例1设x2=n,y2=,z2=m及∫(x,y,z)=F(u,V,w),证明 xf +yf +=f=uF +vF+wF -v x=x(u, v, w) 证方程组{y2=确定了函数组{y=y(un,,w),先求这个函数组对各变元的偏导

第一节相关分析概述 第二节等级相关与品质相关 第三节简单线性回归模型 第四节多元线性回归模型

Presentation outline What is pCa? Geometrical approach to pca Analytical approach to PCa Properties of PCa how to determine the number of pc? How to interpret the pc? Use of pc scores

Presentation Outline 1. What is discriminant analysis? 2 Two populations discriminant analysis 3, More than two populations discriminant analysis -distance discriminant analysis -Bayes discriminant analysis -Fisher discriminant analysis -variable selection discriminant analysis (forward discriminant analysis) (backward discriminant analysis) (stepwise discriminant analysis)

对应分析的重点 1、什么是对应分析? 2、理解对应分析的基本思想 3、对应分析的基本步骤 4、结合SPSS软件进行案例分析

一、拟合优度检验 二、方程显著性检验 三、变量显著性检验

一、异方差性 对多元线性回归模型:

一、适宜资料:多个自变量对一个依变量的影响呈线性回归模型的多变量资料。 二、分析目的:建立多元线性回归方程,分析多个自变量对一个依变量的综合作用及各自变量的绝对作用(b),从而发现规律,以利预测和控制

一、偏导数的定义及其计算法 二、高阶偏导数 三、小结思考题

一、空间曲线的切线与法平面 二、曲面的切平面与法线 三、小结思考题