分析化学第五版第五章课后习题答案(武大版)Word格式文档下载.doc

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a:

6:

{i:

0;s:

12721:

"@#@我国农民收入影响因素的回归分析@#@本文力图应用适当的多元线性回归模型,对有关农民收入的历史数据和现状进行分析,探讨影响农民收入的主要因素,并在此基础上对如何增加农民收入提出相应的政策建议。

@#@ @#@农民收入水平的度量常采用人均纯收入指标。

@#@影响农民收入增长的因素是多方面的，既有结构性矛盾因素，又有体制性障碍因素。

@#@但可以归纳为以下几个方面：

@#@一是农产品收购价格水平。

@#@二是农业剩余劳动力转移水平。

@#@三是城市化、工业化水平。

@#@四是农业产业结构状况。

@#@五是农业投入水平。

@#@考虑到复杂性和可行性，所以对农业投入与农民收入，本文暂不作讨论。

@#@因此，以全国为例，把农民收入与各影响因素关系进行线性回归分析，并建立数学模型。

@#@@#@一、计量经济模型分析@#@

（一）、数据搜集@#@根据以上分析，我们在影响农民收入因素中引入7个解释变量。

@#@即：

@#@-财政用于农业的支出的比重，-第二、三产业从业人数占全社会从业人数的比重，-非农村人口比重，-乡村从业人员占农村人口的比重，-农业总产值占农林牧总产值的比重，-农作物播种面积，—农村用电量。

@#@@#@　@#@y@#@x2@#@x3@#@x4@#@x5@#@x6@#@x7@#@x8@#@年份@#@78年可比价@#@比重@#@%@#@%@#@比重@#@比重@#@千公顷@#@亿千瓦时@#@1986@#@133.60@#@13.43@#@29.50@#@17.92@#@36.01@#@79.99@#@150104.07@#@253.10@#@1987@#@137.63@#@12.20@#@31.30@#@19.39@#@38.62@#@75.63@#@146379.53@#@320.80@#@1988@#@147.86@#@7.66@#@37.60@#@23.71@#@45.90@#@69.25@#@143625.87@#@508.90@#@1989@#@196.76@#@9.42@#@39.90@#@26.21@#@49.23@#@62.75@#@146553.93@#@790.50@#@1990@#@220.53@#@9.98@#@39.90@#@26.41@#@49.93@#@64.66@#@148362.27@#@844.50@#@1991@#@223.25@#@10.26@#@40.30@#@26.94@#@50.92@#@63.09@#@149585.80@#@963.20@#@1992@#@233.19@#@10.05@#@41.50@#@27.46@#@51.53@#@61.51@#@149007.10@#@1106.90@#@1993@#@265.67@#@9.49@#@43.60@#@27.99@#@51.86@#@60.07@#@147740.70@#@1244.90@#@1994@#@335.16@#@9.20@#@45.70@#@28.51@#@52.12@#@58.22@#@148240.60@#@1473.90@#@1995@#@411.29@#@8.43@#@47.80@#@29.04@#@52.41@#@58.43@#@149879.30@#@1655.70@#@1996@#@460.68@#@8.82@#@49.50@#@30.48@#@53.23@#@60.57@#@152380.60@#@1812.70@#@1997@#@477.96@#@8.30@#@50.10@#@31.91@#@54.93@#@58.23@#@153969.20@#@1980.10@#@1998@#@474.02@#@10.69@#@50.20@#@33.35@#@55.84@#@58.03@#@155705.70@#@2042.20@#@1999@#@466.80@#@8.23@#@49.90@#@34.78@#@57.16@#@57.53@#@156372.81@#@2173.45@#@2000@#@466.16@#@7.75@#@50.00@#@36.22@#@59.33@#@55.68@#@156299.85@#@2421.30@#@2001@#@469.80@#@7.71@#@50.00@#@37.66@#@60.62@#@55.24@#@155707.86@#@2610.78@#@2002@#@468.95@#@7.17@#@50.00@#@39.09@#@62.02@#@54.51@#@154635.51@#@2993.40@#@2003@#@476.24@#@7.12@#@50.90@#@40.53@#@63.72@#@50.08@#@152414.96@#@3432.92@#@2004@#@499.39@#@9.67@#@53.10@#@41.76@#@65.64@#@50.05@#@153552.55@#@3933.03@#@2005@#@521.20@#@7.22@#@55.20@#@42.99@#@67.59@#@49.72@#@155487.73@#@4375.70@#@资料来源《中国统计年鉴2006》。

@#@@#@

（二）、计量经济学模型建立@#@我们设定模型为下面所示的形式：

@#@@#@利用Eviews软件进行最小二乘估计，估计结果如下表所示：

@#@@#@DependentVariable:

@#@Y@#@Method:

@#@LeastSquares@#@Sample:

@#@19862004@#@Includedobservations:

@#@19@#@Variable@#@Coefficient@#@Std.Error@#@t-Statistic@#@Prob.@#@C@#@-1102.373@#@375.8283@#@-2.933184@#@0.0136@#@X1@#@-6.635393@#@3.781349@#@-1.754769@#@0.1071@#@X3@#@18.22942@#@2.066617@#@8.820899@#@0.0000@#@X4@#@2.430039@#@8.370337@#@0.290316@#@0.7770@#@X5@#@-16.23737@#@5.894109@#@-2.754847@#@0.0187@#@X6@#@-2.155208@#@2.770834@#@-0.777819@#@0.4531@#@X7@#@0.009962@#@0.002328@#@4.278810@#@0.0013@#@X8@#@0.063389@#@0.021276@#@2.979348@#@0.0125@#@R-squared@#@0.995823@#@Meandependentvar@#@345.5232@#@AdjustedR-squared@#@0.993165@#@S.D.dependentvar@#@139.7117@#@S.E.ofregression@#@11.55028@#@Akaikeinfocriterion@#@8.026857@#@Sumsquaredresid@#@1467.498@#@Schwarzcriterion@#@8.424516@#@Loglikelihood@#@-68.25514@#@F-statistic@#@374.6600@#@Durbin-Watsonstat@#@1.993270@#@Prob（F-statistic）@#@0.000000@#@表1最小二乘估计结果@#@回归分析报告为：

@#@@#@二、计量经济学检验@#@

（一）、多重共线性的检验及修正@#@①、检验多重共线性@#@（a）、直观法@#@从“表1最小二乘估计结果”中可以看出，虽然模型的整体拟合的很好，但是x4x6的t统计量并不显著，所以可能存在多重共线性。

@#@@#@（b）、相关系数矩阵@#@X2@#@X3@#@X4@#@X5@#@X6@#@X7@#@X8@#@X2@#@1.000000@#@-0.717662@#@-0.695257@#@-0.731326@#@0.737028@#@-0.332435@#@-0.594699@#@X3@#@-0.717662@#@1.000000@#@0.922286@#@0.935992@#@-0.945701@#@0.742251@#@0.883804@#@X4@#@-0.695257@#@0.922286@#@1.000000@#@0.986050@#@-0.937751@#@0.753928@#@0.974675@#@X5@#@-0.731326@#@0.935992@#@0.986050@#@1.000000@#@-0.974750@#@0.687439@#@0.940436@#@X6@#@0.737028@#@-0.945701@#@-0.937751@#@-0.974750@#@1.000000@#@-0.603539@#@-0.887428@#@X7@#@-0.332435@#@0.742251@#@0.753928@#@0.687439@#@-0.603539@#@1.000000@#@0.742781@#@X8@#@-0.594699@#@0.883804@#@0.974675@#@0.940436@#@-0.887428@#@0.742781@#@1.000000@#@表2相关系数矩阵@#@从“表2相关系数矩阵”中可以看出，个个解释变量之间的相关程度较高，所以应该存在多重共线性。

@#@@#@②、多重共线性的修正——逐步迭代法@#@A、一元回归@#@DependentVariable:

@#@Y@#@Method:

@#@LeastSquares@#@Sample:

@#@19862004@#@Includedobservations:

@#@19@#@Variable@#@Coefficient@#@Std.Error@#@t-Statistic@#@Prob.@#@C@#@820.3133@#@151.8712@#@5.401374@#@0.0000@#@X2@#@-51.37836@#@16.18923@#@-3.173614@#@0.0056@#@R-squared@#@0.372041@#@Meandependentvar@#@345.5232@#@AdjustedR-squared@#@0.335102@#@S.D.dependentvar@#@139.7117@#@S.E.ofregression@#@113.9227@#@Akaikeinfocriterion@#@12.40822@#@Sumsquaredresid@#@220632.4@#@Schwarzcriterion@#@12.50763@#@Loglikelihood@#@-115.8781@#@F-statistic@#@10.07183@#@Durbin-Watsonstat@#@0.644400@#@Prob（F-statistic）@#@0.005554@#@表3y对x2的回归结果@#@DependentVariable:

@#@Y@#@Method:

@#@LeastSquares@#@Sample:

@#@19862004@#@Includedobservations:

@#@19@#@Variable@#@Coefficient@#@Std.Error@#@t-Statistic@#@Prob.@#@C@#@-525.8891@#@64.11333@#@-8.202492@#@0.0000@#@X3@#@19.46031@#@1.416043@#@13.74274@#@0.0000@#@R-squared@#@0.917421@#@Meandependentvar@#@345.5232@#@AdjustedR-squared@#@0.912563@#@S.D.dependentvar@#@139.7117@#@S.E.ofregression@#@41.31236@#@Akaikeinfocriterion@#@10.37950@#@Sumsquaredresid@#@29014.09@#@Schwarzcriterion@#@10.47892@#@Loglikelihood@#@-96.60526@#@F-statistic@#@188.8628@#@Durbin-Watsonstat@#@0.598139@#@Prob（F-statistic）@#@0.000000@#@表4y对x3的回归结果@#@DependentVariable:

@#@Y@#@Method:

@#@LeastSquares@#@Sample:

@#@19862004@#@Includedobservations:

@#@19@#@Variable@#@Coefficient@#@Std.Error@#@t-Statistic@#@Prob.@#@C@#@-223.1905@#@69.92322@#@-3.191937@#@0.0053@#@X4@#@18.65086@#@2.242240@#@8.317956@#@0.0000@#@R-squared@#@0.802758@#@Meandependentvar@#@345.5232@#@AdjustedR-squared@#@0.791155@#@S.D.dependentvar@#@139.7117@#@S.E.ofregression@#@63.84760@#@Akaikeinfocriterion@#@11.25018@#@Sumsquaredresid@#@69300.77@#@Schwarzcriterion@#@11.34959@#@Loglikelihood@#@-104.8767@#@F-statistic@#@69.18839@#@Durbin-Watsonstat@#@0.282182@#@Prob（F-statistic）@#@0.000000@#@表5y对x4的回归结果@#@DependentVariable:

@#@Y@#@Method:

@#@LeastSquares@#@Sample:

@#@19862004@#@Includedobservations:

@#@19@#@Variable@#@Coefficient@#@Std.Error@#@t-Statistic@#@Prob.@#@C@#@-494.1440@#@118.1449@#@-4.182526@#@0.0006@#@X5@#@15.77978@#@2.198711@#@7.176832@#@0.0000@#@R-squared@#@0.751850@#@Meandependentvar@#@345.5232@#@AdjustedR-squared@#@0.737253@#@S.D.dependentvar@#@139.7117@#@S.E.ofregression@#@71.61463@#@Akaikeinfocriterion@#@11.47978@#@Sumsquaredresid@#@87187.14@#@Schwarzcriterion@#@11.57919@#@Loglikelihood@#@-107.0579@#@F-statistic@#@51.50691@#@Durbin-Watsonstat@#@0.318959@#@Prob（F-statistic）@#@0.000002@#@表6y对x5的回归结果@#@DependentVariable:

@#@Y@#@Method:

@#@LeastSquares@#@Sample:

@#@19862004@#@Includedobservations:

@#@19@#@Variable@#@Coefficient@#@Std.Error@#@t-Statistic@#@Prob.@#@C@#@1288.009@#@143.8088@#@8.956395@#@0.0000@#@X6@#@-15.52398@#@2.351180@#@-6.602635@#@0.0000@#@R-squared@#@0.719448@#@Meandependentvar@#@345.5232@#@AdjustedR-squared@#@0.702945@#@S.D.dependentvar@#@139.7117@#@S.E.ofregression@#@76.14674@#@Akaikeinfocriterion@#@11.60250@#@Sumsquaredresid@#@98571.54@#@Schwarzcriterion@#@11.70192@#@Loglikelihood@#@-108.2238@#@F-statistic@#@43.59479@#@Durbin-Watsonstat@#@0.395893@#@Prob（F-statistic）@#@0.000004@#@表7y对x6的回归结果@#@DependentVariable:

@#@Y@#@Method:

@#@LeastSquares@#@Sample:

@#@19862004@#@Includedobservations:

@#@19@#@Variable@#@Coefficient@#@Std.Error@#@t-Statistic@#@Prob.@#@C@#@-4417.766@#@681.1678@#@-6.485577@#@0.0000@#@X7@#@0.031528@#@0.004507@#@6.994943@#@0.0000@#@R-squared@#@0.742148@#@Meandependentvar@#@345.5232@#@AdjustedR-squared@#@0.726980@#@S.D.dependentvar@#@139.7117@#@S.E.ofregression@#@73.00119@#@Akaikeinfocriterion@#@11.51813@#@Sumsquaredresid@#@90595.96@#@Schwarzcriterion@#@11.61754@#@Loglikelihood@#@-107.4222@#@F-statistic@#@48.92923@#@Durbin-Watsonstat@#@0.572651@#@Prob（F-statistic）@#@0.000002@#@表8y对x7的回归结果@#@DependentVariable:

@#@Y@#@Method:

@#@LeastSquares@#@Sample:

@#@19862004@#@Includedobservations:

@#@19@#@Variable@#@Coefficient@#@Std.Error@#@t-Statistic@#@Prob.@#@C@#@140.1625@#@28.96616@#@4.838835@#@0.0002@#@X8@#@0.119827@#@0.014543@#@8.239503@#@0.0000@#@R-squared@#@0.799739@#@Meandependentvar@#@345.5232@#@AdjustedR-squared@#@0.787959@#@S.D.dependentvar@#@139.7117@#@S.E.ofregression@#@64.33424@#@Akaikeinfocriterion@#@11.26536@#@Sumsquaredresid@#@70361.21@#@Schwarzcriterion@#@11.36478@#@Loglikelihood@#@-105.0209@#@F-statistic@#@67.88941@#@Durbin-Watsonstat@#@0.203711@#@Prob（F-statistic）@#@0.000000@#@表9y对x8的回归结果@#@综合比较表3~9的回归结果，发现加入x3的回归结果最好。

@#@以x3为基础顺次加入其他解释变量，进行二元回归，具体的回归结果如下表10~15所示：

@#@@#@DependentVariable:

@#@Y@#@Method:

@#@LeastSquares@#@Sample:

@#@19862004@#@Includedobservations:

@#@19@#@Variable@#@Coefficient@#@Std.Error@#@t-Statistic@#@Prob.@#@C@#@-754.4481@#@149.1701@#@-5.057637@#@0.0001@#@X3@#@21.78865@#@1.932689@#@11.27375@#@0.0000@#@X2@#@13.45070@#@8.012745@#@1.678663@#@0.1126@#@R-squared@#@0.929787@#@Meandependentvar@#@345.5232@#@AdjustedR-squared@#@0.921010@#@S.D.dependentvar@#@139.7117@#@S.E.ofregression@#@39.26619@#@Akaikeinfocriterion@#@10.32254@#@Sumsquaredresid@#@24669.34@#@Schwarzcriterion@#@10.47167@#@Loglikelihood@#@-95.06417@#@F-statistic@#@105.9385@#@Durbin-Watsonstat@#@0.595954@#@Prob（F-statistic）@#@0.000000@#@表10加入x2的回归结果@#@DependentVariable:

@#@Y@#@Method:

@#@LeastSquares@#@Sample:

@#@19862004@#@Includedobservations:

@#@19@#@Variable@#@Coefficient@#@Std.Error@#@t-Statistic@#@Prob.@#@C@#@-508.6781@#@75.73220@#@-6.716802@#@0.0000@#@X3@#@17.88200@#@3.752121@#@4.765837@#@0.0002@#@X4@#@1.753351@#@3.844305@#@0.456090@#@0.6545@#@R-squared@#@0.918481@#@Meandependentvar@#@345.5232@#@AdjustedR-squared@#@0.908291@#@S.D.dependentvar@#@139.7117@#@S.E.ofregression@#@42.30965@#@Akaikeinfocriterion@#@10.47185@#@Sumsquaredresid@#@28641.71@#@Schwarzcriterion@#@10.62097@#@Loglikelihood@#@-96.48254@#@F-statistic@#@90.13613@#@Durbin-Watsonstat@#@0.596359@#@Prob（F-statistic）@#@0.000000@#@表11加入x4的回归结果@#@DependentVariable:

@#@Y@#@Method:

@#@LeastSquares@#@Sample:

@#@19862004@#@Includedobservations:

@#@19@#@Variable@#@Coefficient@#@Std.Error@#@t-Statistic@#@Prob.@#@C@#@-498.1550@#@67.21844@#@-7.410986@#@0.0000@#@X3@#@23.97516@#@3.967183@#@6.043370@#@0.0000@#@X5@#@-4.320566@#@3.553466@#@-1.215874@#@0.2417@#@R-squared@#@0.924405@#@Meandependentvar@#@345.5232@#@AdjustedR-squared@#@0.914956@#@S.D.dependentvar@#@139.7117@#@S.E.ofregression@#@40.74312@#@Akaikeinfocriterion@#@10.39639@#@Sumsquaredresid@#@26560.02@#@Schwarzcriterion@#@10.54551@#@Loglikelihood@#@-95.76570@#@F-statistic@#@97.82772@#@Durbin-Watsonstat@#@0.607882@#@Prob（F-statistic）@#@0.000000@#@表12加入x5的回归结果@#@";i:

1;s:

3270:

"Excel中的单因素方差分析@#@一、目的要求@#@为了解决多个样本平均数差异显著性的测验问题，需要应用方差分析。

@#@方差分析是把试验看成一个整体，分解各种变异的原因。

@#@从总的方差中，将可能的变异原因逐个分出，并用误差的方法作为判断其他方差是否显著的标准，如果已知变异原因的方差比误差方差大得多，那么，该方差就不是随机产生的，试验的处理间的差异不会是由于误差原因造成的，这时处理的效应是应该肯定的。

@#@@#@通过学习Excel中方差分析，掌握基本的分析操作，能够处理实验的数据。

@#@@#@二、实验工具@#@MicrosoftExcel@#@三、试验方法@#@1、基本模型：

@#@@#@变异来源@#@平方和@#@自由度@#@均方@#@F值@#@Fα（dft，dfe）@#@总变异@#@SST@#@dfT=nk-1@#@ST2=SST/dfT@#@F=St2/Se2@#@处理间@#@SSt@#@dft=k-1@#@St2=SSt/dft@#@误差@#@SSe@#@dfe=k（n-1）@#@Se2=SSe/dfe@#@2、例：

@#@在五个硼肥试验处理中测得苹果叶内硼含量（ppm），试比较各处理苹果叶内平均含硼量的差异显著性。

@#@@#@5个硼肥试验处理中苹果叶内硼含量（ppm）@#@处理@#@叶内硼含量@#@A@#@8@#@7@#@6@#@9@#@10@#@12@#@B@#@41@#@44@#@46@#@40@#@38@#@36@#@C@#@17@#@16@#@14@#@12@#@22@#@15@#@D@#@28@#@33@#@36@#@29@#@21@#@22@#@E@#@40@#@43@#@42@#@39@#@44@#@41@#@3、操作步骤：

@#@@#@在Excel统计中，完全随机试验设计的方差分析，只须经过单因素方差分析即可得出结果，具体步骤如下：

@#@@#@①打开Excel，向单元格中输入文字与数字，建立表格；@#@@#@②单击“工具”，在出现的对话框中，选择“数据分析”，选取“方差分析：

@#@单因素方差分析”；@#@@#@③单击“确定”，单击“输入区域：

@#@”框右边的按钮，用鼠标选中数据，再次单击按钮；@#@其他设置选择α为0.05。

@#@分组方式：

@#@行。

@#@点选标志位于第一列。

@#@@#@④单击“确定”，即可输出单因素方差分析结果。

@#@@#@4、方差分析输出结果：

@#@@#@SUMMARY@#@组@#@观测数@#@求和@#@平均@#@方差@#@A@#@6@#@52@#@8.666667@#@4.666667@#@B@#@6@#@245@#@40.83333@#@13.76667@#@C@#@6@#@96@#@16@#@11.6@#@D@#@6@#@169@#@28.16667@#@34.96667@#@E@#@6@#@249@#@41.5@#@3.5@#@差异源@#@SS@#@df@#@MS@#@F@#@P-value@#@Fcrit@#@组间@#@5160.467@#@4@#@1290.117@#@94.1691@#@1.07E-14@#@2.75871@#@组内@#@342.5@#@25@#@13.7@#@总计@#@5502.967@#@29@#@　@#@　@#@　@#@　@#@5、多重比较：

@#@由方差分析的结果，采用新复极差测验法，再稍加计算比较处理，即可得出：

@#@@#@新复极差测验的LSR值@#@秩次距K@#@2@#@3@#@4@#@5@#@6@#@SSR0.05@#@2.92@#@3.07@#@3.15@#@3.22@#@3.28@#@SSR0.01@#@3.96@#@4.14@#@4.24@#@4.33@#@4.39@#@LSR0.05@#@4.41@#@4.64@#@4.76@#@4.86@#@4.95@#@LSR0.01@#@5.98@#@6.25@#@6.40@#@6.54@#@6.63@#@喷硼处理均数间的比较@#@处理@#@平均数@#@差异显著性@#@5%@#@1%@#@E@#@B@#@D@#@C@#@A@#@41.5@#@40.8@#@28.2@#@16.0@#@8.7@#@a@#@a@#@b@#@c@#@d@#@A@#@A@#@B@#@C@#@D@#@6、结论：

@#@由方差分析结果F=94.17>@#@F0.05=Fcrit=2.76，可知5种喷硼处理间差异显著，并可知除E与B二处理间无极显著差异外，其他均有极显著差异。

@#@@#@";i:

2;s:

9114:

"@#@_________________学院__________级___________班姓名_______________学号_______________@#@………………………………（密）………………………………（封）………………………………（线）………………………………@#@密封线内答题无效@#@《房屋建筑学》试卷　A卷@#@题号@#@一@#@二@#@三@#@四@#@五@#@六@#@七@#@八@#@总分@#@阅卷人@#@分数@#@得分@#@一、选择题：

@#@（10小题，每题2分，共20分）@#@1@#@2@#@3@#@4@#@5@#@6@#@7@#@8@#@9@#@10@#@1.1、根据《建筑模数协调统一标准》的规定，我国基本模数的数值规定为（）。

@#@@#@A、1000mmB、100mmC、10mmD、300mm@#@2、刚性基础的受力特点是（）@#@A、抗拉强度大、抗压强度小B、抗拉、抗压强度均大@#@C、抗剪切强度大D、抗压强度大、抗拉强度小@#@3.砖砌窗台的出挑尺寸一般为（）。

@#@@#@A.60mmB.90mmC.120mmD.180mm@#@4、墙体按受力情况分为（）。

@#@@#@①山墙②承重墙③非承重墙④内墙⑤空体墙@#@A、①④⑤B、②⑤C、③④D、②③@#@5、抹灰按质量要求和主要工序划分为（）等几种标准。

@#@@#@A、底灰、中灰、面灰B、普通抹灰、中级抹灰、高级抹灰@#@C、刮糙、中灰、面灰D、一般抹灰、装饰抹灰@#@6.下面对构造柱和圈梁的描述何为正确（）@#@A．圈梁承重，构造柱不承重。

@#@@#@B．构造柱下必须设基础，圈梁必须封闭。

@#@@#@C．先砌墙后浇构造柱。

@#@@#@D．圈梁不承重，构造柱承重。

@#@@#@7、下面属整体地面的是（）。

@#@@#@A.釉面地砖地面；@#@抛光砖地面@#@B.抛光砖地面；@#@水磨石地面@#@C.水泥砂浆地面；@#@抛光砖地面@#@D.水泥砂浆地面；@#@水磨石地面。

@#@@#@8、当楼梯平台下需要通行时，一般其净空高度不小于（）。

@#@@#@A、2100mmB、1900mmC、2000mmD、2400mm@#@9.温度缝又称伸缩缝，是将建筑物（）断开。

@#@@#@Ⅰ.地基基础Ⅱ.墙体Ⅲ.楼板Ⅳ.楼梯Ⅴ.屋顶@#@A.ⅠⅡⅢB.ⅠⅢⅤC.ⅡⅢⅣD.ⅡⅢⅤ@#@10、房屋一般由（）等几部分组成。

@#@@#@A、基础、楼地面、楼梯、墙（柱）、屋顶、门窗@#@B、地基、楼板、地面、楼梯、墙（柱）、屋顶、门窗@#@C、基础、楼地面、楼梯、墙、柱、门窗@#@D、基础、地基、楼地面、楼梯、墙、柱、门窗@#@得分@#@二、填空题：

@#@（10小题，每空1分，共20分）@#@1、变形缝按功能分三种类型：

@#@________、________、________。

@#@@#@2、建筑构造是研究建筑物各组成部分的_______和_______的学科。

@#@ @#@@#@3.刚性防水屋面施工方便，造价经济，其缺点是对_______和_______较为敏感，要采取防止产生裂缝的构造措施。

@#@ @#@ @#@@#@4．建筑物四周与室外地面接近的那部分墙体称为_______@#@5、楼梯一般由__、、三部分组成。

@#@@#@6、屋面泛水是指________________,泛水应有足够的高度，最小为______mm。

@#@@#@7、房间的净高是指____到_________垂直距离。

@#@@#@8.半砖隔墙的顶部与楼板相接处为满足连接紧密，其顶部常采用________或预留30mm左右的缝@#@隙。

@#@@#@9.现浇梁板式楼板布置中，主梁应沿房间的_____方向布置，次梁垂直于____方向布置。

@#@@#@10．严寒地区的台阶需考虑__________________因素，可用含水率低的沙石垫层换土至冰冻线_________。

@#@@#@得分@#@三、名词解释：

@#@（5小题，每题3分，共15分）@#@1、基础@#@2、散水@#@ @#@ @#@@#@3、圈梁 @#@@#@ @#@@#@4、变形缝 @#@@#@5、平台净高@#@得分@#@四、简答题：

@#@（4小题，每题5分，共20分）@#@1、建筑中交通联系部分的作用是什么？

@#@包括哪些空间？

@#@ @#@@#@2、什么是层高、净高？

@#@举例说明确定房间高度应考虑的因素？

@#@ @#@@#@3、什么是基础埋深？

@#@影响基础埋深的因素有哪些？

@#@并绘图说明基础的埋深。

@#@@#@4、刚性防水面为什么要设置分格缝?

@#@通常在哪能些部位设置分格缝?

@#@@#@得分@#@五、绘图题：

@#@（3小题，2题5分，1、3题各10分，共25分）@#@1、简要绘制楼梯中间层的平面图。

@#@（10分）@#@ @#@ @#@ @#@ @#@@#@2. @#@图中圈梁被窗洞口截断，请在图中画出附加圈梁并标注相关尺寸（5分）@#@3、绘制简要平面图表示女儿墙外排水做法，标出雨水口的间距，天沟以及分水线的排水坡度。

@#@（10分）@#@房屋建筑学A卷答案@#@一、选择题（10小题，每题2分，共20分）@#@1、B2、D3、A4、D5、B6、C7、D8、C9、D10、A@#@二、填空题（10小题，每空1分，共20分）@#@1、伸缩逢、沉降缝、防震缝。

@#@@#@2、构造方法、组合原理 @#@@#@3.温度变化 @#@ @#@、 @#@ @#@结构变形 @#@@#@4．勒脚__@#@5、__梯段、平台、栏杆扶手。

@#@@#@6、_____屋面防水层与垂直墙交接处的构造处理_、_250___。

@#@@#@7、_楼地面__、_楼板或板下凸出物的底面的___。

@#@@#@8.___立砖斜砌_____。

@#@@#@9.__短向_，主梁__。

@#@@#@10．__地基土冻涨__，___以下______。

@#@@#@三、名词解释（5小题，每题3分，共15分）@#@1、基础是建筑物最下部的承重构件，它承受建筑物的全部荷载，并将荷载传给地基。

@#@@#@2、散水指房屋周围墙角部位设置的分散雨水远离墙脚，起保护墙基作用的护坡，一般宽度在600～1000mm.@#@3、圈梁——沿建筑物外墙、内纵墙和部分内横墙设臵的连续闭合的梁，又称腰箍。

@#@@#@4、变形缝——为防止建筑物由于温度变化、地基不均匀沉降以及地震等外界因素的影响而发生裂缝或破坏设臵的缝。

@#@包括：

@#@伸缩缝、沉降缝、防震缝。

@#@@#@5、平台净高指平台面或楼地面到顶部平台梁底的垂直距离。

@#@@#@四、解答题（4小题，每题5分，共20分）@#@1、建筑中交通联系部分的作用是什么？

@#@包括哪些空间？

@#@ @#@@#@答：

@#@@#@交通联系部分解决房间与房间之间水平与垂直方向的联系、建筑物室内与室外的联系。

@#@交通联系部分包括水平交通空间（走道），垂直交通空间（楼梯、电梯、坡道），交通枢纽空间（门枯、过厅）等。

@#@@#@2、什么是层高、净高？

@#@举例说明确定房间高度应考虑的因素？

@#@ @#@@#@答：

@#@@#@层高——从房屋楼地面的结构层表面到上一层楼地面结构表面之间的距离。

@#@ @#@净高——从室内的楼地面到顶棚或其他构件如大梁底面之间的距离。

@#@ @#@房间高度应考虑的因素：

@#@ @#@@#@① @#@人体活动及家具设备的使用要求；@#@ @#@@#@ @#@ @#@ @#@ @#@ @#@ @#@ @#@② @#@通风、采光的要求；@#@ @#@ @#@ @#@ @#@ @#@ @#@ @#@ @#@③ @#@室内空间比例；@#@ @#@@#@ @#@ @#@ @#@ @#@ @#@ @#@ @#@④ @#@结构构件、设备管件及电器照明设备所占用的高度。

@#@@#@3、什么是基础埋深？

@#@影响基础埋深的因素有哪些？

@#@并绘图说明基础的埋深。

@#@@#@答：

@#@ @#@@#@1）从室外设计地面到基础地面的垂直距离称为基础埋深。

@#@@#@2）影响因素：

@#@建筑物上部荷载的大小、地基土质的好坏、地下水位的高低、土的冰冻的深度以及新旧建筑物的相邻交接关系等。

@#@@#@4、刚性防水面为什么要设置分格缝?

@#@通常在哪能些部位设置分格缝?

@#@@#@答：

@#@刚性防水屋面设置分格缝的目的在于防止温度变形引起的防水层开裂，防止结构变形将防水层拉坏。

@#@屋面分格缝的位置应设置在温度变形允许的范围以内和结构变形敏感的部位（装配式屋面板的支承端、屋面转折处、现浇屋面板和预制屋面板的交接处、泛水与立墙交接处等部位）。

@#@@#@五、作图题（3小题，2题5分，1、3题各10分，共25分）@#@1、（10分）@#@2、（5分）@#@3、（10分）@#@@#@卷第4页共4页@#@";i:

3;s:

7131:

"分光计实验报告@#@【实验目的】@#@1、了解分光计的结构和工作原理@#@2、掌握分光计的调整要求和调整方法，并用它来测量三棱镜的顶角和最小偏向角。

@#@@#@3、学会用最小偏向角法测棱镜材料折射率@#@【实验仪器】@#@分光计，双面平面镜，汞灯光源、读数用放大镜等。

@#@@#@【实验原理】@#@1、调整分光计：

@#@@#@

（1）调整望远镜：

@#@@#@ａ目镜调焦：

@#@清楚的看到分划板刻度线。

@#@@#@ｂ调整望远镜对平行光聚焦：

@#@分划板调到物镜焦平面上。

@#@@#@ｃ调整望远镜光轴垂直主轴：

@#@当镜面与望远镜光轴垂直时，反射象落在上十字线中心，平面镜旋转180°@#@后，另一镜面的反射象仍落在原处。

@#@@#@

（2）调整平行光管发出平行光并垂直仪器主轴：

@#@将被照明的狭缝调到平行光管物镜焦面上，物镜将出射平行光。

@#@@#@2、三棱镜最小偏向角原理@#@介质的折射率可以用很多方法测定，在分光计上用最小偏向角法测定玻璃的折射率，可以达到较高的精度。

@#@这种方法需要将待测材料磨成一个三棱镜。

@#@如果测液体的折射率，可用表面平行的玻璃板做一个中间空的三棱镜，充入待测的液体，可用类似的方法进行测量。

@#@@#@当平行的单色光，入射到三棱镜的AB面，经折射后由另一面AC射出，如图7.1.2-8所示。

@#@入射光线LD和AB面法线的夹角i称为入射角，出射光ER和AC面法线的夹角i’称为出射角，入射光和出射光的夹角δ称为偏向角。

@#@@#@可以证明，当光线对称通过三棱镜，即入射角i0等于出射角i0’时，入射光和出射光之间的夹角最小，称为最小偏向角δmin。

@#@由图7.1.2-8可知：

@#@@#@δ=（i-r）+（i’-r’）（6-2）@#@A=r+r’（6-3）@#@可得：

@#@δ=（i+i’）-A（6-4）@#@三棱镜顶角A是固定的，δ随i和i’而变化，此外出射角i’也随入射角i而变化，所以偏向角δ仅是i的函数．在实验中可观察到，当i变化时，δ有一极小值，称为最小偏向角．@#@令，由式（6-4）得@#@（6-5）@#@再利用式（6-3）和折射定律@#@（6-6）@#@得到@#@@#@（6-7）@#@由式（6-5）可得：

@#@@#@@#@因为r和r’都小于90°@#@，所以有r=r’代入式（5）可得i=i'@#@。

@#@@#@因此，偏向角δ取极小值极值的条件为：

@#@@#@　　　　　　　　　r=r’或i=i'@#@（6-8）@#@显然，这时单色光线对称通过三棱镜，最小偏向角为δmin，这时由式（6-4）可得：

@#@@#@δmin=2i–A@#@@#@由式（6-3）可得：

@#@A=2r@#@由折射定律式（6-6），可得三棱镜对该单色光的折射率n为@#@（6-9）@#@由式（6-9）可知，只要测出三棱镜顶角A和对该波长的入射光的最小偏向角δmin，就可以计算出三棱镜玻璃对该波长的入射光的折射率。

@#@顶角A和对该波长的最小偏向角δmin用分光计测定。

@#@@#@折射率是光波波长的函数，对棱镜来说，随着波长的增大，折射率n则减少，如果是复色光入射，由于三棱镜的作用，入射光中不同颜色的光射出时将沿不同的方向传播，这就是棱镜的色散现象。

@#@@#@【实验内容】@#@1、调节分光计（调整方法见原理部分）@#@2.调节三棱镜@#@使三棱镜光学侧面垂直望远镜光轴，三棱镜光学侧面也是一个光的反射平面。

@#@@#@

（1）调整载物台的上下台面大致平行，将棱镜放到平台上，使镜三边与台下三螺钉的连线所成三边互相垂直。

@#@@#@

（2）接通目镜照明光源，遮住从平行光管来的光，转动载物台，在望远镜中观察从侧面AC和AB返回的十字像，只调节台下三螺钉，使其反射像都落在上十子线处。

@#@@#@3.测量顶角A：

@#@转动游标盘，使棱镜AC正对望远镜记下游标１的读数和游标２的读数。

@#@再转动游标盘，再使AB面正对望远镜，记下游标１的读数和游标２的读数。

@#@同一游标两次读数误差或，即是载物台转过的角度，而是Ａ角的补角，@#@Ａ＝.重复操作两次，记下数据。

@#@ @#@4.测量三棱镜的最小偏向角。

@#@（具体原理看实验原理）@#@

（1）平行光管狭缝对准前方水银灯。

@#@@#@

（2）把载物台及望远镜转至

（1）处，找出水银灯光谱。

@#@@#@（3）转动载物台，使谱线往偏向角减小的方向移动，望远镜跟踪谱线运动，直到谱线开始逆转为止，固定载物台。

@#@谱线对准分划板。

@#@@#@（4）记下读数和转至

（2），记下读数和，有@#@@#@@#@（5）根据以及所得数据求出棱镜材料的折射率@#@5、注意事项@#@①转动载物台，都是指转动游标盘带动载物台一起转动。

@#@@#@②狭缝宽度1mm左右为宜，宽了测量误差大，太窄光通量小。

@#@狭缝易损坏，尽量少调。

@#@调节时要边看边调，动作要轻，切忌两缝太近。

@#@@#@③光学仪器螺钉的调节动作要轻柔，锁紧螺钉也是指锁住即可，不可用力，以免损坏器件。

@#@@#@【数据处理】@#@1．顶角的测量及处理：

@#@@#@角度/分组@#@1@#@2@#@3@#@平均值@#@标准差@#@0°@#@45′@#@20°@#@02′@#@24°@#@29′@#@120°@#@47′@#@140°@#@04′@#@144°@#@30′@#@180°@#@43′@#@200°@#@00′@#@204°@#@27′@#@300°@#@48′@#@320°@#@05′@#@324°@#@31′@#@120°@#@02′00″@#@120°@#@02′00″@#@120°@#@01′00″@#@120°@#@01′40″@#@28″@#@120°@#@05′00″@#@120°@#@05′00″@#@120°@#@04′00″@#@120°@#@04′40″@#@28″@#@120°@#@03′30″@#@120°@#@03′30″@#@120°@#@02′30″@#@120°@#@03′10″@#@28″@#@由于A=,可得:

@#@59°@#@56′50″.@#@@#@2．用最小偏向角法测棱镜材料折射率@#@测量次数为一次.@#@110°@#@55′@#@59°@#@37′@#@297°@#@43′@#@246°@#@23′@#@由59°@#@56′50″=51°@#@19′00″@#@得：

@#@@#@=1.6520@#@综上n=1.6520@#@【误差分析】@#@1.本试验的仪器为分光计精确度高，但是读数存在认为因素，会造成微小误差，可由多次测量减小误差。

@#@@#@2.实验仪器本身存在系统误差，这时可通过选取更精确的仪器来减小误差。

@#@@#@【实验总结】@#@通过本次实验，对分光计有了一定的了解，掌握了一定的调整技术，对数据的处理更加熟练，同时完成了物理量的测量与数据处理任务，并求出三棱镜的折射率。

@#@@#@";i:

4;s:

6035:

"《分数的意义性质》单元达标检测题@#@班级姓名得分@#@一、填空：

@#@（每空1分，共35分）@#@分数单位是（），再添上（）个这样的单位就等于1。

@#@（考查分数的意义和单位“1”）@#@1、下图阴影部分用分数表示是（），读作（），@#@@#@2、在（）里填上适当的分数：

@#@（考查单位换算，概念基础，约分的意义和方法，理解最简分数）@#@25分=（）时3080千克=（）吨@#@80毫升=（）升50平方分米=（）平方米@#@3、在括号里添上“﹥”、“﹤”、“=”：

@#@（考查了分数、整数和小数的互化，及其大小的比较）@#@（）（）4（）@#@（）0.375（）@#@4、4===3@#@=（）÷@#@（）==（）←（小数）（既考查了分数的基本性质和又考查了分数与除法的关系，同时也考查了分数和小数的互化）@#@5、2千克糖平均分成5份，每份是2千克的（），每份是（）千克。

@#@（考查分数的意义和单位“1”）@#@6、分母是8的最简真分数的和是（）。

@#@（考查学生理解真分数和最简分数的意义。

@#@）@#@7、分数，当X=（）时，它是这个分数的分数单位；@#@当X=（）时，它是最大的真分数；@#@当X=（）时，它是最小的假分数；@#@当X=（）时，它的分数值为0。

@#@（字母在分数中的应用，当X的值不同时，分数表示的意义不同，在理解分数的意义、分数的单位、真分数、假分数和整数的基础上进行作答）@#@8、的分子加上6，要使分数的大小不变，分母应加上（）或乘（）。

@#@（考查了分数的基本性质的运用）@#@9、一个分数的分子是12、18的最大公约数，分母是这三个数的最小公倍数，这个分数是（），化成最简分数是（）。

@#@（这道题是考查了最大公因数和最小公倍数在分数中的应用，及其对约分的考查。

@#@）@#@B@#@10、在下面图中：

@#@A是（）；@#@B是（）；@#@C是（）。

@#@@#@C@#@1@#@A@#@0@#@@#@①真分数②等于1的假分数；@#@③能化成整数的假分数；@#@④带分数@#@数形结合思想，要求学生深刻理解真分数和假分数的意义；@#@发展数感，知道真分数在0—1之间，假分数大于1或等于1；@#@同时也考查了假分数、带分数和整数之间的互化；@#@又体现了极限的数学思想。

@#@@#@二、选择：

@#@（把正确的答案填入括号）（每空2分，共10分）@#@1、和相等的分数是（）。

@#@（考查分数的基本性质）@#@A、B、C、@#@2、在、、、、中，最简分数有（）个。

@#@（对最简分数的理解）@#@A、4B、3C、2@#@3、A是大于10的自然数，下列分数中，分数值最小的是（）@#@A、B、C、@#@（对分数意义的理解，及其对分数的大小比较）@#@4、下面各图中，左边四个图中的阴影部分与整个图形的关系和右图一致的是（）@#@（这道题考查学生选择相同的分数，学生不仅要正确理解分数的意义，还要准确读图，灵活对分数进行通分和约分。

@#@）@#@5、下面左边图形表示一箱苹果的，右边的图形（）可以表示一箱苹果。

@#@@#@（A）@#@（B）@#@（C）@#@（D）@#@（新的问题情境与设问方式的变化，能较好地考查分数的意义在具体情境中的逆应用。

@#@）@#@三、计算题（24分）@#@1、约分：

@#@（结果是假分数的要化成带分数或整数）（每题2分，共8分）（考查约分的意义和方法）@#@@#@2、通分：

@#@（每题2分，共8分）（考查通分的意义和方法）@#@和和@#@、和、和@#@3、把下列各小数化成分数。

@#@（每题2分，共4分）（分数和小数互化的技能）@#@0.853.375@#@4、把下列各分数化成小数。

@#@（每题2分，共4分）（分数和小数互化的技能）@#@@#@四、操作：

@#@（1题2分，2题3分，共5分）@#@1、用分数表示下面涂色部分2、在图形中涂色表示它下面的分数@#@@#@五、应用题：

@#@（26分）@#@1、一袋大米重50千克，已经用去24千克，剩下的大米的质量是原有大米质量的几分之几？

@#@（4分）（数学双基考查、知识内在联系）@#@2、工程队修一条4千米长的公路，12天修完．平均每天修多少千米？

@#@平均每天修这条公路的几分之几？

@#@（4分）（基础知识的考查）@#@3、学校买来一些文艺书和科技书，其中文艺书有360本，科技书有120本．科技书本数是文艺书本数的几分之几？

@#@（4分）@#@4、有2根1米长的绳子，第一根剪去米，第二根剪去它的，哪一次剪去的绳子长？

@#@为什么？

@#@（4分）（考查分数的意义和单位“1”）@#@5、（a、b为非零自然数）@#@讨论：

@#@

（1）当a=1、2、3、4、5┅┅时，b分别等于几？

@#@@#@

（2）a与b的关系是怎样的？

@#@（5分）@#@（考查灵活运用分数的基本性质，同时又考查了学生能否自觉运用一一列举的策略解决问题）@#@6、下图中露出部分是整体的，请画出整体。

@#@（5分）@#@（本题是开放性题，突破了常规练习中给出整体，圈出或画出几分之一的思维定势，让学生由部分倒推回整体。

@#@这类逆向思维的试题，给学生提供了发散思维的解题空间，同时发展了学生的推理能力和创新意识。

@#@）@#@@#@";i:

5;s:

28:

"第五章酸碱滴定法@#@";}