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最新整理间歇生产过程特点分析
间歇生产分析
间歇生产是精细化工，生物制药和食品饮料生产行业中主要的生产方式。在间歇控制标准SP88中，间歇过程的定义为：将有限量的物质，按规定的加工顺序，在一个或多个加工设备中加工，以获得有限量的产品的加工过程。如果需要更多的产品则必须重复整个过程。图1—9给出了一组间歇生产流程示例。
间歇过程多个分批操作的间歇设备单元(如反应器、加热釜)和半连续操作设备单元(如泵、换热器、过滤机等)组成。间歇生产过程，又指生产过程依据事先制订的明确任务，确定生产设备组成和操作条件，分配设备单元的生产任务，安排、协调、实施生产的过程。间歇生产过程和连续生产过程同属于过程系统。但是，于生产任务、协调方法、操作方式及产品数量和产量的不同要求，两种操作方式的特点存在着很大的差别，为了进一步了解间歇过程的特点，表l—4列举了它们之间的主要区别。
多元统计分析模拟考题及答案.docx
一、判断题 （ 对 ） 1 X ( X 1 , X 2 ,L , X p ) 的协差阵一定是对称的半正定阵 （ 对 （ ） 2 标准化随机向量的协差阵与原变量的相关系数阵相同。 对） 3 典型相关分析是识别并量化两组变量间的关系，将两组变量的相关关系 的研究转化为一组变量的线性组合与另一组变量的线性组合间的相关关系的研究。 （ 对 ）4 多维标度法是以空间分布的形式在低维空间中再现研究对象间关系的数据 分析方法。 （ 错）5 X (X 1 , X 2 , , X p ) ~ N p ( , ) ， X , S 分别是样本均值和样本离 差阵，则 X , S 分别是 , 的无偏估计。 n （ 对） 6 X ( X 1 , X 2 , , X p ) ~ N p ( , ) ， X 作为样本均值 的估计，是 无偏的、有效的、一致的。 （ 错） 7 因子载荷经正交旋转后，各变量的共性方差和各因子的贡献都发生了变化 （ 对） 8 因子载荷阵 A ( ij ) ij 表示第 i 个变量在第 j 个公因子上 a 中的 a 的相对重要性。 （ 对 ）9 判别分析中， 若两个总体的协差阵相等， 则 Fisher 判别与距离判别等价。 （对） 10 距离判别法要求两总体分布的协差阵相等， Fisher 判别法对总体的分布无特 定的要求。 二、填空题 1、多元统计中常用的统计量有：样本均值向量、样本协差阵、样本离差阵、 样本相关系数矩阵． 2、 设 是总体 的协方差阵， 的特征根 ( 1, , ) 与相应的单 X ( X 1,L , X m ) i i L m 位 正 交 化 特 征 向 量 i ( a i1, a i 2 ,L ,a im ) ， 则 第 一 主 成 分 的 表 达 式 是 y 1 a 11 X 1 a 12 X 2 L a 1m X m ，方差为 1 。 3 设 是总体 X ( X 1, X 2 , X 3, X 4 ) 的协方差阵， 的特征根和标准正交特征向量分别 为： 1 2.920 U 1' (0.1485, 0.5735, 0.5577, 0.5814) 2 1.024 U 2' (0.9544, 0.0984,0.2695,0.0824) 3 0.049 U 3' (0.2516,0.7733, 0.5589, 0.1624) 4 0.007 U 4' ( 0.0612,0.2519,0.5513, 0.7930) ，则其第二个主成分的表达式是
间歇生产过程安全控制分析实用版
YF-ED-J5686 可按资料类型定义编号 间歇生产过程安全控制分 析实用版 Management Of Personal, Equipment And Product Safety In Daily Work, So The Labor Process Can Be Carried Out Under Material Conditions And Work Order That Meet Safety Requirements. （示范文稿） 二零XX年XX月XX日
间歇生产过程安全控制分析实用 版 提示：该安全管理文档适合使用于日常工作中人身安全、设备和产品安全，以及交通运输安全等方面的管理，使劳动过程在符合安全要求的物质条件和工作秩序下进行，防止伤亡事故、设备事故及各种灾害的发生。下载后可以对文件进行定制修改，请根据实际需要调整使用。 一、控制条件分析 在工业控制方面，间歇生产过程同连续生 产过程相同都要满足：①安全生产；②设备工 艺指标和产品质量指标；③环保法规；④经济 指标等基本要求。在生产过程中，间歇过程也 同样要求有对参数的调节控制功能。特别是在 诸如反应器的平稳反应阶段，精馏操作中某单 一组分平稳馏出阶段，间歇过程的控制要求同 连续生产过程相同，即采用保持一组给定的相 对稳定的操作条件而保证生产的稳定运行。但
是，不同于连续过程，由间歇过程的按配方操作批量生产、生产中整体工艺条件(参数)是动态的等特性，间歇过程要求其控制系统具备更加完善和特殊控制功能。其控制要求可概括如下。 (1)顺序控制间歇生产过程是顺序执行配方规定的生产操作的批量生产过程。所以要求间歇控制系统具有的一项功能就是驱动生产过程一步一步地顺序执行不同的生产操作。工业上称这种控制模式为顺序(程序)控制。操作中的顺序错误可能导致危险物的生成甚至直接就会发生事故。根据各步间的转换条件，顺序控制又可分为时间驱动、事件驱动和混合驱动三种顺序控制方式。第一种是根据操作配方规定的时间段、时间点转换操作步骤，如产品的
多元统计分析期末复习
第一章： 多元统计分析研究的内容（5点） 1、简化数据结构（主成分分析） 2、分类与判别（聚类分析、判别分析） 3、变量间的相互关系（典型相关分析、多元回归分析） 4、多维数据的统计推断 5、多元统计分析的理论基础 第二三章： 二、多维随机变量的数字特征 1、随机向量的数字特征 随机向量X 均值向量： 随机向量X 与Y 的协方差矩阵： 当X=Y 时Cov （X ，Y ）=D （X ）；当Cov （X ，Y ）=0 ，称X ，Y 不相关。 随机向量X 与Y 的相关系数矩阵： )',...,,(),,,(2121P p EX EX EX EX μμμ='=Λ)')((),cov(EY Y EX X E Y X --=q p ij r Y X ?=)(),(ρ
2、均值向量协方差矩阵的性质 (1).设X ，Y 为随机向量，A ，B 为常数矩阵 E （AX ）=AE （X ）； E （AXB ）=AE （X ）B; D(AX)=AD(X)A ’; Cov(AX,BY)=ACov(X,Y)B ’; (2).若X ，Y 独立，则Cov(X,Y)＝０，反之不成立． (3).X 的协方差阵D(X)是对称非负定矩阵。例2.见黑板 三、多元正态分布的参数估计 2、多元正态分布的性质 (1).若 ,则E(X)= ,D(X)= . 特别地，当 为对角阵时， 相互独立。 (2).若 ，Ａ为sxp 阶常数矩阵，d 为s 阶向量， ＡＸ＋d ～ . 即正态分布的线性函数仍是正态分布． (3).多元正态分布的边缘分布是正态分布，反之不成立． (4).多元正态分布的不相关与独立等价． 例３．见黑板． 三、多元正态分布的参数估计 (1)“ 为来自p 元总体X 的（简单）样本”的理解---独立同截面． (2)多元分布样本的数字特征---常见多元统计量 样本均值向量 ＝ 样本离差阵Ｓ＝ 样本协方差阵Ｖ＝ S ;样本相关阵Ｒ (3) ,Ｖ分别是 和 的最大似然估计； (4)估计的性质 是 的无偏估计； ,Ｖ分别是 和 的有效和一致估计； ； Ｓ～ ， 与Ｓ相互独立； 第五章 聚类分析： 一、什么是聚类分析 ：聚类分析是根据“物以类聚”的道理，对样品或指标进行分类的一种多元统计分析方法。用于对事物类别不清楚，甚至事物总共可能有几类都不能确定的情况下进行事物分类的场合。聚类方法：系统聚类法（直观易懂）、动态聚类法（快）、有序聚类法（保序）...... Q-型聚类分析（样品）R-型聚类分析（变量） 变量按照测量它们的尺度不同，可以分为三类：间隔尺度、有序尺度、名义尺度。 二、常用数据的变换方法:中心化变换、标准化变换、极差正规化变换、对数变换（优缺点） 1、中心化变换（平移变换）：中心化变换是一种坐标轴平移处理方法，它是先求出每个变量的样本平均值，再从原始数据中减去该变量的均值，就得到中心化变换后的数据。不改变样本间的相互位置，也不改变变量间的相关性。 2、标准化变换：首先对每个变量进行中心化变换，然后用该变量的标准差进行标准化。 经过标准化变换处理后，每个变量即数据矩阵中每列数据的平均值为0，方差为1，且也不再具有量纲，同样也便于不同变量之间的比较。 3、极差正规化变换（规格化变换）：规格化变换是从数据矩阵的每一个变量中找出其最大值和最小值，这两者之差称为极差，然后从每个变量的每个原始数据中减去该变量中的最小值，再除以极差。经过规格化变换后，数据矩阵中每列即每个变量的最大数值为1，最小数值为0，其余数据取值均在0－1之间；且变换后的数据都不再具有量纲，便于不同的变),(~∑μP N X μ∑μ p X X X ,,,21Λ),(~∑μP N X ) ,('A A d A N s ∑+μ)()1(,, n X X ΛX )',,,(21p X X X Λ)')(()()(1X X X X i i n i --∑=n 1 X μ∑μX )1,(~∑n N X P μ),1(∑-n W p X X
(完整word版)实用多元统计分析相关习题
练习题 一、填空题 1．人们通过各种实践，发现变量之间的相互关系可以分成（相关）和（不相关）两种类型。多元统计中常用的统计量有：样本均值、样本方差、样本协方差和样本相关系数。 2．总离差平方和可以分解为（回归离差平方和）和（剩余离差平方和）两个部分，其中（回归离差平方和）在总离差平方和中所占比重越大，则线性回归效果越显著。3．回归方程显著性检验时通常采用的统计量是（S R/p）/[S E/（n-p-1）]。 4．偏相关系数是指多元回归分析中，（当其他变量固定时，给定的两个变量之间的）的相关系数。 5．Spss中回归方程的建模方法有（一元线性回归、多元线性回归、岭回归、多对多线性回归）等。 6．主成分分析是通过适当的变量替换，使新变量成为原变量的（线性组合），并寻求（降维）的一种方法。 7．主成分分析的基本思想是（设法将原来众多具有一定相关性（比如P个指标），重新组合成一组新的互相无关的综合指标来替代原来的指标）。 8．主成分表达式的系数向量是（相关系数矩阵）的特征向量。 9．样本主成分的总方差等于（1）。 10．在经济指标综合评价中，应用主成分分析法，则评价函数中的权数为（方差贡献度）。主成分的协方差矩阵为（对称）矩阵。主成分表达式的系数向量是（相关矩阵特征值）的特征向量。 11．SPSS中主成分分析采用（analyze—data reduction—facyor）命令过程。 12．因子分析是把每个原始变量分解为两部分因素，一部分是（公共因子），另一部分为（特殊因子）。 13．变量共同度是指因子载荷矩阵中（第i行元素的平方和）。 14．公共因子方差与特殊因子方差之和为（1）。 15．聚类分析是建立一种分类方法，它将一批样品或变量按照它们在性质上的（亲疏程度）进行科学的分类。 16．Q型聚类法是按（样品）进行聚类，R型聚类法是按（变量）进行聚类。 17．Q型聚类统计量是（距离），而R型聚类统计量通常采用（相关系数）。 18．六种Q型聚类方法分别为（最长距离法）、（最短距离法）、（中间距离法）、（类平均法）、（重心法）、（离差平方和法）。 19．快速聚类在SPSS中由（k-均值聚类（analyze—classify—k means cluster））过程实现。 20．判别分析是要解决在研究对象已（已分成若干类）的情况下，确定新的观测数据属于已知类别中哪一类的多元统计方法。 21．用判别分析方法处理问题时，通常以（判别函数）作为衡量新样本点与各已知组别接近程度的指标。 22．进行判别分析时，通常指定一种判别规则，用来判定新样本的归属，常见的判别准则有（Fisher准则）、（贝叶斯准则）。 23．类内样本点接近，类间样本点疏远的性质，可以通过（类与类之间的距离）与（类内样本的距离）的大小差异表现出来，而两者的比值能把不同的类区别开来。这个比值越大，说明类与类间的差异越（类与类之间的距离越大），分类效果越（好）。24．Fisher判别法就是要找一个由p个变量组成的（线性判别函数），使得各自组内点的
应用多元统计分析试题及答案
一、填空题： 1、多元统计分析是运用数理统计方法来研究解决多指标问题的理论和方法. 2、回归参数显著性检验是检验解释变量对被解释变量的影响是否著. 3、聚类分析就是分析如何对样品（或变量）进行量化分类的问题。通常聚类分析分为 Q型聚类和 R型聚类。 4、相应分析的主要目的是寻求列联表行因素A 和列因素B 的基本分析特征和它们的最优联立表示。 5、因子分析把每个原始变量分解为两部分因素：一部分为公共因子，另一部分为特殊因子。 6、若 () (,), P x N αμα ∑=1,2,3….n且相互独立，则样本均值向量x服从的分布 为_x~N(μ，Σ/n)_。 二、简答 1、简述典型变量与典型相关系数的概念，并说明典型相关分析的基本思想。 在每组变量中找出变量的线性组合，使得两组的线性组合之间具有最大的相关系数。选取和最初挑选的这对线性组合不相关的线性组合，使其配对，并选取相关系数最大的一对，如此下去直到两组之间的相关性被提取完毕为止。被选出的线性组合配对称为典型变量，它们的相关系数称为典型相关系数。 2、简述相应分析的基本思想。 相应分析，是指对两个定性变量的多种水平进行分析。设有两组因素A和B，其中因素A包含r个水平，因素B包含c个水平。对这两组因素作随机抽样调查，得到一个rc的二维列联表，记为。要寻求列联表列因素A和行因素B的基本分析特征和最优列联表示。相应分析即是通过列联表的转换，使得因素A
和因素B 具有对等性，从而用相同的因子轴同时描述两个因素各个水平的情况。把两个因素的各个水平的状况同时反映到具有相同坐标轴的因子平面上，从而得到因素A 、B 的联系。 3、简述费希尔判别法的基本思想。 从k 个总体中抽取具有p 个指标的样品观测数据，借助方差分析的思想构造一个线性判别函数 系数： 确定的原则是使得总体之间区别最大，而使每个总体内部的离差最小。将新样品的p 个指标值代入线性判别函数式中求出 值，然后根据判别一定的规则，就可以判别新的样品属于哪个总体。 5、简述多元统计分析中协差阵检验的步骤 第一，提出待检验的假设 和H1； 第二，给出检验的统计量及其服从的分布； 第三，给定检验水平，查统计量的分布表，确定相应的临界值，从而得到否定域； 第四，根据样本观测值计算出统计量的值，看是否落入否定域中，以便对待判假设做出决策（拒绝或接受）。 协差阵的检验 检验0=ΣΣ 0p H =ΣI ： /2 /21exp 2np n e tr n λ???? =-?? ? ???? S S 00p H =≠ΣΣI ： /2 /2**1exp 2np n e tr n λ???? =-?? ? ???? S S
实用多元统计分析相关习题学习资料
实用多元统计分析相 尖习题 练习题 一、填空题 1?人们通过各种实践，发现变量之间的相互矢系可以分成（相尖）和（不相尖）两种 类型。多元统计中常用的统计量有：样本均值、样本方差、样本协方差和样本相尖系数。 2?总离差平方和可以分解为（回归离差平方和）和（剩余离差平方和）两个部分，其中（回归离差平方和）在总离差平方和中所占比重越大，则线性回归效果越显著。 3 ?回归方程显著性检验时通常采用的统计量是（S R/P）/[S E/ （n-p-1） ]O 4?偏相尖系数是指多元回归分析中，（当其他变量固定时，给定的两个变量之间的） 的相尖系数。 5. Spss中回归方程的建模方法有（一元线性回归、多元线性回归、岭回归、多对多线性回归）等。
6 ?主成分分析是通过适当的变量替换，使新变量成为原变量的（线性组合），并寻求 （降维）的一种方法。 7 ?主成分分析的基本思想是（设法将原来众多具有一定相尖性（比如P个指标），重 新组合成一组新的互相无矢的综合指标来替代原来的指标）。 8 ?主成分表达式的系数向量是（相尖系数矩阵）的特征向量。 9 ?样本主成分的总方差等于（1）。 10 ?在经济指标综合评价中，应用主成分分析法，则评价函数中的权数为（方差贡献度）。主成分的协方差矩阵为（对称）矩阵。主成分表达式的系数向量是（相尖矩阵特征值）的特征向量。 11. SPSS 中主成分分析采用（analyze—data reduction — facyor）命令过程。 12?因子分析是把每个原始变量分解为两部分因素，一部分是（公共因子），另一部
分为（特殊因子）。 13 ?变量共同度是指因子载荷矩阵中（第i行元素的平方和）。 14 ?公共因子方差与特殊因子方差之和为（1） o 15 ?聚类分析是建立一种分类方法，它将一批样品或变量按照它们在性质上的（亲疏 程度）进行科学的分类。 16. Q型聚类法是按（样品）进行聚类，R型聚类法是按（变量）进行聚类。 17. Q型聚类统计量是（距离），而R型聚类统计量通常采用（相尖系数）。 18. 六种Q型聚类方法分别为（最长距离法）、（最短距离法）、（中间距离法）、（类平均法）、（重心法）、（离差平方和法）。 19?快速聚类在SPSS中由（k■均值聚类（analyze— classify— k means cluste））过程实 现。 20. 判别分析是要解决在研究对象已（已分成若干类）的情况下，确定新的观测数据属于已知类别中哪一类的多元统计方法。 21. 用判别分析方法处理问题时，通常以（判别函数）作为衡量新样本点与各已知组别接近程度的指标。 22. 进行判别分析时，通常指定一种判别规则，用来判定新样本的归属，常见的判别准则有 （Fisher准则）、（贝叶斯准则）。 23. 类内样本点接近，类间样本点疏
间歇生产过程特点分析
编号：SM-ZD-78738 间歇生产过程特点分析Through the process agreement to achieve a unified action policy for different people, so as to coordinate action, reduce blindness, and make the work orderly. 编制：____________________ 审核：____________________ 批准：____________________ 本文档下载后可任意修改
间歇生产过程特点分析 简介：该方案资料适用于公司或组织通过合理化地制定计划，达成上下级或不同的人员之间形成统一的行动方针，明确执行目标，工作内容，执行方式，执行进度，从而使整体计划目标统一，行动协调，过程有条不紊。文档可直接下载或修改，使用时请详细阅读内容。 间歇生产分析 间歇生产是精细化工，生物制药和食品饮料生产行业中主要的生产方式。在间歇控制标准SP88中，间歇过程的定义为：将有限量的物质，按规定的加工顺序，在一个或多个加工设备中加工，以获得有限量的产品的加工过程。如果需要更多的产品则必须重复整个过程。图1—9给出了一组间歇生产流程示例。 间歇过程由多个分批操作的间歇设备单元(如反应器、加热釜)和半连续操作设备单元(如泵、换热器、过滤机等)组成。间歇生产过程，又指生产过程依据事先制订的明确任务，确定生产设备组成和操作条件，分配设备单元的生产任务，安排、协调、实施生产的过程。间歇生产过程和连续生产过程同属于过程系统。但是，由于生产任务、协调方法、操作方式及产品数量和产量的不同要求，两种操作方式的特点存在
新生产工艺管理流程图与文字说明
生产工艺管理流程 生产技术部接到产品开发需求后，进行产品开发策划并起草设计开发任务书，经公司领导审批后，业务部门根据产品设计开发任务书准备纸、油墨、印版、烫金等生产材料及生产工艺设备的准备工作，材料、设备准备完成后，安排在印刷车间进行上机打样；打样过程中，由生产技术部组织业务、品质、车间等部门对打样结果进行评审，打样评审通过后，由生产技术部进行送样、签样工作（送中烟技术中心材料部），若签样不合格，需重新进行打样准备；签样完成后，生产技术部根据打样情况形成临时技术标准，品质部形成检验标准，印刷车间根据临时技术标准进生试机生产，生产产品由生产技术部送烟厂进行上机包装测试（若包装测试不通过，生产技术部需重新调整临时技术标准重新试机生产），包装测试通过后，生产技术部根据试机生产时情况形成技术标准。当月生产需求时，生产技术部按生产组织程序进行组织生产，并同时下达技术标准，印刷车间根据生产技术标准，进行工艺首检，确认各项工艺指标正确无误，进行材料及设备的准备工作，各项工作准备完成后按技术标准要求进行工艺控制，生产技术部对整个生产运行过程进行监督，当工艺运行不符合要求时，通知生产技术部进行工艺调整。生产结束后，进入剥盒、选盒工序，经过挑选的烟标合格的按成品入库程序进行入库，不合格的产品按不合格程序进行处理。
产品工艺管理流程图 业务部生产技术部印刷车间品质部输出记录 接到设计 更改需求 段 阶 } 改 更 计 设 { 发 开 吕 产 不通过 不通过 通过 接到设计 开发需求 产品开发策划 打样准备 送样、签样 通过 不通过 形成技术标 准（临时） 审批不通过 上机打样 形成检验标准 设计开发项目组成立 通知 产品开发任务书 段 阶 制 控 艺 工 产 生 送客户包装测试■试生产 ■ 形成技术标准 ＜接到生 产需求 组织生产 下达工艺标准工艺首检 材料准备设备准备 工艺监督过程质量监督 工艺改进不通过运行判定 成品质量监督 是合格 成品入库 结束 不合格 控制程序 过程检验记录 工艺检查记录表， 匚工艺记录表 工艺运行控制 剥盒、选盒 烟用材料试验评价 报告 印刷作业指导书 生产工作单 换版通知单 生产操作记录表 工艺更改通知单 成品检验记录
间歇生产过程特点分析(2021)
Safety is the goal, prevention is the means, and achieving or realizing the goal of safety is the basic connotation of safety prevention. （安全管理） 单位：___________________ 姓名：___________________ 日期：___________________ 间歇生产过程特点分析(2021)
间歇生产过程特点分析(2021)导语：做好准备和保护，以应付攻击或者避免受害，从而使被保护对象处于没有危险、不受侵害、不出现事故的安全状态。显而易见，安全是目的，防范是手段，通过防范的手段达到或实现安全的目的，就是安全防范的基本内涵。 间歇生产分析 间歇生产是精细化工，生物制药和食品饮料生产行业中主要的生产方式。在间歇控制标准SP88中，间歇过程的定义为：将有限量的物质，按规定的加工顺序，在一个或多个加工设备中加工，以获得有限量的产品的加工过程。如果需要更多的产品则必须重复整个过程。图1—9给出了一组间歇生产流程示例。 间歇过程由多个分批操作的间歇设备单元(如反应器、加热釜)和半连续操作设备单元(如泵、换热器、过滤机等)组成。间歇生产过程，又指生产过程依据事先制订的明确任务，确定生产设备组成和操作条件，分配设备单元的生产任务，安排、协调、实施生产的过程。间歇生产过程和连续生产过程同属于过程系统。但是，由于生产任务、协调方法、操作方式及产品数量和产量的不同要求，两种操作方式的特点存在着很大的差别，为了进一步了解间歇过程的特点，表l—4列举了它们之间的主要区别。
多元统计分析自己写
多元统计分析有哪些应用? 比较 关系 预测 分类 评价 各种应用对应的多元统计分析方法 比较：多元方差分析 关系：回归模型 预测：回归模型 分类：聚类分析与判别分析、回归模型 评价：主成分分析与因子分析 ?多元回归、logisitic回归、Cox回归、Poisson回归 多元统计分析方法主要内容 多元T检验、多元方差分析 ?Hotelling T2 ?multivariate analysis of variance (MANOV A) 多元线性回归(multivariate linear regression) logistic回归(logistic regression) Cox比例风险模型(Cox model) Poisson回归(Poisson regression) 聚类分析(cluster analysis) 判别分析(discriminant analysis) 主成分分析和因子分析 生存分析 本课程的要求 上机做练习，分析实际资料 学会看文献，判断统计分析的应用是否正确 统计软件SAS，或Stata, SPSS10.01 考试： 理论占30%，实验占70% 二、多元统计分析的基本概念 研究因素从广义的角度看，所有可以测量的变量都可以成为研究因素，比如：年 龄、性别、文化程度、人体的各种生物学特征和生理生化指标环境因素、心理因素等。狭义来看，研究因素是指可能与研究目的有关的影响因素 多元统计分析对多变量样本的要求 ①分布：多元正态分布、相互独立、多元方差齐 ②样本含量 目前尚没有多元分析的样本含量估计方法，一般认为样本含量应超过研究因素5-10倍以上即可。 数值变量→分类成有序分类变量 哑变量的数量=K-1（K为分类数）
数学建模多元统计分析
实验报告 一、实验名称 多元统计分析作业题。 二、实验目的 （一）了解并掌握主成分分析与因子分析的基本原理和简单解法。 （二）学会使用matlab编写程序进行因子分析，求得特征值、特征向量、载荷矩阵等值。（三）学会使用排序、元胞数组、图像表示最后的结果，使结果更加直观。 三、实验内容与要求
四、实验原理与步骤 （一）第一题： 1、实验原理： 因子分析简介： (1) 1.1 基本因子分析模型 设p维总体x=(x1,x2,....,xp)'的均值为u=(u1,u2,....,u3)'，因子分析的一般模型为 x1=u1+a11f1+a12f2+........+a1mfm+ε 1 x2=u2+a21f1+a22f2+........+a2mfm+ε 2 ......... xp=up+ap1f1+fp2f2+..........+apmfm+εp 其中，f1,f2,.....,fm为m个公共因子；εi是变量xi(i=1,2,.....,p)所独有的特殊因子，他们都是不可观测的隐变量。称aij(i=1,2,.....,p;j=1,2,.....,m)为变量xi的公共因子fi上的载荷，它反映了公共因子对变量的重要程度，对解释公共因子具有重要的作用。上式可以写为矩阵形式 x=u+Af+ε
其中A=(aij)pxm 称为因子载荷矩阵；f=(f1,f2,....,fm)'为公共因子向量；ε=(ε1,ε2,.....εp)称为特殊因子向量 (2) 1.2 共性方差与特殊方差 xi的方差var(xi)由两部分组成，一个是公共因子对xi方差的贡献，称为共性方差；一个是特殊因子对xi方差的贡献，称为特殊方差。每个原始变量的方差都被分成了共性方差和特殊方差两部分。 (3) 1.3 因子旋转 因子分析的主要目的是对公共因子给出符合实际意义的合理解释，解释的依据就是因子载荷阵的个列元素的取值。当因子载荷阵某一列上各元素的绝对值差距较大时，并且绝对值大的元素较少时，则该公共因子就易于解释，反之，公共因子的解释就比较困难。此时可以考虑对因子和因子载荷进行旋转（例如正交旋转），使得旋转后的因子载荷阵的各列元素的绝对值尽可能量两极分化，这样就使得因子的解释变得容易。 因子旋转方法有正交旋转和斜交旋转两种，这里只介绍一种普遍使用的正交旋转法：最大方差旋转。这种旋转方法的目的是使因子载荷阵每列上的各元素的绝对值（或平方值）尽可能地向两极分化，即少数元素的绝对值（或平方值）取尽可能大的值，而其他元素尽量接近于0. (4) 1.4 因子得分 在对公共因子做出合理解释后，有时还需要求出各观测所对应的各个公共因子的得分，就比如我们知道某个女孩是一个美女，可能很多人更关心该给她的脸蛋、身材等各打多少分，常用的求因子得分的方法有加权最小二乘法和回归法。 注意：因子载荷矩阵和得分矩阵的区别： 因子载荷矩阵是各个原始变量的因子表达式的系数，表达提取的公因子对原始变量的影响程度。因子得分矩阵表示各项指标变量与提取的公因子之间的关系，在某一公因子上得分高，表明该指标与该公因子之间关系越密切。简单说，通过因子载荷矩阵可以得到原始指标变量的线性组合，如X1=a11*F1+a12*F2+a13*F3,其中X1为指标变量1，a11、a12、a13分别为与变量X1在同一行的因子载荷，F1、F2、F3分别为提取的公因子；通过因子得分矩阵可以得到公因子的线性组合，如F1=a11*X1+a21*X2+a31*X3，字母代表的意义同上。 (5) 1.5 因子分析中的Heywood（海伍德）现象 如果x的各个分量都已经标准化了，则其方差=1。即共性方差与特殊方差的和为1。也就是说共性方差与特殊方差均大于0，并且小于1。但在实际进行参数估计的时候，共性方差
设备生产制造工艺流程图
设备生产制造工艺流程图 主要部件制造要求和生产工艺见生产流程图： 1）箱形主梁工艺流程图 原材料预处理划线下料清理 材质单与喷涂划划数半剪清割坡 钢材上炉丸富出出控自除渣口 号批号一除锌拱外自动焊等打 一对应油底度形动气切区打磨 锈线线气割 割 校正对接拼焊无损探伤装配焊接清理 达度埋超X 确垂内工清焊到要弧声光保直部电除渣平求自波拍隔度先焊内杂直动片板用接腔物 焊手 检验装配点焊四条主缝焊接清理校正 内焊装成用Φ清磨修修振腔缝配箱埋HJ431 除光正正动检质下形弧直焊焊拱旁消验量盖主自流渣疤度弯除板梁动反应 焊接力自检打钢印专检待装配 操专质 作检量 者，控 代填制 号写表
2）小车架工艺流和 原材料预处理划线下料清理 材质单与喷涂划划数半剪清割坡 钢材上炉丸富出出控自除渣口 号批号一除锌拱外自动焊等打 一对应油底度形动气切区磨 锈线线气割 校正对接拼焊无损探伤装配焊接清理 达度埋超X 确垂内工清焊 到要弧声光保直部电除渣 平求自波拍隔度先焊内杂 直动片板用接腔物 焊手 检验装配点焊主缝焊接清理校正 内焊清磨修修振应腔缝除光正正动力检质焊焊拱旁消验量渣疤度弯除 自检划线整体加工清理 A表A表 行车行车 适用适用 自检打钢印专检待装配 操专质
作检量 者，控 代填制 号写表 3）车轮组装配工艺流程图 清洗检测润滑装配 煤清轮确尺轴部 油洗孔认寸承位 或轴等各及等加 洗承部种公工润 涤，位规差作滑 剂轴格剂 自检打钢印专检待装配 操 作 者 代 号 4）小车装配工艺流程图 准备清洗检测润滑 场按领煤清轴确尺轴加最注 地技取于油洗及认寸承油后油 清术各或轴孔各及内减 理文件洗承等件公、速件涤齿部规差齿箱 剂轮位格面内 装配自检空载运行检测标识入库 螺手起行噪 钉工升走音 松盘机机震 紧动构构动
多元统计分析简答题..
1、简述多元统计分析中协差阵检验的步骤 第一，提出待检验的假设H0和H1； 第二，给出检验的统计量及其服从的分布； 第三，给定检验水平，查统计量的分布表，确定相应的临界值，从而得到否定域； 第四，根据样本观测值计算出统计量的值，看是否落入否定域中，以便对待判假设做出决策（拒绝或接受）。 协差阵的检验 检验0=ΣΣ 0p H =ΣI ： /2/21exp 2np n e tr n λ????=-?? ?????S S 00p H =≠ΣΣI ： /2/2**1exp 2np n e tr n λ????=-?? ????? S S 检验12k ===ΣΣΣ012k H ===ΣΣΣ： 统计量/2/2/2/211i i k k n n pn np k i i i i n n λ===∏∏S S 2. 针对一个总体均值向量的检验而言，在协差阵已知和未知的两种情形下，如何分别构造的统计量？ 3. 作多元线性回归分析时，自变量与因变量之间的影响关系一定是线性形式的吗？多元线性回归分析中的线性关系是指什么变量之间存在线性关系？ 答：作多元线性回归分析时，自变量与因变量之间的影响关系不一定是线性形式。当自变量与因变量是非线性关系时可以通过某种变量代换，将其变为线性关系，然后再做回归分析。 多元线性回归分析的线性关系指的是随机变量间的关系，因变量y 与回归系数βi 间存在线性关系。 多元线性回归的条件是： （1）各自变量间不存在多重共线性； （2）各自变量与残差独立； （3）各残差间相互独立并服从正态分布； （4）Y 与每一自变量X 有线性关系。 4.回归分析的基本思想与步骤 基本思想：
间歇生产过程安全控制分析(新编版)
( 安全管理 ) 单位：_________________________ 姓名：_________________________ 日期：_________________________ 精品文档 / Word文档 / 文字可改 间歇生产过程安全控制分析(新 编版) Safety management is an important part of production management. Safety and production are in the implementation process
间歇生产过程安全控制分析(新编版) 一、控制条件分析 在工业控制方面，间歇生产过程同连续生产过程相同都要满足：①安全生产；②设备工艺指标和产品质量指标；③环保法规；④经济指标等基本要求。在生产过程中，间歇过程也同样要求有对参数的调节控制功能。特别是在诸如反应器的平稳反应阶段，精馏操作中某单一组分平稳馏出阶段，间歇过程的控制要求同连续生产过程相同，即采用保持一组给定的相对稳定的操作条件而保证生产的稳定运行。但是，不同于连续过程，由间歇过程的按配方操作批量生产、生产中整体工艺条件(参数)是动态的等特性，间歇过程要求其控制系统具备更加完善和特殊控制功能。其控制要求可概括如下。 (1)顺序控制间歇生产过程是顺序执行配方规定的生产操作的批量生产过程。所以要求间歇控制系统具有的一项功能就是驱动生产过程一步一步地顺序执行不同的生产操作。工业上称这种控制模
式为顺序(程序)控制。操作中的顺序错误可能导致危险物的生成甚至直接就会发生事故。根据各步间的转换条件，顺序控制又可分为时间驱动、事件驱动和混合驱动三种顺序控制方式。第一种是根据操作配方规定的时间段、时间点转换操作步骤，如产品的保温固化时间等。第二种是根据被控对象的操作状态或偶发事件等转换操作步骤，如反应器加(卸)料结束、间歇式精馏的二馏出组分转换的判断等。而更多的是第三种驱动方式，即同时依据时间和操作状态做出判断，如反应中二次反应的加料、反应中止剂的投放等。 (2)离散控制间歇生产过程中大量地使用位式控制元件，如泵、位式阀门、冰机和压缩机等，这些设备的控制信号，以及顺序操作状态标志和时间等大量信号均是离散的开关量和数字信号。这些离散信号的传输和处理是间歇过程控制的重要环节。 (3)调节控制前面已经提到，在间歇生产过程中也同样要应用与连续生产过程控制相同的控制方法和回路来控制温度，压力、流量等工艺参数。但是，由于间歇生产过程中的各种工艺参数是动态的，随着生产的进行，被控变量的设定值，甚至被控变量将会产生变化，
应用多元统计分析习题解答_因子分析
第七章 因子分析 7.1 试述因子分析与主成分分析的联系与区别。 答：因子分析与主成分分析的联系是：①两种分析方法都是一种降维、简化数据的技术。②两种分析的求解过程是类似的，都是从一个协方差阵出发，利用特征值、特征向量求解。因子分析可以说是主成分分析的姐妹篇，将主成分分析向前推进一步便导致因子分析。因子分析也可以说成是主成分分析的逆问题。如果说主成分分析是将原指标综合、归纳，那么因子分析可以说是将原指标给予分解、演绎。 因子分析与主成分分析的主要区别是：主成分分析本质上是一种线性变换，将原始坐标变换到变异程度大的方向上为止，突出数据变异的方向，归纳重要信息。而因子分析是从显在变量去提炼潜在因子的过程。此外，主成分分析不需要构造分析模型而因子分析要构造因子模型。 7.2 因子分析主要可应用于哪些方面？ 答：因子分析是一种通过显在变量测评潜在变量，通过具体指标测评抽象因子的统计分析方法。目前因子分析在心理学、社会学、经济学等学科中都有重要的应用。具体来说，①因子分析可以用于分类。如用考试分数将学生的学习状况予以分类；用空气中各种成分的比例对空气的优劣予以分类等等②因子分析可以用于探索潜在因素。即是探索未能观察的或不能观测的的潜在因素是什么，起的作用如何等。对我们进一步研究与探讨指示方向。在社会调查分析中十分常用。③因子分析的另一个作用是用于时空分解。如研究几个不同地点的不同日期的气象状况，就用因子分析将时间因素引起的变化和空间因素引起的变化分离开来从而判断各自的影响和变化规律。 7.3 简述因子模型中载荷矩阵A 的统计意义。 答：对于因子模型 1122i i i ij j im m i X a F a F a F a F ε=++ ++ ++ 1,2, ,i p = 因子载荷阵为1112 121 22212 12 (,, ,)m m m p p pm a a a a a a A A A a a a ????? ?==?????? ? ?A i X 与j F 的协方差为： 1Cov(,)Cov(,)m i j ik k i j k X F a F F ε==+∑ =1 Cov( ,)Cov(,)m ik k j i j k a F F F ε=+∑ =ij a 若对i X 作标准化处理，=ij a ,因此 ij a 一方面表示i X 对j F 的依赖程度；另一方面也反映了
间歇生产过程安全控制分析
间歇生产过程安全控制分析 一、控制条件分析 在工业控制方面，间歇生产过程同连续生产过程相同都要满足： ①安全生产；②设备工艺指标和产品质量指标；③环保法规；④经济指标等基本要求。在生产过程中，间歇过程也同样要求有对参数的调节控制功能。特别是在诸如反应器的平稳反应阶段，精馏操作中某单一组分平稳馏出阶段，间歇过程的控制要求同连续生产过程相同，即采用保持一组给定的相对稳定的操作条件而保证生产的稳定运行。但是，不同于连续过程，由间歇过程的按配方操作批量生产、生产中整体工艺条件（参数）是动态的等特性，间歇过程要求其控制系统具备更加完善和特殊控制功能。其控制要求可概括如下。 （1）顺序控制间歇生产过程是顺序执行配方规定的生产操作的批量生产过程。所以要求间歇控制系统具有的一项功能就是驱动生产过程一步一步地顺序执行不同的生产操作。工业上称这种控制模式为顺序（程序）控制。操作中的顺序错误可能导致危险物的生成甚至直接就会发生事故。根据各步间的转换条件，顺序控制又可分为时间驱动、事件驱动和混合驱动三种顺序控制方式。第一种是根据操作配方规定的时间段、时间点转换操作步骤，如产品的保温固化时间等。第二种是根据被控对象的操作状态或偶发事件等转换操作步骤，如反应器加（卸）料结束、间歇式精馏的二馏出组分转换的判断等。而更多的是第三种驱动方式，即同时依据时间和操作状态做出判断，如反应中二次反应的加料、反应中止剂的投放等。
(2)离散控制间歇生产过程中大量地使用位式控制元件，如泵、位式阀门、冰机和压缩机等，这些设备的控制信号，以及顺序操作状态标志和时间等大量信号均是离散的开关量和数字信号。这些离散信号的传输和处理是间歇过程控制的重要环节。 (3)调节控制前面已经提到，在间歇生产过程中也同样要应用与连续生产过程控制相同的控制方法和回路来控制温度，压力、流量等工艺参数。但是，由于间歇生产过程中的各种工艺参数是动态的，随着生产的进行，被控变量的设定值，甚至被控变量将会产生变化，控制器的参数值也可能需要进行重新整定。所以，在间歇生产过程中常常要求控制回路具有“重组”和“重整”的功能。 (4)人—机接口在间歇生产过程中，操作工人的干预是正常操作的一部分，在生产中起到十分重要的作用。往往是一个关键的操作是由操作工人操纵控制系统启动的，而不是由控制系统自动触发。如反应物料的加入、中止剂的加入、产品的导出等多数是由人工判断和启动的。即在间歇生产过程中，操作工人一定要了解过程的运行状态和进程。因此，设计一个人—机接口的友好界面，便于操作人员掌握生产的动态信息和人为地控制生产的进行是决定间歇安全控制系统成败的一个关键。 二、间歇控制模型 (1)过程不执行任何控制任务，描述间歇过程本身特点。如系统各单元的尺寸、功能、连接特点及原料、产品的物理化学性能等。 (2)过程I /O现场的传感器产生描述过程现状的模拟和数字信
间歇生产过程安全控制分析
间歇生产过程安全控制分析一、控制条件分析 在工业控制方面，间歇生产过程同连续生产过程相同都要满足：①安全生产；②设备工艺指标和产品质量指标；③环保法规；④经 济指标等基本要求。在生产过程中，间歇过程也同样要求有对参数 的调节控制功能。特别是在诸如反应器的平稳反应阶段，精馏操作 中某单一组分平稳馏出阶段，间歇过程的控制要求同连续生产过程 相同，即采用保持一组给定的相对稳定的操作条件而保证生产的稳 定运行。但是，不同于连续过程，由间歇过程的按配方操作批量生产、生产中整体工艺条件(参数)是动态的等特性，间歇过程要求其 控制系统具备更加完善和特殊控制功能。其控制要求可概括如下。 (1)顺序控制间歇生产过程是顺序执行配方规定的生产操作的批 量生产过程。所以要求间歇控制系统具有的一项功能就是驱动生产 过程一步一步地顺序执行不同的生产操作。工业上称这种控制模式 为顺序(程序)控制。操作中的顺序错误可能导致危险物的生成甚至 直接就会发生事故。根据各步间的转换条件，顺序控制又可分为时 间驱动、事件驱动和混合驱动三种顺序控制方式。第一种是根据操 作配方规定的时间段、时间点转换操作步骤，如产品的保温固化时 间等。第二种是根据被控对象的操作状态或偶发事件等转换操作步骤，如反应器加(卸)料结束、间歇式精馏的二馏出组分转换的判断
等。而更多的是第三种驱动方式，即同时依据时间和操作状态做出 判断，如反应中二次反应的加料、反应中止剂的投放等。 (2)离散控制间歇生产过程中大量地使用位式控制元件，如泵、 位式阀门、冰机和压缩机等，这些设备的控制信号，以及顺序操作 状态标志和时间等大量信号均是离散的开关量和数字信号。这些离 散信号的传输和处理是间歇过程控制的重要环节。 (3)调节控制前面已经提到，在间歇生产过程中也同样要应用与 连续生产过程控制相同的控制方法和回路来控制温度，压力、流量 等工艺参数。但是，由于间歇生产过程中的各种工艺参数是动态的，随着生产的进行，被控变量的设定值，甚至被控变量将会产生变化，控制器的参数值也可能需要进行重新整定。所以，在间歇生产过程 中常常要求控制回路具有“重组”和“重整”的功能。 (4)人—机接口在间歇生产过程中，操作工人的干预是正常操作 的一部分，在生产中起到十分重要的作用。往往是一个关键的操作 是由操作工人操纵控制系统启动的，而不是由控制系统自动触发。 如反应物料的加入、中止剂的加入、产品的导出等多数是由人工判 断和启动的。即在间歇生产过程中，操作工人一定要了解过程的运 行状态和进程。因此，设计一个人—机接口的友好界面，便于操作 人员掌握生产的动态信息和人为地控制生产的进行是决定间歇安全 控制系统成败的一个关键。 二、间歇控制模型
生物统计学 第九章 多元统计分析
第九章多元统计分析简介 多元统计分析主要研究多个变量之间的关系以及具有这些变量的个体之间的关系。无论是自然科学还是社会科学，无论是理论研究还是应用决策，多元统计分析都有较广泛的应用。近年来，随着计算机的普及和广泛应用，多元统计分析的应用越来越广泛，越来越深入。生物学研究中，有许多问题要考虑样本与样本之间的关系、性状与性状之间的关系，也要考虑样本与性状之间的关系，为了能够正确处理这些错综复杂的关系，就需要借助于多元统计分析方法来解决这些问题。 从应用的观点看，多元统计分析就是要研究多个变量之间的关系，但哪些问题才是多元统计的内容，并无严格的界限。一般认为，典型的多元统计分析主要可以归结为两类问题：第一类是决定某一样本的归属问题：根据某样品的多个性状（特征）判定其所属的总体。如判别分析、聚类分析即属于此类内容。第二类问题是设法降低变量维数，同时将变量变为独立变量，以便更好地说明多变量之间的关系。主成分分析、因子分析和典型相关分析均属于此类问题。此外，多因素方差分析、多元回归与多元相关分析和时间序列分析，均是研究一个变量和多个变量之间的关系的，也是多元统计分析的内容。 第一节聚类分析(Cluster Analysis) 聚类分析是研究分类问题的一种多元统计方法，聚类分析方法比较粗糙，但由于这种方法能解决许多实际问题，应用比较方便，因此越来越受到人们的重视。近年来聚类分析发展较快，内容也越来越多。常见的有系统聚类、模糊聚类、灰色聚类、信息聚类、图论聚类、动态聚类、最优分割、概率聚类等方法，本节重点介绍系统聚类法。 系统聚类法是目前应用较多的聚类分析方法，这种聚类方法从一批样本的多个观测指标(变量)中，找出能度量样本之间相似程度的统计数，构成一个相似矩阵，在此基础上计算出样本(或变量)之间或样本组合之间的相似程度或距离，按相似程度或距离大小将样本(或变量)逐一归类，关系密切的归类聚集到一个小分类单位，关系疏远的聚集到一个大的分类单位，直到把所有样本(或变量)都聚集完毕，形成一个亲疏关系谱系图，直观地显示分类对象的差异和联系。 第二节判别分析(Discriminant Analysis) 判别分析是多元统计分析中较为成熟的一类分类方法，它是根据两个或多个总体的观测结果，按照一定的判别准则和相应的判别函数，来判断某一样本属于哪一类总体。判别分析的内容很多，常见的有距离判别、贝叶斯判别、费歇判别、逐步判别、序贯判别等方法。 第三节主成分分析（Principal components analysis）