一、试验设计初步。 1、试验及其模型; 2、处理设计:单因素试验、多因素试验; 3、试验误差:系统误差、随机误差、错失误差; 4、试验的排列:设置重复、随机化、区组化、拉丁方试验

因子分析的重点 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

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)

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

所谓的多元方差分析,就是说存在着不止一个应变量,而是两个以上的应 变量共同反映了自变量的影响程度。比如要研究某些因素对儿童生长的影响程 度,则身高、体重等都可以作为生长程度的测量因子,即都应作为应变量

（1)对两变量间的相关度的分析的统计技术称为 二元变量技术。若涉及两个以上的变量,采用 的统计技术叫多元变量技术。 （ 2)分析两个变量之间的相关度时,两个变量分 别被定义为自变量和因变量。自变量是指那些 可以影响因变量结果的变量。例如,价格、广 告费或零售点的数量等自变量常用于预测或解 释一个品牌的销售量或市场份额(因变量)

一、从博格斯“政治的终结”命题说起 二、走向政治复兴：政治真的终结了吗？ 三、政治的回归：一种竞争性的多元主义 四、寻找政治：祛除身边的政治缺席

回归分析是处理两个及两个以上变量间线性依存关系的统计方法。在医学 领域中,此类问题很普遍,如人头发中某种金属元素的含量与血液中该元素的 含量有关系,人的体表面积与身高、体重有关系;等等。回归分析就是用于说 明这种依存变化的数学关系

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

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