针对邯钢IF钢冶炼过程，采用统计学软件SPSS中逻辑回归分析、相关性统计、描述性统计等方法，研究了冶炼过程中关键参数和轧材夹杂缺陷之间的对应关系以及参数间的相关性.结果表明：在IF钢冶炼过程中将转炉终点温度控制在1695~1700℃之间，吹氧量控制在250 m3以下，静置时间控制在30~40 min之间，加铝前氧位不超过3.9×10-4时，IF钢轧材出现夹杂缺陷的机率减少.由此对现场提出了改善措施，结果表明以上优化措施可以减少IF钢轧材中夹杂缺陷的产生

4.1 异方差性产生的背景和原因 4.2 一元加权最小二乘估计 4.3 多元加权最小二乘估计 4.4 自相关性问题及其处理 4.5 异常值与强影响点 4.6 本章小结与评注

利用连轧机耦合振动在线监测系统获得传动轴上扭矩和轧制力信号,经回归分析发现连轧机振动时变形区中性角也存在振动现象.利用轧制理论公式推导了振动时轧制变形区中性角变化规律,建立了由连轧机振动引起的变形区中性角变化增量方程,获得振动时各参数变化对中性角振动的影响规律.研究结果表明,通过有效控制某些参数,可以提高变形区中性角的稳定性,进而抑制连轧机振动现象

❖ 随机变量 ❖ 随机变量的数字特征 ❖ 参数估计 ❖ 回归分析 ❖ 随机过程 ❖ 随机过程的数字特征 ❖ 随机过程的谱密度

❖ 随机变量 ❖ 随机变量的数字特征 ❖ 参数估计 ❖ 回归分析 ❖ 随机过程 ❖ 随机过程的数字特征 ❖ 随机过程的谱密度

第一章 古典概型和概率空间 第二章 随机变量和概率分布 第三章 随机向量及其分布 第四章 数学期望和方差 第五章 多元正态分布和极限定理 第六章 描述性统计 第七章 参数估计 第八章 假设检验 第九章 线性回归分析

通过本课程的学习，学生初步学会用Matlab软件做数值计算、解优化模型、解图论问题；初步理解并上机操练下列数值计算方法：方程求解、迭代法、微分方程求解、插值法、曲线拟合、回归分析、计算机模拟、线性规划与非线性规划、图论中的最小生成树和最短路径；初步学会用数学建模的方法解决一些实际问题

从实际生产数据入手,研究了温度模型设定精度的现状及设定精度与各影响因素之间的关系,同时还消化了原来的温度模型程序并将其移植到微机上.经大量的离线统计回归分析,提出了一个行之有效的温度模型改进方案.该改进方案的思路同样适合其他热轧生产线

利用有限元软件对楔横轧成形小断面收缩率轴类件的椭圆度进行数值模拟,通过对数值模拟结果进行正交回归分析,研究工艺参数对小断面收缩率轧件椭圆度的影响规律.结果表明:展宽角和断面收缩率对轧件椭圆度影响显著,展宽角越大或断面收缩率越小,则轧件椭圆度越大;当断面收缩率较小时,成形角对轧件椭圆度几乎没有影响.并解释了各工艺参数对轧件椭圆度影响的原因.通过轧制实验,验证了数值模拟结果的可靠性

一、单项选择题 1、在满足经典假定条件的回归分析中，下列有关解释变量和被解释变量的 说法正确的有（ C ） A．被解释变量和解释变量均为非随机变量 B. 被解释变量和解释变量均为随机变量 C．被解释变量为随机变量，解释变量为非随机变量 D. 被解释变量为非随机变量，解释变量为随机变量