面对电子表格中单张工作表中的数据，人们常常会根据实际需要，综合运用计算、排序、筛选、汇总、图形化等手段，深入分析这些数据。有时，还需要根据不同的需求对工作表中数据进行多角度的分析。如果将每种需求的分析下面是小编为大家整理的数学月考分析总结【五篇】,供大家参考。
数学月考分析总结范文第1篇
单表数据分析
面对电子表格中单张工作表中的数据，人们常常会根据实际需要，综合运用计算、排序、筛选、汇总、图形化等手段，深入分析这些数据。有时，还需要根据不同的需求对工作表中数据进行多角度的分析。如果将每种需求的分析结果都制成新的工作表则比较麻烦，这时可以使用“数据透视表”来解决。
1.单表深入分析与案例
通过对单张工作表中的数据进行统计与深入分析可以得到某种结论，并因此生成新的应用需求，或对未来可能出现的状况进行预测。
例如，体育老师为了挑选篮球兴趣小组成员，分析了“学生信息表”中的数据，并特别关注了全班学生的“身高”与“体重”两项数据（如表1）。笔者让学生从“体育老师”的角度去观察数据并思考（观察“身高”与“体重”数据是为了挑选篮球队员），看有没有其他发现？
从表中信息，笔者联想到了“BMI指数”，即常用衡量人体胖瘦程度以及是否健康的一个国际标准。于是，笔者统计了全班的“BMI指数”，并分析了全班学生的体质状况。结果发现，全班超过半数的学生都有体重超标的现象（如下页图1）。据此，笔者建议班主任要鼓励与组织相关学生多进行有氧运动，以减轻体重。
随后，笔者指导学生总结：通过对数据统计与分析，发现体重超标的现象，并以此为依据预测相关同学发生相关疾病的风险可能增加，这就是开展预测。班主任在体育老师的建议下，开展相应的活动，倡导学生加强锻炼，增强体质，这就产生了新的应用。当然，还可以引导学生继续观察数据，看能否有新的发现或想法，开拓其思维并提供实践的机会。只要学生提出的猜想与假设是合理的，都应给予鼓励，帮助他们建立利用数据的意识。
2.数据透视表
数据透视表是一种交互式的表格。用户可以根据不同的分析目标，动态地安排行、列、数据以及页区域的内容，从而轻松实现数据的多角度分析与需求。
例如，对“班费使用记录表”中的数据进行多角度分析（如表2）。学生可以根据自己的意图来自由安排行、列项，从而实现对相同数据的多样性分析，如可以分析不同班委使用班费的总额，或某月所有班委使用班费的总额等。如果分别建立工作表进行分析统计会比较麻烦，而使用“数据透视表”则更高效。
首先，创建针对“班费使用记录表”工作表中数据的数据透视表。具体步骤如下：①选择工作表中A1∶F22单元格；
②单击“数据”菜单下的“数据透视表”，在弹出的对话框中，选择“新工作表”，将创建的数据透视表放置在新工作表中；
③单击“确定”，完成创建。接着，在创建好的数据透视表上，根据需求将字段列表区中的字段拖放到数据透视表中的行区域、列区域、数据区域与页区域中，进行多角度的分析，结果会直接呈现在工作表中。例如，想了解各班委使用班费的总额，可以将“负责人”字段拖至“行区域”，将“金额”字段拖至“数据区域”，结果会在工作表中显示（如图2）。如果用“分类汇总”方法也可以完成这一任务，但用数据透视表来实现更为方便。另外，放在页区域中的字段，也可以作为透视表中已有数据的筛选条件。例如，将“月份”字段放置在页区域，则可以通过下拉菜单选择具体月份，对下面的所有数据进行筛选。
多表数据分析
在使用和处理数据的过程中，经常需要将多个工作表中的数据联合起来综合分析，即多表联合分析。有时还需要将多张工作表，甚至是不同工作簿中的工作表中的数据联合起来统计，此时，可以运用电子表格中的“合并计算”来完成操作。
1.多表联合分析与案例
数据统计后，发现、分析问题，并针对问题通过分析与之关联的数据寻求答案或解决方案。
例如，班主任在统计了班费使用金额后，发现总花费超出了预算。在不减少活动次数又不超出总预算的情况下，如何调整班费使用方案呢？此设计的目的在于，让学生在“问题”的指引下，对多张工作表中的数据进行综合分析，从而找到解决问题的对策。
教师可以引导学生逐步展开如下分析。首先，了解各月班费使用情况的比例，发现11月份的花费最高；
其次，分析11月份各项活动的具体花费情况，发现生日礼物花费最高；
最后，围绕生日礼物花费分析并横向比较，发现11月份在生日礼物上的花费是整个学期中最高的。为了寻找原因，可以将“学生信息表”与“班费使用记录表”中的数据进行联合分析，发现11月份过生日的人数最多。若想削减班费开支，可以考虑降低生日礼物人均费用标准。
本例中，既有对单个工作表单字段数据的比例分析与多字段数据的横向比较，又有对多张工作表关联数据的联合分析。将“学生信息表”与“班费使用记录表”中多个字段的数据联系起来分析、寻找11月份班费使用较多的原因（如上页图3）。学生在完成任务的过程中，可以体会到将不同工作表中数据联系起来分析的重要性，从而建立数据是有关系与结构的意识。
2.合并计算
合并计算可以将多表中的数据，以单行（单列）为条件进行统计汇总。合并计算，首先需要选定结果存放的位置（新工作表或某源数据所在的工作表）；
其次确定汇总选项（求和、平均值等）；
再次分别选定需要合并统计的数据源；
最后确定合并条件完成合并计算。
例如，了解一学期各班委经手的费用情况（除了班费外还有班级图书馆活动中产生的相关费用，如表3）。要完成此任务，学生必须将班委在不同表中各自经手的费用进行统计并相加，这无疑是比较繁琐的，从而自然引出“合并计算”。
因此，可以将“班级管理”工作簿中“班费使用记录表”工作表中的“负责人”“金额”数据，与“班级图书角管理”工作簿中“班级购书信息”工作表中的“购买人”“金额”数据进行合并计算。具体步骤如下：①分别打开“班级管理”工作簿和“班级图书角管理”工作簿；
②打开“班级管理”工作簿中的“合并统计”工作表，选定A2单元格；
③单击“数据”菜单下的“合并计算”（如图4）。
在合并计算对话框中确定“函数”为“求和”。在“引用位置”通过点击按钮，选择“班级管理”工作簿中“班费使用记录表”工作表中的B2∶C22单元格，返回后再用“添加”按钮添加至“所有引用位置”。
用类似的方法，也可以将“班级图书角管理”工作簿中“班级购书信息”工作表中的C2∶D9单元格数据添加至“所有引用位置”。勾选对话框中的“最左列”，单击确定，完成合并计算（如上页图5）。
合并计算时需要注意两点：一是合并的数据源结构必须相同，本例中的“负责人”“金额”与“购买人”“金额”的数据结构是相同的；
二是要明确合并条件，如果选择“首行”表示按第一行的内容进行分类合并计算，选择“最左列”表示按第一列的内容进行分类合并计算。合并计算的运用可以让学生建立将数据结合起来分析统计的意识。
课程内容建设的两点思考
“表格数据加工”单元中单表的深入分析与多表的联合分析，以及数据透视表与合并计算知识点的引入，都属于课程内容一个具体方面的建设与拓展。关于课程内容的建设，笔者有以下两点思考。
1.课程内容建设应聚焦于学科核心素养的挖掘
一线教师应当摆脱已有教学经验的束缚，不断思考课程的核心价值与教育意义，并结合学生的发展目标，尝试提炼本学科的核心素养。同时，在已有专家的研究结果上努力开展教学实践。在“表格数据加工”单元中，笔者尝试从单纯软件工具的教学向“数据分析”教学内涵的推进，进一步思考数据之间的关系与结构，并上升到数据管理的思想层面。这其实可以归类在“信息技术课程核心素养框架”的主题中。[2]站在学科思维的高度，教师可以从对象管理的角度，对“表格数据加工”单元进行整体的设计与安排，如在“数据录入与修改”部分介绍“对象”“属性”的概念，在“规划表格”部分强调“对象”与“属性”的应用，在“公式、函数、筛选、排序、图表”的案例教学过程中逐步引入数据的关系与结构。强调数据的应用实际上也是引导学生关注关系与结构的问题。从对象管理的主线出发，安排数据管理的内容，不仅可以与小学阶段的“文件管理”相关内容衔接，还可以为高中阶段数据库的学习奠定基础。
2.课程内容建设应服务于学科核心素养的实现
数学月考分析总结范文第2篇
关键词: 高校图书馆; 读者需求; 统计分析
中图分类号: G251.4文献标识码: A文章编号: 1009-8631(2010)03-0193-01
高校图书馆统计就是将统计方法运用于高校图书馆这一社会现象,对高校图书馆及高校的各项活动进行系统的调查研究[1]。
图书馆还书统计数据可以反映三个方面的内容:图书馆的文献利用情况、图书馆读者的需求以及馆内工作人员的工作量。
为了便于分析,本文仅以笔者所在唐山师范学院图书馆为例,根据周、月、年还书数据来分析各类图书流通情况。唐山师范学院现有读者普通本、专科学生15000人,教职工1000人。图书馆还书时间为每周一至周五。
一、周还书统计分析
以2009年的一个平时周(2009.05.18-2009.05.22)来看,如下表所示:
由平时周借、还书统计图所示,唐山师范学院图书馆周一到周五读者还书数量呈现一个递减的趋势。周一还书量最大,达到1850册占周还书总量的33.3%,社科类的图书占当天还书总量的42.7%。周二还书1109册,占周还书总量的20%,社科类图书占当天还书总量的40%。周三还书912册,占周还书总量的16.4%,社会类图书占到当天还书总量的37.3%。周四还书880册,占周还书总量的15.8%,社科类图书占到当天还书总量的37.5%。周五是一个还书的最低点,仅还书809册,占周还书总量的14.6%,社科类的图书占当天还书总量的34.9%。纵观一周还书情况,周一和周二还书量最大,几乎占了周总还书量的50%。在归还的图书中,社科图书的归还量占全部还书量的比重最大,达到了39.4%,究其原因在于,唐山师范学院是一个以师范教育为主,文、理、经、管、法、教等多学科并举的学科格局。正是由于这样的学科格局造成了唐山师范学院图书馆的读者群倾向于社科类图书。
另外,图书归还率还随着考试类别的不同发生着变化。以2009年六月份四六级考试前后一周语言类图书归还率为例。考试前一周语言类图书归还率达17.2%,后一周达22.6%。同比增加了23.9%。在考试前一周中。周一的图书归还率最低达14.3%,周三和周五的持平,周二和周四持平,均在19%左右浮动。而考试结束的一周中,周一的图书归还率达到了全周的一个最高峰值25.6%。其次是周二和周三。在考试结束的这一周中,前三天的还书总量占到了全周总还书量的80.4%。与上周的前三天相比,同比增加了12.4%。这说明考试前读者对该类图书有很大需求,因此还书率不高。而当考试结束后,读者对此类图书需求不在导致了该类图书归还率激增。
同样在计算机考试和各类考试中也有所体现。这说明,当出现某种特定事件时,例如某项考试、某项测验、毕业论文写作或者某专业的专业论文写作等等,特定读者群对特定的某些图书需求量激增,导致该类图书流通量加大,随之带来的是还书率的降低。而当这种特定事件结束时,读者的需求量急剧降低,还书率随之升高。由此从还书统计分析,可以得出:还书率与读者需求呈反比,特定图书的还书率与特定事件的结束有关。
二、月还书统计分析
从上图可以看出,2009年全年还书量达到了191903册,其中六月份归还数量最多,达到了24220册,占了全年还书总量的12.6%,其次是12月份22991册,占到全年还书总量的12%,然后是3月份22429册,占到了全年还书总量的11.7%。唐山师范学院图书馆面向的读者群是高校的学生和教职员工,特定的读者群体导致了在一年之中每月还书率有很大差异。从月份上来看,一月份、七月份和八月份处于假期中,还书率很低。我馆为了方便读者假期阅读,在每年的六月和十二月份都会增加了每位读者的假期允借册,因此大部分读者急于将图书还掉以便借更多的图书,导致了这两个月份还书率的增加。
纵观全年,上半年1到6月份还书总量为109133册,占全年还书总量的56.9%。这是由于每年的上半年都会面临毕业生毕业论文写作以及毕业生毕业的问题。而且据统计上半年各类考试比下半年的多4%。根据上述论断,上半年特定事件发生的概率比下半年要大6%,因此图书归还率也比下半年高6.9个百分点。
三、年还书统计分析
由上近六年图书馆还书总量分析图中可以看出,在2004年-2009年这六年中,还书量呈上升趋势,在2009年达到了一个最高峰,全年共归还图书达273448册。这与随着每年招生人数的不断增加,学院逐年增注购书经费投入有密切的关系。唐山师范学院图书馆2004年还书总量仅有58161册,到2009年达到273448册,比2000年增长了370.2%。2004年社科类图书年还书量为45551册,占全年的78%;2009年社科类图书还书量为215155册,占全年还书总量的75%。
社科类图书归还率的下降说明了读者的需求已经从单一的社科类图书而向多种类的图书转变。这也说明了我馆图书种类在不断的更新。由原来以文科为主,向多学科多种类迈进。
由上述分析可以得出这样的结论,开展读者需求的调查研究已经成为当今图书馆的一项不可或缺的业务工作。通过对还书情况的统计分析,可以帮助图书馆了解读者需求变化,为加强管理、提高读者服务质量提供准确的依据。
而本文中,我校教师和本专科生是我馆图书的重要读者群,通过对他们还书情况的统计分析可以及时了解他们的需求,及时了解我校各学科教学、科研的方向,成为了我馆调整各类图书补充计划的重要依据。
参考文献:
数学月考分析总结范文第3篇
关键词：成都中小微企业 数据挖掘 GMDH SPSS17.0 KnowledgeMiner5.0
1、建模技术
1.1自组织数据挖掘
自组织数据挖掘（Group Method of Data Handling，GMDH）是近年来应用极为广泛的一种基于归纳法的智能建模技术。它从参考函数构成的初始模型（函数）集合出发，按一定法则产生成千上万个中间候选模型，再经过选定的标准进行多层网络的筛选（选择），直至得到最优复杂度模型。GMDH可建立自变量与因变量之间存在的高阶多项式关系，获得一个对因变量具有解释能力的多项式模型，使用的软件为KnowledgeMiner5.0 （KM5.0）。本文采用最简单的模型形式，即多元线性模型建模。
1.2 SPSS17.0统计软件
SPSS是世界上最早的统计分析软件，由美国斯坦福大学的三位研究生Norman H. Nie、C. Hadlai （Tex） Hull 和 Dale H. Bent于1968年研开发成功。SPSS（ Statistic Package for the Social Science ）即社会科学统计软件包，是一种在世界社会科学范围内应用最为广泛的统计软件，其数据管理和分析功能强大，具有界面的友好性和操作的简便性，支持多种统计图表的结果输出，集数据录入、资料编辑、数据管理、统计分析、报表制作、图形绘制为一体，是我们用来进行测试分析的理想工具。
2、基于多元线性回归模型的建模思路
本文采用多元线性回归模型对成都市中小微企业的发展影响因素进行建模。由于GMDH建模的拟合精度远超过多元统计方法建模，但其软件KM并不提供统计检验，故本报告同时还使用了基于演绎法的理论分析建模途径——多元统计分析，利用软件SPSS17.0对变量进行相关性分析、逐步回归建模和模型统计检验，以弥补软件KM的不足，从而形成了“KM+SPSS”的综合性技术路线。本文的具体建模思路如下：
（1）指标选取。在运行监测指标的所有指标中，我们选取最能反映企业运行状况的5个指标进行分析：利润总额、营业收入、营业成本、亏损企业户均亏损额、亏损面。在信心指数中我们选取2个指标进行分析：企业总体生产经营状况（本月实际）、企业总体生产状况（下月预测）。分别探究影响或与这7个指标有显著性的关系的因素。
（2）数据处理。运行监控指标中由于其各个指标的单位不统一，为了简化运算，提高因素分析的精度，本文在SPSS17.0中利用Z得分方法将数据标准化，新的数据记为，数据标准化的公式为：
（3）多元线性回归模型的构建。首先我们确定模型因变量和自变量，在KM5.0中选择一种类型的模型——输入输出模型，以最优的传递函数网络的形式，重复产生大量具有增长复杂度的竞争模型，从中选择出拟合度最好的模型。然后在SPSS17.0中检验该模型的共线性。从而选择出既具有经济含义，统计检验又通过的模型。
3、分规模多元线性回归因素分析模型
本文我们将成都市企业按规模分为中、小、微三种类型，分别构建模型进行研究。
3.1成都市中型企业回归模型的拟合效果
将数据输入软件中，进行建模，选择出即符合经济含义，又具有统计意义的结果。由于亏损企业户均亏损额在构建的多元线性回归模型中的拟合度不高，因此我们在此处暂时不考虑该其指标，其他指标的结果如下：
（1）行监测指标
1+0.463169×财务费用+0.63662×应缴税费；
营业收入=-0.000000+0.258066×利润总额+0.803620×工业总产值
营业成本=-0.000000+0.979458×营业收入
亏损面=-0.000002+2.519412×生产能力（设备）利用率-1.883192×亏损额
（2）信心指数指标
生产经营状况（本月实际）=-76.258362+1.693996×企业总体生产经营状况（下月预测）+0.569140×企业用工短缺人数-0.289976×国内市场订单情况；
生产经营状况（下月预测）=42.096848+0.263786×国内市场订单情况+0.496548×企业总体生产经营状况（本月实际）-0.272915×企业用工短缺人数；
3.2成都市小型企业回归模型的拟合效果
将数据输入软件中，进行建模，选择出即符合经济含义，又具有统计意义的结果。结果如下：
（1）行监测指标
利润总额=0.0000001+0.492473×用电量+0.629633×工业总产值；
营业收入=-0.000000+0.058719×应交税费+0.149522×利润总额+0.851016×营业成本；
营业成本=-0.000001+1.125306×营业收入-0.166351×利润总额；
亏损企业户均亏损额=-0.000000-0.260981×应交税费+0.626610×亏损面+0.622096×生产能力（设备）利用率；
（2）信心指数指标
生产经营状况（本月实际）=-29.882092+0.290382企业总体生产经营状况（下月预测）+1.134294企业所在行业整体经营状况（本月实际）；
生产经营状况（下月预测）=-41.916710+0.891635×企业所在行业整体经营状况（下月预测）+0.461113×原材料和能源购入价格上涨影响+0.505847×国内市场订单情况；
3.2成都市微型企业回归模型的拟合效果
将数据输入软件中，进行建模，选择出即符合经济含义，又具有统计意义的结果。结果如下：
利润总额=0.000000+0.177800×生产能力（设备）利用率-0.626276×亏损额+0.638147×营业收入；
营业收入=-0.000001+0.071836×用电量+0.867915×营业成本+0.13648×户均从业人员；
营业成本=-0.000001+0.990420×营业收入；
亏损企业户均亏损额=-0.000002+0.887616×营业成本-1.355153×利润总额；
（2）信心指数指标
生产经营状况（本月实际）=-37.091003+1.156818×企业总体生产经营状况（下月预测）+0.287636×企业用工短缺人数；
生产经营状况（下月预测）=6.474245-0.255008×企业用工短缺人数+0.799071×企业总体生产经营状况（本月实际）+0.384108×能源能否满足需要；
4、结束语
从上面的模型中，我们可以看到自组织数据挖掘（GMDH）和统计分析的集成模型的拟合效果很好，部分模型拟合精度甚至显示为100%，初步发掘出一些影响成都中小微企业发展的促进和制约因素。
对于运行监测指标选取的利润总额，营业收入，营业成本，户均亏损额以及亏损面这5个指标，不论是何种规模的企业其营业收入和营业成本密切相关，而且营业成本越高，营业收入就越高，但是利润总额却不一定增加。因此企业在经营的过程中要特别注意营业成本和营业收入的比例。而从企业亏损的角度来看，企业的生产设备（能力）利用率对企业的影响很大。总的来说，从多元线性回归模型我们可以分析出制约和限制企业发展的因素有哪些，从而为决策提供依据。
对于企业信心指数指标，我们选取了企业生产总体经营状况的本月实际和下月预测两个指标来分析，在模型中我们可以看到企业总体生产经营状况与企业所在行业的经营状况密切相关。企业所在行业的实际经营状况和预测的状况良好，则企业总体生产经营状况和预期也就越好。即企业所在行业的发展状况会正向增加企业发展的信心。
综上所述：构建多元回归模型，利用自组织数据挖掘技术和多元统计相关知识，探究影响中小微企业发展因素是非常适用的。从模型中决策者可以提取出决策所需要的依据，从而为企业的发展制定正确的战略，使中小微企业健康稳定地发展。
参考文献：
[1]傅强，朱映凤，袁晨.中国通货膨胀主要影响因素的判定与阐释[J].中国工业经济，2011（5）.
[2]吴勤学，符亚明.基于GMDH网络的我国外汇储备影响因素实证研究[J].国际商务——对外经济贸易大学学报，2010（6）.
[3]贺昌政，吕建平.自组织数据挖掘理论与经济系统得复杂性研究[J].系统工程理论与实践，2001（12）.
数学月考分析总结范文第4篇
一、选择题（每小题3分，共30分）1.（2016•湖北宜昌中考）如果“盈利5%”记作+5%，那么—3%表示( )A．亏损3% B．亏损8% C．盈利2% D．少赚2%2.（2016•江苏连云港中考）有理数 ， ， ， 中，最小的数是( )A． B． C． D． 3.下列运算正确的是（ ） A. B. C. D. 4.计算 的值是（ ）A.0 B. C. D. 5. （2016•南京中考）数轴上点A、B表示的数分别是5、-3，它们之间的距离可以表示为（ ）A．－3＋5 B. －3－5 C. ｜－3＋5｜ D. ｜－3－5｜6.下列说法中正确的有（ ）①同号两数相乘，符号不变；
②异号两数相乘，积取负号；
③互为相反数的两数相乘，积一定为负；
④两个有理数的积的绝对值，等于这两个有理数的绝对值的积．A.1个 B.2个 C.3个D.4个7.气象部门测定发现：高度每增加1 km，气温约下降5 ℃．现在地面气温是15 ℃，那么4 km高空的气温是（ ）A.5 ℃ B.0 ℃ C.－5 ℃ D.－15 ℃8.在有理数中，一个数的立方等于这个数本身，这种数的个数为（ ）A.1 B.2 C.3 D.无数9. （2016••南京中考) 为了方便市民出行．提倡低碳交通，近几年南京市大力发展公共自行车系统．根据规划，全市公共自行车总量明年将达70 000辆．用科学计数法表示70 000是（ ） A．0.7 105 B. 7 104 C. 7 105 D. 70 103 10.（2015•河北中考）计算:3－2×(－1)＝（）A.5 B.1 C.－1 D.6二、填空题（每小题3分，共24分）11.若规定 ，则 的值为 .12.绝对值小于4的所有整数的和是 ．13.如果规定向东为正，那么向西即为负．汽车向东行驶3千米记作3千米，向西行驶2千米应记作 千米．14.测得某乒乓球厂生产的五个乒乓球的质量误差（g）如下表．检验时，通常把比标准质量大的克数记为正，比标准质量小的克数记为负．请你选出最接近标准质量的球是 号. 号码 1 2 3 4 5误差（g） －0.02 0.1 －0.23 －0.3 0.215.某次数学测验共20道选择题，规则是：选对一道得5分，选错一道得－1分，不选得零分.王明同学的卷面成绩是：选对16道题，选错2道题，有2道题未做，他的得分是 .16. （2016•福建泉州中考）找出下列各图形中数的规律，依此，a的值为 ． 17.某年级举办足球循环赛，规则是：胜一场得3分，平一场得1分，输一场得－1分.某班比赛结果是胜3场平2场输4场，则该班得 分．18.如图是一个数值转换机的示意图，若输入 的值为3，y的值为－2，则输出的结果为 ． 第18题图 三、解答题（共46分）19.（12分）计算：（1） ；
（2） ；
（3） ；
（4） .20.（5分）已知：
，且 ，求 的值.21．（5分）（2016•杭州中考）计算 ，方方同学的计算过程如下，原式= =6.请你判断方方的计算过程是否正确，若不正确，请你写出正确的计算过程.．22．（6分）某摩托车厂本周内计划每日生产300辆摩托车，由于工人实行轮休，每日上班人数不一定相等，实际每日生产量与计划量相比情况如下表（增加的车辆数为正数，减少的车辆数为负数）：星期 一 二 三 四 五 六 日增减 －5 +7 －3 +4 +10 －9 －25（1）本周三生产了多少辆摩托车？（2）本周总生产量与计划生产量相比，是增加了还是减少了？（3）生产量最多的一天比生产量最少的一天多生产了多少辆？23.（6分）为节约用水，某市对居民用水规定如下：大户（家庭人口4人及4人以上者）每月用水15 m3以内的，小户（家庭人口3人及3人以下者）每月用水10 m3以内的，按每立方米收取0.8元的水费；
超过上述用量的，超过部分每立方米水费加倍收取．某用户5口人，本月实际用水25 m3，则这户本月应交水费多少元?24．（6分）李强靠勤工俭学的收入维持上大学费用，表中是李强某一周的收支情况表，记收入为正，支出为负（单位：元）：星期 一 二 三 四 五 六 日收入 +15 +18 0 +16 0 +25 +24支出 10 14 13 8 10 14 15（1）到这个周末，李强有多少节余？（2）照这个情况估计，李强一个月（按30天计算）能有多少节余？（3）按以上的支出水平，李强一个月（按30天计算）至少有多少收入才能维持正常开支？25.（6分）观察下列各式：
，…猜想：（1） ；
（2）如果n为正整数，那么 .
第二章 有理数及其运算检测题参考答案一、选择题1.A 解析：“盈利”和“亏损”是具有相反意义的量，根据“盈利5%”记作+5%，则-3%就表示“亏损3%”，故选A.2. B 解析：有理数大小比较遵循“正数大于0，负数小于0，正数大于一切负数,两个负数比较大小,绝对值大的反而小”的原则.由此可得,在这四个数中-2最小.3.B 解析：
，A错; ，C错; ，D错.只有B选项是正确的.4.B 解析：
.5. D 解析：因为A,B两点表示的数分别是5、-3，所以A,B两点在原点的两侧，所以∣AB∣=∣OA∣+∣OB∣=∣5∣+∣-3∣=8=∣-3-5∣，故选D.AB之间的距离为：｜－3－5｜或｜5－（－3）｜，所以选D。6.B 解析：
①错误，如 ，符号改变; ③错误，如0×0，积为0；
②④正确.7.C 解析：
（℃）.8.C 解析：一个数的立方等于它本身的数有1，－1，0，共3个.9.B 解析：科学记数法的表示形式为a×10n，其中1≤|a|＜10，n为整数.当原数的绝对值≥10时，n为正整数，且n等于原数的整数位数减1；
当原数的绝对值大于0且小于1时，n为负整数，且n的绝对值等于原数中从左边数第一个不是0的数前面所有0（包括小数点前面的0）的个数. 70 000＝7×104，所以B正确.10.A 解析：根据有理数的混合运算法则直接求解，3 =3+2=5.二、填空题11.－9 解析：
.12.0 解析：绝对值小于4的所有整数是 ，其和为 .13.－2 解析：本题考查了正、负数的意义，汽车向东行驶3千米记作3千米，向西行驶2千米应记作－2千米．14.1 解析：误差绝对值越小的越接近标准质量.15.78分 解析：
（分）.16. 226 解析：由0+2=1×2，2+10=3×4，4+26=5×6，6+50=7×8，得出规律，即可得出a的值，根据题意得出规律：14+a=15×16，解得a=226.17.7 解析：
（分）.18.5 解析：将 代入 ，得 .三、解答题19.解：（1） .20.解：因为 ，所以 .因为 ，所以 .又因为 ，所以 .所以 或 .21. 解：不正确, = = =-36.22.分析：（1）明确增加的车辆数为正数，减少的车辆数为负数，依题意列式，再根据有理数的加减法法则计算；
（2）首先求出总生产量，然后和计划生产量比较即可得到结论；
（3）根据表格可以知道生产量最多的一天和生产量最少的一天各自的生产量，然后相减即可得到结论．解：（1）本周三生产的摩托车为：
（辆）.（2）本周总生产量为 （辆）计划生产量为：300×7=2 100（辆），2 100－2 079=21（辆），所以本周总生产量与计划生产量相比减少了21辆.或者由 ，可知本周总生产量与计划生产量相比减少了21辆.（3）生产量最多的一天比生产量最少的一天多生产了 （辆），即生产量最多的一天比生产量最少的一天多生产了35辆．23.解：因为该用户是大户，所以应交水费 （元）.答：这户本月应交水费28元.24.分析：（1）七天的收入总和减去支出总和即可；
（2）首先计算出平均一天的节余，然后乘30即可；
（3）首先计算出这7天支出的平均数，即可作为一个月中每天的支出，然后乘30即可．解：（1）由题意可得：
（元）. （2）由题意得：14÷7×30=60（元）.（3）根据题意得：10+14+13+8+10+14+15=84，84÷7×30=360（元）．答：（1）到这个周末，李强有14元节余.（2）照这个情况估计，李强一个月（按30天计算）能有60元节余.（3）按以上的支出水平，李强一个月（按30天计算）至少有360元收入才能维持正常开支.
数学月考分析总结范文第5篇
山西医科大学公共卫生学院 晋城煤业集团总医院急诊科 山西省太原市 030001
【摘 要】目的：探讨急诊中毒伤害的发生特点及规律。方法：选取我院急诊科于2013 年4 月至2014 年6 月收治的中毒及伤害患者220 例作为临床研究对象，其中中毒122 例，伤害98 例。对所有患者的病例资料进行回顾性分析。结果：根据分析结果，中毒伤害病例以学生、专业技术人员和办公管理人员居多，分别占总数的35.45%，23.64%，18.18%；
中毒伤害的发生地点主要为公共场所，占总数的60.00%；
中毒类型以酒精中毒、CO 中毒和食物中毒居多，分别占总数的44.26%，25.41%，18.85%；
伤害类型以交通事故和机械性伤害居多，分别占总数的57.14%，31.63%；
在伤害意图上，中毒患者和伤害患者均以意外伤害居多，占总数的69.55%。结论：急诊中毒伤害病例具有鲜明的特点及规律，在制定相关的预防政策时可以将其作为参考并加以借鉴。
关键词 急诊；
中毒；
伤害
中毒伤害作为一项重大的社会公共卫生问题，在近几年来获得了较多的关注，特别是当低龄儿童的中毒伤害致死率上升之后，这个问题在公众视野中暴露得越明显[1]。为了减少中毒伤害所带来的危害和后果，我国政府及相关卫生部门对中毒伤害病例展开了调查与分析，以期能够为干预措施的制定找到可靠的现实依据。现将我院的研究结果报道如下。
1 资料与方法
1.1 临床资料
选取我院急诊科于2013 年4 月至2014 年6 月收治的中毒及伤害患者220 例作为临床研究对象，其中中毒122 例，伤害98 例。
1.2 方法
统计2013 年4 月至2014 年6 月我院急诊科收治的中毒及伤害病例，并由接诊医生询问患者的病史和体检情况，对所有患者的年龄、职业、文化程度等一般信息，以及中毒与伤害事件的发生地点、事件的对象、事件的发生原因等情况进行统计分析。
1.3 统计学分析
患者数据采用spss14.0 统计软件包进行统计学处理。计量资料以均数± 标准差表示，采用t 检验；
率的比较采用X2 检验，P<0.05 为具有统计学意义。
2 结果
2.1 一般信息的分析结果
纳入本次研究的220 例患者中，男患者有128 例，占总数的58.18%；
女患者92例，占总数的41.82%。男性患者要远多于女性患者（P<0.05）；
年龄在1-15 岁的有22 例，占总数的10.00% ，年龄在15-50岁的有110 例，占总数的50.00% ，年龄在50 岁以上的有88 例，占总数的40.00%，15-50 岁年龄段的患者明显多于其他年龄段（P<0.05）。
2.2 患者的职业分布分析结果
本次研究中，中毒伤害患者病例数处于前三位的分别为学生、专业技术人员、办公管理人员，分别为78 例（35.45%），52 例（23.64%），40 例（18.18%）；
其他职业的患者还有服务业人员、生产运输业人员、农林渔牧业人员等。
2.3 病例发生地点的分析结果
本次研究中，发生于公共场所的病例共有132 例，占总数的60.00%，且公共场所中以街道公路居多，共91 例，占总数的41.36%；
发生于家中的病例共有88 例，占总数的40.00%。中毒伤害病例发生于公共场所的情况明显多于发生于家中的情况（P<0.05）。
2.4 中毒类型的分析结果
122 例中毒患者中，以酒精中毒居多，共54 例（44.26%），CO 中毒次之，共31例（25.41%），再次是食物中毒，共23 例（18.85%）；
其他类型的中毒14 例（11.48%）。
2.5 伤害类型的分析结果
98 例伤害患者中，以交通事故类伤害居多，共56 例（57.14%），其次为机械性伤害，共31 例（31.63%）；
其他类型的伤害共11 例（11.22%）。
2.6 伤害意图的分析结果
中毒患者和伤害患者的伤害意图均以意外伤害居多， 共153 例， 占总数的69.55%；
而故意伤害共67 例，占总数的30.45%。其中，中毒患者受到故意伤害的共有42 例，自杀的有39 例；
伤害患者受到故意伤害的共有25 例，自杀的有3 例。
3 讨论
现代医疗技术的快速发展，使得许多传染性疾病不再成为威胁人类生命安全的主要原因[2]。然而，新的社会公共卫生问题又浮现出来。在威胁人类生命健康的几个主要的原因中，中毒伤害是其中重要的一个，它给社会带来的危害性不容忽视。总结本次研究结果，笔者认为中毒伤害病例主要具有以下几个特点和规律：首先，中毒伤害多发于中青年。笔者推论，这可能是因为中青年在社会上的活动较为活跃，外出较多；
另外，学习及生活压力大也是其中重要的原因之一[3]；
其次，中毒伤害患者在职业分布上也具有鲜明的特点，学生、专业技术人员、办公管理人员是多发人群。笔者推论，学生为多发人群可能是因为其自我管理能力和自我克制能力较差，而专业技术人员和办公管理人员为多发人群则是由他们的职业特点所决定的，比如建筑工程师在工地遭受意外伤害的几率就比较大。综上，急诊中毒伤害具有其自身的特点，在防范中毒伤害事件时要对其加以分析辨别，以提高公共安全性。
参考文献
[1] 张思华， 董建元.3113 例急诊中毒伤害就诊病例流行病学分析[J]. 中华疾病控制杂志，2012（03）：364—365.
