典型相关分析( canonical correlation analysis)是近年来开始普及的一种新型 多元统计分析方法。典型相关分析源于荷泰林(H. Hotelling)于1936年在《生 物统计》期刊上发表的一篇论文《两组变式之间的关系》①。他所提出的方法经 过多年的应用及发展,逐渐达到完善,在70年代臻于成熟。由于典型相关分析 涉及较大量的矩阵计算,它的应用在早期曾受到相当的限制。但当代计算机技术 及其软件的迅速发展,弥补了应用典型相关分析中的困难,因此它的应用开始走 向普及化

基本要求 概述 中药及其制剂分析 中待测成分的提取 分离与纯化方法 中药及其制剂分析的一般程序 练习与思考

第一节 随机效应与方差分量模型 第二节 方差分量模型的解法 第三节 方差分量模型参数的广义岭估计 第四节 方差分量模型参数经验 Bayes 估计

基本要求 概述 中药及其制剂分析中 待测成分的提取分离与纯化方法 中药及其制剂分析的一般程序 练习与思考

第一节芳胺类药物的分析 第二节苯乙胺类药物分析 第三节芳氧丙醇胺药物分析

第一节 设备更新的特点和原则 一、设备更新的特点和原则 二、设备的磨损及补偿 第二节 设备大修及其经济界限 一、新增设备的经济分析 二、设备大修的经济界限 第三节 设备更新技术经济分析 一、概述 二、设备经济寿命 三、设备原型更新分析 四、设备现代化技术改造分析

事件史分析 本章将对事件史分析的基本概念和模型进行非技术性的介绍。具体地说,首 先我们将讨论什么是事件历史分析。然后介绍几种广泛使用的事件历史分析的模 型,特别要着重介绍的是离散时间的 logit模型和Cox比例风险模型(Cox pro portional hazards model)。我们将用1988年中国千分之二生育节育抽样调查的数 据来示范如何使用这两种模型,并在本章后面强调一些应该注意的问题。本章的 附录中提供了使用SPSS软件数据处理和估计的步骤

科学的最终目的在于揭示事物变化的内在规律,因果关系是事物内在规律的 种基本形式。然而,事物的内在联系并不能直接观察到,所以需要在科学研究中应用 各种方法来加以探索和分析。通径分析便是一种探索系统因果关系的统计方法。 因果关系模型中明确设置自变量和因变量,通过模型分析,检査自变量对于 因变量的作用方向、作用强度和解释能力。并且,因果关系模型还可以用来进行 预测。本书第二章多元回归分析便是因果关系模型的一种。但是,多元回归模型 是一种比较简单的因果关系模型,它所假设的因果关系不存在多环节的因果结 构,尽管多元回归模型中可以包含多个自变量,然而各个自变量对因变量的作用 却是假设为并列存在的

把一个mxn矩阵A,在行的方向上分成s块,在 列的方向分成t块,称为A的sxt分块矩阵,记作 A=[Asx其中A(k=12s1,2t称为A的 子块,它们是各种类型的小矩阵 常用的分块矩阵,除了上面的4块矩阵,还有以 下几种形式:

主要是分析化学中常用的分离方法 1.1分析测定的全过程(四部分) 1.制样和溶样 (1)制样:取样(采样) 制得有代表性的具有平均组成的试样少量) 固体采样