需要加密狗打开操作界面，设置校正1:1比例图形：1、载入拍好的1:1校正图形2、左键点击操作区域——移动鼠标框选出校正点的有效区——再点击左键，设置行数、列数——点击确定3、选中区域校正点变成绿色点之后，左键点击绿色点区域——移动鼠标框选出校正点的有效区，绿色点变成红点。
行数、列数分别数够我们设置的数据，例如：13行、13列，如红色点行数、列数与我们所设置的参数不符，按住Ctrl键+左键框住红色点变成绿色点，按住Shift键+左键框选绿色点可变成红色点，知道所有的红色点行数、列数都为1

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《统计料想:方式与使用》比力详尽地介绍了用于料想的定量阐发方式：因果回归阐发法以及功夫序列阐发法。
为了将每一种详尽方式与我国的社会经济实际相松散，在每一方式介绍之后，都配有实例阐发其使用，书中齐全盘算均用电子盘算机实现。
为帮手读者操作以及使用种种方式，尤为是没法举行手工盘算的方式，书后附有TSP软件的使用阐发，它适用于IBM-PC机以及与它兼容的微型机，如长城0520。
介绍方式时，波及到的比力繁杂的数学公式推导以及证实，均列入各章附录中，供读者参考。
料想能够按不合的尺度举行分类。
料想方式底子上分为两大类，即定性阐发法以及定量阐发法。
目录第一章约莫回归阐发法　　第一节模子以及参数估量　　第二节模子的查验　　第三节料想精度的测定　　第四节料想实例　　附录　　　　第二章多重回归阐发法　　第一节模子以及参数估量　　第二节模子的查验　　第三节自变量的遴选　　第四节多重共线性　　第五节料想实例　　第六节滞后变量模子　　附录　　　　第三章非线性回归阐发法　　第一节非线性回归模子　　第二节模子参数的估量　　第三节模子阐发与评估　　第四节料想实例　　……　　第五章趋向外推法　　第六章季节变更猜设法　　第七章马尔可夫法　　第八章博克斯——詹金斯法　　第九章ECM模子以及ARCH模子的使用　　参考书目

ARIMA预测模型训练集和预测集ARIMA模型全称为自回归积分滑动平均模型(AutoregressiveIntegratedMovingAverageModel,简记ARIMA)，是由博克思(Box)和詹金斯(Jenkins)于70年代初提出一著名时间序列（Time-seriesApproach）预测方法[1]，所以又称为Box-Jenkins模型、博克思-詹金斯法。
其中ARIMA（p，d，q）称为差分自回归挪动平均模型，AR是自回归，p为自回归项；
MA为挪动平均，q为挪动平均项数，d为时间序列成为平稳时所做的差分次数。
所谓ARIMA模型，是指将非平稳时间序列转化为平

ARIMA预测模型训练集和预测集ARIMA模型全称为自回归积分滑动平均模型(AutoregressiveIntegratedMovingAverageModel,简记ARIMA)，是由博克思(Box)和詹金斯(Jenkins)于70年代初提出一著名时间序列（Time-seriesApproach）预测方法[1]，所以又称为Box-Jenkins模型、博克思-詹金斯法。
其中ARIMA（p，d，q）称为差分自回归挪动平均模型，AR是自回归，p为自回归项；
MA为挪动平均，q为挪动平均项数，d为时间序列成为平稳时所做的差分次数。
所谓ARIMA模型，是指将非平稳时间序列转化为平

（含源码及报告）本程序分析了自2016年到2021年（外加）每年我国原油加工的产量，并且分析了2020年全国各地区原油加工量等，含饼状图，柱状图，折线图，数据在地图上显示。
运转本程序需要requests、bs4、csv、pandas、matplotlib、pyecharts库的支持，如果缺少某库请自行安装后再运转。
文件含6个excel表，若干个csv文件以及一个名字为render的html文件（需要用浏览器打开），直观的数据处理部分是图片以及html文件，可在地图中显示，数据处理的是excel文件。
不懂可以扫文件中二维码在QQ里面问。

ARIMA预测模型训练集和预测集ARIMA模型全称为自回归积分滑动平均模型(AutoregressiveIntegratedMovingAverageModel,简记ARIMA)，是由博克思(Box)和詹金斯(Jenkins)于70年代初提出一著名时间序列（Time-seriesApproach）预测方法[1]，所以又称为Box-Jenkins模型、博克思-詹金斯法。
其中ARIMA（p，d，q）称为差分自回归移动平均模型，AR是自回归，p为自回归项；
MA为移动平均，q为移动平均项数，d为时间序列成为平稳时所做的差分次数。
所谓ARIMA模型，是指将非平稳时间序列转化为平稳时间序列，然后将因变量仅对它的滞后值以及随机误差项的现值和滞后值进行回归所建立的模型。
ARIMA模型根据原序列能否平稳以及回归中所含部分的不同，包括移动平均过程（MA）、自回归过程（AR）、自回归移动平均过程（ARMA）以及ARIMA过程。

在日常工作中，钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而，有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。 每天早晚，我总是得牢记打开钉钉应用，点击"工作台"，再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌，会忘记打卡，导致考勤异常，影响当月的工作评价。而且，由于我使用的是苹果手机，有时候系统更新后，钉钉的某些功能会出现异常，使得打卡变得更加麻烦。 另外，我的家人使用的是安卓手机，他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说，每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误，导致打卡失败。 为了解决这些烦恼，我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习，我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。