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。50年代以来,随着计算机的普及和各种统计软件的出现,因 子分析在社会学、经济学、医学、地质学、气象学和市场营销等越来越多的领域 得到了应用

第3章数据表的创建及操作 3.1数据表的创建 3.2数据表的维护 3.3数据表的排序、索引与查询 3.4数据表的统计与汇总 3.5多个数据表的使用

第五讲大数定律与中心极限定理 内容提要 (1)依概率收敛(定义及判断) (2)Chebyshev不等式(计算及应用) (3)大数定律(Chebyshev大数定律, Bernoul li大数定律 Khinchine大数定律) (4)中心极限定理(Lindeberg--levy中心极限定理, De Moivre-Laplace-中心极限定理,近似计算)

主要内容 1.掌握关系的含义、计算方法和应用 2.一元性回归的基本和伊的最小二鼎估方法 3.回归与相关分析 4.利用回归方选行

第四讲随机变量的数字特征 内容提要 (1)随机变量的数学期望(直接计算,随机变量函数的期望,期望的性质)方差(直接计算,性质) (2)协方差、协方差矩阵与相关系数(计算,性质) (3)矩和混合矩 (4)常见分布的期望与方差

第二讲随机变量及其概率分布 内容提要 (1)随机变量及其分布函数(分布函数的性质) (2)离散型随机变量的分布律 (3)连续型随机变量的密度函数及概率计算 (4)重要分布的定义及背景(二项分布,超几何分布,几何分布,负二项分布, Poisson分布,均匀分布,指数分布, amma分布,正态分布) (5)随机变量函数的分布(离散场合,连续场合)

第14章设计实例 14.1概述 14.2概要设计 14.3数据安全环节 14.4数据同步环节 14.5业户基本数据维护模块 14.6目录维护模块 14.7征管资料维护模块 14.8征管资料检索模块 14.9按年度删除征管业务资料模块 14.10征管业务资料完整性统计模块 14.11修改密码模块 14.12几个可重用模块

本章主要讲述离散型随机变量的数学期望连续型随机变量的数学期望,随 内容机变量的函数的数学期望,数学期望的性质方差的概念,方差的计算,方差的 性质;协方差及相关系数的定义,协方差与相关系数的性质,矩等内容

发展网上金融服务 电子商务带动的金融服务有: 1、金融服务:网上银行和贸易,会计帐务管理; 2、保险业:代理服务、网上报价、理赔管理; 3、投资理财业:网上证券交易、委托投资、财产管理; 4、金融信息服务业:发布与统计信息,咨询、评估与论证管理

第1章VFP6概述 第2章VFP的基本操作方法 第3章利用项目管理器设计数据库和表 第4章数据的检索、统计与多工作区操 第5章VFP6程序设计基 第6章查询与视图 第7章VFP6表单设计 第8章报表、标签设计 第9章VFP6菜单设计 第10章利用API设计应用 第11章多用户与共享技术