图书名称：《一个校长的“长板”哲学》【作者】梁惠权著【页数】238【出版社】现代教育出版社,2019.03【ISBN号】978-7-5106-6626-1【价格】36.80【分类】校长－学校管理－研究【参考文献】梁惠权著.一个校长的“长板”哲学.现代教育出版社,2019.03.图书目录：

2022-05-10 epr校长

图书名称：《金瓶梅俚俗难词解》【作者】张惠英著【页数】391【出版社】北京：社会科学文献出版社,1992.06【ISBN号】7-80050-271-6【价格】RMB8.25【分类】金瓶梅--俚语(学科:注释)俚语--金瓶梅(学科:注释)【参考文献】张惠英著.金瓶梅俚俗难词解.北京：社会科学文献出版社,1992.06.图书目录：

2022-05-10 金瓶梅词话人民出版社

图书名称：《中国现代文学作品选考点与题典》【作者】魏福惠主编【页数】323【出版社】沈阳：辽宁大学出版社,2002【ISBN号】7-5610-0184-3【价格】13.00【分类】文学(地点:中国年代:现代学科:高等教育)文学【参考文献】魏福惠主编.中国现代文学作品选考点与题典.沈阳：辽宁大学出版社,2002.

2022-05-09 考点所在地核酸证明是指什么 考点所在设区市是什么意思

图书名称：《学·思·行中国地质大学（北京）大学生社会实践优秀成果选编第2辑》【作者】姜孟，邹世享，李惠勤主编【页数】352【出版社】北京：知识产权出版社,2011.01【ISBN号】978-7-5130-0174-8【分类】大学生-社会实践-文集【参考文献】姜孟，邹世享，李惠勤主编.学·思·行中国地质大学（北京）大学生社会实践优秀成果选编第2辑.北京：知识产权出版社,2011.01.图书目录：

2022-05-09

图书名称：《大学语文》【作者】杨萍，肖显惠，罗蓉蓉主编；马宇，韩丹，师会敏等副主编【丛书名】高等院校新通识教育“十二五”规划教材【页数】242【出版社】重庆：重庆大学出版社,2013.09【ISBN号】978-7-5624-7703-7【价格】33.00【分类】大学语文课-高等学校-教材【参考文献】杨萍，肖显惠，罗蓉蓉主编；马宇，韩丹，师会敏等副主编.大学语文.重庆：重庆大学出版社,2013.09.图书目录：

2022-05-09 大学语文 epub 林语堂 大学语文epub

图书名称：《越权搜查令》【作者】（日）姊小路佑著；王磊，吴晓惠译【丛书名】日本当红社会推理大师畅销书系姉小路祐作品集【页数】245【出版社】珠海：珠海出版社,2004.07【ISBN号】7-80689-236-2【分类】侦探小说-日本-现代【参考文献】（日）姊小路佑著；王磊，吴晓惠译.越权搜查令.珠海：珠海出版社,2004.07.图书目录：

2022-05-08

编辑点评：何慧君2021新考研数学超级金讲堂高等数学df免费版《考研数学超级金课：全科复习（适用于数学I和数学II）（高等教育版）》是根据高考制定的《考试大纲》的要求和新精神教育部中心。特点和动态，结合作者多年的数学教学和辅导经验。小编为大家准备了相关的df资料，欢迎下载简介《新研究生数学超级金讲堂》[2]涵盖了1987年至今所有数学I、II、III、IV所有应试技巧的总结与总结，所有核心理论和难点内容的通俗总结，其他所有研究生数学参考书的困惑在这里可以豁然开朗。相关内容部分预览关于作者何惠军，考研英语阅读理解和数学满分，资深研究生研究专家，央视考研特邀嘉宾，高教出版社核心研究员，gt曾任国内某大型研究生辅导机构教研中心主任。高等教育金通（武汉）教育科技有限公司首席专家先生。对学习规律有系统、独特而深刻的研究。是国内唯一在高等教育出版社独立出版研究生英语和研究生数学精品的教研专家。也是国内唯一一位高素质的研究生招生考试英语教学数学、政治、经济四大考试科目的教师。在多年的多学科研究中，他提炼出一种学习思维，可以用于所有研究生学科的高效学习，帮助考生快速提高综合考试成绩。目录本书特点及使用建议第一部分高等数学第1章函数、极限、连续性考试内容考试要求基础理论金讲堂函数ltrgt极限函数的连续性和不连续性重点和难点主题主题1求解函数表达式主题2极限计算主题3与极限相关的应用主题应用四个函数的连续性第二章一元函数微分考试内容考试要求基础理论金课导数与微分导数在函数性质研究中的应用曲率重难点专题专题——各种复杂函数的导数计算及相关问题专题二阶导数在泛函性质中的应用实例分析第三章一元函数集成学习考试内容考试要求基础理论金讲堂不定积分定积分定积分的应用异常积分重难点金讲gt关键微积分法的应用二段函数定积分的解理论与应用三个定积分等式的证明四个不等式的证明前四章中值定理及其应用（存在性证明题）考试内容考试要求基础理论金讲座闭区间上连续函数的性质微分均值值定理gt积分中值定理泰勒中值定理重难专题金讲堂专题中值定理综合应用第五章向量代数与空间解析几何（数学II未经测试）ExamCotet考试要求基础理论黄金讲堂向量代数空间平面和线空间曲面和曲线第6章多元函数微分考试内容考试要求基础理论金讲堂二元函数的概念、极限与连续性偏导数与全微分二元函数微分在几何中的应用及二阶泰勒级数公式(数学2未考）二元函数极值及应用重难点金讲堂主题1复合初等显函数偏导数公式及应用主题2计算公式及应用复合抽象函数的偏导数z=f(u(x,y),v(x,y))三个隐函数的微分方法及其综合应用第七章重整ltrgt考试内容ltrgt考试要求围棋基本理论ld讲座双积分三积分（数学二免考）多学分的应用（两道数学免考）多难题目金讲座题目1计算与证明复双积分题目2三重积分的计算（数值学习2无考试）第8章曲线积分（数学2无考试）考试内容考试要求基础理论金讲堂rgt弧长上的曲线积分（1类曲线积分）弧长上的曲线积分的计算坐标上的曲线积分（第二类曲线积分）疑难杂症专题批判讲座带坐标的曲线积分的复杂计算方法及相关题第9章曲面积分（数学II不需要）考试内容考试要求基础理论金讲堂曲面积分到面积（一级曲面积分）面积上的曲面积分计算冲浪ace坐标上积分（第二类曲面积分）坐标上曲面积分计算的综合应用多元函数积分的应用No.第10章无穷级数（数学第2）考试内容考试要求基础理论金讲堂数级数的收敛与发散幂级数性质的概念与收敛与发散gt幂级数的性质与函数的展开傅里叶级数重难点金讲堂主题1数值级数收敛与发散的判断主题2一般函数展开成幂级数gt专题3求简单幂级数四次幂级数及微分方程专题第11章常微分方程考试内容考试要求ltrgt基础理论金讲堂基础微分方程的概念及五个一阶微分方程的解、可降阶的微分方程二阶和高阶线性微分方程重点难点金讲堂ltrgt专题1集成应用微分方程与积分和偏微分的正题题目2微分方程相关应用题第二部分线性代数第1章行列式考试内容考试要求基础理论讲座ltrgt行列式的概念与性质行列式的展开低阶行列式的计算及相关问题金讲堂难点难点gt特殊专题高阶行列式的常用计算方法rgt第2章矩阵考试内容考试要求基础理论金课矩阵的基本概念与运算逆矩阵的概念及其性质矩阵的初等变换及初等矩阵矩阵的秩和与块矩阵重难点专题讲座矩阵高次幂专题运算及矩阵相关性证明第一章第三章向量考试内容ltrgt考试要求基础icTheoryJi讲座N维向量向量群的线性相关性向量群的秩N维向量空间（数学第2）第四章线性方程考试内容考试要求基本理论金讲座线性方程组的基本概念和克莱默（Cramer）规则求解齐次线性方程组求解非齐次线性方程组rgt重难点专题专题专题求解具有已知基本解的方程组的问题是多个方程组的共同问题求解第5章矩阵的特征值和特征向量考试内容考试要求基础理论金讲矩阵的特征值和特征向量相似矩阵和矩阵的相似度实对称矩阵的特征值和特征向量的对角化第6章二次型考试内容考试要求基础cTheoryGoldLecture二次形式定义、矩阵表示和契约矩阵二次形式转换为标准形式或规范形式正定二次形式和正定矩阵第三部分概率论和数理统计（数学II未考）第1章随机事件与概率考试内容考试要求基础理论金讲堂随机事件、基本事件空间与事件概率条件概率与独立性难点题金讲座题目1经典和几何轮廓题目2全概率公式和贝叶斯公式的应用第2章一维随机变量及其概率分布考试内容考试要求基础理论金讲堂随机变量及其概率分布常见概率分布及其应用随机函数分布变量第三章多维随机变量及其分布ltrgt考试内容考试要求基础理论金讲离散随机变量的联合分布连续随机变量的联合分布和两键分布随机变量的独立性与相关性多随机变量函数的概率分布金主疑难重点专题讲座联合分布在专题中的综合应用第四章随机数的数值特征变量考试内容考试要求基础理论金讲堂随机变量的数学期望与方差协方差与相关系数矩与切比雪夫不等式重点难题金讲座主题一利用随机变量的相关公式求随机变量的数学期望二次元的数学期望和方差国家随机变量主题三证明题第5章大数定律与中心极限定理考试内容考试要求基本理论金讲座大数定律中心极限定理第6章数理统计基本概念考试内容考试要求基本理论金讲座样本的总体、样本、统计及数值特征常见使用统计抽样分布和正态总体抽样分布第七章参数估计考试内容考试要求ltrgt基本理论金讲座点估计区间估计第8章假设测试考试内容考试要求基础理论金课假设检验...

2022-05-07 GTD理论 gto理论

编者注：应用多元统计分析高慧轩df本书是北京大学数学科学学院概率统计系《应用多元统计分析》课程多年使用的教材。主要介绍了一些实用的多元统计分析方法的理论和应用，还列举了很多例子，读者可以一目了然，有兴趣的欢迎下载学习编辑推荐本书是北京大学数学科学学院概率统计系《应用多元统计分析》课程多年使用的教材。主要介绍了一些实用的多元统计分析方法的理论和应用，并列举了各种应用实例。，并以国际知名的统计分析软件SA系统为典型工具，通过实例介绍如何处理数据分析中的各种实际问题。本书可作为综合性大学、工科大学或高等师范院校数学系、应用数学系、经济学等相关专业本科生或研究生的教材或教学参考书；对于从事其他领域应用统计的工作人员来说，这也是一本极好的书。很好的学习参考书。相关内容部分预览简介《十一五》*普通高等教育规划教材、北大数学教学系列、本科数学基础课教材：应用多元统计分析”主要介绍了一些实用的多元统计分析方法的理论和应用。各个方面都列出来了，同时以国际著名的统计分析软件SAS系统为典型工具，通过实例介绍如何处理数据分析中的各种实际问题。关于作者高慧轩，北京大学数学科学学院教授。1965年毕业于北京大学数学力学系。长期从事概率论和数理统计的教学和科研工作。主要研究方向为统计计算，统计软件和多元统计方法的应用。曾参与国家教委“数学软件研究与开发”项目和统计软件的开发与推广。本书章节介绍应用多元统计分析分为十一章。第一章为引言；第2、三章介绍多元统计分析的理论基础——多元正态分布及其参数的估计与检验；包括模型、参数估计及其性质、假设检验、变量选择和双筛选逐步回归；第5章和第6章介绍分类问题（判别和聚类）；第7-9章介绍回归维多元方法（主成分分析法、因子分析法和对应分析法）；第10章讨论了两组相关变量的典型相关分析；第11章介绍了近年来发展起来的偏最小二乘回归分析方法；并且每章都配有相应的习题。《附录》介绍了本课程所需矩阵代数的相关内容；书末附有“一些习题的参考解法或提示”，方便读者自学。《应用多元统计分析》可作为综合性大学、工程大学或高等师范院校数学、应用数学、经济学等相关专业本科生或研究生的教材或教学参考书；对于其他领域的应用统计学工作人员也是一个很好的学习参考。什么是应用多元统计分析应用多元统计分析基础数据：N个样本，P个变量的单个样本，由行组成的数据表定量变量：分类的和有序的；定量变量：数值数学公式的角度分为：因变量和自变量不同类型的变量有最高计算级别的限制：分类变量【只能判断真假，有无】、序数变量【只能计算大小】、数值【加减运算】数据本身的变化方向分为[升级变化，多变化一]，[降级变化，多变化一]升级需要对数据进行编码：更高级别的计算，但信息可能会失真降级需要对数据进行分组：计算级别较低，但信息可能较少自变量关系分析：聚类分析、主成分分析和因子分析自变量与因变量的关系分析：多元数据的描述性统计[为数据选择合适的图形]图形：环形图、矩阵散点图、等高线图、雷达图、闪电图、谐波曲线图、Cherhev人脸图描述性统计：均值向量、方差和协方差矩阵、相关系数矩阵什么是主成分分析？主成分的概念由KarlPearo在1901年提出一种检验多个变量之间相关性的多元统计方法研究如何通过几个主成分来解释多个变量之间的内部结构。即从原始变量中推导出几个主成分，使它们尽可能多地保留原始变量的信息，并且相互独立主成分分析的目的：数据压缩；数据解读常用于寻找判断事物或现象的综合指标，并对综合指标所包含的信息进行恰当的解释主成分分析的基本思想（以两个变量为例）集中这两个相关变量所承载的信息（在统计学中，信息往往是指数据的变化）假设只有两个变量x1和x2，从散点图中可以看出这两个变量是相关的，也就是说这两个变量提供的信息是重叠的如果两个变量用一个变量来表示，而新的变量尽可能地包含了原来两个变量的信息，这就是降维的过程降维图插图：椭圆有一个长轴和一个短轴，称为长轴。在长轴方向，数据变化明显较大，而在短轴方向变化较小。如果沿长轴设置一个新的坐标系，那么新生成的两个变量与原变量之间会有一定的数学转换关系。同时，这两个新变量之间没有关联，长轴变量承载了大部分数据变化信息，而短轴变量只承载了一小部分变化信息（变异）此时只有长轴方向的变量才能代表原来两个变量的信息。这也将原来的两个变量降维为一个变量。长短轴差越大，降维越合理多维变量的情况类似，但都是高维椭球体，无法直观观察每个变量都有一个轴，因此几个变量有几个主轴。首先找出椭球的所有主轴，然后将代表大部分数据信息的最长轴作为新变量。这样就完成了降维过程找到的新变量是原始变量的线性组合，称为主成分主成分分析的数学模型：数学处理就是将原来的个变量线性组合成一个新的变量设个原变量为，新变量（即主成分）为，主成分与原变量的关系表示为公式选择几个主成分？选择标准是什么？选择标准是什么？：所选主成分表示的主轴长度之和占主轴总度数之和的大部分在统计上，主成分所代表的原始变量的信息用它的方差来表示。因此，选择的第一个主成分是所有主成分中方差最大的那个，即最大的Var(yi)如果第一个主成分不足以代表原始变量，考虑选择第​​二个主成分，以此类推这些主成分不相关，方差递减选择几个主成分？一般要求所选主成分的方差之和占总方差的80%以上。当然，这只是一个通用标准，具体选择要视实际情况而定如果原始变量之间的相关性高，降维效果会更好，选择的主成分会更少。如果原始变量本身相关性不是很大，降维效果自然不好无关变量只能代表自己根据什么来选择主成分？特征根反映了主成分对原变量的影响程度，说明引入主成分可以解释原变量的信息特征根又叫方差，某个特征根占总特征根的比例称为主成分方差贡献率假设特征根为λ，则第i个主成分的方差贡献率为：【公式】1根据主成分贡献率一般来说，可以选择累积方差贡献率达到80%以上的前几个主成分作为最后的主成分2根据特征根的大小一般情况下，当特征值小于1时，不再选择作为主成分，因为主成分的解释力不如直接对原变量的解释力强3画砾石图根据拐点确定主成分如何解释主成分？【加载图、加载矩阵、线性组合表达式】主成分分析步骤：（总结以上步骤）对原有的指标进行标准化，消除变量对层次和维度的影响根据标准化数据矩阵计算相关系数矩阵求协方差矩阵的特征根和特征向量确定主成分并对每个主成分中包含的信息给出适当的解释什么是因子分析？【简述主成分分析与因子分析的异同】查尔斯·斯皮尔曼于1904年首次提出类似于主成分分析，都需要找几个新的变量来代替原来的变量区别：主成分分析中主成分的个数与原始变量的个数相同，即几个变量有几个主成分，但最终我们确定几个主成分。在因子分析中，需要预先确定几个分量，也称为因子，然后将原始变量综合成几个因子，再现原始变量与因子之间的关系。数量会比原始变量的数量少很多因子分析可以看作是对主成分分析的推广和推广，但它对问题的研究更深入、更详细。其实主成分分析可以看成是因子分析的一个特例通过对变量之间关系的研究，找出能够综合原始变量的少数几个因素，使少数几个因素能够反映原始变量的大部分信息，然后根据大小对原始变量进行分组的相关性，使得组内变量之间的相关性高，而不同组内变量之间的相关性低属于多元统计中处理降维的一种统计方法。其目的是减少变量的数量，用几个因子来表示多个原始变量因变量和因子个数的不一致，使得因子分析和主成分分析不仅在数学模型上存在差异，在实际求解过程中也存在差异，因子分析的计算更加复杂因子分析的一个可能的优点是，在描述主成分与原变量之间的关系时，如果主成分的直观含义不明确且难以解释，则没有更好的方法来改进主成分分析因子分析然后提供了一个额外的“因子轮换”步骤，可以使分析结果尽可能容易解释和更合理因子分析的数学模型：（共同衡量Commuity和公因子的方差贡献率）因子分析步骤：1、数据检查因子分析需要足够数量的样本一般要求样本数至少是变量数的5倍。同时，理论要求总样本数据量应大于100用于因子分析的变量必须是相关的如果原始变量是独立的，也就是说每个变量的作用是不可替代的，就无法实现降维测试方法计算变量之间的相关矩阵，观察相关系数。如果相关矩阵中的大部分相关系数都小于0.3，则不适合进行因子分析使用Kaier-Meyer-Olki检验（简称KMO检验）和Bartlett的球形检验来判断（SPSS将这两种检验称为“KMO和Bartlett的球形检验”）巴特利特球度检验基于变量的相关系数矩阵，假设相关系数矩阵为单位矩阵（对角线元素不为0，非对角线元素均为0）。如果相关矩阵是单位矩阵，那么每个变量都是独立的，不能按因子分析KMO测试用于检验变量间的偏相关性，KMO统计量在0到1之间统计量越接近1，变量间的偏相关性越强，因子分析的效果越好当KMO统计量在0.7以上时，因子分析效果好；当KMO统计量低于0.5时，因子分析的效果很差2、因子提取主成分（主成分法）：这种方法在大多数情况下都可以使用（这也是SPSS的默认选项）。通过主成分分析的思想提取公因子，假设变量是因子的线性组合未加权最小二乘：该方法最小化实际相关矩阵与重新生成的相关矩阵之间差异的平方和GeeralizedLeatSquare（加权最小二乘法）：用变量值加权，这种方法也是为了最小化实际相关矩阵与重新生成的相关矩阵之差的平方和MaximumLikelihood（极大似然法）：这种方法不要求数据服从正态分布，在样本量大的时候使用比较好PricialAxiFactorig（主因子法）：该方法从原始变量的相关性出发，使变量之间的相关程度尽可能用公因子来解释因子个数的确定用公因子方差贡献率提取：类似于主成分分析，累积方差贡献率达到80%以上的前几个因子可以作为最终的公因子用特征根提取：一般要求因子对应的特征值大于1，因为特征值小于1，说明辅因子的解释力太弱，不与使用原始变量一样强大。在实际应用中，因子的提取取决于具体问题，在一定程度上取决于研究人员自身的知识和经验3、因子名称因子命名是因子分析的重要一步一个因子包含多个原始变量的信息。它反映了原始变量的哪些共同信息？因子分析得到的因子含义不明确，需要重新命名，以便为研究问题提供合理的解释可以通过考察观测因子载荷矩阵并结合实际问题来完成命名不再是统计问题。需要研究者自身的专业素质和对实际问题背景的理解，需要更多的实践经验观测因子加载矩阵如果因子加载aij的绝对值在第i行多列有较大的值（通常大于0.5），说明原变量与多个因子有较大的相关性，即原始变量与多个因素有很大的相关性。变量xi需要多因素共同解释如果因子加载aij的绝对值在第j列多行都有较大的值，那么表因子fi可以一起解释多个变量的信息，只能解释每个原始变量的信息。少量信息表明该因子不能有效表示任何原始变量，因子含义模糊，难以对因子给出合理解释为了更合理的解释需要因子旋转4、因子命名——旋转因子轮换的目的是为了让因子的含义更加清晰，从而便于因子的命名和解释旋转有两种方式：正交旋转和斜向旋转正交旋转意味着轴总是垂直旋转90度，这样新生成的因子仍然可以保持不相关倾斜旋转轴之间的角度可以是任意的，因此不能保证新生成的因子不相关。因此，在实际应用中更多地使用正交旋转SPSS提供了5种旋转方法，最常用的是Varimax（方差最大正交旋转）法Varimax（方差最大正交旋转）：最常用的旋转方法。保持各因子处于正交状态，但尽量使各因子的方法最大化，即载荷的相对平方和最大，以利于因子的解释Quartimax（Quartimax最大正交旋转）：这种方法倾向于减少与每个变量相关的因子数量，从而简化对原始变量的解释Equamax（平方最大正交旋转）：这种方法介于方差最大正交旋转和四次方最大正交旋转之间DirectOlimi：该方法需要提前指定因子图像的自相关范围Promax：该方法在方差最大的正交旋转的基础上进行斜向旋转5、计算因子得分因子得分是每个因子在每个样本上的具体值，由因子得分函数给出几点说明：主成分分析和因子分析都是多变量分析中处理降维的统计方法。只有当原始数据中的变量之间存在强相关性时，降维效果才会明显，否则不适合主成分分析和因子分析主成分和因子的选择标准应根据具体问题确定。这在一定程度上取决于研究人员的知识和经验，而不是方法本身即使得到满意的主成分或因子，在对实际问题进行评价、排序等分析时也要谨慎，因为主成分和因子毕竟是高度抽象的量，无论如何，它们的含义不如原变量清晰因子分析可以看成是主成分分析的推广和延伸，而主成分分析可以看成是因子分析的一个特例。目前，因子分析在实践中应用广泛，而主成分分析通常仅作为大规模统计分析的中间步骤，几乎不再单独使用什么是方差分析(ANOVA)？【基于R语言的参考统计】ANOVA的基本原理是在1920年代由英国统计学家RoaldA.Fiher在设计实验以解释实验数据时首次引入的一种分析分类自变量对数值因变量影响的统计方法研究分类自变量对数值因变量的影响一个或多个分类参数两个或更多(k)治疗水平或类别数值因变量有单向方差分析和双向方差分析单向方差分析：涉及分类自变量双向方差分析：两个分类自变量聚类分析在统计分类中，有的事先不知道存在哪些类别，根据反映对象特征的数据对对象进行分类，统计中称为聚类分析；有的事先有一定的分类标准后，确定一个新的研究对象应该属于哪一类，统计学上叫判别分析什么是聚类分析？将“对象”分为不同的类别这些类不是预先给出的，而是根据数据的特性直接确定的把相似的东西放在一起，使类别内的“差异”尽可能小，类别之间的“差异”尽可能大聚类分析就是根据对象之间“相似”的程度对对象进行分类聚类分析有两种分类方法？：聚类分析的“对象”可以是多个观察到的样本，也可以是针对每个样本测量的多个变量根据变量对观测样本进行分类称为Q型聚类根据多个经济指标（变量）对不同区域（样本）进行分类根据样本对多个变量进行分类称为R型聚类根据不同地区的样本数据对多个经济变量进行分类这两个集群之间没有本质区别。在实践中，人们更感兴趣的是根据变量对样本进行分类（Q型聚类）聚类分析的分类是什么？按“相似”程度对对象进行分类根据样本的观测数据来衡量变量之间的相似程度，可以使用角余弦和皮尔逊相关系数等工具，也称为相似系数变量之间的相似系数越大，越接近使用“距离”根据变量来衡量样本之间的相似度将距离较近的归为一类，距离较远的归为不同的类别相似度的度量（样本点间距离的计算方法）：在对样本进行分类时，使用点之间的距离来衡量样本之间的相似度计算点间距的主要方法如下欧几里得距离平方欧几里得距离格挡距离切比雪夫距离明科夫斯基距离最常用的是平方欧式距离层次聚类：层次聚类也称为系统聚类不知道要提前分类多少类，但是先把每一个对象看成一个类，然后逐层分类根据操作的方向，层次聚类方法分为合并法和分解法。两种方法的操作原理相同，但方向相反层次聚类的合并方法：将每个样本作为一个类，如果是k个样本，则将其划分为k个类按照一定的方法测量样本之间的距离，将距离最近的两个样本合并为一个类别，从而形成k-1个类别计算新生成的类别与其他类别的距离，将距离最近的两个类别合并为一个类别。这时候如果类别数还是大于1，继续重复此步骤，直到所有类别合并为一个类别总是先合并两个最接近的类分类越晚，距离越远预先不指定要划分的类别数量，而是列出所有可能的类别，然后根据具体情况选择合适的类别结果层次聚类的分解方法：分解法的原理与合并法的原理相反首先将所有对象（样本或变量）作为一个大类，然后测量对象之间的距离或相似度，将距离或相似度最远的对象分开，形成两个类别（其中一个类只有一个对象)重新测量类别中剩余对象之间的距离或相似度，并将最远的对象分开。重复此过程，直到所有对象都属于自己的类Calculatiomethodofditaceetweeclae:Ithehierarchicalcluterigmethod,whetherearemorethaoecategory,itivolvehowtodefietheditaceetweetwocategorieTherearemaywaytocalculatetheditaceetweeclae(differetfromtheditaceetweeoitdecriedaove),addifferetmethodwillgetdifferetcluterigreultThemotcommolyuedmethodiracticeitheWard'method,alokowatheWard'methodK-meacluterig?Hierarchicalcluterigdoeoteedtodetermiehowmaycategorietoedividediadvace.Thecluterigroceicarriedoutlayerylayer,adfiallyalloilecategoryreultareotaied.Thereearcherdetermiethefialrequiredcategoryaccordigtotheecificituatio.Thimethodcadrawadedrogram,whichicoveietforuertoelectcategorieituitively,utitdiadvatageithattheamoutofcalculatioilargeadthecluterigefficiecyoflargeatcheofdataiothighK-meacluterigeedtodetermiethecategorydatatoedividediadvace,theamoutofcalculatioimuchmaller,adtheefficiecyihigherthathatofhierarchicalcluterig,AlokowaquickcluterTheteofK-meacluterig[Brieflydecrietheaicteofk-meacluterig]?Ste1:DetermietheumerofcategorieKtoedivideditoIteedtoedetermiedythereearcherthemelveIracticalalicatio,reearcherofteeedtotryreeatedlyaccordigtoactualrolemtootaidifferetclaificatioadcomarethemtootaithefialumerofclaificatioSte2:DetermietheiitialcluterceteroftheKcategorieIalltheamleuedforcluterig,KamlearerequiredtoeelectedatheiitialcluterigceteroftheKcategorieSimilartodetermiigtheumerofcategorie,thedetermiatiooftheorigialcluterceteralorequirereearchertocomreheivelycoideraedoracticalrolemadexerieceWheuigSPSSforcluterig,theytemcaaloautomaticallyecifytheiitialcluterceterSte3:AccordigtothedetermiedKiitialcluterceter,calculatetheEuclideaditacefromeachamletotheKcluterceteritur,addivideallamleitothere-determiedKaccordigtothericileofthecloetditaceicategorieSte4:CalculatethemeavalueofeachvarialeieachcategoryaccordigtotheKcategoriedivided,aduethemeaoitatheceteroftheewKcategorie.Accordigtotheewceteroitio,recalculatetheditaceofeachamletotheewceter,adreclaifySte5:Reeatte4utilthetermiatiocluterigcoditioimetTheumerofiteratioreachethemaximumumerofiteratioecifiedythereearcheriadvace(theumerofiteratioimliedySPSSi10)Themaximumoffetetweetheewlydetermiedcluterceteroitadtheceteroitformedythereviouiteratioilethatheecifiedamout(0.02iimliedySPSS)TheK-meacluterigmethoditeratereeatedlyaccordigtothere-determiedKcategorieutileachamleidivideditotheecifiedcategory.Thedetermiatiooftheumerofcategorieiujecttoacertaidegreeofujectivity.Howmaycategoriearearoriatedeedothereearcher'udertadigofthereearchrolem,relevatkowledgeadexeriece.Noteocluteraalyi:IadditiotohierarchicalcluterigadK-meacluterig,therearemayewcluterigmethod,uchaTwoSteCluter(SPSSrovidetherogramforthicluterigmethod),Sectralcluterig,deitycluterig,etc.Regardleoftheclaificatiomethod,howmaycategoriehouldedivideditoiotetirelydetermiedythemethoditelf,uthouldedetermiedythereearcheraedoecificrolemCluteraalyiiaexloratorydataaalyimethod.Uigdifferetclaificatiomethodfortheamedatamayreultidifferetclaificatioreult.Thereiorightorwrogitheclaificatioreult,uttheclaificatiotadardaredifferetWheuigthecluterigmethod,theuroeoftheclaificatiomuteclearlydefiedfirt,adthetheelectioofwhichvariale(ordata)toarticiateitheclaificatiohouldecoidered,adfiallythechoiceofthemethodhouldecoidered.Whethertheclaificatioreultarereaoaleadhowtoiterretthemdeedmoreothereearcher'udertadigofthereearchrolem,relevatackgroudkowledgeadexerieceFromtheoitofviewofdatarequiremetThevarialeivolveditheclaificatiohouldfirtmeettherequiremetThevalueofeachvarialehouldothavetoomuchdiffereceiorderofmagitude,otherwieitwillhaveagreatimactotheclaificatioreult.Atthitime,itiecearytotadardizethevariale(ithehierarchicalcluterigmethodrovidedySPSS,youcachooetotadardizethevarialedurigcluterig,whiletheK-meacluterigmethodeedtoetadardizedearately,adthecluterig)Therehouldeotrogcorrelatioetweevariale.Iftwotroglycorrelatedvarialearticiateicluteraalyiattheametime,theircotriutiowilleicreaedwhemeaurigditace,whileothervarialewillerelativelyweakeedPayattetiototheiectioofclaificatioreultWhethertheclaificatioreultireaoaledeedowhetheriti"ueful",utwhethertheclaificatioreultirelialeadtalerequirereeatedcluterigadcomarioIgeeral,ithedividedcategorie,theumerofoject(amleorvariale)cotaiedieachcategoryhoulderoughlytheame.AtleatitlookaitrettierotheurfaceDicrimiatAalyi:[Brieflydecriethediffereceetweedicrimiataalyiadcluteraalyi]Aumigthatomeimlicittadardiotaiedearlieraedotheiformatioofthetraiigamle,thetheamletoejudgedcaedicrimiatedaccordigtothitadard:theamletoejudgedareclaifieditodifferet"clae".Thedifferecefromcluteraalyiithatdicrimiataalyikowthecategoryoftraiigamleadelogtouerviedlearig,whilecluterigdoeotkowayamlecategoryadelogtouuerviedlearig.Thikidofdicrimiatioieetiallyaredictioehavior,thediffereceithattheredictioiaedoaformulaicmodel,adthedicrimiatioiaedoauformulatedimlicitrelatiohi(thecorreodeceetweetheclaificatioreultofthetraiigamleadthevalueofthedicrimiatvariale)).Methodofdicrimiatio:ditacedicrimiatio,Bayedicrimiatio,Fiherdicrimiatio,Regreiomodelwithqualitativevariale:1Regreiomodelwherethedeedetvarialeiaqualitativevariale2Logiticregreio3MulticlaLogiticRegreio4RegreiowherethedeedetvarialeiaordialvarialeMultileregreiomodel:RegreioofoedeedetvarialeadtwoormoreideedetvarialeTheequatiodecriighowthedeedetvarialeydeedotheideedetvarialex1,x3,...,xkadtheerrortermεicalledamultileregreiomodelThemultileliearregreiomodelivolvigkideedetvarialecaeexreeda:Multileregreiomodelβ0,β1,β3,?,βkarearameterεiaradomvarialecalledtheerrortermyialiearfuctioofx1,,x3,?,xkluerrortermεεithevariailitycotaiediyutotexlaiedytheliearrelatiohiofthekideedetvarialeBaicaumtioofmultileregreiomodel:Normality.Theerrortermεiaradomvarialeoeyigaormalditriutio,adtheexectedvaluei0,thati,ε~N(0,σ2)Equalvariace.Thevariaceσ2ofεitheameforallvalue​​oftheideedetvarialex1,x3,...,xkIdeedece.Foraecificetofvalue​​oftheideedetvarialex1,x3,...,xk,itcorreodigεiirrelevattoayetofothervalue.Equatioforetimatedmultileliearregreio:TheequatiootaiedwhethearameteritheregreioequatioietimateduigtheamletatiticItiotaiedytheleatquaremethod[theformulacaeolvedwiththehelofacomuter]Goodeoffitadigificacetet:1,MultileJudgmetCoefficiet(ModifiedMultileJudgmetCoefficiet)TheratioofregreioumofquaretototalumofquareTheroortioofthevariatioithevalueofthedeedetvarialethatcaeexlaiedytheetimatedmultileregreioequatio2,multilecorrelatiocoefficiet3,etimatedtadarderrorMulticolliearityWhatimulticolliearity?TwoormoreideedetvarialeiaregreiomodelarecorrelatedwitheachotherArolemwithmulticolliearity?MaycofuethereultoftheregreioadeveleadtheaalyiatrayItmayaffecttheigofthearameteretimate,eeciallytheigofeachregreiocoefficietmayeooitetotheexectedigIdetificatioofmulticolliearity?TheeaietwaytodetectmulticolliearityitocalculatethecorrelatiocoefficietetweeeachairofideedetvarialeithemodeladtettheigificaceofeachcorrelatiocoefficietIfoeormorecorrelatiocoefficietareigificat,itmeathattheideedetvarialeuedithemodelarecorrelated,adthereimulticolliearity3、Ifthefollowigcoditiooccur,itimliemulticolliearityThereiaigificatcorrelatioetweeeachairofideedetvarialeithemodelWhiletheliearrelatiohitet(Ftet)ofthemodeliigificat,thettetofalmotallregreiocoefficietiotigificat回归系数的正负号与预期的相反容忍度(tolerace)与方差扩大因子(variaceiflatiofactor，VIF)。某个自变量的容忍度等于1减去该自变量为因变量而其他k-1个自变量为预测变量时所得到的线性回归模型的判定系数，即1-Ri2、容忍度越小，多重共线性越严重。通常认为容忍度小于0.1时，存在严重的多重共线性方差扩大因子等于容忍度的倒数，即。显然，VIF越大多重共线性就越严重。一般要求VIF小于5，也可放宽到小于2、如果大于10则认为存在严重的多重共线性。多重共线性的处理?1.将一个或多个相关的自变量从模型中剔除，使保留的自变量尽可能不相关2.如果要在模型中保留所有的自变量，则应避免根据t统计量对单个参数进行检验对因变量值的推断(估计或预测)的限定在自变量样本值的范围内在建立回归模型时，对自变量进行筛选选择自变量的原则是对统计量进行显著性检验将一个或一个以上的自变量引入到回归模型中时，是否使得残差平方和(SSE)有显著地减少。如果增加一个自变量使SSE的减少是显著的，则说明有必要将这个自变量引入回归模型，否则，就没有必要将这个自变量引入回归模型确定引入自变量是否使SSE有显著减少的方法，就是使用F统计量的值作为一个标准，以此来确定是在模型中增加一个自变量，还是从模型中剔除一个自变量变量选择的方法主要有：向前选择、向后剔除、逐步回归、最优子集等...

2022-05-04 离散型随机变量方差 随机变量的方差

图书名称：《零牌管理书系营销标准化B2B新利器》【作者】赵雅君，简惠宽，许宇航作【丛书名】零牌管理书系【页数】214【出版社】北京：中国科学技术出版社,2021.03【ISBN号】978-7-5046-8666-4【参考文献】赵雅君，简惠宽，许宇航作.零牌管理书系营销标准化B2B新利器.北京：中国科学技术出版社,2021.03.图书封面：

2022-05-04

图书名称：《数控铣削编程与加工FANUC系统第2版》【作者】朱勤惠，沈建峰主编【丛书名】“十二五”职业教育国家规划教材【页数】212【出版社】北京：机械工业出版社,2021.05【ISBN号】978-7-111-67596-9【价格】48.00【分类】数控机床-铣床-金属切削-中等专业学校-教材-数控机床-铣床-程序设计-中等专业学校-教材【参考文献】朱勤惠，沈建峰主编.数控铣削编程与加工FANUC系统第2版.北京：机械工业出版社,2021.05.图书封面：

2022-05-04 fanuc系统 铣床 编程 fanuc系统铣床换刀视频

图书名称：《抗联司令赵尚志》【作者】刘广惠编【页数】123【出版社】哈尔滨：黑龙江美术出版社,1985.08【ISBN号】8358356【价格】0.29【参考文献】刘广惠编.抗联司令赵尚志.哈尔滨：黑龙江美术出版社,1985.08.《抗联司令赵尚志》内容提要：《抗联司令赵尚志》内容试读1一九三一年九月十八日，万恶的日本强盗，炮轰北人营，对我东北地区开始了疯狂的侵略！祖国的大好河山惨遭柔躏，人民群众倍受涂炭…V:PYW2就在这日寇长驱直入，中华民族处于危亡的严重时刻，因从事反帝斗争而被捕的中共满洲省委青年运动领导人赵尚志，在党中央和省委的营救下，走出了沈阳第一监狱。5赵尚志当即与退至哈尔滨的吉林军李杜等部队，组成联合自卫军，在双城、阿城、香坊、三棵树等地与日寇展开了激战。6但是，终因敌我力量悬殊，自卫军内部矛盾加剧，被日军击败，致使东北最后一座大城市哈尔滨沦陷。···试读结束···...

2022-05-04 赵尚志头颅 赵尚志纪念馆

图书名称：《赵文化论丛》【作者】赵聪惠主编【页数】591【出版社】石家庄：河北人民出版社,2006.03【ISBN号】7-202-04119-7【价格】40.00【分类】文化史-研究-赵国（？-前222）-文集【参考文献】赵聪惠主编.赵文化论丛.石家庄：河北人民出版社,2006.03.图书目录：惠文王四年（公元前295年）公子成为相®，赵孝成王十五年(公元前251年)廉颇为相⑨等。赵国的封君，国君亦派相去治①赵武灵王的“胡服晴射”就是特兵的招募制度。②《史记》卷一一零《匈奴列传》：“而赵武灵王亦变俗胡服，习晴射，北破林胡、楼须，筑长城，自代并阴山下，至高阙为塞。而置云中、雁门、代那。”《战国策》卷三《套策一·张仪说秦王》：“…西攻修武，瑜羊肠，降代、上党、代三十六县。”《战国策》卷九《齐策二·秦攻赵》：“秦攻赵。赵令楼缓以五城求讲於秦，而与之伐齐。齐王恐，因使人以十城求讲於奉。楼子恐，因以上党二十四县许集王。”由此可知，战国时期赵国的都县制已成为与国体相匹配的制度体系。③《史记》卷三九《晋世家》。④《韩非子集解》，《诸子集成》卷八，河北人民出版社1986年，第229页。⑤《史记》卷三九《晋世家》。⑥《史记》卷三九《普世家》。⑦《史记》卷三九《普世家》。⑧《史记》卷三九《普世家》。⑨《史记》卷三九《普世家》。···试读结束···...

2022-05-04 epub出版物 epub编辑器

图书名称：《张爱玲年谱》【作者】张惠苑编【丛书名】中国现代作家年谱【页数】323【出版社】天津：天津人民出版社,2014.01【ISBN号】978-7-201-08345-2【价格】60.00【分类】张爱玲（1920-1995）-年谱【参考文献】张惠苑编.张爱玲年谱.天津：天津人民出版社,2014.01.图书封面：

2022-05-03 张爱玲年谱pdf 张爱玲作品集epub

图书名称：《我来到人世间》【作者】辛惠仙著【页数】189【出版社】云南出版集团公司；晨光出版社,2007.06【ISBN号】7-5414-2766-7【价格】30.00【分类】辛惠仙－自传【参考文献】辛惠仙著.我来到人世间.云南出版集团公司；晨光出版社,2007.06.图书目录：

2022-05-02 晨光出版社官网 晨光出版社小王子

图书名称：《好习惯养成绘本一起玩有声伴读》【作者】（韩）宋承柱编；王超译；（韩）崔惠仁绘画【页数】22【出版社】长春：吉林美术出版社,2021.01【ISBN号】978-7-5575-6240-3【参考文献】（韩）宋承柱编；王超译；（韩）崔惠仁绘画.好习惯养成绘本一起玩有声伴读.长春：吉林美术出版社,2021.01.图书封面：

2022-04-28 什么叫有声伴读 有声伴读绘本