下面是小编为大家整理的演讲稿阅读题和议论文阅读题的相同点和不同点3篇,供大家参考。
篇一：演讲稿阅读题和议论文阅读题的相同点和不同点
议论文阅读理解常见题型 1、论点是作者对所论述问题的见解和主张是议论文的灵魂 需要证明什么议论文一般只有一个中心论点有的议论文还围绕中心论点提出几个一、议论文三要素 分论点分论点是用来补充或证明中心论点的
2、论据是证明观点的材料事实和道理是论据的两种基本形式 用什么来证明
3、论证是运用论据来证明论点的过程和方法是论点和论据之间的逻辑关系纽带 怎样证明 二、论点
1、怎样抓住中心论点 ①从标题找作为论点的标题一般是一个表判断、表肯 论点在文中的位置
定的句子或短语。
②从开头找开宗明义。开门见山亮出观点表明立场。
③从篇末找层层议论最后亮出观点篇末点题。
④从中间找有时论点在文章中间提出
⑤自己概括 少数议论文没有直接摆出观点需要经过认 真的阅读分析用自己的话归纳出中心论点
2、怎样提出中心论点 ①开门见山式
2
提出论点的方式
②用故事、生动的事例提出
③用反问或设问句提出
④引用别人的话提出
⑤通过对比提出 在文章中讲明对立的几个方面肯定一 面否定另一面赞成一方贬斥另一方
以此摆明观点摆明个人鲜明的立场
⑥用生动形象的比喻提出
3、区别论点作者对所议论问题的看法、见解
论题所议论的问题 三、论据
1、包括事实论据事例、史实、数据、图表等。事实论据必须确凿、充分、有代表性。
道理论据马列主义经典著作中的精辟见解古今中外名人的名言警句公认 的定理公式等。
2、概括事实论据 同记叙文中“概括故事语段中的事例”的方法一样即人物+事件。
概括时要倾向于论点 3、增补论据①论据要与观点保持一致要能支撑观点。
②论据要真实可靠有代表性和典型性。
③事实论据要简明扼要。
④“增补”有时与“仿写”联系在一起增补的论据要与原有的材料在形式上保持一致。
常见题增补有关爱国、读书、团结、质疑、实践、拼搏、兴趣、
积累、诚实、有理想、有道德、人的主观能动性、逆境出人
3 才的论据 四、论证方法及作用
1、举例论证文章列举…的事例作为事实论据具体而有力地论证了…进而论 证…中心论点更有代表性、典型性更有说服力。
2、 道理论证 文章用了…作为道理论据 确凿而有力地论证了 … 进而论证 …中心论点更有权威性更有说服力。
3、对比论证把…和…作对比突出强调而有力地论证了…进而论证…中心论点更全面、深刻、充分、鲜明更有说服力。
4、比喻论证将…比作…生动形象而有力地论证了…进而论证…中心论点。
使抽象的道理形象化、浅显化通俗易懂更有说服力。
五、议论文的结构 1、最基本的结构提出问题引论——分析问题本论——解决问题结论
2、分类 总分式 总——分
总——分——总
分——总
逐层深入式层进式 六、议论文的语言特点准确性、严密性、概括性 七、 “**”字词的作用“**”字词能否删去替换成… 答法同“说明文” 八、议论文中标题、句段的作用 内容 1、 含义 地提出引出下文要论证的中心论点论题 2、作为…论据…地论证了中心论点论题 结构 引出下文的论述同“记叙文” 向前向后看 阅读兴趣 吸引读者激发读者的阅读兴趣 语言生动形象
4
设置悬念引起读者的注意和思考问句…. 增强文章文学色彩引用诗词歌曲名言警句
增添文章趣味性神秘色彩 引用神话故事 传说 九、不用作道理论据的引用的作用吸引读者激发读者的阅读兴趣增强文章文学色 彩使文章更有说服力。
十、 “…”是如何论证观点的——先考虑是否有从正反两方面论证的内容如果是就 答从正反两方面论证的…观点先从…面论证…
再从…面论证…。如果不是从正反两方面论证的再 考虑其他逐层分析 。
5 十一、 “…” 句段能否删掉——如果不能就答不能。这段论述了…使论证更严密更全面使观点更明确更突出。如果删去…论证不严密不全面观点不明确不突出。
篇二：演讲稿阅读题和议论文阅读题的相同点和不同点
章方差分析方差分析解决的主要问题是什么？单因素方差分析与双因素方差分析原理的相同点与不同点？原理的相同点与不同点正交实验设计的基本原理是什么？第八章方差分析[例题]某公司 计划引 进一条生产线. 为了 选择一条质量优良的生产线以减少日 后的维修问题条质量优良的生产线以减少日 后的维修问题,他们对6种型号的生产线作了 初步调查, 每种型号调查4条, 结果列于表8-1。
这些结果表示每个型号的生产线上个月 维修的小时数。
试问由此结果能否判定由于生产线型号不同而造成它们在维修时间方面有显著差异? 8. 1 方差分析的基本问题
第八章方差分析表 8－ 1
对6种型号生产线维修时数的调查结果序号型号12348. 1 方差分析的基本问题A型9. 58. 811. 47. 8B型4. 37. 83. 26. 5C型6. 58. 38. 68. 2D型6. 17. 34. 24. 1E型10. 04. 85. 49. 6F型9. 38. 77. 210. 1
第八章方差分析研究的指标: 维修时间记作Y,6. 1 方差分析的基本问题控制因素是生产线的型号, 分为6个水平即A, B, C, D, E, F， 每个水平对应一个总体Yi(i=1, 2, …, 6) 。
第八章方差分析现在的试验就是进行调查, 每种型号调查4台, 相当于每个总体中抽取一个容量为4的样本, 得到的数据记作yij(i=1, 2, …, 6; j=1, 2, 3, 4) , 即为下表数据。6. 1 方差分析的基本问题计算各样本平均数如下:型号ABCDEF9. 45. 57. 95. 47. 58. 8表 8－ 2
第八章方差分析两个总体平均值比较的检验法把样本平均数两两组成对:6. 1 方差分析的基本问题与,
与, …与,
与, …,
与, 共有(
15) 对。
第八章方差分析上述方法法存在的问题工作量大将这15对平均数一一进行比较检验6. 1 方差分析的基本问题即使每对都进行了 比较, 并且都以0. 95的置信度得出每对均值都相等的结论, 但是由此要得出 这6个型号的维修时间的均值都相等。这一结论的置信度仅是置信度低
第八章方差分析方差分析的基本原理 ：(1)将数据总的偏差平方和按照产生的原因分解成：6. 1 方差分析的基本问题(总的偏差平方和)=(由因素水平引起的偏差平方和)+(试验误差平方和)(2)上式右边两个平方和的相对大小可以说明因素的不同水平是否使得各型号的平均维修时间产生显著性差异,为此需要进行适当的统计假设检验.
第八章方差分析 数学模型和数据结构 参数点估计 分解定理 自 由度 显著性检验 多 重分布与区间估计6. 2 单因素方差分析
第八章方差分析在单因素试验中, 为了 考察因素A的k个水平A1,A2, …, Ak对Y的影响(如k种型号对维修时间的影响) ,设想在固定的条件Ai下作试验. 所有可能的试验结果组成一个总体Yi, 它是一个随机变量. 可以把它分解组成一个总体i, 它是一个随机变量 可以把它分解为两部分6. 2. 1 数学模型和数据结构（ 8-1）
第八章方差分析其中：纯属Ai作用 的结果, 称为在Ai条件下Yi的真值(也称为在Ai条件下Yi的理论平均) .
是实验误差(也称为随机误差) 。6. 2. 1 数学模型和数据结构（ 8-2）其中,
和都是未知参数(i=1, 2, …, k) .
第八章方差分析假定在水平Ai下重复做m次试验, 得到观测值表 8－ 36. 2. 1 数学模型和数据结构12…j…M合计平均A1Y11Y12…Y1j…Y1mT1A2Y21Y22…Y2j…Y2mT2………………………AiYi1Yi2…Yij…YimTi………………………AkYk1Yk2…Ykj…YkmTk
第八章方差分析表中：(i=1, 2, …, k)
(8-3)
Yij表示在Ai条件下第j次试验的结果, 用 式子表示就是6. 2. 1 数学模型和数据结构(i=1, 2, …, k
j=1, 2, …, m)
(8-4)注意:每次试验结果只能得到Yij, 而(8-4) 式中的不能直接观测到。和都i ij
第八章方差分析为了 便于比较和分析因素A的水平Ai对指标影响的大小, 通常把再分解为(i=1, 2, …, k)
(8-5)6. 2. 1 数学模型和数据结构其中,称为一般平均(Grand Mean) , 它是比较作用 大小的一个基点；
第八章方差分析并且称为第i个水平Ai的效应. 它表示水平的真值比一般水平差多 少。
满足约束条件水平差多 少。
满足约束条件6. 2. 1 数学模型和数据结构(8-6)可得i=1, 2, …, k ; j=1, 2, …, m
第八章方差分析要解解决的问题找出 参数和的估计量6. 2. 1 数学模型和数据结构分析观测值的偏差检验各水平效应有无显著差异
第八章方差分析用 最小二乘法求参数寻求的无偏估计量.的估计量, 然后须使参数须使参数得的观测值Yij与真值的估计值能使在水平Ai下求的估计值能使在水平Ai下求之间的偏差尽可能小。6. 2. 2 参数点估计为满足此要求, 一般考虑用 最小偏差平方和原则,也就是使观测值与真值的偏差平方和达到最小.
第八章方差分析由(8-4) 可知, 上述偏差平方和6. 2. 2 参数点估计令下列各偏导数为零(i=1, 2, …, k)
第八章方差分析由解得解得(8-7)(8-7)6. 2. 2 参数点估计由解得(8-8)
第八章方差分析并由此得的估计量6. 2. 2 参数点估计至此, 求得参数的估计量(8-9)
第八章方差分析按照上述原则求参数估计量的方法称为最小二乘法,
称为最小二乘估计量.我们还可以证明偏估计量。分别是参数的无6. 2. 2 参数点估计将和的估计量分别用 它们的估计量代替, 可以得到试,验误差(8-10)
第八章方差分析为了 由观测值的偏差中分析出各水平的效应, 我们研究三种偏差:
,
和根据前面参数估计的讨论, 它们分别表示,
和,和.的估计的估计.6. 2. 3
分解定理 自 由度定理(8-11)
第八章方差分析证明：6. 2. 3
分解定理 自 由度
第八章方差分析令6. 2. 3
分解定理 自 由度则分解定理(8-11) 可写成(8-12)
第八章方差分析上式中,称为总偏差平方和.
称为误差平方和(或组内 平方和) ;
称为因素A的效应平方和(或组间平方和) ,ST的自 由度fT=km-1SA的自 由度fA=k-1SE的自 由度fE=k(m-1)容易看出， 自 由度之间也有类似于分解定理的关系6. 2. 3
分解定理 自 由度(8-13)
第八章方差分析参数假设假设检验的假设条件观测值(i=1, 2, …, k; j=1, 2, …, m)相互独立6. 2. 4 显著性检验在水平Ai条件下,
Yij(j=1, 2, …m)服从正态分布N
第八章方差分析要判断在因素A的k个水平条件下真值之间是否有显著性差异,即检验假设H0:H0:
,
H1: 不全相等,H1: 不全相等6. 2. 4 显著性检验相当于检验假设H0:
(i=1,2,…,k), H1:
αi不全为零
第八章方差分析可以证明当H0为真时,,
,
(8-16)6. 2. 4 显著性检验并且与相互独立.得(8-17)其中和称为均方(Mean Square) .
第八章方差分析利用 (8-17) 式来检验原假设H0是否成立. 对于给定的显著水平, 可以从F分布表查出 临界值再根据样本观测值算出 FA的值.6. 2. 4 显著性检验当时, 拒绝H0,当时, 接受H0。
第八章方差分析方差来源平方和自 由度均方F比组间(因素A)组间(因素A)SSAK 1K-1S /(k 1)SA/(k-1)表 8－ 4
方差分析表6. 2. 4 显著性检验组内 (实验误差)SEK(m-1)SE／ k(m-1)总和ST=SA+SEKm-1---
第八章方差分析下面继续讨论前面6种型号的生产线的例子。
根据调查结果， 在=0. 05的显著水平时， 检验这6种型号的生产线在平均维修时间方面有无显著差异？6. 2. 4 显著性检验根据实践经验， 认为各种型号生产线的维修时间是近似服从正态分布的。作统计假设：
6种型号的生产线平均维修时数无显著差异， 即H0：αi=0（ i=1, 2, …, 6）
, H1: αi不全为零
第八章方差分析计算SA及SE6. 2. 4 显著性检验
第八章方差分析表 8－ 5
计算列表台号型号1234TiTi2A型9. 58. 811. 47. 837. 51406. 25358. 49B型4. 37. 83. 26. 521. 8475. 24131. 826. 2. 4 显著性检验C型6. 58. 38. 68. 231. 6998. 56252. 34D型6. 17. 34. 24. 121. 7470. 89124. 95E型10. 04. 85. 49. 629. 8888. 04244. 36F型9. 38. 77. 210. 135. 31246. 09316. 03
第八章方差分析再将计算结果分别代入SA与SE两式中， 得到6. 2. 4 显著性检验第一自 由度第二自 由度
第八章方差分析方差来源平方和自 由度均方F比组间SA55. 55511. 11组内 SE56. 72183. 15表 8－ 6 方差分析表6. 2. 4 显著性检验查F分布表得由于该结论说明， 至少有一种生产线型号的效应不为零，这等价于至少有两种型号的生产线的平均维修时数是有显著差异的。， 故拒绝H0。总和ST112. 2723---
第八章方差分析q 检验法：计算任意两水平的差值，6. 2. 5 多 重分布与区间估计当当时， 判断时， 判断与与差异显著；差异显著。查多 重比较的q表得(8-18)
第八章方差分析区间估计在置信度为的情况下，的置信区间为6. 2. 5 多 重分布与区间估计（ 8-19）
第八章方差分析 双因素方差分析的类型 数据结构 离差平方和的分解 离差平方和的分解 应用 实例6. 3
双因素方差分析
第八章方差分析在实际问题的研究中， 有时需要考虑两个因素对实验结果的影响。例如饮料销售例如饮料销售， 除了 关心饮料颜色之外， 我们还想了 解销售地区是否影响销售量， 如果在不同的地区， 销售量存在显著的差异， 就需要分析原因。采用 不同的销售策略， 使该饮料品牌在市场占有率高的地区继续深入人心， 保持领先地位； 在市场占有率低的地区， 进一步扩大宣传， 让更多 的消费者了 解、 接受该生产线。除了 关心饮料颜色之外我们6. 3. 1 双因素方差分析的类型
第八章方差分析若把饮料的颜色看作影响销售量的因素A， 饮料的销售地区则是影响因素B。
对因素A和因素B同时进行分析， 就属于双因素方差分析。行分析就属于双因素方差分析6. 3. 1 双因素方差分析的类型双因素方差分析的内 容， 是对影响因素进行检验， 究竟是一个因素在起作用 ， 还是两个因素都起作用 ， 或是两个因素的影响都不显著。
第八章方差分析双因素方素方差分析的类型无交互作用 的双因素方差分析假定因素A和因素B的效应之间是相互独立的， 不存在相互关系在相互关系6. 3. 1 双因素方差分析的类型有交互作用 的双因素方差分析假定因素A和因素B的结合会产生出一种新的效应
第八章方差分析例如，若假定不同地区的消费者对某种颜色有与其他地区消费者不同的特殊偏爱， 这就是两个因素结合后产生的新效应， 属于有交互作用 的背景；后产生的新效应属于有交互作用 的背景；6. 3. 1 双因素方差分析的类型否则， 就是无交互作用 的背景。
有交互作用 的双因素方差分析已超出 本书的范围， 这里介绍无交互作用 的双因素方差分析。
第八章方差分析双因素方差分析的数据结构如表所示：表 8－ 7双因素方差分析数据结构因素AAA1AA2AAr6. 3. 2
数据结构…因素BB1X11X12…X1rB2X21X22…X2r………………BkXk1Xk2…Xkr…
第八章方差分析表中， 因素A位于列的位置， 共有r个水平，第j种水平的样本平均数； 因素B位于行的位置， 共有k个水平，代表第i种水平的样本平均数。均数， 样本容量n=r× k。代表为样本总平6. 3. 2
数据结构每一个观察值Xij看作由A因素的r个水平和B因素的k个水平所组合成的r× k个总体中抽取样本容量为1的独立随机样本。
这r× k个总体的每一个总体均服从正态分布， 且有相同的方差。
这是进行双因素方差分析的假定条件。
第八章方差分析6. 3. 3
离差平方和的分解
第八章方差分析各离差平方和对应的自 由度：总离差平方和SST的自 由度为r× k-1=n-1；8. 3. 3
离差平方和的分解因素A的离差平方和SSA的自 由度为r-1；因素B的离差平方和的自 由度为k-1；随机误差SSE的自 由度为（ r-1）
× （ k-1）
第八章方差分析由离差平方和与自 由度可以计算均方差：对因素A而言：6. 3. 3
离差平方和的分解对因素B而言：对随机变量而言：
第八章方差分析表 8－ 8 双因素方差分析表误差来源离差平方和自 由度均方差F值A因素SSAr-1MSA=SSA/(r-1)FA=MSA/MSE6. 3. 3
离差平方和的分解Ｂ 因素SSBk-1MSB=SSB/(k-1)FB=MSB/MSE误差SSE(r-1) (k-1)MSE=SSE/(r-1)(k-1)---合计SSTn-1------
第八章方差分析某商品有五种不同的包装方式（ 因素A）
， 在五个不同地区销售（ 因素B）
， 现从每个地区随机抽取一个规模相同的超级市场， 得到该商品不同包装的销售资料如下表.
表 8－ 9包装方式(A)6. 3. 4 应用 实例现欲检验包装方式和销售地区对该商品销售是否有显著性影响。
（ ɑ=0. 05）A1A2A3A4A5销售地区(B)B12012201014B2221020126B32414181810B41648618B52622162010
第八章方差分析解：若五种包装方式的销售的均值相等， 则表明不同的包装方式在销售上没有差别。① 建立假设对因素A：对因素A：H0：,
包装方式之间无差别H1：不全相等,
包装方式之间有差别6. 3. 4 应用 实例对因素B：H0：H1：地区之间无差别地区之间有差别不全相等
第八章方差分析② 计算F值因素A的列均值分别为：因素B的行均值分别为：总均值=15. 04故：SST=（ 20-15. 04）
2 +…+(10-15. 04) 2=880. 96SSA=5(21. 6-15. 04) 2 +…+5(11. 6-15. 04) 2=335. 36SSB=5(15. 2-15. 04) 2 +…+5(18. 8-15. 04) 2=199. 366. 3. 4 应用 实例SSE=880. 96-335. 36-199. 36=346. 24
第八章方差分析接下来：6. 3. 4 应用 实例因此
第八章方差分析③ 统计决策对于因素A， 因为FA=3. 87>Fcrit=3. 01接受H故拒绝H故拒绝H0， 接受H1，说明不同的包装方式对该商品的销售产生影响。6. 3. 4 应用 实例对于因素B， 因为FB=2. 30<Fcrit=3. 01...
