非线性指标横空出世

❶ 陀螺仪传感器技术指标 非线性度值大好还是小好

越小越好
传感器（英文名称：transcer/sensor）是一种检测装置，能感受到被测量的信息，并能将感受到的信息，按一定规律变换成为电信号或其他所需形式的信息输出，以满足信息的传输、处理、存储、显示、记录和控制等要求。
传感器的特点包括：微型化、数字化、智能化、多功能化、系统化、网络化。它是实现自动检测和自动控制的首要环节。传感器的存在和发展，让物体有了触觉、味觉和嗅觉等感官，让物体慢慢变得活了起来。通常根据其基本感知功能分为热敏元件、光敏元件、气敏元件、力敏元件、磁敏元件、湿敏元件、声敏元件、放射线敏感元件、色敏元件和味敏元件等十大类。

❷ 非线性指标怎么算

不是算的 每个电子元器件的说明手册 即datasheet上都会标有测得的非线性指标，如果没有的话需要测量， 主要非线性指标包括1dB压缩点 OIP3等等 这些每个指标都有具体测量的方法。

❸ 如何在非线性指标图上画趋势线

从实际股票走势分析，有几种情况:1。从最低点画2。从实体低点画，特专别是连接实体低属点的线还穿越了其他重要波段高低点3。从紧邻的次低点K线的最低点画所以在画线的时候一定要结合过去的走势。反弹大多是次高点K线的最高点，在下降趋势里一般要连接最低点。过长的影线是情绪的反应，一般应该找次低点K线

❹ 相关系数多少算具有相关性

相关系数是最早由统计学家卡尔·皮尔逊设计的统计指标，是研究变量之间线性相关程度的量，一般用字母 r 表示。由于研究对象的不同，相关系数有多种定义方式，较为常用的是皮尔逊相关系数。

相关系数r的绝对值一般在0.8以上，认为A和B有强的相关性。0.3到0.8之间，可以认为有弱的相关性。0.3以下，认为没有相关性。

(4)非线性指标横空出世扩展阅读

相关表和相关图可反映两个变量之间的相互关系及其相关方向，但无法确切地表明两个变量之间相关的程度。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。

需要说明的是，皮尔逊相关系数并不是唯一的相关系数，但是最常见的相关系数，以下解释都是针对皮尔逊相关系数。

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。

❺ 怎样判断一组指标是线性的还是非线性的

因为对于n 期观测值有(Yi,X1i,X2i,……，Xki)
所以因变量Y可用解释变量X1i,X2i,……，Xki来表示，所以具有线性关系。

❻ 统计学问题

的相关系数（相关系数）
相关图和相关表反映两个变量及其相关关系的方向，但不完全表示两个变量之间的相关程度。

著名统计学家卡尔·皮尔逊设计了统计指标 - 相关系数。相关系数是统计指标，以反映密切相关的变量之间的相关程度。相关系数计算皮尔逊方法，在相同的两个变量和它们的平均偏差是根据偏差乘以2，以反映两个变量之间的相关程度;集中于单一的线性相关系数。

根据相关现象的特点，它的名字是不同的统计指标。如将反映两个变量之间的统计指标被称为线性相关系数（相关系数的平方称为判定系数）;曲线将反映两个变量之间的统计指标称为非线性相关系数，非线性系数测定;将反映所谓的复相关系数，决定系数等复杂的统计指标之间的多元线性相关关系。

用相关系数r

相关方程表示，其基本公式为：

R = \压裂{N \总和XY-\总和x \总和Y} {\ SQRT {N \总和X ^ 2 - （\总和倍）^ 2} \ SQRT {N \值Y ^ 2 - - 介于-1和+1（\总和Y）^}}

二是之间的相关系数的值1≤R≤1。其特性如下：

当r> 0，这意味着两个变量是相关的，R <0时，这两个变量是负相关。

当| R | = 1时，表示这两个变量是完全线性的相关性的关系的函数。

当r = 0时，表示两个变量之间没有线性关系。

*当0 <| R | <1，这意味着有一定程度的两个变量线性相关的。及的| r |越接近1，越接近两个变量的线性关系之间;的| r |接近于0，表示两个变量弱之间的线性相关性。

*大致可以分为三种：的| r | <0.4为低线性相关; 0.4≤|招聘| <0.7为显著正相关; 0.7≤|招聘| <1是一个高度线性相关。

偏相关地理系统是一个多元素系统，影响要更改其他元素变化的因素，所以它们之间的不同关系。的同时消除影响的相关要素剩下的两个元素，称为偏相关。偏相关系数的偏差相关的指标的程度和方向的量度，它可以通过相关系数法进行计算。有三种元素或变量X1，X2，X3，在右边的单个相关矩阵。相关矩阵的
因为是？对称的，所以只是计算R12，R13，R23，偏相关的三个变量之间的系数，有三种，分别是R12·3，R13·2，R23·1（下标圆点后面的数字代表了变量保持不变，如R12·3表示X3保持不变），称为偏相关系数。如果这四个要素或相关的变量，有六个偏相关系数，即R12·34，R 13·24，R 14·23，R 23·14，R 24·13，R 34·12，被称为2偏相关系数。当超过四个要素或变量可以在。

❼ 指标的无量纲化处理

所谓无量纲化，也称为指标的规范化（或标准化），是通过数学变换消除原始指标单位及其数值数量级影响的过程，这是进行指标评估的前提。因此，指标有实际值和评估值两种形式。无量纲化过程就是将指标实际值转化为指标评估值的过程。地质资料社会化服务的评估指标均按照线性无量纲方法进行统一的量纲，而且在系统内一次性完成。为了改进评估方法，本部分先对无量纲化的处理方法做简要介绍。

从理论上讲，指标的无量纲化方法很多，归结起来可分为三大类：线性无量纲方法，非线性无量纲方法和定性指标的无量纲方法。

（一）线性无量纲方法

线性无量纲方法是指将指标实际值转化为不受量纲影响的指标评估值时，假定二者之间呈线性关系，指标实际值的变化引起指标评估值一个相应的比例变化。其常见的形式有阈值法、Z－score法和比值法。

1.阈值法

阈值法也称临界值法，是一种将指标实际值xi与该指标的某个阈值相对比，从而使指标实际值转化为评估值的方法。这里的阈值往往采用指标的极大值、极小值、满意值和不允许值等。其主要公式及特点等可参见表2－1，其中m为指标的观测值个数，yi为转化后的指标值，一般为评估方案的个数。

表2－1 阈值法无量纲变换

续表

2.Z－score法

即按照统计学的原理对实际指标进行标准化。

地质资料社会化服务评估研究

式中：yi为指标评估值； 为指标实际值的算术平均数； 为指标实际值；s为指标实际值的均方差， 。

3.比值法

即用指标的实际值与该指标的计划标准、历史标准或行业标准作比较，以消除指标里量纲的影响。其公式主要有两种形式：

地质资料社会化服务评估研究

（二）非线性无量纲化方法

1.折线形标准化函数

折线形标准化函数适合于事物发展呈现阶段性，指标值在不同发展阶段对事物总体水平的影响是不同的。构造折线形标准化函数与直线形不同之处在于必须找出事物发展的转折点的指标值并确定其评估值。常用的函数有以下两种类型：

（1）两折线形。采用两折线形标准化函数，指标值在不同时期其变化被赋予不同的评估值增量，分为凸折线形和凹折线形两种（图2－1）。

图2－1 两折线形标准化函数示意图

设折点的坐标值为（xm，ym），x轴表示指标的实际值，y轴表示指标的评估值，用阈值法可以构造如下折线形（凸折线形）公式：

地质资料社会化服务评估研究

凸折线形函数的特点是前期增量大而后期增量小（以折点为界）；凹折线形函数的特点是后期增量大而前期增量小（以折点为界）。折线形函数适用于极本形和极小形指标。

图2－2 三折线形标准化函数示意图

（2）三折线形（图2－2）。三折线形标准化函数适用于：(1) 某些事物要求指标值在某些区间内变化，若超出这个区间则指标的变化对事物的总体水平几乎没有什么影响。(2) 居中型指标的标准化，即指标值过大或者过小都会对事物产生不利的影响。从理论上讲，折线形标准化方法比直线形标准化方法更符合事物发展的实际情况，但是其应用的前提是评估者必须对被评估事物有较为深刻的理解和认识，能够合理地确定出指标值的转折点及其评估值。

2.曲线形标准化函数

有些事物发展阶段的分界点不是很明显，而前中后各期发展阶段又截然不同，也就是说指标变化对事物总体水平的影响是逐渐变化的，而非突变。这种情况下，就必须采用曲线形标准化函数。常用的曲线形标准化函数及其特点见表2－2，其中，x表示指标的实际值，y表示指标的评估值。

表2－2 曲线形标准化公式

在对指标进行标准化时，要选择一种或者几种适合于评估对象性质的方法，然后分析不同的标准化方法对结论产生的影响，从而选择最合适的一种。除以上所说的常用标准化函数外，针对不同的事物可以构造更多的函数对指标进行标准化处理。

（三）定性指标的无量纲化

评估指标体系中经常包含一些定性的指标，为了和定量指标组成一个有机的评估体系，也必须对其进行标准化处理。较简单的处理方法是，首先借用主观赋权法的方法原理，对指标的不同描述进行评分，然后按指标属性特点选用标准化函数建立与定量指标相适应的指标评估值，也可以在主观评分的基础上直接计算指标评估值。

本评估指标体系中的满意度调查即采取该方法。

❽ 非线性强度指标是什么意思

在强光场下介质非线性极化强度的一个物理量。介质在强光场作用下要产生非线性极化(见非线性光学)。但是，同一光场作用在不同介质，或同一强度但不同偏振、不同频率成分的光场作用在同一介质，产生的非线性极化强度都可能是不同的。
常数特性：
非线性极化率是非线性光学中的重要常数。由它的对称性和大小可预测各种非线性光学效应的许多特性。例如，由其二阶非线性极化率为零的性质即可断言，各向同性介质或具有中心对称的晶体，不存在任何二阶非线性光学效应。

❾ 统计学问题！

相关系数(Correlation coefficient)
相关表和相关图可反映两个变量之间的相互关系及其相关方向，但无法确切地表明两个变量之间相关的程度。
著名统计学家卡尔·皮尔逊设计了统计指标——相关系数。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。
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。
相关系数的公式
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。

偏相关是地理系统是一个多要素系统，一个要素的变化要影响到其它要素的变化，因此它们之间存在着不同的相关关系。两个要素同时消除了其余要素影响后的相关，称为偏相关。偏相关系数是度量偏相关程度和方向的指标，它可以通过相关系数法来计算。设有三个要素或变量x1，x2，x3，其单相关系数矩阵如右图。
因是对称相关矩阵，故只需计算出r12，r13，r23，三个变量间的偏相关系数有三个，即r12·3，r13·2，r23·1（下标圆点后面的数字，代表保持不变的变量，如r12·3表示X3保持不变），称为一级偏相关系数。若有四个要素或变量相关，则有六个偏相关系数，即r12·34，r13·24，r14·23，r23·14，r24·13，r34·12，称为二级偏相关系数。要素或变量多于四个时，可以类推。

❿ 如何计算非线性误差

线性度误差的算法，校准曲线与规定直线之间的最大偏差。
①线性度误差分为独立线性度误差，端基线性度误差和零基线性度误差。当仅称线性度误差时，是指独立线性度误差。
②线性度误差通常以量程的百分数表示。
非线性度误差的算法，非线性误差=最大误差/量程。
例如，上述数据如果量程按最大测量点1100计算 最大误差为第五点，910-890=20 非线性误差=20/1100<3%。实际上非线性误差总是存在的，原因和偶然误差的产生是一致的。通常规定非线性误差不得大于仪器仪表的最大允许误差。也就是说只要不超差，就不必考虑误差的非线性。
由于非线性误差原因和偶然误差的产生是一致的，所以很难（无法）用数学的方法描述，也就不好计算了。
非线性误差可以直接通过对多点误差的大小来描述。例如：0%时误差为0%，25%时误差为+0.5%，50%时误差为0%，75%时误差为-0.5%，100%时误差为0%。
线性度[1] ， 规定条件下，传感器校准曲线与拟合直线间的最大偏差（ΔYmax）与满量程输出（Y）的百分比，称为线性度（线性度又称为“非线性误差”），该值越小，表明线性特性越好。表示为公式如下：
δ=ΔYmax/ Y*100%
以上说到了“拟合直线”的概念，拟合直线是一条通过一定方法绘制出来的直线，求拟合直线的方法有：端基法、最小二乘法等等。具体步骤这里不赘述。
有关精度、线性度等几个基本概念，在谈精度、线性度之前，先谈谈几个误差的概念：
1.绝对误差：实测值与理想值之差；
2.相对误差：被测点的绝对误差与被测点的理想值之比；
3.引用误差：被测点的绝对误差与基准值（量程）之比；
4.基本误差：在标准条件下，基准值（量程）范围内的引用误差；
5.线性误差：实测曲线与理想直线之间的偏差；
精度，由传感器的基本误差极限和影响量（如温度变化、湿度变化、电源波动、频率改变等）引起的改变量极限确定。
线性度，测试系统的输出与输入系统能否像理想系统那样保持正常值比例关系（线性关系）的一种度量。
线性范围，传感器在线性工作时的可测量范围。

非线性误差
将仪器仪表等测量工具的输入、输出（测量、结果）分别作为直角坐标系的纵轴、横轴，选择适合的坐标轴，并将理想的输入输出对应点标入坐标，可以得到一条理想输入输出关系曲线。将实际的输入输出对应点标入坐标，可以得到一条实际输入输出关系曲线。最理想的情况下这两条曲线应该重合，实际上是不可能做到的，这时两条曲线之间的距离就是误差。如果这两条曲线形状完全一致，但不重合，例如一条曲线相当于另一条的平移或直线的斜率相同，这时的误差就是线性的，否则误差就是非线性误差。