能值分析表

① 能值分析方法中的太陽光能、風能、表土凈損耗能怎麼算謝謝！

藍盛芳的一本《生態經濟系統能值分析》里有詳細的過程

② 能值分析法

(一)能值分析法的基本概念

能值分析法主要應用在生態效益的評價，能值(Emergy)理論是由美國著名生態學家H.T.Om在20世紀80年代提出的，用於生態系統與人類社會經濟系統的研究，定量分析資源環境與經濟活動的真實價值以及它們間相互的關系。Om將其定義為「某種流動或儲存的能量所包含的其他類型能量的數量」或者說是「勞務或產品形成過程中直接或間接投入應用的一種有效能(available energy)總量，就是它所具有的能值」。「太陽能值」(solar energy)在實際中被廣泛地用來衡量某種能量值的大小，其依據就是地球上的生態、經濟系統內各種不同形式的能量都來源於太陽能，所以可以把太陽能值作為標准來衡量其他類別的能量；系統內能量的流動也是依循了熱力學第一定律和熱力學第二定律，能量在系統內流動的過程中，一部分能量被散失掉，另一部分能量則轉化成潛能。將整個系統維持在高組織、低熵狀態，這樣就形成了不同能量的高低能值等級，即能量不同具有的能質(energy quality)也不同，或能量不同太陽能值轉換率(solar transformity)也不同。太陽能值轉換率是衡量每焦耳某種能量(或每克某種物質)相當於有多少太陽能焦耳(solar emjoules)的能值轉化而來。根據Om和藍盛芳(2002)對其能值分析法的研究，其相關概念見表9-1。

表9-1 能值分析法相關概念及其含義表

能值方法一般應用在生態效益評價中，能值和能值—貨幣比率可用公式表達如下：

能值(sej)＝太陽能值轉換率(sej/J)×能量(J)(9-6)

災害損毀土地復墾

因為人類社會經濟中的貨幣流通並不經過自然，所以自然資源的價值用貨幣來衡量是很難的。但自然過程和社會經濟過程都與能量流動相關，均蘊含能值。因此，以能值為基準，可以將不同類型、不具有可比性的能量轉化成統一標准，衡量和比較不同等級、不同類別能量的真實效應，同時，還可以利用能值/貨幣比率對能值與貨幣的數量關系進行進一步的衡量。能值分析法從能量流動的角度提供了一個與貨幣價值核算有別，但對價值量又可進行表達的新的生態評價方法，從而使傳統無償的自然資本和環境服務功能與人類的社會經濟核算系統相融合，為科學決策人類活動提供技術方法。因此，能值理論近年來在生態效益評價中得到了越來越廣泛的應用。

(二)能值分析法的主要步驟

利用能值分析法對復墾效益進行評價主要包括以下兩方面：

(1)項目管理初期的預評價，即對災毀土地復墾活動中可能帶來的生態環境影響進行分析和評價，評價結果同經濟效益評價、社會效益評價和復墾潛力評價共同形成復墾決策的骨架。

(2)項目實施完成後對區域生態環境質量的跟蹤監測與評估，以實際情況為基礎的評價結果作為後續項目的參考、區域生態環境質量保護和生態系統管理的依據。因此評價需要按照立項內容，根據不同災毀土地內容界定評價邊界，進行實地踏勘，收集相關資料，了解項目實施前復墾區域的生態環境的詳細情況，包括不同災毀土地數量、土地利用類型的比例、區域的地形地貌特徵、區域自然災害隱患、區域生物資源的分布及數量、農業投入產出狀況、污染物排放及治理狀況等，預測項目實施後可能產生的環境影響，進行生態效益預評價；在復墾項目實施後，對區域的生態環境狀況實行跟蹤監測調查，進行現場勘測，根據勘測和監測數據結果確定復墾對生態環境影響范圍和內容，選定相關評價因子，對比分析區域在實施復墾活動前後自然環境系統無償能值輸入量的變化情況，評價土地復墾的生態效益和綜合效益，評價步驟見圖9-1。

圖9-1 災毀土地復墾生態效益評價步驟

③ 飼料總能值相似而凈能不同的原因，以玉米及玉米秸稈為例。玉米及玉米秸稈能量值分析表。

飼料總能值相似而凈能不同的原因是因為不同畜禽對飼料的消化率與生產產品的專效率或利用率不同所致。 以玉屬米為例：玉米總能為3.95兆卡/kg，對不同畜種、由於消化率不同，以DE為例：用於豬其DE為3.44兆卡/kg，用於肉牛DE為3.50兆卡/kg，用於羊DE為3.40兆卡/kg。NE值亦應一樣，在不同畜種間是不同的(由於豬羊等不用NE體系，故缺乏凈能數據)。
其次，在不同畜種間用於生產不同產品其效率或稱利用率不同。以玉米桿青貯為例：用於產奶與長肉是不同的。玉米桿青貯料的產奶凈能值為1.13兆焦/kg；肉牛綜合凈能值為1.00兆焦/kg。

④ 單因素方差分析表anova表怎麼看

校正模型
指包括通過方差分析擬合的模型整體是否顯著，也就是方差分析整體是否顯著的判斷。從其sig值可以看出 方差整體顯著。主要是因為你圖中這個方差分析就一個自變數，所以校正模型和brand這個自變數的影響是一樣，即校正模型顯著、brand這個因素也顯著。如果再多一個自變數的話，此時校正模型就會與每個自變數的影響參數是不同的，就會出現有可能校正模型顯著，而其中某個自變數不顯著的情況

截距
是在假設不存在自變數的情況下，該因變數的基本情況參數，比如你這里分析的是品牌對口感評分的影響，而截距就表示不存在品牌因素的情況下的口感基本評分。有點類似於需求中的基本需求和刺激後的需求。實際分析中，很多時候直接忽略它就好。

Brand
這一項就是分析你研究的品牌因素對口感評分的影響了，從sig值可以看出，品牌因素有顯著影響。

誤差
是指除開品牌之外 沒有包括在研究內的各種未知因素對口感評分的影響

3型平方和
是指計算方差的一種理論方法，是最通用的，具體意義可以參看統計學教材，比較復雜，實際應用中可以忽略它

F就是方差值，
它對應的後面sig值 是判斷方差是否有效的參數，所以實際中 主要看F對應的sig值即可，sig小於0.05，說明有顯著影響，sig大於0.05 說明沒有顯著影響

⑤ 分析下圖邏輯功能，列出真值表

F=/(/(A)•/(BC)•/(CD))

=A+BC+CD。

真值表如下:

其邏輯功能為，只要A的值為1，F最後的結果為1。當B和C的值都版為1時，F的最權後結果為1，當C和D的值都為1時，F的結果為1。A和BC和CD為或的關系，也就是說，這三項中有隻要其中一項的值為1，輸出項F的值就為1。

⑥ 問卷調查數據分析表怎麼做

設計問卷
問題條款不要太多，多則調查效果不好。與你調研目的關聯回不大的項目都可答不考慮，如性別、職業、旅遊偏好等。
每條問題的選項要符合完整性，幾項選擇要不重復、不遺漏、同等級。
根據你的需求，至少需要有年齡段劃分、旅遊消費、停留天數等項目，應當考慮從旅遊六要素細分遊客花費結構。
實施調查
設計抽樣調查實施方式、實施場所、樣本空間等問題，力求保證調查的時空分布隨機性、樣本空間代表性。
數據錄入
建議用excel，簡單實用，功能足夠，不建議用spss，華而不實，操作繁瑣，不夠靈活。
數據處理
初等數學就差不多夠用了，求和、求均值、求差求比，簡單的側重於市場份額和市場增長率兩方面就能得出很多有用的結論，若精力、技術足夠，建議用一些稍微高級一點點地數據模型演算法等等，然後製成圖表。
調研分析
根據數據結果，結合相關的宏觀旅遊數據，提出自己的觀點，引用自己的數據論證。

⑦ 回歸分析表怎麼看懂

我給你解讀一份stata的回歸表格吧，應該有標准表格的所有內容了，因為你沒有給範例，……不過我們考試基本就是考stata或者eview的輸出表格，它們是類似的。

X變數：教育年限

Y變數：兒女數目

各個系數的含義：

左上列：

Model SS是指計量上的SSE，是y估計值減去y均值平方後加總，表示的是模型的差異

Model df是模型的自由度，一般就是指解釋變數X的個數，這里只有一個

Resial SS 和df 分別是殘差平方和以及殘差自由度 N-K-1（此處K=1）=17565

Total SS 和 df分別是y的差異（y減去y均值平方後加總）以及其自由度N-1=17566

MS都是對應的SS除以df，表示單位的差異

右上列：

Number of obs是觀測值的數目N，這里意味著有17567個觀測值

F是F估計值，它是對回歸中所有系數的聯合檢驗（H0：X1=X2=…=0），這里因為只有一個X，所以恰好是t的平方。這里F值很大，因此回歸十分顯著。

Prob>F是指5%單邊F檢驗對應的P值，P=0意味著很容易否定H0假設，回歸顯著。

R-squared是SSE/SST的值，它的意義是全部的差異有多少能被模型解釋，這里R-squared有0.0855，說明模型的解釋度還是可以的。

Adj R-squared是調整的R-squared，它等於1-（n-1）SSR/（n-k-1）SST，它的目的是為了剔除當加入更多X解釋變數時，R-squared的必然上升趨勢，從而在多元回歸中更好的看出模型的解釋力，但是本回歸是一元的，這個值沒有太大意義。

Root MSE是RMS的開方，是單位殘差平方和的一種表現形式。

下列：

Coef分別出示了X變數schooling的系數和常數項的值，其含義是，如果一個人沒有受過教育，我們預測會平均生育3個子女，當其他因素不變時，一個人每多受一年教育，我們預測其將會少生0.096個孩子。X變數的coef並不大，因此其實際（也叫經濟）顯著性並不太高。

Std.err則是估計系數和常數項的標准差。一般我們認為，標准差越小，估計值越集中、精確。

t是t估計值，它用於檢驗統計顯著性，t值較大，因此回歸是顯著的。

P>abs(t)項是5%雙邊t檢驗對應的P值，P=0意味著很容易否定H0假設，統計顯著。

95%conf interval項是95%的置信區間，它是x變數的系數（或常數項）分別加減1.96*SE，這是說，有95%的可能性，系數的真值落在這個區域。

⑧ 如何去分析和值表組合表

數據運算優化問題，和電腦關系不大。證明office 數據運算優化不好，一運行就死了。

⑨ 如何使用樞紐分析表

在定義包含維度和量值的 BAM 檢視之後，您必須更新一或多個與這個檢視有關聯的樞紐分析表。
Excel 中的樞紐分析表是可供您用來輕鬆組合及比較大量資料的互動式表格。您可以旋轉資料列與資料行中的值來查看所顯示資料的不同摘要。您也可以使用樞紐分析表來執行資料的計算，如彙總計數或平均。
若要在建立樞紐分析表之後加以使用，請依照下列程序中的步驟執行。如需有關使用樞紐分析表的詳細資訊，請參閱 Microsoft Excel 文件。
附註
建立即時彙總樞紐分析表時，此表格最多可以包含 14 個維度層級。
重要事項
如果在 Excel 試算表中指定了多個樞紐分析表，則如果活動傳回大型的資料集，則產生的表格可能會增大而彼此重疊。在此案例中，當您在重新整理資料時，會收到「樞紐分析表報告不能與另一份樞紐分析表報告重疊」的訊息。您可以在樞紐分析表之間新增資料行或資料列，讓表格增大而不彼此重疊，藉此修正這項錯誤。
使用樞紐分析表
建立要搭配樞紐分析表使用的 BAM 檢視。如需有關建立 BAM 檢視的詳細資訊，請參閱
定義商務活動檢視
使用 [Excel 樞紐分析表欄位清單]
，將一或多個可用維度拖放到樞紐分析表範本的資料行和資料列區域中。
使用 [Excel 樞紐分析表欄位清單]
，將一或多個可用量值拖放到樞紐分析表範本的資料項目區域中。
使用 [樞紐分析表]
工具列，將圖表與樞紐分析表產生關聯。
儲存 Excel 活頁簿。

⑩ 如何去分析後三和值表

在空白列輸入=MID(A2,3,1)然後篩選選擇3和4搞定