山东省家具三包(积差相关系数的抽样分布)

积差相关系数的抽样分布

1.

在抹灰层达到规定龄期时进行拉伸粘结强度试验取样,且取样而积应≥2m2,取样数量应为7个。

2.

按顶部拉拔板的尺寸切割试样,试样尺寸应与拉拔板的尺寸相同。切割应深入基层,且切入基层的深度应≤2mm。损坏的试样应废弃。

3.

粘贴顶部拉拔板,并应符合下列规定:在粘贴前,应清除顶部拉拔板及抹灰层表面污渍并保持干燥,当现场温度低于5℃时,顶部拉拔板宜先预热;胶粘剂应按使用说明书规定的配比使用,应搅拌均匀、随用随配、涂布均匀,硬化前不得受水浸;顶部拉拔板粘贴后应及时用胶带等进行固定。

4.

在顶部拉拔板上安装带有万向接头的拉力杆。

简述积差相关系数的计算方法

设两个数分别为(x+y)(x-y)=1991光有这个还不够，加上条件：两个数都是正整数注意到1991=11×181=1×1991所以x+y=181，x-y=11或者x+y=1991，x-y=1解得两个数分别为995，996或者85，96

积差相关系数的抽样分布怎么算

1: 如果已知样品流量、 冷却水温度及样品的初始条件， 则取样冷却器所需冷却面 积可由式(A1)求得： A= f •1.0029/3600Δtm•U (A1) 式中 A——所需冷却面积， 

m2； f——样品流量， L/h； Δtm——平均温差， ℃； U——整体热交换系数(对双层螺旋管及浸液式冷却器均取 U=200)。

 当样品为过热蒸汽时， 对每 100℃过热度， 应在由式(A1)计算出的冷却面积基 础上增加 12.6%。

2: 平均温差可由式(A2)求得： Δtm= [( t1-T2)-(t2-T1)]/[L( t1-T2)/(t2-T1)] (A2) 式中 Δtm——平均温差， ℃； t1——冷却器进口样品温度， ℃； t2——冷却器进口样品温度， ℃； T1——冷却器进口冷却水温度， ℃； T2——冷却器出口冷却水温度， ℃。

3: 冷却器螺旋管可由一组具有所需冷却面积的连续盘管构成， 也可由两组螺旋管内外排列构成。

积差相关性分析

相关系数是用以反映变量之间相关关系密切程度的统计指标。

相关系数是按积差方法计算，同样以两变量与各自平均值的离差为基础，通过两个离差相乘来反映两变量之间相关程度；着重研究线性的单相关系数。相关关系是一种非确定性的关系，相关系数是研究变量之间线性相关程度的量。由于研究对象的不同，相关系数有如下几种定义方式。简单相关系数：又叫相关系数或线性相关系数，一般用字母P表示，是用来度量变量间的线性关系的量。复相关系数：又叫多重相关系数。复相关是指因变量与多个自变量之间的相关关系。例如，某种商品的季节性需求量与其价格水平、职工收入水平等现象之间呈现复相关关系。典型相关系数：是先对原来各组变量进行主成分分析，得到新的线性关系的综合指标，再通过综合指标之间的线性相关系数来研究原各组变量间相关关系。依据相关现象之间的不同特征，其统计指标的名称有所不同。如将反映两变量间线性相关关系的统计指标称为相关系数（相关系数的平方称为判定系数）；将反映两变量间曲线相关关系的统计指标称为非线性相关系数、非线性判定系数；将反映多元线性相关关系的统计指标称为复相关系数、复判定系数等。

积差相关系数取值范围

sinα·cosβ=(1/2)[sin(α+β)+sin(α-β)]

cosα·sinβ=(1/2)[sin(α+β)-sin(α-β)]

cosα·cosβ=(1/2)[cos(α+β)+cos(α-β)]

sinα·sinβ=-(1/2)[cos(α+β)-cos(α-β)]

积差相关系数检验方法

相关系数用r表示，它的基本公式为：

r=\frac{n\sum xy-\sum x\sum y}{\sqrt{n\sum x^2-(\sum x)^2}\sqrt{n\sum y^2-(\sum y)^2}}

相关系数的值介于–1与+1之间，即–1≤r≤+1。其性质如下：

* 当r>0时，表示两变量正相关，r<0时，两变量为负相关。

* 当|r|=1时，表示两变量为完全线性相关，即为函数关系。

* 当r=0时，表示两变量间无线性相关关系。

* 当0<|r|<1时，表示两变量存在一定程度的线性相关。且|r|越接近1，两变量间线性关系越密切；|r|越接近于0，表示两变量的线性相关越弱。

* 一般可按三级划分：|r|<0.4为低度线性相关；0.4≤|r|<0.7为显著性相关；0.7≤|r|<1为高度线性相关。