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03 2022年俄羅斯貿易數據分析圖表(2022數據分析年度工作總結模板通用5篇)
Instagram刷粉絲, Ins買粉絲自助下單平台, Ins買贊網站可微信支付寶付款2024-05-15 00:30:32【】2人已围观
简介一眾非美貨幣,美元兌泰銖最新交投于3350一線,日內早間一度刷新了2022年4月以來最低位3331。泰銖(ISO4217碼:THB)是泰國官方貨幣,由泰國中央銀行泰國銀行發行,1銖等于100薩當(sa
泰銖(ISO4217碼:THB)是泰國官方貨幣,由泰國中央銀行泰國銀行發行,1銖等于100薩當(satang)。自第9序列至第16序列泰銖每種紙幣、鑄幣的正面均印有、鑄有泰王拉瑪九世普密蓬·阿杜德頭像。自2018年4月6日起,發行第17序列泰銖,紙幣、硬幣均改為泰王拉瑪十世瑪哈·哇集拉隆功頭像。
泰銖現在升值還是貶值
100泰銖=1847人民幣
泰銖THB
人民幣CNY
僅供參考,交易時以銀行柜臺成交價為準 更新時間:2022-07-16 19:58
目前,泰國銖相對于一些主要貨幣(例如美元、歐元、人民幣等)而言,已經經歷了一段時間的貶值。在過去的一年左右時間里,泰銖對美元貶值了約10%左右。但需要注意的是,外匯市場波動較大,未來的匯率走勢無法預測,可能會隨著政治、經濟、貿易和其他因素的影響而產生變化。如果您需要進行泰銖兌換或者其他與外匯相關的交易,建議在進行操作前對市場行情進行充分了解,了解當前匯率走勢和風險,以便做出更加明智的決策。同時,您也可以買粉絲專業的金融機構或者外匯交易公司的專業人士,以獲取更加準確的建議和幫助。
2022年1月的財務報表可以和2021年12月的數據做比較分析嗎
可以做數據比較分析的。
將2022年1月的財務報表與去年12月份的財務情況進行對比分析,可以得到1月相對去年12月的財務變化情況,所以是可以進行對比分析的。
財務報表是反映企業或預算單位一定時期資金、利潤狀況的會計報表。我國財務報表的種類、格式、編報要求,均由統一的會計制度作出規定,要求企業定期編報。目前,國營工業企業在報告期末應分別編報資金平衡表、專用基金及專用撥款表,基建借款及專項借款表等資金報表,以及利潤表、產品銷售利潤明細表等利潤報表。國營商業企業要報送資金平衡表、經營情況表及專用資金表等。
2022-06-03我的數據是用主成分分析還是冗余分析呢?2
上次冗余分析說了一點點,今天繼續。
冗余分析是約束化的主成分分析,是響應變量與解釋變量之間多元多重線性回歸的擬合值矩陣的PCA分析,目的是----尋找能最大程度解釋響應變量矩陣變差的一系列的解釋變量的線性組合,因此 RDA是被解釋變量X約束的排序 。從排序開始就直接加入解釋變量進行運算,只提取和展示與解釋變量有關的數據結構,并通過統計檢驗方法來表示解釋變量X與響應變量y之間關系的顯著性。
在群落分析中,響應變量Y一般是物種的多度數據,解釋變量X就是環境變量(也是約束成分)。
另外,RDA還有許多升級版,比如tb-RDA(基于轉化的RDA)、db-RDA(基于距離的RDA)、偏RDA、非線性關系RDA等等,各自有自己的拓展適用范圍,這里只看看最基本的RDA是怎么回事兒。
進行RDA分析后,總方差被劃分為約束和非約束兩部分。約束部分表示響應變量Y矩陣的總方差能被解釋變量X解釋的部分,如果用比例表示,其值相當于多元回歸的R^2。在RDA中,這個解釋比例值也稱作雙多元冗余統計(bimultivariate rendancy statistic)。然而,類似多元回歸未校正的R^2, RDA的也需要校正,注意校正后的R^2 總是小于R^2的。
在RDA的排序圖中,約定俗成的會將響應變量用不帶箭頭的線表示,定量解釋變量X用帶箭頭的線表示。
排序圖可以只展示樣方/樣本和環境變量X,這叫雙序圖;也可以展示樣方/樣本、環境變量X和物種Y這三者,叫三序圖,看自己的使用需求。但無論是雙序圖還是三序圖, 首先需要明確的是,展示時有I、II型兩種標尺scaling可以選擇,這兩種標尺關系到對圖中數據解讀的方式是不同的。
I型標尺(距離圖):特征向量被標準化為單位長度,關注對象/樣本之間的關系。
II型標尺(相關圖):特征向量被標準化為特征根的平方根,關注變量之間的關系。
(1)樣方點垂直投影到響應變量或定量解釋變量的箭頭或延長線上,I型標尺表示:投影點近似于該樣方內該響應變量或解釋變量的數值沿著變量的位置;II型標尺表示:投影點位置近似于該響應變量或解釋變量在該樣方內的數值;有人說 兩個標尺的這個點沒有區別 ,我暫且還不太理解。
對上圖的解讀:a圖,存在排序樣方(樣本)i和ii,解釋變量(環境變量)1,探究i、ii與1的關系時,將i或ii垂直投影在1的向量(箭頭)上,根據交叉點的位置判斷變量1在i或ii中的值。交叉點越靠近該變量向量的正方向,則表明所對應的樣方中,該變量的數值越大。例如,假設變量1為土壤碳含量,樣方i投影在1的正方向,樣方ii投影在1的負方向上(圖中紅色虛線反向延長線部分),兩個交叉點相比較,i與1的交叉點更位于1延伸方向,因此可知i中的土壤碳含量要比ii中的土壤碳含量要高。
(2)響應變量與解釋變量箭頭之間的夾角反映了它們之間的相關性, 但I型標尺中響應變量內部之間、解釋變量內部之間的夾角都無此含義;II型標尺中則響應變量內部之間、解釋變量內部之間的夾角也反映了它們之間的相關性 。角度反映的相關性等于 矢量之間角度的余弦 (例如,描述90°角度的矢量對與買粉絲s(90)= 0不相關),描述20°角度的矢量對與買粉絲s具有強正相關性(20 )= 0.94。
對上圖解讀:b圖,根據向量(箭頭)夾角判斷變量間的相關性。∠a接近90°,即接近正交,表明變量1和2之間的相關性很小,二者相互之間幾乎不存在影響。∠b小于90°,夾角為銳角,表明變量2和3之間存在正相關;銳角角度越小,則正相關性越大。∠c大于90°,夾角為鈍角,表明變量3和4之間存在負相關;鈍角角度越大,則負相關性越大。
(3) 定性解釋變量 的形心與響應變量(物種)箭頭之間的解讀如同樣方點與響應變量之間的解讀(因為定性解釋變量的形心也是一組樣方的形心);對于I型標尺,僅能據此觀測定性解釋變量與響應變量間的相關性;對于II型標尺,既可以據此觀測定性解釋變量與響應變量間的相關性,也可以觀測其與定量解釋變量之間的相關性。
對上圖解讀:對于因子類型的解釋變量5(定性變量,非數值型變量),在圖中以點表示而非以向量表示, 探究因子類型變量5與其它變量間的相關性時需要根據投影判斷 。例如,變量5垂直投影在變量4的正方向,表明與變量4存在正相關;投影在變量2的負方向,表明與變量2存在負相關;相關性的大小,可以通過垂線交叉點與原點(0,0)的距離來表示。
進行顯著性檢驗是對各個RDA軸或解釋變量進行 置換檢驗 來進行的。不顯著的結果不能被解讀,要丟棄。
1、 買粉絲s://買粉絲.jianshu.買粉絲/p/00f69e8bd5ef
2、群落分析的冗余分析(RDA)概述 (買粉絲號:小白魚的生統筆記)
3、 買粉絲s://買粉絲.買粉絲.買粉絲/買粉絲/BV1jY4y1C7i9/?spm_id_from=333.788.re買粉絲mend_more_買粉絲.18&vd_source=721b2cd4a7c048a6485aefbb175915fc
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