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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

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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

针对企业冶炼超低碳铝镇静钢过程中增氮量高、波动大及控制不稳定的问题,采用工艺数据统计和现场取样的手段,系统梳理了冶炼过程钢液脱氮和增氮的主要环节和影响因素.转炉脱碳期和真空处理是脱氮的主要环节,碳氧期的总脱碳量高则终点氮含量低;转炉底吹N2/Ar切换点在吹炼70%以前对终点氮含量影响不大;VD在无氧条件下脱氮有利,RH则在有氧条件下脱氮有利.控制钢中溶解氧>200×10-6则出钢过程增氮可控制在5×10-6以下;炉料的氮带入是真空精炼环节增氮的重要因素,最高达11×10-6;采用密封垫+吹Ar的保护方式,增氮量最低为1×10-6

本工作试验成功了一种测量压扁孤长的新方法——接触法。它能在正常轧制变形条件下精确地测量总孤长l'以及轧辊联心线前、后的分段长度x1与x0。在干轧与菜籽油润滑轧制合金铝、08F、20#钢与1Cr18Ni9Ti四种材料的条件下,实测了l',x1与x0值。对比实验结果分析了Hitchcock、Ford、Roberts与Целиков等四个l'的理论公式。证实了Hitchcock公式存在一个随压下率ε减小而增大的、偏低的系统误差。发现了理论公式计算孤长的误差主要集中在x0部分,从而指明了提高理论解精度的关键在于校正此部分的计算。选定\在采用弹性理论计算轧辊与轧件弹性位移量的基础上、根据几何关系确定孤长的方程结构,统计分析实验数据估计x0部分校正因子\的方案,建立了较精确的压扁孤长数学模型

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通过对不同厂家或产线生产的相近成分和显微组织的8种低合金工程结构钢样品进行中性盐雾加速腐蚀试验，结合成分测试、微观组织分析、腐蚀产物分析及数据统计与计算拟合等方法，提出了评价低合金结构钢耐蚀性的综合耐蚀指数及其包含钢材成分、夹杂物、组织及晶粒度等多因素的数学表达式。研究结果表明，低合金工程结构钢的耐蚀性除与传统的耐蚀指数I相关外，还受钢中夹杂物、显微组织、晶粒度等多种材料因素的耦合影响，其影响程度按从大到小排序依次为耐蚀合金元素所决定的耐蚀指数I、夹杂物总量、珠光体含量和晶粒度级别。综合耐蚀指数Y可作为比耐蚀指数I指数更有效的低合金钢耐蚀性判据，具有重要的工程应用价值

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