多元方差分析的主要用途是同时分析和检验不同类别在多个间距测度等级变 量上是否存在显著差别。这种方法由威尔克(S.S.Wlk)在1932年创建,后来 又得到逐步发展和完善。现在,许多计算机统计软件中都已经具有多元方差分析 的功能。但是,这种方法在我国社会科学研究中的应用尚属少见,有待进一步推 本章第一节将从多元方差分析与一元方差分析的关系入手,简介相关方法的 沿革及多元方差分析的特点。第二节主要介绍多元方差分析所要求的变量、数据 方面的条件

第一节 相关和回归 第二节 一元线性回归模型 第三节 多元线性回归模型 第四节 方程的解释能力 第五节 回归方程的检验和回归系数的推断统计 第六节 多重共线性及其解决方案 第七节 虚拟变量的应用 第八节 计算机应用 第九节 研究实例

第一节 相关和回归 第二节 一元线性回归模型 第三节 多元线性回归模型 第四节 方程的解释能力 第五节 回归方程的检验和回归系数的推断统计 第六节 虚拟变量的应用 第七节 多重共线性及其解决方案 第八节 计算机应用

3.1 多元线性回归模型 3.2 回归参数的估计 3.3 参数估计量的性质 3.4 回归方程的显著性检验 3.5 中心化和标准化 3.6 相关阵与偏相关系数

8.1 线性回归分析的基本原理 8.2 图表分析与回归函数分析 8.3 Excel回归分析工具 8.4 多元回归分析 8.5 非线性回归分析

11.1主要功能 11.2实例操作 11.1主要功能 多元分析处理的是多指标的问题。由于指标太多,使得分析的复杂性增加。观察指标 的增加本来是为了使研究过程趋于完整,但反过来说,为使研究结果清晰明了而一味增加 观察指标又让人陷入混乱不清。由于在实际工作中,指标间经常具备一定的相关性,故人 们希望用较少的指标代替原来较多的指标,但依然能反映原有的全部信息,于是就产生了 主成分分析、对应分析、典型相关分析和因子分析等方法

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

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

方差分析 – 方差分析的过程 – 单因素方差分析 – 二因素方差分析 相关分析 – 相关分析的过程 回归分析 – 一元回归 – 多元回归

论述隔热技术在军用装甲车辆上的应用意义,分析发动机燃烧室应用隔热技术存在的困难和关键问题.采用类比实验的方法,应用金属半固态加工理论和材料属性的研究方法,通过对金属陶瓷(以TiC-Ni为例)进行热模拟实验,研究金属陶瓷在高温下的变形规律和性能,从而探索性地研究陶瓷在高温下的破坏机理.实验和研究表明:基于经典弹塑性及蠕变理论的本构方程,非弹性应变在高温下其本质上是时间相关的.非弹性变形是由一单一的机理控制,宜用统一的方法,即把塑性及蠕变相联系起来的弹粘塑性本构方程来处理.根据热模拟实验数据,采用多元回归的方法拟合出反映某金属陶瓷在高温下变形性能的数学模型,最后应用数理统计的方法对建立的数学模型进行检验,结果表明建立的模型是合理的