曲線分析方法

❶ 如何理解學習曲線分析方法並對其進行評價

學習曲線learning curve 以橫軸表示反復次數（探索次數）。以縱軸表示各種學習測試的學習過程的曲線。作為學習測試，在用錯誤數、時間、反應潛時等情況下的負加速下降曲線，如果用正反應數或正反應率為縱坐標。則呈S型或負加速的上升曲線。然而這些曲線型。不僅表示學習效果的增減。而且根據測試的特性，多依賴於理論的界限、生理或行為的界限。另外，把直到學習成功所需的反復探索數並不相同的許多個體資料，簡單地取反復探索次數的平均值來表示，則難以表示學習過程的特徵，導致錯誤的結論。所以提出了將學習開始和完成時期劃齊，即用各個體的橫軸或伸或縮，將曲線加合起來的方法。這樣得到的平均曲線稱為奮森曲線（Vincent curve），但幾乎無人使用，不過對從個體所得到的資料還是受重視的。
學習曲線也稱為經驗曲線，是隨著產品累計產量的增加，單位產品的成本會以一定的比例下降。學習曲線(Learning curve)是表示單位產品生產時間與所生產的產品總數量之間的關系的一條曲線。
熟練工程，也稱動態評價技術。他們對縮短工時進行動態評價的技術，廣泛應用於生產領域中。
學習曲線將學習效果數量化繪制於坐標紙上，橫軸代表練習次數（或產量），縱軸代表學習的效果（單位產品所耗時間），這樣繪制出的一條曲線，就是學習曲線。
學習曲線有廣義和狹義之分。狹義的學習曲線又稱為人員學習曲線，它是指直接作業人員個人的學習曲線。廣義的學習曲線也稱為生產進步函數，是指工業某一行業或某一產品在其產品壽命周期的學習曲線，是融合技術進步、管理水平提高等許多人努力的學習曲線。
學習曲線是在飛機製造業中首先發現的，利用數據和資料為企業經營管理工作提供預測和決策依據的一種方法，是引起非線性成本的一個重要原因。美國康乃爾大學的商特博士總結飛機製造經驗而得出了學習曲線規律，認為每當飛機的產量積累增加1倍時，平均單位工時就下降約20%，即下降到產量加倍前的80%。商特則將累積平均工時與產量的函數稱為「學習曲線」。
學習曲線體現了熟能生巧。學習曲線是分析采購成本、實施采購降價的一個重要工具和手段。學習帶來成本的降低，其原因可以歸結為以下因素：
(1)隨著生產經驗的豐富，提高了操作人員的操作速度；
(2)降低報廢率和更正率；
(3)改進了操作程序；
(4)因生產經驗帶來模具設計的改進；
(5)價值工程和價值分析的應用。

❷ 微觀經濟學問題：用生產可能性曲線分析方法確定 用一種要素生產兩種...

畫出生產可能性曲線，然後畫出兩商品不同數量組合下相等效用的曲線（對於消費者來說同一線上不同點效用相同，被稱為無差異曲線），這些曲線凸向原點的。生產可能性曲線則相反，向外凸出。找到與可能性曲線相切的等效用曲線。交點為最優組合，即效用最大的組合。

❸ 什麼是無差異曲線分析法

無差異曲線分析法是研究消費者行為的理論。主要是無差異曲線的推導和預算約束線這兩個工具。我這里就簡要說明。
X軸代表蘋果，Y軸代表梨。一個人的收入M，蘋果x元每斤，梨子y元。用M÷X得到的就是全部的錢購買蘋果，M÷Y得到全部的錢購買梨子，連接兩點得到預算約束線，線上任意一點代表所有收入能購買兩種水果的組合。
至於無差異曲線，可以由基數效用論推導，也可以由邊際效用遞減規律，推導是一條突向原點的曲線。意思就是說你為了多得一單位梨子，所願意放棄的蘋果數量是減少的，最後，由預算線和無差異曲線切點對應的蘋果梨子組合，代表消費者效用最大點。
無差異曲線分析法是序數效用的分析工具，是相對於基數效用論的，認為效用不能具體衡量，只能比較大小，但也有不足。不祥細說了。

❹ excel如何做曲線分析圖

如果是給一個表格做曲線圖（折線圖）那就簡單了，。單擊「插入」→「圖表」，然後自己選擇合適的折線，再根據提示，填寫內容，最後單擊完成就OK 了，。
希望能幫助到你！

❺ 常用分析方法

10.3.1.1 定性分析

在X射線熒光光譜定性分析中，利用分光晶體對樣品發出X射線熒光進行分光，根據布拉格方程，波長為λ的X射線熒光入射到晶面間距為d的晶體上，只有入射角θ滿足方程式的情況下，才能引起干涉。也就是說，測量角度θ，就可得知λ，由莫斯萊公式即可確定被測元素。

X射線光譜定性分析包括試樣的X射線光譜的記錄和峰的識別。把試樣放入X射線光譜儀的樣品室，受初級X射線照射，發出次級X射線，其中含有試樣各組成元素的特徵線。次級線束經準直後，進行掃描，最後記錄的是強度隨θ角的變化曲線，實際上就是X射線光譜。再解析譜圖中的譜線以獲知樣品中含有的元素。目前絕大部分元素的特徵X射線均已准確測出，新型X射線熒光光譜儀已將所有譜線輸入電腦儲存，掃描後的譜圖可通過應用軟體直接匹配譜線。

X射線熒光的光譜單純，但也有一些干擾現象，因此在分析譜圖過程中應遵守以下的X射線特點:

1)每種元素的一系列波長確定的譜線，其強度比是確定的，如Mo的K系特徵譜線K_α1、K_α2、K_β1、K_β2、K_β3，它們的強度比是100∶50∶14∶5∶7。

2)不同元素的同名譜線，其波長隨原子序數的增大而減小，這是由於電子與原子核之間的距離縮短，電子結合得更牢固所致。

3)判斷一個未知元素的存在最好用幾條譜線，如K_α、K_β，以肯定元素的存在。

4)應從峰的相對強度來判斷譜線的干擾情況。若某一強峰是Cu(K_α)，則Cu(K_β)的強度應是K_α的1/5，當Cu(K_β)的強度很弱，不符合上述關系時，可能有其他譜線重疊在Cu(K_α)上。

10.3.1.2 半定量分析

隨著科學技術的不斷發展，層出不窮的新材料亦需要進行成分分析，傳統的濕化學方法既費時又費力，而且有關工業廢棄物中有害元素的立法，增加了對快速半定量分析的方法需求。有些情況下，需要對樣品進行非破壞分析的要求，當沒有合適的標准樣品可用時，半定量分析結果又可以滿足要求時，則無需再做進一步的精密定量分析。所以，X射線熒光的半定量分析方法逐漸發展起來。

定性分析和半定量分析不需要標准樣品，可以進行非破壞分析。半定量分析的准確度與樣品本身有關，如樣品的均勻性、塊狀樣品表面是否光滑平整、粉末樣品的顆粒度等，不同元素半定量分析的准確度可能不同。同一元素在不同樣品中，半定量分析的准確度也可能不同。

大部分主量元素的半定量分析結果相對不確定度可以達到10%(95%置信水平)以下，某些情況下甚至接近定量分析的准確度，完全可以滿足精度要求不高的測試任務。

半定量分析適用於以下幾種情況：對准確度要求不是很高；要求分析速度特別快(30min以內可以出結果)；缺少合適的標准樣品；非破壞性分析等。

10.3.1.3 定量分析

X射線熒光光譜定量分析是一種相對分析技術，要有一套已知含量的標准試料系列(經化學分析過的或人工合成的)，通過測量標准試料系列和未知試料的X射線強度並加以比較進行定量分析，主要有以下幾種方法。

(1)標准曲線法

測量一套(一般不少於5個)與分析試料相類似的標准試料，將標准試料中分析元素的含量與X射線強度的關系繪制校準曲線，用以求得未知試料中分析元素的含量。應用本法時要注意共存元素的影響，必要時選用適當數學模型求得影響系數並加以校正。

(2)內標法

對於添加某一成分後易於混合均勻的樣品，如溶液，可採用內標法，即把一定量的內標元素加入到分析元素含量已知的試料中作為標准試料，測量標准試料中分析元素與內標元素的X射線強度比，用該強度比相對分析元素含量繪制校準曲線。分析試料中也加入同一種內標物質和同樣的量，按同樣方法求得X射線強度比，從校準曲線求得含量。內標法適合含量高於10%的元素的測定，應注意不要因加入內標元素而對分析線產生選擇吸收、選擇激發或重疊干擾。適當的基體元素譜線和散射線也可作為內標線。

(3)標准加入法

標准加入法也稱增量法，即在試料中加入一定量的分析元素，根據X射線強度的變化而求得試料中分析元素的含量。使用這種方法要求分析元素含量與相應的X射線強度呈線性關系，且增量值不應少於兩個，該法適用於含量小於10%的元素的測定。

為了獲得准確的定量分析結果，應注意以下幾點：使用含量數據可靠或經過驗證的標准試料；標准試料與分析試料的組成盡可能一致，制樣方法也應完全相同；為了消除共存元素的影響，要選擇正確的校正方法；分析元素含量不要超出標准試料所限定的范圍；儀器的漂移會導致校準曲線的位移，應在日常分析開始前先用標准化試料對儀器進行校正。

❻ 標准曲線法的優缺點是什麼

標准曲線法的優點是：繪制好標准工作曲線後測定工作就變得相當簡單，可直接從標准工作曲線上讀出含量，因此特別適合於大量樣品的分析。
標准曲線法的缺點是：每次樣品分析的色譜條件（檢測器的響應性能，柱溫，流動相流速及組成，進樣量，柱效等）很難完全相同，因此容易出現較大誤差。此外，標准工作曲線繪制時，一般使用欲測組分的標准樣品（或已知准確含量的樣品），而實際樣品的組成卻千差萬別，因此必將給測量帶來一定的誤差。

標准曲線法也稱外標法或直接比較法，是一種簡便、快速的定量方法。與分光光度分析中的標准曲線法相似，首先用欲測組分的標准樣品繪制標准曲線。具體方法是：用標准樣品配製成不同濃度的標准系列，在與待測組分相同的色譜條件下，等體積准確進樣，測量各峰的峰面積或峰高，用峰面積或峰高對樣品濃度繪制標准曲線，此標准曲線應是通過原點的直線。若標准曲線不通過原點，則說明存在系統誤差。標准曲線的斜率即為絕對校正因子。
在測定樣品中的組分含量時，要用與繪制標准曲線完全相同的色譜條件作出色譜圖，測量色譜峰面積或峰高，然後根據峰面積和峰高在標准曲線上直接查出注入色譜柱中樣品組分的濃度。

❼ 曲線回歸分析法的基本原理

回歸分析，是假定有條曲線和你現有的系列數值的差最小，很明顯你確定了所要的曲線，求極限，即可計算出這個曲線的系數，直線最好求，二次就有點復雜了，三次函數曲線沒有計算機程序你手工算不出來。不過除了這些曲線解法之外，你可以用一下拉格朗日插值，計算出一條通過所有已知點的高次曲線方程，然後輸入你要求解的未知點的X值，求出Y值

❽ 曲線擬合一般有哪些方法

曲線擬合一般方法包括：

1、用解析表達式逼近離散數據的方法

2、最小二乘法

拓展資料：

實際工作中，變數間未必都有線性關系，如服葯後血葯濃度與時間的關系;疾病療效與療程長短的關系;毒物劑量與致死率的關系等常呈曲線關系。曲線擬合(curve fitting)是指選擇適當的曲線類型來擬合觀測數據，並用擬合的曲線方程分析兩變數間的關系。

最小二乘法（又稱最小平方法）是一種數學優化技術。它通過最小化誤差的平方和尋找數據的最佳函數匹配。利用最小二乘法可以簡便地求得未知的數據，並使得這些求得的數據與實際數據之間誤差的平方和為最小。最小二乘法還可用於曲線擬合。其他一些優化問題也可通過最小化能量或最大化熵用最小二乘法來表達。

❾ 誰知道DSC曲線怎麼分析啊

以樣品吸熱或放熱的速率，即熱流率dH/dt（單位毫焦/秒）為縱坐標，以溫度T或時間t為橫坐標，可以測定多種熱力學和動力學參數，例如比熱容、反應熱、轉變熱、相圖、反應速率、結晶速率、高聚物結晶度、樣品純度等。

該法使用溫度范圍寬（-175~725℃）、解析度高、試樣用量少。適用於無機物、有機化合物及葯物分析。

(9)曲線分析方法擴展閱讀

DSC原理

將有物相變化的樣品和在所測定溫度范圍內不發生相變且沒有任何熱效應產生的參比物，在相同的條件下進行等溫加熱或冷卻，當樣品發生相變時，在樣品和參比物之間就產生一個溫度差。

放置於它們下面的一組差示熱電偶即產生溫差電勢UΔT，經差熱放大器放大後送入功率補償放大器，功率補償放大器自動調節補償加熱絲的電流，使樣品和參比物之間溫差趨於零，兩者溫度始終維持相同。此補償熱量即為樣品的熱效應，以電功率形式顯示於記錄儀上。

功率補償型的DSC為內加熱式，裝樣品和參比物的支持器是各自獨立的元件，在樣品和參比物的底部各有一個加熱用的鉑熱電阻和一個測溫用的鉑感測器。採用動態零位平衡原理，即要求樣品與參比物溫度，無論樣品吸熱還是放熱時都要維持動態零位平衡狀態，也就是要保持樣品和參比物溫度差趨向於零。

DSC測定的是維持樣品和參比物處於相同溫度所需要的能量差（ΔW=dH/dt），反映了樣品焓的變化。

熱流型DSC為外加熱式，採取外加熱的方式使均溫塊受熱然後通過空氣和康銅做的熱墊片兩個途徑把熱傳遞給試樣杯和參比杯，試樣杯的溫度由鎳鉻絲和鎳鋁絲組成的高靈敏度熱電偶檢測，參比杯的溫度由鎳鉻絲和康銅組成的熱電偶加以檢測。由此可知，檢測的是溫差ΔT，它是試樣熱量變化的反映。