本章主要内容： · 一元线性回归方程度建立、显著性检验、预报和控制。非线性回归方程的线性化。 · 多元线性回归方程建立、显著性检验、偏回归平方和。 · 回归分析法在试验设计中的作用和地位。 · 正交多项式回归设计及回归方程的建立

提出了基于偏最小二乘回归模型的带钢热镀锌质量监控方法.以带钢热镀锌生产中带钢力学性能和锌层质量的质量监控为研究对象,用偏最小二乘方法建立了生产过程参数与质量结果之间的回归模型,对生产过程控制能力进行了分析,并给出了产品质量的预测方法.用鞍钢股份有限公司带钢热镀锌的实际生产数据进行验证.结果表明,偏最小二乘法比传统的多元线性回归方法具有更好的预测精度,基于偏最小二乘回归的锌层质量预测模型,其相对预测误差可达到5.93%

一、化学计量学介绍 a brief introduction of chemometrics 二、信息评价 information appraise 三、信号与噪声 signal and noise 四、信号的处理技术 technology of signal process 五、多元分析方法 polybasis analysis methods

无条件极值 定义12.6.1设D∈R为开区域,f(x)为定义在D上的函数, x=(x,x2,,x)D若存在x的邻域0(xo,r),使得 f(x)≥f(x)(或f(xo)≤f(x)),x∈O(xo,r), 则称x为f的极大值点(或极小值点);相应地,称f(xo)为相应的极 大值(或极小值);极大值点与极小值点统称为极值点,极大值与极 小值统称为极值

空间曲线的切线和法平面 一条空间曲线可以看成一个质点在空间运动的轨迹。取定一个直 角坐标系,设质点在时刻t位于点P(x()y()=(t)处,即它在任一时刻 的坐标可用 (x=x(t)

本书是一本集多元社会科学研究统计方法及相应SPSS统计软件应用的教 材。 科学的性质要求一个完整的研究必须理论联系实际,能够比较准确地刻画事 物的现状、把握它的内在规律、并力图能够预测它的发展趋势。长期以来,社会 科学研究由于其研究对象的复杂性以及量化分析水平很低,总是较多地依赖于概 念定义和逻辑推理,处于单纯思辨的范围,很少具有经验(实证)研究的性 质。因此,总是有很多人并不将其作为科学来对待

所谓的多元方差分析,就是说存在着不止一个应变量,而是两个以上的应 变量共同反映了自变量的影响程度。比如要研究某些因素对儿童生长的影响程 度,则身高、体重等都可以作为生长程度的测量因子,即都应作为应变量

（1)对两变量间的相关度的分析的统计技术称为 二元变量技术。若涉及两个以上的变量,采用 的统计技术叫多元变量技术。 （ 2)分析两个变量之间的相关度时,两个变量分 别被定义为自变量和因变量。自变量是指那些 可以影响因变量结果的变量。例如,价格、广 告费或零售点的数量等自变量常用于预测或解 释一个品牌的销售量或市场份额(因变量)

本节我们考察多元函数的极限,也就是整体极限(重极限)与部分极限(方向极限或路径 极限)的关系为方便起见,我们仅讨论二元函数的极限,当然包括全微分和方向导数,以及 上、下极限与连续性值得注意的是单变量函数与多变量函数的根本区别在于对单变量而言 趋于某点仅有两个方向,而对多变量却有无穷多个方向

4.1普通极值问题 设f(x1…,xn)是集合ScR\上的函数,如果对P=(x1,…,xn),存在P在R\中 的邻域U,使得ⅦP=(x1…xn)∈S∩U,恒有∫(x1…,x)≤∫(x19…,x2) (f(x1,…xn)≥f(x,…,x),则f(x0…,x)称为f(x1…,x)在S上的局部极大值