相关分析实验报告

相关分析实验报告（共8篇）

相关分析实验报告 篇1

班级：信息111

学号：110111122

姓名：李继华

实验九 典型相关分析

实验目的和要求

能利用原始数据与相关矩阵、协主差矩阵作相关分析,能根据SAS输出结果选出满足要求的几个典型变量．

实验要求:编写程序，结果分析． 实验内容：

4.8 结果：

由题意有（1）

R11RR211.000.630.24R120.631.000.06R220.240.061.000.420.060.07110.060.07 0.421.00故AR11R12R22R21*0.1190.046

0.0930.0440.1580.001 BRRRR

0.0630.005*1221211112A*的一个非零特征根R1*20.1577

从而对应R1的A和B正交单位化的特征e1*2***10.1577*10.1577，f1

0.00530.005322R12111.000.630.631.00121.21360.4304 0.43041.21361.07610.2369 0.23691.0761 R12221.000.420.421.00*T1**T112所以，第一对典型对

U(a)X(e)RX*0.1337x10.0434x2 V(b)Y(f)ρX*0.1191y10.0224y2

第一对典型相关系数R10.3971

**11211*1*T1**T11222 班级：信息111

学号：110111122

姓名：李继华

R1*2对应的A*和B*正交单位化的特e*2所以第二对典型对

1211122210.1577*10.1577，f1

2-0.00532-0.0053 U(a)X(e)RX*0.1369x10.0525x2

*T V2*(b2)TY*(f2)RX*0.1209y10.0305y2 *2*T2**T2第二对典型相关系数20，没有提取X,Y的相关性

(2)在给定显著性水平0.05情况下，只有2，所以只有第二对典型变量显著相关。又第二对典型对中U2主要受X1的控制，V2主要受Y1的控制，所以第二对典型变量主要反映了学生的阅读速度和计算速度之间的相关性。

***4．9结果：

可以看到x1与x2之间的相关系数为0.7346,相关性比较好。y1与y2之间的相关系数为0.8393也比较高，相关性也很好,而xi与yi之间的相关系数基本在70%以上，可见变量之间高度相关。

写出ARR12RR21的两个特征值=0.788508，2=0.053740 第一对典型变量

** U1*0.5522x10.5215x2*111122212** V0.5044y10.5383y2*1第一对典型相关系数为1=0.788508，班级：信息111

学号：110111122

姓名：李继华 第二对典型变量

*** U21.3664x11.3784x2** V1.768611.7586y2*2第二对典型相关系数2=0.05374，

检验假设H0(k):k0

(k)d2k11k/tH0真~F(d1k,d2k)，d1k,d2k为第一、第二自由度．由检检验统计量Fk1/kd1kk验结果可知，p10.00030.05,量显著相关．取前一对进行分析即可．

另外，从对典型变量(Uk,Vk)进行分析求得特征值在方差占比例的累计值（贡献率）为0.9982也可看出，只需要前一对变量即可． 从第一对典型变量

** U1*0.5522x10.5215x2p20.80310.05，．故只有前一对典型变** V0.5044y10.5383y2*1*1可以看出U主要是长子头长与长子头宽的加权和，而V主要是由次子头长与次子头宽的加权和，因此第一对典型变量主要反映的是该家庭长子头长、头宽和次子头长、头宽之间的相关性。

从第二对典型变量 *1 班级：信息111

学号：110111122

姓名：李继华

*** U21.3664x11.3784x2** V1.768611.7586y2*2可以看出U主要由长子头宽控制，而V主要由次子的头长控制，因此第二对典型变量主要反映了该家庭成年长子头宽与成年次子头长之间的相关性。*2*2

相关分析实验报告 篇2

1 经济管理实验室的概念及设立必要性

所谓的经济管理实验室, 就是高校为了培养理论知识扎实和实践能力突出的新型复合人才, 在传统的教学基础上, 为经济管理专业设置模拟实践操作的平台。这个平台以计算机模拟为基础, 既供教师实践新的教学理念, 也供学生进行创造性的专业学习, 推行新型多样化的教学方式, 充分采用现代化的授课手段, 通过模拟实践的演练, 锻炼学生将理论应用于实践的能力, 培养学生多样化思维模式, 鼓励学生突破传统加强创新。

可以说, 经济管理实验室是学校为社会输送大批实用型人才的实践基地, 可以兼顾学生个人的发展和社会用人所需。21世纪需求的是知识与能力兼备的新型应用型人才, 传统的纯理论式教学不能满足培养实践型高科技人才所需, 建立经管实验室是经济管理专业教学改革的一部分, 可以为经管专业的人才培养提供新的思路和发展方向。科学地建立经济管理实验室, 并加强对其的管理, 使实验室切实发挥教学实践基地的作用, 对于学校提高经管专业人才培养水平和加强经济管理的学科建设有重要意义。

2 建立经济管理实验室的难题

近年来许多高校已经逐步建立了经济管理实验室, 经管实验室教学也取得了一定的成绩, 但由于传统教育理念的根深蒂固, 不同院校对实验室的投入不均衡, 加上缺乏专业的教师, 许多实验室的教学效果不甚理想。

2.1 教学理念滞后, 忽视经管专业的实践性

我国的传统教育理念是重理轻文、重理论知识而缺乏实践教学。在推行经管实验室教学的过程中, 对经济管理实验室不够重视, 潦草地完成经管实验室的建设, 没有对实验室的建设和使用做好全盘规划;实验室建立后, 未设立完善的管理制度, 只简单设置管理人员, 未足额配备专业教师, 未及时更新教学模式, 教学设施简陋且教学内容陈旧, 不利于发挥经管实验室的实践教学作用。

2.2 实验室师资力量薄弱

由于学校未根据专业发展实况做整体规划, 对实验室建设及教学实施的过程缺乏全面的管理和监控, 未对专业教师和实验室教师进行团队整合, 导致经管实验室的师资力量薄弱。

2.2.1 实验室教师配备不足, 高学历教师少

由于很多高校的教育理念落后, 认为经管实验室老师只是用来辅助专业教师完成工作, 其工作性质以服务为主, 只需要能完成常规的实验室管理工作即可, 不需要有太高的专业素养。因此实验室老师普遍以专科或本科学历为主, 且福利待遇等远不及专业课教师。在实际的教学实践中, 给实验室老师的项目少而水准偏低, 为实验室配备的老师数量也不足, 更没有培训计划。实验室老师在繁重的工作中, 很难抽时间搞科研以提升实力去参加职称评定, 因而普遍学历低、职称低、待遇低。这样的教师构架, 不利于推动实验室教学的开展[1]。

2.2.2 教师素养无法满足教学所需

经管实验室的优势在于可以模拟实践进行教学。而在仿真模拟的过程中, 教师要具有深厚的专业知识功底和出色的计算机运用能力, 以保证模拟的顺畅进行。但是, 实验室教师缺乏专业知识, 专业教师又缺乏实验室管理能力, 两者很难有效配合完成教学并发挥实验室的功效。

2.2.3 教师团队稳定性差

实验室教师由于发展空间有限、待遇低, 离职率较高。加上经管专业自身的特征, 专业教师的稳定性也较差。人员的不稳定直接影响了实验室教学的开展。

2.3 资金短缺, 硬件设施和软件设施配备不足

专本科院校的经管实验室建设资金主要来源于地方政府的财政拨款和学校资助, 对于民营高校或者经济发展落后的地区而言, 财政拨款有限且学校资助投入比例受其他学校基础设施建设的影响较大, 用于经管实验室的资金相当有限。

由于经费短缺, 经管实验室的硬件设施配备不齐全, 有些大型的模拟性项目无法进行, 制约了实验室教学的创新实践。而且实验室设备应该定期进行软件升级, 必要时需要更换合适的适合项目需要的设备, 但是经费紧张的情况下, 这些都无法进行。校方用于教师团队的组建和培训的资金匮乏, 也导致无力扩大教师队伍, 无法及时编制适用于教学实践的教学软件和教材[2]。

3 建立经济管理实验室的策略探讨

3.1 建立经济管理实验化教学体系

经管实验化教学体系以培养创新型人才为目标, 其核心在于发现并解决实际经济管理工作中的各类问题, 是一个教学、实践和科研相结合的体系。整个实验体系以基本的课程实验为基础, 以创新设计实验为第二个阶段, 以综合训练来结束, 按照教学原理有序推进。其目的在于通过模拟演练, 训练学生应用所学专业知识来解决实际问题的能力。

在建立过程中要注意下述问题: (1) 要对实验室做精准定位, 依据学校经管专业的实际状况, 以可持续发展的目光来做长期规划, 避免后期的重复建设等浪费状况; (2) 应分阶段按步骤进行经管实验室的建设, 做好计算机系统硬件和软件的配置; (3) 在建成使用后, 应定期对实验室进行优化, 保持实验室和社会发展及学科发展同步, 保证教学过程的创新性; (4) 课程设置应以培养实用创新型人才的目标为导向, 要符合经济规律和教学原理。

3.2 多渠道筹集建设资金

在积极争取地方财政支持的前提下, 学校应设立专项经管实验室基金, 并根据每年的财务实况做好预算。学校应加强与企业的合作, 建立定向人才培养渠道, 通过将实验室作为企业人才培训基地的方式, 吸纳企业资金的支持。这样既可以满足企业职前培训需求, 又可以解决实验室资金问题, 也可以加强学校的实践教育成效。

3.3 加强实验教学队伍的建设

加强教师团队的培训, 培养既具备专业理论教学能力又具备实践教学能力的优秀教师, 这些教师不仅专业能力出众, 又有丰富的经管经验, 能够更好地发挥经管实验室的创新教学功效。对教师团队进行定期专项培训, 建立绩效考核制度, 对在实验室教学项目中表现优异的教师应给予实质奖励, 稳定团队的骨干成员。

4 结语

建立经管实验室是运用现代化科技教学模式培养应用型经管人才的教育尝试, 对其他学科的教育改革具有借鉴意义。

参考文献

[1]费伟.高校经济管理类实验室建设模式研究和探析[J].经济管理者, 2015 (33) :264-265.

相关分析实验报告 篇3

关键词： 数字图像相关（DIC）； 误差分析； 刚体运动； 离面位移

中图分类号： O 348.1文献标识码： Adoi： 10.3969/j.issn.10055630.2012.03.002

引言

数字图像相关（digital image correlation，DIC）方法是一种非接触、全场变形测量技术，因其具有设备简单、对环境要求低、测量精度高等优点，已被广泛用于材料的力学性能测试中[1，2]。DIC方法分二维（2D）和三维（3D）两种：3D DIC需要两台摄像机，实验较为繁琐；2D DIC仅用一台摄像机，且不需要相机标定。尽管2D DIC精度略低于3D DIC[3]，但是通过修正系统误差，仍可达到相当高的精度，因此仍然具有相当高的实用价值。

研究人员对2D DIC的误差做了大量的研究，且将误差源分为硬件和软件两类[4]：（1）硬件方面主要包括散斑图质量[5]、镜头畸变[6]、离面位移[3]等；（2）软件方面主要包括子区域大小[7]、相关函数[8]、亚像素插值[9]等。这些工作从原理上发展和完善了DIC方法，使其在实际应用上又向前迈进了一步。

力学实验中最常见是拉伸实验，将2D DIC方法应用于拉伸实验已有很多报道[1，2]，但却没有规范的实验方法，研究人员多是凭自身理解和经验进行实验。DIC作为一种图像测量方法，由硬件及实验方法引入的系统误差和偶然误差对测量精度和可靠性都有很大的影响，因此为提高实验的可靠性，对实验误差分析具有重要意义。

文中主要分析了实验条件对2D DIC影响，对多晶铜试样进行拉伸实验，以应变片的测量结果为基准，将2D DIC的测量结果与之比较，验证2D DIC的测量精度，针对出现的误差，寻找误差源，并进行系统修正。

1数字图像相关原理

DIC方法是通过处理变形前后被测物体表面的图像获得位移和应变场信息的测量方法。将变形前后的图像分别称为“参考图像”和“变形后图像”，利用灰度分布的相关性求形变量。首先在参考图像中定义计算区域（region of interst，ROI），一般为矩形。计算区域进一步被均分为虚拟网格，通过计算每个网格节点的位移得到全场位移信息。2D DIC方法的基本原理在于对变形前后两幅图像中的相同像素点进行追踪或匹配，如图1所示，为计算P点的位移，在参考图像的计算区域内选择一个以P（x0，y0）为中心的含（2M+1）×（2M+1）个像素的正方形参考子区，在变形后图像中通过一定的搜索方法，按预先定义的互相关函数进行相关计算，寻找与参考图像子区的互相关系数最大或最小（取决于所选择的相关函数）的以P′（x′0，y′0）为中心的目标图像子区，从而确定P（x0，y0）点在X、Y方向的位移分量U、V。

2实验

2.1实验设备

实验装置简图如图2所示，采用Instron 5848试验机进行单轴拉伸加载。试验机载荷传感器分辨力为 0.000 01 N，最大载荷2 kN，位移传感器分辨力0.000 01 mm。图像传感器为一台大恒DHHV1303UM CMOS摄像机，分辨力为1 280×1 024 pixel，镜头为Computar MLM3XMP变焦镜头。实验过程中利用磁性底座把摄像机固定在钢铁基座上，以保证摄像机稳定且光轴与试样表面垂直，拍摄时用冷光源照明试样。

试样材料是牌号为T2的紫铜，几何尺寸如图3所示。由于相关运算的精度与散斑质量关系密切，因此为了增加散斑图的平均灰度梯度[5]，实验中的散斑图是在白漆基底上喷涂直径约为0.5 μm的雾化黑色碳素墨水颗粒得到的，如图4所示，白框为所选计算区域。

2.2实验过程

现从软件和硬件两方面分析了实验条件及设备可能引入的误差，确定最佳拍摄条件，并进行了拉伸实验。

2.2.1软件计算误差

DIC方法是先计算位移场，然后再通过位移场计算应变场，先利用双线性插值法对散斑图像进行灰度的插值，然后利用式（1）计算插值后散斑图相关区域的相关系数，从而得到亚像素位移，再通过逐点局部最小二乘法[4]来计算位移的导数，即应变。

由于位移的误差会导致应变计算不准，因此为确定软件对实验图像的位移计算精度，选取一幅实验图像为参考图像，对其施加0.01～1 pixel的模拟位移，比较计算得到位移和虚拟位移之间的差别。

2.2.2硬件误差实验

在保证散斑图质量、光照的均匀、稳定及实验台隔振的情况下，2D DIC的硬件误差主要由以下几方面引入，因此需逐个分析：

（1）拍摄条件的影响

影响图像拍摄的主要因素有：光圈、焦距、物距、像距、快门速度（也叫曝光时间）等。而图像的质量直接影响DIC计算的结果，现通过刚体平移和零位移实验来检验拍摄状况。

刚体平移由于不包含任何变形，所以DIC计算区域内的位移值应该是相同的，位移场应为一平面；零位移实验是对静止的试样表面连续拍照，然后对图像进行DIC计算，所得位移场应是全为零的平面分布。考虑到软件存在计算精度，因此若计算得到结果在软件计算精度范围内波动，则说明摄像机的拍摄状况比较理想。

（a）放大倍数影响

nlc202309030706

将镜头放大倍率调至0.3×和1.0×，各做一组零位移和刚体平移实验。刚体平移是样品在试验机上沿竖直方向平移，以0.03 mm为步长，平移0.3 mm，依次采集10幅散斑图像。

（b）快门速度的影响

快门速度需配合光源设置，设置不当也会影响成像，实验所用的摄像机快门速度可在1 μs～1 s范围内调节，但为了配合白光冷光源，快门速度必须设为10 ms的整数倍。实验中，把镜头放大倍率设置在1.0×，在不同快门速度下拍摄零位移图像。

（2）离面位移实验

要成功地应用2D DIC实验，要求试样表面应足够平，且与摄像机光轴尽可能垂直。然而实际应用中，因为加载装置的缺陷，以及材料的泊松效应[3，4]，故试样表面会偏离理想平面，离面位移很难避免。为降低离面位移的影响，主要有两个办法：一是采用远心镜头，二是尽可能地将摄像机放置在远离试样表面的地方，近似形成一个远心成像系统[3，4]。由于实验中使用的镜头属于微距镜头，物距较短，不得不考虑离面位移的影响，因此通过数值计算，讨论了实验中可能出现的离面位移与测量应变的关系。

2.2.3拉伸实验

为了验证DIC系统应变测量的精度，将多晶铜大试样单轴拉伸变形的DIC与应变片测量的结果进行比较。实验中，试验机每拉伸100～200 μm记录一次载荷和应变仪读数，同时采集图像，直至试样拉断实验停止，每次实验记录40～50幅图像。

3实验结果与讨论

3.1软件计算误差

施加0.01～1 pixel虚拟位移后的散斑图DIC计算结果如表2所示。可以看到，划线处的两个相对误差值差别较大，因而断定实验所用散斑图的DIC软件计算精度大约在0.04～0.05 pixel之间，完全可以满足DIC实验要求。

（2）离面位移

2DDIC实验通常是凭经验判断试样表面与摄像机光轴是否垂直，因此偏差总是存在的。实验中使用的微距镜头因物距很短，对离面位移非常敏感，故必须具体分析其对测量结果的影响。

实验中的离面运动通常是离面平移和离面转动的叠加。假定试样表面与竖直方向夹角为θ，拉伸位移沿着试样表面向上，且在拉伸过程中角θ不变，仿照文献[3]建立离面位移模型，如图10所示。

根据式（11），现对A5～A7进行误差修正，表4中三个k值均可作为该条件下修正系数，取三者平均值对结果进行修正，如图14，可以看到经过修正的DIC曲线和应变片测量结果非常吻合，可见通过此法可以得到满意实验结果。

4结论

DIC方法是一种很具吸引力的位移和应变场测量技术，可应用于不同领域中。然而，由于实验方法的不当，通常会引入一些误差。文中对2D DIC的实验方法进行了研究，分析了多种拍摄条件下产生的实验现象及误差，并提出了相应的消除和抑制误差的措施，同时对DIC方法中因离面位移引起的误差进行了理论分析，得出了实际应变计算公式。最后利用2D DIC方法测量了多晶铜试样的单轴拉伸应变，将结果与应变片测量结果进行比较，检验文中所用测量系统的精度，针对出现的误差，认为其主要来源于摄像机噪声及测试系统的离面位移，鉴于这两种误差源比较难以消除，探索了一种利用修正系数k对误差修正的方法，通过该方法对系统误差进行修正并得到满意的测量结果。

参考文献：

[1]TUNG S，SHIH M，KUO J.Application of digital image correlation for anisotropic plastic deformation during tension testing[J].Optics and Lasers in Engineering，2010，48（5）：636-641.

[2]GRYTTEN F，DAIYAN H，POLANCOLORIA M，et al.Use of digital image correlation to measure largestrain tensile properties of ductile thermoplastics[J].Polymer Testing，2009，28（6）：653-660.

[3]SUTTON M A，YAN J H，TIWARI V，et al.The effect of outofplane motion on 2D and 3D digital image correlation measurements[J].Optics and Lasers in Engineering，2008，46（10）：746-757.

[4]PAN B，QIAN K M，XIE H M，et al.Twodimensional digital image correlation for inplane displacement and strain measurement：A review[J].Measurement Science and Technology，2009，20（6）：62001-62005.

[5]PAN B，LU Z，XIE H M.Mean intensity gradient：an effective global parameter for quality assessment of the speckle patterns used in digital image correlation[J].Optics and Lasers in Engineering，2010，48（4）：469-477.

[6]潘兵，谢惠民，陈鹏万，等.数字图像相关测量中镜头成像畸变的估计和校正[J].计量学报，2009，30（1）：62-67.

[7]PAN B，XIE H，WANG Z，et al.Study on subset size selection in digital image correlation for speckle patterns[J].Optics Express，2008，16（10）：7037-7048.

[8]TONG W.An evaluation of digital image correlation criteria for strain mapping applications[J].Strain，2005，41（4）：167-175.

[9]SCHREIER H W，BRAASCH J R，SUTTON M A.Systematic errors in digital image correlation caused by intensity interpolation[J].Optical Engineering，2000，39（11）：2915-2921.

[10]CHENG P，SUTTON M A，SCHREIER H W，et al.Fullfield speckle pattern image correlation with Bspline deformation function[J].ExperimentalMechanics，2002，42（3）：344-352.

指标分析实验报告 篇4

了解技术分析指标的研判作用

二、实验内容

趋势指标: 趋势指标（cye）就是是根据市场趋势理论，趋势一旦形成就将延续，该趋势运行一定幅度后又完结这一原理而设计的。动量指标: 动量指标（mtm）也称为动力指标。在证券市场上有类似于物理学上的恒速原理的现象：如果股价的上涨（下跌）趋势在继续，则股价的上涨（下跌）速度会大体保持一致。动量指标（mtm）正是从股票的恒速原理出发，考察股价的涨跌速度，以股价涨跌速度的变化分析股价趋势的指标。人气指标: 人气指标（ar）和意愿指标（br）都是以分析历史股价为手段的技术指标，其中人气指标比较重视开盘价格，从而反映市场买卖的人气；意愿指标则重视收盘价格，反映的是市场买卖意愿的程度，两项指标分别从不同角度股价波动进行分析，达到追踪股价未来动向的共同目的。人气指标是以当天开市价为基础，即以当天市价分别比较当天最高、最低价，通过一定时期内开市价在股价中的地位，反映市场买卖人气。

三、实验步骤（具体操作流程）：

计算公式如下：

expma1=（当日收盘价-昨日expma）/12+昨日expma expma2=（当日收盘价-昨日expma）/50+昨日expma 首次计算时，昨日ｅｘｐｍａ用前一天的收盘价代替。

应用原则： 1）当ｅｘｐｍａ1曲线由下向上穿越ｅｘｐｍａ2曲线时，expma1对股价有助涨作用。2）当ｅｘｐｍａ1曲线由上向下穿越ｅｘｐｍａ2曲线时，expma2对股价有助跌作用。3）股价由下向上碰触ｅｘｐｍａ时，很容易遭受很大的阻力而回档。4）股价由上向下碰触ｅｘｐｍａ时，很容易受到支撑而反弹。5）当ｅｘｐｍａ1向上交叉时，股价会先形成一个短暂的高点，然后微幅回档至ｅｘｐｍａ2附近，此时为最佳买入点。6）当ｅｘｐｍａ1向下交叉时，股价会先形成一个短暂的低点，然后微幅反弹至ｅｘｐｍａ2附近，此时为最佳卖出点。7）当股价瞬间行情波动过大时，应放弃使用ｅｘｐｍａ指标，改用顺势指标（ｃｃｉ）加变动率指标（ｒｏｃ）研判。3 分析参数，提炼信息。

四、实验结论：

浦发银行前三季度实现净利润148.5 亿，eps 为1.29 元，因增发摊薄后为1.034，超出市场预期。其中净手续费收入超出预期，信用成本低于预期。截止9月底，公司的资本充足率和核心资本充足率分别为10.19% 和7.09%，资本水平稍显不足。但是，公司向中移动的定向增发股份已经在10 月14 日完成了过户登记，共募集资金392亿。增发后，公司的资本实力大大增强，资本充足率和核心资本充足率一举提高到了12%和8%以上。

预测公司10、11、12 年的eps 和bvps 分别为1.25、1.66、2.18 元，最新收盘价对应的10 年动态pe为11.7倍，具备投资价值。

从技术上看如果当前是一轮牛市刚刚开始的话，现在浦发正处于历史的相对底部区域，目前仅是一浪上涨后的二浪回调，前期量能的明显放大说明是有大资金进入的，近期的横向整理中保持一阴一阳的走势说明现在仍然处于吸筹和洗盘的阶段，真的正的第三浪拉升还没有开始，不过在这样的调整中kdj摆动指标已经调下来了，从均线系来看，价格运行在30天线和年线之前，短期均线和长期均线比较集中，说明这个位置也是长线筹码和短线资金的成本位，从长线来看风险也是比较小的。最后再用波浪理论来预测一下股份，按照三浪上涨至少是一浪上涨的1.318倍的理论来看，600000的中线目标位应该在19块钱附近。

以上共有 3块区域，分别标示了1，2，3；而且该3段都处在下跌浪之中，一般情况下，就是通过中间第2段与前后下跌段的下跌力度进行对比，由此判断下阶段走势和拐点，也就是买点在哪里。由观察得知，2段与1段在macd附近发生背离迹象，显示至少下阶段下跌走完了，另外3段又与（1+2）此两段出现力度背离，显示回踩后的安全买点显现。补充：如果要找到较佳卖点，我想至少要找三个以上理由。个人经验是，首先是技术背离理论寻找，有背离就会出现卖点；其次，从历史成交密集区，这是心理压力点位，十分关键；最后是从头部形态形成，尤其是头部组合形态形成，这样必然形成卖点。一半正常情况下，三根k线就可以组合成一组头部形态。仔细研究每次大顶部的头部形态形成特点，只需要看最高价位k线与之前后两根k线组合即可判断。

记住，做图形分解应该是技术分析的第一步，是第一个十分重要的阶段，而且分解技术和正确点位也十分关键，不能够分解错误了，否则出现的结果是完全不一样的。expma均线指标用于取代移动平均线，可以随股价的快速移动，立即调整方向，解决移动平均线落后的问题。1.该指标一般为中短线选股指标，比较符合以中短线为主的投资者，据此信号买入者均有获利机会，但对中线投资者来说，其参考意义似乎更大，主要是因为该指标稳定性大，波动性小。2.若白线和黄线始终保持距离地上行，则说明该股后市将继续看好，每次股价回落至白线附近，只要不击穿黄线，则这种回落现象便是良好的买入时机。

3、对于卖出时机而言，个人认为还是不要以expma指标形成死叉为根据，因为该指标有一定的滞后性，可以超级短线指标为依据，一旦某只个股形成死叉时，则是中线离场信号。

对于对大小盘、k线图进行技术分析指标时，我们不一定只使用一种进行分析，我们可以根据实际的需要结合两种或两种以上的技术分析指标来进行分析，这样我们才能收集到更好的有利用价值的信息，为我们是否选择这支股票提供有力的证据。篇二：综合指标分析实验报告

曲靖师范学院数学与信息科学学院

实

验

报

告

2012 年

5月

24日 篇三：财务报表分析单项实验报告

徐州工程学院

实习报 告

实习名 称 课内单项实验 学 院 专 业 财务管理

班 级 08财管（2）班 学 生 姓 名 张琪 学

号

20081501224

实习地 点

教室 指 导 教 师 张淑云

2011年 月 日至 2011年 月

实习起止时间： 日 篇四：证券投资分析实验报告

经济与管理学院福建农林大学旅游学院

实验报告

课程名称： 证券投资分析

专业班级： 金融双学位 学 号：学生姓名: 指导教师： 成 绩: 11年 12月 5日

一、实验目的及要求：(一)目的通过周k线和移动平均线判断价格变动的趋势，通过分析典型形态和有关技术指标确定价格变动的方向以及预测变动的幅度，并作出投资决策。(二)内容及要求

二、仪器用具

计算机、投影仪等实验设备。windows操作系统、网络设备、证券交易分析软件等。

三、实验原理

（一）证券资讯阅读分析

1、熟悉“通达信”证券分析软件的系统功能架构主要有大盘分析、报价分析、当日个股即时分析、技术分析、多股同列、特别报道、公告信息、系统工具、进入系统及错误信息提示和退出系统。

2、熟悉获取证券信息的渠道和手段。

3、了解证券交易的相关名词，如分时、内外盘、换手率等。

（二）上市公司基本分析

1、对宏观经济的分析

从国家经济政策、货币供应量、利率、通货膨胀率对投资的影响、人民币汇率制度、人民币升值等因素对上市公司的影响。

2、个股所处行业进行分析

从经济结构、行业的生命周期、政府的产业政策、行业的定量对个股所处行业进行分析。

3、个股公司分析

对公司的基本分析（行业地位分析、产品分析、成长性分析等）、公司的财务分析（公司经营管理能力分析、主营业务等）、公司的重大事项分析（公司的资产重组、公司的关联交易等）对自己所选的个股进行公司分析。

（三）证券投资技术分析

1、k线理论分析

从不同的单根k线所表示的含义、不同的k组合对所选的股票进行分析和判断。

2、形态理论分析

从反转形态、双底反转、v形反转等形态理论对所选的股票进行分析。

3、技术指标分析

利用移动平均线、平滑异同移动平均线、随机指标（kdj）等技术指标对所选的股票进行分析。

四、实验结果

所选股票及代码：格力电器 000651

（一）当前及未来宏观经济分析 2011年我国宏观经济形势将是最有变化的一年，也是最有生机的一年。中国经济保增长历来问题不大，调结构问题很大。主要是两个方面的原因，一个是结构矛盾沉淀得太深。简单概括一下，内需和外需结构严重失衡。再看投资领域，投资里面中国产业结构矛盾存在一系列的失衡。再看消费，消费结构里面存在一系列的矛盾。再进一步看收入分配，其实收入分配里面不仅是水平问题，gdp的增长速度快于居民的收入增长，城市快于农村，这里面真正的消费者是居民，显然内需不足。再说政府收入，中央财政收入占总财政收入大概超过50%，地方财政收入占收入总盘的45%。但是财政支出里，地方财政支出将近80%，中央是20%。这是严重的财政收入支出不匹配。

在2009年预计今年的时候，大家说今年的膨胀压力会比较大。从今年三月份，一系列调控政策就出台了。包括限制房价的政策。到了5月份，当时在人民银行开会的时候，很多学者又担心中国也会出现通货紧缩，那个时候觉得中国经济的复苏强于任何国家的程度。3月份，又开始发生变化，美国开始货币放量政策。中国通货膨胀成为比较大的解决。今年9月份以前，控制通胀预期还是有成效的，但是9月份以后，为什么突然全国的价格在上升，很重要的一个原因，就是通胀预期发生了变化，这和美国的放量货币政策分不开的导致，全球通胀预期上升，引发了中国9月份物价上升。

关于国民经济调整问题：第一发展，通过发展解决就业，通过就业解决收入分配。没有就业，不可能解决收入分配。我们也提出来，要防中国收入陷井的问题。第二个层次，怎么样保证就业，除了发展经济，第二块就是加快培训。中国提出来叫做科教兴国和人才强国战略的概念。第三个办法，这两个问题肯定解决不了收入分配问题，提出公共服务均衡化的问题。其中很重要的问题就是社会保障，包括社会的教育保障、医疗卫生，以及刚才说的新农合、农村的养老保险，这些改革的意

义是重大的。

（二）家电行业分析

受经济周期向下及政策效用递减的影响，2011年是家电行业景气度从高点回落的一年。从月度数据看，空冰洗的内外销增速已有明显回落，液晶电视销量增速较为平稳。

与销量趋势相符，企业收入与利润的增速逐季下降。分子行业看，白电、小家电、厨卫的景气度都有所下降，而彩电今年的表现平稳，持续的新品推出是彩电企业抵抗周期的利器。

家电板块2011年以来下跌10.65%，相对沪深300超额收益率为1.88%，板块收益位于全市场第五，总体表现尚可。分子行业看，白电相对于沪深300的超额收益率为0.99%，彩电为10.68%，小家电及厨卫为-6.59%，彩电受益于基本面的平稳，今年取得了较好的相对收益。

中报开始，市场对家电行业的业绩进行了下调，家电板块整体净利润的增长预期从35%下调至29%，市场预期开始逐步回落。今年家电板块股价调整比较充分，目前市盈率水平已经位于历史底部。

家电企业的盈利能力对成本的变动是比较敏感的。白电、小家电、厨电产品的主要原材料是铜、铝、钢材、塑料等大宗商品，彩电的主要原材料是液晶面板。在全球经济不景气的背景下，这些原材料的价格目前已经显现出颓势。2012年，家电企业的成本压力将有所减小。

《数值分析》课程实验报告 篇5

学 号：

学 院：

机 电 学 院 日 期：

2015 年 X 月X 日 目 录 实验一 函数插值方法 1 实验二 函数逼近与曲线拟合 5 实验三 数值积分与数值微分 7 实验四 线方程组的直接解法 9 实验五 解线性方程组的迭代法 15 实验六 非线性方程求根 19 实验七 矩阵特征值问题计算 21 实验八 常微分方程初值问题数值解法 24 实验一 函数插值方法 一、问题提出 对于给定的一元函数的n+1个节点值。试用Lagrange公式求其插值多项式或分段二次Lagrange插值多项式。

数据如下：

（1）0.4 0.55 0.65 0.80 0.95 1.05 0.41075 0.57815 0.69675 0.90 1.00 1.25382 求五次Lagrange多项式，和分段三次插值多项式，计算, 的值。（提示：结果为,）（2）1 2 3 4 5 6 7 0.368 0.135 0.050 0.018 0.007 0.002 0.001 试构造Lagrange多项式，计算的,值。（提示：结果为,）二、要求 1、利用Lagrange插值公式 编写出插值多项式程序；

2、给出插值多项式或分段三次插值多项式的表达式；

3、根据节点选取原则，对问题（2）用三点插值或二点插值，其结果如何；

4、对此插值问题用Newton插值多项式其结果如何。Newton插值多项式如下：

其中：

三、目的和意义 1、学会常用的插值方法，求函数的近似表达式，以解决其它实际问题；

2、明确插值多项式和分段插值多项式各自的优缺点；

3、熟悉插值方法的程序编制；

4、如果绘出插值函数的曲线，观察其光滑性。

四、实验步骤（1）0.4 0.55 0.65 0.80 0.95 1.05 0.41075 0.57815 0.69675 0.90 1.00 1.25382 求五次Lagrange多项式，和分段三次插值多项式，计算, 的值。（提示：结果为,）第一步：先在matlab中定义lagran的M文件为拉格朗日函数代码为：

function[c,l]=lagran(x,y)w=length(x);n=w-1;l=zeros(w,w);for k=1:n+1 v=1;for j=1:n+1 if(k~=j)v=conv(v,poly(x(j)))/(x(k)-x(j));end end l(k,:)=v;end c=y*l;end 第二步：然后在matlab命令窗口输入：

>>>> x=[0.4 0.55 0.65 0.80,0.95 1.05];y=[0.41075 0.57815 0.69675 0.90 1.00 1.25382];>> lagran(x,y)回车得到：

ans =121.6264-422.7503 572.5667-377.2549 121.9718-15.0845 由此得出所求拉格朗日多项式为 p（x）=121.6264x5-422.7503x4+572.5667x3-377.2549x2+121.9718x-15.0845 第三步：在编辑窗口输入如下命令：

>> x=[0.4 0.55 0.65 0.80,0.95 1.05];>> y=121.6264*x.^5-422.7503*x.^4+572.5667*x.^3-377.2549*x.^2+121.9718*x-15.0845;>> plot(x,y)命令执行后得到如下图所示图形，然后 >> x=0.596;>> y=121.6264*x.^5-422.7503*x.^4+572.5667*x.^3-377.2549*x.^2+121.9718*x-15.084 y =0.6262 得到f（0.596）=0.6262 同理得到f（0.99）=1.0547（2）1 2 3 4 5 6 7 0.368 0.135 0.050 0.018 0.007 0.002 0.001 试构造Lagrange多项式，和分段三次插值多项式，计算的,值。（提示：结果为,）实验步骤：

第一步定义 function[c,l]=lagran(x,y)w=length(x);n=w-1;l=zeros(w,w);for k=1:n+1 v=1;for j=1:n+1 if(k~=j)v=conv(v,poly(x(j)))/(x(k)-x(j));end end l(k,:)=v;end c=y*l;end 定义完拉格朗日M文件 第二步：然后在matlab命令窗口输入：

>>>> x=[1 2 3 4 5 6 7];y=[0.368 0.135 0.050 0.018 0.007 0.002 0.001];>> lagran(x,y)回车得到：

ans =0.0001-0.0016 0.0186-0.1175 0.4419-0.9683 0.9950 由此得出所求拉格朗日多项式为 p（x）=0.0001x6-0.0016x5+0.0186x4-0.1175x3+0.4419x2-0.9683x+0.9950 第三步：在编辑窗口输入如下命令：

>> x=[1 2 3 4 5 6 7];>> y=0.0001*x.^6-0.0016*x.^5+0.0186*x.^4-0.1175*x.^3+0.4419*x.^2-0.9683*x+0.9950;>> plot(x,y)命令执行后得到如下图所示图形，然后 >> x=1.8;>> y=121.6264*x.^5-422.7503*x.^4+572.5667*x.^3-377.2549*x.^2+121.9718*x-15.084 y =0.1650 得到f（0.596）=0.6262 同理得到f（6.15）=2.3644 五、实验结论 插值是在离散数据的基础上补插连续函数，使得这条连续曲线通过全部给定的离散数据点，它是离散函数逼近的重要方法，利用它可通过函数在有限个点处的取值状况，估算出函数在其他点处的近似值。

实验二 函数逼近与曲线拟合 一、问题提出 从随机的数据中找出其规律性，给出其近似表达式的问题，在生产实践和科学实验中大量存在，通常利用数据的最小二乘法求得拟合曲线。

在某冶炼过程中，根据统计数据的含碳量与时间关系，试求含碳量与时间t的拟合曲线。

t(分)0 5 10 15 20 25 30 35 40 45 50 55 0 1.27 2.16 2.86 3.44 3.87 4.15 4.37 4.51 4.58 4.02 4.64 二、要求 1、用最小二乘法进行曲线拟合；

2、近似解析表达式为；

3、打印出拟合函数，并打印出与的误差，；

4、另外选取一个近似表达式，尝试拟合效果的比较；

5、* 绘制出曲线拟合图。

三、目的和意义 1、掌握曲线拟合的最小二乘法；

2、最小二乘法亦可用于解超定线代数方程组；

3、探索拟合函数的选择与拟合精度间的关系 四、实验步骤：

第一步先写出线性最小二乘法的M文件 function c=lspoly(x,y,m)n=length(x);b=zeros(1:m+1);f=zeros(n,m+1);for k=1:m+1 f(:,k)=x.^(k-1);end a=f＇*f;b=f＇*y＇;c=a＼b;c=flipud(c);第二步在命令窗口输入：

>>lspoly([0,5,10,15,20,25,30,35,40,45,50,55],[0,1.27,2.16,2.86,3.44,3.87,4.15,4.37,4.51,4.58,4.02,4.64],2)回车得到：

ans =-0.0024 0.2037 0.2305 即所求的拟合曲线为y=-0.0024x2+0.2037x+0.2305 在编辑窗口输入如下命令：

>> x=[0,5,10,15,20,25,30,35,40,45,50,55];>> y=-0.0024*x.^2+0.2037*x+0.2305;>> plot(x,y)命令执行得到如下图 五、实验结论  分析复杂实验数据时,常采用分段曲线拟合方法。利用此方法在段内可以实现最佳逼近,但在段边界上却可能不满足连续性和可导性。分段函数的光滑算法,给出了相应的误差分析.给出了该方法在分段曲线拟合中的应用方法以及凸轮实验数据自动分段拟合。

实验三 数值积分与数值微分 一、问题提出 选用复合梯形公式，复合Simpson公式，Romberg算法，计算（1）（2）（3）（4）二、要求 1、编制数值积分算法的程序；

2、分别用两种算法计算同一个积分，并比较其结果；

3、分别取不同步长，试比较计算结果（如n = 10, 20等）；

4、给定精度要求ε，试用变步长算法，确定最佳步长。

三、目的和意义 1、深刻认识数值积分法的意义；

2、明确数值积分精度与步长的关系；

3、根据定积分的计算方法，可以考虑二重积分的计算问题。

四、实验步骤 第一步：编写各种积分的程序 复合梯形程序如下：

function I=TX(x,y)n=length(x);m=length(y);if n~=m error(＇The lengths of X and Y must be equal＇);return;end h=(x(n)-x(1))/(n-1);a=[1 2*ones(1,n-2)1];I=h/2*sum(a.*y);复合Simpson程序如下：

function s = simpr1(f,a,b,n)h=(b-a)/(2*n);s1=0;s2=0;for k=1:10 x=a+h*(2*k-1);s1=s1+feval(f,x);end for k=1:(10-1)x=a+h*2*k;s2=s2+feval(f,x);end s=h*(feval(f,a)+feval(f,b)+4*s1+2*s2)/3;end Romberg程序如下：

function I = Romber_yang(fun,a,b,ep)if nargin<4 ep=1e-5;end;m=1;h=b-a;I=h/2*(feval(fun,a)+feval(fun,b));T(1,1)=I;while 1 N=2^(m-1);h=h/2;I=I/2;for i=1:N I=I+h*feval(fun,a+(2*i-1)*h);end T(m+1,1)=I;M=2*N;k=1;while M>1;T(m+1,k+1)=(4^k*T(m+1,k)-T(m,k))/(4^k-1);M=M/2;k=k+1;end if abs(T(k,k)-T(k-1,k-1))

2、对于积分Ι=01sin⁡XXdx，f(0)=1,梯形积分T=0.94607307，辛普森积分S=0.94607308，Romberg积分R=0.94607307。

3、对于积分Ι=01eX4+X2dx，梯形积分T=0.39081248，辛普森积分S=0.39081185，Romberg积分R=0.39081885。

4、对于积分Ι=01ln1+X1+X2dx，梯形积分T=0.27218912，辛普森积分S=0.27219844，Romberg积分R=0.27219827。

五、实验结论，通过本实验学会复合梯形公式，复合Simpson公式，Romberg公式的编程与应用，掌握MATLAB提供的计算积分的各种函数的使用方法。

实验四 线方程组的直接解法 一、问题提出 给出下列几个不同类型的线性方程组，请用适当算法计算其解。

1、设线性方程组  2、设对称正定阵系数阵线方程组  3、三对角形线性方程组 二、要求 1、对上述三个方程组分别利用Gauss顺序消去法与Gauss列主元消去法；

平方根法与改进平方根法；

追赶法求解（选择其一）；

2、应用结构程序设计编出通用程序；

3、比较计算结果，分析数值解误差的原因；

4、尽可能利用相应模块输出系数矩阵的三角分解式。

三、目的和意义 1、通过该课题的实验，体会模块化结构程序设计方法的优点；

2、运用所学的计算方法，解决各类线性方程组的直接算法；

3、提高分析和解决问题的能力，做到学以致用；

4、通过三对角形线性方程组的解法，体会稀疏线性方程组解法的特点。

四、实验步骤：

列主元高斯消去法的matlab的M文件程序 function [x,det,index]=Gauss(A,b)% 求线形方程组的列主元Gauss消去法，其中，% A为方程组的系数矩阵；

% b为方程组的右端项；

% x为方程组的解；

% det为系数矩阵A的行列式的值；

% index为指标变量，index=0表示计算失败，index=1表示计算成功。

[n,m]=size(A);nb=length(b);% 当方程组行与列的维数不相等时，停止计算，并输出出错信息。

if n~=m error(＇The rows and columns of matrix A must be equal!＇);return;end % 当方程组与右端项的维数不匹配时，停止计算，并输出出错信息 if m~=nb error(＇The columns of A must be equal the length of b!＇);return;end % 开始计算，先赋初值 index=1;det=1;x=zeros(n,1);for k=1:n-1 % 选主元 a_max=0;for i=k:n if abs(A(i,k))>a_max a_max=abs(A(i,k));r=i;end end if a_max<1e-10 index=0;return;end % 交换两行 if r>k for j=k:n z=A(k,j);A(k,j)=A(r,j);A(r,j)=z;end z=b(k);b(k)=b(r);b(r)=z;det=-det;end % 消元过程 for i=k+1:n m=A(i,k)/A(k,k);for j=k+1:n A(i,j)=A(i,j)-m*A(k,j);end b(i)=b(i)-m*b(k);end det=det*A(k,k);end det=det*A(n,n);% 回代过程 if abs(A(n,n))<1e-10 index=0;return;end for k=n:-1:1 for j=k+1:n b(k)=b(k)-A(k,j)*x(j);end x(k)=b(k)/A(k,k);end 然后在命令窗口输入 >> A=[4 2-3-1 2 1 0 0 0 0;8 6-5-3 6 5 0 1 0 0;4 2-2-1 3 2-1 0 3 1;0-2 1 5-1 3-1 1 9 4;-4 2 6-1 6 7-3 3 2 3;8 6-8 5 7 17 2 6-3 5;0 2-1 3-4 2 5 3 0 1;16 10-11-9 17 34 2-1 2 2;4 6 2-7 13 9 2 0 12 4;0 0-1 8-3-24-8 6 3-1];>> b=[5 12 3 2 3 46 13 38 19-21];>> gauss(A,b)ans = 1.0000-1.0000 0.0000 1.0000 2.0000 0.0000 3.0000 1.0000-1.0000 2.0000 高斯-约当消去法maltab的M文件程序 function [x,flag]=Gau_Jor(A,b)% 求线形方程组的列主元Gauss-约当法消去法，其中，% A为方程组的系数矩阵；

% b为方程组的右端项；

% x为方程组的解；

[n,m]=size(A);nb=length(b);% 当方程组行与列的维数不相等时，停止计算，并输出出错信息。

if n~=m error(＇The rows and columns of matrix A must be equal!＇);return;end % 当方程组与右端项的维数不匹配时，停止计算，并输出出错信息 if m~=nb error(＇The columns of A must be equal the length of b!＇);return;end % 开始计算，先赋初值 flag=＇ok＇;x=zeros(n,1);for k=1:n % 选主元 max1=0;for i=k:n if abs(A(i,k))>max1 max1=abs(A(i,k));r=i;end end if max1<1e-10 falg=＇failure＇;return;end % 交换两行 if r>k for j=k:n z=A(k,j);A(k,j)=A(r,j);A(r,j)=z;end z=b(k);b(k)=b(r);b(r)=z;end % 消元过程 b(k)=b(k)/A(k,k);for j=k+1:n A(k,j)=A(k,j)/A(k,k);end for i=1:n if i~=k for j=k+1:n A(i,j)=A(i,j)-A(i,k)*A(k,j);end b(i)=b(i)-A(i,k)*b(k);end end end % 输出x for i=1:n x(i)=b(i);end 然后保存后在命令窗口输入：

>> A=[4 2-4 0 2 4 0 0;2 2-1-2 1 3 2 0;-4-1 14 1-8-3 5 6;0-2 1 6-1-4-3 3;2 1-8-1 22 4-10-3;4 3-3-4 4 11 1-4;0 2 5-3-10 1 14 2;0 0 6 3-3-4 2 19];>> b=[0-6 20 23 9-22-15 45];>> Gau_Jor(A,b)ans = 121.1481-140.1127 29.7515-60.1528 10.9120-26.7963 5.4259-2.0185 五、实验结论 用LU法，调用matlab中的函数lu中，L往往不是一个下三角，但可以直接计算不用它的结果来计算，不用进行行变换。如果进行行变b也要变，这样会很麻烦。

实验五 解线性方程组的迭代法 一、问题提出 对实验四所列目的和意义的线性方程组，试分别选用Jacobi 迭代法，Gauss-Seidel迭代法和SOR方法计算其解。

二、要求 1、体会迭代法求解线性方程组，并能与消去法做以比较；

2、分别对不同精度要求，如由迭代次数体会该迭代法的收敛快慢；

3、对方程组2，3使用SOR方法时，选取松弛因子ω=0.8，0.9，1，1.1，1.2等，试看对算法收敛性的影响，并能找出你所选用的松弛因子的最佳者；

4、给出各种算法的设计程序和计算结果。

三、目的和意义 1、通过上机计算体会迭代法求解线性方程组的特点，并能和消去法比较；

2、运用所学的迭代法算法，解决各类线性方程组，编出算法程序；

3、体会上机计算时，终止步骤或k >（给予的迭代次数），对迭代法敛散性的意义；

4、体会初始解，松弛因子的选取，对计算结果的影响。

四、实验步骤 第一步编写实验所需的Jacobi迭代法，Gauss-Seidel迭代法，SOR迭代法的程序。

Jacobi迭代法：

function [x,k,index]=J(A,b,ep,itmax)if nargin<4 itmax=100;end if nargin<3 ep=1e-5;end n=length(A);k=0;x=zeros(n,1);y=zeros(n,1);index=1;while 1 for i=1:n y(i)=b(i);for j=1:n if j~=i y(i)=y(i)-A(i,j)*x(j);end end if abs(A(i,i))<1e-10|k==itmax index=0;return;end y(i)=y(i)/A(i,i);end if norm(y-x,inf)

function [x,k,index]=G(A,b,ep,itmax)if nargin<4 itmax=100;end if nargin<3 ep=1e-5;end n=length(A);k=0;x=zeros(n,1);y=zeros(n,1);index=1;while 1 y=x;for i=1:n z=b(i);for j=1:n if j~=i z=z-A(i,j)*x(j);end end if abs(A(i,i))<1e-10|k==itmax index=0;return;end z=z/A(i,i);x(i)=z;end if norm(y-x,inf)

function [x,k,index]=SOR(A,b,ep,w,itmax)if nargin<5 itmax=100;end if nargin<4 w=1;end if nargin<3 ep=1e-5;end n=length(A);k=0;x=zeros(n,1);y=zeros(n,1);index=1;while 1 y=x;for i=1:n z=b(i);for j=1:n if j~=i z=z-A(i,j)*x(j);end end if abs(A(i,i))<1e-10|k==itmax index=0;return;end z=z/A(i,i);x(i)=(1-w)*x(i)+w*z;end if norm(y-x,inf)

1、设线性方程组  2、设对称正定阵系数阵线方程组 3、三对角形线性方程组 五、实验结论 迭代法是解线性方程组的一个重要的实用方法，特别适用于求解在实际中大量出现的，系数矩阵为稀疏阵的大型线性方程组。通过此次实验学会了Jacobi迭代法，Gauss-Seidel迭代法，SOR迭代法的程序编写，并掌握了它们各自的优缺点及其适用条件。

实验六 非线性方程求根 一、问题提出 设方程有三个实根 现采用下面六种不同计算格式，求 f(x)=0的根或 1、2、3、4、5、6、二、要求 1、编制一个程序进行运算，最后打印出每种迭代格式的敛散情况；

2、用事后误差估计来控制迭代次数，并且打印出迭代的次数；

3、初始值的选取对迭代收敛有何影响；

4、分析迭代收敛和发散的原因。

三、目的和意义 1、通过实验进一步了解方程求根的算法；

2、认识选择计算格式的重要性；

3、掌握迭代算法和精度控制；

4、明确迭代收敛性与初值选取的关系。

四、实验步骤 第一步：编写实验所需的程序。

function [x_star,index,it]=DD(fun,x,ep,itmax)if nargin<4 itmax=100;end if nargin<3 ep=1e-5;end index=0;k=1;while k

1、，x1=0，x2=0。

2、，x1=无穷大，x2=-0.3473。

3、，x1=1.8794，x2=1.8794。

4、，x1=-0.3473，x2=-0.3473.。

5、，x1=1.8794，x2=1.8794。

6、，x1=1.8794，x2=-0.3473。

五、实验结论 对于非线性方程，求它的解析解有时候是很困难的，但采用数值方法可以很容易地求它的近似解。此次实验就是采用迭代法求非线性方程的根。对于一个非线性方程，选用不同的迭代形式，因为其收敛程度不一样，造成其效率与精确度有很大的差别。

实验七 矩阵特征值问题计算 一、问题提出 利用冪法或反冪法，求方阵的按模最大或按模最小特征值及其对应的特征向量。

设矩阵A的特征分布为：

且 试求下列矩阵之一（1）求，及 取 结果（2）求及 取 结果：

（3）求及 取 结果(4)取 这是一个收敛很慢的例子,迭代次才达到 结果（5）有一个近似特征值,试用幂法求对应的特征向量，并改进特征值（原点平移法）。

取 结果 二、要求 1、掌握冪法或反冪法求矩阵部分特征值的算法与程序设计；

2、会用原点平移法改进算法，加速收敛；

对矩阵B=A-PI取不同的P值，试求其效果；

3、试取不同的初始向量，观察对结果的影响；

4、对矩阵特征值的其它分布，如且如何计算。

三、目的和意义 1、求矩阵的部分特征值问题具有重要实际意义，如求矩阵谱半径，稳定性问题往往归于求矩阵按模最小特征值；

2、进一步掌握冪法、反冪法及原点平移加速法的程序设计技巧；

3、问题中的题（5），反应了利用原点平移的反冪法可求矩阵的任何特征值及其特征向量。

四、实验步骤 第一步：写出实验所需的幂法求最大特征值及反幂法求最小特征值的程序。

幂法程序：

function [m,u,index]=TZ(A,ep,itmax)if nargin<3 itmax=100;end if nargin<2 ep=1e-5;end n=length(A);u=ones(n,1);index=0;k=0;m1=0;while k<=itmax v=A*u;[vmax,i]=max(abs(v));m=v(i);u=v/m;if abs(m-m1)

function [m,u,index]=FTZ(A,ep,itmax)if nargin<3 itmax=100;end if nargin<2 ep=1e-5;end n=length(A);u=ones(n,1);index=0;k=0;m1=0;invA=inv(A);while k<=itmax v=invA*u;[vmax,i]=max(abs(v));m=v(i);u=v/m;if abs(m-m1)

λ3=3.4723，x3=（1.0000 0.5229 0.2422）T。，λ1=21.3053，X1=（0.8724 0.5401 0.9973 0.5644 0.4972 1.0000）T；

λ6=1.6214。

五、实验结论 求n阶方阵A的特征值和特征向量，也是实际中常常碰到的问题。通过此次实验掌握了用幂法和反幂法求一个方阵的最大特征值和特征向量，绝对值最小的特征值和特征向量。

实验八 常微分方程初值问题数值解法 一、问题提出 科学计算中经常遇到微分方程（组）初值问题，需要利用Euler法，改进Euler法，Rung-Kutta方法求其数值解，诸如以下问题：

（1）分别取h=0.1,0.2,0.4时数值解。

初值问题的精确解。

（2）用r=3的Adams显式和预-校式求解 取步长h=0.1，用四阶标准R-K方法求值。

（3）用改进Euler法或四阶标准R-K方法求解 取步长0.01,计算数值解，参考结果。

（4）利用四阶标准R-K方法求二阶方程初值问题的数值解（I）(II)(III)(IV) 二、要求 1、根据初值问题数值算法，分别选择二个初值问题编程计算；

2、试分别取不同步长，考察某节点处数值解的误差变化情况；

3、试用不同算法求解某初值问题，结果有何异常；

4、分析各个算法的优缺点。

三、目的和意义 1、熟悉各种初值问题的算法，编出算法程序；

2、明确各种算法的精度与所选步长有密切关系；

3、通过计算更加了解各种算法的优越性。

四、实验步骤 function [x,y]=euler(fun,x0,xfinal,y0,n);if nargin<5,n=50;end h=(xfinal-x0)/n;x(1)=x0;y(1)=y0;for i=1:n;x(i+1)=x(i)+h;y(i+1)=y(i)+h*feval(fun,x(i),y(i));end 实验程序及分析（Ⅰ）（1）、算法程序 function E =Euler_1(fun,x0,y0,xN,N)% Euler向前公式，其中 % fun为一阶微分方程的函数 % x0,y0为初始条件 % xN为取值范围的一个端点 % h为区间步长 % N为区间个数 % x为Xn构成的向量 % y为yn构成的向量 x=zeros(1,N+1);y=zeros(1,N+1);x(1)=x0;y(1)=y0;h=(xN-x0)/N;for n=1:N x(n+1)=x(n)+h;y(n+1)=y(n)+h*feval(fun,x(n),y(n));end T=[x＇,y＇] function z=f(x,y)z=4*x/y-x*y;(2)、运行程序 >> Euler_1(＇f＇,0,3,2,20)结果 ：

锌的分析实验报告 篇6

1 氟化钠溶液：4%

2 二甲酚橙指示剂：0.1%，配制后两周内使用。

3 六次甲基四胺：

4 丁二酮污溶液：1%乙醇溶液

5 抗坏血酸—硫脲溶液：按每100毫升溶液含抗坏血酸2克，硫脲10克的比例配制，当天使用。

6 EDTA溶液：0.02M，用基准试剂配制。

7 锌标准溶液：0.02M。

二 试样的分解

1 若试样中含有锡： 称取试样0.2500克移入250毫升烧杯中，加入氢溴酸10毫升，溴1毫升。温热溶解后加入高氯酸10毫升，加热蒸发以除去多余的溴和氢溴酸，分解不溶性的溴化物，从而获得一澄清无色溶液。蒸至尽干后，加水20~30毫升水。

三 分析方法

吸入一定量的试液，依次加入氟化钠溶液10毫升(掩蔽三价铁、四价锡和三价铝)，抗坏血酸—硫脲(掩蔽二价铜和银)溶液5毫升，丁二酮污溶液5毫升。混匀后加入适量六次甲基四胺，调节试液的PH值为5.0~5.5(用精密PH试纸检查)。加入二甲酚橙指示剂1~2滴，用0.02MEDTA标准溶液滴定至试液由红色转为黄色。也可再多加滴定剂1~2毫升，用0.02M锌标准溶液返滴至试液由黄色转为红色为止(用锌标准溶液返滴则终点更为敏锐)。

注：1 在PH5.5的微酸性溶液中，用EDTA滴定锌时消除锰和镍的干扰是急需解决的问题。镍含量高时可用丁二酮污可消除小于1毫克钴的干扰。二价镍在PH的条件下与丁二酮污形成沉淀，可立即干过滤后滴定锌。

相关分析实验报告 篇7

1 材料与方法

1.1 材料

1.1.1 实验动物

Wistar大鼠,雌性,150~180 g,7只。SPF级,由北京维通利华实验动物技术有限公司提供(许可证编号为SCXK11-00-0008)。室温(20±2)℃,实行昼夜颠倒,光照12 h(18:00~6:00)和黑暗环境12 h(6:00~18:00),自由食、水饲养;适应环境1周后正式实验(实验均于9:00~12:00进行)。实验前大鼠单笼放置,任其自由探索5 min,后迅速置于高架十字迷宫的平台区,使其头部正对其中一个开放臂,在红光下观察5 min。

1.1.2 高架十字迷宫[7]

有两个开放臂(open arm,长×宽为50 cm×10 cm)、两个相对的封闭臂(close arm,长×宽×高为50 cm×10 cm×40 cm)、一个连接四只臂的中央平台(central platform,10 cm×10 cm),开放臂、封闭臂和平台区底部均为黑色,且前两者互相垂直成十字状;十字迷宫固定于与其双臂等长的十字支架上,支架高为50 cm。

1.2 方法

1.2.1 高架十字迷宫实验

如上所述,7只大鼠进行高架十字迷宫实验,5 min内需要记录的指标:(1)进入开放臂次数(open arm entry,OE):进入到任一开放臂的次数以大鼠四个爪子均进入到臂内为准,一个爪子从该臂中完全退出则为该次进入活动完成;(2)进入开放臂时间(open arm time,OT):进人开放臂的时间,单位为s;(3)进入封闭臂次数(close arm entry,CE):标准同(1);(4)进入封闭臂时间(close arm time,CT):进人封闭臂的时间,单位为s;(5)向下探究次数(headdipping):大鼠处于中央平台或开放臂时,前爪握住迷宫边缘,同时头部和肩部伸出臂的边缘向迷宫下面探究的行为次数;(6)封闭臂后腿直立次数(rearing):大鼠在封闭臂前腿抬起以后腿支持使身体竖立的次数。

第一次实验结束后,将大鼠放回鼠笼正常饲养,直到下次实验;每只大鼠实验结束后,清除粪便,并用75%乙醇清理迷宫,以掩盖气味。

1.2.2 数据分析

进行数据分析的实验参数:开放臂停留时间百分比(the percentage of time spend in the open arms,OT%):开放臂停留时间/总时间×100%;进入开放臂次数百分比(OE%):进入开放臂次数/(OE+CE)×100%;进臂的总次数(total number of entries,TNE):进入开放臂和封闭臂的总次数;向下探究次数;封闭臂后腿直立次数。

1.3 统计学方法

采用SPSS 17.0软件进行统计分析,采用Graph Pad Prism5.0软件进行统计作图。评价参数:ICC用于评价连续变量或等级变量的可信度大小[8,9];Kappa是可信度研究的一种非参数统计检验[10],用于评价分类变量的可信度大小[11,12]。分析前首先根据旷场试验数据分位数进行高分组(>75%分位数,计为3分)、中分组(25%~75%分位数,计为2分)、低分组(<25%分位数,计为1分)分类;当参数ICC和Kappa>0.75认为可信度很好(good),当参数ICC和Kappa为0.50~0.75则认为可信度一般(fair),当参数ICC和Kappa<0.50则认为可信度很差(poor)[13];为考察EPM初测与复测的差异性,对其各参数进行配对t检验。

2 结果

2.1 复测信度

实验参数一致性检验(ICC):进入开放壁次数百分比、进入开放臂时间百分比和进入开放臂和封闭臂总次数的结果均显示两次实验具有较好的一致性和较高的可信度(ICC>0.5),其他参数的一致性较差(ICC<0.5)。见表1、图1。

注:与初测比较,aP<0.05,bP<0.01

实验参数分组一致性检验(Kappa):封闭臂内直立的次数具有很好的一致性和可信度;其他参数均具有较好的一致性,Kappa值均>0.5。见表2。

注:与初测比较aP<0.05,bP<0.01

2.2 EPM参数初测与复测的差异性

进入开放臂次数百分比(t=4.137,P<0.01)、封闭臂内后腿直立次数(t=0.437,P<0.01)初测与复测比较,差异有高度统计学意义。

3 讨论

高架十字迷宫利用动物对新异环境的探究特性相对高悬敞开臂的恐惧心理,形成动物的矛盾行为,即EPM试验具有较好的复测信度(表1),且具有较好的相关性(图1)。Kappa结果提示,参数均示EPM具有较好的复测信度。从以上表述可以得出,大鼠面对新环境(开放臂)会产生好奇心去探究,因大鼠有嗜暗的天性(封闭臂),两者之间发生“探究-回避”的冲突的行为,产生焦虑心理[14]。进入开放臂时间百分比和进入开放臂次数百分比反映了动物的焦虑状态;进入开放臂和封闭臂总次数反映动物的运动能力,向下探究次数反映了动物在非保护区内的探索行为,与焦虑程度有一定相关性。高架十字迷宫实验在行为学以及抗焦虑药物研究中应用也越来越多,但就其参数相关性及其本身方法的复测信度的报道较少。

本研究ICC结果提示,进入开放壁次数百分比、总进臂次数和进入开放壁时间百分比结果均显示EPM有较好的可信度和可靠性,同时也证实,进入开放臂时间百分比和进入开放臂次数百分比作为大鼠EPM一个稳定的实验参数,具有较好的复测信度;总进臂次数也显示EPM具有较好的复测信度。而其他参数在初测与复测结果中未见较好的复测信度,可能因为大鼠对EPM的适应和记忆效应[13],使其对新环境的探索性下降,表明这些参数易受外界因素影响。

相关分析实验报告 篇8

关键词：新会计准则 国际财务报告准则 差异

一、新会计准则出台的背景和意义

我国财政部在2006年2月构建起一套较为完整的《企业会计准则》体系。2006年8月《企业会计准则》业务指南公开发表，标志着我国新会计准则体系的完善建成。这是一次极为深刻的会计改革。回顾我国改革开放30多年的历程，尤其是1993年以来的会计改革历史，可以看到这次新会计准则的颁布是以往会计改革的继续，其宗旨主要在于以下几个问题。

一是会计信息质量问题。自从实行市场经济体制以来，我国的企业开始走上政企分开、自主经营、自负盈亏的轨道。但是，市场竞争带有一定的盲目性，当循规蹈矩的生产经营难以取得预期的盈利效果时，便有人试图采取不正当的手段进行竞争。于是在会计领域，假账目、假报表也出现了。

二是市场经济地位问题。自从2001年11月我国加入世界贸易组织以来，在我国漫长的“入世”过程中，中国得到的好处是出口贸易增长越来越快，但与此同时，也有越来越多的反倾销诉讼把我国企业推上了被告席，进而遭到外国的反倾销调查。

三是深化企业改革的问题。改革开放30余年来，全国企业已经基本上完成了公司制改造，变成了自主经营的独立法人。它们按照市场经济的法则进行国内、国际的生产经营活动，采用甚至创造性地引入一系列竞争手段和管理方法，其中包括高级管理人员的任期目标责任制和年薪制、股票期权制度等考核与激励措施、掉期与套期保值等衍生金融工具，随着我国有效市场逐步完善而涌现出托管、代销、返券、返利、售后三包等多种交易方式，等等，都需要会计法规填补制度上的空白，按照国际通行的标准统一实务中的混乱做法。

因此，这次会计准则体系的建立的意义绝不仅仅在于会计准则本身，其宏观理论意义可以概括为：有利于会计信息质量的提高和政府部门经济管理水平的增强；有利于完善市场经济体制，尤其是资本市场的健康发展；有利于提高对外开放水平，保障我国企业在世界贸易组织中应有的地位和利益；有利于会计工作促进经济社会发展作用的发挥。

新会计准则发布实施后，其范围、内容和约束力等都将得到加强，在提高会计信息质量的前提下，最大限度地满足有关方面对会计信息的需求，从而进一步规范会计工作秩序，维护社会公众利益；新会计准则的制定，是适应经济全球化发展趋势的必然要求，实现中国会计准则与国际财务报告准则的趋同，使国内企业的会计核算工作更加适应国际化发展的需求，为企业增强国际竞争力奠定基础；新准则的试行，为国内企业对海外投资业务制定了核算的标准，进一步规范了国内企业的海外投资行为，节省了国内企业对海外业务核算的转换时间和费用，极大地提高了新准则的适用性，同时为国内企业的整体评价打好了基础；新准则体系规范了特殊行业和特殊业务的会计核算标准，为特殊业务间的会计数据对比和分析提供了依据，同时，为特殊行业的国际化竞争提供了切实的制度保障；新准则颁布了金融工具会计准则，为完善国内金融市场操作体系，规范国内金融企业的经营行为等建立了制度的保障。

二、新准则体系基本实现了与国际财务报告准则的趋同

新会计准则体系主要在以下几个方面实现了国际趋同：存货周转的计量方法，取消了后进先出法的应用；固定资产的成本中要考虑计入特殊行业特殊企业固定资产的弃置费，固定资产净残值按现值计量，固定资产后续支出按初始确认的原则进行；无形资产的研究与开发，可以划分为研究阶段和开发阶段，并且研究阶段的支出费用化，而开发阶段的支出资本化，寿命不确定的无形资产不再摊销；资产减值采用了资产组的概念和总部资产的概念，进一步明确了资产减值迹象出现后才应该继续进行资产减值测试，并且详细规定了资产可收回金额的计算方法；金融工具、债务重组、非货币性交换、投资性房地产和生物资产的计量，符合条件的应采用公允价值，并且一律纳入表内反应；合并财务报表采用经济实体理论，不再采用母公司理论，合并范围基于实际意义上的控制，而不仅仅是法律形式上的控制；同一控制下的长期股权投资成本按投资企业占被投资单位净资产的应有份额计量，而非同一控制下的长期股权投资成本按投资企业对被投资单位支付的对价计量；持有股份比例达到控股和没有重大影响的按照成本法核算，而持有股份比例达到重大影响的按照权益法核算；收入的计量，在遵循五项确认标准的前提下，当收入的名义金额与公允价值相差不多时按名义金额计量，但当收入的名义金额与公允价值相差很多时按公允价值计量。

三、新会计准则体系与国际财务报告准则的实质性差异

新会计准则与国际财务报告准则的趋同不等于相同。在一些会计处理上，新会计准则保持了“中国特色”。但是，其中实质性差异主要包括两项：

一是关联方关系及其披露。国际财务报告准则要求，国家控制的企业一律视为关联方。而我国规定国家控制的企业，除了有投资与被投资关系的以外，均不视为关联方。实际上，这些企业确实在市场中都是独立的法人，他们之间不可能随便无偿转移股权。

二是长期资产减值计提准备不得转回。国际财务报告准则规定，除了商誉等寿命不确定的无形资产以外，其他所有的资产都可以计提减值准备，并且当其价值回升之时允许在其计提的准备金额的范围内转回。而我国企业会计准则规定，固定资产、无形资产、投资性房地产等长期资产一经计提减值准备就不得转回，因为长期资产减值的损失一般不易恢复，也因为事实证明有一些企业利用资产减值准备的计提和转回进行利润操纵。并且，当前美国财务会计准则也规定长期资产减值准备不可转回，他们的理由是计提减值准备以后，资产是按照新的成本列示于账面的，为了贯彻稳健原则，该资产成本只能减少而不能增加。也可以说，我们在此是借鉴了美国的做法。

趋同是双向的，作为发展中国家的中国，不可避免的存在着新兴市场经济的特点，因此不能照抄照搬经济发达国家现成的方法，只要我们坚持了会计准则实质性的趋同，国际社会就肯定认可。

参考文献：

①于长春：《新旧会计准则差异实务导读》2007

（孙颖，1971年生，辽宁沈阳人，辽宁公安司法管理干部学院副教授。研究方向：财务）