assumption-50

假设造句-用假设造句

会出问题的

首先，油脂是由固体结构的皂基和液体的基础油、添加剂等组成的，在降温过程中里面的基础油会凝固，整个油脂分子纤维结构可能也会受到破坏。这时候如果再升温的话，皂基结构对基础油的吸附能力就没那么好了，会出现分油严重的情况。还有，油脂中的添加剂受低温影响有的也会失去活性。

不信你可以自己做简单的模拟实验，即把该款油脂放冰箱-50度放一个晚上，然后拿出来放置一定时间，看油脂变化，此时你如果有轴承的话拿去听轴承噪音，会发现噪音变得大而且尖锐，这表示里面油脂结构发生了变化。

建议使用低温能达到-50度得油脂，这种油脂需要全合成基础油来做原材料才能达到低温指标。

新加坡优立盛低噪音轴承脂 欢迎交流！

假设检验

1、制度是建立在对人不信任的 假设 上的，但企业用人必须建立在信任的基础上。用人莫疑，但制度一定要健全。

2、要 假设 你融不到一分钱的情况去做事业。

3、科学科学知识总是 假设 的：它是猜想的知识。科学的方法是批评的方法：寻求和消灭错误并服务于真理的方法。

4、面对困境，不应做无谓的 假设 ，需要的是脚踏实地走好每一步。正如契诃夫所说：“困难与折磨对于人来说，是一把打向坯料的锤，打掉的应是脆弱的铁屑，锻成的将是锋利的钢刀。”。

5、绝不要企图掩饰自己知识上的缺陷，哪怕是用最大胆的 假设 作为借口来掩饰。不管这种肥皂泡的美丽色彩怎样使你炫目，但肥皂泡是不免要破裂的，那时除了羞惭之外是一无所得的。

6、我们在变化中成长。 假设 你拒尽了变化，你就拒尽了新的美丽和新的机遇。

7、幻想是诗人的翅膀， 假设 是科学家的天梯。歌德。

8、幻想是诗人的翅膀， 假设 是科学的天梯。歌德。

9、 假设 灵魂仍能研究和学习，那末没有什么比老年的空闲更快乐了空闲存于善良的行动，人类藉着它才能在道德上、智能上与精神上取得成长。

10、 假设 工作对人类不是人生强索的代价，而是目的，人类将是多么幸福。

11、坚强的意志，是不会被 假设 所谓的命运击败的。

12、 假设 自己手中只有一张可打20个洞的投资决策卡。每作一次投资，就在卡片上打一个洞。相对地，能做投资决定的次数也就减少一次。假如投资人真受到这样的限制，他无们就会耐心地等待绝佳的投资机会出现，而不会轻率地作决定。

13、 假设 善恶是可以判断的，那么明辨是非的前提就是发展智力，增广见识。

14、行动生困难；困难生疑问；疑问生 假设 ；假设生试验；试验生断语；断语又生了行动，如此演进于无穷。陶行知。

15、 假设 你担心年轻的一代会变成什么，答案是他们会继续成长，并且开始耽忧更年轻的一代。

16、大胆的 假设 ，小心的求证；认真的做事，严肃的做人。胡适。

17、过去了便没有“如果”。 假设 性的问题不要答，失去的比得到的好一些，如此而已。

18、 假设 你有一份体面的工作，整日兢兢业业，规规矩矩；而且你尊敬权威，从不参加抗议游行。

19、他把功夫用在了早经人们证实是不能成立的 假设 上,其结果是镂冰雕朽,徒劳而已。

20、当然这里 假设 世界并没有毁灭，并且只有约翰库萨克和其他一些为数不多的"所谓二流"演员存活下来演绎着一些骇人听闻的好莱坞异类电影。

21、科学地探求真理，要求我们的理智永远不要狂热地坚持某种 假设 。安德烈?莫洛亚。

22、我从不打算在买入股票的次日就赚钱，我买入股票时，总是会先 假设 明天交易所就会关门，5年之后才又重新打开，恢复交易。

23、最好的教育是以身作则。孩子们对谎言或虚伪非常敏感，极易发觉。 假设 他们尊重你、依托你、他们就是在很小的时候也会同你合作。

24、人和人是不平等的，其中最重要的，是人与人有知识的差异。这就提示说，由知识的差异可以产生权力。让我们 假设 世界上的人都很无知，唯有某个人全知全能，那么此人就可能掌握权力。

25、一切礼节，都是为了文饰那些虚应故事的行动、口是心非的欢迎、出尔反尔的周到而设立的； 假设 有真实的友谊，这些虚伪的情势就该一概摈弃。莎士比亚。

26、在道德教育方面，只有一条既适合于孩子，又对各种年龄的人来说都最为重要，那就是：尽不侵害他人。乃至教人为善这一条， 假设 不从属于这个教训，也是虚伪的、矛盾和有害的。

27、我未曾见过一个早起勤奋谨慎诚实的人抱怨命运不好；良好的品格，优良的习惯，坚强的意志，是不会被 假设 所谓的命运击败的。富兰克林。

28、最高管理层最容易犯的错误在于他们提出的问题和大多数人一样。他们往往 假设 针对每一个人都会有“正确的答案”。

29、多疑的人永久不能成为好朋友。友谊需要全部信任：或全盘信任，或全盘不信任。 假设 要把信心不断地分析、校准、弥缝、恢复，那末，信心只能增加人生的爱的苦恼，而尽不能取得爱所产生的气力和帮助但假设信心误用了又怎样呢？也没有关系：我宁愿被一个虚伪的朋友欺弄而不愿猜疑一个真实的朋友。

30、虽然不允许我们看透自然界本质的秘密，从而认识现象的真实原因，但仍可能发生这样的情形：一定的虚构 假设 足以解释许多现象。

31、解决这个困境的方案是基于以下 假设 ，尽管凭着不充分的医疗知识，但是尝试救助一个病员总好过袖手旁观，任其自生自灭。

32、如果熵在这个 假设 的宇宙中不是恒定不变的，他说，那么时间之矢就可以倒退，像破镜重圆或返老还童就不仅是可能的，而且还是自然而然地。

33、而且与其 假设 说大家都会谨守海洋交通惯例，像是谁有先行权，不如说这混合着虚张声势和无能的行为。

34、火柴 假设 规避熄灭的痛苦，它的终身都将黯淡无光。

35、 假设 说人生是一首秀丽的乐曲，那么苦楚则是其间不行或缺的音符。假设说人生是一望无际的大海，那么波折则是一个突然翻起的浪花。假设说人生是一片湛蓝的天空，那么失落则是一朵漂浮的淡淡的云。

36、然而我们很容易因这些模型的精确而得意忘形，忘记了在做出这些简单的 假设 时我们选择所选择走的是捷径。

37、 假设 你驾车从一座城市到另一座城市去，那么，对于你是否能到达目的地这样一个结果，只看里程表是值得怀疑的，因为，要确保汽车完成这样一次旅行，必须自始至终追踪和监测许多重要过程。

38、比起自己是坚强的，还不如 假设 自己是软弱的比较轻松。

39、这句话 假设 张三明白耶稣基督的真理，相信耶稣，已经闭门思过而下了决心要改邪归正，转向耶稣。

40、没有另一种选择，你所有现有的选择都是对的，它就像人的感情一样，无须去 假设 ，因为无论怎样去假设，那假设都不会成立。

41、经过实验，结果和当初的 假设 截然不同。

42、 假设 我们要拿着"一个主义"的尺度来衡量人才，那我就敬谢不敏，实在连一打也找不到。

43、人需求祝愿，需求高兴，需求怀念。 假设 一滴水代表一个祝愿，我送你一个东海;假设一颗星代表一份高兴，我送你一条银河;假设一棵树代表一缕怀念，我送你一片森林。

44、但在那时我是一叶障目，不见泰山，用一般的逻辑以及 假设 ，立刻服用2种镇静药物是不明智的。

45、那不过是牵强附会的军事 假设 ，而现在的事实却是无辜者正在惨遭杀害，这怎能同日而语！

46、 假设 您在商场中持有资金，那割肉的时分到了;或许，您有安安稳稳坐等经济康复的本事。

47、人生中从来没有 假设 、没有如果，人生中充满了机会，也充满了平平常常的小事情。假如你没有惊天动地的大事情可以做，那么就做一个小人物，给一个可爱的小孩做父母，给一对老人做孝顺的子女，给你的另一半一个简单幸福的人生。

48、我不回答 假设 性的问题，因为它不存在。

49、 假设 我们所有人喜爱历史是因为其本身，我们想了解过去，因为人们发觉它是那么地充满挑战，或者令人沮丧万分，抑或癫狂不已，也会有心旷神怡与沉闷无奇。

50、 假设 你是大海，何须在乎他人把你说成小溪。假设你是峰峦，何须在乎他人把你当作平地。假设你是春光，何须为一朵花的凋谢叹气。假设你是种子，何须为还没有结出果实着急。假设你即是你，那就静静微笑，缄默沉静不语。

51、他们在构筑经典力学的巍峨大厦时，成功地使数学与实验、 假设 与验证、归纳与演绎、分析与综合诸方法珠联璧合、相得益彰。

52、我们还必须 假设 ，除非得到相反的证明，他们对我们是敌对的。人们常说，先进的文化一定是善良的，但是我们不能冒险。

53、在暂时里，只有 假设 性的永久和不敢放心的永恒。

54、尽管如此， 假设 活塞保持健康活力，那么活塞与马刺无疑会在又一场冠军争霸赛上狭路相逢。

55、管理者常常做出两个老生常谈且自相矛盾的 假设 ：第一种假设是：善恶之间泾渭分明，而管理者的工作是把害群之马揪出去。

56、这个结论并不是建立在那些人所嘲弄的 假设 上，即：雇主们全都很和善很慷慨，好为仗义疏财。

57、噢， 假设 你只想按这个计划行事，而且安安稳稳地去做，这是再好不过的事了。

58、我对十年后的自己毫无概念。 假设 与构想都无计可施。宛如用头发打成的结，却套不住兔子的尾巴。

59、但是，要是我们的 假设 是对的，妄自尊大的心态大幅推升了暴力行为的倾向。

60、目前宇宙大爆炸只是一种 假设 ,还没有被证实。

61、我们正在讨论一个 假设 的问题,他连续说了好几个如果,对这个问题又滔滔不绝起来。

62、 假设 有一个领域，谦虚的人、明理的人以为它太困难、太暧昧，不肯说话，那么开口说话的就必然是浅薄之徒、狂妄之辈。这导致一种负筛选：越是傻子越敢叫唤。

63、我们很容易因这些模型的精确而得意忘形，忘记了在做出这些简单的 假设 时我们选择所选择走的是捷径。

64、那一刻的仓皇其实是何等的渺小，然而谁会洞察未来？ 假设 我们知道明天会分手，那么今天还会不会恋爱？

65、马东：你来跟他说说，我们 假设 他这次能当擂主，你来给他讲一讲做擂主的经验。

66、挑战 假设 ；对我们常常假设的金科玉律提出强有力的观点。

67、我必须 假设 其他设计师事实上以这样的方式按部就班地为某人工作，以获得某人脑袋瓜中的滑稽主意。

68、 假设 说天然的才智是大海，那么，人类的才智就仅仅大海中的一个小水滴。假设说国家的利益是泰山，那么，个人的利益就仅仅泰山上的一颗小石子。

69、一千个 假设 ，抵不上一个事实。

70、可悲，为什么要假设命运的安排呢?为什么要问我这个最让我害怕的问题?我一直把它像掩藏罪恶一样深埋于心。

71、南加利福尼亚大学进行的一项新研究，质疑了过去的 假设 出言不逊的老板只是受到野心和维持自己权力的需要驱使。

72、在辩论中为了证明自己的论点是正确的,他提出了一个问题,又 假设 了张三李四之类的人进行了回答。

73、我们可以 假设 一下:实际调查结果真是这样又将如何呢?假设你说的是事实,那么我就知道下一步该怎么办了。

74、 假设 我是个作曲家，我就要用音符来传达厦门不息的浪涛;假设我是个画家，我就要用画笔描绘厦门诱人的风光。假设我是个诗人，我就要用诗句表达我对厦门的无限深情。

75、为了进一步印证这一判断，笔者退一步设想，即我们不对三大 假设 的真伪追根究底，而假定上述三大前提条件是完全成立的。

76、我心里老是充溢着太多的喜爱。我喜爱倾听春天的脚步，我晓得我 假设 不喜爱，便意味着我不爱惜新鲜的花碧绿的草;我喜爱欣赏大地的容颜，我晓得我假设不喜爱，便意味着我不酷爱高大的山清浅的河。

77、 假设 在一个箱子上写着点心，就算里面只放了垃圾，在打开之前跟真的放着点心没有差异。要吃点心而打开盖子的时候就会发现是谎言，但如果相信标示文字，一直没打开盖子的话，到最后为止里面的东西也还是点心，不是垃圾。

78、我未曾见过一个早起、勤奋、谨慎、诚实的人抱怨命运不好，良好的品格，优良的习惯，坚强的意志，是不会被 假设 所谓的命运打败的。

79、例如，重新把讨论集中到某些尚未深人讨论就被忽略的关键问题上，或指出某些更加敏感的事件，或鼓励大家认识某个学生分析的前提 假设 ，或在大家都不以为然的时候赞同某个人的意见引起讨论。

80、相反， 假设 你投资一家蓝筹公司，那么你很难一夜之间腰缠万贯，同样也不会一夜之间倾家荡产。

81、艺术的写实如果也是一种做作，只是一种意识形态，那么如今流行的“人性还原风”一样是一种意识形态。它建立在我们对真实和人性的 假设 纸上，而这些假设不无可疑之处。

82、人生往往只是一个因为脱口而出所以不够通顺的陈述句。并且即使有所欠缺，仍没有第二种 假设 。

83、 假设 我相信上帝，并且正在为善恶不分而烦恼，我会请求上帝让我聪明到足以明辨是非的程度，而绝不会请他让我愚蠢到让人家给我灌输善恶标准的程度。

84、其中较著名的一个是"电车难题"： 假设 有一列失控的有轨电车飞奔而来，前面有两条轨道，一条站着五个人，一条站着一个人。

85、 假设 事实与所说或所料相符。

86、同时由于这种损害的发生时并没有高山病症状的出现，所以我们只能 假设 ，登山者的感受越糟，登山者面临的风险越大。

87、如果中国这个社会里 假设 有人说错话就要被打耳刮子的话，那每天就剩打人了，这是社会丑恶现象。

88、但静态磁偶极场 假设 过于简化，未考虑推迟势效应。

89、网民们于是轮番上阵，纷纷指出克鲁格曼先 假设 了政客们会保护“无产阶级”，可开出的大一统的政策处方却给了政客们更多的权势。

90、 假设 那一滴再大一点,那一匙也再大一点,便是这世界了.。

91、一种 假设 是胚种论，它认为宇宙到处存在“生命的种子”，地球上之所以开始有生命是因为这些“种子”到达了地球，可能是随着流星而来。

92、本文在一定的 假设 条件下，建立了适用于竖管降膜传热蒸发传热传质耦合的物理数学模型。

93、文章的中心观点在于的提出空间性特征是动词的根本性特征的 假设 。

94、该文综述了近年来关于复习对正确记忆和虚假记忆不同影响的研究，并介绍了内隐激活反应 假设 和模糊痕迹理论对这一问题的解释。

95、当然,这是 假设 你借入一笔固定利率抵押贷款的情况.。

96、然后博瑞尔换成他的播音员嗓音， 假设 他正在采访：“不，我认为是博瑞尔发明了麦金塔”。

97、在对声速面进行处理时采用简单弱爆轰 假设 。

98、 假设 我们只想看到一个正弦曲线周期。

99、此文还根据外迁率、回流率和学术合作的不同 假设 ，模拟了国际迁移在宏观层面对一国科学水平的影响。

100、让我们 假设 钠有半径，是，氯也有半径，是，当r比离子半径大很多的时候，我不需要这样来描述。

101、但要注意，由于不同的统计 假设 和建模方法，所有这些估算都还是不确定的。

102、 假设 询问冰淇淋的购买者他们看重甜度和奶油良种产品属性的程度.。

103、本研究以84笔台湾生技事业样本,以逻辑式回归分析检视研究 假设 .。

104、 假设 你在上一堂法语课，但你之前在大学里学了西班牙语。

105、我 假设 ，这么我们谈的是人民币，但不管怎么说，对一个品管来说，那工资牛年马月也攒不到那数。

106、图4 假设 流经系统的所有消息都必须服从一组不同的超时，具体取决于哪个服务位于末尾处。

107、已经知道的事实找齐后，科学家着手研究需要深思熟虑的 假设 的部分。

108、表明仿真建模中所作的主要简化 假设 能满足工程精度的要求。

109、在一些模型 假设 的基础上，建立了目标函数为最小化运距的客户订单合成配送问题的数学模型，提出并实现了解决该问题的遗传算法。

110、在这些领域使用时都 假设 入射波前光强均匀，但这种假设与曲率传感技术的基本原理不一致。

111、现在 假设 这里发生了一起盗窃案，警察接到消息后迅速赶到案发现场，他们要做的第一件事情就是搜寻指纹，如果窃贼留下了指纹，警方就可以循着这条线索，迅速将其缉拿归案。

112、 假设 被控对象在典型工作点上的传递函数矩阵的既约分解组成一个集合，提出了镇定该集合的控制器的设计方法。

113、 假设 你在浏览互联网时偶然打开了一个会议召集通知，网页上有召开会议的时间和地点，并且还有很多超链接地址，分别链接到本次会议召集人及其它参与人员的个人主页。

114、口吃是一种常见的言语障碍，对此曾提出过大脑半球言语功能偏侧化异常 假设 。

115、 假设 ：二头肌腱完全撕脱能够通过牵引钩被检查出。

116、我们每个人都拥有一种根本性的自由权――用自己所拥有的事物去做任何事情的权利， 假设 我们尊重他人也有这样做的权利。迈克尔?桑德尔。

117、功能范畴 假设 能预测动结式的论元实现，并能方便地解释其句法行为和歧义现象。

118、遗忘艺术家有一个基本 假设 ――这个世界给予人们的所有印象都是如此鲜明，每个细节都会在人的记忆中留下永远不可磨灭的印记。因此，消除印象，让作品被忘却（而不是被记住）才是最具难度的。朱岳。

119、Rietveld方法是一个取决于 假设 模型的精化过程.。

120、卸装显现器驱动重新装置， 假设 原本没装显现器驱动，往常装置。

假设你是可口可乐公司的业务员，现在公司派你去偏远地区销毁一卡车的过期面包（不会致命的，无损于身体健

(一)假设检验的基本思想

统计假设检验就是为了推断某个问题,事先做出一种假设。然后用一个实测样本数据计算出某一个适合的、已知其分布的统计量,并通过查表得出其相应的临界值。再用实测样本数据计算出来的关于统计量与其临界值进行比较,从而得出肯定(接受)原假设或否定(拒绝)原假设的结论,达到统计推断之目的,下面举例说明。

[例8-4]在某测区的海西期第二阶段中粗粒黑云母花岗岩( 。

)中进行γ测量,测得300个数据,经计算平均照射量率 。

=35γ,标准差s=8γ。又在同一测区的海西期第三阶段细粒黑云母花岗岩( 。

)中测得80个数据,其平均照射量率 。

=37γ,标准差S=8.2γ,问这两种花岗岩的放射性γ照射量率有无显著性差异？能否把这两种花岗岩在统计上看成同一总体?。

解：假定这批γ照射量率数据都服从正态分布。此例中,300个数据是很大的样本,可以把它看成总体,故可用300个数据的平均数与标准差当作总体的均值与标准差,即μ=35γ,σ=8γ,80个观测数据仍看成是样本。由于样本标准差s=8.2γ与总体标准差相差甚小。因此,只需检验样本平均数 。

=37γ与总体平均值μ=35γ是否有显著性差异。若差异显著,则认为这种花岗岩不是同一个总体,若差异不显著,就认为两种花岗岩属于同一总体。所以,又称这种统计假设检验为显著性检验。具体步骤如下：

(1)假设H0

与μ无显著性差异,即两种花岗岩属于同一个总体。于是样本平均值。

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其中：μ=35(γ),σ=8(γ), 。

=0.89(γ)。

(2)构造一个统计量u

先将样本平均数标准化,即

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式(8-21)中的统计量u服从标准正态分布,即u～N(0,1)。

(3)确定临界值

给定信度α=0.05,则由附录一查出F(u)=1－α/2=0.975所对应的uα=1.96,故有。

P{－1.96＜u＜1.96}=1－α=0.95。

即

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或

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其中33.26γ与36.74γ是临界值,而区间(33.26,36.74)是肯定域。区间以外为否定域。这就是说,样本平均数 。

x落在区间(33.26,36.74)内,即肯定域内,此时称发生了概率为95%的大概率事件,可肯定原假设；若样本平均数落在该区间以外,即否定域内,此时称发生了概率为5%的小概率事件,可否定原假设。

(4)计算实测样本平均数

由于实测样本平均数

=37γ＞36.74γ,落在区间以外,即否定域内,故否定原假设H0,认为样本平均数 。

x与总体均值μ差异显著。因此两种 。

与

在γ照射量率上有显著性差异,不属于同一总体。若要进行底数统计,则应分别进行统计。

(二)差异的显著性与信度(显著性水平)。

上例的统计推断性结论是在信度(显著性水平)α=0.05的条件下做出的。如果将信度α定得小一些,那么做出的统计性结论就有可能改变。比如α=0.01,由附录一可查出F(u)=1－α/2=0.995所对应的u临界值uα=2.58,故有。

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或

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在这种情况下,临界值为32.7γ与37.3γ,故区间(32.7,37.3)为肯定域。而实测样本 。

=37＜37.3,应肯定原假设H0：认为样本平均数 。

与总体均值μ无显著性差异。因此把两种花岗岩( 。

与

)看成是同一总体,若要进行底数统计,这两种岩性不必分开。

显而易见,信度α如何选择,直接影响到差异是否显著的结论。可见,任何差异是否显著的推断都是在一定的信度(显著性水平)α下做出的。α定得越大,肯定域就小,但推断的可靠性差(即置信概率小)。反之,α定得愈小,肯定域就愈大,推断的可靠性强(置信概率大)。放射性物探工作中所要进行的统计假设检验,一般将信度α定为0.05或0.01较为恰当,此时置信概率分别为95%与99%。

(三)统计假设检验的分类

统计假设检验可分为两大类,即参数性方法与非参数性方法,就是假定总体的分布型式已知(经常假定为正态分布),只要对参数进行检验即可。非参数性方法,则不管总体的分布如何,都能应用。

参数性方法又可分为大样本与小样本推断两种。一般当n＞30～50时,可称为大样本,凡属大样本一律可按正态分布处理。

(四)分布型式的检验

放射性物探工作中经常要统计各种底数。进行底数统计之前,就要对观测数据进行分布型式的检验,以确定观测数据服从何种概率分布,并采用相应的底数与标准差的计算方法。当然根据频率分布直方图的形状也大致可以看出其分布型式,但这是不严格的,需要进行检验。检验的方法很多,下面介绍几种方法：

1.偏度、峰度检验法

这是一种检验概率分布是否属于正态分布的参数性方法,要求有大样本(n＞100)。此种检验方法中要用的两个统计量CS(偏度)与CE(峰度),其计算公式已在本项目学习任务一中给出。

当总体服从正态分布时,若样本为大样本(n＞100),则统计量CS、CE近似服从正态分布,即CS～N(0,6/n),CE～N(0,24/n)。

现以本项目学习任务一某花岗岩体的228个γ测量数据为例,说明如何用偏度系数和峰度系数法检验分布型式的方法。

[例8-5]用偏度系数和峰度系数法检验表8-1中某地区γ普查数据是否服从正态分布,给定信度α=0.05。

(1)假设H0

该地区γ照射量率数据服从正态分布。又因样本容量n=228,为大样本,故。

CS～N(0,6/228),CE～N(0,24/228)。

将这两个参数标准化,有

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经过标准化变换以后,公式(8-22)和公式(8-23)都服从标准正态分布N(0,1)。

(2)计算标准化后的概率区间

在α=0.05下,查得F(u)=1－α/2=0.975所对应的uα=1.96,故有。

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即

P{－0.32＜CS＜0.32}=0.95。

故CS的临界值为－0.32和0.32,即区间(－0.32,0.32)为肯定域,其外为否定域。

同样对于CE,有

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即

P{－0.64＜CE＜0.64}。

故CE的临界值为－0.64和0.64,即区间(－0.64,0.64)为肯定域,其外为否定域。

(3)计算样本的CS和CE

根据实测数据可用列表法求取偏度系数CS和峰度系数CE,见表8-5。

表8-5 某地区放射性测量γ射线照射量率(γ)偏度系数和峰度系数计算表。

续表

根据表8-5计算CS和CE,步骤如下：

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三阶中心矩(M3)和四阶中心矩M4计算如下：

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于是

放射性勘探技术

(4)比较

将由实测样本计算的CS和CE与其临界值进行比较,可见样本的CS=0.0903和CE=－0.5921都落在肯定域内,故肯定原假设,认为该地区的γ射线照射量率符合正态分布。

2.正态概率格纸检验法

显然上述检验方法比较麻烦,计算工作量较大,而且要求是大样本。在本项目学习任务二曾指出,在正态概率格纸上做出的正态分布的累积概率曲线为一条直线。因此便可根据画在正态概率格纸上的实测样本数据的诸(xi,Fi)点是否基本在一条直线上,来检验该批数据是否符合正态分布。其中xi为实测样本分组数据的组上限,Fi为其累积频率。这种检验方法称为正态概率格纸检验法。

下面仍然以某地区花岗岩228个γ照射量率数据为例,说明其检验方法。

[例8-6]使用表8-1的数据,用正态概率纸法检验某地区γ普查数据是否符合正态分布。

解：以表8-1中的累积频率为纵坐标,将数据分组值(组上限)为横坐标,在正态概率格纸上打点,即A(21.5,1.32)、B(25.5,7.46)、C(29.5,20.64)、D(33.5,41.23)、E(37.5,64.64)、F(41.5,82.64)、G(45.5,94.74)、H(49.5,98.25)；然后用直尺画一条直线,尽可能将各点联结起来,如图8-9所示,其做法与用累积频率展直线法求正常值的做法相同。

由图8-9可见,这些点基本落在一条直线上,因此该批数据服从正态分布,这与用偏度、峰度检验法得出的结论相同。由图8-9还可见到,有些点与直线有些偏差,这是允许的,但是偏差不能太大。偏差太大,则不一定属于正态分布。一般说来,中间的点(即靠近累积频率为50%横线附近的点)偏差不能太大,两端的点偏差可以适当大一点。究竟偏离多远可认为是允许的,需绘制一定信度α下的临界曲线,见图5-5所示,以此作为衡量的标准。临界值曲线的画法请参阅有关书籍。

3.χ2检验法

χ2检验不但可以检验正态分布,还可以检验泊松分布、二项分布、负二项分布、指数分布等的分布型式。

(1)理论原理

这是在总体x为未知时,根据它的n个观测值x1,x2,…,xn来检验关于总体分布的假设。

H0：总体x的分布函数为F(x)　(8-24)。

的一种方法。

注意,若总体分布为离散型,则假设式(8-24)相当于。

H0：总体x的分布律为P{x=ti}=pi(i=1,2,…)　(8-25)。

若总体分布函数为连续型,则假设式(8-24)相当于。

H0：总体x的概率密度为f(x)　(8-26)。

式(8-24)～式(8-26)是χ2检验的理论模型表达式。

在用下述χ2检验法检验假设H0时,要求在假设H0下F(x)的分布型式及其参数都是已知的。但实际上参数往往是未知的,这时,需要先用极大似然法估计参数,然后做检验。

χ2检验法的基本思想是：把随机实验结果的全体S分为k个互不相容事件A1,A2,…,Ak(A1∪A2∪…∪Ak=S,AiAj=ϕ,i≠j；i,j=1,2,…,k)。于是,在假设H0下,我们可以计算理论频率pi=P(Ai)(i=1,2,…,k)。显然,在n次试验中,事件Ai出现的频率 。

/n与pi有差异。一般来说,若H0为真,则这种差异并不显著；若H0为假,这种差异就显著。基于这种想法,皮尔逊(pearson)使用统计量。

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作为检验理论(即假设H0)与实际符合的尺度。并证明了如下的定理：若n充分大(n≥50),则不论总体属于什么分布,统计量式(8-27)总是近似地服从自由度为k－r－1的χ2分布。其中,r是被估计参数的个数。

于是,若在假设H0下算得皮尔逊统计量的值,即式(8-27),有。

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则在显著性水平α下拒绝H0；若式(8-28)中不等号反向,就接受H0。

χ2检验的具体步骤是：

把实轴分为k个互不相容的区间[αi,αi+1](i=1,2,…,k),其中αi,αi+1可分别取－∞,+∞。区间的划分方法视具体情况而定。

其次,计算概率

pi=F(αi+1)－F(αi)=P{αi＜x≤αi+1}　(8-29)。

此处,F(x)由式(8-29)确定。然后算出pi与样本容量n的乘积npi称为理论频数。

同时,计算样本观察值x1,x2,…,xn在区间(αi,αi+1]中的个数 。

(i=1,2,…,k),称为实际频数。

然后,将

和pi的值代入式(8-27),算出χ2的值。于是对于给定的显著性水平α,按式(8-28)做出拒绝还是接受H0的判断。

χ2检验法是在n无限增大时推导出来的,所以在使用时必须注意n要足够大,以及npi不太小这两个条件。根据经验,要求样本容量n不小于50,当n刚刚大于50附近时,npi最好在5以上,在n大于100时npi最好取10以上,否则应当适当的合并区间(或Ai),使npi满足这个要求。特别是在边部小概率事件下要进行适当地并组,这样可以有效的压低边部“干扰”,突出数据中部的“有用信号”。

下面通过实例来说明检验的过程。

(2)应用实例

[例8-7]试用χ2检验的办法检验某地区闪长岩钍含量是否服从对数正态分布(取α=0.05)。原始数据单位为10－6,取常用对数以后的统计结果见表8-6。

表8-6 某地区闪长岩钍含量对数值统计表。

解：为方便起见,根据表8-6所整理的结果来做检验。因参数都是未知的,故应用极大似然估计法估计μ、

得,

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注意：这里的

表示μ的估计值,所以它与

是相等的。

估计

时,如果是手算,则利用公式(8-7),得。

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注意,公式中的n=110,为样品容量；k为分组数,表示并组后的组数。这里对第1～3和13～15组进行了并组,故k=11。对于分组时两头的小组实行并组是为了有效地减小偶然误差。

所以,我们要检验的假设为

H0：x～N(0.7509,0.24842)。

为便于计算npi,应先做变换u=(x－0.7509)/0.2484。化x为标准正态变量u,与正态分布概率纸检验法一样,查出各个u之下的累积频率,算出区间频率、频数,这些都是理论值。如表8-7所示。

表8-7 某区闪长岩钍含量对数正态分布χ2检验表。

标准正态分布表中查出的是累积频率F(u)；每一个区间频率为该区间累积频率与上一个区间累计频率之差；n=110,为样品容量,而非分组组数,故npi表示理论频数；

为实际频数；最后是皮尔逊统计量。

由于并组后组数k=11,估计了两个参数( 。

,

),于是r=2；故自由度k－r－1=8,查χ2分布表(见附录二),得。

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故在水平α=0.05下接受H0,认为该地区岩石钍含量符合对数正态分布,并且钍含量对数 。

=0.7509,对数均方差^σ=0.2484；对应的Th含量是5.64×10－6,Th含量均方差为1.77×10－6。

通过上例可见,用χ2检验法(或其他检验方法)得到的结果往往较概率纸精确。特别是,有的检验法(如χ2检验法)能控制犯第一类错误的概率α,这是概率纸所做不到的。但概率纸使用方便,无须太多的计算,因此,概率纸常用来初步估计总体的分布类型及参数的一次近似之用。然后用χ2检验法(或距离计算法、偏度系数和峰度系数检验法等)进一步做精确的检验。

(五)平均数的对比(U检验和t检验)。

由本项目学习任务二正态分布的介绍,可知正态分布有两个重要参数,一个是均值μ,另一个是标准差σ。当μ与σ确定后,正态分布N(μ,σ)就完全确定了；且在一般情况下,标准差σ比较稳定。要检验两个正态分布是否相同,或者说,两个正态分布的样本是否属于同一总体,只要对均值μ做检验,这就是平均数对比的实质。放射性物探工作中要经常遇到某些元素的含量,放射性γ照射量率等的对比问题,仪器的“三性”检查工作中也要碰到类似的问题。

设从两个正态总体N(μ1,

)、N(μ2,

)中分别抽取容量为n1及n2的两个样本,其平均数分别记为 。

及

。当总体方差σ2未知时,由于要用样本方差s2去估计总体方差σ2,故做检验时,大样本与小样本是不相同的。因此,有大样本的平均数对比U检验,小样本的平均数对比t检验之分。

1.大样本平均数的对比——U检验。

当两个样本为大样本,即n1＞30,n2＞30时,由本任务可知,两样本的平均数 。

、

,服从于N

与N

的正态分布。而其差值

则服从于N

的正态分布。前已假定方差比较稳定,因而有 。

,于是

服从N

的正态分布。

U检验的步骤如下：

(1)假设H0

μ1=μ2,于是

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将

进行标准化变换,令

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那么新变量U服从标准正态分布,即U～N(0,1),U就是检验中要用的统计量,可查F(u)表(见附录一),故称为U检验。

(2)确定临界值

若选定信度α=0.05,则从F(u)反查u值表中根据F(u)=1－ 。

=0.975查出u的临界值uα=1.96。于是U位于区间(－1.96,1.96)的概率为95%,即P(－1.96＜u＜1.96)=0.95。也就是说在α=0.05的条件下U的肯定域为区间(－1.96,1.96)。可见|U|＞1.96为其否定域。

(3)比较

计算实测样本的U值,与临界值uα进行比较。若|U|＞uα,则否定原假设；若|U|＜uα,就肯定原假设。

为了计算实测样本的U值,必须知道总体的标准差σ。若σ已知,则无论大、小样本都可用U检验进行假设检验。若σ未知,则要用两样本标准差s1、s2的加权平均值来估计总体标准差σ,即用。

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代替σ,于是

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式(8-31)就是计算的U值,下面举例说明。

[例8-8]在某一斑状黑云母花岗岩地段进行放射性γ照射量率测量。测得169个数据(n1),平均照射量率 。

=31.7γ,标准差s1=2.5γ。后又在其相邻地段测得γ照射量率数据99个(n2),平均照射量率 。

=28.8γ,标准差s2=2.6γ。那么这两地段可否看成同一总体或同一岩性?。

解：经过分布型式检验,两样本γ照射量率数据均服从正态分布,两样本标准差又近似相等,且都是大样本。显然可用U检验对两地段的平均数进行对比。将数据代入公式(8-31),可算出实测样本U值,即。

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取信度α=0.05,查附录一,得U的临界值uα=1.96。而实测样本U=9.034＞uα=1.96,故否定原假设H0,认为斑状黑云母花岗岩地段与其相邻地段不是同一总体,或者说,不是属于同一岩性。后经地质调查证实岩性为细粒二云母花岗岩,这两种花岗岩的结构不同,成分不同,侵入时代也不相同。

2.小样本平均数的对比——t检验。

当两个样本中,只要有一个为小样本时,即n1与n2中有一个小于30,用样本方差s2去估计总体方差时,要用无偏估计量,即。

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在这种情况下得不出新变量u服从标准正态分布的结论。因此也就不能用上述U检验的方法进行检验。用两个样本方差 。

、

来估计总体σ2时必须用公式

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来代替σ,这时要构造一个新的统计量t。t不像两个大样本的情况下要服从标准正态分布,而服从自由度f=n1+n2－2的t分布,或称学生(Student)分布。

当给定了信度α,如α=0.05,且自由度f=n1+n2－2为已知时,可在t分布临界值tα表中(见附录三)查出临界值tα。其否定域为|t|≥tα。

[例8-9]在同一地点、相同条件下用两台γ能谱仪进行测量。第一台仪器测量10次,测得铀含量(10－6)x1分别为3.5、3.2、3.0、3.1、3.2、3.3、3.3、3.2、3.1、3.2,平均铀含量 。

=3.21×10－6,标准差s1=0.137×10－6；第二台仪器测量12次,测得铀含量(10－6)x2分别为3.1、3.5、3.3、3.2、3.4、3.4、3.5、3.6、3.1、3.4、3.5、3.3,平均铀含量 。

=3.358×10－6,标准差s2=0.162×10－6。问两台仪器测量结果是否一致?。

解：因为

,这实际上是平均数对比问题。

1)假设H0,两台仪器读数的均值相等,即。

μ1=μ2

2)计算实测样本统计量t：

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3)比较：

若取信度α=0.05,查t分布表(见附录三),其自由度f=n1+n2－2=20时,查得t的临界值tα/2=2.08。因为|t|=2.285＞tα/2=2.08,所以否定原假设H0,μ1≠μ2,认为两台仪器读数的平均值差异显著,故两台仪器的一致性不好。

(六)方差对比——F检验

在平均数对比中,检验两个总体均值是否相同(无论大样本或小样本)之前,都应先假定被检验的两个总体服从正态分布,且方差相等。如果不能肯定方差基本相等则需先进行方差检验。只有当方差无显著性差异后,方可进行平均数的对比；否则,就不必进行平均数对比了,因为方差差异显著,已可认为两者不是同一总体了。

假设从两个正态总体N(μ1, 。

)、N(μ2,

)中,各抽取大小分别为n1、n2的样本。求出两样本之方差：

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通过对比两样本方差

与

来推断两个总体

与

间有无显著性差异。为此要构造一个“方差比”的统计量F,即。

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统计量F服从第一自由度f1=n1－1、第二自由度f2=n2－1的F分布。当给定信度α后。且第一自由度f1与第二自由度f2为已知时,可从F分布临界值表中(见附录四)查出临界值Fα。本来当信度为α时,F检验的否定域为左右两边各取面积为α/2的两部分(图8－10)。但为了制表省略起见,F分布临界值表中,往往只给出F＞l的右边临界值。因此,当给定了信度α,并已知第一自由度f1与第二自由度f2的情况下,查附录四时实际得出的是Fα/2值,这样在计算样本方差比F值时,就要使得F永远大于1。为此总是把两方差 。

与

中较大的一个放在分子上。若根据样本计算出的F＜临界值Fα/2,则为肯定域；若F＞Fα/2,就是否定域。

图8-10 F分布概率密度曲线图。

[例8-10]用例8-9中两台仪器在同一地点观测的数据为准,用F检验的办法检验这两台能谱仪的方差有无显著差异。已知α=0.10。

解：设

与

分别表示第一台仪器和第二台仪器读数的总体方差。

1)假设H0：

2)计算方差比：

第一台仪器10次测量和第二台仪器12次测量的均方差分别是s1=0.137×10－6和s2=0.162×10－6,直接代入公式(8-33)中,得。

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3)确定临界值Fα：

已知α=0.10,第一自由度f1=10－1=9,第二自由度f2=12－1=11,查附录四,得Fα/2=F(0.05)=2.27。

4)比较：

由于两个样本的方差比F=1.398＜Fα=2.27,落在肯定域内,故肯定原假设H0：

,即两台仪器读数的总体方差无显著差异。于是可进一步对两台仪器读数的平均值进行检验,以确定两台仪器的一致性是否符合要求。

假设无风险利率为6%，市场的期望收益率为16%

案例分析：

1、 案例角色：业务员、记者、一群难民、可口可乐公司。

2、 利益分析：

单方利益分析

1） 对于难民来说，他们肯定要解决饥饿问题，绝不会放过这辆卡车上的食品；

2） 对于记者来说，他是要报道事实的，寻求新闻价值最大化的；

3） 对于业务员来说，你是要销毁面包的；同时要维护公司信誉形象的。

双方利益分析

1） 难民与业务员：难民吃掉一卡车面包，不仅解决了自己的饥饿问题，也帮助业务员完成了销毁过期面包这个任务，因此在难民与消费者之间不存在利益冲突。

2） 难民与记者：记者寻求的是新闻价值最大化，而难民一直是记者挖掘新闻的素材；难民呢，也希望通过新闻媒体的报道，能够引起社会的关注，能够得到一些人道援助。

3） 业务员与记者：前面分析过了，难民是不会轻易放过这两卡车的。业务员与记者的最大利益冲突在于，如果难民吃了过期面包，那么事实的报道将有损于公司的形象。

3、 问题界定：

通过以上的利益分析我们发现问题主要发生在业务员与记者之间的利益冲突。因为记者是刚刚赶来的，所以他还不知道车上的面包是否过期，而一旦难民吃了面包，那么他就知道事实了。难民一定是要吃的、记者一定是要报道的，业务员面包是一定要销毁的。业务员要么不给、要么给。案例中由于对“一群难民”的概念还是模糊不清，到底是100呢还是1000个难民呢，到底能不能保证一群难民全部消费掉这辆卡车上的食品呢？这些都不清楚，因此给的话，对公司形象将大大不利。不给的话，时间持续下去，难民势必会哄抢食品，这就造成了一起突发事件。所以最终我们将问题界定为一起危机事件的处理。

4、 解决方案：

通过对以上的问题界定，我们讨论出以下的解决方案：

1） 业务员不能主动给难民过期食品，而应僵持下去，让他们自动哄抢食品。在难民哄抢食品并开始吃的时候，业务员应大声疾呼，果断“伪叫”，假装阻止难民哄抢过期面包，同时大喊记者过来一起制止，这样可以向记者表明，业务员的本意即他根本就没有打算让难民吃过期的面包。

2） 业务员应及时打电话回总部，叫总部运来一车新鲜的面包，以解决难民的饥饿问题。并向总部解释发生的事情以及自己的解决方法。在这个过程中，难民由于饥饿难忍会“消费掉”一些过期面包。

3） 待总部新面包送来之际，应及时和记者沟通，做好企业公关。比如记者对此次事件的报道，会采访业务员，业务员就应该利用这个机会大打企业公关牌，比如为记者拟好明天报道的题目“过期食品遭哄抢，可口可乐显真情”，等等。其实这些都是把这一危机事件当作公关危机来处理。

5、 方案评估

本方案即解决了记者的报道问题，又消耗了一定的过期面包，同时还借助这一事件，大大宣传了企业的人文关怀精神和社会责任，其付出的代价仅仅是一卡车新面包而已，就算是几百万的广告都很难达到的这样的公共效应。

鸡、兔共有144只，如果鸡数和兔数对换，那么共有脚156只，求鸡和兔各有多少只？(用假设法解题，谢谢啦.）

1，根据 E(ri)=rf+[E(rm)--rf ]βi。

所以 β=10%--6%/16%-6%=0.4=4%。

2根据 E(ri)=rf+[E(rm)--rf ]βi 得：0.19=rf+0.5(rm-rf) 0.22=rf+0.6(rm-rf) 联立方程组的。

1.14=3rm+3rf 1.1=3rm+2rf 解得Rf=0.04=4%。

拓展资料

1.预期收益率也称为期望收益率，是指在不确定的条件下，预测的某资产未来可实现的收益率。对于无风险收益率，一般是以政府短期债券的年利率为基础的。

2.在衡量市场风险和收益模型中，使用最久，也是大多数公司采用的是资本资产定价模型(CAPM)，其假设是尽管分散投资对降低公司的特有风险有好处，但大部分投资者仍然将他们的资产集中在有限的几项资产上。

3.我们主要以资本资产定价模型为基础，结合套利定价模型来计算。首先一个概念是β值。它表明一项投资的风险程度：资产i的β值=资产i与市场投资组合的协方差/市场投资组合的方差。

4.市场投资组合与其自身的协方差就是市场投资组合的方差，因此市场投资组合的β值永远等于1，风险大于平均资产的投资β值大于1，反之小于1，无风险投资β值等于0。

5.需要说明的是，在投资组合中，可能会有个别资产的收益率小于0，这说明，这项资产的投资回报率会小于无风险利率。一般来讲，要避免这样的投资项目，除非你已经很好到做到分散化。

6.下面一个问题是单个资产的收益率：

一项资产的预期收益率与其β值线形相关：资产i的预期收益率E(Ri)=Rf+βi[E(Rm)-Rf]。其中: Rf:无风险收益率E(Rm)：市场投资组合的预期收益率βi: 投资i的β值。E(Rm)-Rf为投资组合的风险溢酬。整个投资组合的β值是投资组合中各资产β值的加权平均数，在不存在套利的情况下，资产收益率。

7.对于多要素的情况：

E(R)=Rf+∑βi[E(Ri)-Rf]其中，E(Ri): 要素i的β值为1而其它要素的β均为0的投资组合的预期收益率。首先确定一个可接受的收益率，即风险溢酬。风险溢酬衡量了一个投资者将其资产从无风险投资转移到一个平均的风险投资时所需要的额外收益。风险溢酬是你投资组合的预期收益率减去无风险投资的收益率的差额。这个数字一般情况下要大于1才有意义，否则说明你的投资组合选择是有问题的。

8.风险越高，所期望的风险溢酬就应该越大。风险收益性在美国等发达市场，有完善的股票市场作为参考依据。就我国的情况，从股票市场尚难得出一个合适的结论，结合国民生产总值的增长率来估计风险溢酬未尝不是一个好的选择。

原文地址：http://www.qianchusai.com/assumption-50.html