一、n元线性方程组 1设线性方程组nx1+an2x2+…+amxn=b若常数项b2,…,bn不全为零,则称此方程组为非1,02,齐次线性方程组;若常数项b,b2bn全为零

浙教初中数学七上word全册打包教案_浙教初中数学七上《1.1 从自然数到有理数》word教案 (1)

定义由四个数排成二行二列(横排称行、竖排称列)的数表

若干个同维数的列向量（或同维数的行向量） 所组成的集合叫做向量组．

第一节显著性检验的基本原理 第二节样本平均数与总体平均数差异显著性检验 第三节两个样本平均数差异显著性检验 第四节百分数资料差异显著性检验 第五节总体参数的区间估计

考察一般线性方程组 +a12x2++ainn=b , ① ax1+a32x2+…+=b 其中x1,x2,xn为未知量,s为方程个数 a(i1,2,sj=1,2,n)称为方程组系数: b(i=1,2,s)称为常数项

第一节显著性检验的基本原理 第二节样本平均数与总体平均数差异显著性检验 第三节两个样本平均数差异显著性检验 第四节百分数资料差异显著性检验 第五节总体参数的区间估计

一、线性空间中向量之间的线性关系 二、线性空间的维数、基与坐标

因子分析( Factor Analysis)是多元统讣分析技术的一个分支,其主要目的 是浓缩数据。它通过研究众多变量之间的内部依赖关系,探求观测数据中的基本 结构,并用少数几个假想变量来表示基本的数据结构。这些假想变量能够反映原 来众多的观测变量所代表的主要信息,并解释这些观测变量之间的相互依存关 系,我们把这些假想变量称之为基础变量,即因子( Factors)。因子分析就是研 究如何以最少的信息丢失把众多的观测变量浓缩为少数几个因子 因子分析是由心理学家发展起来的,最初心理学家借助因子分析模型来解释 人类的行为和能力,1904年查尔斯·斯皮尔曼( Charles spearman)在美国心理学 杂志上发表了第一篇有关因子分析的文章,在以后的三四十年里,因子分析的理 论和数学基础逐步得到了发展和完善,它作为一个一般的统计分析工具逐渐被人 们所认识和接受

4.1 概述 4.2 一维数组 4.3 二维数组 4.4 字符数组