三點分析法

Ⅰ 什麼是三三六分析法

三三六分析法我不知,但是在教學中叫"三、三、六」教學模式，既三個特點：立體式、大容量、快節奏。 立體式——目標任務三維立體式，任務落實到人、組，學生主體作用充分發揮，集體智慧充分展示。
大容量——以教材為基礎，拓展、演繹、提升，課堂活動多元，全體參與體驗。
快節奏——單位時間內，緊扣目標任務，周密安排，師生互動，生生互動，達到預期效果。 三大模塊：預習—展示—反饋。 預習——明確學習目標、生成本課題的重、難點並初步達成目標。
展示——展示、交流預習模塊的學習成果，進行知識的遷移運用和對感悟進行提煉提升。
反饋——反思和總結，對預設的學習目標進行回歸性的檢測，突出「弱勢群體」，讓他們說、談、演、寫。「兵教兵」「兵練兵」「兵強兵」。 六個環節：預習交流、明確目標、分組合作、展示提升、穿插鞏固、達標測評。 預習交流、明確目標環節——通過學生交流預習情況，明確本節課的學習目標。
分組合作——教師口述將任務平均分配到小組，一般每組完成一項即可。
展示提升——各小組根據組內討論情況，對本組的學習任務進行講解、分析。
穿插鞏固——各小組結合組別展示情況，對本組未能展現的學習任務進行鞏固練習。
達標測評——教師以試卷、紙條的形式檢查學生對學習任務的掌握情況。適合你不。

Ⅱ 什麼叫 三點定形法

設這條直線交邊Bc於N,交邊cA的延長線丁點E.求證:.4B:A(』一,1D:AE.
分析待證的比例式前項的兩條線段^B、-4Z)的端點A、矗、D共線;後碩『4(、、AE的端點,1、(』、E也共線。且比例式中各項均
在初中平面幾何中,證明線段成比例的問題。是非常豐富多採的.證明中所採用的論據可以概括為兩大類:其一,足利用桕似三角形對應邊成比例定理;其二,是利用平行線分線段成比例定理.對於具體問題,何時宜用第一類?何時宜辟j第二類?
『般取決於成比例線段的端點位置的特徵.本文介紹「三點定形法」揭示其中的一般規律性.
所謂「三點定形法」就是根據欲旺的線段式比例h{1,前項兩條線段的端點,與後項兩條線段的端點所在位置的持征.來決定征法的途徑.具體地說可以分為如下四種情況:
一、一次性三點定形 (1)比例式的前項線段的端點與後項線段的端點皆不共線,宜採用相似三角形方法證明. , 例l
如圖1,AD是△ABc的高,AE是△ABc的外接圓直徑. 求汪:AB·AC—AE·『4D.
分析待證式即篇一籌,由於這里比例式前項兩條線段AB、AE的三個端點A、B、E不共線,組成△A8E(連結BE).後項兩條線

Ⅲ 學了三步決策分析法有什麼收獲

物理的學習：學會把知識點分類列成表，每種物理現象學會總結，區分不同，版還有還是多做題。權
總之，理科的學習需要大量的課外題輔助，這樣在長期的實踐和磨練中才會越來越靈活，學習來越得心應手。方法是死的，人是活的，方法還需要適合自己，多探索，你會有收獲的，加油！祝你成功！I belive you!

Ⅳ 標准系列法的優點（3點）

標准加入法的概念：
標准加入法，又名標准增量法，是一種被廣泛使用的檢驗儀器准確度的測試方法。這種方法尤其適用於檢驗樣品中是否存在干擾物質。
具體操作：
將一定量已知濃度的標准溶液加入待測樣品中，測定加入前後樣品的濃度。加入標准溶液後的濃度將比加入前的高，其增加的量應等於加入的標准溶液中所含的待測物質的量。
樣品中存在干擾物質，則濃度的增加值將小於或大於理論值。標准曲線法適用於標准曲線的基體和樣品的基體大致相同的情況，優點是速度快，缺點是當樣品基體復雜時不正確。標准加入法可以有效克服上面所說的缺點，因為他是把樣品和標准混在一起同時測定的（「標准加入法」的叫法就是從這里來的），
缺點：
速度很慢。標准曲線法可在樣品很多的時候使用，先做出曲線，然後從曲線上找點，那樣方便。 標准加入法，適合數量 少的時候用。

Ⅳ 微信三點定位法的分析

中國移動杭州分公司工作人員，他對這個「微信三點定位法」持保留意見：「這個不大可能是很精確的，個人感覺理論上這個定位法不是很靠譜，首先個人所在位置離對應基站多少遠，這個數據一般是沒法獲得的。打個比方，像下沙這種地方，地勢很開闊，如果你站在一個制高點，很有可能手機收到的是來自海鹽的哪個基站的信號，離你所在地差了好幾公里，遠的可以達到5公里以上，這樣你的界面上顯示你就是在海鹽，你說還能准確到哪裡去呢？」
編者註：但是，實際上智能機的定位主要通過wifi或gps，並非基站，定位精度還是很高的，定位法能把目標至少鎖定在100米的范圍里。 只要目標不移動，真的能定位
對於網友和移動業界人士的疑問，沈宏作了解釋：「我並不是利用基站的信號來做這個實驗的，我和朋友就用了兩個Iphone和一個Ipad，用蘋果自帶的地圖功能來試驗的。其實，只要你的手機有定位功能，HTC、小米等品牌都可以來玩這個實驗。」
2012年11月5日上午，沈宏說，和一個朋友來到西湖文化廣場，利用浙江自然博物館的無線網路和手機的GPS功能進行「微信三點定位法」實驗。
「朋友在廣場里找個位置坐下，我在周圍隨機走到A、B、C三個點，分別用微信測出和朋友的直線距離，分別為100米、200米、300米。然後參照我微博上的那個方法，計算出朋友所在的位置。當然，有個大前提是，朋友必須在原位上保持不動，否則，我就是測量一千次一萬次，也不準的。」 在遇見這款應用中，直接在地圖上顯示出附近的人，不需要使用三點定位法也可以找到想要找的人。

Ⅵ 節點分析法

節點分析是采氣工程中一個重要的分析方法。具體步驟為一、將系統分為8個節點從上至下依次為1、分離器、2、計量閥、3、井口、4、井下氣嘴、5、井下安全閥、6、井底、7、射孔、8、地層二、選一節點，分別從流入、流出兩方面計算壓力降三、繪制流入流出動態曲線，交點對應的壓力即為生產壓力 還有很多細節要注意，建議你看看楊川東的《采氣工程》

Ⅶ 什麼是STOW分析法

SWOT分析法又稱為態勢分析法，它是由舊金山大學的管理學教授於20世紀80年代初提出來的，是一種能夠較客觀而准確地分析和研究一個單位現實情況的方法。SWOT四個英文字母分別代表：優勢（Strength）、劣勢（Weakness）、機會（Opportunity）、威脅（Threat）。從整體上看，SWOT可以分為兩部分：第一部分為SW，主要用來分析內部條件；第二部分為OT，主要用來分析外部條件。利用這種方法可以從中找出對自己有利的、值得發揚的因素，以及對自己不利的、要避開的東西，發現存在的問題，找出解決辦法，並明確以後的發展方向。根據這個分析，可以將問題按輕重緩急分類，明確哪些是目前急需解決的問題，哪些是可以稍微拖後一點兒的事情，哪些屬於戰略目標上的障礙，哪些屬於戰術上的問題，並將這些研究對象列舉出來，依照矩陣形式排列，然後用系統分析的思想，把各種因素相互匹配起來加以分析，從中得出一系列相應的結論，而結論通常帶有一定的決策性，有利於領導者和管理者做出較正確的決策和規劃。

SWOT分析法常常被用於制定集團發展戰略和分析競爭對手情況，在戰略分析中，它是最常用的方法之一。進行SWOT分析時，主要有以下幾個方面的內容：
一、分析環境因素
運用各種調查研究方法，分析出公司所處的各種環境因素，即外部環境因素和內部能力因素。外部環境因素包括機會因素和威脅因素，它們是外部環境對公司的發展直接有影響的有利和不利因素，屬於客觀因素，內部環境因素包括優勢因素和弱點因素，它們是公司在其發展中自身存在的積極和消極因素，屬主動因素，在調查分析這些因素時，不僅要考慮到歷史與現狀，而且更要考慮未來發展問題。

優勢，是組織機構的內部因素，具體包括：有利的競爭態勢；充足的財政來源；良好的企業形象；技術力量；規模經濟；產品質量；市場份額；成本優勢；廣告攻勢等。

劣勢，也是組織機構的內部因素，具體包括：設備老化；管理混亂；缺少關鍵技術；研究開發落後；資金短缺；經營不善；產品積壓；競爭力差等。

機會，是組織機構的外部因素，具體包括：新產品；新市場；新需求；外國市場壁壘解除；競爭對手失誤等。

威脅，也是組織機構的外部因素，具體包括：新的競爭對手；替代產品增多；市場緊縮；行業政策變化；經濟衰退；客戶偏好改變；突發事件等。

SWOT方法的優點在於考慮問題全面，是一種系統思維，而且可以把對問是的「診斷」和「開處方」緊密結合在一起，條理清楚，便於檢驗。

二、構造SWOT矩陣
將調查得出的各種因素根據輕重緩急或影響程度等排序方式，構造SWOT矩陣。在此過程中，將那些對公司發展有直接的、重要的、大量的、迫切的、久遠的影響因素優先排列出來，而將那些間接的、次要的、少許的、不急的、短暫的影響因素排列在後面。
三、制定行動計劃
在完成環境因素分析和SWOT矩陣的構造後，便可以制定出相應的行動計劃。制定計劃的基本思路是：發揮優勢因素，克服弱點因素，利用機會因素，化解威脅因素；考慮過去，立足當前，著眼未來。運用系統分析的綜合分析方法，將排列與考慮的各種環境因素相互匹配起來加以組合，得出一系列公司未來發展的可選擇對策。

Ⅷ 什麼叫三點校正法(葯物分析)

三點校正法又叫做紫外-可見分光光度法，ultravioletvisible absorption spectros
根據被測量物質分子對紫外-可見波段范圍（150～800納米）單色輻射的吸收或反射強度來進行物質的定性、定量或結構分析的一種方法。分光光度測量是關於物質分子對不同波長和特定波長處的輻射吸收程度的測量。

Ⅸ 散點圖分析方法，學習資料，問題求助

SAS INSIGHT啟動：
方法1：Solution→Analysis→Interactive Date Analysis
方法2：在命令欄內輸入insight
方法3：程序編輯窗口輸入以下代碼，然後單擊 Submit按鈕； Proc insight； Run；
1.1 一維數據分析
用 sas insight做直方圖、盒形圖、馬賽克圖。 直方圖：Analysis→Histogram/Bar Chart 盒形圖：Analysis→Box plot
馬賽克圖：Analysis→Box plot/Mosaic plot（Y） 1.2 二維數據分析
散點圖：Analysis→Scattery plot(Y X） 曲線圖：Analysis→Line plot（ Y X） 1.3 三維數據分析
旋轉圖：Analysis→Rotationg Plot
曲面圖：Analysis→Rotationg Plot 設置 Fit Surface 等高線圖：Analysis→Countor plot
1.4 分布分析
包括：直方圖、盒形圖、各階矩、分位數表，直方圖擬合密度曲線，對特定分布進行檢驗。 1.4. 1 Analysis→Distribution（Y）
第一部分為盒形圖，第二部分為直方圖，第三部分為各階矩，第四部分為分位數表。 1.4.2 添加密度估計
A：參數估計：給出各種已知分布（正態，指數等），只需要對其中參數進行估計； Curves→Parametric Density
B：核估計：對密度函數沒有做假設，曲線性狀完全依賴於數據； Curves→Kernel Density 1.4.3 分布檢驗
Curves→CDF confidence band Curves→Test for Distribution 1.5 曲線擬合
Analysis→Fit（Y X）:分析兩個變數之間的關系 1.6 多變數回歸 Analysis→Fit（Y X） 1.7 方差分析
Analysis→Fit（Y X） 1.8 相關系數計算 Analysis→Multivariate 1.9 主成分分析
Analysis→Multivariate
2.SAS ANALYST啟動：</ol>方法1：Solution→Analysis→Analyst 方法2：在命令欄內輸入analyst
2.1 分類計算統計量：Data→Summarize by group 2.2 隨機抽樣：Data→Random Sample 2.3 生成報表：Report→Tables 2.4 變數計算：Date→Transform 2.5 繪制統計圖2.5.1 條形圖：Graph→Bar Chart→Horizontal 2.5.2 餅圖：Graph→Pie Chart 2.5.3 直方圖：Graph→Histogram 2.5.4 概率圖：Graph→Probality plot 2.5.5 散點圖：Graph→Scatter plot 2.6 統計分析與計算 2.6.1 計算描述性統計量Statistics →Descriptive→Summart Statistics 只計算簡單統計量 Statistics →Descriptive→Distribution 可計算一個變數的分布信息 Statistics →Descriptive→Correlations可計算變數之間的相關關系 Statistics →Descriptive→Frequency counts 可計算頻數 2.6.2 列聯表分析Statistics →Table Analysis 2.7假設檢驗2.7.1單樣本均值Z檢驗： 檢驗單樣本均值與某個給定的數值之間的關系 Statistics →Hypothesis tests →One-Sample Z-test for a mean 2.7.2單樣本均值t檢驗：適用於不了解變數的方差情形推斷該樣本來自的總體均數μ與已知的某一總體均屬μ0是否相等 Statistics →Hypothesis tests → One-Sample t-test for a mean 2.7.3單樣本比例檢驗：檢驗取離散值的變數取某個值的比例 Statistics →Hypothesis tests →One-Sample test for a proportion2.7.4單樣本方差檢驗：檢驗樣本方差是否等於給定的值。零假設方差等於某個給定的。 Statistics →Hypothesis tests→One-Sample test for a variance2.7.5兩樣本均值t檢驗：獨立的兩個總體的均值是否相等或者是否相差給定的值 Statistics →Hypothesis tests →Two-Sample t-test for means 2.7.6成對樣本均值t檢驗：成對樣本檢驗中總體是相關的。 Statistics →Hypothesis tests →Two-Sample paired t-test for means 2.7.7兩樣本比例檢驗：檢驗兩個總體中某個比例的值是否相等。 Statistics →Hypothesis tests →Two-Sample test for proportions 2.7.8兩樣本方差檢驗Statistics →Hypothesis tests→Two Sample test for variance 2.8ANOVA過程2.8.1單因素ANOVA過程Statistics →ANOVA→One-Way Anova2.8.2非參數的單因素方差分析：適用於正態分布假定或方差相等假設不能滿足的單因素問題Statistics →ANOVA→nonparameter one-way Anova test Wilcoxon法、Median法、Van der Waerden法、Savage法。2.8.2因素方差分析：實驗結果是連續數值而分類變數是兩個以上的離散型數值。 Statistics →ANOVA→Factorial Anova2.8.3線性模型：用最小二乘法擬合一般線性模型 Statistics →ANOVA→Linear Model2.9回歸分析：Statistics →Regression2.9.1simple回歸：簡單一類回歸分析，單一的自變數，單一的因變數，模型可以是一次、二次、三次。Statistics →Regression→simple2.9.2linear回歸：線性回歸，回歸模型可以有多個因變數，多個自變數，但是對因變數分別進行回歸Statistics →Regression→linear2.9.3logistic回歸：用於解決因變數是一個二元變數 Statistics →Regression→logistic

Ⅹ spss分析調查問卷liket-5點計分法可以採用三點嗎

一般採用因子分析和回歸分析。試卷分為兩部分，一部分做探索性因子分析，一部分做驗證性因子分析。然後做回歸分析。
一：1.探索性因子分析：因子分析的方法約有10多種，如重心法、影像分析法，最大似然解、最小平方法、阿爾發抽因法、拉奧典型抽因法等等。這些方法本質上大都屬近似方法，是以相關系數矩陣為基礎的，所不同的是相關系數矩陣對角線上的值，採用不同的共同性□2估值。在社會學研究中，因子分析常採用以主成分分析為基礎的反覆法。
主成分分析為基礎的反覆法主成分分析的目的與因子分析不同，它不是抽取變數群中的共性因子，而是將變數□1，□2，…,□□進行線性組合,成為互為正交的新變數□1，□2，…,□□，以確保新變數具有最大的方差：
在求解中,正如因子分析一樣,要用到相關系數矩陣或協方差矩陣。其特徵值□1，□2，…,□□,正是□1，□2,…，□□的方差，對應的標准化特徵向量，正是方程中的系數□，□，…,□。如果□1>□2,…,□□，則對應的□1，□2，…，□□分別稱作第一主成分,第二主成分,……,直至第□主成分。如果信息無需保留100%,則可依次保留一部分主成分□1，□2，…，□□(□<□)。
當根據主成分分析，決定保留□個主成分之後，接著求□個特徵向量的行平方和，作為共同性□：
□並將此值代替相關數矩陣對角線之值，形成約相關矩陣。根據約相關系數矩陣，可進一步通過反復求特徵值和特徵向量方法確定因子數目和因子的系數。
因子旋轉 為了確定因子的實際內容,還須進一步旋轉因子，使每一個變數盡量只負荷於一個因子之上。這就是簡單的結構准則。常用的旋轉有直角旋轉法和斜角旋轉法。作直角旋轉時，各因素仍保持相對獨立。在作斜角旋轉時，允許因素間存在一定關系。
Q型因子分析 上述從變數群中提取共性因子的方法，又稱R型因子分析和R型主要成分分析。但如果研究個案群的共性因子，則稱Q型因子分析和Q型主成分分析。這時只須把調查的□個方案，當作□個變數,其分析方法與R型因子分析完全相同。
因子分析是社會研究的一種有力工具，但不能肯定地說一項研究中含有幾個因子，當研究中選擇的變數變化時，因子的數量也要變化。此外對每個因子實際含意的解釋也不是絕對的。
2.驗證性因子分析
探索的因子分析有一些局限性。第一，它假定所有的因子(旋轉後) 都會影響測度項。在實際研究中，我們往往會假定一個因子之間沒有因果關系，所以可能不會影響另外一個因子的測度項。第二，探索性因子分析假定測度項殘差之間是相互獨立的。實際上，測度項的殘差之間可以因為單一方法偏差、子因子等因素而相關。第三，探索性因子分析強制所有的因子為獨立的。這雖然是求解因子個數時不得不採用的機宜之計，卻與大部分的研究模型不符。最明顯的是，自變數與應變數之間是應該相關的，而不是獨立的。這些局限性就要求有一種更加靈活的建模方法，使研究者不但可以更細致地描述測度項與因子之間的關系，而且可以對這個關系直接進行測試。而在探索性因子分析中，一個被測試的模型(比如正交的因子) 往往不是研究者理論中的確切的模型。

二：回歸分析（regression analysis)是確定兩種或兩種以上變數間相互依賴的定量關系的一種統計分析方法。運用十分廣泛，回歸分析按照涉及的自變數的多少，可分為一元回歸分析和多元回歸分析；按照自變數和因變數之間的關系類型，可分為線性回歸分析和非線性回歸分析。如果在回歸分析中，只包括一個自變數和一個因變數，且二者的關系可用一條直線近似表示，這種回歸分析稱為一元線性回歸分析。如果回歸分析中包括兩個或兩個以上的自變數，且因變數和自變數之間是線性關系，則稱為多元線性回歸分析。
具體的問題，需要專業基礎做，基本思路是這樣的！