应用多元分析 数据

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1、数学地质的发展简史数学地质学萌芽于19世纪初 。1833年,英国的C. Layle用统计方法分析首次划分了巴黎盆地的第三纪地层 。1920年以前,沉积学家和古生物学家用描述统计学来总结和解释其数据 。20世纪30年代以后,一元和二元统计学分析的应用领域扩展到采矿和地质勘探 。自20世纪50年代以来 , 电子计算机和多元统计方法被引入地质学 。1949年,B.H. Berma发表了论文“-0 分析 ──一种新类型的地质学和古生物学分析Tool” 。

【应用多元分析 数据】1958年,Krumbein和L . L . sloss共同发表了第一个计算机地质应用程序 。20世纪60年代初 , 法国人G. Martron在南非人D. G. Krieger的工作基础上提出了区域化变量理论 , 创立了地质统计学 。1964年,有100多篇关于计算机地质学应用的论文 。1967年,国际地质科学联合会(ICSU)成立了地质数据存储、自动处理和检索委员会(COGEODATA),1968年,国际数学地质协会(IAMG)成立 。

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作为本教材的学习指导用书 , 本书具有以下特点:1 。针对性强,解决困难 。本文选取了人大、中央财经大学等知名高校统计学院一、二级考试的真题,既注重基础知识的掌握 , 又对一些难点、易错题进行了详细分析 。本书特别适合考研和复试的考生,考研参考书是贾俊平主编的《统计学》 。2.问题多,来源广 。

6、常用的 多元 分析方法包括三类:① 多元方差分析、-0/回归分析、协方差分析,称为线性模型方法 。(2)判别函数分析和聚类分析研究事物的分类;③主成分分析,典型相关和因子分析 , 研究如何用较少的综合因子代替较多的原始变量 。多元variance分析是将总变异按其来源(或实验设计)分成若干部分,以检验各因素对因变量的影响以及各因素间的交互作用的统计方法 。
然后用f检验检验组间差异和交互作用的显著性 。多元variance分析的优点是可以在一次研究中同时检验多个因素多水平对因变量的影响以及因素之间的交互作用,其应用的局限性在于,各因子在各水平的样本必须是独立的随机样本,且数据的重复观测值服从正态分布,总体方差相等 。多元回归分析用于评估和分析一个因变量和几个自变量之间的线性函数关系的统计方法 。

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