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2019-2020學(xué)年高中數(shù)學(xué) 第1章 統(tǒng)計(jì)案例章末復(fù)習(xí)課學(xué)案 新人教B版選修1-2

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1、第1章 統(tǒng)計(jì)案例 回歸分析問(wèn)題 建立回歸模型的步驟: (1)確定研究對(duì)象,明確變量x,y. (2)畫出變量的散點(diǎn)圖,觀察它們之間的關(guān)系(如是否存在線性相關(guān)關(guān)系等). (3)由經(jīng)驗(yàn)確定回歸方程的類型(如我們觀察到數(shù)據(jù)呈線性相關(guān)關(guān)系,則選用回歸直線方程=bx+a). (4)按一定規(guī)則估計(jì)回歸方程中的參數(shù)(如最小二乘法). (5)得出回歸方程. 另外,回歸直線方程只適用于我們所研究的樣本的總體,而且一般都有時(shí)間性.樣本的取值范圍一般不能超過(guò)回歸直線方程的適用范圍,否則沒(méi)有實(shí)用價(jià)值. 【例1】 假設(shè)一個(gè)人從出生到死亡,在每個(gè)生日那天都測(cè)量身高,并作出這些數(shù)據(jù)散點(diǎn)圖

2、,則這些點(diǎn)將不會(huì)落在一條直線上,但在一段時(shí)間內(nèi)的增長(zhǎng)數(shù)據(jù)有時(shí)可以用線性回歸來(lái)分析.下表是一位母親給兒子作的成長(zhǎng)記錄: 年齡/周歲 3 4 5 6 7 8 9 身高/cm 90.8 97.6 104.2 110.9 115.7 122.0 128.5 年齡/周歲 10 11 12 13 14 15 16 身高/cm 134.2 140.8 147.6 154.2 160.9 167.6 173.0 (1)作出這些數(shù)據(jù)的散點(diǎn)圖; (2)求出這些數(shù)據(jù)的線性回歸方程; (3)對(duì)于這個(gè)例子,你如何解釋回歸系數(shù)的含義? (4)解釋

3、一下回歸系數(shù)與每年平均增長(zhǎng)的身高之間的聯(lián)系. [思路探究] (1)作出散點(diǎn)圖,確定兩個(gè)變量是否線性相關(guān); (2)求出,,寫出線性回歸方程; (3)回歸系數(shù)即的值,是一個(gè)單位變化量; (4)根據(jù)線性回歸方程可找出其規(guī)律. [解] (1)數(shù)據(jù)的散點(diǎn)圖如下: (2)用y表示身高,x表示年齡, 因?yàn)椋健?3+4+5+…+16)=9.5, =×(90.8+97.6+…+173.0)≈132, =≈≈6.316, =-b=71.998, 所以數(shù)據(jù)的線性回歸方程為y=6.316x+71.998. (3)在該例中,回歸系數(shù)6.316表示該人在一年中增加的高度. (4)回歸系數(shù)與每

4、年平均增長(zhǎng)的身高之間近似相等. 1.假定小麥基本苗數(shù)x與成熟期有效穗y之間存在相關(guān)關(guān)系,今測(cè)得5組數(shù)據(jù)如下: x 15.0 25.8 30.0 36.6 44.4 y 39.4 42.9 42.9 43.1 49.2 (1)以x為解釋變量,y為預(yù)報(bào)變量,作出散點(diǎn)圖; (2)求y與x之間的回歸方程,對(duì)于基本苗數(shù)56.7預(yù)報(bào)有效穗. [解] (1)散點(diǎn)圖如下. (2)由圖看出,樣本點(diǎn)呈條狀分布,有比較好的線性相關(guān)關(guān)系,因此可以用回歸方程刻畫它們之間的關(guān)系. 設(shè)回歸方程為=bx+a,=30.36,=43.5, =5 101.56,=9 511.43.

5、 =1 320.66,2=1 892.25,2=921.729 6, iyi=6 746.76. 由=≈0.29, =-=43.5-0.29×30.36≈34.70. 故所求的線性回歸方程為=34.70+0.29x. 當(dāng)x=56.7時(shí),=34.70+0.29×56.7=51.143. 估計(jì)成熟期有效穗約為51.143. 獨(dú)立性檢驗(yàn) 獨(dú)立性檢驗(yàn)的基本思想類似于反證法,要確認(rèn)兩個(gè)分類變量有關(guān)系這一結(jié)論成立的可信程度,首先假設(shè)該結(jié)論不成立,即假設(shè)結(jié)論“兩個(gè)分類變量沒(méi)有關(guān)系”成立,在該假設(shè)下,我們構(gòu)造的隨機(jī)變量χ2應(yīng)該很小,如果由觀測(cè)數(shù)據(jù)計(jì)算得到的χ2的觀測(cè)值很大,則在一定程度上說(shuō)

6、明假設(shè)不合理,根據(jù)隨機(jī)變量χ2的含義,可以通過(guò)P(χ2>6.635)≈0.01來(lái)評(píng)價(jià)假設(shè)不合理的程度,由實(shí)際計(jì)算出χ2>6.635說(shuō)明假設(shè)不合理的程度約為99%,即兩個(gè)分類變量有關(guān)系這一結(jié)論成立的可信程度為99%. 獨(dú)立性檢驗(yàn)的一般步驟: (1)根據(jù)樣本數(shù)據(jù)制成2×2列聯(lián)表. (2)根據(jù)公式χ2=計(jì)算χ2的值. (3)比較χ2與臨界值的大小關(guān)系并作統(tǒng)計(jì)推斷. 【例2】 在某校高三年級(jí)一次全年級(jí)的大型考試中數(shù)學(xué)成績(jī)優(yōu)秀和非優(yōu)秀的學(xué)生中,物理、化學(xué)、總分也為優(yōu)秀的人數(shù)如下表所示,則數(shù)學(xué)成績(jī)優(yōu)秀與物理、化學(xué)、總分也優(yōu)秀哪個(gè)關(guān)系較大? 物理 化學(xué) 總分 數(shù)學(xué)優(yōu)秀 228 22

7、5 267 數(shù)學(xué)非優(yōu)秀 143 156 99 注:該年級(jí)此次考試中數(shù)學(xué)成績(jī)優(yōu)秀的有360人,非優(yōu)秀的有880人. [思路探究] 分別列出數(shù)學(xué)與物理,數(shù)學(xué)與化學(xué),數(shù)學(xué)與總分優(yōu)秀的2×2列聯(lián)表,求k的值.由觀測(cè)值分析,得出結(jié)論. [解] (1)列出數(shù)學(xué)與物理優(yōu)秀的2×2列聯(lián)表如下: 物理優(yōu)秀 物理非優(yōu)秀 合計(jì) 數(shù)學(xué)優(yōu)秀 228 132 360 數(shù)學(xué)非優(yōu)秀 143 737 880 合計(jì) 371 869 1 240 n11=228,n12=132,n21=143,n22=737, n1+=360,n2+=880,n+1=371,n+2=869,n=

8、1 240. 代入公式χ2= 得χ21=≈270.114 3. (2)列出數(shù)學(xué)與化學(xué)優(yōu)秀的2×2列聯(lián)表如下: 化學(xué)優(yōu)秀 化學(xué)非優(yōu)秀 合計(jì) 數(shù)學(xué)優(yōu)秀 225 135 360 數(shù)學(xué)非優(yōu)秀 156 724 880 合計(jì) 381 859 1 240 n11=225,n12=135,n21=156,n22=724, n1+=360,n2+=880,n+1=381,n+2=859,n=1 240. 代入公式,得χ22=≈240.611 2. (3)列出數(shù)學(xué)與總分優(yōu)秀的2×2列聯(lián)表如下: 總分優(yōu)秀 總分非優(yōu)秀 合計(jì) 數(shù)學(xué)優(yōu)秀 267 93 3

9、60 數(shù)學(xué)非優(yōu)秀 99 781 880 合計(jì) 366 874 1 240 n11=267,n12=93,n21=99,n22=781, n1+=360,n2+=880,n+1=366,n+2=874,n=1 240. 代入公式,得χ23=≈486.122 5. 由上面計(jì)算可知數(shù)學(xué)成績(jī)優(yōu)秀與物理、化學(xué)、總分優(yōu)秀都有關(guān)系,由計(jì)算分別得到χ2的統(tǒng)計(jì)量都大于臨界值6.635,由此說(shuō)明有99%的把握認(rèn)為數(shù)學(xué)優(yōu)秀與物理、化學(xué)、總分優(yōu)秀都有關(guān)系,但與總分優(yōu)秀關(guān)系最大,與物理次之. 2.某推銷商為某保健藥品做廣告,在廣告中宣傳:“在服用該藥品的105人中有100人未患A疾病”.經(jīng)

10、調(diào)查發(fā)現(xiàn),在不服用該藥品的418人中僅有18人患A疾病.請(qǐng)用所學(xué)知識(shí)分析該藥品對(duì)預(yù)防A疾病是否有效. [解] 將問(wèn)題中的數(shù)據(jù)寫成如下2×2列聯(lián)表: 患A疾病 不患A疾病 合計(jì) 服用該藥品 5 100 105 不服用該藥品 18 400 418 合計(jì) 23 500 523 將上述數(shù)據(jù)代入公式χ2=中,計(jì)算可得χ2≈0.041 4,因?yàn)?.041 4<3.841,故沒(méi)有充分理由認(rèn)為該保健藥品對(duì)預(yù)防A疾病有效. 轉(zhuǎn)化與化歸思想在回歸分析中的應(yīng)用 回歸分析是對(duì)抽取的樣本進(jìn)行分析,確定兩個(gè)變量的相關(guān)關(guān)系,并用一個(gè)變量的變化去推測(cè)另一個(gè)變量的變化.如果兩個(gè)變量

11、非線性相關(guān),我們可以通過(guò)對(duì)變量進(jìn)行變換,轉(zhuǎn)化為線性相關(guān)問(wèn)題. 【例3】 某商店各個(gè)時(shí)期的商品流通率y(%)的商品零售額x(萬(wàn)元)資料如下: x 9.5 11.5 13.5 15.5 17.5 y 6 4.6 4 3.2 2.8 x 19.5 21.5 23.5 25.5 27.5 y 2.5 2.4 2.3 2.2 2.1 散點(diǎn)圖顯示出x與y的變動(dòng)關(guān)系為一條遞減的曲線.經(jīng)濟(jì)理論和實(shí)際經(jīng)驗(yàn)都證明,流通率y決定于商品的零售額x,體現(xiàn)著經(jīng)營(yíng)規(guī)模效益,假定它們之間存在關(guān)系式:y=a+.試根據(jù)上表數(shù)據(jù),求出a與b的估計(jì)值,并估計(jì)商品零售額為30萬(wàn)元

12、的商品流通率. [解] 設(shè)u=,則y=a+bu,得下表數(shù)據(jù): u 0.105 3 0.087 0 0.074 1 0.064 5 0.057 1 y 6 4.6 4 3.2 2.8 u 0.051 3 0.046 5 0.042 6 0.039 2 0.036 4 y 2.5 2.4 2.3 2.2 2.1 由表中數(shù)據(jù)可得y與u之間的回歸直線方程為 =-0.187 5+56.25 u. 所以所求的回歸方程為=-0.187 5+.當(dāng)x=30時(shí),y=1.687 5,即商品零售額為30萬(wàn)元時(shí),商品流通率為1.687 5%. 3.在某化

13、學(xué)實(shí)驗(yàn)中,測(cè)得如下表所示的6對(duì)數(shù)據(jù),其中x(單位:min)表示化學(xué)反應(yīng)進(jìn)行的時(shí)間,y(單位:mg)表示未轉(zhuǎn)化物質(zhì)的質(zhì)量. x/min 1 2 3 4 5 6 y/mg 39.8 32.2 25.4 20.3 16.2 13.3 (1)設(shè)y與x之間具有關(guān)系y=cdx,試根據(jù)測(cè)量數(shù)據(jù)估計(jì)c和d的值(精確到0.001); (2)估計(jì)化學(xué)反應(yīng)進(jìn)行到10 min時(shí)未轉(zhuǎn)化物質(zhì)的質(zhì)量(精確到0.1). [解] (1)在y=cdx兩邊取自然對(duì)數(shù),令ln y=z,ln c=a,ln =b,則z=a+bx.由已知數(shù)據(jù),得 x 1 2 3 4 5 6 y 39.8

14、 32.2 25.4 20.3 16.2 13.3 z 3.684 3.472 3.235 3.011 2.785 2.588 由公式得≈3.905 5,≈-0.221 9,則線性回歸方程為=3.905 5-0.221 9x.而ln c≈3.905 5,ln d≈-0.221 9, 故c≈49.675,d≈0.801, 所以c,d的估計(jì)值分別為49.675,0.801. (2)當(dāng)x=10時(shí),由(1)所得公式可得y≈5.4(mg). 所以化學(xué)反應(yīng)進(jìn)行到10 min時(shí)未轉(zhuǎn)化物質(zhì)的質(zhì)量約為5.4 mg. 1.為了解某社區(qū)居民的家庭年收入與年支出的關(guān)系,隨機(jī)調(diào)查

15、了該社區(qū)5戶家庭,得到如下統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)表: 收入x(萬(wàn)元) 8.2 8.6 10.0 11.3 11.9 支出y(萬(wàn)元) 6.2 7.5 8.0 8.5 9.8 根據(jù)上表可得回歸直線方程=bx+a,其中=0.76,=-.據(jù)此估計(jì),該社區(qū)一戶年收入為15萬(wàn)元家庭的年支出為(  ) A.11.4萬(wàn)元     B.11.8萬(wàn)元 C.12.0萬(wàn)元 D.12.2萬(wàn)元 [解析] 由題意知,==10, ==8, ∴=8-0.76×10=0.4, ∴當(dāng)x=15時(shí),=0.76×15+0.4=11.8(萬(wàn)元). [答案] B 2.根據(jù)如下樣本數(shù)據(jù) x 3 4 5

16、6 7 8 y 4.0 2.5 -0.5 0.5 -2.0 -3.0 得到的回歸方程為=bx+a,則(  ) A.a(chǎn)>0,b>0 B.a(chǎn)>0,b<0 C.a(chǎn)<0,b>0 D.a(chǎn)<0,b<0 [解析] 作出散點(diǎn)圖如下: 觀察圖象可知,回歸直線=bx+a的斜率b<0,當(dāng)x=0時(shí),=a>0.故a>0,b<0. [答案] B 3.下圖是某地區(qū)2000年至2016年環(huán)境基礎(chǔ)設(shè)施投資額y(單位:億元)的折線圖. 為了預(yù)測(cè)該地區(qū)2018年的環(huán)境基礎(chǔ)設(shè)施投資額,建立了y與時(shí)間變量t的兩個(gè)線性回歸模型.根據(jù)2000年至2016年的數(shù)據(jù)(時(shí)間變量t的值依次為1,2,…

17、,17)建立模型①:=-30.4+13.5t;根據(jù)2010年至2016年的數(shù)據(jù)(時(shí)間變量t的值依次為1,2,…,7)建立模型②:=99+17.5t. (1)分別利用這兩個(gè)模型,求該地區(qū)2018年的環(huán)境基礎(chǔ)設(shè)施投資額的預(yù)測(cè)值; (2)你認(rèn)為用哪個(gè)模型得到的預(yù)測(cè)值更可靠?并說(shuō)明理由. [解] (1)利用模型①,該地區(qū)2018年的環(huán)境基礎(chǔ)設(shè)施投資額的預(yù)測(cè)值為=-30.4+13.5×19=226.1(億元). 利用模型②,該地區(qū)2018年的環(huán)境基礎(chǔ)設(shè)施投資額的預(yù)測(cè)值為 =99+17.5×9=256.5(億元). (2)利用模型②得到的預(yù)測(cè)值更可靠. 理由如下: (ⅰ)從折線圖可以看出,

18、2000年至2016年的數(shù)據(jù)對(duì)應(yīng)的點(diǎn)沒(méi)有隨機(jī)散布在直線y=-30.4+13.5t上下,這說(shuō)明利用2000年至2016年的數(shù)據(jù)建立的線性模型①不能很好地描述環(huán)境基礎(chǔ)設(shè)施投資額的變化趨勢(shì).2010年相對(duì)2009年的環(huán)境基礎(chǔ)設(shè)施投資額有明顯增加,2010年至2016年的數(shù)據(jù)對(duì)應(yīng)的點(diǎn)位于一條直線的附近,這說(shuō)明從2010年開(kāi)始環(huán)境基礎(chǔ)設(shè)施投資額的變化規(guī)律呈線性增長(zhǎng)趨勢(shì),利用2010年至2016年的數(shù)據(jù)建立的線性模型=99+17.5t可以較好地描述2010年以后的環(huán)境基礎(chǔ)設(shè)施投資額的變化趨勢(shì),因此利用模型②得到的預(yù)測(cè)值更可靠. (ⅱ)從計(jì)算結(jié)果看,相對(duì)于2016年的環(huán)境基礎(chǔ)設(shè)施投資額220億元,由模型①

19、得到的預(yù)測(cè)值226.1億元的增幅明顯偏低,而利用模型②得到的預(yù)測(cè)值的增幅比較合理,說(shuō)明利用模型②得到的預(yù)測(cè)值更可靠. (以上給出了2種理由,答出其中任意一種或其他合理理由均可) 4.某工廠為提高生產(chǎn)效率,開(kāi)展技術(shù)創(chuàng)新活動(dòng),提出了完成某項(xiàng)生產(chǎn)任務(wù)的兩種新的生產(chǎn)方式.為比較兩種生產(chǎn)方式的效率,選取40名工人,將他們隨機(jī)分成兩組,每組20人.第一組工人用第一種生產(chǎn)方式,第二組工人用第二種生產(chǎn)方式.根據(jù)工人完成生產(chǎn)任務(wù)的工作時(shí)間(單位:min)繪制了如圖所示的莖葉圖: (1)根據(jù)莖葉圖判斷哪種生產(chǎn)方式的效率更高?并說(shuō)明理由; (2)求40名工人完成生產(chǎn)任務(wù)所需時(shí)間的中位數(shù)m,并將完成生產(chǎn)任

20、務(wù)所需時(shí)間超過(guò)m和不超過(guò)m的工人數(shù)填入下面的列聯(lián)表: 超過(guò)m 不超過(guò)m 第一種生產(chǎn)方式 第二種生產(chǎn)方式 (3)根據(jù)(2)中的列聯(lián)表,能否有99%的把握認(rèn)為兩種生產(chǎn)方式的效率有差異? 附:χ2=. [解] (1)第二種生產(chǎn)方式的效率更高. 理由如下: (i)由莖葉圖可知:用第一種生產(chǎn)方式的工人中,有75%的工人完成生產(chǎn)任務(wù)所需時(shí)間至少80分鐘,用第二種生產(chǎn)方式的工人中,有75%的工人完成生產(chǎn)任務(wù)所需時(shí)間至多79分鐘.因此第二種生產(chǎn)方式的效率更高. (ⅱ)由莖葉圖可知:用第一種生產(chǎn)方式的工人完成生產(chǎn)任務(wù)所需時(shí)間的中位數(shù)為85.5分鐘,用第二種生產(chǎn)方式的工人完

21、成生產(chǎn)任務(wù)所需時(shí)間的中位數(shù)為73.5分鐘.因此第二種生產(chǎn)方式的效率更高. (ⅲ)由莖葉圖可知:用第一種生產(chǎn)方式的工人完成生產(chǎn)任務(wù)平均所需時(shí)間高于80分鐘;用第二種生產(chǎn)方式的工人完成生產(chǎn)任務(wù)平均所需時(shí)間低于80分鐘.因此第二種生產(chǎn)方式的效率更高. (ⅳ)由莖葉圖可知:用第一種生產(chǎn)方式的工人完成生產(chǎn)任務(wù)所需時(shí)間分布在莖8上的最多,關(guān)于莖8大致呈對(duì)稱分布;用第二種生產(chǎn)方式的工人完成生產(chǎn)任務(wù)所需時(shí)間分布在莖7上的最多,關(guān)于莖7大致呈對(duì)稱分布.又用兩種生產(chǎn)方式的工人完成生產(chǎn)任務(wù)所需時(shí)間分布的區(qū)間相同,故可以認(rèn)為用第二種生產(chǎn)方式完成生產(chǎn)任務(wù)所需的時(shí)間比用第一種生產(chǎn)方式完成生產(chǎn)任務(wù)所需的時(shí)間更少.因此第

22、二種生產(chǎn)方式的效率更高. (以上給出了4種理由,答出其中任意一種或其他合理理由均可) (2)由莖葉圖知m==80. 列聯(lián)表如下: 超過(guò)m 不超過(guò)m 第一種生產(chǎn)方式 15 5 第二種生產(chǎn)方式 5 15 (3)由于χ2==10>6.635,所以有99%的把握認(rèn)為兩種生產(chǎn)方式的效率有差異. 5.如圖是我國(guó)2008年至2014年生活垃圾無(wú)害化處理量(單位:億噸)的折線圖. (1)由折線圖看出,可用線性回歸模型擬合y與t的關(guān)系,請(qǐng)用相關(guān)系數(shù)加以說(shuō)明; (2)建立y關(guān)于t的回歸方程(系數(shù)精確到0.01),預(yù)測(cè)2016年我國(guó)生活垃圾無(wú)害化處理量. 附注: 參考數(shù)據(jù):

23、yi=9.32,tiyi=40.17,=0.55,≈2.646. 參考公式:相關(guān)系數(shù)r=,回歸方程=a+bt中斜率和截距的最小二乘法估計(jì)公式分別為=,=-. [解] (1)由折線圖中的數(shù)據(jù)和附注中的參考數(shù)據(jù)得 =4, (ti-)2=28,=0.55, (ti-)(yi-)=tiyi-yi=40.17-4×9.32=2.89, ∴r≈≈0.99. 因?yàn)閥與t的相關(guān)系數(shù)近似為0.99,說(shuō)明y與t的線性相關(guān)程度相當(dāng)大,從而可以用線性回歸模型擬合y與t的關(guān)系. (2)由=≈1.331及(1)得 ==≈0.103. =-≈1.331-0.103×4≈0.92. 所以y關(guān)于t的回歸方程為=0.92+0.10t. 將2016年對(duì)應(yīng)的t=9代入回歸方程得=0.92+0.10×9=1.82. 所以預(yù)測(cè)2016年我國(guó)生活垃圾無(wú)害化處理量約為1.82億噸. - 11 -

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