能值分析表

① 能值分析方法中的太阳光能、风能、表土净损耗能怎么算谢谢！

蓝盛芳的一本《生态经济系统能值分析》里有详细的过程

② 能值分析法

(一)能值分析法的基本概念

能值分析法主要应用在生态效益的评价，能值(Emergy)理论是由美国著名生态学家H.T.Om在20世纪80年代提出的，用于生态系统与人类社会经济系统的研究，定量分析资源环境与经济活动的真实价值以及它们间相互的关系。Om将其定义为“某种流动或储存的能量所包含的其他类型能量的数量”或者说是“劳务或产品形成过程中直接或间接投入应用的一种有效能(available energy)总量，就是它所具有的能值”。“太阳能值”(solar energy)在实际中被广泛地用来衡量某种能量值的大小，其依据就是地球上的生态、经济系统内各种不同形式的能量都来源于太阳能，所以可以把太阳能值作为标准来衡量其他类别的能量；系统内能量的流动也是依循了热力学第一定律和热力学第二定律，能量在系统内流动的过程中，一部分能量被散失掉，另一部分能量则转化成潜能。将整个系统维持在高组织、低熵状态，这样就形成了不同能量的高低能值等级，即能量不同具有的能质(energy quality)也不同，或能量不同太阳能值转换率(solar transformity)也不同。太阳能值转换率是衡量每焦耳某种能量(或每克某种物质)相当于有多少太阳能焦耳(solar emjoules)的能值转化而来。根据Om和蓝盛芳(2002)对其能值分析法的研究，其相关概念见表9-1。

表9-1 能值分析法相关概念及其含义表

能值方法一般应用在生态效益评价中，能值和能值—货币比率可用公式表达如下：

能值(sej)＝太阳能值转换率(sej/J)×能量(J)(9-6)

灾害损毁土地复垦

因为人类社会经济中的货币流通并不经过自然，所以自然资源的价值用货币来衡量是很难的。但自然过程和社会经济过程都与能量流动相关，均蕴含能值。因此，以能值为基准，可以将不同类型、不具有可比性的能量转化成统一标准，衡量和比较不同等级、不同类别能量的真实效应，同时，还可以利用能值/货币比率对能值与货币的数量关系进行进一步的衡量。能值分析法从能量流动的角度提供了一个与货币价值核算有别，但对价值量又可进行表达的新的生态评价方法，从而使传统无偿的自然资本和环境服务功能与人类的社会经济核算系统相融合，为科学决策人类活动提供技术方法。因此，能值理论近年来在生态效益评价中得到了越来越广泛的应用。

(二)能值分析法的主要步骤

利用能值分析法对复垦效益进行评价主要包括以下两方面：

(1)项目管理初期的预评价，即对灾毁土地复垦活动中可能带来的生态环境影响进行分析和评价，评价结果同经济效益评价、社会效益评价和复垦潜力评价共同形成复垦决策的骨架。

(2)项目实施完成后对区域生态环境质量的跟踪监测与评估，以实际情况为基础的评价结果作为后续项目的参考、区域生态环境质量保护和生态系统管理的依据。因此评价需要按照立项内容，根据不同灾毁土地内容界定评价边界，进行实地踏勘，收集相关资料，了解项目实施前复垦区域的生态环境的详细情况，包括不同灾毁土地数量、土地利用类型的比例、区域的地形地貌特征、区域自然灾害隐患、区域生物资源的分布及数量、农业投入产出状况、污染物排放及治理状况等，预测项目实施后可能产生的环境影响，进行生态效益预评价；在复垦项目实施后，对区域的生态环境状况实行跟踪监测调查，进行现场勘测，根据勘测和监测数据结果确定复垦对生态环境影响范围和内容，选定相关评价因子，对比分析区域在实施复垦活动前后自然环境系统无偿能值输入量的变化情况，评价土地复垦的生态效益和综合效益，评价步骤见图9-1。

图9-1 灾毁土地复垦生态效益评价步骤

③ 饲料总能值相似而净能不同的原因，以玉米及玉米秸秆为例。玉米及玉米秸秆能量值分析表。

饲料总能值相似而净能不同的原因是因为不同畜禽对饲料的消化率与生产产品的专效率或利用率不同所致。 以玉属米为例：玉米总能为3.95兆卡/kg，对不同畜种、由于消化率不同，以DE为例：用于猪其DE为3.44兆卡/kg，用于肉牛DE为3.50兆卡/kg，用于羊DE为3.40兆卡/kg。NE值亦应一样，在不同畜种间是不同的(由于猪羊等不用NE体系，故缺乏净能数据)。
其次，在不同畜种间用于生产不同产品其效率或称利用率不同。以玉米杆青贮为例：用于产奶与长肉是不同的。玉米杆青贮料的产奶净能值为1.13兆焦/kg；肉牛综合净能值为1.00兆焦/kg。

④ 单因素方差分析表anova表怎么看

校正模型
指包括通过方差分析拟合的模型整体是否显著，也就是方差分析整体是否显著的判断。从其sig值可以看出 方差整体显著。主要是因为你图中这个方差分析就一个自变量，所以校正模型和brand这个自变量的影响是一样，即校正模型显著、brand这个因素也显著。如果再多一个自变量的话，此时校正模型就会与每个自变量的影响参数是不同的，就会出现有可能校正模型显著，而其中某个自变量不显著的情况

截距
是在假设不存在自变量的情况下，该因变量的基本情况参数，比如你这里分析的是品牌对口感评分的影响，而截距就表示不存在品牌因素的情况下的口感基本评分。有点类似于需求中的基本需求和刺激后的需求。实际分析中，很多时候直接忽略它就好。

Brand
这一项就是分析你研究的品牌因素对口感评分的影响了，从sig值可以看出，品牌因素有显著影响。

误差
是指除开品牌之外 没有包括在研究内的各种未知因素对口感评分的影响

3型平方和
是指计算方差的一种理论方法，是最通用的，具体意义可以参看统计学教材，比较复杂，实际应用中可以忽略它

F就是方差值，
它对应的后面sig值 是判断方差是否有效的参数，所以实际中 主要看F对应的sig值即可，sig小于0.05，说明有显著影响，sig大于0.05 说明没有显著影响

⑤ 分析下图逻辑功能，列出真值表

F=/(/(A)•/(BC)•/(CD))

=A+BC+CD。

真值表如下:

其逻辑功能为，只要A的值为1，F最后的结果为1。当B和C的值都版为1时，F的最权后结果为1，当C和D的值都为1时，F的结果为1。A和BC和CD为或的关系，也就是说，这三项中有只要其中一项的值为1，输出项F的值就为1。

⑥ 问卷调查数据分析表怎么做

设计问卷
问题条款不要太多，多则调查效果不好。与你调研目的关联回不大的项目都可答不考虑，如性别、职业、旅游偏好等。
每条问题的选项要符合完整性，几项选择要不重复、不遗漏、同等级。
根据你的需求，至少需要有年龄段划分、旅游消费、停留天数等项目，应当考虑从旅游六要素细分游客花费结构。
实施调查
设计抽样调查实施方式、实施场所、样本空间等问题，力求保证调查的时空分布随机性、样本空间代表性。
数据录入
建议用excel，简单实用，功能足够，不建议用spss，华而不实，操作繁琐，不够灵活。
数据处理
初等数学就差不多够用了，求和、求均值、求差求比，简单的侧重于市场份额和市场增长率两方面就能得出很多有用的结论，若精力、技术足够，建议用一些稍微高级一点点地数据模型算法等等，然后制成图表。
调研分析
根据数据结果，结合相关的宏观旅游数据，提出自己的观点，引用自己的数据论证。

⑦ 回归分析表怎么看懂

我给你解读一份stata的回归表格吧，应该有标准表格的所有内容了，因为你没有给范例，……不过我们考试基本就是考stata或者eview的输出表格，它们是类似的。

X变量：教育年限

Y变量：儿女数目

各个系数的含义：

左上列：

Model SS是指计量上的SSE，是y估计值减去y均值平方后加总，表示的是模型的差异

Model df是模型的自由度，一般就是指解释变量X的个数，这里只有一个

Resial SS 和df 分别是残差平方和以及残差自由度 N-K-1（此处K=1）=17565

Total SS 和 df分别是y的差异（y减去y均值平方后加总）以及其自由度N-1=17566

MS都是对应的SS除以df，表示单位的差异

右上列：

Number of obs是观测值的数目N，这里意味着有17567个观测值

F是F估计值，它是对回归中所有系数的联合检验（H0：X1=X2=…=0），这里因为只有一个X，所以恰好是t的平方。这里F值很大，因此回归十分显著。

Prob>F是指5%单边F检验对应的P值，P=0意味着很容易否定H0假设，回归显著。

R-squared是SSE/SST的值，它的意义是全部的差异有多少能被模型解释，这里R-squared有0.0855，说明模型的解释度还是可以的。

Adj R-squared是调整的R-squared，它等于1-（n-1）SSR/（n-k-1）SST，它的目的是为了剔除当加入更多X解释变量时，R-squared的必然上升趋势，从而在多元回归中更好的看出模型的解释力，但是本回归是一元的，这个值没有太大意义。

Root MSE是RMS的开方，是单位残差平方和的一种表现形式。

下列：

Coef分别出示了X变量schooling的系数和常数项的值，其含义是，如果一个人没有受过教育，我们预测会平均生育3个子女，当其他因素不变时，一个人每多受一年教育，我们预测其将会少生0.096个孩子。X变量的coef并不大，因此其实际（也叫经济）显著性并不太高。

Std.err则是估计系数和常数项的标准差。一般我们认为，标准差越小，估计值越集中、精确。

t是t估计值，它用于检验统计显著性，t值较大，因此回归是显著的。

P>abs(t)项是5%双边t检验对应的P值，P=0意味着很容易否定H0假设，统计显著。

95%conf interval项是95%的置信区间，它是x变量的系数（或常数项）分别加减1.96*SE，这是说，有95%的可能性，系数的真值落在这个区域。

⑧ 如何去分析和值表组合表

数据运算优化问题，和电脑关系不大。证明office 数据运算优化不好，一运行就死了。

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 如何去分析后三和值表

在空白列输入=MID(A2,3,1)然后筛选选择3和4搞定