三点分析法

Ⅰ 什么是三三六分析法

三三六分析法我不知,但是在教学中叫"三、三、六”教学模式，既三个特点：立体式、大容量、快节奏。 立体式——目标任务三维立体式，任务落实到人、组，学生主体作用充分发挥，集体智慧充分展示。
大容量——以教材为基础，拓展、演绎、提升，课堂活动多元，全体参与体验。
快节奏——单位时间内，紧扣目标任务，周密安排，师生互动，生生互动，达到预期效果。 三大模块：预习—展示—反馈。 预习——明确学习目标、生成本课题的重、难点并初步达成目标。
展示——展示、交流预习模块的学习成果，进行知识的迁移运用和对感悟进行提炼提升。
反馈——反思和总结，对预设的学习目标进行回归性的检测，突出“弱势群体”，让他们说、谈、演、写。“兵教兵”“兵练兵”“兵强兵”。 六个环节：预习交流、明确目标、分组合作、展示提升、穿插巩固、达标测评。 预习交流、明确目标环节——通过学生交流预习情况，明确本节课的学习目标。
分组合作——教师口述将任务平均分配到小组，一般每组完成一项即可。
展示提升——各小组根据组内讨论情况，对本组的学习任务进行讲解、分析。
穿插巩固——各小组结合组别展示情况，对本组未能展现的学习任务进行巩固练习。
达标测评——教师以试卷、纸条的形式检查学生对学习任务的掌握情况。适合你不。

Ⅱ 什么叫 三点定形法

设这条直线交边Bc于N,交边cA的延长线丁点E.求证:.4B:A(’一,1D:AE.
分析待证的比例式前项的两条线段^B、-4Z)的端点A、矗、D共线;后硕‘4(、、AE的端点,1、(’、E也共线。且比例式中各项均
在初中平面几何中,证明线段成比例的问题。是非常丰富多采的.证明中所采用的论据可以概括为两大类:其一,足利用桕似三角形对应边成比例定理;其二,是利用平行线分线段成比例定理.对于具体问题,何时宜用第一类?何时宜辟j第二类?
‘般取决于成比例线段的端点位置的特征.本文介绍“三点定形法”揭示其中的一般规律性.
所谓“三点定形法”就是根据欲旺的线段式比例h{1,前项两条线段的端点,与后项两条线段的端点所在位置的持征.来决定征法的途径.具体地说可以分为如下四种情况:
一、一次性三点定形 (1)比例式的前项线段的端点与后项线段的端点皆不共线,宜采用相似三角形方法证明. , 例l
如图1,AD是△ABc的高,AE是△ABc的外接圆直径. 求汪:AB·AC—AE·‘4D.
分析待证式即篇一筹,由於这里比例式前项两条线段AB、AE的三个端点A、B、E不共线,组成△A8E(连结BE).后项两条线

Ⅲ 学了三步决策分析法有什么收获

物理的学习：学会把知识点分类列成表，每种物理现象学会总结，区分不同，版还有还是多做题。权
总之，理科的学习需要大量的课外题辅助，这样在长期的实践和磨练中才会越来越灵活，学习来越得心应手。方法是死的，人是活的，方法还需要适合自己，多探索，你会有收获的，加油！祝你成功！I belive you!

Ⅳ 标准系列法的优点（3点）

标准加入法的概念：
标准加入法，又名标准增量法，是一种被广泛使用的检验仪器准确度的测试方法。这种方法尤其适用于检验样品中是否存在干扰物质。
具体操作：
将一定量已知浓度的标准溶液加入待测样品中，测定加入前后样品的浓度。加入标准溶液后的浓度将比加入前的高，其增加的量应等于加入的标准溶液中所含的待测物质的量。
样品中存在干扰物质，则浓度的增加值将小于或大于理论值。标准曲线法适用于标准曲线的基体和样品的基体大致相同的情况，优点是速度快，缺点是当样品基体复杂时不正确。标准加入法可以有效克服上面所说的缺点，因为他是把样品和标准混在一起同时测定的（“标准加入法”的叫法就是从这里来的），
缺点：
速度很慢。标准曲线法可在样品很多的时候使用，先做出曲线，然后从曲线上找点，那样方便。 标准加入法，适合数量 少的时候用。

Ⅳ 微信三点定位法的分析

中国移动杭州分公司工作人员，他对这个“微信三点定位法”持保留意见：“这个不大可能是很精确的，个人感觉理论上这个定位法不是很靠谱，首先个人所在位置离对应基站多少远，这个数据一般是没法获得的。打个比方，像下沙这种地方，地势很开阔，如果你站在一个制高点，很有可能手机收到的是来自海盐的哪个基站的信号，离你所在地差了好几公里，远的可以达到5公里以上，这样你的界面上显示你就是在海盐，你说还能准确到哪里去呢？”
编者注：但是，实际上智能机的定位主要通过wifi或gps，并非基站，定位精度还是很高的，定位法能把目标至少锁定在100米的范围里。 只要目标不移动，真的能定位
对于网友和移动业界人士的疑问，沈宏作了解释：“我并不是利用基站的信号来做这个实验的，我和朋友就用了两个Iphone和一个Ipad，用苹果自带的地图功能来试验的。其实，只要你的手机有定位功能，HTC、小米等品牌都可以来玩这个实验。”
2012年11月5日上午，沈宏说，和一个朋友来到西湖文化广场，利用浙江自然博物馆的无线网络和手机的GPS功能进行“微信三点定位法”实验。
“朋友在广场里找个位置坐下，我在周围随机走到A、B、C三个点，分别用微信测出和朋友的直线距离，分别为100米、200米、300米。然后参照我微博上的那个方法，计算出朋友所在的位置。当然，有个大前提是，朋友必须在原位上保持不动，否则，我就是测量一千次一万次，也不准的。” 在遇见这款应用中，直接在地图上显示出附近的人，不需要使用三点定位法也可以找到想要找的人。

Ⅵ 节点分析法

节点分析是采气工程中一个重要的分析方法。具体步骤为一、将系统分为8个节点从上至下依次为1、分离器、2、计量阀、3、井口、4、井下气嘴、5、井下安全阀、6、井底、7、射孔、8、地层二、选一节点，分别从流入、流出两方面计算压力降三、绘制流入流出动态曲线，交点对应的压力即为生产压力 还有很多细节要注意，建议你看看杨川东的《采气工程》

Ⅶ 什么是STOW分析法

SWOT分析法又称为态势分析法，它是由旧金山大学的管理学教授于20世纪80年代初提出来的，是一种能够较客观而准确地分析和研究一个单位现实情况的方法。SWOT四个英文字母分别代表：优势（Strength）、劣势（Weakness）、机会（Opportunity）、威胁（Threat）。从整体上看，SWOT可以分为两部分：第一部分为SW，主要用来分析内部条件；第二部分为OT，主要用来分析外部条件。利用这种方法可以从中找出对自己有利的、值得发扬的因素，以及对自己不利的、要避开的东西，发现存在的问题，找出解决办法，并明确以后的发展方向。根据这个分析，可以将问题按轻重缓急分类，明确哪些是目前急需解决的问题，哪些是可以稍微拖后一点儿的事情，哪些属于战略目标上的障碍，哪些属于战术上的问题，并将这些研究对象列举出来，依照矩阵形式排列，然后用系统分析的思想，把各种因素相互匹配起来加以分析，从中得出一系列相应的结论，而结论通常带有一定的决策性，有利于领导者和管理者做出较正确的决策和规划。

SWOT分析法常常被用于制定集团发展战略和分析竞争对手情况，在战略分析中，它是最常用的方法之一。进行SWOT分析时，主要有以下几个方面的内容：
一、分析环境因素
运用各种调查研究方法，分析出公司所处的各种环境因素，即外部环境因素和内部能力因素。外部环境因素包括机会因素和威胁因素，它们是外部环境对公司的发展直接有影响的有利和不利因素，属于客观因素，内部环境因素包括优势因素和弱点因素，它们是公司在其发展中自身存在的积极和消极因素，属主动因素，在调查分析这些因素时，不仅要考虑到历史与现状，而且更要考虑未来发展问题。

优势，是组织机构的内部因素，具体包括：有利的竞争态势；充足的财政来源；良好的企业形象；技术力量；规模经济；产品质量；市场份额；成本优势；广告攻势等。

劣势，也是组织机构的内部因素，具体包括：设备老化；管理混乱；缺少关键技术；研究开发落后；资金短缺；经营不善；产品积压；竞争力差等。

机会，是组织机构的外部因素，具体包括：新产品；新市场；新需求；外国市场壁垒解除；竞争对手失误等。

威胁，也是组织机构的外部因素，具体包括：新的竞争对手；替代产品增多；市场紧缩；行业政策变化；经济衰退；客户偏好改变；突发事件等。

SWOT方法的优点在于考虑问题全面，是一种系统思维，而且可以把对问是的“诊断”和“开处方”紧密结合在一起，条理清楚，便于检验。

二、构造SWOT矩阵
将调查得出的各种因素根据轻重缓急或影响程度等排序方式，构造SWOT矩阵。在此过程中，将那些对公司发展有直接的、重要的、大量的、迫切的、久远的影响因素优先排列出来，而将那些间接的、次要的、少许的、不急的、短暂的影响因素排列在后面。
三、制定行动计划
在完成环境因素分析和SWOT矩阵的构造后，便可以制定出相应的行动计划。制定计划的基本思路是：发挥优势因素，克服弱点因素，利用机会因素，化解威胁因素；考虑过去，立足当前，着眼未来。运用系统分析的综合分析方法，将排列与考虑的各种环境因素相互匹配起来加以组合，得出一系列公司未来发展的可选择对策。

Ⅷ 什么叫三点校正法(药物分析)

三点校正法又叫做紫外-可见分光光度法，ultravioletvisible absorption spectros
根据被测量物质分子对紫外-可见波段范围（150～800纳米）单色辐射的吸收或反射强度来进行物质的定性、定量或结构分析的一种方法。分光光度测量是关于物质分子对不同波长和特定波长处的辐射吸收程度的测量。

Ⅸ 散点图分析方法，学习资料，问题求助

SAS INSIGHT启动：
方法1：Solution→Analysis→Interactive Date Analysis
方法2：在命令栏内输入insight
方法3：程序编辑窗口输入以下代码，然后单击 Submit按钮； Proc insight； Run；
1.1 一维数据分析
用 sas insight做直方图、盒形图、马赛克图。 直方图：Analysis→Histogram/Bar Chart 盒形图：Analysis→Box plot
马赛克图：Analysis→Box plot/Mosaic plot（Y） 1.2 二维数据分析
散点图：Analysis→Scattery plot(Y X） 曲线图：Analysis→Line plot（ Y X） 1.3 三维数据分析
旋转图：Analysis→Rotationg Plot
曲面图：Analysis→Rotationg Plot 设置 Fit Surface 等高线图：Analysis→Countor plot
1.4 分布分析
包括：直方图、盒形图、各阶矩、分位数表，直方图拟合密度曲线，对特定分布进行检验。 1.4. 1 Analysis→Distribution（Y）
第一部分为盒形图，第二部分为直方图，第三部分为各阶矩，第四部分为分位数表。 1.4.2 添加密度估计
A：参数估计：给出各种已知分布（正态，指数等），只需要对其中参数进行估计； Curves→Parametric Density
B：核估计：对密度函数没有做假设，曲线性状完全依赖于数据； Curves→Kernel Density 1.4.3 分布检验
Curves→CDF confidence band Curves→Test for Distribution 1.5 曲线拟合
Analysis→Fit（Y X）:分析两个变量之间的关系 1.6 多变量回归 Analysis→Fit（Y X） 1.7 方差分析
Analysis→Fit（Y X） 1.8 相关系数计算 Analysis→Multivariate 1.9 主成分分析
Analysis→Multivariate
2.SAS ANALYST启动：</ol>方法1：Solution→Analysis→Analyst 方法2：在命令栏内输入analyst
2.1 分类计算统计量：Data→Summarize by group 2.2 随机抽样：Data→Random Sample 2.3 生成报表：Report→Tables 2.4 变量计算：Date→Transform 2.5 绘制统计图2.5.1 条形图：Graph→Bar Chart→Horizontal 2.5.2 饼图：Graph→Pie Chart 2.5.3 直方图：Graph→Histogram 2.5.4 概率图：Graph→Probality plot 2.5.5 散点图：Graph→Scatter plot 2.6 统计分析与计算 2.6.1 计算描述性统计量Statistics →Descriptive→Summart Statistics 只计算简单统计量 Statistics →Descriptive→Distribution 可计算一个变量的分布信息 Statistics →Descriptive→Correlations可计算变量之间的相关关系 Statistics →Descriptive→Frequency counts 可计算频数 2.6.2 列联表分析Statistics →Table Analysis 2.7假设检验2.7.1单样本均值Z检验： 检验单样本均值与某个给定的数值之间的关系 Statistics →Hypothesis tests →One-Sample Z-test for a mean 2.7.2单样本均值t检验：适用于不了解变量的方差情形推断该样本来自的总体均数μ与已知的某一总体均属μ0是否相等 Statistics →Hypothesis tests → One-Sample t-test for a mean 2.7.3单样本比例检验：检验取离散值的变量取某个值的比例 Statistics →Hypothesis tests →One-Sample test for a proportion2.7.4单样本方差检验：检验样本方差是否等于给定的值。零假设方差等于某个给定的。 Statistics →Hypothesis tests→One-Sample test for a variance2.7.5两样本均值t检验：独立的两个总体的均值是否相等或者是否相差给定的值 Statistics →Hypothesis tests →Two-Sample t-test for means 2.7.6成对样本均值t检验：成对样本检验中总体是相关的。 Statistics →Hypothesis tests →Two-Sample paired t-test for means 2.7.7两样本比例检验：检验两个总体中某个比例的值是否相等。 Statistics →Hypothesis tests →Two-Sample test for proportions 2.7.8两样本方差检验Statistics →Hypothesis tests→Two Sample test for variance 2.8ANOVA过程2.8.1单因素ANOVA过程Statistics →ANOVA→One-Way Anova2.8.2非参数的单因素方差分析：适用于正态分布假定或方差相等假设不能满足的单因素问题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：实验结果是连续数值而分类变量是两个以上的离散型数值。 Statistics →ANOVA→Factorial Anova2.8.3线性模型：用最小二乘法拟合一般线性模型 Statistics →ANOVA→Linear Model2.9回归分析：Statistics →Regression2.9.1simple回归：简单一类回归分析，单一的自变量，单一的因变量，模型可以是一次、二次、三次。Statistics →Regression→simple2.9.2linear回归：线性回归，回归模型可以有多个因变量，多个自变量，但是对因变量分别进行回归Statistics →Regression→linear2.9.3logistic回归：用于解决因变量是一个二元变量 Statistics →Regression→logistic

Ⅹ spss分析调查问卷liket-5点计分法可以采用三点吗

一般采用因子分析和回归分析。试卷分为两部分，一部分做探索性因子分析，一部分做验证性因子分析。然后做回归分析。
一：1.探索性因子分析：因子分析的方法约有10多种，如重心法、影像分析法，最大似然解、最小平方法、阿尔发抽因法、拉奥典型抽因法等等。这些方法本质上大都属近似方法，是以相关系数矩阵为基础的，所不同的是相关系数矩阵对角线上的值，采用不同的共同性□2估值。在社会学研究中，因子分析常采用以主成分分析为基础的反覆法。
主成分分析为基础的反覆法主成分分析的目的与因子分析不同，它不是抽取变量群中的共性因子，而是将变量□1，□2，…,□□进行线性组合,成为互为正交的新变量□1，□2，…,□□，以确保新变量具有最大的方差：
在求解中,正如因子分析一样,要用到相关系数矩阵或协方差矩阵。其特征值□1，□2，…,□□,正是□1，□2,…，□□的方差，对应的标准化特征向量，正是方程中的系数□，□，…,□。如果□1>□2,…,□□，则对应的□1，□2，…，□□分别称作第一主成分,第二主成分,……,直至第□主成分。如果信息无需保留100%,则可依次保留一部分主成分□1，□2，…，□□(□<□)。
当根据主成分分析，决定保留□个主成分之后，接着求□个特征向量的行平方和，作为共同性□：
□并将此值代替相关数矩阵对角线之值，形成约相关矩阵。根据约相关系数矩阵，可进一步通过反复求特征值和特征向量方法确定因子数目和因子的系数。
因子旋转 为了确定因子的实际内容,还须进一步旋转因子，使每一个变量尽量只负荷于一个因子之上。这就是简单的结构准则。常用的旋转有直角旋转法和斜角旋转法。作直角旋转时，各因素仍保持相对独立。在作斜角旋转时，允许因素间存在一定关系。
Q型因子分析 上述从变量群中提取共性因子的方法，又称R型因子分析和R型主要成分分析。但如果研究个案群的共性因子，则称Q型因子分析和Q型主成分分析。这时只须把调查的□个方案，当作□个变量,其分析方法与R型因子分析完全相同。
因子分析是社会研究的一种有力工具，但不能肯定地说一项研究中含有几个因子，当研究中选择的变量变化时，因子的数量也要变化。此外对每个因子实际含意的解释也不是绝对的。
2.验证性因子分析
探索的因子分析有一些局限性。第一，它假定所有的因子(旋转后) 都会影响测度项。在实际研究中，我们往往会假定一个因子之间没有因果关系，所以可能不会影响另外一个因子的测度项。第二，探索性因子分析假定测度项残差之间是相互独立的。实际上，测度项的残差之间可以因为单一方法偏差、子因子等因素而相关。第三，探索性因子分析强制所有的因子为独立的。这虽然是求解因子个数时不得不采用的机宜之计，却与大部分的研究模型不符。最明显的是，自变量与应变量之间是应该相关的，而不是独立的。这些局限性就要求有一种更加灵活的建模方法，使研究者不但可以更细致地描述测度项与因子之间的关系，而且可以对这个关系直接进行测试。而在探索性因子分析中，一个被测试的模型(比如正交的因子) 往往不是研究者理论中的确切的模型。

二：回归分析（regression analysis)是确定两种或两种以上变数间相互依赖的定量关系的一种统计分析方法。运用十分广泛，回归分析按照涉及的自变量的多少，可分为一元回归分析和多元回归分析；按照自变量和因变量之间的关系类型，可分为线性回归分析和非线性回归分析。如果在回归分析中，只包括一个自变量和一个因变量，且二者的关系可用一条直线近似表示，这种回归分析称为一元线性回归分析。如果回归分析中包括两个或两个以上的自变量，且因变量和自变量之间是线性关系，则称为多元线性回归分析。
具体的问题，需要专业基础做，基本思路是这样的！