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

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

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

第2章物理层 2.1物理层的基本概念 2.2数据通信的基础知识 2.2.1数据通信系统的模型 2.2.2有关信道的几个基本概念 2.2.3信道的最高码元传输速率 2.2.4信道的极限信息传输速率 2.3物理层下面的传输媒体 2.3.1导向传输媒体 2.3.2非导向传输媒体 2.4 模拟传输与数字传输 2.4.1 模拟传输系统 *2.4.2 调制解调器 *2.4.3 数字传输系统 *2.5 信道复用技术 2.5.1 频分复用、时分复用和统计时分复用 2.5.2 波分复用 2.5.3 码分复用 *2.6 同步光纤网SONET和同步数字系列SDH 2.7 物理层标准举例 2.7.1 EIA-232-E接口标准 2.7.2 RS-449接口标准

自上个世纪后半叶以来,人类科技便以人可阻挡之势迅猛向前发展。而其中最具代性 的当数计算机科学的进步。对于工程界的广大人士而言,这不可不谓是一种福音。在工程实 际应用的诸多领域里,为寻求可靠的、最优的工艺和技术方案,以往所凭借和依赖的直觉、 经验、实验和“尝试法”随着工艺要求的日益严格,追求质量所引发竞争的口臻激烈,已开 始显得力不从心倘若利用计算机这一先进段并辅以相应软件,进行虚拟加工,则可提 高产品加工质量,省时省力,降低成本 ANSYS正是在这样一种大前提下,应运而生它是目前世界范围内增长最快的CAE软 件,也是迄今为止上世界范国内唯一通过SO9001质量认证的分析设计类软件,是美国机械工 程师协会(ASME)、国核安全局(NQA)及近种专业技术协会认证的标准分析软件

多元方差分析的主要用途是同时分析和检验不同类别在多个间距测度等级变 量上是否存在显著差别。这种方法由威尔克(S.S.Wlk)在1932年创建,后来 又得到逐步发展和完善。现在,许多计算机统计软件中都已经具有多元方差分析 的功能。但是,这种方法在我国社会科学研究中的应用尚属少见,有待进一步推 本章第一节将从多元方差分析与一元方差分析的关系入手,简介相关方法的 沿革及多元方差分析的特点。第二节主要介绍多元方差分析所要求的变量、数据 方面的条件

微波加热原理 微波加热技术是利用电磁波把能量传播到被加热物体内部,加热达到 生产所需求的一种新技术。常用的微波频率有915MHz和2450MHz由 于具有高频特性,它以每秒数十亿次的惊人速度进行周期变化物料中的 极性分子(典型的如水分子、蛋白质核酸、脂肪、碳水化合物等)吸 收了微波能以后,他们在微波的作用下呈方向性排列的趋势,改变了其 原有的分子结构。当电场方向发生变化时,亦以同样的速度做电场极性 运动,就会引起分子的转动,致使分子间频繁碰撞而产生了大量的摩擦 热,以热的形式在物料内表现出来,从而导致物料在短时间内温度迅速 升高、加热或熟化

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

具有 Fortran和C高级计算机语言知识的读者可能已经注意到,如果用它们去进 行程序设计,尤其当涉及矩阵运算或画图时,编程会很麻烦。比如说,若想求解一个 线性代数方程组AX=B→>X=A-B,用户得首先编写一个主程序,然后编写一个子程序 去读入各个矩阵的元素,之后再编写一个子程序,求解相应的方程,最后输出结果 般说来,求解线性方程组这样一个简单的功能需要100多条源程序。 Matlab的首创者 Cleve Moler博士在数值分析,特别是在是指线性代数的领域中 很有影响

饲料是NDF、CP的含量对于草食动物的饲养具有比较重要的意义,掌握饲料 NDF、CP的测定方法对草业专业学生来说是一个基本的测试技能。 实验一牧草NDF含量的测定 采用范氏(Van Soest)酸性洗涤纤维(ADF)和中性洗涤纤维(NDF)的测定 方法。 准确称取1g左右样品(磨碎并通过1mm筛孔)置于高脚烧杯中,加入 中性或酸性洗涤剂100ml和数滴十氢化萘(消泡剂)以及0.5g无水亚硫酸 钠。 套上冷凝装置,立即置于电炉上尽快煮沸(5~10min),回流1h(调节电 炉温度,使溶液保持在微沸状态,防止泡沫上升),经常摇动样品与溶液 充分混合和接触