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哈尔滨工程大学:《数学建模》课程教学资源(2014全国赛培训课件及资料)第五章 主成分分析(Principal Components Analysis)
文档格式:PPT 文档大小:1.3MB 文档页数:89
❖ 什么是主成分和主成分分析? ❖ 理解主成分分析的基本思想和几何意义? ❖ 理解并掌握基于协方差矩阵或相关系数矩阵求解主成分? ❖ 如何确定主成分个数? ❖ 如何解释主成分? ❖ 掌握运用SPSS软件求解主成分 ❖ 对软件输出结果进行正确分析
北京大学:《地理信息系统(GIS)》PPT教学课件_第七讲 GIS的空间分析技术(程承旗)
文档格式:PPT 文档大小:3.71MB 文档页数:117
⚫ 空间分析是分析空间数据的技术的通称。 ⚫ 这些技术从宏观上区分,可以归纳为: ⚫ 1)空间图形数据的拓扑运算; ⚫ 2)非空间属性的数据运算; ⚫ 3)空间和非空间属性的联合运算等
北京大学:《分析化学 Analytical Chemistry》课程教学资源(PPT课件讲稿)各章小结(共八章)
文档格式:PPT 文档大小:90KB 文档页数:13
第一章小结 1.了解分析化学的任务和作用、定量分析过程和方 法 2.了解滴定分析的基本术语,滴定分析对反应的要 求和滴定方式、基准物质、标准溶液 3.熟练进行滴定分析计算: M(M)、m、n、C、 V、w、p之间的关系 标准溶液的配制与标定:直接法、标定法 滴定剂(n)与被测物(n)的关系: 等物质的量规则、换算因数法
教育部高职高专规划教材:《证券投资分析》课程教学资源(PPT课件)第十一章 其它技术指标分析
文档格式:PPT 文档大小:78KB 文档页数:12
技术指标分析的方法多种多样,五花八门,多 不胜数。但每一种技术指标都有其优点有其局 限,无所谓谁优谁劣,都不能作为测市的唯一 依据,在实际运用中,投资者可根据自己的喜 好和能力选择一种或几种技术指标进行分析, 以作为买卖操作的参考。上一章介绍了主要的 技术指标,本章在众多的技术指标中选择几种 作为上一章的补充,以便投资者在实际股票买 卖过程中寻求更多技术方面的支持
21世纪高职高专新概念教材:Excel在统计学中的应用_第3章 数据描述统计分析
文档格式:PPT 文档大小:1.21MB 文档页数:37
3.1 集中趋势的测定与分析 3.2 离中趋势的测定与分析 3.3 分布形态的测定与分析 3.4 描述统计工具
《统计学习题库》(六)
文档格式:DOC 文档大小:298.5KB 文档页数:10
1. 设在因子共有 r 个水平,每个水平下抽 n 个单位的样本数据。则 A. SST、SSA 和 SSE 的自由度分别是:(nr-r)、(r-1)、(nr-r) B. SST、SSA 和 SSE 的自由度分别是:(nr-1)、(r-r)、(nr-1) C. SST、SSA 和 SSE 的自由度分别是:(nr-1)、(r-1)、(nr-r) D. SST、SSA 和 SSE 的自由度分别是:(nr-1)、(nr-r)、(r-1)
安徽科技学院:《物流系统规划与设计》课程教学资源(课件讲稿)第七章 EIQ分析技术
文档格式:PDF 文档大小:977.94KB 文档页数:54
第一节 EIQ规划分析的基础 第二节 EIQ分析的作用、步骤与方法 第三节 EIQ图表数据判读与分析
《生物化学》课程电子讲义:第十六章 激素生化
文档格式:DOC 文档大小:93.5KB 文档页数:16
多细胞生物体内细胞之间必须相互联系合作,以维持生长、分化和代谢等各种机能的顺 利进行:细胞分泌到胞外的信号分子在这种相互联系中是必不可少的(参考第十七章),激 素(hormones)就是一类重要的细胞外信号分子。 现在已知的人体激素有数十种之多,本章重点讨论下列几类:甲状腺激素、肾上腺髓质 及皮质激素、垂体激素以及下丘脑激素等。对内皮素、心钠素及瘦蛋白(leptin)也作了简单 的介绍
《工程经济与管理》课程教学资源(PPT电子课件)第七章 建设项目财务评价
文档格式:PPT 文档大小:70.5KB 文档页数:5
一、财务评价的概述 1、概念:在国家现行的财税制度和市场价格体系下,分析和预测项目的财务效益与费用,计算财务评价指标,考察拟建项目的盈利能力、偿债能力和抵御风险的能力,据以判断项目的财务可行性 2、财务评价的基本原则 (1)费用与效益计算范围的一致性原则 (2)费用与效益识别的有无对比原则 (3)动态分析与静态分析相结合,以动态分析为主的原则 (4)基础数据确定中的稳妥原则
一种改进的lp-RWMKE-ELM故障诊断模型
文档格式:PDF 文档大小:1.45MB 文档页数:14
针对装备各类故障样本分布不平衡、现有算法故障诊断精度较低的问题,通过引入p范数约束多核极限学习机和基于AdaBoost的集成学习策略,定义了一种p范数约束下正则化加权多核集成极限学习机的故障诊断模型。首先,在p范数约束下,基于各类故障样本自身规模,分别进行了两种自适应的样本权重分配;其次,在每层分类器的优化中,将多核学习的多源数据融合能力和极限学习机运算高效的特点相结合,同时,将样本的权重$ {\\boldsymbol{W}} $
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