在社会科学研究中,一个经常会遇到的问题就是要对定性变量数据进行量化 分析,因为研究中往往使用一些定性( Nonmetric)变量,例如名义变量或序次 变量来反映研究对象的行为、态度等,研究不同性别的顾客对不同品牌商品的喜 好,不同职业的人在吸烟行为上的差异等都属于此类研究。以往在分析这样的定 性变量时,往往需要使用非线性统计方法,例如L< linear等,但在每个变量都 划分成许多类别的情况下,这些分析方法就很难直观地揭示出变量之间的联系以 及变量类别之间的关系

第一节 变革与创新管理 一、境变化及其对变革管理的需要 现代的组织经常面临着内外部环境的变化或者变革。变化使管理者的工作发生了很大的改变。在现代社会中,不变越来越成为一种虚幻,只有变化才是组织的现实

采用轴向应变幅控制的低周疲劳试验研究了总应变幅对4Cr5MoSiV1热作模具钢700 ℃低周疲劳行为的影响，包括循环应力响应行为、循环应力应变行为、循环迟滞回线和应变疲劳寿命行为等。结果表明：随着总应变幅从0.2%增大到0.6%，4Cr5MoSiV1钢在700 ℃时循环应力响应均表现为先循环硬化再循环软化的特性，并且应力幅最大值从220 MPa增大到308 MPa。同时，随着总应变幅的增大，4Cr5MoSiV1钢在700 ℃下的低周疲劳寿命由6750循环周次降低到210循环周次，且其过渡寿命约为1313循环周次。疲劳断口形貌分析结果显示，高温低周疲劳过程中裂纹主要萌生于试样表面处，且随着应变幅增大，裂纹源逐渐增多，疲劳条纹间距变宽，其断裂方式由韧性断裂转变为脆性断裂。透射电镜分析结果显示，循环软化可能与板条结构转变为胞状结构、基体发生位错湮灭、碳化物的析出和粗化有关

通过Gleeble 2000上的热模拟压缩实验,分析了Q235低碳钢在不同热加工参数下的动态组织演化特征.结果表明:应变速率和温度对Q235钢的奥氏体形变特征影响强烈.在相同变形温度下,应变速率的提高可以明显推迟动态再结晶的发生:应变速率较低时,降低温度同样可以延迟动态再结晶的发生.利用定量金相技术及线性、非线性拟合算法,建立了 Q235钢热变形过程的唯像本构关系及组织演化动力学模型,并将其应用于Autoforge3.1有限元软件平台.压缩过程有限元模拟分析表明,分别采用Arrhenius双曲正弦方程描述Q235钢的唯像本构关系及Yada模型表征Q235钢变形过程的平均晶粒尺寸,可以满足预测精度,与实际变形过程基本吻合

（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)

针对厂坝铅锌露天矿高陡边坡的特点,确定了以\GPS监测手段为主,以水准仪、裂缝仪等监测手段为辅\的监测方案,详细介绍了该方案的设计与布设.以北帮边坡1500 m台阶的监测数据为例进行了变形规律分析,并评价了北帮边坡的综合监测结果.结果表明:在监测点B03～B06的北帮边坡稳定性最差,近600 d的最大位移量为231.1 mm,存在着滑移岩体;1500 m边坡岩体的变形速率曲线显现出明显的S形,凸起段表现为由雨季降水引起的加速变形期;裂缝的累积变形阶段呈现出初期的相对稳定期、中期的变形触发期和第3阶段的稳定变形持续期;北帮中部台阶1500 m边坡的变形较其他台阶边坡显著,稳定性最差.因此,该监测系统的应用效果较好,是高陡边坡变形监测的重要方法之一

降雨是诱发滑坡的主要因素之一,尤其在暴雨条件下,更易激发滑坡.随着南帮边坡开采高陡化,滑坡发生频繁.为研究降雨条件下南山矿凹山采场南帮边坡稳定性特征,采用MSR300型雷达对边坡进行了连续4 a的实时稳定性监测,基于采集到的采场降雨数据和边坡滑移数据,分析了降雨量和降雨强度与边坡变形规律,对凹山采场滑坡各阶段进行了划分,建立了凹山采场边坡失稳模型和预警阈值.结果表明:凹山采场变形与降雨量呈正相关,服从幂函数规律;边坡变形速度曲线与降雨强度有良好的一致性,滑坡一般发生在最大降雨强度之后;滑坡阶段主要包括初始变形阶段,稳定变形阶段和加速变形阶段;报警阈值分别为:6 h时序内,位移阈值为20 mm,速度阈值1.5 mm·h-1;12 h时序内,位移阈值为30 mm,速度阈值为2.5 mm·h-1.凹山采场滑坡曲线与岩土体非稳定蠕变曲线具有较高的相似性,位移曲线出现了\阶跃\现象,速度曲线出现了\尖凸\现象,这种情况易引起滑坡事故,其中在位移曲线的\拐点\处和相应速度曲线的\凸点\处发生滑坡的可能性最大.研究成果为类似矿山边坡稳定性监测和破坏机制提供了科学依据和参考

•拉氏变换的定义——从傅立叶变换到拉氏变换 •拉氏变换的性质，收敛域 •卷积定理(S域) •周期和抽样信号的拉氏变换 •系统函数和单位冲激响应 •拉氏变换与傅氏变换的关系

桥梁模态频率随运营环境作用的变化规律是结构健康监测的研究主题之一.根据东海大桥6 a监测数据的周期变化特性,识别了运营条件下主梁竖弯、侧弯、扭转基频变化的影响因素,采用偏相关系数和周期平均法对比了各因素的影响程度.研究发现,东海大桥的模态频率存在1 a、1周、1 d、12.42 h等变化周期,与结构温度、交通荷载、风荷载、海面高度等的变化周期相吻合;结构温度和交通荷载是引起该桥频率变化的最主要因素,它们在各周期上的相对影响大小不同;周期平均法可有效分离监测数据中的年、周、天周期成分,揭示不同运营环境作用与频率变化的相关性.研究结果有助于加深对桥梁运营期频率变化的理解,从而更准确地评估结构性能

因子分析(factor analysis)是一种数据简化的技术 。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其基本的 数据结构。这几个假想变量能够反映原来众多变量的主要 信息。原始的变量是可观测的显在变量,而假想变量是不 可观测的潜在变量,称为因子。 例如,在企业形象或品牌形象的研究中,消费者可以 通过一个有24个指标构成的评价体系,评价百货商场的24 个方面的优劣