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典型相关分析( canonical correlation analysis)是近年来开始普及的一种新型 多元统计分析方法。典型相关分析源于荷泰林(H. Hotelling)于1936年在《生 物统计》期刊上发表的一篇论文《两组变式之间的关系》①。他所提出的方法经 过多年的应用及发展,逐渐达到完善,在70年代臻于成熟。由于典型相关分析 涉及较大量的矩阵计算,它的应用在早期曾受到相当的限制。但当代计算机技术 及其软件的迅速发展,弥补了应用典型相关分析中的困难,因此它的应用开始走 向普及化
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试样的分析过程,一般包括下列步骤:试样的采 取和制备、称量和试样的分解、干扰组分的掩蔽和分 离、定量测定和分析结果的计算和评价等
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4.1 语法分析器的功能 4.2 自上而下分析面临的问题 4.3 LL(1)分析法 4.4 递归下降分析程序构造 4.5 预测分析程序
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在实际分析工作中,遇到的样品往往含有多种组 分,进行测定时彼此发生干扰,不仅影响分析结果的 准确度,甚至无法进行测定。为了消除干扰,比较简 单的方法是控制分析条件或采用适当的掩蔽剂。但是 在许多情况下,仅仅控制分析条件或加入掩蔽剂,不 能消除干扰,还必须把被测元素与干扰组分分离以后 才能进行测定。所以定量分离是分析化学的重要内容 之一
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• 使用递归下降分析算法进行自顶向下的分析 • TINY语言的递归下降分析程序 • LL(1)分析 • 自顶向下分析程序中的错误校正 • First 集合和F o l l o w集合
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自下而上分析基本问题 直观算符优先分析法 算符优先分析 LR分析法
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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
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科学的最终目的在于揭示事物变化的内在规律,因果关系是事物内在规律的 种基本形式。然而,事物的内在联系并不能直接观察到,所以需要在科学研究中应用 各种方法来加以探索和分析。通径分析便是一种探索系统因果关系的统计方法。 因果关系模型中明确设置自变量和因变量,通过模型分析,检査自变量对于 因变量的作用方向、作用强度和解释能力。并且,因果关系模型还可以用来进行 预测。本书第二章多元回归分析便是因果关系模型的一种。但是,多元回归模型 是一种比较简单的因果关系模型,它所假设的因果关系不存在多环节的因果结 构,尽管多元回归模型中可以包含多个自变量,然而各个自变量对因变量的作用 却是假设为并列存在的
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业务现状分析、数据现状分析、需求分析、工作环境分析、数据模型构建
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