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鉴别分析是一种进行统计鉴别和分组的技术手段。它可以就一定数量案例的一个分组变量和相应的其他多元变量的已知信息,确定分组与其他多元变量之间 的数量关系,建立鉴别函数(discriminant function)然后便可以利用这一数量 关系对其他已知多元变量信息、但未知分组类型所属的案例进行鉴别分组。沿用 多元回归模型的称谓,在鉴别分析中称分组变量(grouping variable)为因变量, 而用以分组的其他特征变量称为鉴别变量( disciminant variable)或自变量。其 实,这里的自变量并不一定是真正的“原因变量,有时可能倒是真正的“结 果”或“反应”变量

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本书强调严格性和基础性，书中的材料从源头—数系的结构及集合论开始，然后引向分析的基础（极限、级数、连续、微分、Riemann积分等），再进入幂级数、多元微分学以及Fourier分析，最后到达Lebesgue积分，这些材料几乎完全是以具体的实直线和欧几里得空间为背景的.书中还包括关于数理逻辑和十进制系统的两个附录。课程的材料与习题紧密结合，目的是使学生能动地学习课程的材料，并且进行严格的思考和严密的书面表达的实践本书适合已学过微积分的高年级本科生和研究生学习

对国内一钢厂EAF→LF→VD→CC工艺生产的高品质GCr15轴承钢进行系统取样,针对DS类非金属夹杂物随机性强的特点,利用能够进行大面积试样检测的ASPEX自动扫描电镜分析统计钢中非金属夹杂物的成分、尺寸、数量等信息.研究发现:GCr15轴承钢冶炼过程中非金属夹杂物主要为MgO-Al2O3-CaO复合夹杂物和MnS,同时有少量的SiO2-Al2O3和MgO-Al2O3复合夹杂物;夹杂物尺寸主要集中在38μm,并有少量DS类夹杂物出现且尺寸范围波动很大,最大可以达70μm以上,形貌为圆形或近似圆形;VD有较强的去除夹杂物功能,经过VD真空精炼,夹杂物中CaO含量有增加趋势;吊包至铸坯过程,夹杂物成分向Al2O3含量增多的区域移动,最终轴承钢铸坯中夹杂物成分位于高Al2O3含量（≥80%）,少量MgO（<20%）和低CaO（<5%）的区域;DS夹杂物的生成和去除具有较强的随机性

(一)单因素试验在科学试验和生产实践中, 影响一事物的因素往往是很多的例如,在化 工生产中,有原料成份,原料剂量,催化剂,反 应温度,压力,溶液浓度,反应时间,机器设备 及操作人员的水平等因素.每一因素的改变都 有可能影响产品的数量和质量.有些因素影响 较大,有些较小.为了使生产过程得以稳定,保 证优质,高产,就有必要找到对产品质量有显 著影响的那些因素.为此,我们需进行试验,方 差分析就是根据试验结果进行分析,鉴别各个 有关因素的作用的有效方法

第四章方差分析 第一节方差分析的基本思想及其应用条件 1.方差分析的基本思想 根据试验的设计类型,将全部观察值的总离 均差平方和及其自由度分解为两个或多个部分, 每个部分的变异可由某个因素作用或几个因素的交互作用以及随机误差的作用加以解释。分析时分别求得各部分变异度指标SS(离均差平方和),结 合自由度计算MS(均方),最终求得F值。根据 F值的大小和理论F值作比较,便可判断研究因素对试验结果有无影响