谁能通俗的讲解一下偏最小二乘法的原理

最小二乘法原理：找出一条直线使得所有图上面的点纵坐标的差值的平方和最小，其实也是方差最小。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。最小二乘法的原则是以“残差平方和最小”确定直线位置。用最小二乘法除了计算比较方便外，得到的估计量还具有优良特性。这种方法对异常值非常敏感。最小二乘法在交通运输学中的运用：交通发生预测的目的是建立分区产生的交通量与分区土地利用、社会经济特征等变量之间的定量关系，推算规划年各分区所产生的交通量。因为一次出行有两个端点，所以我们要分别分析一个区生成的交通和吸引的交通。交通发生预测通常有两种方法：回归分析法和聚类分析法。回归分析法是根据对因变量与一个或多个自变量的统计分析，建立因变量和自变量的关系，最简单的情况就是一元回归分析，一般式为：Y=α+βX式中Y是因变量，X是自变量，α和β是回归系数。若用上述公式预测小区的交通生成，则以下标 i 标记所有变量；如果用它研究分区交通吸引，则以下标 j 标记所有变量。

参差平方和最小

使每个采样点的拟合值与实际值之差的平方为最小。

最小二乘法原理 在我们研究两个变量(x, y)之间的相互关系时,通常可以得到一系列成对的数据(x1, y1、x2, y2... xm , ym)；将这些数据描绘在x -y直角坐标系中(如图1), 若发现这些点在一条直线附近,可以令这条直线方程如(式1-1). Y计= a0 + a1 X (式1-1) 其中：a0、a1 是任意实数 为建立这直线方程就要确定a0和a1,应用《最小二乘法原理》,将实测值Yi与利用(式1-1)计算值(Y计=a0+a1X)的离差(Yi-Y计)的平方和〔∑(Yi - Y计)2〕最小为“优化判据”. 你测的数据 是时间X和距离Y, 用所测数据确定a0,a1

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。实际应用中，常用一堆数据来得到优化或相对理想的参数值。

首先这里需要用到几个OLS的假定：E(u)=0, cov(ui,uj)=0, var(u)=σ^2; 在这里用大写表示估计量, k=(x-X u0305)/∑((x-X u0305)^2) B2=b2+∑ku, B1=Y u0305-B2*X u0305=Y u0305-(b2+∑ku)*X u0305=b1+(∑u)/n-X u0305*∑ku, E(B1)=b1 var(B1)=E[(B1-b1)^2]=E{[(∑u)/n-X u0305*∑ku]^2}=E((∑u)^2)/n^2+X u0305^2*E((∑ku)^2)-2(X u0305/n)*E[(∑u)(∑ku)] 分开来证明 cov(ui,uj)=E(ui*uj)-E(ui)*E(uj)=0, so E(ui*uj) =0; E[(u)^2]=Du+E(u)^2=σ^2； E((∑u)^2)=∑E(u^2)+2∑E(ui*uj)=n*σ^2E((∑ku)^2)=∑（k^2)*E(u^2)=σ^2/(∑((x-X u0305)^2)); E[(∑u)(∑ku)]=∑k*E(u^2)+∑k*E(ui*uj)=σ^2*∑k=0; 汇总在一起 var(B1)=σ^2/n+(σ^2)(X u0305^2)/(∑((x-X u0305)^2)) 你最后合并一下就能得出这个公式

一.特征估计和模型检验1、均值估计[1]估计量 u0302= u0305_n[2]性质无偏性： u0302是 的无偏估计相合性：若 _ → 0，则 u0302是 的相合估计；如果{ }严遍历则是强相合估计收敛性：若若{ _ }正态/独立同分布白噪声，则2、自协方差[1]估计量[2]性质(若 { 1 = 0} = 0，则 正定)3、偏相关函数[1]定义[2]性质如果{ }是正态平稳序列，则当 > 时，4、独立白噪声检验[1]正态检验[2]卡方检验5、特殊序列检验[1]季节序列检验[2]求和模型检验

【答案】：C对于给定的n组观测值，可用于描述数据的直线有很多条，究竟用哪条直线来代表两个变量之间的关系。需要有一个明确的原则。我们自然会想到距离各观察点最近的一条直线，即实际观测点和直线间的距离最小。根据这一思想对回归模型进行估计的方法称为最小二乘法。最小二乘法就是使得因变量的观测值与估计值之间的离差平方和最小来估计参数的方法。

最小二乘法是一种用于拟合数据的最常用的统计学方法。它的基本原理是，通过最小化拟合数据的误差平方和，来求解拟合参数的最优解。最小二乘法的基本思想是，在拟合数据的时候，要使拟合数据的误差平方和最小，从而得到最优的拟合参数。具体来说，就是要求解一个函数，使得该函数的误差平方和最小。最小二乘法的解决方法是，首先，根据拟合数据，建立拟合函数，然后，求解拟合函数的最优参数，使得拟合函数的误差平方和最小。最后，根据拟合函数和最优参数，得到拟合数据的最优拟合曲线。最小二乘法的实现步骤主要有：1）根据拟合数据，建立拟合函数；2）求解拟合函数的最优参数；3）根据拟合函数和最优参数，得到拟合数据的最优拟合曲线。最小二乘法的实现过程中，需要用到微积分、线性代数等数学知识，以及梯度下降算法等机器学习算法。

我用括号把层次分开,简单的说就是: 让(((采样的点)跟(拟合的曲线)的距离)总和)最小. 楼上的说法有问题,不是非要直线不可,任何曲线都可以的. 最小二乘法 在我们研究两个变量(x, y)之间的相互关系时，通常可以得到一系列成对的数据(x1, y1、x2, y2。

最小二乘法拟合圆原理在两个观测量中，往往总有一个量精度比另一个高得多，为简单起见把精度较高的观测量看作没有误差，并把这个观测量选作x，而把所有的误差只认为是y的误差最小二乘法，是一种数学优化技术。它通过最小化误差的平方和找到一组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。最小二乘法拟合圆的方法；第一步，根据已知点，描图X=[。。。]，Y=[。。。]，plot(X,Y,"p")第二步，根据已知点拟合圆的一般式方程，利用公式求出圆心和半径首先，用方程x^2+y^2+Dx+Ey+F=0，拟合出其系数D、E、F，求出圆心（-D/2，-E/2），半径0.5√（D^2+-E^2-4F）第三步，根据圆的参数方程，求出x，y的点，描点plot(x,y,"r-")，得到拟合圆的图形利用仿真的得来的数据、选取某一截面，用最小二乘法进行拟合，得到其拟合效果图，如上图所示在1809年高斯对最小二乘估计进行的误差分析中发现。在线性模型的所有无偏估计类中，最小二乘估计是唯一的方差最小的无偏估计。进入20世纪后，哥色特、费歇尔等人还发现。在正态误差的假定下、最小二乘估计有较完善的小样本理论、使基于它的统计推断易于操作且有关的概率计算不难进行与此同时。对最小二乘法误差分析的研究也促进了线性模型理论的发展.如今。线性模型已经成为理论结果最丰富、应用最广泛的一类回归模型.

使用年数1 2 3 4 5 6 7 8 9 10平均价格2651 1943 1494 1087 765 538 484 290 226 204(1) 利用“ListPlot”函数绘出数据 的散点图, 注意观察有何特征?(2) 令 , 绘出数据 的散点图, 注意观察有何特征?(3) 利用“Line”函数, 将散点连接起来, 说明有何特征?(4) 利用最小二乘法, 求 与 之间的关系;(5) 求 与 之间的关系;(6) 在同一张图中显示散点图 及 关于 的图形.思考与练习1. 假设一组数据 : , , …, 变量之间近似成线性关系, 试利用集合的有关运算, 编写一简单程序: 对于任意给定的数据集合 , 通过求解极值原理所包含的方程组, 不需要给出 、 计算的表达式, 立即得到 、 的值, 并就本课题 I /(3)进行实验.注: 利用Transpose函数可以得到数据A的第一个分量的集合, 命令格式为:先求A的转置, 然后取第一行元素, 即为数据A的第一个分量集合, 例如(A即为矩阵)= (数据A的第一个分量集合)= (数据A的第二个分量集合)B-C表示集合B与C对应元素相减所得的集合, 如 = .2. 最小二乘法在数学上称为曲线拟合, 请使用拟合函数“Fit”重新计算 与 的值, 并与先前的结果作一比较.

【答案】：A最小二乘法就是使得因变量的观测值和估计值之间的离差(又称残差)平方和最小来估计回归方程参数的方法。

【答案】：D此题考查最小二乘法。最小二乘法就是使得因变量观测值与估计值之间的离差平方和最小来估计参数β0和β1的方法。

是想让拟合的直线方程与实际的误差最小。由于误差有正有负，所以，如果用误差的和来作为指标，那最后的结果是零，指导意义不能满足要求。如果用误差的绝对值来计算的话，那应该好一些。但由于函数计算中，绝对值的和的计算和分析是比较复杂的，也不易。所以，人们发明了用误差的平方来作为拟合的指标，由于平方总是正的，在统计计算中比较方便，所以误差的最小平方和（最小二乘法）就应运而生了。

是想让拟合的直线方程与实际的误差最小。由于误差有正有负，所以，如果用误差的和来作为指标，那最后的结果是零，指导意义不能满足要求。如果用误差的绝对值来计算的话，那应该好一些。但由于函数计算中，绝对值的和的计算和分析是比较复杂的，也不易。所以，人们发明了用误差的平方来作为拟合的指标，由于平方总是正的，在统计计算中比较方便，所以误差的最小平方和（最小二乘法）就应运而生了。

在我们研究两个变量(x, y)之间的相互关系时，通常可以得到一系列成对的数据(x1, y1、x2, y2... xm , ym)；将这些数据描绘在x -y直角坐标系中，若发现这些点在一条直线附近，可以令这条直线方程如(式1-1)。 　　Y计= a0 + a1 X (式1-1) 　　其中：a0、a1 是任意实数 　　为建立这直线方程就要确定a0和a1，应用《最小二乘法原理》，将实测值Yi与利用(式1-1)计算值(Y计=a0+a1X)的离差(Yi-Y计)的平方和〔∑(Yi - Y计)2〕最小为“优化判据”。 　　令: φ = ∑(Yi - Y计)2 (式1-2) 　　把(式1-1)代入(式1-2)中得: 　　φ = ∑(Yi - a0 - a1 Xi)2 (式1-3) 　　当∑(Yi-Y计)平方最小时，可用函数 φ 对a0、a1求偏导数，令这两个偏导数等于零。 　　(式1-4) 　　(式1-5) 　　亦即： 　　m a0 + (∑Xi ) a1 = ∑Yi (式1-6) 　　(∑Xi ) a0 + (∑Xi2 ) a1 = ∑(Xi, Yi) (式1-7) 　　得到的两个关于a0、 a1为未知数的两个方程组，解这两个方程组得出： 　　a0 = (∑Yi) / m - a1(∑Xi) / m (式1-8) 　　a1 = [n∑Xi Yi - (∑Xi ∑Yi)] / [n∑Xi2 - (∑Xi)2 )] (式1-9) 　　这时把a0、a1代入(式1-1)中, 此时的(式1-1)就是我们回归的元线性方程即：数学模型。 　　在回归过程中，回归的关联式是不可能全部通过每个回归数据点(x1, y1、 x2, y2...xm,ym),为了判断关联式的好坏,可借助相关系数“R”，统计量“F”，剩余标准偏差“S”进行判断；“R”越趋近于 1 越好；“F”的绝对值越大越好；“S”越趋近于 0 越好。 　　R = [∑XiYi - m (∑Xi / m)(∑Yi / m)]/ SQR{[∑Xi2 - m (∑Xi / m)2][∑Yi2 - m (∑Yi / m)2]} (式1-10) * 　　在(式1-1)中，m为样本容量，即实验次数；Xi、Yi分别任意一组实验X、Y的数值。

是想让拟合的直线方程与实际的误差最小。由于误差有正有负，所以，如果用误差的和来作为指标，那最后的结果是零，指导意义不能满足要求。如果用误差的绝对值来计算的话，那应该好一些。但由于函数计算中，绝对值的和的计算和分析是比较复杂的，也不易。所以，人们发明了用误差的平方来作为拟合的指标，由于平方总是正的，在统计计算中比较方便，所以误差的最小平方和（最小二乘法）就应运而生了。

设（x 1, y 1 ), (x 2, y 2), …, (x n, y n)是直角平面坐标系下给出的一组数据，若x 1<x 2<…<x n,我们也可以把这组数据看作是一个离散的函数。根据观察，如果这组数据图象“很象”一条直线（不是直线），我们的问题是确定一条直线y = bx +a ,使得它能"最好"的反映出这组数据的变化。 最小二乘法是处理各种观测数据进行测量平差的一种基本方法。 如果以不同精度多次观测一个或多个未知量，为了求定各未知量的最可靠值，各观测量必须加改正数，使其各改正数的平方乘以观测值的权数的总和为最小。因此称最小二乘法。所谓“权”就是表示观测结果质量相对可靠程度的一种权衡值。 法国数学家勒让德于1806年首次发表最小二乘理论。事实上，德国的高斯于1794年已经应用这一理论推算了谷神星的轨道，但迟至1809年才正式发表。此后他又提出平差三角网的理论，拟定了解法方程式的方法等。为利用最小二乘法测量平差奠定了基础。 最小二乘法也是数理统计中一种常用的方法，在工业技术和其他科学研究中有广泛应用。 在我们研究两个变量(x, y)之间的相互关系时，通常可以得到一系列成对的数据(x1, y1、x2, y2... xm , ym)；将这些数据描绘在x -y直角坐标系中(如图1), 若发现这些点在一条直线附近，可以令这条直线方程如(式1-1)。 Y计= a0 + a1 X (式1-1) 其中：a0、a1 是任意实数 为建立这直线方程就要确定a0和a1，应用《最小二乘法原理》，将实测值Yi与利用(式1-1)计算值(Y计= a0 + a1 X)的离差(Yi - Y计)的平方和‘〔∑(Yi - Y计)2〕最小为“优化判据”。 令: φ = ∑(Yi - Y计)2 (式1-2) 把(式1-1)代入(式1-2)中得: φ = ∑(Yi - a0 - a1 Xi)2 (式1-3) 当∑(Yi-Y计)平方最小时，可用函数 φ 对a0、a1求偏导数，令这两个偏导数等于零。 (式1-4) (式1-5) (见附图)亦即： m a0 + (∑Xi ) a1 = ∑Yi (式1-6) (∑Xi ) a0 + (∑Xi2 ) a1 = ∑(Xi, Yi) (式1-7) 得到的两个关于a0、 a1为未知数的两个方程组，解这两个方程组得出：a0 = (∑Yi) / m - a1(∑Xi) / m (式1-8)a1 = [∑Xi Yi - (∑Xi ∑Yi)/ m] / [∑Xi2 - (∑Xi)2 / m)] (式1-9) 这时把a0、a1代入(式1-1)中, 此时的(式1-1)就是我们回归的元线性方程即：数学模型。 在回归过程中，回归的关联式是不可能全部通过每个回归数据点(x1, y1、 x2, y2...xm,ym),为了判断关联式的好坏,可借助相关系数“R”，统计量“F”，剩余标准偏差“S”进行判断；“R”越趋近于 1 越好；“F”的绝对值越大越好；“S”越趋近于 0 越好。 R = [∑XiYi - m (∑Xi / m)(∑Yi / m)]/ SQR{[∑Xi2 - m (∑Xi / m)2][∑Yi2 - m (∑Yi / m)2]} (式1-10) ＊在(式1-1)中，m为样本容量，即实验次数；Xi、Yi分别任意一组实验X、Y的数值

是想让拟合的直线方程与实际的误差最小。由于误差有正有负，所以，如果用误差的和来作为指标，那最后的结果是零，指导意义不能满足要求。如果用误差的绝对值来计算的话，那应该好一些。但由于函数计算中，绝对值的和的计算和分析是比较复杂的，也不易。所以，人们发明了用误差的平方来作为拟合的指标，由于平方总是正的，在统计计算中比较方便，所以误差的最小平方和（最小二乘法）就应运而生了。

完全最小二乘法（Total Least Squares），又称总体最小二乘法。可参考：总体最小二乘法。基本原理：求解Ax=b的最小二乘法只认为b含有误差，但实际上系数矩阵A也含有误差。总体最小二乘法就是同时考虑A和b二者的误差和扰动，令A矩阵的误差扰动为E，向量b的误差向量为e，即考虑矩阵方程：(A+E)x=b+e (1)的最小二乘解。上式(1)可写作：(B+D)z=0 (2)式中B=[-b|A]，D=[-e|E]，z=[1/x]。求解方程组的总体最小二乘法(TLS)就是求解向量z，使得扰动矩阵D的F-范数最小。

我用括号把层次分开,简单的说就是:让(((采样的点)跟(拟合的曲线)的距离)总和)最小.楼上的说法有问题,不是非要直线不可,任何曲线都可以的. 最小二乘法 在我们研究两个变量(x, y)之间的相互关系时，通常可以得到一系列成对的数据(x1, y1、x2, y2... xm , ym)；将这些数据描绘在x -y直角坐标系中(如图1), 若发现这些点在一条直线附近，可以令这条直线方程如(式1-1)。 Y计= a0 + a1 X (式1-1) 其中：a0、a1 是任意实数 为建立这直线方程就要确定a0和a1，应用《最小二乘法原理》，将实测值Yi与利用(式1-1)计算值(Y计=a0+a1X)的离差(Yi-Y计)的平方和〔∑(Yi - Y计)2〕最小为“优化判据”。 令: φ = ∑(Yi - Y计)2 (式1-2) 把(式1-1)代入(式1-2)中得: φ = ∑(Yi - a0 - a1 Xi)2 (式1-3) 当∑(Yi-Y计)平方最小时，可用函数 φ 对a0、a1求偏导数，令这两个偏导数等于零。 (式1-4) (式1-5) 亦即： m a0 + (∑Xi ) a1 = ∑Yi (式1-6) (∑Xi ) a0 + (∑Xi2 ) a1 = ∑(Xi, Yi) (式1-7) 得到的两个关于a0、 a1为未知数的两个方程组，解这两个方程组得出： a0 = (∑Yi) / m - a1(∑Xi) / m (式1-8) a1 = [∑Xi Yi - (∑Xi ∑Yi)/ m] / [∑Xi2 - (∑Xi)2 / m)] (式1-9) 这时把a0、a1代入(式1-1)中, 此时的(式1-1)就是我们回归的元线性方程即：数学模型。 在回归过程中，回归的关联式是不可能全部通过每个回归数据点(x1, y1、 x2, y2...xm,ym),为了判断关联式的好坏,可借助相关系数“R”，统计量“F”，剩余标准偏差“S”进行判断；“R”越趋近于 1 越好；“F”的绝对值越大越好；“S”越趋近于 0 越好。 R = [∑XiYi - m (∑Xi / m)(∑Yi / m)]/ SQR{[∑Xi2 - m (∑Xi / m)2][∑Yi2 - m (∑Yi / m)2]} (式1-10) ＊ 在(式1-1)中，m为样本容量，即实验次数；Xi、Yi分别任意一组实验X、Y的数值。微积分应用课题一 最小二乘法 从前面的学习中, 我们知道最小二乘法可以用来处理一组数据, 可以从一组测定的数据中寻求变量之间的依赖关系, 这种函数关系称为经验公式. 本课题将介绍最小二乘法的精确定义及如何寻求 与 之间近似成线性关系时的经验公式. 假定实验测得变量之间的 个数据 , , …, , 则在 平面上, 可以得到 个点 , 这种图形称为“散点图”, 从图中可以粗略看出这些点大致散落在某直线近旁, 我们认为 与 之间近似为一线性函数, 下面介绍求解步骤. 考虑函数 , 其中 和 是待定常数. 如果 在一直线上, 可以认为变量之间的关系为 . 但一般说来, 这些点不可能在同一直线上. 记 , 它反映了用直线 来描述 , 时, 计算值 与实际值 产生的偏差. 当然要求偏差越小越好, 但由于 可正可负, 因此不能认为总偏差 时, 函数 就很好地反映了变量之间的关系, 因为此时每个偏差的绝对值可能很大. 为了改进这一缺陷, 就考虑用 来代替 . 但是由于绝对值不易作解析运算, 因此, 进一步用 来度量总偏差. 因偏差的平方和最小可以保证每个偏差都不会很大. 于是问题归结为确定 中的常数 和 , 使 为最小. 用这种方法确定系数 , 的方法称为最小二乘法.

一、最小二乘法的优点：1、最小二乘法能通过最小化误差的平方和寻找数据的最佳函数匹配。2、利用最小二乘法能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。3、最小二乘法可用于曲线拟合。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。当自变量和因变量同时存在均值为零，相同方差的随机误差时，此方法能给出在统计意义上最好的参数拟合结果。二、、最小二乘法的缺点：XTX不可逆时，不能用最小二乘估计。最小二乘法是线性估计，已经默认了是线性的关系，使用有一定局限性。在回归过程中，回归的关联式不可能全部通过每个回归数据点。扩展资料最小二乘法的原理：研究两个变量（x,y）之间的相互关系时，通常可以得到一系列成对的数据（x1,y1.x2,y2... xm,ym）；将这些数据描绘在x -y直角坐标系中，若发现这些点在一条直线附近，可以令这条直线方程如：其中：a0、a1 是任意实数为建立这直线方程就要确定a0和a1，应用《最小二乘法原理》，将实测值Yi与利用计算值Yj（Yj=a0+a1Xi）（式1-1）的离差（Yi-Yj）的平方和最小为“优化判据”。参考资料来源：百度百科-最小二乘法

a=(NΣxy-ΣxΣy)/(NΣx^2-(Σx)^2)b=y(平均)-a*x（平均）b 是截距a 是斜率

最小二乘法目的是根据n个离散的点，拟合出一条曲线y=F(x)，每个点到F(x）的距离两两相乘的积最小。

对于n个样本 残差和=yi-(bxi+a)(i=[1,n])=ny-n(bx+a),这里x,y为均值，因为y=a+bx，所以n(y-bx-a)=0

加权最小二乘法克服异方差的主要原理是通过赋予不同观测点以不同的权数,从而提高估计精度。加权最小二乘法是对原模型进行加权，使之成为一个新的不存在异方差性的模型，然后采用普通最小二乘法估计其参数的一种数学优化技术。线性回归的假设条件之一为方差齐性，若不满足方差齐性（即因变量的变异程度会随着自身的预测值或者其它自变量的变化而变化）这个假设条件时，就需要用加权最小二乘法（WLS）来进行模型估计。加权最小二乘法（WLS）会根据变异程度的大小赋予不同的权重，使其加权后回归直线的残差平方和最小，从而保证了模型有更好的预测价值。在多重线性回归中，我们采用的是普通最小二乘法(OLS)估计参数，对模型中每个观测点是同等看待的。但是在有些研究问题中，例如调查某种疾病的发病率，以地区为观测单位，地区的人数越多，得到的发病率就越稳定，因变量的变异程度就越小，而地区人数越少，得到的发病率就越大。在这种情况下，因变量的变异程度会随着自身数值或者其他变量的变化而变化，从而不满足残差方差齐性的条件。

注意；在残差满足VPV为最小的条件下解算测量估值或参数估值并进行精度估算的方法。其中V为残差向量，P为其权矩阵。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。最小二乘法原理　　在我们研究两个变量(x, y)之间的相互关系时，通常可以得到一系列成对的数据(x1, y1.x2, y2... xm , ym)；将这些数据描绘在x -y直角坐标系中，若发现这些点在一条直线附近，可以令这条直线方程如(式1-1)。 　　Y计= a0 + a1 X (式1-1) 　　其中：a0、a1 是任意实数 　　为建立这直线方程就要确定a0和a1，应用《最小二乘法原理》，将实测值Yi与利用(式1-1)计算值(Y计=a0+a1X)的离差(Yi-Y计)的平方和〔∑(Yi - Y计)2〕最小为“优化判据”。 　　令： φ = ∑(Yi - Y计)2 (式1-2) 　　把(式1-1)代入(式1-2)中得: 　　φ = ∑(Yi - a0 - a1 Xi)2 (式1-3) 　　当∑(Yi-Y计)平方最小时，可用函数 φ 对a0、a1求偏导数，令这两个偏导数等于零。 　　(式1-4) 　　(式1-5) 　　亦即： 　　m a0 + (∑Xi ) a1 = ∑Yi (式1-6) 　　(∑Xi ) a0 + (∑Xi2 ) a1 = ∑(Xi, Yi) (式1-7) 　　得到的两个关于a0、 a1为未知数的两个方程组，解这两个方程组得出： 　　a0 = (∑Yi) / m - a1(∑Xi) / m (式1-8) 　　a1 = [m∑Xi Yi - (∑Xi ∑Yi)] / [m∑Xi2 - (∑Xi)2 )] (式1-9) 　　这时把a0、a1代入(式1-1)中， 此时的(式1-1)就是我们回归的元线性方程即：数学模型。 　　在回归过程中，回归的关联式是不可能全部通过每个回归数据点(x1, y1. x2, y2...xm,ym),为了判断关联式的好坏，可借助相关系数“R”，统计量“F”，剩余标准偏差“S”进行判断；“R”越趋近于 1 越好；“F”的绝对值越大越好；“S”越趋近于 0 越好。 　　R = [∑XiYi - m (∑Xi / m)(∑Yi / m)]/ SQR{[∑Xi2 - m (∑Xi / m)2][∑Yi2 - m (∑Yi / m)2]} (式1-10) * 　　在(式1-1)中，m为样本容量，即实验次数；Xi、Yi分别任意一组实验X、Y的数值。

是想让拟合的直线方程与实际的误差最小。由于误差有正有负，所以，如果用误差的和来作为指标，那最后的结果是零，指导意义不能满足要求。如果用误差的绝对值来计算的话，那应该好一些。但由于函数计算中，绝对值的和的计算和分析是比较复杂的，也不易。所以，人们发明了用误差的平方来作为拟合的指标，由于平方总是正的，在统计计算中比较方便，所以误差的最小平方和（最小二乘法）就应运而生了。

最小二乘法 在我们研究两个变量(x, y)之间的相互关系时，通常可以得到一系列成对的数据(x1, y1、x2, y2... xm , ym)；将这些数据描绘在x -y直角坐标系中(如图1), 若发现这些点在一条直线附近，可以令这条直线方程如(式1-1)。 Y计= a0 + a1 X (式1-1) 其中：a0、a1 是任意实数 为建立这直线方程就要确定a0和a1，应用《最小二乘法原理》，将实测值Yi与利用(式1-1)计算值(Y计=a0+a1X)的离差(Yi-Y计)的平方和〔∑(Yi - Y计)2〕最小为“优化判据”。 令: φ = ∑(Yi - Y计)2 (式1-2) 把(式1-1)代入(式1-2)中得: φ = ∑(Yi - a0 - a1 Xi)2 (式1-3) 当∑(Yi-Y计)平方最小时，可用函数 φ 对a0、a1求偏导数，令这两个偏导数等于零。 (式1-4) (式1-5) 亦即： m a0 + (∑Xi ) a1 = ∑Yi (式1-6) (∑Xi ) a0 + (∑Xi2 ) a1 = ∑(Xi, Yi) (式1-7) 得到的两个关于a0、 a1为未知数的两个方程组，解这两个方程组得出： a0 = (∑Yi) / m - a1(∑Xi) / m (式1-8) a1 = [∑Xi Yi - (∑Xi ∑Yi)/ m] / [∑Xi2 - (∑Xi)2 / m)] (式1-9) 这时把a0、a1代入(式1-1)中, 此时的(式1-1)就是我们回归的元线性方程即：数学模型。 在回归过程中，回归的关联式是不可能全部通过每个回归数据点(x1, y1、 x2, y2...xm,ym),为了判断关联式的好坏,可借助相关系数“R”，统计量“F”，剩余标准偏差“S”进行判断；“R”越趋近于 1 越好；“F”的绝对值越大越好；“S”越趋近于 0 越好。 R = [∑XiYi - m (∑Xi / m)(∑Yi / m)]/ SQR{[∑Xi2 - m (∑Xi / m)2][∑Yi2 - m (∑Yi / m)2]} (式1-10) ＊ 在(式1-1)中，m为样本容量，即实验次数；Xi、Yi分别任意一组实验X、Y的数值。微积分应用课题一 最小二乘法 从前面的学习中, 我们知道最小二乘法可以用来处理一组数据, 可以从一组测定的数据中寻求变量之间的依赖关系, 这种函数关系称为经验公式. 本课题将介绍最小二乘法的精确定义及如何寻求 与 之间近似成线性关系时的经验公式. 假定实验测得变量之间的 个数据 , , …, , 则在 平面上, 可以得到 个点 , 这种图形称为“散点图”, 从图中可以粗略看出这些点大致散落在某直线近旁, 我们认为 与 之间近似为一线性函数, 下面介绍求解步骤. 考虑函数 , 其中 和 是待定常数. 如果 在一直线上, 可以认为变量之间的关系为 . 但一般说来, 这些点不可能在同一直线上. 记 , 它反映了用直线 来描述 , 时, 计算值 与实际值 产生的偏差. 当然要求偏差越小越好, 但由于 可正可负, 因此不能认为总偏差 时, 函数 就很好地反映了变量之间的关系, 因为此时每个偏差的绝对值可能很大. 为了改进这一缺陷, 就考虑用 来代替 . 但是由于绝对值不易作解析运算, 因此, 进一步用 来度量总偏差. 因偏差的平方和最小可以保证每个偏差都不会很大. 于是问题归结为确定 中的常数 和 , 使 为最小. 用这种方法确定系数 , 的方法称为最小二乘法.

设（x 1, y 1 ), (x 2, y 2), …, (x n, y n)是直角平面坐标系下给出的一组数据，若x 1<x 2<…<x n,我们也可以把这组数据看作是一个离散的函数。根据观察，如果这组数据图象“很象”一条直线（不是直线），我们的问题是确定一条直线y = bx +a ,使得它能"最好"的反映出这组数据的变化。 最小二乘法是处理各种观测数据进行测量平差的一种基本方法。

最小二乘法是一种数学优化技术,它通过最小化误差的平方和找到一组数据的最佳函数匹配.　　最小二乘法是用最简的方法求得一些绝对不可知的真值,而令误差平方之和为最小.　　最小二乘法通常用于曲线拟合.很多其他的优化问题也可通过最小化能量或最大化熵用最小二乘形式表达.　　比如从最简单的一次函数y=kx+b讲起 　　已知坐标轴上有些点(1.1,2.0),(2.1,3.2),(3,4.0),(4,6),(5.1,6.0),求经过这些点的图象的一次函数关系式.　　当然这条直线不可能经过每一个点,我们只要做到5个点到这条直线的距离的平方和最小即可,这这就需要用到最小二乘法的思想.然后就用线性拟合来求.

　　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。　　最小二乘法公式　　∑(X--X平)(Y--Y平)=∑(XY--X平Y--XY平+X平Y平)=∑XY--X平∑Y--Y平∑X+nX平Y平=∑XY--nX平Y平--nX平Y平+nX平Y平=∑XY--nX平Y平　　∑(X --X平)^2=∑(X^2--2XX平+X平^2)=∑X^2--2nX平^2+nX平^2=∑X^2--nX平^2　　最小二乘法的原理:　　用各个离差的平方和M=∑(i=1到n)[yi-(axi+b)]^2最小来保证每个离差的绝对值都很小。解方程组?M/?a=0；?M/?b=0，整理得(∑xi^2)a+(∑xi)b=∑xiyi；(∑xi)a+nb=∑yi。解出a,b。　　在我们研究两个变量(x, y)之间的相互关系时，通常可以得到一系列成对的数据(x1, y1、x2, y2... xm , ym)；将这些数据描绘在x -y直角坐标系中, 若发现这些点在一条直线附近，可以令这条直线方程如(式1-1)。　　Y计= a0 + a1 X (式1-1)　　其中：a0、a1 是任意实数　　为建立这直线方程就要确定a0和a1，应用《最小二乘法原理》，将实测值Yi与利用(式1-1)计算值(Y计=a0+a1X)的离差(Yi-Y计)的平方和〔∑(Yi - Y计)2〕最小为“优化数据”。　　令: φ = ∑(Yi - Y计)2 (式1-2)　　把(式1-1)代入(式1-2)中得:　　φ = ∑(Yi - a0 - a1 Xi)2 (式1-3)　　当∑(Yi-Y计)平方最小时，可用函数 φ 对a0、a1求偏导数，令这两个偏导数等于零。　　(式1-4)　　(式1-5)　　亦即：　　m a0 + (∑Xi ) a1 = ∑Yi (式1-6)　　(∑Xi ) a0 + (∑Xi2 ) a1 = ∑(Xi, Yi) (式1-7)　　得到的两个关于a0、 a1为未知数的两个方程组，解这两个方程组得出：　　a0 = (∑Yi) / m - a1(∑Xi) / m (式1-8)　　a1 = [n∑Xi Yi - (∑Xi ∑Yi)] / [n∑Xi2 - (∑Xi)2 )] (式1-9)　　这时把a0、a1代入(式1-1)中, 此时的(式1-1)就是我们回归的元线性方程即：数学模型。　　在回归过程中，回归的关联式是不可能全部通过每个回归数据点(x1, y1、 x2, y2...xm,ym),为了判断关联式的好坏,可借助相关系数“R”，统计量“F”，剩余标准偏差“S”进行判断；“R”越趋近于 1 越好；“F”的绝对值越大越好；“S”越趋近于 0 越好。　　R = [∑XiYi - m (∑Xi / m)(∑Yi / m)]/ SQR{[∑Xi2 - m (∑Xi / m)2][∑Yi2 - m (∑Yi / m)2]} (式1-10) ＊　　在(式1-1)中，m为样本容量，即实验次数；Xi、Yi分别任意一组实验X、Y的数值。

对于曲线拟合函数ψ(x)，不要求其严格的通过所有数据点，也就是说拟合函数ψ(x)在xi处的偏差（亦称残差）不都严格的等于零，即为矛盾方程组：为了是近似曲线能尽量反映所给数据点的变化趋势，要求偏差按照某种度量标准最小。这后面的分析用到了范数的概念。这种方法就叫做曲线拟合的最小二乘法。我们新建并打开一个excel表格，在excel中输入或打开要进行最小二乘法拟合的数据。此时按住“shift”键，同时用鼠标左键单击以选择数据。单击菜单栏上的“插入”-“图表”-“散点图”图标。此时，我们选择第一个“仅带数据标记的散点图”图标，随后我们可以在窗口中间弹出散点图窗口。鼠标左键单击上边的散点，单击鼠标右键，弹出列表式对话框，再单击“添加趋势线(R)”。右侧就会弹出“设置趋势线格式”对话框。利用最小二乘法将上面数据所标示的曲线拟合为二次曲线，使用c语言编程求解函数系数；最小二乘法原理 原理不再赘述，主要是解法采用偏微分求出来的。

B　为建立这直线方程就要确定a0和a1，应用《最小二乘法原理》，将实测值Yi与利用（式1-1）计算值（Y计=a0+a1X）的离差（Yi-Y计）的平方和〔∑（Yi - Y计）2〕最小为“优化判据”。参见百度百科 最小二乘法

贝亲奶瓶造假案怎么回事 很多妈妈给宝宝选择奶粉的时候，一般会选择进口的品牌，同样给宝宝选择奶瓶也是这样，来自日本的贝亲奶瓶在国内是很受欢迎的。很多妈妈一直比较关注贝亲奶瓶，发现网上有新闻曝出来贝亲奶瓶造假，就很担心给宝宝用的贝亲奶瓶是否有问题。下面给大家详细讲解下贝亲奶瓶造假案怎么回事。贝亲奶瓶造假案是发生在2019年2月，金山公安分局在广东等一些地方发现了有专门生产贝亲奶瓶以及奶嘴的犯罪团伙，这些团伙造假的地方是租赁了一些废旧的工厂来当地下工厂用，专注生产假冒的贝亲母婴用品。发现这些团伙后，在上海市公安局经侦总队的指导下，金山警方马上成立了专案组开始侦查，在完全查清楚犯罪团伙的身体信息、组织架构、活动规律和窝点位置后，在8月份，组织了大规模的抓捕行动，总共捣毁了假冒品牌奶瓶、奶嘴生产、销售窝点18处，把所以假货的母婴用品还有各种包装材料和设备都全部没收了，这次造假事件涉案金额高达5000余万元。 建议妈妈们平时给宝宝购买贝亲奶瓶或者贝亲其他产品的时候，一定要通过正规的渠道购买贝亲的产品，例如网上的旗舰店，大型的商超等等，这样购买的东西也比较有品质保障。 买到假贝亲奶瓶怎么办，日本贝亲奶瓶真假怎么辨别 妈妈们给宝宝选择奶瓶也会买一些大品牌，比如来自日本的贝亲奶瓶就是很不错的。很多妈妈给宝宝买贝亲奶瓶的时候，图方便会从网上购买，要知道的是如果不从网上贝亲旗舰店购买的话，很容易买到假货的。下面给大家说下买到假贝亲奶瓶怎么办，日本贝亲奶瓶真假怎么辨别的问题。买到假贝亲奶瓶的话就不能给宝宝用了，用了可能会对宝宝身体产生不好影响。建议要买贝亲奶瓶还是去线下的母婴店或者网上旗舰店购买，这样的购买的东西也有品质保障。 日本贝亲奶瓶真假分辨的方法： 1、瓶身区别，正品瓶身的logo顶部和刻度几乎是持平的状态，而假货的话，logo顶部会在三个刻度下面一点。还有正品logo上的“g”的弯勾部分是比较短，而假货的话此部分会长一些。 2、材质区别，正品的贝亲奶瓶闻起来没有什么异味，采用高硼硅酸的玻璃，各方面稳定性都很好。而假的贝亲奶瓶只是用的普通玻璃，有点味道，放水里煮还容易破裂。 3、奶嘴区别，正品的日本贝亲奶瓶奶嘴是有点磨砂感的，而假货的奶嘴全部都非常透明。 4、瓶底区别，正品的日本贝亲奶瓶瓶底字体印刻的很浅，而假货的话是很深的，，而且容易掉。 所以各位家长们购买宝宝所有用品时都要细心和谨慎，一定要在正规渠道购买。 京东自营贝亲奶瓶真假如何，天猫超市贝亲奶瓶是正品吗 很多妈妈给宝宝买贝亲奶瓶的时候，都会通过一些电商平台来购买，比如大家常常用的京东或者是天猫超市，想知道在这些平台上面买是否安全。下面给大家详细介绍京东自营贝亲奶瓶真假如何，天猫超市贝亲奶瓶是正品吗的问题。京东自营贝亲奶瓶都是正品，就是贝亲奶瓶厂家把产品卖给京东，京东再来售卖。就跟一些大型超市，统一把产品进货后，卖给消费者是一样的意思。还有天猫超市卖的贝亲奶瓶也都是正品，是贝亲奶瓶商家申请入驻后，产品在天猫超市售卖。 其实，大家要想知道买的贝亲奶瓶是否是正品，学会分辨真假就可以了，具体方法是看这几点： 1、看瓶身，就拿贝亲玻璃奶瓶为例，真的贝亲奶瓶放在阳光下，可以看到瓶身是澄净透明，上面刻度也都很清晰。假货的话，同样放在阳光下，会发现瓶身有些地方是有很细微的小气泡，还有瓶身上刻度比较粗糙。 2、看瓶底，真的贝亲奶瓶瓶底会有“PIGEON CORPORATION MADE IN JAPAN”字样的浮雕，不仅仅如此，还有独特的5位编码，要知道贝亲奶瓶每个瓶身编码是不同的。假货的话，可能是没有编码的，或者编码是重复 。 3、看奶瓶的材质。真的贝亲奶瓶材料是高硼硅酸的玻璃，无论是稳定性和硬度都很高。而假的奶瓶都是用普通玻璃做的，硬度很差，如果一起放沸水中，假的一下子就会破裂，而真的是可以高温蒸煮的。 妈妈们除了在贝亲网上的旗舰店购买以外，还可以在线下大型母婴店、品牌专卖店购买，这样也能保证产品的质量和售后的问题。 贝亲玻璃奶瓶怎么看真假，正品贝亲奶瓶底部图片 相信各位妈妈在网上购买贝亲玻璃奶瓶的时候，发现有很多店铺都有这个产品卖，相比贝亲网上旗舰店的话，价格还便宜一些，有些妈妈可能看到价格便宜就心动了，准备给宝宝买，但建议妈妈们如果不在旗舰店购买的话，买回来一定要看奶瓶是真是假。下面给大家详细介绍贝亲玻璃奶瓶怎么看真假，正品贝亲奶瓶底部图片。1、看瓶身质感 把真的贝亲玻璃奶瓶放在阳光强烈的地方观察，会看到瓶身很干净而且很通透，刻度也很精致清晰。而假的奶瓶的话，在阳光下看，可以看到玻璃中有一些小气泡，还有刻度表也不准确，印制的也比较粗糙，还可能会出现不平的情况。 2、看瓶身玻璃的材质 正的贝亲玻璃奶瓶是用高硼硅酸的玻璃制作而成的，各方面的化学稳定性不错，没有任何异味。而假货的话都说用普通的玻璃做的，还有一股难闻的味道。如果把它们使用沸水煮的奶瓶消毒法的话，假货很容易坏，而真的是可以高温蒸煮的，不易破裂。 3、看玻璃奶瓶的瓶底 真的贝亲奶瓶瓶底不仅仅有编码，还有比较浅的“PIGEON CORPORATION MADE IN JAPAN”字样的浮雕，而假的奶瓶可能没有编码，浮雕字样也会比较突显。

湿式除尘器是用水或其他液体与含尘气体互相接触实现分离捕集粉尘粒子的装置。它是基于含尘气体与液体接触。借助于惯性碰撞、扩散等机理，将粉尘予以捕集。这种方法简单、有效，因而在实际中得到相当广泛的应用。

贝亲抚触按摩油是一款很多妈妈都喜欢给宝宝备着的宝宝用品，下面的我为你们介绍贝亲抚触油怎么样？贝亲抚触油好用吗？ 贝亲抚触油怎么样 Pigeon贝亲纯天然植物婴儿油 *使用100%天然植物成分，不含矿物油。无着色，无香料，弱酸性，低刺激。 之前都是用的艾维诺身体乳，这瓶准备囤着冬天用， 无意中打开使用，发现原来并不会很油，给宝宝按摩真的很不错，没有香味很安全的感觉，细口的设计不会浪费不容易滴漏，方便细小部位使用。 天天为宝宝洗澡、马杀鸡，按摩油是必须的。[嘿嘿] 尝试过这四种，吸收速度都还不错，也不算太油腻。 麻麻还是偏爱贝亲这款，非常轻薄，无色无味。 其它三瓶都是淡黄色，味道也都比较香，虽然宝宝对这些都没有不适的表现，但麻麻还是主观上觉得贝亲更安全点。 而且贝亲这款也是清洁油，用棉签清洁宝宝小耳朵周边时，也挺管用的。贝亲抚触油好用吗 抚触油，贝亲购于一号店，小蜜蜂购于美代，贝亲基本无味，小蜜蜂杏仁油有淡淡的杏仁香，闻着还不错，不过个人认为，抚触油这东西，他就是个油，滋润皮肤，至于宣传说的什么安眠作用基本可以忽略了。再次回购可能我会选择小蜜蜂 宝宝未出生前就囤了两瓶，一瓶只有80ml，虽然比国内的贝亲小了很多，但是还是比较喜欢日本版的按摩油，有补水成分神经酰胺，且含有角鲨烷保湿成分。 很喜欢它瓶口的设计，有收敛喷管，一滴一滴地出，不会一下子流出很多，造成浪费，给宝宝做抚触的时候很好用，无色素、无香料，但是遇到水后感觉是有味道的。 [口水]贝亲润肤乳液[酷] 这款润肤乳液是弱酸性的，适合婴儿肌肤的pH值，不仅仅是“弱酸性”，还以适合婴儿肌肤的“弱酸性”来制作，pH值5.6，温和无刺激。直接吸收保湿成分，质地很清爽，保湿效果也不错，适合秋冬干燥季节用，值得长期入手的一款润肤乳。[么么哒]婴儿抚触的好处 一、婴儿抚触有利于婴幼儿的生长发育，减少应激反应，增强免疫应答，提高免疫力。 二、分娩后妈妈就和宝宝皮肤接触，不断的抚摸，会刺激妈妈脑垂体分泌两种激素，一种是催乳素，可促进乳汁分泌。另一种是催产素，可刺激子宫收缩，促进子宫复旧、使母亲能保持良好的体形、有利于乳汁的排出、增进母子情感，促使宝宝健康成长。三、增加宝宝的睡眠并改善睡眠质量，减少宝宝哭闹。 四、抚触可促进食物吸收及激素分泌，从而达到体重的增加。 五、促进婴幼儿神经行为的发育，提高智商和情商。 六、把母爱传递到宝宝心间，让宝宝快乐成长。 最后妈妈们给宝宝抚触的时候，需要为宝宝准备以植物成分为主的贝悦婴儿润肤油，不仅可以让宝宝的皮肤得到放松舒缓和滋润，还可以在宝宝沐浴后趁身体还没干透的时候给宝宝涂抹上，可以在宝宝的皮肤上留下一层保护膜，保护宝宝的皮肤。

盐放竹子根部的土壤可以杀竹子。在竹子根部的土壤倒盐水后，土壤中渗透压升高，当土壤渗透压比竹根渗透压高的时候，竹子就不能从土壤中汲取水分，时间一长，竹子就会因缺水而枯萎、死亡。关于“盐放哪里才能杀竹子”的更多内容，朋友们请继续往下阅读了解。 杀竹子的方法 1、种芝麻：芝麻是竹子的克星，芝麻生长过程中会分泌出特殊的酸性物质，这种物质能使竹鞭腐烂，竹鞭腐烂后，竹子不能吸收水分和养分，就会死亡。 2、浇浓盐水：浓盐水具有很高的渗透压，能使竹子的根快速脱水死亡，但这个方法并不能杀死地下深层的竹鞭，很难从根本上杀死竹子。 3、撒生石灰：生石灰能放出热量，撒在土壤中能引起竹子烧根，生石灰遇到水分容易形成氢氧化钙，氢氧化钙为碱性，能抑制竹子的生长，容易导致竹鞭死亡。 4、喷除草剂：一些林用除草剂能够轻易杀死竹子，但这个方法难免会对环境造成污染，如果是在农田周围，要注意使用范围。 为什么要杀竹子

对应的英语；He called me.He is going to call me.

管理学陈晔版的课后答案

　大蒜为百合科、葱属植物的地下鳞茎，大蒜整棵植株具有强烈辛辣的蒜臭味，蒜头、蒜叶均可作蔬菜食用，不仅可作调味料，而且可入药，是著名的食药两用植物。　　大蒜为弦线状浅根性根系，无主根，主要根群分布在5~25cm内的土层中，横展直径为30cm，在植物形态学上，鳞茎本身是由变态枝条发育而来，茎盘的基部和边缘着生根系，其抄上部长叶和芽的原始体。　　大蒜的叶包括叶身和叶鞘。叶鞘呈管状，在茎盘上环状着生。多层叶鞘相互抱合形成假茎，具有机械支撑和向鳞茎输送营养物质的作用。

应该是扣了手续费，购买理财产品的时候很多要扣手续费的

摘要：剪草机，又叫草坪修剪机、绿化剪草机，在修葺、养护草坪的过程中扮演着重要角色，使用剪草机应了解其性能、掌握正确的操作方法及合理的维护、保养措施，只有这样才能使机器设备最大限度的发挥其效率。另外还应根据草坪的修剪要求及园艺要求对剪草机进行调整，以保证草坪的修剪质量。下面为大家提供了剪草机的操作规程和操作方法，一起来了解一下吧！剪草机操作规程一、适用范围本机是主要用于草坪修剪的专用机器，请勿用于其他场合，以防发生意外。二、安全操作要点1、在准备装备或操作本机前，必须认真仔细阅读本操作规程，完全熟悉该机的各项控制机构和使用功能。2、各部门需指定专人负责使用，严禁私自使用。3、在剪草机工作区域应排除工作人员以外的其他人员。4、因剪草机所配发动机为内燃式汽油机，严禁在存有易燃易爆场所使用。三、剪草前的准备工作1、彻底检查剪草机将要工作的区域，除去所有石头、骨头、树枝、电线和其他所有能被捡起的物品，以防剪草机工作时将其甩出伤及工作人员或他人。2、必须穿戴工作鞋、工作服，佩戴防护眼镜，以防止剪草机工作时造成意外伤害。3、在汽油机启动前，必须灭掉所有火源，再坚持燃油量。因汽油为易燃物，在汽油机运转过程及停机两分钟内，均不得添加汽油。加油后，应仔细擦净溅出的汽油，然后再启动发动机，以防起火或爆炸。4、剪草前，应设计好剪草机高度，剪草过程中不允许调节剪草高度。5、草坪上有水，不允许开机操作，以防止操作者脚下打滑或滑到而造成伤害。6、对需要修建的草坪，应检查坡度，如坡度大于15°，则不得在该坡地进行修剪作业。四、操作要点1、不要自行改变汽油机上的调速机构，以免使汽油机超速，而损坏汽油机。2、机器工作时，不得将手或脚靠近旋转部位，也不得靠近，以防烫伤。3、剪草时，必须保持除草口的通畅，在剪草机后部没有挂上出草口或集草袋时，不允许开始工作，以防止堵塞。4、在草坪外的其他地面行走，禁止运转发动机。5、剪草时，当刀片打到异物时，应立即停机，摘下火花塞线，彻底检查刀片或其他部位是否损坏，确定无损坏或损坏修复后方可重新启动发动机。6、如果发动机启动后或在工作过程中机器出现不规程震动，应停下发动机，认真检查。7、当出草通道发生堵塞时，应停止发动机，等刀片完全停止运转后拔下火花塞线，清理出草通道。8、向后移动剪草机时不能剪草，在坡地上剪草时不要顺着坡度剪草，在坡地上改变剪草方向时，要非常小心，严禁在超过15°的坡地上剪草，要注意脚下打滑而造成的意外人员伤害。9、在剪草机的挡板损坏或没有可靠的安装时，不得操作本机器。10、切莫在发动机运转时触摸器，以免引起烫伤。11、定期检查刀片螺栓和发动机与机壳的连接螺栓，松动后应及时紧固。及时检查各零件，特别是刀片有无损坏，若发生损坏应及时修理或更换。五、调试1、油门的调整：机器安装好，先试下油门控制机构是否在正确位置。将油门控制手柄拉到风门位置，应能听到风门关闭的咔嗒声，再将手柄向前推动到停止的位置，看一下汽油机上的油门控制杆收与熄火螺钉接触。如向后拉时能听到咔嗒声，向前推到底时与螺钉接触，说明油门控制处于正确位置。如不是这样，请按以下顺序进行调整：（1）松掉汽油机上压住油门套管的螺钉。（2）将油门控制手柄扳到风门位置，即向上拉到顶。（3）用手指将汽油机上的油门控制杆向后推，带阻风门的汽油机能听到风门关闭的咔嗒声。当听到风门关闭的咔嗒声时即停止，并将螺栓重新紧固。2、剪草高度的调整剪草高度的调整应在发动机及刀片完全停止运转后进行，防止不必要的意外事故。修剪时应遵循1/3原则，即每次修剪高度不超过草的1/3高度，对杂乱不平或生长太旺盛的草坪，修剪时应先将调茬高度定在较高的位置作为*次修剪，然后再降至适合的高度做第二次修剪，这样既不容易造成堵塞，修剪的草坪又会平整美观。如何正确操作绿化剪草机1、割草时，把节流阀置于"快速"位置后，按下运转-停止（ROTO-STOP）操纵杆上的按钮，并向前推动操纵杆，刀片机构即可与发动机啮合而工作。当割草机前面有石块等障碍物时，"运转-停止"操纵杆，刀片即停止工作。刀片与障碍物相碰时将产生很大冲击力，易损坏机器。2、操作"运转-停止"操纵杆时，动作应迅速而完整，使刀片机构与发动机处于完全啮合状态，否则将影响机器的使用寿命。3、向前推动离合器操纵杆，割草机即自动向前推动，调节速度选择手柄可实现割草机前进速度的控制。4、严禁在倾斜度大于20°的斜坡使用。在斜坡的地方使用，改变机器前进方向时应格外小心。当机器倾斜或翻转时，刀片将露出来，要注意人身和设备的安全。5、割草前应先将草坪上可清除的障碍物清除，以免操作不慎损坏刀片。当感到刀片可能被损坏时，应立即停机检查维修。6、停车时释放离合操纵杆和"运转-停止"操纵杆，使置节流阀于"停止"（STOP）位置，把发动机关旋到"关闭"（OFF）位置，机器暂停使用时，切记关闭燃油阀，以免汽油蒸发。

对一个管理者而言，为了提高管理效率，达成其管理目的，必须了解环境因素对管理的影响，其中有一般环境因素和任务环境因素。其中一般环境因素中社会环境因素，就包括对地区人口趋势及变化情况，其中重点是人口结构和生活方式。另外在任务环境因素中，有服务对象（顾客）这是任务一个管理必须要认真研究的对象，其中是具体化了的市场客群，因企业性质的不同而有所不同，但同样是要对人口的有关因素进行研究。综上所述，从管理的原理来看，作 为一个管理者必须关注人口趋势和变化，才能保障决策的正确性和目标的达成。

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很多妈妈给宝宝买贝亲奶瓶的时候，都会通过一些电商平台来购买，比如大家常常用的京东或者是天猫超市，想知道在这些平台上面买是否安全。下面给大家详细介绍京东自营贝亲奶瓶真假如何，天猫超市贝亲奶瓶是正品吗的问题。京东自营贝亲奶瓶都是正品，就是贝亲奶瓶厂家把产品卖给京东，京东再来售卖。就跟一些大型超市，统一把产品进货后，卖给消费者是一样的意思。还有天猫超市卖的贝亲奶瓶也都是正品，是贝亲奶瓶商家申请入驻后，产品在天猫超市售卖。 其实，大家要想知道买的贝亲奶瓶是否是正品，学会分辨真假就可以了，具体方法是看这几点： 1、看瓶身，就拿贝亲玻璃奶瓶为例，真的贝亲奶瓶放在阳光下，可以看到瓶身是澄净透明，上面刻度也都很清晰。假货的话，同样放在阳光下，会发现瓶身有些地方是有很细微的小气泡，还有瓶身上刻度比较粗糙。 2、看瓶底，真的贝亲奶瓶瓶底会有“PIGEON CORPORATION MADE IN JAPAN”字样的浮雕，不仅仅如此，还有独特的5位编码，要知道贝亲奶瓶每个瓶身编码是不同的。假货的话，可能是没有编码的，或者编码是重复 。 3、看奶瓶的材质。真的贝亲奶瓶材料是高硼硅酸的玻璃，无论是稳定性和硬度都很高。而假的奶瓶都是用普通玻璃做的，硬度很差，如果一起放沸水中，假的一下子就会破裂，而真的是可以高温蒸煮的。 妈妈们除了在贝亲网上的旗舰店购买以外，还可以在线下大型母婴店、品牌专卖店购买，这样也能保证产品的质量和售后的问题。

我们教材上是旋转反伸轴。假象直线，晶体绕此直线旋转一定角度，在通过上一点反伸，可使晶体复原

大蒜的拼音是：dàsuàn释义即蒜。多年生宿根草本植物。蒜头、蒜苗、蒜苔均可作蔬菜。蒜头中含大蒜素，可供药用。大蒜（Garlic）又叫蒜头、大蒜头、胡蒜、葫、独蒜、独头蒜，是蒜类植物的统称。

shelby gt500 是shelby改装的mustang