第二讲GPS站点形变数据的处理与辩析.ppt

第二讲 GPS站点形变数据的分析处理 §2.1 工具SPSS §2.2 统计计算表 §2.3 茎叶图 §2.3 箱图 §2.4 中国地壳运动观测网络点位变化相关性分析 §2.5 不同地区地壳形变的差异性 第二讲 数据的分析处理 §2.1 工具SPSS 第二讲 数据的分析处理 §2.1 工具SPSS 图4.1基本网点点位变化分析界面 第二讲 数据的分析处理 §2.1 工具SPSS 图4.2区域网点点位变化分析界面 Fig. 4.2 The coordinates changea analysis interface of the area network §2.2 统计计算表.表4.1 基本网 X、Y和Z方向变化统计量 §2.2 统计计算表表4.2 区域网 X、Y和Z方向变化统计量Table 4.2 The statistics of X,Y and Z direction change in area network §2.3 茎叶图 §2.3 茎叶图  §2.3 箱图 图4.13 基本网点X坐标变化箱图 Fig. 4.13 The X coordinates change boxplot of the basic network §2.3 箱图 表4.3异常值点的位置及坐标变化量Table 4.3 The abnormal points and their coordinates variation §2.4 中国地壳运动观测网络点位变化相关性分析 2.4.1 Pearson相关系数 §2.4 中国地壳运动观测网络点位变化相关性分析 2.4.2 Spearman等级相关系数 §2.4 中国地壳运动观测网络点位变化相关性分析 2.4.3 Bootstrap 方法 1979年美国斯坦福大学的学者Efron第一次系统地提出了Bootstrap方法，30多年来,Bootstrap理论得到不断的丰富和发展，应用领域也不断扩大，Bootstrap方法是近代统计发展史上一个极重要的里程碑。 §2.4 中国地壳运动观测网络点位变化相关性分析 2.4.3 Bootstrap 方法 Bootstrap方法是指采用原样本自身的数据，经抽样得出新的样本及统计量；Bootstrap方法是在原始数据的范围内作有放回的再抽样（resampling），样本含量仍然为n，原始数据中每个样本被抽到的概率相等，都是1/n，所得的样本称为bootstrap样本；于是可得到参数θ的一个估计值θ(b)，这样重复若干次，比如记为B次，假设B=1000，就得到该参数的1000个估计值，当θ(b)的频数分布近似符合正态分布时，用其均数作为点估计，用正态分布的原理估计可信区间； §2.4 中国地壳运动观测网络点位变化相关性分析 2.4.3 Bootstrap 方法 当θ(b)的频数分布为偏正态分布时，用其中位数作为点估计，以上、下2.5%分位数作为其95%可信限；由于Bootstrap方法是采用原样本自身的数据经抽样得出新的样本和统计量，可以说Bootstrap方法是现代统计学比较流行的一种统计方法，尤其在小样本的统计计算时效果最好。本章在基准点和基本点的统计计算中采用了该方法。 §2.4 中国地壳运动观测网络点位变化相关性分析 2.4.3 Bootstrap 方法 表5.3 区域网点X、Y和Z三个方向变化的pearson相关分析输出结果Table 5.3 The pearson correlative analysis results of regional network X,Yand Z direction §2.4 中国地壳运动观测网络点位变化相关性分析 2.4.4 X、Y和 Z三个方向以及经纬度变化的相关分析 表5.5 区域网点经纬度和XY Z三个方向变化的pearson相关分析输出结果 Table 5.5 The pearson correlative analysis results of regional network XYZ between longitude and latitude 表5.6 区域网点XY Z三个方向变化的spearman和kendall相关分析输出结果Table 5.6 The spearman and kendall analysis results of regional network XYZ between longitude and latitude 2.4.4 X、Y和 Z三个方向以