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最新整理一案一剖析一反思一案一整改心得体会一案一剖析一反思
“桑中生黑恶势力坐大成势，为害一方，并拉拢腐蚀了我们身边的一些党员干部，代价不可谓不高，教训不可谓不深......”3月25日，河南省林州市召开桑中生黑社会性质组织案以案促改警示教育大会，市委书记王宝玉警示广大党员干部要以案为鉴、警钟长鸣。当天，不仅宣读了有关党员干部的处分决定书、违纪违法事实，还播放了以此案为题材拍摄的警示教育专题片《覆灭》，会议以视频形式直接开到了镇村。
这是林州市开展一案一剖析、一案一警示、一案一整改活动的一个例子。这样的警示教育活动在该市已成常态。20xx年至今，林州市已围绕500多起本地典型案例开展了以案倒查、以案为鉴、以案促改、以案促建，各级各单位查摆各类问题和岗位廉政风险点5800多个，并全部建立整改清单、台账;修订完善制度1600多个，再造工作流程700多个。
“案件不是办完就了结了，而是要拉长链条，做好'后半篇文章';。每一起违纪案件的发生，都不是孤立存在的，其背后都有教育、监督和制度等方面的缺陷、短板和漏洞。”林州市委常委、市纪委书记陈亮说，只有把“病根”找准了、原因分析透了，才能对症下药，把漏洞堵好、制度建好，有效遏制增量。据介绍，该市对每一起违纪案件都要进行“扫描”“解剖”，查找案发原因和问题症结，形成剖析材料，开展警示教育，建章立制，堵塞漏洞。
林州市打出警示教育“组合拳”，综合运用电视片曝光、违纪人员现身说法、拍摄警示教育片等形式，还原案件，震撼心灵;利用视频形式，把警示教育会议开到镇村，直插“神经末梢”，让全市党员干部同堂上纪律公开课;将宣布处分决定与警示教育同步开展，让宣读处分决定的过程变成警示教育过程，处分
决定书变成警示教育活教材。
一个案例就暴露出一个甚至多个问题点。林州市以案为鉴，由点及面，用好反面典型案例，构建“点、线、面”结合的警示教育格局，以“案例+剖析+镜鉴”模式整理编印警示教育读本、拍摄警示教育片等，组织各级党组织深刻检视对照，敲响警钟，防患于未然，达到查处一案、警示一片的目的。
查办案件不是最终目的，整改突出问题、扎紧制度笼子、教育党员干部廉洁履职才是关键。林州市奔着问题去、盯着问题查、瞄准问题改，通过班子集体查、专题民主生活会查、分线分级查等，分析案发原因，查找漏洞和风险点，实现面上统筹协调、线上精准推进、点上督促指导。此次警示教育会后，该市从市委层面到镇村层面都开展了以案促改，各级党组织分别开展“十查十问”活动，通过照镜子、正衣冠，督促党员干部认真反思对照，以案为鉴、引以为戒。在案发单位，由派驻纪检监察组蹲点督导、纪委监委专门指导，整改方案和成效逐一“过筛子”。目前，该市各级各单位已围绕权力运行各个环节，聚焦明责、履责、追责等，建立完善权力监督制约机制120多项。
一案一剖析一反思
：近日临济镇组织镇村干部，开展“一案一剖析”警示教育活动，进一步加强了镇村干部廉政教育，提高了镇村干部思想认识水平，达到惩罚一个、警醒一片的良好效果。
近日临济镇组织镇村干部，开展“一案一剖析”警示教育活动，进一步加强了镇村干部廉政教育，提高了镇村干部思想认识水平，达到惩罚一个、警醒一片的良好效果。
学习促提升。召开临济镇“一案一剖析”精神教育专项会议，组织镇村两级干部共70余人，全文学习《关于近期查处的一批违法中央八项规定精神和
“微腐败”问题典型案件的通报》，以典型案例促镇村干部提升拒腐防变意识。
发言促反思。学习后立即安排4名镇村干部做现场发言，结合自身工作和基层工作特点，就自身在今后工作生活，谈感受，说想法，并对如何抓好基层党风廉政建设提出意见。
点评促进步。镇党委领导根据学习情况结合典型案例以及工作实际，对现场发言及当前全镇党风廉政建设工作情况进行点评，要求全镇党员干部要认真学习近期通报的典型案例，吸取教训，清正廉洁，始终牢记为人民服务的宗旨，为全镇的发展做出自身贡献。
一案一剖析一反思
：近日，按照中央和省委市委巡视整改要求，为确保巡视整改政治责任落实到位，压紧压实全面从严治党主体责任，郫都区纪委监委召开20xx年执法领域违纪案件专题反思会。
“确实感觉到了'痛';。这是我第一次以检讨形式在大会上作剖析发言，如坐针毡、如芒在背。”谈到刚刚结束的执法领域违纪案件专题反思会，郫都区环保局相关负责人形容自己是“压力山大”。
近日，郫都区纪委监委召开20xx年执法领域违纪案件专题反思会，通报了“犀浦小河流污染”等案件，发案单位区环保局全体班子成员对照案例开展反思剖析，区交通局、城管局、国土局、水务局等部门主要负责人列席会议并谈体会。
据悉，按照中央和省委市委巡视整改要求，为确保巡视整改政治责任落实到位，压紧压实全面从严治党主体责任，郫都区本着“亮出问题不怕丑、剖析自己不怕严、触及思想不怕痛”的精神，开展20xx年违纪案件系列专题会，参会单位敞开思想，直面问题，追根朔流，深入分析发案的问题根源、表现和实质，
人教版一年级下册美术教案.docx
教案序号： 1 课型：新授 授课时间：教学目标： 1、通过描画自己的影子，感受图形的外形美。 2、通过和添加的表现手法，对简洁图形的艺术美有初步的了解。 3、在描画中，能运用合理的构图、丰富的想象进行添加和组合。 4、培养学生的观察力，及爱国主义情感。 教学重点： 了解中国的皮影戏。寻找影子在光的照射下产生变化无穷的造型。 教学难点： 描画的影子清晰并且造型基本准确。 课前准备： 1、收集剪影作品 2、在大自然中寻找影子。 3、收集马蒂斯的剪纸作 品。 教学过程： 一、导入 小朋友肯定看过《猪八戒吃西瓜》、《人参娃娃》、《金色的海螺》、《红军桥》、《济公斗蟋蟀》、《渔童》等诸多美术影片，小朋友有没有觉得它和其他的卡通片 不同呢？我们给它一个恰当的名称叫做皮影戏，这些影片都是吸取皮影造型与动作 技巧来制作的。那小朋友知道有关皮影戏的哪些知识呢？ 二、讲授新课
介绍皮影“皮影”是对皮影戏和皮影戏人物（包括场面道具景物）制品的通用称谓。中国皮影艺术，是我国民间工艺美术与戏曲巧妙结合而成的独特艺术品种，是中华民族艺术殿堂里不可或缺的一颗精巧的明珠。皮影戏是让观众通过白色布幕，观看一 种平面偶人表演的灯影来达到艺术效果的戏剧形式；而皮影戏中的平面偶人以及场 面道具景物，通常是民间艺人用手工，刀雕彩绘而成的皮制品，故称之为皮影。 看来我们中国的民间艺术真是了不起啊！刚才呢，小朋友已经了解了皮影的原理， 那我们小朋友是否可以到大自然中，在我们玩的游戏中去找一找呢？譬如：在太阳光下，观察自己的影子以及大树和其他事物的影子，感受影子的奇特造型，（师在投影仪的光照中用手做出各种动物的形状）。 小朋友也可以自己来试着做一做各种造型，感兴趣的同学可以描画下来。并思考 在不同光线下影子的不同变化。 三、布置作业寻找生活中更多的影子造型，了解皮影的相关资料，及制作。 四、小结。 教学反思：在太阳光下，观察自己的影子以及大树和其他事物的影子，感受影子 的奇特造型，整体绘制不错，形状、色彩也比较鲜明突出，但个别同学造型不够严谨。 课题：走近大自然
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
多元统计思考题及答案
《多元统计分析思考题》 第一章 回归分析 1、回归分析是怎样的一种统计方法，用来解决什么问题 答：回归分析作为统计学的一个重要分支，基于观测数据建立变量之间的某种依赖关系，用来分析数据的内在规律，解决预报、控制方面的问题。 2、线性回归模型中线性关系指的是什么变量之间的关系自变量与因变量之间一定是线性关系形式才能做线性回归吗为什么 答：线性关系是用来描述自变量x 与因变量y 的关系；但是反过来如果自变量与因变量不一定要满足线性关系才能做回归，原因是回归方程只是一种拟合方法，如果自变量和因变量存在近似线性关系也可以做线性回归分析。 3、实际应用中，如何设定回归方程的形式 答：通常分为一元线性回归和多元线性回归，随机变量y 受到p 个非随机因素x1、x2、x3……xp 和随机因素?的影响，形式为： 01p βββ???是p+1个未知参数，ε是随机误差，这就是回归方程的设定形 式。 4、多元线性回归理论模型中，每个系数（偏回归系数）的含义是什么 答：偏回归系数01p βββ???是p+1个未知参数，反映的是各个自变量对随机变 量的影响程度。 5、经验回归模型中，参数是如何确定的有哪些评判参数估计的统计标准最小二乘估计法有哪些统计性质要想获得理想的参数估计值，需要注意一些什
么问题 答：经验回归方程中参数是由最小二乘法来来估计的； 评判标准有：普通最小二乘法、岭回归、主成分分析、偏最小二乘法等； 最小二乘法估计的统计性质:其选择参数满足正规方程组， （1）选择参数01 ??ββ分别是模型参数01ββ的无偏估计，期望等于模型参数； （2）选择参数是随机变量y 的线性函数 要想获得理想的参数估计，必须注意由于方差的大小表示随机变量取值 的波动性大小，因此自变量的波动性能够影响回归系数的波动性，要想使参数估计稳定性好，必须尽量分散地取自变量并使样本个数尽可能大。 6、理论回归模型中的随机误差项的实际意义是什么为什么要在回归模型中加入随机误差项建立回归模型时，对随机误差项作了哪些假定这些假定的实际意义是什么 答：随机误差项?的引入使得变量之间的关系描述为一个随机方程，由于因变 量y 很难用有限个因素进行准确描述说明，故其代表了人们的认识局限而没有考虑到的偶然因素。 7、建立自变量与因变量的回归模型，是否意味着他们之间存在因果关系为什么 答：不是，因果关系是由变量之间的内在联系决定的，回归模型的建立只是 一种定量分析手段，无法判断变量之间的内在联系，更不能判断变量之间的因果关系。 8、回归分析中，为什么要作假设检验检验依据的统计原理是什么检验的过程
一年级上册美术期末试卷期末测试题及参考答案[WORD版可编辑可直接打印]
一年级美术上册试题 一、填空题。 1、_______、________和三角形是生活中常见的基本形状。（答案不是唯一） 2、《田野的色彩》有_________色、__________色和__________色等。（答案不是唯一） 3、太阳的形状是__________形的。 4、月亮有时候是__________的，有时候是__________的。 5、我会用绕绕涂涂的方法画__________。（答案不是唯一） 6、《撕纸添画》的课堂中我学会了__________ _____、__________ _____。 7、数字8像__________ _____一样。（答案不是唯一） 8、《简笔画人》一课中我们欣赏了云南沧源岩画_____ _____。 9、《变脸》一课中我学会了把_____ _____的脸变成_____ _____的脸。（答案不是唯一） 10、在美术课上我学会了画_____ _____和_____ _____等。（答案不是唯一） 二、判断题。 1、彩虹的色彩是：红橙黄绿青蓝黑。（×） 2、一年四季田野的色彩不会变。（×） 3、从小养成观察习惯对人的一生非常重要。（∨） 4、太阳的光芒只能用直线画。（×） 5、月亮是个小淘气，每天都有新变化。（∨） 6、彩虹最常在下午雨后刚转晴时出现。（∨） 7、撕纸就是用剪刀剪纸。（×） 8、撕纸画只可以是单色的。（×） 9、撕纸添画是在纸片原形的基础上进行创造性的想象。（∨） 10、拼音字母可以穿漂亮的花衣。（∨） 11、同一个数字，不同的打扮，可以变出不同的形象。（∨） 12、《变脸》一课中，我们只学会了折狐狸的样子。（×） 13、《营养早餐》一课中，我们认识了健康饮食金字塔。（∨） 14、《请跟我来》一课中，只能做小白兔。（×） 15、《我长高了》一课中，有个小女孩终于能拿到柜子上面的小熊了。（∨） 16、《手拉手好拼音》一课中我学会了画手拉手小朋友。（∨） 17、人体分为三部分：头、上肢和下肢。（×） 18、火柴人可以做各种各样的动作。（∨） 19、蚂蚁的身体分为两部分。（×） 20、这个学期我们没有学会用橡皮泥做铅笔头。（×） 三、选择题：（单选或者多选题） 1、画画可以用（A、B ）画。 A、铅笔 B、彩笔 2、绕绕涂涂可以画出（A、B ） A、大树 B、太阳 3、田野的色彩可以是（A、B ）的。 A、红色 B、绿色 4、谜语“上边毛，下边毛，中间一颗黑葡萄“的谜底是（B、） A、葡萄 B、眼睛
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
多元统计分析模拟考题及答案
一、判断题 （ 对 ）112(,,,)p X X X X '=L 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),(~),,,(21∑'=μp p N X X X X Λ，,X S 分别是样本均值和样本离差阵，则, S X n 分别是,μ∑的无偏估计。 （ 对）6),(~),,,(21∑'=μp p N X X X X Λ，X 作为样本均值μ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()ij A a =中的ij a 表示第i 个变量在第j 个公因子上的相对重要性。 （ 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1(,,)m X X X =L 的协方差阵，∑的特征根(1,,)i i m λ=L 与相应的单 位正交化特征向量 12(,,,)i i i im a a a α=L ，则第一主成分的表达式是 11111221m m y a X a X a X =+++L ，方差为 1λ。 3设∑是总体1234(,,,)X X X X X =的协方差阵，∑的特征根和标准正交特征向量分别 为：' 112.920(0.1485,0.5735,0.5577,0.5814)U λ==--- ' 221.024(0.9544,0.0984,0.2695,0.0824)U λ==- '330.049(0.2516,0.7733,0.5589,0.1624)U λ==--
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
小学一年级的美术下册的第一单元总结复习的作业设计.docx
一年级美术下册第一单元的作业设计 李恒 一、教材分析 本册教材体上有一个比明的特点： 1、含了美的画知和技能，但在的教学内容里，却以一种趣味的操作和活中体出来的。没 画的基本功但却促使学生去探索的方法，并且使学生了解到美的用性，也培养了学生的仔 地察事物的。 2、学生了解到美的目的是表自己身生活的事。 3、和想思是美中所需要的特，从小加以培养本册也有所重点体。 二、学生分析 学生通第一学期的学在美的造型和技能和方面都有所形成，但需加学生的仔察、致表、想象、手制作的能力。 三、教学目 1、不同工具，用以及身容易找到的各种媒材，通看看、画画、做做等方法大胆、自由地把所 所、所感所想的事物表出来，体造型活的趣。（造型、表） 2、不同工具，用身容易找到的各种媒材，通看看、想想、画画、做做等方法行合和装， 体制作活的趣。（、用） 3、自然和各美作品的形与色，能用短的大胆表达自己的感受。（欣、述） 4、采用造型游的方式行无主或有主的想象、作、表演和展示。（合、探索） 四、第一元的作： 第一《船》的作 一、学生作性践活 1、宣布作要求：想象力画一艘乘破浪的大船。 2、学生作，巡。件出示下列几种常的船的画供生参考。 要点：不同的船有不同的表方法；行适当的背景添加。 3、展示部分学生作品，价交流。 4、析作品，是了更好的启作思，延趣，画言与叙述言的互助，一步培养学生 的合学能力 二、拓展延伸 1、最大的船有多大世界上什么船最先将来的船会是什么的 2、民有什么船 3、找有关船的事件，如：泰坦尼克号、中山、和下西洋??。 第二《呀》的作
一、体现表现创新 1、画出植物各生长期色彩丰富的变化，可使画面更美。 2、可添加各个时期出现的小昆虫、动物，然后环境因素，使画面更丰富。 3、大胆想象，画出与别人不一样的精彩作品来。 二、欣赏评价延伸。 1、学生相互点评作业，优秀作品集中展示，通过投影放大共同欣赏。 2、课后延伸：把老师给你的种子带回家，种起来，看看会长成什么样子 第三课《出壳了》的作业 一、学生作业。 以个人或小组合作的方式创作一幅小动物破壳而出的作品。 作业要求： 1、构图完整，能够突出主要内容。 2、注意主题和背景的颜色，背景的颜色衬托突出主体。 3、画面中要注意妈妈和宝宝的关系。小画家们，动笔吧！（教师巡回辅导） 二、作业评价。 请同学把作品张贴到前面的黑板前，说说自己喜欢的作品，并说明原因和感受。三、拓展延伸： 用其它的方法表现小动物出壳的故事。 一年级下册美术第一单元测试卷 一、填空补缺。（48 分，每空 4 分） 1、 _____ 、_____和三角形是生活中常见的基本形状。 2、《长呀长》颜色怎样搭配才好看土黄与_____、柠檬黄与 ____、绿与 _____。 3、这个学期老师让你们带________、________为主的美术工具。 二、我是小小画家。（52 分） 1、运用点、线、面的方法来完成一幅画。要求：内容健康、自定。（20 分）
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）
一年级下册数学期末试卷.docx
一年级下册数学期末试卷 一、口算。 24 分 3×5=60－5=18+7=2× 4=6×4=3×3+20= 83－3=26+8=76－4=32+20=2+28=6×6－8= 5+5=41－5=3+23=7+18=48－30=76+8 －3= 4×3= 26－20= 3 ×6=70－40=20+50= 78－5－50= 二、读一读，填一填。12 分 1、93929190908070575551 2、40 里面有（）个十。2个一和 6 个十合起来是（）。 3、个位和十位上都是 5 的数是（）， 10 个十是（）。 4、12=□×□=□×□ 三、看图在（）里填上合适的数。 6 分 5 元 5 角 50 元 2 元 1 元 5 角 2 角 （）元 （）元（）角 四、在 O里填上＞、＜或＝。8 分 1 ×1O1+1 5 ×3O6×320+45O45+264－ 30O64－ 3 五、估一估，在得数是六十多的算式后面画“√”。4 分 45+20 □45+2□72－ 30□ 72－3□ 六、先在横线上画O，再把算式填写完整。 6 分 2个 5 （）×（）=（）（）×（）=（）
七、下面的三个图形都是由两个同样的三角形拼在一起，它们各是什么图形 用线连一线。 6 分 平行四边形三角形正方形 八、12 分 （1）已经吃了8个，（2） 妈妈买回来多 少个 一共有多少朵花 □○□ =□（3）（4） □○□ =□九、12 分 汽车 35元积木26元洋娃娃12元手枪6元 （1）大生有 50 元钱，可以买哪三件玩具把这三件玩具圈起来。 （2）一把手枪比一个洋娃娃便宜多少钱 □○□ =□ （3）大明买一辆汽车，售货员找回 5 元，大明付了多少钱 □○□ =□ （4）小军的钱正好买一辆汽车，你猜猜，他最多有（）张10元的。
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
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：
完整word版,小学一年级美术上学期期末试卷
（开卷考试，40分钟完成） 班级姓名得分 一、填空补缺。（48分，每空4分） 1、_____、_____和三角形是生活中常见的基本形状。 2、《节日的小彩旗》颜色怎样搭配才好看？土黄与_____、柠檬 黄与____、绿与_____。 3、小雪花是________的晶体。 4、这个学期老师让你们带________、________为主的美术工具。 5、2008北京奥运会吉祥物______福娃、______福娃、欢欢福 娃、______福娃、______福娃。 二、我是小小画家。（52分） 1、运用点、线、面的方法来完成一幅线描画。要求：内容健康、 自定。（20分）
班级姓名得分 一,填空40% ⒈哪些颜色让你感到热___________________________. ⒉哪些颜色让你感到冷___________________________. ⒊图案和图案,多么有秩序.向两个方向一字儿排下去.重复有重复,就成了_____________. ⒋找一找我们生活中还有哪些二方连续的图案__________________________. ⒌人的瞳孔在光线强时会_____,光线_____时会变大;惊恐时会变_____,兴奋时会变_____. 二,实践60% 画一幅二方连续的画.
小学四年级上学期美术期末试题 班级姓名 一:填空 1,暖色中有( ),( ),( )三种颜色,冷色中以( ),( )两种颜色为主,其中( ),( )色彩为间色. 2,邮票由( ),( ),( ),( )等部分组成. 3,郁金香象征( ),( ),牡丹是花中之王,它象征( ),( ),百合花寓意( ),( ),( ). 4,对称图形包括( ),( )两种形式. 5,威廉这幅《马亨港湾》展现了港湾的( ),亮丽的( ),( ),( ),( )与游人构成了一幅令人( )的风景画. 6,剪纸分为( ),( ),( )等表现手法. 二:判断题 1,剪纸都必须用对称式的构图使画面更加饱满,充实. ( ) 2,秋天是以黄色,红色,绿色为主要色彩.因此,秋天是美丽的. ( ) 3,马蒂斯的画显得轻松,抒情,而肚菲的画热情,粗犷. ( ) 4,表现人体的灵活动作和优美的姿势,一定要用很复杂烦琐的造型方法.( )
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
美术考试试卷试题.docx
美术考试试题 不断发展的 1、美术课程评价是促进学生全面发展，，改进教师教学，促进美术课程， 重要环节，美术课程评价的依据是《美术课程标准》。 2、“综合 ?搜索”领域是指通过综合性的美术活动，引导学生主动搜索，研究，创造以及 综合解决问题的美术学习领域，它分为三个层次：①融美术各学习领域(" 造型表现","设计应用 "和 "欣赏评述 ") 为一体；②美术与其他学科相综合;③美术与现实社会相联系.。三个层次之间又有着不同程度的交叉或重叠. 3、《清明上河图》是北宋画家张择端，的作品，整幅作品可分为三段内容，第一段为 汴京郊外的景物；，第二段为上土桥及大汴河两岸的繁忙景象，第三段为汴京市区的街景，其中 ____ 为整幅作品的中心和高潮。作品采用的是______ 透视。 4、元代最有代表性的四个山水画家分别是黄公望、王蒙、倪瓒、吴镇. 5、我国的四大石窟是指敦煌—莫高窟、大同—云冈石窟、洛阳—龙门石窟、天水— 麦积山石窟。 6、中国画在表现形式上有中堂，条幅，小品，卷轴.册页扇面等多种。 7、欧洲文艺复兴时期最具代表性的三位画家是达芬奇，米开朗基罗，拉斐尔，他们的代 表性分别是最后的晚餐，西斯廷教堂天顶壁画，西斯廷圣母像。 8、中国的古典园林的苏州四大园林是指拙政园，留园、狮子林、网师网。古典园林 特别善于利用具有浓厚民族风格的各种建筑物，如亭、台、楼、阁、廊、榭、轩、舫、桥等。 9、《加菜义民》是法_国雕塑家罗丹的作品，他另外的代表作有吻。 11、新课程标准要求在美术教师中加强师生的双边关系，既重视 .教师的教，也重视学生 的学。要确立学生的主体地位，倡导师生间的情感交流和平等关系。 12、巴黎圣母院位于法国，是典型的哥特式建筑。悉尼歌剧院则是澳大利亚国家的建筑，它的造型如贝壳。 雕与浮雕。米开朗基罗的作品《大卫》是一 13 、雕塑以其不同的表现形态可以分为 圆件圆雕作品。