【總結(jié)】主成分分析主成分分析:通過(guò)對(duì)一組變量的幾個(gè)線性組合來(lái)解釋這組變量的方差和協(xié)方差結(jié)構(gòu),以達(dá)到數(shù)據(jù)的壓縮和數(shù)據(jù)的解釋的目的。引例例1:我們知道生產(chǎn)服裝有很多指標(biāo),比如袖長(zhǎng)、肩寬、身高等十幾個(gè)指標(biāo),服裝廠生產(chǎn)時(shí),不可能按照這么多指標(biāo)來(lái)做,怎么辦?一般情況,生產(chǎn)者考慮幾個(gè)綜合的指標(biāo),象標(biāo)準(zhǔn)體形、特形等。例2:企業(yè)經(jīng)濟(jì)效益的評(píng)價(jià),它涉及到很多指標(biāo)。例百元固定
2024-08-21 05:23
【總結(jié)】第一篇:句子成分分析 桃李滿天下,智慧傳萬(wàn)家 課前熱身:趣味語(yǔ)文故事 紀(jì)曉嵐是清代乾隆年間進(jìn)士,官至協(xié)辦大學(xué)士,學(xué)貫群籍,旁通百姓,是位了不起的大學(xué)問(wèn)家。他最偉大的貢獻(xiàn),是在乾隆皇帝欽點(diǎn)支持下,...
2024-11-09 17:14
【總結(jié)】spss進(jìn)行主成分分析及得分分析1將數(shù)據(jù)錄入spss1.2數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化:打開(kāi)數(shù)據(jù)后選擇分析→描述統(tǒng)計(jì)→描述,對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化,選中將標(biāo)準(zhǔn)化得分另存為變量:2.3進(jìn)行主成分分析:選擇分析→降維→因子分析,3.4設(shè)置描述性,
2025-05-29 22:48
【總結(jié)】.,....spss進(jìn)行主成分分析及得分分析1將數(shù)據(jù)錄入spss1.2數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化:打開(kāi)數(shù)據(jù)后選擇分析→描述統(tǒng)計(jì)→描述,對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化,選中將標(biāo)準(zhǔn)化得分另存為變量:2.3進(jìn)行主成分分析:選擇分析→降維→因子分析,
2025-05-29 22:07
【總結(jié)】第五節(jié)句法成分?【本節(jié)重點(diǎn)】?。?。?。?【本節(jié)難點(diǎn)】??【教學(xué)步驟】?一、句法成分?句法成分也叫句子成分。詞和短語(yǔ)組合成句子。根據(jù)詞或短語(yǔ)的位置、作用和相互關(guān)系,可以把句子分為若干個(gè)不同的組成成分,這些組成成分就是句子成分?!窘虒W(xué)步驟】
2025-05-14 23:10
【總結(jié)】包裝材料學(xué)印刷油墨油墨?油墨的發(fā)展簡(jiǎn)史從最早期用木材燒成炭再與樹(shù)膠均勻的混合干燥制成墨,到后來(lái)的水性墨、油性墨、納米油墨、無(wú)水膠印油墨、彩色噴印油墨和UV油墨等,油墨的發(fā)展經(jīng)過(guò)了漫長(zhǎng)的發(fā)展歷程。今后油墨的研究發(fā)展方向是:①水基型綠色油墨;②無(wú)溶劑型光固化環(huán)保油墨;③適應(yīng)不同
2024-12-30 09:13
【總結(jié)】材料分析測(cè)試方法屈樹(shù)新西南交通大學(xué)材料先進(jìn)技術(shù)教育部重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室材料科學(xué)與工程學(xué)院分析測(cè)試中心元素分析?化學(xué)分析:–化學(xué)滴定、電化學(xué)……–紫外-可見(jiàn)分光光度計(jì)(UV-S)、原子吸收(AAS)、等離子體發(fā)射光譜(ICP)?ESCA:ElectronSpectroscopyforChemical
2025-01-14 09:49
【總結(jié)】第一節(jié)主成分分析方法?主成分分析的基本原理?主成分分析的計(jì)算步驟?主成分分析方法應(yīng)用實(shí)例地理系統(tǒng)是多要素的復(fù)雜系統(tǒng)。在地理學(xué)研究中,多變量問(wèn)題是經(jīng)常會(huì)遇到的。變量太多,無(wú)疑會(huì)增加分析問(wèn)題的難度與復(fù)雜性,而且在許多實(shí)際問(wèn)題中,多個(gè)變量之間是具有一定的相關(guān)關(guān)系的。因此,人們會(huì)很自然地想到,能否在相關(guān)分析的基礎(chǔ)上,
2024-08-14 01:39
【總結(jié)】第11章主成分分析與因子分析《管理統(tǒng)計(jì)學(xué)》謝湘生廣東工業(yè)大學(xué)管理學(xué)院主成分分析?主成分概念首先由KarlPearson在1901年引進(jìn),當(dāng)時(shí)只對(duì)非隨機(jī)變量來(lái)討論的。1933年Hotelling將這個(gè)概念推廣到隨機(jī)變量。?在多數(shù)實(shí)際問(wèn)題評(píng)估中,不同指標(biāo)之間是有一定相關(guān)性。由于指標(biāo)較多及指標(biāo)間有一定的相關(guān)性,勢(shì)
2025-05-09 22:26
【總結(jié)】氟橡膠分析氟橡膠成分分析??2012-07-2616:39星期四 氟橡膠一般指未硫化的橡膠膠料,東標(biāo)檢測(cè)中心作為專(zhuān)業(yè)的第三方檢測(cè)機(jī)構(gòu),能針對(duì)氟橡膠進(jìn)行多方面的檢測(cè),并能出具權(quán)威檢測(cè)報(bào)告?! ≈饕獧z測(cè)項(xiàng)目:揮發(fā)份灰分拉伸強(qiáng)度定伸強(qiáng)度 生產(chǎn)參數(shù)檢測(cè):門(mén)尼粘度熱穩(wěn)定性剪切穩(wěn)定性硫化曲線門(mén)尼焦燒時(shí)間 主要性能特點(diǎn): 化學(xué)
2025-06-24 19:29
【總結(jié)】第二節(jié)主成分分析(principalponentanalysis)多元分析處理的是多指標(biāo)問(wèn)題。由于指標(biāo)太多,使得分析的復(fù)雜性增加。眾多的要素常常給模型的構(gòu)造帶來(lái)很大困難。觀察指標(biāo)的增加本來(lái)是為了使研究過(guò)程趨于完整,但反過(guò)來(lái)說(shuō),為使研究結(jié)果清晰明了而一味增加觀察指標(biāo)又讓人陷入混亂不清。由于
2025-01-19 16:50
【總結(jié)】第八章多元數(shù)據(jù)分析1、主成分分析的概念2、主成分分析方法主成分分析的概念?多變量大樣本為科學(xué)研究提供豐富的信息,但也在一定程度上增加了數(shù)據(jù)采集的工作量,更重要的是在大多數(shù)情況下,許多變量之間可能存在相關(guān)性而增加了問(wèn)題分析的復(fù)雜性,同時(shí)對(duì)分析帶來(lái)不便。主成分分析的概念?如果分別分析每個(gè)指標(biāo),分析又可能是孤立
2025-01-14 15:54
【總結(jié)】實(shí)驗(yàn)?zāi)康模涸紨?shù)據(jù)中每一所高校具有20個(gè)相關(guān)性很高的變量,利用主成分分析法用較少的變量去解釋原來(lái)資料中的大部分變異,將手中的眾多變量轉(zhuǎn)化成彼此相互獨(dú)立或不相關(guān)的個(gè)數(shù)較少的變量,即所謂主成分,并用以解釋資料的綜合性指標(biāo),其實(shí)質(zhì)的目的是降維原始數(shù)據(jù)截屏:操作方法:1.描述性統(tǒng)計(jì)SPSS在調(diào)用因子分析過(guò)程進(jìn)行分析時(shí),SPSS會(huì)自動(dòng)對(duì)原始數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理,所以在得到計(jì)算結(jié)果后指的
2024-08-13 22:37
【總結(jié)】主成分分析及其MATLAB實(shí)現(xiàn)---wenjie一、主成分分析:(略)二、主成分分析(PCA)MATLAB命令:1)PCACOV命令:使用協(xié)方差矩陣進(jìn)行主成分分析,其調(diào)用格式如下:[pc,latent,explained]=pcacov(X)輸入?yún)f(xié)方差矩陣X,把主成分返回到pc中,把
2024-08-21 10:30
【總結(jié)】一、主語(yǔ)、謂語(yǔ)1、主語(yǔ)多表示人或事物。作為被陳述的對(duì)象,在句首能回答“誰(shuí)”或者“什么”等問(wèn)題。例如:(1)今天晚上‖特別冷。主語(yǔ)(偏正短語(yǔ))謂語(yǔ)(2)[明天這個(gè)時(shí)候],我們‖就可以走出戈壁灘了。狀語(yǔ)(時(shí)間)主語(yǔ)(代詞)謂語(yǔ)
2025-01-10 12:54