曲线分析方法

❶ 如何理解学习曲线分析方法并对其进行评价

学习曲线learning curve 以横轴表示反复次数（探索次数）。以纵轴表示各种学习测试的学习过程的曲线。作为学习测试，在用错误数、时间、反应潜时等情况下的负加速下降曲线，如果用正反应数或正反应率为纵坐标。则呈S型或负加速的上升曲线。然而这些曲线型。不仅表示学习效果的增减。而且根据测试的特性，多依赖于理论的界限、生理或行为的界限。另外，把直到学习成功所需的反复探索数并不相同的许多个体资料，简单地取反复探索次数的平均值来表示，则难以表示学习过程的特征，导致错误的结论。所以提出了将学习开始和完成时期划齐，即用各个体的横轴或伸或缩，将曲线加合起来的方法。这样得到的平均曲线称为奋森曲线（Vincent curve），但几乎无人使用，不过对从个体所得到的资料还是受重视的。
学习曲线也称为经验曲线，是随着产品累计产量的增加，单位产品的成本会以一定的比例下降。学习曲线(Learning curve)是表示单位产品生产时间与所生产的产品总数量之间的关系的一条曲线。
熟练工程，也称动态评价技术。他们对缩短工时进行动态评价的技术，广泛应用于生产领域中。
学习曲线将学习效果数量化绘制于坐标纸上，横轴代表练习次数（或产量），纵轴代表学习的效果（单位产品所耗时间），这样绘制出的一条曲线，就是学习曲线。
学习曲线有广义和狭义之分。狭义的学习曲线又称为人员学习曲线，它是指直接作业人员个人的学习曲线。广义的学习曲线也称为生产进步函数，是指工业某一行业或某一产品在其产品寿命周期的学习曲线，是融合技术进步、管理水平提高等许多人努力的学习曲线。
学习曲线是在飞机制造业中首先发现的，利用数据和资料为企业经营管理工作提供预测和决策依据的一种方法，是引起非线性成本的一个重要原因。美国康乃尔大学的商特博士总结飞机制造经验而得出了学习曲线规律，认为每当飞机的产量积累增加1倍时，平均单位工时就下降约20%，即下降到产量加倍前的80%。商特则将累积平均工时与产量的函数称为“学习曲线”。
学习曲线体现了熟能生巧。学习曲线是分析采购成本、实施采购降价的一个重要工具和手段。学习带来成本的降低，其原因可以归结为以下因素：
(1)随着生产经验的丰富，提高了操作人员的操作速度；
(2)降低报废率和更正率；
(3)改进了操作程序；
(4)因生产经验带来模具设计的改进；
(5)价值工程和价值分析的应用。

❷ 微观经济学问题：用生产可能性曲线分析方法确定 用一种要素生产两种...

画出生产可能性曲线，然后画出两商品不同数量组合下相等效用的曲线（对于消费者来说同一线上不同点效用相同，被称为无差异曲线），这些曲线凸向原点的。生产可能性曲线则相反，向外凸出。找到与可能性曲线相切的等效用曲线。交点为最优组合，即效用最大的组合。

❸ 什么是无差异曲线分析法

无差异曲线分析法是研究消费者行为的理论。主要是无差异曲线的推导和预算约束线这两个工具。我这里就简要说明。
X轴代表苹果，Y轴代表梨。一个人的收入M，苹果x元每斤，梨子y元。用M÷X得到的就是全部的钱购买苹果，M÷Y得到全部的钱购买梨子，连接两点得到预算约束线，线上任意一点代表所有收入能购买两种水果的组合。
至于无差异曲线，可以由基数效用论推导，也可以由边际效用递减规律，推导是一条突向原点的曲线。意思就是说你为了多得一单位梨子，所愿意放弃的苹果数量是减少的，最后，由预算线和无差异曲线切点对应的苹果梨子组合，代表消费者效用最大点。
无差异曲线分析法是序数效用的分析工具，是相对于基数效用论的，认为效用不能具体衡量，只能比较大小，但也有不足。不祥细说了。

❹ excel如何做曲线分析图

如果是给一个表格做曲线图（折线图）那就简单了，。单击“插入”→“图表”，然后自己选择合适的折线，再根据提示，填写内容，最后单击完成就OK 了，。
希望能帮助到你！

❺ 常用分析方法

10.3.1.1 定性分析

在X射线荧光光谱定性分析中，利用分光晶体对样品发出X射线荧光进行分光，根据布拉格方程，波长为λ的X射线荧光入射到晶面间距为d的晶体上，只有入射角θ满足方程式的情况下，才能引起干涉。也就是说，测量角度θ，就可得知λ，由莫斯莱公式即可确定被测元素。

X射线光谱定性分析包括试样的X射线光谱的记录和峰的识别。把试样放入X射线光谱仪的样品室，受初级X射线照射，发出次级X射线，其中含有试样各组成元素的特征线。次级线束经准直后，进行扫描，最后记录的是强度随θ角的变化曲线，实际上就是X射线光谱。再解析谱图中的谱线以获知样品中含有的元素。目前绝大部分元素的特征X射线均已准确测出，新型X射线荧光光谱仪已将所有谱线输入电脑储存，扫描后的谱图可通过应用软件直接匹配谱线。

X射线荧光的光谱单纯，但也有一些干扰现象，因此在分析谱图过程中应遵守以下的X射线特点:

1)每种元素的一系列波长确定的谱线，其强度比是确定的，如Mo的K系特征谱线K_α1、K_α2、K_β1、K_β2、K_β3，它们的强度比是100∶50∶14∶5∶7。

2)不同元素的同名谱线，其波长随原子序数的增大而减小，这是由于电子与原子核之间的距离缩短，电子结合得更牢固所致。

3)判断一个未知元素的存在最好用几条谱线，如K_α、K_β，以肯定元素的存在。

4)应从峰的相对强度来判断谱线的干扰情况。若某一强峰是Cu(K_α)，则Cu(K_β)的强度应是K_α的1/5，当Cu(K_β)的强度很弱，不符合上述关系时，可能有其他谱线重叠在Cu(K_α)上。

10.3.1.2 半定量分析

随着科学技术的不断发展，层出不穷的新材料亦需要进行成分分析，传统的湿化学方法既费时又费力，而且有关工业废弃物中有害元素的立法，增加了对快速半定量分析的方法需求。有些情况下，需要对样品进行非破坏分析的要求，当没有合适的标准样品可用时，半定量分析结果又可以满足要求时，则无需再做进一步的精密定量分析。所以，X射线荧光的半定量分析方法逐渐发展起来。

定性分析和半定量分析不需要标准样品，可以进行非破坏分析。半定量分析的准确度与样品本身有关，如样品的均匀性、块状样品表面是否光滑平整、粉末样品的颗粒度等，不同元素半定量分析的准确度可能不同。同一元素在不同样品中，半定量分析的准确度也可能不同。

大部分主量元素的半定量分析结果相对不确定度可以达到10%(95%置信水平)以下，某些情况下甚至接近定量分析的准确度，完全可以满足精度要求不高的测试任务。

半定量分析适用于以下几种情况：对准确度要求不是很高；要求分析速度特别快(30min以内可以出结果)；缺少合适的标准样品；非破坏性分析等。

10.3.1.3 定量分析

X射线荧光光谱定量分析是一种相对分析技术，要有一套已知含量的标准试料系列(经化学分析过的或人工合成的)，通过测量标准试料系列和未知试料的X射线强度并加以比较进行定量分析，主要有以下几种方法。

(1)标准曲线法

测量一套(一般不少于5个)与分析试料相类似的标准试料，将标准试料中分析元素的含量与X射线强度的关系绘制校准曲线，用以求得未知试料中分析元素的含量。应用本法时要注意共存元素的影响，必要时选用适当数学模型求得影响系数并加以校正。

(2)内标法

对于添加某一成分后易于混合均匀的样品，如溶液，可采用内标法，即把一定量的内标元素加入到分析元素含量已知的试料中作为标准试料，测量标准试料中分析元素与内标元素的X射线强度比，用该强度比相对分析元素含量绘制校准曲线。分析试料中也加入同一种内标物质和同样的量，按同样方法求得X射线强度比，从校准曲线求得含量。内标法适合含量高于10%的元素的测定，应注意不要因加入内标元素而对分析线产生选择吸收、选择激发或重叠干扰。适当的基体元素谱线和散射线也可作为内标线。

(3)标准加入法

标准加入法也称增量法，即在试料中加入一定量的分析元素，根据X射线强度的变化而求得试料中分析元素的含量。使用这种方法要求分析元素含量与相应的X射线强度呈线性关系，且增量值不应少于两个，该法适用于含量小于10%的元素的测定。

为了获得准确的定量分析结果，应注意以下几点：使用含量数据可靠或经过验证的标准试料；标准试料与分析试料的组成尽可能一致，制样方法也应完全相同；为了消除共存元素的影响，要选择正确的校正方法；分析元素含量不要超出标准试料所限定的范围；仪器的漂移会导致校准曲线的位移，应在日常分析开始前先用标准化试料对仪器进行校正。

❻ 标准曲线法的优缺点是什么

标准曲线法的优点是：绘制好标准工作曲线后测定工作就变得相当简单，可直接从标准工作曲线上读出含量，因此特别适合于大量样品的分析。
标准曲线法的缺点是：每次样品分析的色谱条件（检测器的响应性能，柱温，流动相流速及组成，进样量，柱效等）很难完全相同，因此容易出现较大误差。此外，标准工作曲线绘制时，一般使用欲测组分的标准样品（或已知准确含量的样品），而实际样品的组成却千差万别，因此必将给测量带来一定的误差。

标准曲线法也称外标法或直接比较法，是一种简便、快速的定量方法。与分光光度分析中的标准曲线法相似，首先用欲测组分的标准样品绘制标准曲线。具体方法是：用标准样品配制成不同浓度的标准系列，在与待测组分相同的色谱条件下，等体积准确进样，测量各峰的峰面积或峰高，用峰面积或峰高对样品浓度绘制标准曲线，此标准曲线应是通过原点的直线。若标准曲线不通过原点，则说明存在系统误差。标准曲线的斜率即为绝对校正因子。
在测定样品中的组分含量时，要用与绘制标准曲线完全相同的色谱条件作出色谱图，测量色谱峰面积或峰高，然后根据峰面积和峰高在标准曲线上直接查出注入色谱柱中样品组分的浓度。

❼ 曲线回归分析法的基本原理

回归分析，是假定有条曲线和你现有的系列数值的差最小，很明显你确定了所要的曲线，求极限，即可计算出这个曲线的系数，直线最好求，二次就有点复杂了，三次函数曲线没有计算机程序你手工算不出来。不过除了这些曲线解法之外，你可以用一下拉格朗日插值，计算出一条通过所有已知点的高次曲线方程，然后输入你要求解的未知点的X值，求出Y值

❽ 曲线拟合一般有哪些方法

曲线拟合一般方法包括：

1、用解析表达式逼近离散数据的方法

2、最小二乘法

拓展资料：

实际工作中，变量间未必都有线性关系，如服药后血药浓度与时间的关系;疾病疗效与疗程长短的关系;毒物剂量与致死率的关系等常呈曲线关系。曲线拟合(curve fitting)是指选择适当的曲线类型来拟合观测数据，并用拟合的曲线方程分析两变量间的关系。

最小二乘法（又称最小平方法）是一种数学优化技术。它通过最小化误差的平方和寻找数据的最佳函数匹配。利用最小二乘法可以简便地求得未知的数据，并使得这些求得的数据与实际数据之间误差的平方和为最小。最小二乘法还可用于曲线拟合。其他一些优化问题也可通过最小化能量或最大化熵用最小二乘法来表达。

❾ 谁知道DSC曲线怎么分析啊

以样品吸热或放热的速率，即热流率dH/dt（单位毫焦/秒）为纵坐标，以温度T或时间t为横坐标，可以测定多种热力学和动力学参数，例如比热容、反应热、转变热、相图、反应速率、结晶速率、高聚物结晶度、样品纯度等。

该法使用温度范围宽（-175~725℃）、分辨率高、试样用量少。适用于无机物、有机化合物及药物分析。

(9)曲线分析方法扩展阅读

DSC原理

将有物相变化的样品和在所测定温度范围内不发生相变且没有任何热效应产生的参比物，在相同的条件下进行等温加热或冷却，当样品发生相变时，在样品和参比物之间就产生一个温度差。

放置于它们下面的一组差示热电偶即产生温差电势UΔT，经差热放大器放大后送入功率补偿放大器，功率补偿放大器自动调节补偿加热丝的电流，使样品和参比物之间温差趋于零，两者温度始终维持相同。此补偿热量即为样品的热效应，以电功率形式显示于记录仪上。

功率补偿型的DSC为内加热式，装样品和参比物的支持器是各自独立的元件，在样品和参比物的底部各有一个加热用的铂热电阻和一个测温用的铂传感器。采用动态零位平衡原理，即要求样品与参比物温度，无论样品吸热还是放热时都要维持动态零位平衡状态，也就是要保持样品和参比物温度差趋向于零。

DSC测定的是维持样品和参比物处于相同温度所需要的能量差（ΔW=dH/dt），反映了样品焓的变化。

热流型DSC为外加热式，采取外加热的方式使均温块受热然后通过空气和康铜做的热垫片两个途径把热传递给试样杯和参比杯，试样杯的温度由镍铬丝和镍铝丝组成的高灵敏度热电偶检测，参比杯的温度由镍铬丝和康铜组成的热电偶加以检测。由此可知，检测的是温差ΔT，它是试样热量变化的反映。