❖ 1、什么是因子分析？ ❖ 2、理解因子分析的基本思想 ❖ 3、因子分析的数学模型以及模型中公共因子、 因子载荷变量共同度的统计意义 ❖ 4、因子旋转的意义 ❖ 5、结合SPSS软件进行案例分析

研究的主要问题：1有关单因素和多因素非简单试验的统计分析方法多处理的正态总体参数估计和均值比较。2.对输入变量与试验指标之间存在的统计因果关系和协同变异问题进行统计分析的方法回归分析和相关分析

许多人简单地认为统计(Statistics)就是收集数字,其实这仅仅是统计学的原始意义。 现代统计学已远远超出了这个范围,发展成为广泛应用于社会科学、自然科学等领域的科学方法。它是研究客观事物数量特征和数量关系的方法论学科,能够告诉人们如何通过打开几扇窗口去探索一个未知的世界,教会人们怎样用一种新的方式来思考问题,是一门很实用的学科

◼ 时间序列的分解 ◼ 确定性因素分解 ◼ 趋势分析 ◼ 季节效应分析 ◼ 综合分析 ◼ X－11过程

时间序列的分解 确定性因素分解 趋势分析 季节效应分析 综合分析 X-11过程

以前各章所述的统计方法都只涉及X一种变数,其统计分析的主要目的可概括为试验 结果的比较,即对一种变数间的差异是否显著进行测验,从而确定对不同处理试验结果的取 舍。本章则是介绍研究X、Y两种数间关系的统计分析方法 第一节回归和相关意义 基本概念 在自然界和生产实践中有许多现象、事物之间存在相互关系或相互影响

第一节 多因素完全随机和随机区组试验的统计分析 第二节 裂区试验的统计分析 第三节 一组相同试验方案数据的联合分析 第四节 多因素混杂和部分实施试验的设计和分析（正交试验法）第五节 响应面分析

1 基本概念 2 总体思路 3 计量资料的统计分析4 计数资料的统计分析 5 等级资料的统计分析 6 统计分析方法小结

采用回归分析的方法,建立特征变量与产品质量之间的统计对应关系,把产品质量表达成特征变量的回归函数,进而得到特征空间与产品质量空间在统计意义上的映射关系.在产品质量空间进行聚类,在特征空间进行分类,而后提出了一种基于统计空间映射的在线模式识别方法.利用唐钢烧结厂的实测数据进行了仿真,验证了本方法的正确性.从算法分析和仿真结果看,这一算法可以有效地克服模式交叉现象的影响,并可对复杂生产过程进行在线质量推断

本章教学目的：了解随机过程和数理统计的基本知识（因为它是分析和设计通信系统的重要 工具）。 说明：随机过程与数理统计属于数学学科的内 容。为了使大家迅速掌握随机过程与数理统计 的有关知识，本章不准备从严格的数学角度介绍随机过程与数理统计的完整内容，而将结合 本课程的特点从工程的角度有重点的介绍