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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 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)o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。它们与类型变量的关系从本质上并没有越过相关的范畴。 不过,既然我们要参照其值来进行分组,权且称之为自变量
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《数值分析》课程PPT教学课件(英文版)Chapter 02 Numerical Integration 2.6 Iterative Methods for Linear Systems
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《数值分析》课程PPT教学课件(英文版)Chapter 01 The Solution of Nonlinear Equations 1.3 Initial Approximation and Convergence Criteria
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习题一 1.设 x>0,x*的相对误差为 δ,求 f(x)=ln x 的误差限
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1、压缩映象与压缩映象原理。 2、利用压缩映象原理解微分方程、积分方程和代数方程组
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从初值)出发,得到序列)}。 计算精度可控,特别适用于求解系数为大型稀疏 矩阵 sparse matrices*的方程组
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一、Hermite插值问题的提出 二、 三次 Hermite 插值
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第一章 数值计算中的误差分析 第二章 线性方程组的直接解法 第三章 线性方程组的迭代解法 第四章 方阵特征值和特征向量的计算 第五章 非线性方程求根。 第六章 插值法 第七章函数逼近和曲线拟合 第八章 数值积分与数值微分 第九章 常微分方程的数值解法
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原点平移法/ deflation technique
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《数值分析》课程教学资源(PPT讲稿)第七章 曲线拟合与函数逼近(1/3)
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