该博客探讨了如何使用Python、SPSS或MATLAB进行数据分析，重点在于回归分析和相关性分析在c4烯烃选择性、乙醇转化率与温度间函数关系的建立。作者通过分层分析和三维可视化揭示催化剂差异，并详细介绍了计算收率的过程，强调了单位一致性的重要性。此外，还讨论了如何基于给定数据进行创新性实验设计，以优化最高收率。
**第一问，**没啥说的，导数据进python或者spss或者MATLAB就行，筛选c4烯烃选择性和乙醇转化率以及温度这三列，得出函数关系，牛的就直接for语句嵌套就行。不过我仔细想想，应该是两种思路，一种是回归分析，一种是相关性分析吧。我自己选的前者。第二小问比较简单，没什么可说的。
**第二问，**比较需要想法，分层分析，对照组，寻找催化剂之间的差别，例如装料比，负载，滴加速率，以及同温度不同催化剂对比，我自己在写的时候，先分层分析对比，之后又写了总的对比，我认为这种题要把可视化做的好一点，于是用matlab画了三维图，这样关系更容易观察，也许评委会更喜欢（谁知道呢)，总的来说就是量化分析。
**第三问，**先算收率，注意单位，我们第一次导数据单位没看，差点升天，之后分析最高收率的影响关系，以不同温度，不同催化剂作为输入，而后输出各组收率，分析影响原因，为了印证结果，可以用论文作为参考。低于350°c，改一下值域，定义域就行。
**第四问，**创新题，一开始我以为让自己发散找材料，但是反复的读题，一直觉得他这个规定的5次实验很有深意，果然还是要从给的数据着手，练习第三问，我们应该从最高收率进行分析，可从装料方式，配料比，不同催化剂，临近的温度，这些考虑，你会发现，很容易刚好凑满5组，但是一定要说清楚原因，自圆其说，合理可行。
细的不想写了，论文懒得发，我是笨蛋，代码放附录快40页，服了，，，，
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