在高度强调食品安全性的今天 人们对食品加工与消费过程中卫生操作的要求不断提高 这一趋 势向各类食品加工企业提出了挑战 卫生学是一门关于如何达到特定卫生环境之要求的应用科学 由于食品安全对人们的重要性 卫 生学受到食品企业的特别重视 过去 那些未受培训或受训甚少 缺乏技能的雇员通常被派做清洁卫生 工作 但是 即使是清洁工也应该具备有关如何达到卫生要求的知识 过去清洁工 包括卫生管理员 极少学习有关卫生的知识 而相关的技术信息主要来自于管理机构提供的一些培训手册 企业和协会的 说明书以及设备和清洁剂公司的产品说明书中

讨论害虫防治的目的不是培训害虫防治专家 而是向卫生工作人员提供有关昆虫 啮 齿类动物及鸟类所造成的食品污染知识 使读者熟悉污染食品的主要害虫及其防治方法 虽然食品卫生工作只需防治相对数量较少的几种昆虫 啮齿类动物和鸟类 但是这些害虫 使食品工业每年损失数十亿美元 为了有效防治虫害 首先需要对害虫污染的特点有一个基本了解 并且具备安全有效 灭害和害虫防治等方面的综合知识 因此 如果没有聘用害虫防治技术人员 就需要培训 一个或多个职员专门负责进行有效地害虫防治工作 培训人员的数目取决于企业的规 模

欢迎同学们到生物化学实验室来！对于大多数学生来说，这不是第一次做化学实验， 但是我们相信，生物化学实验一定是大家最感兴趣、最激动人心的实验，当然也是花费 最大、最辛苦的实验。同学们在过去几年中所学到的各种实验技术和操作技能，在这些 实验中将会经常用到，当然更重要的是要学会一些新的、在生物化学的科学研究中最常 用的实验方法。同学们在生物化学实验方面要取得好成绩，在很大程度上，取决于你们 对这些专门化实验技术的熟练掌握和对生物化学原理的深入了解

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

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

Visual Basic中,每个对象都一个相对其容器的坐标,也就是说,每个对象都是存在于一个容器中的,例如,体的容器是整个屏幕,而窗体中的每个控件的容器就是这个窗体或者是窗体中的某个容器控件(如图形框等)。对于每一个容器来说,都需要有一个坐标系,在中学数学中讲过:构成一个坐标系需要有以下三个要素:坐标原点,坐标度量单位,坐标轴的M长度与单位。坐标度量单位由容器的 ScaleMode属性决定, ScaleMode属性 设置如表所示

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

一、基本的地貌学概念 侵蚀旋逥(erosion cycle):又称地貌旋逥。是 戴维斯提出的一种地貌发展的理想模式。指一个平坦地区 由于地壳运动而被抬升,其后在长期的地壳稳定条件下, 地貌受长期侵蚀作用经历幼年期、壮年期、老年期三个地 貌发展阶段,称一个侵蚀旋回。又一次地壳运动后,准平 原再度被抬升,地貌有进入一个新的侵蚀旋回,称侵蚀回春。这一学说所假设的构造运动条件过于简单、机械;在 论述地貌发育过程时,单纯强调流水侵蚀作用,带有主观 性;对侵蚀旋回发展阶段只用演绎的方法,比较片面