一、本节知识结构 二、误差的概念、分类与表示法 三、随机误差的统计规律 四、少量数据的统计处理

一、 内容小结 二、实例分析

以气一固两相的动量、热量、物质守衡为基础,用多流体模型描述气体和颗粒两相的运动,用气相湍流模型和颗粒湍流代数模型分别描述气相和颗粒相的湍流特性,建立了高炉局部富氧喷煤直吹管内气-固两相流动及传热的数学模型.数值模拟了9种工况下的气相流场、温度场以及煤粉颗粒相的速度场、浓度场和温度场,并研究了富氧率、风温、固气比、插枪角度等喷吹参数对各种场量的影响.数值模拟结果与实测值符合良好

概述 测量误差 有效数字及运算法则 有限量实验数据的统计处理

§1 矢量 §2 矢量的加法和减法 §3 矢量的数乘 §4 矢量的正交分解 §5 矢量的标积和矢积 §5 矢量导数

一、随机向量的概念 多维随机变量也就是多个随机取值的变量,也称为随机向量。定义如果随机变量X1…Xn定义在同一概率空间(,3,P)上,则称

7-1建筑形体的画法 一、表达方案选择 1.形体分析 2.确定安放位置 3.确定投影数量

山东科学技术出版社：吉米多维奇《数学分析》习题集题解（二）PDF电子书（第二章 单变量函数的微分学）

对高碳钢(碳的质量分数为1%)的凝胶注模成形工艺进行了研究.采用该工艺制得质量分数为89%的注模性能良好的料浆,并用此料浆制备出复杂形状的高碳钢制品.研究了烧结气氛对碳含量的影响.结果表明:真空气氛烧结可以得到理想的含碳量;在分解氨气氛垫付石墨1200℃对坯体进行烧结,可得相对密度91%,抗弯强度400MPa,抗拉强度410MPa,组织均匀且形状复杂的高碳钢制品

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