3414试验数据处理及配方施肥简介(下).ppt
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荞麦测土配方施肥3414肥料效应田间试验.doc
荞麦测土配方施肥3414肥料效应田间试验摘 要：通过荞麦测土配方施肥3414田间肥效试验，获取荞麦最佳施肥量，氮、磷、钾施肥比例，以此为配方施肥提供依据，为增产增收提供依据。
关键词：荞麦 测土配方施肥 3414试验
一、试验目的
通过肥料田间试验，获取作物最佳施肥量、施肥比例；掌握底肥追肥分配比例，为科学施肥和肥料配方提供依据。
二、试验设计
采用3414完全实施方案。3414方案设计是指氮、磷、钾3个因素、4个水平、14个处理，设三次重复，小区随机排列。在低产田安排试验。试验地点位于建塘镇解放村五一小组。试验地不施有机肥，4个水平的含义：0水平指不施肥，2水平
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兴仁县2008年测土配方施肥项目水稻“3414”田间试验总结.doc
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兴仁县2008年测土配方施肥项目水稻“3414”田间试验
报告
水稻是我县的主要粮食作物，常年栽插面积在20万亩左右，其化肥施用量逐年增加。但化肥施用的品种结构和数量多少并不合理，氮肥常常超量，造成极大浪费，污染环境，有的品种如钾肥用量甚少或根本不用，造成产量上不去，达不到高产目标。为探索我县水稻产量和N、P、K施用量的关系，选择一套适宜我县的最佳施肥方案，特进行此试验。
一、材料与方法
1、供试材料
N肥为兴义化工总厂生产的尿素（含N量：46%），P肥为钙镁磷肥（含P2O5：福泉产12%，平坝产15%），K肥为氯化钾（含K2O：60%）；供试土壤为潮砂泥田和潮泥田，种子
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兴仁县2008年测土配方施肥项目玉米“3414”田间试验总结.doc
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兴仁县2008年测土配方施肥项目玉米“3414”田间试验
报告
玉米是我县的主要粮食作物，常年播种面积均在30万亩左右，其化肥施用量逐年增加。但化肥施用的品种结构和数量多少并不合理，氮肥常常超量，造成极大浪费，污染环境，有的品种如钾肥用量甚少或根本不用，造成产量上不去，达不到高产目标。为探索我县玉米产量和N、P、K施用量的关系，选择一套适宜我县的最佳施肥方案，特进行此试验。
一、材料与方法
1、供试材料
N肥为兴义化工总厂生产的尿素（含N量：46%），P肥为钙镁磷肥（含P2O5：福泉产12%，平坝产15%），K肥为氯化钾（含K2O：60%）；供试土壤为黄泥土，种子为杂交品
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试验数据处理..docx
航空有机玻璃温度效应试验研究12化本3班 2012364324李穗环摘要：由于随着对飞机性能要求的提高，对机用有机玻璃的要求愈来愈高。因此，研究飞机有机玻璃温度效应具有十分重要的意义。当温度较高情况时，有机玻璃会发生裂纹扩展或蠕变行为等等，本文将会研究温度对有机玻璃裂纹扩展速率的影响。试验结果表明，有机玻璃随着温度升高，裂纹扩展速率减小，断裂韧度增大。 关键词：有机玻璃 裂纹扩展速率 温度 数据处理引言 有机玻璃称聚甲基丙烯酸甲酯①，又称做压克力，是平常经常使用的玻璃替代材料，是迄今为止合成透明材料中性质最优异的。有机玻璃在航空中有广泛应用，飞机上的主要用途是制作飞机座舱盖，飞
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1.2 试验数据的表图表示法 1.2.1 列表法 将试验数据列成表格，将各变量的数值依照一定的形式和顺序一一对应起来。 试验数据表分为两类：记录表和结果表示表。 试验数据记录表是试验记录和试验数据初步整理的表格，它是根据试验内容设计的一种专门表格，表中数据可分为三类：原始数据、中间数据和最终计算结果。 试验结果表示表表达的是试验的结论，即变量之间的依从关系。 表格形式包括无线表、全线表、卡线表、三线表。 常用的是卡线表和三线表。 传统的卡线表功能比较齐全，对于栏目多、数列复杂的表格，使用卡线表时各项数据之间的对应关系明显，不宜混淆，版面安排紧凑，缺点是横线和竖线太多，不够简练。
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数据处理简介：现代信息时代的核心技能
为什么数据处理如此重要决策支持数据处理能够从海量数据中提取有价值的信息，为管理者提供科学的决策依据。通过数据分析，企业可以更好地了解市场趋势、客户需求和竞争对手的动态，从而制定更有效的战略。效率提升数据处理可以自动化重复性的工作，提高工作效率。例如，自动化的数据清洗和转换可以节省大量的时间和人力成本，使员工能够专注于更具创造性和战略性的任务。创新驱动
数据处理的基本定义和范畴1定义数据处理是指对数据进行收集、清洗、转换、存储、分析和可视化的过程。其目的是将原始数据转化为有用的信息，为决策提供支持。2范畴数据处理的范畴非常广泛，包括统计分析、数据挖掘、机器学
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大数据处理技术简介; 三、大数据开源软件Hadoop简介; 一、大数据背景;我们正处在信息爆炸的年代;大数据定义;数据的分类;2000年以后非结构化数据占绝大部分;从非结构化数据到结构化数据;网页爬虫;传统关系数据库，如：Oracle、MYSQL
无法储存几亿行长，几百万行宽的表格，巨大的数据直接导致数据库崩溃
半结构化数据和脏数据将会导致出错（类型不严格）
传统方法失效 ！
如何解决？
大数据处理技术的解决办法：
存成文件（File System）;; 二、大数据处理实现技术;大数据处理技术面对的第一个问题;数据读取问题;谷歌文件系统（GFS）;分而治之;…….
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大数据处理技术简介;Hadoop简介实例演示三、;一、大数据背景;大数据背景——定义我们;大数据背景——定义大数;结构化数据：行数据,存储在数据;大数据背景——数据的;大数据背景——数据的;大数据背景——数据的;大数据背景——数据的;大数据背景——数据的;二、大数据处理实现技术;A如何高效存储大规模文件？B大;数据读取问题01T100M/S;谷歌文件系统（GFS）大数据处;分而治之1大数据处理实现技术;大数据处理实现技术——;STEP03STEP04S;大数据处理实现技术——;……10G10G……10G10;GoogleFileSys;数据运算问题02大数据处理实现;大数据处理实现技术——;谷
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试验数据处理 一、 数据修约 根据测量、计算的目的和要求,要对数据进行数值修约,数值修约内容包括三个部分,即修约间隔、有效位数、取舍规则. 一、 数据修约 在进行具体的数字运算前，按照一定的规则确定一致的位数，然后舍去某些数字后面多余的尾数的过程被称为数字修约，指导数字修约的具体规则被称为数字修约规则。 1、修 约 间 隔 . 修约间隔即有效数字最末一位数值或单位. 也就是两个有效数字之差。 它是数值修约先决条件,只有修约间隔确定后才可进行下面的有效位数和数字处理. 修约间隔的表达方式 a. 指定修约间隔为10-n”(n为整
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实验设计与数据处理问题的提出任何自然科学都离不开实验，大多数学科（化工、化学、轻工、材料、环境、医药、热工等）中的概念、原理和规律大多由实验推导和论证的。如最佳的配方、工艺条件，产品性能的优化，对产品质量、环境质量作出评价等。 同时，在生产、生活活动中，也常常遇到一些需要通过实验来解决的问题，因此就涉及到要运用什么样的实验方法，来解决该问题，也即要进行试验设计。 一般情况下，实验分为： 验证性实验：对已知的理论进行验证，以加深对理论的认识 探索性实验：为了揭示尚未完全认识的事物，发现其发生与发展的规律，以完成工程与科研任务，具有很强的探索性 （工程中经常碰到）实验过程实验准备→实验→实验数据
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第3章试验检测数据处理.ppt
第三章 试验检测数据处理;第一节 数据的处理;一、有效数字;一、有效数字;10.归纳规律：
（1）整数前面的0无意义，是多余数字。 如0230
（2）对纯小数，在小数点后，数字前的0只起定位和决定数量级的作用，相当于所取量测的单位不同，是多余数字。 如0.0005
（3）处于数中间位置的0是有效数字, 如0.05050
（4）处于数后位置的0是否为有效数字分三种情况：
①数后面的0，若用10的乘幂表示，使其与有效数字分开，此时，在10的乘幂前包括0均为有效数字。 如120×102
②作为量测结果并注明误差值的数值，其表示的数值等于或大于误差值的所有数字
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1.1.6实例2，4-二硝基苯肼的工艺改革 目的：2，4-二硝基苯肼是一种试剂产品。过去的工艺过程长，工作量大且产品(颜色)经常不合格。北京化工厂改革了工艺，采用2，4-二硝基氯化苯与水合肼在乙醇作溶剂的条件下合成的新工艺。小试已初步成功，但收率只有48%，希望找到更好的生产条件，提高生产效率。（1）因素主次 B(15.75) C(4.75) F(3.75) D(2.75) A(1.5) E(0.25) 主 次 （2）最优条件 极差值大小A1B
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实验设计与数据处理;问题的提出; 同时，在生产、生活活动中，也常常遇到一些需要通过实验来解决的问题，因此就涉及到要运用什么样的实验方法，来解决该问题，也即要进行试验设计。
一般情况下，实验分为：
验证性实验：对已知的理论进行验证，以加深对理论的认识
探索性实验：为了揭示尚未完全认识的事物，发现其发生与发展的规律，以完成工程与科研任务，具有很强的探索性 （工程中经常碰到）
;实验过程; 例如：为探讨因素A、B、C在某问题中所扮演的角色，就得明确你拟研究的目的是什么，以及是要弄清哪些因素是主要因素、哪些是次要因素呢？还是这三种因素分别对该问题有什么样的影响规律呢？还是别
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第二章 相关与回归分析; 确定性关系：现象间存在着一一对应的严格的数量依存关系。对于某一个变量的每一个数值，都有另一个变量的确定数值与之对应，又称为函数关系。
非确定性关系：现象间存在的不严格的数量依存关系。对于某一个变量的每一个数值可以有另一个变量的若干个数值与之对应，又称为相关关系，简称相关。;函数关系与相关关系的联系：
（1）由于测量误差存在，现实生活中函数关系常表现为相关关系；
（2）由于现象间数量关系规律性，相关关系常借助函数关系近似描述。
对现象间相关关系的研究，称为相关分析。
;(二)回归的概念
将具有相关关系的各个变量区分为自变量和因变量，研究自变量数
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5试验数据处理讲义.ppt
1.2 试验数据的表图表示法 1.2.1 列表法 将试验数据列成表格，将各变量的数值依照一定的形式和顺序一一对应起来。 试验数据表分为两类：记录表和结果表示表。 试验数据记录表是试验记录和试验数据初步整理的表格，它是根据试验内容设计的一种专门表格，表中数据可分为三类：原始数据、中间数据和最终计算结果。 试验结果表示表表达的是试验的结论，即变量之间的依从关系。 表格形式包括无线表、全线表、卡线表、三线表。 常用的是卡线表和三线表。 传统的卡线表功能比较齐全，对于栏目多、数列复杂的表格，使用卡线表时各项数据之间的对应关系明显，不宜混淆，版面安排紧凑，缺点是横线和竖线太多，不够简练。