分布滞后非线性模型参数设置

auto regressive distributed lag or ardl models have been a popular component of evieus， since their introduction in ebeu's nine indeed our extensive explanation of ardr models and their relationship with cointegration models is by far the most popular post on the ebu's blog in the evi's thirteen， we've extended the ardl estimation procedure to include more features the large debates is the introduction of non lineamities or asymmetries to estimation so called nardal models rather than go into an in depth discussion of the theoretical model behind narl and it's used to practitioners in this video， we will instead refer you to the evie's blog linked below however， we will give a demonstration of how to use narl in ebi's thirty to begin we'll obtain some macroeconomic data from the federal reserve of st louis database thread， we'll first create a quarterly workfall with data from nineteen seventy until twenty twenty next， we'll open frodony views and retriever series on real consumption， real gdp and government expenditure once the rain outwork file will rename them， so that we can recognize them a little easier first will estimate a standard ardl model with log consumption as i depended verbal and logggdp and log expenditure as the regresses， we click on quick estimate equation change the estimation method to aidl and then enter our verbals in log form， so， that we can form the analysis in percent change rather than specifying their lags of the dependent variable and regresses that will be used in their ardl specification we will allow evius to determine the most appropriate lag structure up to a maximum of four lags each since we have quarterly data we will also add a set of seasonal dummies as fixed regresses using the built in at expand function in evus to generate the dummies dropping the last to avoid the dummy verbal trap the combination of these dummies alongside using restricted constant as the trans specification implies the cointegrating relationship will include the constant， but the remaining coarsely dummies will be treated as short run regresses clicking okay produces the standardly squares output from the ardl estimation displaying the intertemporal dynamics regression we can see the full legs of real consumption a one like of gdp and government expenditure were chosen ardl is often used as a tool to explore the error correction relationship between verbals and we can view this relationship in e views by clicking on view ardl diagnostics error correction results。

大家好，我们在曲奇学的旁边，最开始在十点零一个版本，一般是用深度轮毂洗，加固定手去旁边的，这是在十点零个版本之后可以一起做，就不用深度轮毂洗，也可以做出来，到十二点零个版本就加了个引导线了，这样导入做的很好看的一导流 影响，这个参数是哪些都做出来，没有那种鱼鳞做的比较光亮光顺的就两个，一个公章一个大不长，这个公章我已经调过来了，这个内孔章外孔章，一般做金枪的时候看情况，大模具你肯定调个零点零一差不多，比如说小的模具还调小一点， 在更多。下面这里一个最大出场，他默认是百分之三十，这里百分之三十的时候他代表什么意思？认真一下，这里有一个终点，就这个点到这个点的距离就是一条直线七零幺连接的，在这个曲面上去旁面中间这个距点位越多的时候，这个点分不是哪个参数控制的，就是我们最大最长控制的， 做的时候大魔术它能转化小一点的就百分之五左右，因为你改的太小的时候要上人气太久了。整整一下我们再来显示一下，这个点就加密了，加密了之后跑出来的进度就好了。这边这两个参数一定要设置在我们旁边的时候， 我们再讲一下区域，喜鹊里面有一个延迟的加工，我们这里看到有两个平面，我们刀就这样就做下来了，但是平面我们肯定是不用求刀去放，或者放到后面去做。把这里指定技术区点进来，我们参加一个区域列表，这个平面你点一下这里，把这个勾，把它去掉，绿色勾一个平面，点一下 这个勾也去掉，这里设置了一个单独创建一个平面区，去掉之后我们生成一下，他就不加通这两个平面，但是你延时加通的时候我们再复制下来，复制下来之后点确定，确定之后我们把这个继续区域点开，点开之后这里有一个创建来字，这是代表什么意思？一个 操作，一个导入，因为我们这两个面平面没有做，他就把这两个平面把它导进来，给他计算一下，他只加上这两个面，进来之后深蹲一下就叫颜值加工，就是放到后面去加工。今天就分享到这里，喜欢的点个赞，加个关注，谢谢大。

今天系统来跟大家聊一聊称重传感器四个比较主要的参数，飞线性、滞后、重复性和人变。这四个参数大部分的厂家和提供的一个证上都会有， 那这些参数表示什么意思？分别又和哪些因素有关呢？首先是非线性，这个最好理解，比如这一个量成为十公斤的传感器，加点打满一千克显示为一千克， 再加两千克，再加两千克往上加，每个点都很准，说明这个飞行性度很好，不准则说明有飞行性误差。 那飞行性误差主要和传感器的结构有关，说孔旋力量、桥式、 s 型这三种结构的传感器飞行性就会好，注视轮幅原版 rtn 结构的传感器飞行性就会差。那然后是滞后，滞后呢？是这么理解， 同样是这个传感器，加完载合的情况下，往下减一个，一个往下减，减下去每个点都很准，属于滞后性，滞后性能就很好，不准则说明滞后误差不行。 之后误差主要和传感器的材料还有内部的应变器有关。首先是材料原材料的选择，目前国内最优的选择是四菱格、尼莫 a、 优质黑松钢，其次根据使用场合的不同，选择四菱格或者四奥格木这类和金刚。然后就是钢厂的选择，大钢厂的质量就会有保证，比如浮生车钢、大眼车道。 最后还有些其他的影响因素，比如说材料的锻打的皇冠，应变剂的贴片工艺等等。呃，然后是重复性，重复性指的是加载相同的砝码，每次加上去重量都是一致的，一致说明重复性好，不一致 说明重复性不行，重复性它影响因素为应变剂的支片的数量，还有传感器的结构。这个每次价格上去都是一致的，说明重复性好。 最后呢是如变，如变指的是当重物砝码加载上去之后，随着时间的变化，传感器输出信号的变化。打个比方，我加载了三千克的砝码放一天，如果重量不变，说明如变性很好，反之就说明如变性很不好。 如便性能。主要影响因素为应编辑和材料的匹配程度，这个需要根据多次的尝试和经验做出判断。好了，今天就讲到这里，有关任何真正传感器方面的问题，欢迎大家留言或者私信探讨。

大家好，今天要讲的内容是使用神经网络训练非线性的分类模型， 在平面上包括了三组不同类别的训练数据，分别使用红色、蓝色和绿色表示，他们呈非线性的分布方式。 我们要基于拍 touch 深度学习框架训练一个神经网络模型，将这三组数据分开， 并且我们要将模型产生的分类角色边界使用橙色进行标记。 首先来 来看分类数据的生成。定义函数 make data 函数传入 number 代表每种类别的数据个数。 在函数中使用 n， p 点 random 点 c 的零，设定随机数生成器的种子，使随机数序列每次运行时都是确定的。 另一 red 保存红色数据数据使用 make blogs 生成，它是以零零为中心的正态分布数据。 另一 green 保存绿色数据数据使用 make circles 生成，它分布在红色数据的周围， 并以 blue 保存蓝色数据，数据分布在四个角落，函数返回三种数据 在内。函数中要用 make data 每种类别生成一百个数据，然后创建负四到四的平面画板，并使用 p l， t 点 sketter 绘制出绿色、蓝色和红色三种数据。 为了解决该分类问题，我们要定一个三层神经网络输入层，包括 x 一和 x 二两个特征，他们表示平面上数据点的横坐标和纵坐标。 隐藏层有五个神经元，他们是解决该分类问题的高级特征。输出层有三个神经元，对应三种不同的类比。输出层输出的外衣 y 二 y 三会输入至 soft max 函数转换为三种类别的概率 p 一 p 二 p 三 代码实现如下定义，神经网络类 network， 它继承了 n n 点 modular 类。实现类的初始化函数 in it 函数，传入参数 in in and hidden in out 代表输入层、隐藏层和输出层中的神经元数量。在 in need 函数中要用了负类的初始化函数 super 点 in need。 然后定义两个线性层， layer 一和 layer 二。 layer 一是输入层与隐藏层之间的线性层， layer 二是隐藏 层与输出层之间的线性层。在 four word 函数中实现神经网络的前向传播函数传入输入数据 x， 先计算 layer 一的结果并进行 reno 激活，再计算 layer 二的结果并返回。 完成模型的定义后，训练神经网络模型定义特征数 features 等于二，隐藏层神经元个数 n hidden 等于五，类别数 n classes 等于三。 定义迭代次数 in epoch 等于一万学习速率 learning rate 等于零 点零零一。然后将绿色、蓝色、红色三种样本从南派数组转为张亮形式一起组成训练数据 data， 设置 level， 保存三种样本的标签。 接着创建神经网络模型实力 model， 交叉商、损失函数 cross enterpy， loss 和 item 优化器 optimizer。 完成这些必要的变量声明后，进入神经网络的循环迭代。在循环中使用当前的模型预测训练数据 data 将结果保存到 output 中， 这里即为前向传播。然后调用 criteria 计算预测值。 output 与 真实之 level 之间的损失 loss 要用 loss 点 backward。 通过自动微分计算损失函数。关于模型参数的梯度 要用 optimizer 点 step 更新模型参数，使得损失函数减小。要用 zero grid 将替路清零，以便于下一次迭代。这实际上就是反向传播。 模型的每一轮迭代有前向传播和反向传播共同组成。 在迭代的过程中，每一千次迭代打印一次当前的损失，共打印十次。这里 lost 点 item 对应损失的标量值 定义。 drody zenbaundary 函数生成用于绘制决策边界的等高线。数据 传入的面 x 一到 max x 一是画板的横轴范围，面 x 二到 max x 二是画板的纵轴范围。 model 是训练好的模型， 在函数中，我们会根据已训练的 model 计算对应类别的结果，不同类别结果会对应不同的高度，从而基于数据点的坐标与高度、数据位置等高线。 首先调用 mash grade 生成网格数据点，每个点的距离是零点零二，这样生成的点 可以覆盖平面的全部范围。然后设置 x， e， s， x， r， s 和 g 分别表示数据点的横坐标、纵坐标和类别的预测结果， 便利全部样本。将样本转为张亮后，使用 model 预测结果，选择概率最大的类别添加到高度 z 中。 这里相当于将平面上的黑色点标记为红色、绿色、蓝色三种颜色。 最后将 g 重新设置为和 x x 一相同的形式，然后返回 x x 一， x， x， r 和 g 在内。函数的最后使用函数 draw decision bundleary 生成数据，然后调用 p， l， t 点 ctrl 绘制多分类的决策边界运行程序，在结果中可以看到橙色的决策边界。 那么到这里使用神经网络训练非线性的分类模型就讲完了，感谢大家的观看，我们下节课再会。

朋友们好， origin 非线线礼盒超详细的教程来了，点赞收藏，这种非线性的分布用线线礼盒就失效了，需要借助 origin 的非线性礼盒点击分析礼盒。非线性曲线礼盒选择指数型或基本类型。 这里面集成了自带的各种常用函数，可以多试一下，找到你和效果最好的。点击完成切换到报表选择否，可以看到报表中有方程和对应的各个参数，此时把方程写到曲线旁即可。 或者可以根据数据分布估计可能得函数类型。自己编写函数，函数类别中选择自定义函数，选择新建自定义一个名字，在参数中输入各个参数名称，并以逗号分隔开， 下一步输入表达式。最后点击拟合同样的报表选择否，把函数写在曲线的旁边，这就是自定义函数进行飞线性拟合的方法，也可以适用于其他类型分布。点赞收藏，快去试试吧！

筹码历史衰减系数洞袭主力意图，很多人可能还不知道自己啊所看到的筹码分布状态图呢，是错误的啊，因为默认的这个筹码功能呢，他是没有替足什么前十大流通股东的， 这前十大流通股东别看他们是流通的啊，但平时呢基本上是躺着不动的，要是呢把他们算进去，那主力资金跑了，你也是察觉不到的。 那我们要怎么办呢？只需要一个步骤，更改筹码历史衰减系数怎么更改？有一个公式，等下来我会一点一点讲清楚，一定要认真听老规矩，先点赞后观看。 那么我们现在先来看到这一个界面，首先呢怎么来打开这个筹码呢？首先你要调整到日线，然后 后呢打开之后啊，这个最右下角的地方呢，他有一个筹字啊，点开这个筹字呢，我们会看到这一个界面，那这个界面呢，他筹码分布啊，他上面有四个这个小的方框， 这上面的这四个可选区域呢？前面三个是代表了不同颜色的筹码分布图， 那最后一个呢，就是设置历史衰减系数的这么一个按钮啊，那么一般我们看筹码呢，都是用的第一个， 因为后面这两个他分别代表的是什么？在一定时间周期内，他筹码的一个分布的情况啊，每一种筹码他的颜色对吧？啊？代表呢就是一个周期， 那么这个呢，我们不多讲，我们只需要用到什么，用到第一个那就可以了，那么第一个他有两种颜色分， 分别代表的是什么？套牢盘和过滤盘啊，那么最后这个地方呢，他就是什么调整参数用的，也就是我们今天主要了解的啊，接下来我们来看看如何把这个筹码分布啊，调整到最准确的一个状态。 那么我们所需要用到的就是什么这个历史换手衰减系数啊，那么他的默认值呢？一般是一，那这个一是什么意思呢啊？指的是所有流通股本的一个什么筹码分布的情况，也就是所有可以交易的这个流通股本的一个数据啊。 那么这里的话我们需要注意一个什么东西呢？就是说，呃，流通股东，他持股百分之五以上的这个股东呢，他卖出股票，他是需要干嘛发布这个公告的，知道吧？ 所有啊，百分之五以上持股的股东，我们可以把它作为是什么，可以把它当做是非流通股啊。那么接下来呢，我们看到这个实盘，我们打开盘面之后，可以点开那里，点开 f 十，然后点击下股东研究往下滑啊， 那么这里呢，我们就看到了什么流通股东的一个情况，这里是流通啊，占流通股的一个占比，对吧？那么这里这一支股票，他这里呢前面两位他的持股呢，都是占到了什么 百分之五以上的，对吧？也就是说前面两位股东那百分之三十二点二八加这个百分之十七点七八，总共是多少啊？那么这一个呢，我们可以来计算一下，也就是呢三 十二点二八，对吧？加上这个十七点七八，那么这里就等于五十点零六 啊，总共是百分之五十点零六，那这部分这部分的一个股票他卖出呢，是需要公告的，那么我们可以把它当做是不流通的，对吧？那实际流通的股本呢？就是什么实际流通的？就是啊，一个一百分之百，对吧？减去百分之 五十点零六啊，那么就得到了实际流龙股本的占比，那就是百分之四十九点九四。 为什么要算出这一个东西呢？那给朋友们呢普及一个公式啊，那就是历史衰减系数，他是等于一除以实际流通股本的百分比的，那么我们刚 刚刚算了他实际流通股本的占比是多少？百分之百，然后再减掉什么那个前面两个股东，对吧？他们的一个占比，那就是实际的流通股本占比，那而这个历史衰减系数，那就是呢啊，百分之百，也就是一除以这个什么 实际流通股本的百分比，那么这一个呢，很简单啊，其实大家不用想的过于复杂，那么我们接下来呢，我再给大家算一下，你就知道怎么去呃，计算这个东西了。 那么首先我们要计算的是什么？实际流通股本的一个占比，对吧？那么这一只股票，我们可以看到前两位超过百分之五的这个股东呢，他们的合计占比是多少？刚刚算的是五十点零六，对吧？百分之五十点零六，那么实际流通股本 他是等于什么？等于百分之百，再减掉这个五十点零六的，那么就等于什么四十九点九四啊，百分之四十九点九四，那就是剩余的这个实际流通股本了啊，所以我们想要知道的， 呃，历史换手衰减系数呢？那就是什么？那就是刚刚的一个公式啊，一除以四十九点九六啊， 点一下这个摆放号，那等于二点零零一，是吧？那么接下来这个得出来的数据其实就是什么历史换手衰减系数， 我们在得出这样的一个数据之后，对吧？那我们再返回来点开这一个啊，历史换手衰减系数在这里呢，把它的参数改为二点， 点击一下确定，那么我们这样呢就得到了一个什么准确的筹码分布图了，那么他有什么区别呢？大家可以观察一下啊，就是我现在这个鼠标放到这个最后面这个位置，这是已经更改过后的他的筹码的一个变化，那么 实际上前面的时候他是一对吧？那我们再点一下，确定，大家看一下他有什么变化啊？好吧，再看一下他下面这里是不是又多了一些筹码方，对不对？那我们再把它改为这个二，大家看一下下面这个筹码方还在不在啊？看到了没有啊？筹码方是不是消失了呀？ 啊？那么这才是相对准确的筹码分布图，因为每一只股票他的实际流通的股本呢，他都是不一样的，所以呢，你如果想要筹码他准确一点，对吧？啊？那需要自己去换算，朋友们呢，可以对比一下刚刚这个 换算成正确的这个筹码系数后，跟原来的一个差距，对吧？如果说这只股票的呃，他这个流通股本的占比呢？非常的小的情况下啊，那么筹码分布的一个差距呢？他是相当大的。 这一个方法呢，阿南一直用到今天呢，都还在使用。另外呢需要注意的一个事项就是什么？就是说你一般情况下，你打开 f 十的时候，对不对？你看到前面的十大流龙股东他的占比啊？刚刚我们是看了前面只有两个股东，他的占比呢？是超过什么百分之 五的，对不对？百分之五啊，百分之五。那首先呢，这是需要注意的，就是你的一个什么他的一个流通股的占比，他需要超过百分之五，对吧？那么另外一个就是说前面的十大股东啊，他加起来他的占比 有没有超过百分之三十，知道吧？如果说没有超过百分之三十的一个情况下，那这时候呢，你就不需要去更改这一个历史甩减系数，那就是呢，占比很小，没有必要呢去调整 刚刚我们这一支股票，对吧？他前面两位股东，他的一个占比就达到了百分之五十点零六，对不对？那这一个其实就需要去调整一下这个历史衰减系数，对吧？那如果你想更详细一些呢？ 那就可以调整，但是需要注意啊，单个个股它的持股比例呢？它是要超过什么百分之五 啊，他才有计算的意义。那么以后呢，你自己要是有非常看好的这个票啊，想做全方位的这个跟踪的时候呢，你就可以去更改一下这个系数，然后呢再去判断筹 筹码他的一个分布的情况，比如像这个啊，更改之后，对吧？你去看这个顶格的筹码，以及套牢盘和获利盘他的筹码的一个分布情况等等，对吧？ 再来判断阻力高度集中的筹码动向，跟着阻力走，对吧？那肯定是不会吃亏的。好了，那么如果你觉得今天的视频对你有所帮助的话，记得点个关注，方便查看更多实用的操作技巧。老朋友呢？点赞、收藏、评论六六六，支持一下，我是阿兰，我们下期视频再见。

下面我们来讲第二部分，也就是标准正态分布啊，这个东西的话，我们会分三个小的部分来讲，第一个的话是先讲到标准正态分布的概念，然后呢我们讲到一个方法，叫做查表法，怎么去求这个具体的题目中的一些 啊？那个什么概率，对吧？这样一个事情。然后呢我们会做四个小练习，去巩固加深大家对于查标查标法这个东西的理解。首先 正在分布啊，表演正在分布，这个概念是什么呢？就首先我们为什么要使用表演正在分布呢？是因为说正太分布，他的脚缪和膝盖不同，对吧？就我们刚学的，只要缪和膝盖马不同，他的形状和他的位置就不同，所以我们很难找到一个统一的方法去求 投出，就比如说固固定的概率，这样子，如果我们每一个都要用这个小 fx 积分，那也太麻烦了，对吧？所以说我们就需要一个模型， 这个魔音是什么呢？也就是我们这个标准正态分布这样一个模型，我们把任何的正态分布都可以把它进行一个标准化，以得到一个标准化之后的一个标准正态分布三大，那么就是标准就这个东西 随机变量 x 在某一期间内的取值范围，对吧？ px 大约小于 b， 应该有如下关系，就是这个定积分从 ag 到 b 的这样一个东西，这个东西是什么呢？其实也就是我们的小 fx， 对吧？小 fx 的一个积分， 也就是正太分布曲线，就像 fx 一，或者说那个呃， pbs， 对吧？是谁的 pbf 呢？是正态分布的 pbs， 就是我们这个分布的 pbsspps， 也就是从 a 到 b 这个区间所围成了这样一个面积，对吧？一个定积分的结果，为了便于查表计算，我们引入了一个参数账的之一， z 是等于 x 减去六的，除以 c， 干嘛？此时正在奋斗的概率密度函数就变成了 f， z 等于右边箭头东西， 对吧？这个东西为啥呢？对，为啥呢？其实本身的话， x 是什么呀？ x 是服从一个诺莫的血标审，你有四个马方，对吧？然后我们想要让这个 z 服从到这个 n 零一，对吧？我们怎么从 x 到 z 呢？其实就是这个三的大 s， 这样一个过程，我们怎么做？怎么做这个事情呢？其实就是让自己，对吧？他刚刚也写了 xc， 你有注意这个吗？这样这个事情为什么 他就得到了这个呢？我们用方差和这样一个期望来检验啊。先看期望，期望也不是一 x e， 对吧？这里面要检验的是 e z 等于什么呢？ e z， 根据这个东西， z 等于 x 减，没有除以 c 个码。对 x 减，没有除以 c 个码。要根据 期望。我们所所讲的两个性质，第一个性质是 a b 的 x 等 e x 等于 a 倍的 ex， 所以我们可以把这个 c 码分一提出来，呈上 ex 减六。 然后又因为后面的这个 exc m， 我们可以分开，他变成 ex 减去 e m， e m 的话，因为 m 是个长处，长数的希望是他本身，所以就 e x 减 m。 因为 e x 等于 m， 所以这个东西是等于零的，对吧？这个东西等于零的，所以是 等于。心法分析，乘向零，也就是零。对，这个就是我们的 e g， 我们就验证了啊，这个 g 是没问题的，他期望确实是零，我们再来看 d， 也就是他的这样一个方差。 dj、 dj 是等于 e 的啊，不是 e， 不好意思，是 d x 减六除以四个码，对吧？这样一个事情，因为我们知道方差的这样一个计算公式啊，或者说遵循的这样一个一个关系是什么呢？是里面乘上一个 a 倍的一个东西的话，就比如，比如说 d a x 是等于 a 方乘上 dx 的， a 方强 dx， 所以我们把这个心法提出来，我们知道星马方分之一乘上 dx 减六，因为 因为这个缪是一个长数，对吧？缪是一个长数，所以说对于这个方纱不会产生影响。什么叫星马方分一乘上 ds， 因为 ds 本身的这个 ds 是一个马方，对吧？有星马方分一乘上 星马方那个等级一了，对吧？所以我们这个星马方也得到了验证，所以说他确实是这样的一个事情，对吧？他确实是这样一个事情，然后这个东西正好符合正在分布，所以他所符合的正在分布，也就是我们所说的这个，对吧？ n 零一了， n 零一， 所以对于任何的正态分布啊，跟任何的 x 属于 n 六 c 个码方，我们都可以得到什么东西呢？ x 减六除以 c 个码等于，而不是等于，不好意思，是符合 n 零一减回正态分布， 这是我们所知道的这样一个事情。标准正在分布，这个过程叫做三个大，就是标准化。下面来介绍一下这个查标法哈，我们怎么使用标准正在分布去计算， 对吧？怎么使用他计算一个任何一个正态分布的一个一个那个什么呢？数据呢？或者我们先从最简单的开始怎么去计算符合标准正态分布的一个分布，他的一个某一期间内的概率呢？要怎么查表呢？ 有两种方式，对吧？就看题目让我们干什么事情了。第一种方式，正向查表。第二种方式，反向查表。正向查表就是说，比如说我们已经已经知道我们要求，比如 px 大于零，小于小于 z， 就应该是这个 c 大于零，小于 c 零这样一个概率， 那我们就直接查表去求他这个概率就好，我们知道这个 z 零，然后我们问的是这个 p 等于多少，是吧？第二种情况呢？是什么呀？第二种情况也底下写的反向查表，就是我们已经知道 p 零小于 z 小于 z 零等于 这个，比如说，呃呃，零点三，对吧？我们已经知道这个值了，我们现在问的是最零等于多少，对吧？这个是查标法能帮我们做的事情，就这两类题。 然后我在这里右上角这个图给大家介绍一下啊。就这个图，其实我们查表里面，表里面所显示的是什么呢？表里面所显示的是积分，零到 z 零，对吧？就比如这个点到 z 零的话，零到 z 零， f z e z 这样一积分，这种图体显示，或者它是等于什么呢？它是等于 p z 大于零，小于 z 零，对吧？它是这样一个积分， 所以 f 不是，所以这个，呃，如果这个 z 零等于无穷的话，这个计出来等于多少啊？计出来等于二分之一，对，计出来等于二分之一。 所以说，比如说我们现在举个例子啊，比如说我现在要找，呃，我现在找什么呢？我现在找 p 零小于 z 小于一点三七，随便写了一个值，对吧？他应该怎么去找？我们先找一点三七，对吧？一点三怎么找？先找一点三，找到一点三，在这再找零点零七，对吧？找零点零七， 然后呢对应他们两个所找到这个交的这个位置，这个位置就我们一个零点二一点三七的权益值，也就是零点四一四七，所以呢他就等于零点四一四七，就这样一个事情， 让我们先来看这四个例题啊，看一看怎么去理解，怎么去解释，去做这种真正的这样一个题。然后最后我们第三位也会讲到一个习题啊，讲到一个很需要这个查标法的一个习题，帮助大家更深的去理解我们怎么在更普 变的情况下用这个查表法。这我们今天第一题，第一题，也就是我们让球的就是 p 零小于 v 小于一点零五的这样一个概率，对吧？这个题我们怎么去查表呢？是不是用刚刚的方法呀？对吧？因为他这个面积就是这块面积，所以正好是我们 这种面积，对吧？这种面积我们就直接找这个值就好了，也就是我们找一点零五的位置，先找一点零，就找零点零五，他们相交到了这个一点零五这个位置啊，零点三五三一，所以直接就是这个值了，所以这个就是我们这个最基础的这样一个查标法，一个方式。 好，我们现在继续来看这个第二题，这个第二题的话呢，会比之前那个稍微复杂一点点，对，我们现在有两部分面积，因为我们要算的面积就是从负的零点八二到一点零五，但是呢，我们只知道零到一点零五的面积，就是这部分绿色 面怎么去算？我们还要想这个蓝色怎么去算，对吧？大家可以暂停讲一下，但是这期已经给出答案了，对吧？我们为什么可以这样算呢？ 因为对称的，对吧？对称性，正态分布的对称性决定了 p 负 z 零小于 z 小于零的概率是等于 p 零小于 c 小于 z 零的这样一个概率了，对吧？ 所以说呢，这两部分蓝色的面积是相等的，他们是对称的，都要关于这个中间这个 s 的连接要极限对称的，所以他们面积相等， 我们就可以等笑的认为这部分是 p 零小于 z 小于一点零五，再加上 p 零小于 z 小于我们的零点八二这样一个值，所以把这样我们加起来，我们查表，查一点零五 和零点八二，一点零五的话一点零，零点零五，还有这个什么呀？还有零点八二的话零点八，这我们就得到了这两个值。然后呢对他们做加法，我们就得到了零点三五三一，加上零点二九三九等于零点六四七。 现在我们来看第三题，第三题的话我们要用到一个歌补法，大家可以现在暂停一下，看一下左下角的图，想一想怎么去做。然后我现在开始讲这个题了， 割补法就是说我们首先我们知道他是等于什么呢？我们先找一个大眼的面积，大眼面积 p 零小于 z 小于一点五五， 但是这部分的话呢，我们多包括了中间这个长期条，对吧？也就是这个长期条，所以把它剪掉，剪掉这个 p 零小于 z， 小于零点三二， 对吧？所以我们要查表，这就是一点五五和零点三二，一点五五、零点三二，对吧？这两个值一查，我们一做减法，我们就得到零点三一三九，也就这个题我们要答案了。下面这个题，呃，就是两个题，对吧？第一个题是 p 等于，呃， p 零小于 z 小于 k， 等于零点四三七零的。这个题是比较简单的，我们直接查表，因为他给出了就是这部分的面积，我们直接查表就可以找到自己了，对吧？那也就是这里的 k， 对啊，我们就可以找到这个 k 了，怎么去找呢？找四三七零，我发现他在这个位置，他在这个位置， 不好意思，在这个位置，底下这个位置，对吧？底下这个位置，所以说呢，他所对应的这个值是多少呀？其实就直接知道了，对吧？其实直接知道他是等于一点五三的。一点五三， 底下这个是另外一个题啊，底下这个是另外一个题，所以 p z 大于 k， 等于零点一四四六，这个东西我们怎么去算呢？大家可以现在想一想。然后我继续来说这个东西，它是等于 p z 大于零，小于无穷，也就是说 p 零小于 z 小于无穷，减去 p 零小于 z 小于 k 了，对吧？这样一个值或者小于跟 k 都是一样的，对吧？他小一点是这个值的，所以说我们就得到了啊，因为这个东西二分之一，对吧？左右对称的嘛，左边这个面积整个是二分， 右边这个面积整个也是二分之一，所以二分之一减去我们的这个值，呃，零点，那就是这个 p 值，对吧？ p 零小于 z 下 这样一个值，所以我们就得到了 p 零小于 z 小于 k， 这个值是等于二分之一减去零点一四四六的，也就是等于零点三五五四的，所以说我们根据查标房找到三五四你就知道了，这个值是对应的一点零六，对吧？一点零六 h 等于一点零六的这样子一个过程，上面这个一点五三，底下这个一点零六没问题，这个放映的时候这个位置有点问题啊，所以这个就是我们的四个插表练习了，就讲到这里，第二份也就完了。我们第三部分紧接着会讲关于他的一个习题。

如何绘制正态分布曲线下？哈喽，大家好，我们今天继续讲如何绘制正态分布曲线。我们先讲一下如何算正态分布函数值，需要用到一个函数是 normal dist， 我们在这里输入个等号，然后输入 normal dist， 我们就使用于零七版本兼容的函数，然后第一个这个 x 就是我们的临界值，将它选中，然后第二个参数，这 me 指的是平均值，我们可以用 average 函数算出来， 先选中第一个，然后 ctrl shift 加向下箭头，这时候按 f 四，可以将它全部锁定。然后第三个参数是我们的标准 偏差，可以用 s， t， d， v。 是啊，这个函数 还是选择这个锁定。然后第四个是我们的呃累积分布函数，或者是概率密度函数，我们这里输入一个零等于，然后直接按回车， 因为我们的这个数字啊，结果非常非常小，我们为了呃后面能好看到我们的结果，我们先将它乘以一百， 然后向下拖动我们的结果。好了，这个就做好了。这时候我们选中这个数据区域，然后插入一个柱形图， 我们选中这个橙色的我们的正态值，右键选择更改系列图表类型。 在这里我们将正太值选择为我们的折线图，然后点击勾选这个次数标轴确定。接着呢，我们直接选中这个折线图，右键设置数据系列格式， 选中这个油漆桶，滑到最后有一个平滑线，选中它，确定， 这里基本上就完成了。我们可以看到呃，在右侧还有一个呃次左标轴，我们可以将这个次左标轴隐藏，选择，设置左标轴格式， 嗯，在数字这里我们选择一个格式，比如说自定义吧，自定义，然后我们给他添加一个格式，直接输入三个连续三个中文的分号添加， 然后确定，然后我们这个次次麦轴就隐藏了，我们还可以给他添加数据标签， 还可以添加我们的座位数标题，可以在这里输入成绩，然后这里输入人数， 带那个删除， 然后可以改一下这里的 top 设计，比如说选择这种，然后改一下它的颜色， 最后呢，我们可以将之前这个乘以一百的给它去掉，回车，然后分享拖动， 这个结果是不会变的，还是这个好了，你学会了吗？ nice。

科研绘图中如何用 orange in 绘制滤镜分布直方图？详细教程大家无论是在平时阅读文献还是自己动手绘制数据图的时候，肯定看到过类似这样子的滤镜分布直方图，这期视频就手把手教大家利用 orange 绘制滤镜分布直方图原数据在此一列就是滤镜数据， 我们选中比连，右击选择平数分布。在弹出的对话框中勾选区间、实点区间、中心区间、终点 平数、累计平数和相对频率五个量单击确定。在新出来的工作表中，同时选中第一列和第五列，单击柱状图图标来绘制柱状图。想要得到封面中那样的你和曲线的话，单击菜单栏中的分析，选择你和中的 非线性曲线礼盒。在函数中我们选择高斯函数，在公式选项卡中可以看到具体公式，单击礼盒就可以得到一张完整的立径分布纸方图了。

接下来看一下咱们从大纲的题型分支占比变化之后，咱们看一下咱们的题的一个变化。其实呢，特别对于咱们二一二二年的之后呢，咱们提醒的其实有一些明显细微的变化。在什么呢？就是特别是喜欢出一些关于概念性的问题， 就是或者是偏咱们概念的一个理解和应用，还有他的各种性质。为什么呢？咱们考研人数那么多，他为了去筛选一些同学可能上研究生，所以我就要把这个概念挖的比较深，大家如果把这个概念理解比较透的话呢，可能咱们就能考上。那如果理解不透的话呢，可能咱们的数学的分值可能就不会， 而且特别是数学是一个拉分相，拉分相。所以对咱们选择题，大家一定要选择题是在考察大家一个什么东西呢？选择是在考察大家的一个关于关于这个概念和和这个性质的，对吧？关于这个概念 还有一些什么呢？还有他的一些性质的运用，还有性质对不对，还有性质这样的应用。好。那你比如说像咱们二二年数一和数二考察的一个点，对于数列极限，其实关于数列极限来说，咱们一八年也曾经考过。关于解答题的，其实数列极限呢，一般考察的性质会比较多一点， 他现在给的是 x n 大于负二分派，小二分派。问下面哪一些极限是存在的？那咱们存在的一个点来说呢，咱们在性质里面是不是有一个重要形象，什么所谓的单调这些准则呀，对吧，还有一些其他的性质等等的是不是？所以咱们但凡考数列呢？其实一般考察性质会比较多一点，数列极限 考察函数几天有关考察考察偏计算会多一点啊。函数计算偏计算，而且每年咱们的解答题的肯定第一个写的都会和函数几天会有关系，对吧？好，那咱们再往下看一下。咱们二二年 输三给呢，输三给呢，也是一个极限，也是一个树立对吧？他问有没有最大最小值，那还是和他的一个性质和概念性有关系对不对？还是和他的性质和概念有关系， 那就是他这个点。因为对于他来为大家看一下这个竖列，这个竖列有的老师我想对他求导，大家首先先看一下能不能求导，是不能求导的，因为竖列是个礼赞的对吧？竖列是个礼赞的好。所以对于竖列来说呢，咱们但凡竖列里边有应用，其实都是考拉迅速和偏概念。 但凡咱们考函数的进限，大家看一下函数的进限， s 区近零，这是二二年数二和数的问题。第一个题 s 区近零，阿尔法和贝塔是非零无存少量。下列给的一些命题， 那咱们其实就在考察他的无穷小的运或者等价无穷小的一个点，你看一下。首先第一个阿尔法等价成 a， 那什么叫等价呢？就是比值极限，唯一的无穷小，他们两个就是等价的对不对？ 所以他还是在考察谁比谁的底线是等于一的对吧？谁比谁的底线，这个高级的，高级就是等于零的。所以但凡对于咱们函数极限，他一般考察咱们的计算会多一点。考察计算，那咱们再往下看一下。第四，就是说看一下第四个题。比如说咱们二二年初一的这个题， 其实属于这个题呢。很多人会觉得老师，这题吗？你说难吗？也不难。你说它简单吗？也没有那么简单。所以对于选择来说，咱们考察的概念会更深一点。但是这个题它其实有一里边有个逻辑在里面。比如说但凡这个题，你大家多思考一点，你但凡会觉得他选 a， 他就一定会选 c， 那大家觉得 a 和 c 会不会选，那肯定不会选 a 和 c。 因为数学这个单选题对吧？你就可以排除了。因为对于他来说，很多人一看分母为零，局限存在，分子必为零，是这样的吧。那大家看大家看一下有没有给两个字叫连续，既然没有给连续，你就没有办法得 国道，它的极限值等于函数值。推给大家看一下，是这样的一个点是吧？所以这有一些逻辑在里面。所以咱们选择和题目，既然分支占比那么多的情况下，大家可以看一下。比如说咱们有一些点，可以用些硬式技巧去放， 必然选 a， 他就要选 c， 所以 a 和 c 就直接排出了，我就不选了，是不是我就不选了？好，这是咱们这样的。那再往下咱们看一下二二年初二这个题 对吧？你会发现这出一说二说三说概念特别多。这几个选择。所以选择题在考察大家的概念和性质的使用，就得概念和性质的使用。那 f x 的 x 的零，他的处有二节导数，问他是单脚增还是凹凸性等，对吧？他的一个应用和导数值，他的一个大眼睛小一点的关系 应用偏干净的。所以大家一定要把咱们概念离的比较通，你要知其然，也要知其所以然，一定要灵活运用，不能死记共制。因为数学他 其实始终都不是一个被概念，被公式的一个题，或者搞题还站出我就去记题，这都不是不可取的。咱们一般都是什么呢？要融会贯通，你能灵活运用，你就就是巧用，对吧？你把这个题他的本质逻辑分析出来，大家要注意，咱们把这个本质逻辑分析出来，咱们是解决的是这一类题，而不是一个题。 大家在接下来大家肯定要进入刷题阶段了，大家要刷题，要进行有效刷题对不对？咱们要可能刷一个题，能比上其他同学，或者说能举一反三，最少刷三个题的一个东西，对吧？比如大家现在差不多能刷，讲究两千道题，大家到最后考试要能达到六千道题，甚至更多的一个题的一个能力。 好，就是这样。那咱们接下来看一下填空题。填空题来说的话呢，其实填空题呢，是在考察大家什么呢？其实考察大家的一个计算，或者一些公式性质定理概念的一个使用。那咱们首先看一下二二年咱们的说和 三考的第一个题目。那比如说呢，这属于什么呢？属于一个极限计算对吧？你看一下蛋白和函数极限有关系的话呢，咱们一般都考察极限计算会居多一点。极限计算好，那这属于什么？一的无同层方形。而对于咱们极限计算，大家要注意啊，基本上每年必考的两个类型，一个是零比零， 一个是零比零，一个是一的无穷次方形，一的无穷次方形。这两个基本上算是每年必考的一个点。好，那再往下立七。第七个二二年数一的一个题。好，咱们看一下，对于他这样的啊，这个地方应该是数三样 这地方，这个地方应该是数三考的一个点。那对于他来说呢，这个地方你看一下一个两个积分的一个预算，那你看下积分，咱们常见的是把它的原还是找到使用牛顿来布尼斯公式什么就可以。那对于咱们二二年数一这个题，咱们需要牵扯到一个东西叫什么叫换元，就是第二换元积分。那咱们对于咱们的数三来 说呢，是不是咱们的游历函数呀，游历函数等等的，其实游历行这一呢，这题也不是特别难，也不是特别难。好，那咱们看一下二二年咱们数二考的一个题，就是求导。其实求导来说呢，其实每年也都是咱们数二来说，在填空地里面，基本上每年会必考一个题， 因为对于咱们数二的同学呢，咱们因为咱们不考概率论，所以对于咱们对于高数来说，分支比较多，所以很多东西呢，咱们会考的重复考的。比如说求到，每年呢，要么是隐含住求到对吧，要么是特别是这也很喜欢考。那什么呢？叫参数帮助求到 对不对？天猫你好，你比如像二一年考了一个什么呢？二一年考了一个，咱们猜是不能求到的一个问题，对不对，这样的一个点呢？ 所以你看看，这基本上就是隐含住呀，要么参数方能对于参数方能求到的大方上呢，是数一和数二的方式。数三呢，虽然说大方上没有要求，但是一般我在上方的时候也都会给大家说了。数三的小伙伴呢，咱们也多掌握掌握。其实参数方的同，咱们可以应用咱们怎么样的结 和咱们复合，还会求到的一个逻辑对不对，其实也不难，也不难。好，这是三个功能。那你比如说像咱们二一年，二一年数一和数二的第一个提现，提现的题目，你会发现他更综合一点。比这之前你比如像一五一六年的，其实第一个题目来说，基本上按照泰勒呀，或者按照一些其他的等价，其实可能一两步就能算出来。但是你比如像二一年这个， 他的其实还是比较偏综合一点的。偏综合一点的。首先对于他这样的点来说呢，这属于什么呢？属于无穷减无穷。 大家只有把咱们本质逻辑理解的特别凑实。就是说你理解出来一个本质逻辑完之后呢，咱们再往下去求解。其实有一些会比较好求。比如说这个题，你直接通分，无从脚控，直接通分行不行呢？可以，但是计算量可能会大脑一点点。 如果说咱们理解比较透露的小伙伴，有的一看老师，我把这个地方呢，给他拆开，我把这个东西给他一拆。因为咱们很明显一看他的极限是存在的。既然极限存在，这就又考 考察到体现的性质上是不是存在，加紧存在。对，存在，如果这个体现存在，我把它先单独拍出来，我算剩余的一个东西 对不对，所以大家一定要注意啊，这都是大家的基本功。因为咱们每年考试很多都会觉得老师感觉就是我飞的也还可以，但是的话呢，我就有一些题我就不会写，出题错在哪呢？大家要不要这题的一个分析。这个点 很多人到现在可能有的人会出现这样的困惑呀，你比如说咱们上课听课都能听懂，但是自己去写又不会，但是看答案又都能看懂，你说我会吧，我 有些题不会写，你说我不会发，但是呢，我知识点都知道，我也都能听懂课。所以这个地方大家出来问题出在哪，大家看一下。比如说你听课也好，你去看解析答案也好，这都是你跟着老师的思路，或者跟着答案的思路走的。答案告诉你们第一步到第二步怎么来的就怎么来的是不是。但是大家看一下，自己去写题，是你自己要独立去思考的是不是， 那不是你的思维，那是老师的，或者说是答案的思维，咱们要把这些思维转换成自己的对不对，转换成自己的。所以这才是咱们真正要去分析题，要把这个题给分析透彻，咱们能看懂，只是说咱们知道公式性质，定理概念对吧？咱们要想能达到融会贯通，咱们要在题里边得到一个应用，或者这个题应该如何去分析的 是不是？所以这是咱们在接下来大家要去着重去提升自己的能力。那你比如像二二年，二二年的话说，二道题是解答题的第一个题， 第一个题来说呢，他也没有让咱们怎么样呢，他也没有让咱们纯粹的去算一个他的一个导呀，他一些东西，但是他的极限为什么呢？会和这个导数值是有关系，因为他让大家哦可能应该挡着了这个题目呢，应该是 应该是让算他的 f 一倒的让算倒数值，倒数值是不是会和极限有关系？所以你会发现咱们但凡这样去求解的话呢，他只要和极限有关系， 他都可能放在咱们体现的计算里面，比如说连续与间断，比如说导出的应用，比如说现金线等等的，是不是都可能会出现。 通过咱们这两年的一个题型细微的变化的话呢，其实呢，会发现处理老师呢，越来越考的出的题目更综合一点，特别是解答题来说呢，他考的更综合。因为解答题还是考察大家的一些计算的一个能力，就是或者支点的一个应用能力 对不对，所以大家一定要能达到融会贯通，达到融会贯通。接下来大家在接下来刷题的时候呢，大家一定要注意，咱们刷题接下来肯定都是查漏补缺了。查漏补缺第一，大家每天要抽半个小时或者一个小时时间要去看知识点。 数学的知识点就像英语的单词的词汇明白吧，但是外语的词汇会从头回到尾。但是很多同学呢，咱们的知识点很少有同学会从头看到尾的，因为大家比如说大家看一下，有一些小的知识点， 你长时间不看是不是会有遗忘。像咱们数二和数一的小伙伴，比如说取率或者取率半径，那如果熟悉的咱们就不说了，看有多少同学咱们长时间不去写，你会有遗忘，因为小的知识点，他们说每年都会考的，但是他可能会隔几年考一次。你比如说咱们数一数一里面单独部分什么， 他的一个什么呢？他的空间也是几层对吧？还有什么散度，旋度，通亮对不对？还有七度，还有等等的这些东西。他不是说他今年好，我这几个题我都要考，可能只会考一个。所以这些细小的知识点可能咱们长时间不会用到。咱们每天一定要抽时，抽时间要去看， 一定要抽时间去看。为了避免咱们有些支点常年不用会有遗忘。这第一个，第二个，咱们在接下来刷题的时候，大家一定要去学会，怎么样呢？提升自己的一个能力怎么样呢？一定要查漏补缺怎么样？比如说一个题咱们可能写错或者不会写，但是要注意要给他分析。第一个 写错是因为计算错还是怎么样？计算错那没有办法，只能大家自己去提升自己的一个计算能力对不对？一定要细心对吧？计算一定要细心，不能像我，因为我也知道我自己的毛病，可能有粗心，但是大家一定要细心。特别对于咱们分值选择题目占比分值那么多， 只要答案不要，过程对不对，所以大家的话，你比如说不令积分，你的任意常数 c 没有，加一分没有，其实老师知道也，你算的原号也对，但没有加常数 c 就不给分 好。那第二个，如果说是因为咱们的支持点忘了，那大家就要去看支点，因为这个题好，他对那什么支点就给忘了，或者他对公示你给忘了，所以就要去看支点对吧？这就是大家每天要看支点的一个目的。第三个就是说卡在某一步不会去写了，那你看一下卡在某一步到底是处在哪？是这个化解没有掌握，还是这个逻辑思维没有掌握？ 大家都要标注好，对不对？都要标注好。比如说或者这个题是一个很幸运的题，大家没有见过这些解题方法，那么要对应这个解题方法应该是如何？ 对不对？总结这样的解决方法，记到自己脑海里是吧？大家在这个刷题当中，你都标记好你比如说有一些题，比如这样几千几算，然后这个题几千几算，我秒杀他对不对？他每一步我都很通通的能解决好。这地方直接划掉就可以了，因为这个题已经进入到你的题海里面了，你已经会了对不对。 有哪一些题呢？比如说这个题，老师，这个题我写错了，但是我是因为计算错的哈。你标注一个小符号以后，你再去进行二刷或者三刷的时候呢，咱们要对号。这地方呢，是因为咱们计算错了，你再用一个小圈表示好，这地方逻辑思维有错的。但凡逻辑思维有错，就说明大家的知识点有漏洞，大家要把这个知识点给解决。 咱们写错的题，特别是逻辑错，你一定要知道他为什么错，对不对。但凡有错就有逻辑上的错误是不是？这大家要接下来进行查到补缺的。查到补缺完之后，好，大家到最后一定要去刷真题了，对不对？一定要抓紧，而且会有很多内容，老师，我要进行二刷或者三刷，但大家一定要注意啊， 你二刷或者三刷一定要有提升。比如说第一遍老师我刷了考了一百零三，我第二遍刷考了一百零八，我第三遍刷考了一百一十二。你看下你二刷和三刷的作用有没有呢？有提高了几分，但是作用大吗？不大。 因为大家一定要注意，你在二刷和三刷的时候，比如说你一开始考了九十一百，你在二刷和三刷的时候，一定要达到一百二、一百三，甚至更高了，对不对？咱们一定要不能手懒，你写过的题一定要自己动手写写，对吧？不会的题看完答案之后，也一定要自己动手写写， 对不对？所以这是大家进行一个提升的一个点啊，提升的一个点。所以咱们大方也出来完之后呢，其实知识点也没有变化。也就是说呢，咱们从二零年呢题型的分值进行一个变化，其实咱们今年呢也没有变化，所以大家呢一定要去按部就班的把自己的基本功打扎实。其实每年来说呢，难题可能就那么一两个，大家不要为了那 一两个难题你去特别纠结。咱们只要能把基本功打扎实，大家考一个理想的分支还是比较容易的。还是比较容易。比如说对于去年来说，去年呢，很多人你们的学长学姐会告诉你们好，去年比较难对不对？但是去年一个比较合理的分支，不管竖级，就是你只要基本功还可以考到一百加以上，还是一个比较合理的分支。 所以大家一定要把基本功打杀，是要知其然，也要知其所以的好。在接下来将近一百天的时间里呢，大家一定要怎么样呢？调整好心态，坚持下去。 希望带大家呢到最后能考一个比较满意的一个分数，特别是数学。数学咱们是能考多高就考多高，希望大家到最后数学的成绩是等于大家的英语加证明的成绩，因为咱们数学毕竟是一百五十分的一个分值。 好，那谢谢大家，希望大家在接下来今年呢研究生考试中取得一个比较满意的一个成绩，一站上岸。

大家好，上期视频呢，我给大家讲解一下参数计算的整套流程，但可能有些朋友对于一些细节还是听的云里雾里，本期呢，我们就来和大家一起常乐五绝。 首先是控制点，控制点呢，一般是由甲方或者当地的策护院及相关机构提供，我们距离参与计算的控制点越远，测量结果的误差我们随之增大。因此呢，为保障测量精度，我们一般要求控制点要包含住整个侧区。 四呢，参与计算的空点选举在分布上也要尽量均匀，例如 abcd 四个点在这里呢，我们最好选取 acd 三个点来进行计算，然后使用地点来进行计算之后的复合工作。这里呢，要注意尽量选取未参与计算的控制点来进行计算之后的复合工作。 在这里呢，可能很多朋友会问我只有两个控制点可以进行参数计算吗？其实啊，是可以的，两个控制点计算出的结果就是四参数啦，记得注意看 之前我们视频中提到的比例因子，两个控制点呢，是计算不出水平参差的，所以显示都是零，并不是我们的结果很好。最后呢，就是每次设备开关机之后，记得要去控制点进行一下核对工作，其实呢，就是简单测量或放样一个控制点，看一下误差是否在精度范围以内。 这样做呢，主要是为了判断基站是否发生偏移，避免对我们的测量结果造成误差。只要是精度范围以内的话，就可以安心作业啦。最后的最后呢，就是每一个任务只需要做一次财务计算，新的工地呢，要定新的任务，然后重新进行财务计算。