数学地质趋势面分析

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1、趋势面分析(一)、在15*15km2范围内,选择15个观测点测量某沉积物的粒径(坐标单位:km;粒径单位:mm)编号坐标粒径(Z)mm编号坐标粒径(z)mm横坐标(w)km纵坐标(V)km横坐标(W)km纵坐标(V)km1231.998111.322102.3101081.232131.11111131.44412.6121231.75582.2131261.865141.81412101.27733.51515131.08763.11618161.4要求进行趋势而分析,具体如下:(1)建立合适的血•趋

2、势面方程;(2)求出各点的Z和弘(3)计算F值并进行检验;(4)绘趋势图和偏差图;(5)进行地质解释。回归附注创建的输岀28-5月-201621时40分26秒注释输入数据F:未标题2.sav活动的数据集数据集1过滤器权重拆分文件工作数据文件中的N行16缺失値处理对缺決的定义用户定义的缺決値作为缺矢数据对待。使用的案例统计是在所使用的变层不带有缺決値的案例基础上进行的。语法REGRESSION/MISSINGLISWISE/STATISTICSCOEFFOUTSRAN

3、OVA/CRITERIA二PIN(.05)POUT(.IO)/NOORIGIN/DEPENDENTz/METHOD=EN1ERxlx2.资源处理器时间0()00:00:00.156已用时间0()00:00:00.292所需内存1636个字节残差图需要额外内存0个字节[数据集1]尸:未标题2翻输入/移去的变量、模型输入的变量移去的变量方法1x2,xla•输入a.已输入所有请求的变量。b.因变量:z模型汇总模型RR方调整R方标准估计的误差1.659“.434.347.59159a.预测变量:(常量),x2

4、,xl°Anovab篌型平方和df均方FSig.I回归3.49021.7454.985.025"残差4.55013.350总计8.03915a.预测变量:(常量),x2,xl。b.因变量:z系数.模型非标准化系数标准系数tSig.B标准误差试用版1(常量)2.876.3667.857.000xl-.034.033-.224-1.013.329x2-.087.035-.549-2.476.028a.因变量:zXYZ7Aei8111.31.647-0.347231.92.547-0.6471081.21.8

5、4-0.642102.31.9380.36211131.41.3710.0292131.11.677-0.5771231.72.207-0.507412.62.653-0.0531261.81.946-0.146582.22.010.1912101.21.598-0.3985141.81.4880.312151311.235-0.235733.52.3771.12318161.40.8720.528763.12.1160.984从上表可知R2=0.434,F=4.985>仏(2,13)=3.81Y=2.

6、876-0.034%!-0.087%2一次趋势面回归方程显著。从上面两个图中可以看出(左图为一次趋势面图,右图为残差图):区内地形趋于平坦,局部地区有小山丘和小洼地,造成粒径分布不均;且地势总体而言西北高,北部和东南部偏低,中部较为平坦。回归附注创建的输出21・5月-201622时01分30秒注释输入活动的数据集数据集0过滤器权重拆分文件工作数据文件中的N行16缺失値处理对缺決的定义用户定义的缺決値作为缺矢数据对待。使用的案例统计是在所使用的变量不带有缺失値的案例基础

7、上进行的。语法REGRESSION/MISSINGLISTOSE/STATISTICSCOEFFOUTSRANOVA/CRITCRIA=PIN(.O5)POUT(.IO)/NOORIGIN/DEPENDENTZ/METWD=ENlimXIX2X3X4X5.资源处理器时间0000:00:00.000已用时间0000:00:00.065所需内存2668个字节残差图需要额外内存0个字节[数据集0]输入/移去的变量、模型输入的变量移去的变量方法1X5,XI,X4,X2,X3•输入a.已输入所有请求的娈量。b.因

8、变量:Z模型汇总模型RR方调整R方标准估计的谋差1.69亍.483.225.64466a.预测变量:(常量),X5,XI,X4,X2,X3。Anovab模型平方和df均方FSig.1回归3.8845.7771.869.187fl残差4.15610.416总计8.03915a.预测变量:(常量),X5,XI,X4,X2,X3。b.因变量:Z系数'篌型非标准化系数标准系数tSig.

9、B标准误差试用版1(常量)3.166.7444.254.002

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