主成分分析 1 主成分分析原理 2 理论主成分及主成分选择 3 样本主成分的计算过程 4 主成分分析的SPSS实现 5 主成分的应用

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

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一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)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

多元线性回归(multiple linear regression)是分析一个随机变量与多个变量 之间线性关系的最常用的统计方法。实际工作中,常常希望知道所关心的事物受 哪些因素的影响,比如销售量与价格和广告费的关系,农业产量与原料和气候的 关系,生育水平与教育水平和经济水平的关系,物价和失业率的关系,收入与受 教育程度和年龄的关系等等。多元线性回归用变量的观察数据拟合所关注的变量 和影响它变化的变量之间的线性关系式,检验影响变量的显著程度和比较它们的 作用大小,进而用两个或多个变量的变化解释和预测另一个变量的变化

《化工原理》例题与习题讲解

词法分析器从输入串中识别单词，编译程序对源程序的分析由此开始。单词构词规则可由状态转换图表示，手工编程实现这些状态转换图，便可产生高效的词法分析器。构词规则也可由正规式表示，据此转换成识别单词的有限自动机，这就得到了识别单词的状态转换图。软件工具Lex能实现这种转换

经过词法分析、语法分析后，源程序在静态结构上的正确性得到了保证，编译程序接着需作静态语义检查以及翻译，真正实现不同程序语言的代码间的等价变换

§6.1 变量及存储分配 §6.2 静态分配 §6.3 栈式分配 §6.4 堆分配 §6.5 参数传递 §6.6 符号表

第三章压气机原理与特性 第一节压气机概述 1、压气机中的气体流动过程如图所示径流压气机各部名称进口、导风轮、出口、轮毂、叶片、底弧、顶弧、涡壳、扩压器、集气器

第三章涡轮原理与特性 1、径流式涡轮的特点 1.1结构特点