一样 D 不能比较 5、某厂某种产品生产有很强的季节性，各月计划任务有很大差异，今年1月超额完成计划3%，2月刚好完成计划，3月超额完成12%，则该厂该年一季度超额完成计划（ ）。 A 3% B 4% C 5% D 无法计算 6、基期甲、乙两组工人的平均日产量分别为70件和50件，若报告期两组工人的平均日产量不变，乙组工人数占两组工人总数的比重上升，则报告期两组工人总平均日产量（ ）。 A 上升 B 下降 C 不变 D 可能上升也可能下降 7、同一数量货币，报告期只能购买基期商品量的90%，是因为物价（ ）。 A 上涨% B 上涨% C 下跌% D 下跌% 8、为消除季节变动的影响而计算的发展速度指标为（ ）。 A 环比发展速度 B 年距发展速度 C 定基发展速度 D 平均发展速度 9、计算无关标志排队等距抽样的抽样误差，一般采用（ ）。 A 简单随机抽样的误差公式 B 分层抽样的误差公式 C 等距抽样的误差公式 D 整群抽样的误差公式 10、我国统计调查方法体系改革的目标模式是以（ ）为主体。 A 抽样调查 B 普查 C 统计报表 D 重点调查 11、设总体分布形式和总体方差都未知，对总体均值进行假设检验时，若抽取一个容量为100 的样本，则可采用（ ）。 A Z 检验法 B t 检验法 C 2 检验法 D F 检验法 12、要通过移动平均法消除季节变动得到趋势值，则移动平均项数（ ）。 A 应选择奇数 B 应和季节周期长度一致 C 应选择偶数 D 可取4或12 13、回归估计标准差的值越小，说明（ ）。 A 平均数的代表性越好 B 平均数的代表性越差 C 回归方程的代表性越好 D 回归方程的代表性越差 14、某企业最近几批同种产品的合格率分别为90%、%、96%，为了对下一批产品的合格率进行 抽样检验，确定抽样数目时P 应选（ ）。 NBA球员科比单场总得分与上场时间的线性回归分析 摘要 篮球运动中，球员的上场时间与球员的场上得分的数学关系将影响到教练对每位球员上场时间的把握，若能得到某位球员的上场时间与场上得分的数据关系，将能更好的把握该名球员的场上时间分配。本次作业将针对现役NBA球员中影响力最大的球员科比布莱恩特进行研究，对其2012-2013年赛季常规赛的每场得分与出场时间进行线性回归，得到得分与出场时间的一元线性回归直线，并对显著性进行评估和进行区间预测。 正文 一、问题描述 随着2002年姚明加入NBA，越来越多的中国人开始关注篮球这一项体育运动，并使得篮球运动大范围的普及开来，尤其是青年学生。本着学以致用的原则，希望将所学理论知识与现实生活与个人兴趣相结合，若能通过建立相应的数理统计模型来做相应的分析，并且从另外一个角度解析篮球，并用以指导篮球这一项运动的更好发展，这也将是一项不同寻常的探索。篮球运动中，得分是取胜的决定因素，若要赢得比赛，必须将得分超出对手，而影响一位球员的得分的因素是多样的，例如：情绪，状态，体力，伤病，上场时间，防守队员等诸多因素，而上场时间作为最直接最关键的因素，其对球员总得分的影响方式有着重要的研究意义。 倘若知道了其分布规律，则可从数量上掌握得分与上场时间复杂关系的大趋势，就可以利用这种趋势研究球员效率最优化与上场时间的控制问题。 因此，本文针对湖人当家球星科比布莱恩特在2012-2013年赛季常规赛的每场得分与上场时间进行线性回归分析，并对显著性进行评估，以巩固所学知识，并发现自己的不足。 二、数据描述 抽出科比布莱恩特2012-2013年常规赛所有82场的数据记录（原始数据见附录），剔除掉其中没有上场的部分数据，得到有参考实用价值的数据如表2.1所示： 西安交大统计学考试试卷 、单项选择题（每小题 2分，共 20 分） 1. 在企业统计中，下列统计标志中属于数量标志的是（ C ） A 、文化程度 B 、职业 C 、月工资 D 、行业 2. 下列属于相对数的综合指标有（ B ） A 、国民收入 B 、人均国民收入 C 、国内生产净值 D 、设备台数 3?有三个企业的年利润额分别是 5000万元、8000万元和3900万元，则这句话中有（ B ）个变量? A 、0个 B 、两个 4?下列变量中属于连续型变量的是（ A ） A 、身高 B 、产品件数 5?下列各项中，属于时点指标的有（ A ） A 、库存额 B 、总收入 6?典型调查是（B ）确定调查单位的 A 、随机 B 、主观 C 、 1 个 D 、 3 个 C 、企业人数 D 、产品品 种 C 、平均收入 D 、人均收入 C 、随意 D 盲目 7?总体标准差未知时总体均值的假设检验要用到（ A ）： A 、Z 统计量 B 、t 统计量 C 、 统计量 D 、 X 统计量 8. 把样本总体中全部单位数的集合称为（ A ） A 、样本 B 、小总体 C 、样本容量 9?概率的取值范围是 p （ D ） A 、大于1 B 、大于—1 C 、小于1 D 、在0与1之间 10.算术平均数的离差之和等于（ A ） A 、零 B 、 1 C 、— 1 D 、2 二、多项选择题（每小题 2分，共 10 分。每题全部答对才给分，否则不计分） 5?下列平均数中，容易受数列中极端值影响的平均数有（ ABC ） A 、算术平均数 B 、调和平均数 C 、几何平均数 D 、中位数 E 、众数 三、判断题（在正确答案后写“对” ，在错误答案后写“错” 。每小题 1分，共 10 分） 1 、 “性别”是品质标志。 （对 ） 2、 方差是离差平方和与相应的自由度之比。 （错 ） D 、总体容量 1?数据的计量尺度包括（ A 、定类尺度 D 、定比尺度 ABCD B 、定序尺度 E 、测量尺度 ）： C 、定距尺度 2?下列属于连续型变量的有（ BE ）： A 、工人人数 B 、商品销售额 C 、商品库存额 D 、商品库存量 E 、 总产值 3?测量变量离中趋势的指标有 （ ABE ) A 、极差 B 、 平均差 C 、几何平均数 D 、众数 E 、 标准差 4?在工业企业的设备调杳中（ BDE ) A 、工业企业是调查对象 B 、 工业企业的所有设备是调查对象 C 、每台设备是 E 、每个工业企业是填报单位 填报单位 D 、每台设备是调查单位 北航数理统计大作业-多元线性回归 应用数理统计多元线性回归分析 （第一次作业） 学院： 姓名： 学号： 2013年12月 交通运输业产值的多元线性回归分析 摘要：本文基于《中国统计年鉴》（2012年版）统计数据，寻找影响交通运输业发展的因素，包括工农业发展水平、能源生产水平、进出口贸易交流以及居民消费水平等，利用统计软件SPSS对各因素进行了筛选分析，采用逐步回归法得到最优多元线性回归模型，并对模型的回归显著性、拟合度以及随机误差的正态性进行了检验，最后可以利用有效的最优回归模型对将来进行预测。 关键字：多元线性回归，逐步回归，交通运输产值，工业产值，进出口总额1，引言 交通运输业指国民经济中专门从事运送货物和旅客的社会生产部门，包括铁路、公路、水运、航空等运输部门。它是国民经济的重要组成部分，是保证人们在政治、经济、文化、军事等方面联系交往的手段，也是衔接生产和消费的一个重要环节。交通运输业在现代社会的各个方面起着十分重要的作用，因此研究交通运输业发展水平与各个影响因素间的关系显得十分重要，建立有效的数学相关模型对于预测交通运输业的发展，制定相关政策方案提供依据。根据经验交通运输业的发展受到工农业发展、能源生产、进出口贸易以及居民消费水平等众因素的影响，故建立一个完整精确的数学模型在理论上基本无法实现，并且在实际运用中也没有必要，一种简单有效的方式就是寻找主要影响因素，分析其与指标变量的相关性，建立多元线性回归模型就是一种有效的方式。 变量与变量之间的关系分为确定性关系和非确定性关系，函数表达确定性关系。研究变量间的非确定性关系，构造变量间经验公式的数理统计方法称为 1 实习2 用聚类分析法进行矿床统计预测 姓名_________ 班级_________ 学号___________ 成绩_________ 目的 通过实习，学会使用聚类分析法进行矿床统计预测，加深对该方法原理的理解。 要求 （1）根据所提供资料，自己动手完成预测计算的各个环节，按时提交实习报告。 （2）复习课程“聚类分析”有关内容。 资料 研究区是湖北省某地区一个铁矿成矿带。为在该区进行矿床统计预测，已将研究区划 分为500m ×500m 基本单元408个，并提取了多个地质变量。本次实习为简便只使用其中两个变量：1x 为单元磁异常值，2x 为单元中心距断裂喷发带的距离。表4-1（单元数据表）列出了实习所用数据。 表4-1单元数据表（表中？表示“未知”） 单元号 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 1x 1.86 3.0 1.3 2.45 1.28 2.5 2.0 0.78 1.09 1.5 2.4 2x 0.5 2.0 2.1 1.0 2.5 0.8 0.9 2.4 2.2 0.8 1.5 含矿情况 ？ ？ 无矿 有矿 无矿 ？ ？ ？ ？ 有矿 ？ 方法步骤 第一步：分析研究区内铁矿特征及控矿地质条件和找矿标志，划分基本单元，提取地质变量、为各变量赋值。这些工作已经完成（不必重新做）。所用数据见表4-1。 第二步：数据预处理。主要是通过规格化或标准化变换，使数据统一量纲，从而使各 2 变量的数据具有可比性，避免因有的变量数值大而得到突出、有的变量因数值小而受到压制、从而各变量在分类中作用程度不同的情况。本次实习所用数据可以不做这种预处理。 第三步：选择相似性指标。本次实习中，选择距离系数ik d 。其定义为： ∑=-= p j kj ij ik x x d 1 2)( （Eq 4-1） 上式中 p 为变量数；ij x 表示第j 变量在第i 样品（单元）中的值；ik d 表示在多维变量空 间（本次实习是2维）内第i 和第k 两样品间的欧氏距离。两样品距离越近（小）越相似。 第四步：计算所有样品（单元）两两之间的距离，得到距离矩阵。尚未完成的距离矩阵如表4-2所示。请完成该表（还有39个距离需计算）。计算过程举1例说明如下： 22222 12121 ()(1.86 3.0)(0.5 2.0) 1.14 1.5 1.884p j j j d x x == -=-+-=+=∑ 余类推。注意可以将表4-1拷贝到Excel 工作表中，输入合适的公式，快速计算。 第五步：以距离矩阵为基础，用一次计算法画出聚类谱系图。方法： （1）画坐标轴。以距离为横坐标轴。它的刻度从0开始，最大刻度相当于所有距离中最大者。以样品（单元）为纵坐标轴，刻度单位1（即1个单元一行）。 表4-2距离矩阵 单元 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 1 0 2 1.884 0 3 1.695 1.703 0 4 0 5 1.902 0 6 0.206 2.095 0 7 交大统计学考试试卷 一、单项选择题（每小题2分，共20分） 1.在企业统计中，下列统计标志中属于数量标志的是（C） A、文化程度 B、职业 C、月工资 D、行业 2.下列属于相对数的综合指标有（B ） A、国民收入 B、人均国民收入 C、国生产净值 D、设备台数 3.有三个企业的年利润额分别是5000万元、8000万元和3900万元，则这句话中有（B）个变量？ A、0个 B、两个 C、1个 D、3个 4.下列变量中属于连续型变量的是（A ） A、身高 B、产品件数 C、企业人数 D、产品品种 5.下列各项中，属于时点指标的有（A ） A、库存额 B、总收入 C、平均收入 D、人均收入 6.典型调查是（B ）确定调查单位的 A、随机 B、主观 C、随意D盲目 7.总体标准差未知时总体均值的假设检验要用到（A ）： A、Z统计量 B、t统计量 C、统计量 D、X统计量 8. 把样本总体中全部单位数的集合称为（A ） A、样本 B、小总体 C、样本容量 D、总体容量 9.概率的取值围是p（D ） A、大于1 B、大于－1 C、小于1 D、在0与1之间 10. 算术平均数的离差之和等于（A ） A、零 B、1 C、－1 D、2 二、多项选择题（每小题2分，共10分。每题全部答对才给分，否则不计分） 1.数据的计量尺度包括（ABCD ）： A、定类尺度 B、定序尺度 C、定距尺度 D、定比尺度 E、测量尺度 2.下列属于连续型变量的有（BE ）： A、工人人数 B、商品销售额 C、商品库存额 D、商品库存量 E、总产值 3.测量变量离中趋势的指标有（ABE ） A、极差 B、平均差 C、几何平均数 D、众数 E、标准差 4.在工业企业的设备调查中（BDE ） A、工业企业是调查对象 B、工业企业的所有设备是调查对象 C、每台设备是 填报单位D、每台设备是调查单位E、每个工业企业是填报单位 5.下列平均数中，容易受数列中极端值影响的平均数有（ABC ） A、算术平均数 B、调和平均数 C、几何平均数 D、中位数 E、众数 三、判断题（在正确答案后写“对”，在错误答案后写“错”。每小题1分，共10分） 1、“性别”是品质标志。（对） 2、方差是离差平方和与相应的自由度之比。（错） 3、标准差系数是标准差与均值之比。（对） XXXX年度矿产资源储量统计基础表 （固体矿产） 采矿权人名称： 矿山名称： 通讯地址：省（自治区、直辖市）市（地、州、盟） 县（市、旗、区）乡（镇、街、路） 邮政编码：□□□□□□ 电话号码：□□□□-□□□□□□□□ E-mail： 填表人：填报单位负责人：（加盖单位章） 报出日期：年月日 □□□□年度矿产资源储量统计基础表（固体矿产）统一社会信用代码或原组织机构代码：□□□□□□□□□□□□□□□□□□/□□□□□□□□－□ 采矿许可证号：许可证有效期：年月日止 矿山标示坐标：矿山所处行政区：行政区代码： 所属矿区（井田）名称：所属矿区（井田）编号：□□□□□□□□□-□□□ 2 XXXX年度矿产资源储量统计基础表（固体矿产） 填报说明 一、填报基本要求 1．本表适用于在中华人民共和国领域及管辖海域内从事石油、天然气、煤层气、页岩气、天然气水合物、地热及水气矿产以外的所有矿产采（选）矿生产活动的采矿权人（以下均对应“矿山企业”，指具有法人地位或具独立经济核算的单位），按《矿产资源统计管理办法》及本填报说明的规定填报。 2. 本表采用年度报送周期。采矿权人（矿山企业）必须在每年1月底前，将经专门人员填写、并经单位负责人审查同意签字盖章的本表格，通过矿产资源储量数据库管理系统，报矿区所在地的县级自然资源行政主管部门；放射性矿产的，报送自然资源部。 3. 本表以采矿许可证范围为基本填报单元，由采矿权人填报。无论其生产规模大小都必须单独填报；一采矿权人（矿山企业）开办1个以上矿山的（一人多权的），必须一（权）证(采矿许可证)一表分别进行填报。 4.矿产资源储量应按下列顺序填报： （1）同一填报单元内有多种矿产并计算有矿产资源储量的，按主要矿产→共生矿产→伴生矿产的顺序，分别填写矿产资源储量（1～12栏）的内容。 （2）同一矿产在同一个填报单元内，有多个矿石工业类型、品级（牌号）的矿产资源储量时，应先合计填写该矿产的矿产资源储量（1～12栏）的内容，然后按矿石工业类型、品级（牌号）分别依次填写其矿产资源储量（3～13栏）的内容。 5.本报表各栏的填报内容与上一年度相比有重大变化的（包括变更主要开采矿种、开采方式、矿山企业名称、采矿权属、矿山所在地行政区划名称和代码以及重新评审备案矿产资源储量等），应在备注栏内详细说明。 二、指标解释及填写要求： （一）封面 采矿权人名称：指《采矿许可证》上所列的采矿权人名称全称。 矿山名称：指《采矿许可证》上所列的矿山名称全称。 通讯地址诸项：指采矿权人管理机关所在地的通讯地址、邮政编码，及采矿权人管理机关电话号码、电子信箱。 填表人、填报单位负责人：是指采矿权人指定的填表人及填报单位的负责人，须签名或盖章、并加盖填报单位公章。填表人、填报单位负责人应熟悉掌握本矿山企业矿产资源储量及开发利用的动态情况，熟悉有关规定要求，全面、准确、及时地填报各项内容。 报出日期：填写填报单位负责人签章的日期。 （二）表格正文 统一社会信用代码或原组织机构代码：已经领取了统一社会信用代码的单位必须填写统一社会信用代码。在填写时，要按照《营业执照》（证书）上的统一社会信用代码填写，未领取加载统一社会信用代码证照的，填写原组织机构代码。尚未领取统一社会信用代码的单位，如有原技术监督部门颁发的《中华人民共和国组织机构代码证》，可填写组织机构代码证书上的代码；没有证书的，由统计部门赋予统计用临时代码，其中本部产业活动单位，可使用法人单位统一社会信用代码第9-16位，加“B”组成，或使用法人单位原组织机构代 Tag A 绪论 B 变量 C 原理 D 方法 说明 学科介绍 地质勘探数据统计分布特征；地质变量研究研究 基本理论、准则；潜力评价概论；成矿远景区预测概论；比例尺、单元划分及控制区确定 资源总量估计和潜力评价方法 秩相关系数法预测、找矿信息量计算法预测、证据权法预测、特征分析法预测 多元统计方法：回归分析、判别分析、聚类分析、主成分分析及因子分析、趋势面分析 地质统计学，是地质学中使用的统计分析理论方法的统称。 建立地质体、地质过程的数学模型，常是数学地质研究的重要任务。 矿产资源的形成和分布，常既有一定程度的确定性，也有一定程度的随机性。 矿床统计预测，就是用地质统计学的方法进行矿产预测。 数学地质必须以数学为基础和岀发点。 数学地质的主要对象是地质体、地质过程及地质工作方法。 数学地质是矿床统计预测的一个组成部分。 数学地质是以解决地质问题为目标和岀发点，以数学为工具，以计算机为手段，研究客观世界规律性 的科学。 数学地质是用数学方法和计算机手段，研究解决地质问题的科学技术。 在矿床统计预测中，研究定性数据的统计分析方法是不可忽视的。 从数量众多的地质变量中筛选最重要的变量，其目的是要达到变量数目最优化。 地质变量中所谓的伪变量是为了计算方便而人为附加的一种变量。 地质数据预处理可提高地质数据的可利用程度。 地质数据预处理可以起到减少变量，简化数学模型的作用。 规格化变换并不能消除地质变量的量纲。 矿产预测的综合信息原则，要求矿产预测工作中尽量同时使用不同比例尺的资料。 矿床值不是地质变量。 矿体的厚度，钻孔的 GPS 坐标，矿石的品位化验值都是比例型数据。 两个变量之间的秩相关系数，不可能是负数。 随着空间位置不同，表示某一地质现象可取不同数值的量叫做地质变量。 所谓矿床值，是一种直接反映矿产资源数量、质量或空间分布等属性的地质变量。 所谓网格化，是指通过插值将空间上不规则分布的数据变为按规则网格分布的数据。 通过布尔转换，可以将定量变量变为逻辑变量。 通过规格化变换，可以消除变量的量纲。 通过均匀化变换可以将地质变量变成符合均匀分布的变量。 相关系数和秩相关系数的值域都是 [-1,1]。 选择地质变量应以数学方法为基础，以地质方法为辅。 一个服从对数正态分布的变量，取对数后将会服从正态分布。 一个服从正态分布的变量，取对数后将会服从对数正态分布。 在综合预测中所谓“地物化遥”，是指地质、物探、化探、遥感。 当采用多个地质变量进行矿床统计预测时，一般最好选择那些互相密切相关的变量。 矿产预测中的循序渐进原则，要求矿产预测工作尽量按照比例尺由大到小的顺序有系统地进行。 矿产预测中的循序渐进原则，要求矿产预测工作尽量按照比例尺由小到大、靶区逐步缩小的顺序有系 统地进行。 矿产资源既有地质属性，也有技术经济属性。 矿产资源是地质作用的自然产物，因此与技术经济条件没有关系。 矿床统计预测的尺度一致原则的基本要求是，所划分的网格单元大小和形状保持一致。 矿床统计预测应当遵循以地质成矿规律研究为基础的原则。 矿床统计预测中，一般来说工作比例尺越小，划分单元大小也相应地越小。 所谓未知单元，是指各地质变量的取值都未知的单元。 通过矿床统计预测估计的资源量级别一般都有较高的经济可行性和地质可靠度。 为了建立较好的预测模型，一般应尽可能选择、使用互相独立的预测标志。 一般来说，根据预测结果提出研究区内进一步地勘工作部署建议，是矿床统计预测中可有可无的一个 环节。 一般来说，矿床统计预测方法不能预测矿床的类型或质量。 一般来说，矿床统计预测遵循了相似类比的基本思路。 一般来说，在矿床统计预测中，地质成矿规律研究并不是一项重要的工作。 一般来说，在矿床统计预测中应当对预测模型和预测结果进行地质解释。 一般来说，找矿远景区内不应当有已知矿床。 已知矿床不应出现在模型单位之外的区域。 应用矿床统计预测方法，既可以预测矿床产岀的位置，也可以预测其类型或质量。 找矿远景区都是已知有矿床存在的地段。 判断题 Tag 答案 A 绪论 X A 绪论 V A 绪论 V A 绪论 X A 绪论 X A 绪论 V A 绪论 X A 绪论 V A 绪论 V A 绪论 V B 变量 X B 变量 V B 变量 V B 变量 X B 变量 X B 变量 X B 变量 X B 变量 X B 变量 X B 变量 V B 变量 V B 变量 V B 变量 V B 变量 V B 变量 X B 变量 V B 变量 X B 变量 V B 变量 X B 变量 V C 原理 X C 原理 X C 原理 V C 原理 V C 原理 X C 原理 X C 原理 V C 原理 X C 原理 X C 原理 X C 原理 V C 原理 X C 原理 X C 原理 V C 原理 X C 原理 V C 原理 X C 原理 X C 原理 V C 原理 X D 方法 V D 方法 X应用数理统计大作业1——逐步回归法分析终
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