分析300722

❶ 《子夜》中的主要人物形象的分析300子

吳蓀甫是長篇小說《子夜》的主人公，是三十年代中國民族資本家的典型。作者用了許多筆墨，把他放到三十年代中國錯綜復雜的階級斗爭和社會關系中，放在典型環境中塑造了「這一個」民族資本家的典型。由於中國民族資產階級是殖民地半殖民地國家的資產階級，因此，一方面他們受到帝國主義的壓迫和封建主義的束縛，所以他們同帝國主義和封建主義有矛盾；但是另一方面，他們在經濟上和政治上具有軟弱性，所以他們又沒有徹底的反帝反封建的勇氣。民族資產階級的這種兩重性，決定了他們在大敵當前的時候，他們要聯合工農對敵，具有一定的革命性；在工農覺悟起來的時候，他們以要聯合敵人反對工農，具有作為反革命助手的反動。吳蓀甫就是這種既有榨取工人血汗仇視農民運動的一面，又有抵抗帝國主義、買辦階級、發展民族工業願望的一面，具有二重性的復雜人物形象。

❷ 簡要分析巴以沖突的歷史根源(從地理角度解釋不少於300字)

自古以來，戰爭與沖突多為領土，巴以沖突自然也不例外，實際上也是領土之爭。巴以問題由來已久，但卻一直未能妥善解決。俗話說：「冰凍三尺非一日之寒。」若是要追溯巴以矛盾的歷史根源，可從5000年前說起。

巴以沖突的歷史根源：

據說，閃米特人是阿拉伯人與以色列人的祖先，最早他們共同在中東一帶生活。後來，閃米特人逐步分化成兩支，即是迦南人和希伯萊人。公元前3000年前後，迦南人從阿拉伯半島遷徙至地中海東岸，建立迦南國，他們的後裔也就是現在的阿拉伯人。公元前19世紀，希伯萊人也從兩河流域遷徙至地中海東岸。迦南國人感到來者不善，實際上並不歡迎希伯萊人，希伯萊人為了生存繁衍，爭奪領土，與迦南國人長期兵戎相見。直到公元前11世紀，希伯萊人占據耶路撒冷，建立了屬於他們的第一個國家，他們的後裔也就是現在的猶太人。

由此可以看出，阿拉伯人、猶太人都屬於巴勒斯坦最早期的居民。從遷來的時間看，阿拉伯人比猶太人早兩千年左右；從建國時間看，阿拉伯人比猶太人早一千年左右；從後代來看，他們二者都世代居住於此，並不斷繁衍。

在希伯萊人建國之後的近百年時間里，也就是在掃羅、大衛、所羅門這三個首領的統治期間，猶太民族也曾度過了一段安定繁榮的時期。公元前9世紀前後，希伯萊王國就不斷遭受外族侵略。公元前928年，希伯萊王國逐漸分裂成了以色列、猶太兩國。公元前722年，以色列王國被亞述帝國滅掉了；公元前586年，巴比倫帝滅掉了猶太王國。猶太民族遭受了種族的傾覆，從巴勒斯坦地區的主體民族名單中消失了。猶太人在遭受滅國和滅族的摧殘下，迫不得已只能四處流散到其他國家，淪落為少數民族。

1897年，猶太人召開了復國主義大會，會議召開之後，散落在全世界各地的猶太人如同抓住了救命稻草，紛紛湧入巴勒斯坦。大量猶太人的湧入，又一次引起了其與阿拉伯人的矛盾。1929年，阿拉伯人與猶太人矛盾激化，在哭牆附近發生了大規模的流血沖突事件，從此以後，雙方的沖突就再也沒有真正意義的結束過。

注：完全沒有問題！請提問者及時採納！

❸ 回歸分析方法

§3.2 回歸分析方法
回歸分析方法，是研究要素之間具體的數量關系的一種強有力的工具，能夠建立反映地理要素之間具體的數量關系的數學模型，即回歸模型。
1. 一元線性回歸模型
1) 一元線性回歸模型的基本結構形式
假設有兩個地理要素（變數）x和y，x為自變數，y為因變數。則一元線性回歸模型的基本結構形式：

a和b為待定參數；α=1,2,…,n為各組觀測數據的下標； εa為隨機變數。如果記a^和b^ 分別為參數a與b的擬合值，則得到一元線性回歸模型

ÿ 是y 的估計值，亦稱回歸值。回歸直線——代表x與y之間相關關系的擬合直線

2) 參數a、b的最小二ÿ乘估計
參數a與b的擬合值：

,

建立一元線性回歸模型的過程，就是用變數 和 的實際觀測數據確定參數a和b的最小二乘估計值α^和β^ 的過程。
3) 一元線性回歸模型的顯著性檢驗
線性回歸方程的顯著性檢驗是藉助於F檢驗來完成的。
檢驗統計量F：

誤差平方和：

回歸平方和：

F≈F（1，n-2）。在顯著水平a下，若 ，則認為回歸方程效果在此水平下顯著；當 時，則認為方程效果不明顯。

[舉例說明]
例1：在表3.1.1中，將國內生產總值（x1）看作因變數y，將農業總產值（x2）看作自變數x，試建立它們之間的一元線性回歸模型並對其進行顯著性檢驗。
解：
(1) 回歸模型
將y和x的樣本數據代入參數a與b的擬合公式，計算得：

故，國內生產總值與農業總產值之間的回歸方程為

(2) 顯著性檢驗

在置信水平α=0.01下查F分布表得：F0.01(1,46)=7.22。由於F=4951.098 >> F0.01(1,46)=7.22，所以回歸方程（3.2.7）式在置信水平a=0.01下是顯著的。

2. 多元線性回歸模型
在多要素的地理系統中，多個（多於兩個）要素之間也存在著相關影響、相互關聯的情況。因此，多元地理回歸模型更帶有普遍性的意義。
1) 多元線性回歸模型的建立
(1) 多元線性回歸模型的結構形式
假設某一因變數y受k 個自變數 的影響，其n組觀測值為 。則多元線性回歸模型的結構形式：

為待定參數， 為隨機變數。如果 分別為 的擬合值，則回歸方程為

b0為常數， 稱為偏回歸系數。
偏回歸系數 ——當其它自變數都固定時，自變數 每變化一個單位而使因變數xi平均改變的數值。

(2) 求解偏回歸系數

,

2) 多元線性回歸模型的顯著性檢驗
用F檢驗法。
F統計量：

當統計量F計算出來之後，就可以查F分布表對模型進行顯著性檢驗。
[舉例說明]
例2：某地區各城市的公共交通營運總額（y）與城市人口總數（x1 ）以及工農業總產值（x2）的年平均統計數據如表3.2.1（點擊展開顯示該表）所示。試建立y與x1及x2之間的線性回歸模型並對其進行顯著性檢驗。

表3.2.1 某地區城市公共交通營運額、人口數及工農業總產值的年平均數據

城市序號

公共交通營運額y/103人公里 人口數x1/103人 工農業總產值x2
/107元
1 6825.99 1298.00 437.26
2 512.00 119.80 1286.48
．．． ．．． ．．． ．．．
14 192.00 12.47 1072.27
註：本表數據詳見書本P54。
解：
(1) 計算線性回歸模型
由表3.2.1中的數據，有

計算可得：

故y與x1 及y2之間的線性回歸方程

(2) 顯著性檢驗

故：

在置信水平a=0.01下查F分布表知：F0.01(2,11)=7.21。由於F=38.722> F0.01(2,11)=7.21，所以在置信水平a=0.01下，回歸方程式是顯著的。

3. 非線性回歸模型的建立方法
1) 非線性關系的線性化
(1) 非線性關系模型的線性化
對於要素之間的非線性關系通過變數替換就可以將原來的非線性關系轉化為新變數下的線性關系。
[幾種非線性關系模型的線性化]

① 於指數曲線 ，令 ， ，將其轉化為直線形式：
，其中， ；
② 對於對數曲線 ，令 ， ，將其轉化為直線形式：
；
③ 對於冪函數曲線 ，令 ， ，將其轉化為直線形式：
，其中，
④ 對於雙曲線 ，令 ，將其轉化為直線形式：
；
⑤ 對於S型曲線 ，將其轉化為直線形式：

；
⑥ 對於冪函數乘積：

令 將其轉化為直線形式：

其中， ；
⑦ 對於對數函數和：

令 ，將其化為線性形式：

(2) 建立非線性回歸模型的一般方法
① 通過適當的變數替換將非線性關系線性化；
② 用線性回歸分析方法建立新變數下的線性回歸模型：
③ 通過新變數之間的線性相關關系反映原來變數之間的非線性相關關系。
3) 非線性回歸模型建立的實例

非線性回歸模型建立的實例

景觀是地理學的重要研究內容之一。有關研究表明（Li，2000；徐建華等，2001），任何一種景觀類型的斑塊，其面積（Area）與周長（Perimeter）之間的數量關系可以用雙對數曲線來描述，即

例3：表3.2.2給出了某地區林地景觀斑塊面積（Area）與周長（Perimeter）的數據。試建立林地景觀斑塊面積A與周長P之間的雙對數相關關系模型。

表3.2.2某地區各個林地景觀斑塊面積（m2）與周長（m）

序號 面積A 周長P 序號 面積A 周長P
1 10447.370 625.392 42 232844.300 4282.043
2 15974.730 612.286 43 4054.660 289.307
．．． ．．． ．．． ．．． ．．． ．．．
41 1608.625 225.842 82 564370.800 12212.410

註：本表數據詳見書本57和58頁。

解：因為林地景觀斑塊面積（A）與周長（P）之間的數量關系是雙對數曲線形式，即

所以對表3.2.2中的原始數據進行對數變換，變換後得到的各新變數對應的觀測數據如表3.2.3所示。

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❺ 因為3722=6,所以300722=600是正確的的嗎

37×22=814
讀作(37)乘(22)等於(814)
算式(37、22)叫乘數
(814)叫積

❻ 5年級數學62分試卷分析一百以上的字

1. 3/7 × 49/9 - 4/32. 8/9 × 15/36 + 1/273. 12× 5/6 – 2/9 ×34. 8× 5/4 + 1/45. 6÷ 3/8 – 3/8 ÷66. 4/7 × 5/9 + 3/7 × 5/97. 5/2 -（ 3/2 + 4/5 ）8. 7/8 + （ 1/8 + 1/9 ）9. 9 × 5/6 + 5/610. 3/4 × 8/9 - 1/311. 7 × 5/49 + 3/1412. 6 ×（ 1/2 + 2/3 ）13. 8 × 4/5 + 8 × 11/514. 31 × 5/6 – 5/615. 9/7 - （ 2/7 – 10/21 ）16. 5/9 × 18 – 14 × 2/717. 4/5 × 25/16 + 2/3 × 3/418. 14 × 8/7 – 5/6 × 12/1519. 17/32 – 3/4 × 9/2420. 3 × 2/9 + 1/321. 5/7 × 3/25 + 3/722. 3/14 ×× 2/3 + 1/623. 1/5 × 2/3 + 5/624. 9/22 + 1/11 ÷ 1/225. 5/3 × 11/5 + 4/326. 45 × 2/3 + 1/3 × 1527. 7/19 + 12/19 × 5/628. 1/4 + 3/4 ÷ 2/329. 8/7 × 21/16 + 1/230. 101 × 1/5 – 1/5 × 2131.50＋160÷4032.120-144÷18+3533.347+45×2-4160÷5234（58+37）÷（64-9×5）35.95÷（64-45）36.178-145÷5×6+4237.812-700÷（9+31×11）38.85+14×（14+208÷26）39.（284+16）×（512-8208÷18）40.120-36×4÷18+3541.（58+37）÷（64-9×5）42.(6.8-6.8×0.55)÷8.543.0.12× 4.8÷0.12×4.844.（3.2×1.5+2.5）÷1.6 （2）3.2×（1.5+2.5）÷1.645.6-1.6÷4= 5.38+7.85-5.37=46.7.2÷0.8-1.2×5= 6-1.19×3-0.43=47.6.5×（4.8-1.2×4）= 0.68×1.9+0.32×1.948.10.15-10.75×0.4-5.749.5.8×（3.87-0.13）+4.2×3.7450.32.52-（6+9.728÷3.2）×2.51.（136+64）×（65-345÷23）52. 420+580-64×21÷2853.（58+370）÷（64-45）54. 5.7-1.8= 2) 99×84= 3) 1.02×4= 4) 7.34-455.0.45÷0.15= 6) 800×0.03= 7) 3.27-1.27+4.9= 8) 11×2556.0.14×50= 10) 0.81÷0.27= 11) 0.24×0.5= 12) 18.2+1.857. 1.5×3= 14) 0.16×30= 15) 5.38+0.45+1.55= 16) 0.56÷0.858. 3.6÷0.09= 18) 800×0.03= 19) 200×0.16= 20) 279÷30059. 0.56÷0.07= 22) 1.5×3= 23) 0.42×3= 24) 46.7-3.860. 5.2÷13= 26) 7.34-4= 27) 4.8÷0.3= 28) 0.65×10061. 5.7-1.8= 30) 4.3÷0.5= 31) 200×0.16= 32) 0.83÷0.162. 1.6÷2= 34) 5.4×400= 35) 0.14×50= 36) 10-4.1863. 8÷0.01÷400= 38) 0.83÷0.1= 39) 0.35+1.45= 40) 800×0.0364. 0.24×0.5= 42) 1.54+0.7= 43) 2.4+8.06= 44) 3.14+1.3665. 0.65×100= 46) 1.6÷2= 47) 9.6÷0.8= 48) 2.4÷0.867. 2.79÷3= 50) 7-0.23= 51) 1.5×0.5= 52) 0.42÷0.7÷0.668. 60×0.8= 54) 7÷3.5= 55) 3.27-1.27+4.9= 56) 8×1.0369. 0.8×1.1= 58) 279÷300= 59) 4.2÷2= 60) 4.8÷1270. 0.28÷0.4= 62) 0.42÷0.7÷0.6= 63) 1.02×4= 64) 2.6÷2071. 10÷20= 66) 12.5÷5= 67) 18.2+1.8= 68) 1.64÷4172. 7.2+12.8= 70) 2.47-0.7= 71) 10÷2.5= 72) 0.42×573. 0.63+1.7= 74) 0.06×0.9= 75) 5.7-3.9= 76) 7-0.2374. 1.02×4= 78) 0.056÷0.04= 79) 10.8÷9= 80) 1.48+0.5775. 9.6÷0.8= 82) 0.24÷0.01+4.8= 83) 0.06×0.9= 84) 9.9+2.776. 0.06×0.9= 86) 0.81÷0.27= 87) 0.8×1.1= 88) 4.3÷0.577. 2.6÷20= 90) 8÷0.01÷400= 91) 0.63+1.7= 92) 0.83÷0.178. 49×0.2= 94) 32.1×3= 95) 2.4+8.06= 96) 10÷2079.53-0.7= 2) 2.5×0.4= 3) 4.01+0.9= 4) 1.5×0.0480.0.78-0.3= 6) 1-0.09= 7) 16×25= 8) 728÷781.0.8×125= 10) 8.3+1.7= 11) 0.25×3= 12) 4.8+3982. 9×1.8= 14) 0.7×0.7= 15) 4×1.1= 16) 50×4.183. 7.8-0.38= 18) 70÷5= 19) 8.3+1.7= 20) 3.1+5.984. 4.8+39= 22) 4×0.25= 23) 24×5= 24) 25÷2585. 8.1-6.9= 26) 0.13×80= 27) 0.8×125= 28) 1.8×0.286. 18×30= 30) 0.7×7= 31) 5.1÷0.3= 32) 9.3÷(4.2-1.1)87. 95÷19= 34) 4.8+1.2= 35) 1.1×9= 36) 1.21÷1188. 0.39+0.61= 38) 0.3×0.3= 39) 10-0.87= 40) 70÷589. 4300÷100= 42) 7.8÷3= 43) (0.9+8.1)×5= 44) 0÷9.12690. 30.5÷2= 46) 0.3×1.5= 47) 1-0.99= 48) 0.5×4.7×0.291. 4.01+0.9= 50) 3.97-2.45= 51) 0.4×100= 52) 10-7.292. 1.3×20= 54) 1.01-0.89= 55) 3.7×2= 56) 6-1.293. 0.2+0.2= 58) 3.1+5.9= 59) 1.25×16= 60) 1-0.0994. 6×0.75= 62) 88÷11= 63) 0.3+0.3+0.3= 64) 7.82+1.1895. 11.2-9.8= 66) 4.01+0.9= 67) 3×1.2= 68) 14-7.496. 5.2×100= 70) 1.2×8= 71) 3.9÷5= 72) 1.53-0.797. 0.36÷9= 74) 1.5-0.6= 75) 1.7×0.6÷1.7= 76) 16×2598. 4.9÷0.7= 78) 0.3×400= 79) 505÷5= 80) 0.75+499. 0.5×4.7×0.2= 82) 10.6-5.2= 83) 1.5-0.6= 84) 2.04×4100. 1.5-0.6= 86) 4×3.2+4×6.8= 87) 0.2+0.2= 88) 0.7×7

❼ 300722什麼時候開盤

新余國科（300722）；上市日期：2017-11-10

❽ 天落賽鴿2014 02 300722怎麼查詢

萌萌

❾ 管理會計 本量利分析的一道案例分析題

1、單位售價：600000/1000＝600元
單位變動成本：
（400000×70%+220000×60%）/1000＝412元
固定成本：
400000×30%+220000×40%＝208000元
盈虧平衡點銷售量：
208000/（600-412）＝1106.38件≈1107件
銷售額：1107×600＝664200元

2、[（600+0.6）-（412+0.6）]×1000×（1+32%）-208000
＝40160元
利潤增加：40160-（-20000）＝60160元
因為固定成本和單位邊際貢獻不變，所以盈虧平衡點的銷售量依然是1107件。
銷售額為：1107×（600+0.6）＝664834.2元

3、[600-（412+0.2）]×1000×（1+25%）-（208000+18000）
＝8750元
利潤增加：8750-（-2000）＝10750元
盈虧平衡點銷售量：
（208000+18000）/[600-（412+0.2）]
＝1203.41
≈1204件
銷售額：1204×600＝722400元

4、財務經理提出的方案凈增利潤大，所以它的方案好一些。