一、适宜资料:两组变量间呈线性相关关系。 二、分析目的:把研究两组变量间的复杂相关性简化为研究两个综合典型变量间的相关,并由各对典型变量的线性组合中系数的绝对值的大小,分析各变

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

鉴别分析是一种进行统计鉴别和分组的技术手段。它可以就一定数量案例的 个分组变量和相应的其他多元变量的已知信息,确定分组与其他多元变量之间 的数量关系,建立鉴别函数( discriminant function)o然后便可以利用这一数量 关系对其他已知多元变量信息、但未知分组类型所属的案例进行鉴别分组。沿用 多元回归模型的称谓,在鉴别分析中称分组变量( grouping variable)为因变量, 而用以分组的其他特征变量称为鉴别变量( disciminant variable)或自变量。其 实,这里的自变量并不一定是真正的“原因”变量,有时可能倒是真正的“结 果”或“反应”变量。它们与类型变量的关系从本质上并没有越过相关的范畴。 不过,既然我们要参照其值来进行分组,权且称之为自变量

一、碳水化合物的分类、食物来源 二、碳水化合物的生理功能 三、碳水化合物的来源和参考摄入量 四、膳食纤维的生理功能 除碳水化合物、脂肪和蛋白质是三大能量营养素外，酒中的乙醇也能提供较高的能量

矩量法(简称MoM)，就其数值分析而言就是广义Galerkin(伽略金)法。矩量法包括两个过程，离散化过程和选配过程，从而把线性算子方程转化为矩阵方程。 &4.1 矩量法概述 &4.2 基函数与权函数选择 &4.3 MOM法应用举例

研究了轴承钢生产中各因素对钢中D类夹杂物形成的影响.对国内某特殊钢厂轴承钢中夹杂物进行了检验分析,发现钢中D类夹杂物存在多种形式;通过感应炉重熔实验,发现钢中Al含量对夹杂物的影响很大,Al过量,在MgO炉衬条件下,会大量生成MgO·Al2O3;当钢中Ca含量较高时,夹杂物全部变性为球状钙铝酸盐.研究表明,控制钢水中Ca、Mg和Al成分,是控制D类夹杂的重要手段.通过工厂试验证明,特定炉渣改性和成分优化对D类夹杂物有一定的改善作用

离散被解释变量的例子 二值选择模型 二值选择模型的微观基础 二值选择模型中的异方差问题 稀有事件偏差(选读) 含内生变量的Probit模型(选读) 双变量Probit模型(选读) 部分可观测的双变量Probit模型(选读)

6.1概述 6.1.1概述 几乎所有的化工生产过程都伴有传热操作,进行传热的目的通常是: ①加热或冷却,使物料达到指定的温度 ②换热,以回收利用热量或冷量 ③保温,以减少热量或冷量的损失。如高温设备的保温,低温设备的保冷

应用反相高效液相色谱法(RP2HPLC) 建立了盐酸环丙沙星在中华绒螯蟹血淋巴内含量的测定方法。本 法采用肌肉注射的给药方法 ,给药剂量为 8. 17 ±0. 56mg·kg - 1和 6. 25 ±0. 85mg·kg - 1。血淋巴从心区抽取。 经各种抗凝方法的比较 ,认为等量的 ACD 与等量的血淋巴混合 ,可得到持久的抗凝效果

研究了超声波功率对加稀土高碳钢中夹杂物的作用.结果表明:超声处理可以明显弥散、细化和去除加稀土高碳钢中的夹杂物;随着超声波功率的增加,钢中总氧含量明显降低,夹杂物的平均直径明显减小,夹杂物得到一定程度的去除,但是夹杂物的当量个数明显增多.超声波功率100 W时,高碳钢中总氧的质量分数为59×10-6,钢中夹杂物的当量个数I为134 mm-2,平均直径d为2.91μm,小于2.31μm的夹杂物占夹杂物总量的43%以上