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----宋停云與您分享--------宋停云與您分享----礦體線導入及建模注:以-275米分段為例。1、先在CAD中,把各個分段中的圖紙坐標都轉(zhuǎn)換移動到原坐標中。2、在CAD中把礦體線用多段線連接好。(以-275米分段為例)----宋停云與您分享--------宋停云與您分享----3(CAD右鍵無法截圖。4、在迪邁開始下的導入中設(shè)置好高程(以-275米分段為例)注:高程設(shè)置為-274米,上樣標高為本分段上面一米。----宋停云與您分享--------宋停云與您分享----5CAD數(shù)據(jù)粘貼轉(zhuǎn)換成多段線Continuous線型。----宋停云與您分享--------宋停云與您分享----6、在線編輯中用雙線法的相鄰連接把礦體線全部連接起來。7、選擇礦體線右鍵直接閉合成一個封閉的閉合多段線。----宋停云與您分享--------宋停云與您分享----8、對礦體界線進行線清理(冗余點檢測,檢測出來有問題則右鍵確定清除異常點、線。----宋停云與您分享--------宋停云與您分享----9、對礦體線的多段線需進行加密處理。加密前----宋停云與您分享--------宋停云與您分享----加密后10、用上面相同的步驟方法把其他分段的礦體界線粘貼到迪邁中,并對礦體線進行處理好。注:建模以-235米中段跟-243米分段建模為例。-235米中段跟-243-243-253米分段視圖(-253-26、-263與-27-275與-28。----宋停云與您分享--------宋停云與您分享----12進行建模。用同樣的操作完成這塊礦體的建模9中)----宋停云與您分享--------宋停云與您分享----13、對于上個分段為兩個礦體線,而下分段為一個礦體線的,可以在----宋停云與您分享--------宋停云與您分享----12雙線連接成一條閉合多段線----宋停云與您分享--------宋停云與您分享----14、用普通連三角網(wǎng)連接法進行建模,再用同樣的方法(步驟13、14)對另外的礦體線進行建模。----宋停云與您分享--------宋停云與您分享----15、封閉為面:選擇礦體模型最上和最下的礦體線右鍵封閉為面。16、合并:把礦體線全部隱藏(關(guān)閉顯示面,然后選中所有面片右鍵合并(打開顯示面。----宋停云與您分享--------宋停云與您分享--------宋停云與您分享--------宋停云與您分享----17、實體有效性檢測:選擇該實體右鍵實體有效性檢測。注:如果檢測有無效邊或重合面的話,則找到無效邊的位置,把跟其相關(guān)的面片刪除,右鍵提取開口線,選擇開口線封閉為面,再全部選中面片合并,繼續(xù)檢測修改直至通過有效性檢測為止。----宋停云與您分享--------宋停云與您分享----統(tǒng)計建模與r軟件第八章答案r軟件-4~9章習題】x-c(0.1,0.2,0.9,0.8,0.7,0.7)n-length(x)a1-mean(x);m2-(n-1)/n*var(x)a1-1/(1-a1)-2;a1[1]0.3076923極大似然估計f-function(a2){sum(log(x))+n/(1+a2)}out-uniroot(f,c(0,1));a2-out$root;a2[1]0.2111824.2x-c(rep(5,365),rep(15,245),rep(25,150),rep(35,100),rep(45,70),rep(55,45),rep(65,25)) lamda-length(x)/sum(x);lamda[1]0.054.3取均值即可。x-c(rep(0,17),rep(1,20),rep(2,10),rep(3,2),rep(4,1))mean(x)[1]11個。4.4obj-function(x){f-c(-13+x[1]+((5-x[2])*x[2]-2)*x[2],-29+x[1]+((x[2]+1)*x[2]-14)*x[2]);sum(f^2)}x0-c(0.5,-2)nlm(obj,x0)$minimum[1]48.98425$estimate[1]11.4127791-0.8968052$gradient[1] 1.411401e-08-1.493206e-07$code[1]1$iterations----宋停云與您分享--------宋停云與您分享----[1]164.5x-c(54,67,68,78,70,66,67,70,65,69)t.test(x) #t.test()做單樣本正態(tài)分布區(qū)間估計onesamplet-testdata: xt=35.947,df=9,p-value=4.938e-11alternativehypothesis:truemeanisnotequalto095percentconfidenceinterval:63.158571.6415sampleestimates:meanofx67.4平均脈搏點估計為67.4,95%區(qū)間估計為63.158571.6415。t.test(x,alternative=less,mu=72) #t.test()做單樣本正態(tài)分布單側(cè)區(qū)間估計onesamplet-testdata: xt=-2.4534,df=9,p-value=0.01828alternativehypothesis:truemeanislessthan7295percentconfidenceinterval:-inf70.83705sampleestimates:meanofx67.4p0.05,拒絕原假設(shè),平均脈搏低于常人。4.6x-c(140,137,136,140,145,148,140,135,144,141);x[1]140137136140145148140135144141y-c(135,118,115,140,128,131,130,115,131,125);y[1]135118115140128131130115131125t.test(x,y,var.equal=true)twosamplet-testdata: xandyt=4.6287,df=18,p-value=0.0002087alternativehypothesis:truedifferenceinmeansisnotequalto095percentconfidenceinterval:7.5362620.06374----宋停云與您分享--------宋停云與您分享----sampleestimates:meanofxmeanofy140.6 126.8期望差的95%置信區(qū)間為7.5362620.06374。4.7x-c(0.143,0.142,0.143,0.137)y-c(0.140,0.142,0.136,0.138,0.140)t.test(x,y,var.equal=true)twosamplet-testdata: xandyt=1.198,df=7,p-value=0.2699alternativehypothesis:truedifferenceinmeansisnotequalto095percentconfidenceinterval:-0.001996351 0.006096351sampleestimates:meanofxmeanofy0.141250.13920期望差的的區(qū)間估計為-0.001996351 0.0060963514.84.6var.test(x,y)ftesttocomparetwovariancesdata: xandyf=0.2353,numdf=9,denomdf=9,p-value=0.04229alternativehypothesis:trueratioofvariancesisnotequalto195percentconfidenceinterval:0.058452760.94743902sampleestimates:ratioofvariances0.2353305var.test 可做兩樣本方差比的估計。此結(jié)果可認為方差不等,因此,4.6中,計算期望差時應(yīng)該采取方差不等的參數(shù)。t.test(x,y)welchtwosamplet-testdata: xandyt=4.6287,df=13.014,p-value=0.0004712alternativehypothesis:truedifferenceinmeansisnotequalto0----宋停云與您分享--------宋停云與您分享----95percentconfidenceinterval:7.35971320.240287sampleestimates:meanofxmeanofy140.6 126.8期望差的95%置信區(qū)間為7.35971320.240287。4.9x-c(rep(0,7),rep(1,10),rep(2,12),rep(3,8),rep(4,3),rep(5,2))n-length(x)tmp-sd(x)/sqrt(n)*qnorm(1-0.05/2)mean(x)[1]1.904762mean(x)-tmp;mean(x)+tmp[1]1.494041[1]2.315483平均呼喚次數(shù)為1.90.95的置信區(qū)間為1.49,2,324.10x-c(1067,919,1196,785,1126,936,918,1156,920,948)t.test(x,alternative=greater)onesamplet-testdata: xt=23.9693,df=9,p-value=9.148e-10alternativehypothesis:truemeanisgreaterthan095percentconfidenceinterval:920.8443infsampleestimates:meanofx997.1燈泡平均壽命置信度95%的單側(cè)置信下限為920.84435.1x-c(220,188,162,230,145,160,238,188,247,113,126,245,164,231,256,183,190,158,224,175)t.test(x,mu=225)###雙邊檢驗onesamplet-testdata: xt=-3.4783,df=19,p-value=0.002516alternativehypothesis:truemeanisnotequalto22595percentconfidenceinterval:----宋停云與您分享--------宋停云與您分享----172.3827211.9173sampleestimates:meanofx192.15p0.05,拒絕原假設(shè),認為油漆工人的血小板計數(shù)與正常成年男子有差異。(原假設(shè):油漆工人的血小板計數(shù)與正常成年男子無差異;備擇假設(shè):油漆工人的血小板計數(shù)與正常成年男子有差異。)t.test(x,mu=225,alternative=less)##單邊檢驗(備擇假設(shè))onesamplet-testdata: xt=-3.4783,df=19,p-value=0.001258alternativehypothesis:truemeanislessthan22595percentconfidenceinterval:-inf208.4806sampleestimates:meanofx192.15結(jié)論:油漆工人的血小板計數(shù)小于正常成年男子。5.2pnorm(1000,mean(x),sd(x))[1]0.5087941x[1]1067 9191196 7851126 936 9181156 920 948pnorm(1000,mean(x),sd(x))[1]0.5087941結(jié)論:x=1000的概率為0.509,x大于1000的概率為0.491.5.3a-c(113,120,138,120,100,118,138,123)b-c(138,116,125,136,110,132,130,110)t.test(a,b,paired=true)pairedt-testdata: aandbt=-0.6513,df=7,p-value=0.5357alternativehypothesis:truedifferenceinmeansisnotequalto095percentconfidenceinterval:-15.628898.87889sampleestimates:----宋停云與您分享--------宋停云與您分享----meanofthedifferences-3.375p0.05,接受原假設(shè),即兩種治療方法無差異。5.4(1)正態(tài)性w檢驗:x-c(-0.7,-5.6,2,2.8,0.7,3.5,4,5.8,7.1,-0.5,2.5,-1.6,1.7,3,0.4,4.5,4.6,2.5,6,-1.4)y-c(3.7,6.5,5,5.2,0.8,0.2,0.6,3.4,6.6,-1.1,6,3.8,2,1.6,2,2.2,1.2,3.1,1.7,-2) shapiro.test(x)shapiro-wilknormalitytestdata: xw=0.9699,p-value=0.7527shapiro.test(y)shapiro-wilknormalitytestdata: y【篇二:統(tǒng)計建模與r軟件課后習題答案2-5章】用薛毅編的《統(tǒng)計建模與r軟件》吧,找不出更好的了……工作環(huán)境仍是linux。第二章答案:ex2.1x-c(1,2,3)y-c(4,5,6)e-c(1,1,1)z=2*x+y+ez1=crossprod(x,y)#z1x1x2x%*%yz2=tcrossprod(x,y)#z1x1x2x%o%yz;z1;z2要點:基本的列表賦值方法,內(nèi)積和外積概念。內(nèi)積為標量,外積為矩陣。ex2.2a-matrix(1:20,c(4,5));ab-matrix(1:20,ow=4,byrow=true);bc=a+b;c#ab這種寫法e=a*b;ef-a[1:3,1:3];fh-matrix(c(1,2,4,5),ow=1);h#h起過渡作用,不規(guī)則的數(shù)組下標g-b[,h];g要點:矩陣賦值方法。默認是byrow=false,數(shù)據(jù)按列放置。----宋停云與您分享--------宋停云與您分享----取出部分數(shù)據(jù)的方法??梢杂脭?shù)組作為數(shù)組的下標取出數(shù)組元素。ex2.3x-c(rep(1,times=5),rep(2,times=3),rep(3,times=4),rep(4,times=2));x#或者省略times=,如下面的形式x-c(rep(1,5),rep(2,3),rep(3,4),rep(4,2));x要點:rep()的使用方法。rep(a,b)ab次ex2.4n-5;h-array(0,dim=c(n,n))for(iin1:n){for(jin1:n){h[i,j]-1/(i+j-1)}};hgsolve(h);gh的逆矩陣eveigen(h);evh的特征值和特征向量要點:數(shù)組初始化;for循環(huán)的使用待解決:如何將很長的命令(for循環(huán))用幾行打出來再執(zhí)行?每次想換行的時候一按回車就執(zhí)行了還沒打完的命令...ex2.5studentdata-data.frame(name=c(zhangsan,lisi,wangwu,zhaoliu,dingyi),sex=c(f,m,f,m,f),age=c(14,15,16,14,15),height=c(156,165,157,162,159),weight=c(42,49,41.5,52,45.5));studentdata要點:數(shù)據(jù)框的使用待解決:ssh登陸linux服務(wù)器中文顯示亂碼。此處用英文代替。ex2.6write.table(studentdata,file=studentdata.txt)#studentdata在工作目錄里輸出,輸出的文件名為studentdata.txt.studentdata_a-read.table(studentdata.txt);studentdata_a#以數(shù)據(jù)框的形式讀取文檔studentdata.txt,存入數(shù)據(jù)框studentdata_a中。write.csv(studentdata_a,studentdata.csv)#把數(shù)據(jù)框studentdata_a在工作目錄里輸出,輸出的文件名為studentdata.csv,可用excel打開.要點:讀寫文件。read.table(file)write.table(rdata,file)read.csv(file) write.csv(rdata,file)外部文件,不論是待讀入或是要寫出的,命令中都得加雙引號。ex2.7fun-function(n){----宋停云與您分享--------宋停云與您分享----if(n=0)list(fail=pleaseinputaintegerabove0!)else{repeat{if(n==1)breakelseif(n%%2==0){n-n/2}elsen-3*n+1}list(sucess!)}linuxr2.7.rrsource(2.7.r),即打開了這個程序腳本。然后就可以執(zhí)行函數(shù)了。輸入fun(67),顯示輸入fun(-1),顯示$failpleaseinputaintegerabove0!待解決:source(*.r)rr環(huán)r文件呢?ok,自己寫的第一個r程序~~第二章答案:ex2.1x-c(1,2,3)y-c(4,5,6)e-c(1,1,1)z=2*x+y+ez1=crossprod(x,y)#z1x1x2x%*%yz2=tcrossprod(x,y)#z1x1x2x%o%yz;z1;z2要點:基本的列表賦值方法,內(nèi)積和外積概念。內(nèi)積為標量,外積ex2.2a-matrix(1:20,c(4,5));ab-matrix(1:20,ow=4,byrow=true);bc=a+b;c#ab這種寫法e=a*b;ef-a[1:3,1:3];fh-matrix(c(1,2,4,5),ow=1);h----宋停云與您分享--------宋停云與您分享----#h起過渡作用,不規(guī)則的數(shù)組下標g-b[,h];gbyrow=false,ex2.3x-c(rep(1,times=5),rep(2,times=3),rep(3,times=4),rep(4,times=2));xtimes=,如下面的形式x-c(rep(1,5),rep(2,3),rep(3,4),rep(4,2));x要點:rep()的使用方法。rep(a,b)ab次ex2.4n-5;h-array(0,dim=c(n,n))for(iin1:n){for(jin1:n){h[i,j]-1/(i+j-1)}};hgsolve(h);gh的逆矩陣eveigen(h);evh的特征值和特征向量要點:數(shù)組初始化;for循環(huán)的使用待解決:如何將很長的命令(for循環(huán))用幾行打出來再執(zhí)行?每次想換行的時候一按回車就執(zhí)行了還沒打完的命令...ex2.5studentdata-data.frame(name=c(zhangsan,lisi,wangwu,zhaoliu,dingyi),sex=c(f,m,f,m,f),age=c(14,15,16,14,15),height=c(156,165,157,162,159),weight=c(42,49,41.5,52,45.5));studentdata要點:數(shù)據(jù)框的使用待解決:ssh登陸linux服務(wù)器中文顯示亂碼。此處用英文代替。ex2.6write.table(studentdata,file=studentdata.txt)#studentdata在工作目錄里輸出,輸出的文件名為studentdata.txt.studentdata_a-read.table(studentdata.txt);studentdata_a#以數(shù)據(jù)框的形式讀取文檔studentdata.txt,存入數(shù)據(jù)框studentdata_a中。write.csv(studentdata_a,studentdata.csv)#把數(shù)據(jù)框studentdata_a在工作目錄里輸出,輸出的文件名為studentdata.csv,可用excel打開.要點:讀寫文件。read.table(file)write.table(rdata,file) 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