几种常见涂膜弊病分析及对策
几种常见涂膜弊病分析及对策
在日常家居生活中，房子装修得再好，时间久了，仍难免出现这样那样的墙面问题，既影响美观，还带来各种生活烦恼。有些问题看似简单，但处理起来很难，往往处理“好”没几天又“故技重演”，有时候还变本加厉，或者是按下葫芦起了瓢，让人不胜其烦。
漆病纷繁复杂，难道就没有治理办法了吗？
当然不是！应对各种常见漆病，小编有妙计。
发白
在快干性涂料施工时,经常会出现发白现象,并使涂膜失光而不能恢复。这些涂料主要是硝基漆、过氯乙烯漆、磷化底漆、热塑性丙烯酸磁漆等。原因与措施如下：
(1)作业环境湿度太高,溶剂快速蒸发时带走大量热量,造成局部湿膜表面温度下降至“露点”以下,使水汽冷凝渗入湿膜,产生乳化状白色膜,水分最终蒸发后产生空隙并被空气取代,最终形成不能恢复的有孔无光白色膜。控制环境相对湿度在70%以下,温度在20℃左右。(2)涂料溶剂的挥发性太快。选用挥发性适宜的稀释剂,或在原稀料中加入一些慢挥发强溶剂调整稀料挥发性,如二丙西同醇、环己西同、乙酸丁酯、丁醇、乙二醇配乙酸酯等。
(3)被涂物表面温度太低。可将工件加热到比环境温度高出10℃。
(4)湿膜中含有水分。检査涂料,稀料中是否含有水分,空气压缩机油水分高器是否失效,有否定期排放空压机和油水分高器的油水。
(5)稀释剂选用不当。稀料中的真溶剂挥发性太快,非溶剂挥发慢,湿膜干燥时,随其溶剂挥发,树脂不溶于非溶剂而析出发白。
拉丝
在喷涂时,涂料呈丝状喷出,影响涂膜外观,容易出现这一问题是丙烯酸漆、氯乙烯涂料、氯化橡胶涂料、环氧树脂漆等。
(1)涂料的施工粘度太大,雾化性不好,容易产生丝状喷出，调整施工粘度。
(2)稀料的溶解力不够,稀释性太差。加入强溶剂,增强稀料的溶解性能。
(3)涂料树脂分子量太高,在正常施工固体分下,粘度很大。增大稀释剂用量。
缩孔
当涂料表面张力与底材表面张力相差大时,易造成涂料对底材润湿性不良,接角生角变大,使涂料有保持摘状倾向而裸露出被涂面。孔径大小一般在0.1~2mm。特别是清漆和颜料较少的色漆,较容易出现这一缺陷,且不容易修补。
(1)涂料自身原因,如涂料表面张力太大,流动性差,造成润湿不良和气泡释放性差。
(2)底材表面有油污或水时,造成涂膜润湿不良。
(3)光滑的旧漆膜也容易使涂膜润湿不良。给予适当打磨。
(4)涂料中混入油污,如压缩空气的油水混入涂料中。
(5)底层涂料含有硅油类助剂或有脱模剂的塑料表面,基底表面张力太低,出现润湿不良。通过打磨除掉低极性表层。
(6)烘干室内空气污浊,也易造成缩孔。
(7)湿膜被水、油和其他喷湖勿所站污。
气泡与气孔
当涂料表面张力与底材表面张力相差大时,易造成涂料对底材润湿性不良,接触变大,使涂料有保持滴状倾向而裸露出被涂面。孔径大小一般在0.1~2m m。特别是清漆和颜料较少的色漆,较容易出现这一缺陷,且不容易修补。
(1)涂料自身原因,如涂料表面张力太大,流动性差,造成润湿不良和气泡释放性差。
(2)底材表面有油污或水时,造成涂膜润湿不良。
(3)光滑的旧漆膜也容易使涂膜润湿不良。给予适当打磨。
(4)涂料中混入油污,如压缩空气的油水混入涂料中。
(5)底层涂料含有硅油类助剂或有脱模剂的塑料表面,基底表面张力太低,出现润湿不良。通过打磨除掉低极性表层。
(6)烘干室内空气污浊,也易造成缩孔。
(7)湿膜被水、油和其他喷湖勿所站污。
针孔
针孔是指涂膜表面被针尖刺过似的小孔,类似皮革毛孔,孔径约100μm。
(1)清漆精制不良,含有杂质。
(2)涂料中溶剂挥发快,且用量较多。
(3)颜料分散不良。
(4)涂料表面张力大,粘度高,流动性差,气泡释放性差。
(5)漆基互溶性差,随环境温度降低而局部析出或粘度上升,易引起颗粒和针孔,如沥青漆最易产生这一缺陷。
(6)涂料长时间搅拌,形成无数微细空气泡。
(7)被涂物未冷却,使湿膜溶剂急剧蒸出。
(8)涂膜喷涂太厚,且表干太快。
(9)作业环境太高,或喷涂时有水分带入涂膜中。
(10)闪干不充分。烘烤升温太快。
发花
发花是色漆表面色调不一致,出现斑点和条纹等产生颜色杂乱的外观缺陷。
(1)色漆中颜料分散不均匀,或调色时色浆混合不充分。如灰色、浅蓝色、绿色漆等较易出现这种问题。
(2)稀料的溶解性差,或粘度不当,不利于颜料、色浆的均匀分散。
(3)厚涂膜上下层发生对流,若两种颜料的密度差别大,容易发花形成六角形小花纹。
来源：涂料市场
常用分析方法
绍的主要方法有六种，分别为：1、对比分析法：将A公司和B公司进行对比、2、外部因素评价模型（EFE）分析、3、内部因素评价模型（IFE）分析、4、swot 分析方法、5、三种竞争力分析方法、6、五种力量模型分析。对比分析法是最常用，简单的方法，将一个管理混乱、运营机制有问题的公司和一个管理有序、运营良好的公司进行对比，观察他们在组织结构上、资源配臵上有什么不同，就可以看出明显的差别。在将这些差别和既定的管理理论相对照，便能发掘出这些差异背后所蕴含的管理学实质。企业管理中经常进行案例分析，将A和B公司进行对比，发现一些不同。各种现象的对比是千差万别的，最重要的是透过现象分析背后的管理学实质。所以说，只有表面现象的对比是远远不够的，更需要有理论分析。外部因素评价模型（EFE）和内部因素评价模型（IFE）分析来源于战略管理中的环境分析。因为任何事物的发展都要受到周边环境的影响，这里的环境是广义的环境，不仅指外部环境，还指企业内部的环境。通常我们将企业的内部环境称作企业的禀赋，可以看作是企业资源的初始值。公司战略管理的基本控制模式由两大因素决定：外部不可控因素和内部可控因素。其中公司的外部不可控因素主要包括：政府、合作伙伴（如银行、投资商、供应商）、顾客（客户）、公众压力集团（如新闻媒体、消费者协会、宗教团体）、竞争者，除此之外，社会文化、政治、法律、经济、技术和自然等因素都将制约着公司的生存和发展。由此分析，外部不可控因素对公司来说是机会与威胁并存。公司如何趋利避险，在外部因素中发现机会、把握机会、利用机会，洞悉威胁、规避风险，对于公司来说是生死攸关的大事。在瞬息万变的动态市场中，公司是否有快速反应（应变）的能力，是否有迅速适应市场变化的能力，是否有创新变革的能力，决定着公司是否有可持续发展的潜力。公司的内部可控因素主要包括：技术、资金、人力资源和拥有的信息，除此之外，公司文化和公司精神又是公司战略制定和战略发展中不可或缺的重要部分。一个公司制定公司战略必须与公司文化背景相联。内部
16种常用数据分析方法
一、描述统计 描述性统计是指运用制表和分类，图形以及计筠概括性数据来描述数据的集中趋势、离散趋势、偏度、峰度。 1、缺失值填充：常用方法：剔除法、均值法、最小邻居法、比率回归法、决策树法。 2、正态性检验：很多统计方法都要求数值服从或近似服从正态分布，所以之前需要进行正态性检验。常用方法：非参数检验的K-量检验、P-P图、Q-Q图、W检验、动差法。 二、假设检验 1、参数检验 参数检验是在已知总体分布的条件下（一股要求总体服从正态分布）对一些主要的参数(如均值、百分数、方差、相关系数等）进行的检验。 1）U验使用条件：当样本含量n较大时，样本值符合正态分布 2）T检验使用条件：当样本含量n较小时，样本值符合正态分布 A 单样本t检验：推断该样本来自的总体均数μ与已知的某一总体均数μ0 (常为理论值或标准值)有无差别； B 配对样本t检验：当总体均数未知时，且两个样本可以配对，同对中的两者在可能会影响处理效果的各种条件方面扱为相似； C 两独立样本t检验：无法找到在各方面极为相似的两样本作配对比较时使用。 2、非参数检验 非参数检验则不考虑总体分布是否已知，常常也不是针对总体参数，而是针对总体的某些一股性假设（如总体分布的位罝是否相同，总体分布是否正态）进行检验。 适用情况：顺序类型的数据资料，这类数据的分布形态一般是未知的。 A 虽然是连续数据，但总体分布形态未知或者非正态； B 体分布虽然正态，数据也是连续类型，但样本容量极小，如10以下； 主要方法包括：卡方检验、秩和检验、二项检验、游程检验、K-量检验等。 三、信度分析 检査测量的可信度，例如调查问卷的真实性。 分类： 、外在信度：不同时间测量时量表的一致性程度，常用方法重测信度1． 2、内在信度；每个量表是否测量到单一的概念，同时组成两表的内在体项一致性如何，常用方法分半信度。 四、列联表分析 用于分析离散变量或定型变量之间是否存在相关。 对于二维表，可进行卡方检验，对于三维表，可作Mentel-Hanszel分层分析。 列联表分析还包括配对计数资料的卡方检验、行列均为顺序变量的相关检验。 五、相关分析 研究现象之间是否存在某种依存关系，对具体有依存关系的现象探讨相关方向及相关程度。 1、单相关：两个因素之间的相关关系叫单相关，即研究时只涉及一个自变量和一个因变量； 2、复相关：三个或三个以上因素的相关关系叫复相关，即研究时涉及两个或两个以上的自变量和因变量相关； 3、偏相关：在某一现象与多种现象相关的场合，当假定其他变量不变时，其中两个变量之间的相关关系称为偏相关。
仪器分析方法在中药含量测定中应用概况
仪器分析方法在中药含量测定中应用概况 李小红,龚小红,马靖,季宁平 （成都中医药大学药学院2008级中药学基地班）摘要：随着现代仪器分析技术的发展，越来越多的新技术、新方法已应用到中药的含量测定中，本文简要概述了光谱法、色谱法、色谱- 质谱联用等仪器分析方法在中药含量测定方面的应用。 关键词：光谱法；色谱法；质谱法；中药；含量测定 Abstract:With the development of modern instrumental analysis techniques,more and more new technologies and methods are applied to the content determination of Chinese medicines.The article provides a brief overview on spectroscopy,chromatography,chromatography-mass and other methods in the application of determination. Key word word::Spectroscopy;Chromatography;Chromatography-mass; Chinese medicine;Content determination 为提高中药的国际竞争力，使中药成为我国新的经济增长点之一，我国提出了“中药现代化科技产业行动计划”。要实现中药现代化，就必须结合现代的科学理论和先进的科学技术、方法和手段来研究中药。中药有效成分的含量影响中药的内在质量和临床疗效，是中药质量控制的关键。仪器分析方法因其准确、高效的特点,己成为药检工作者洞察药品内在质量的眼睛。本文就常用的仪器分析方法在中药含量测定中的应用概况作一综述。 1光谱分析法 各种结构的物质都具有自己的特征光谱，光谱分析法即是利用特征光谱研究物质结构或测定化学成分的方法。光谱分析法已成为中药含量测定的重要手段和工具，主要有以下几种。 1.1紫外分光光度法（UV） 紫外分光光度法具有灵敏度高、设备简单、操作方便等特点，根据中药中特定成分在一定波长处的吸光度与浓度呈线性关系可计算该成分的含量。2010年版《中国药典（一部）》有37种中药用本法进行含量测定，其中包括20种药材、16种中成药、1种提取物。马梅芳等[1]采用紫外分光光度法对南葶苈子药材中的总黄酮进行含量测定，结果表明总黄酮在3～30μg·mL-1线性关系良好，该方法
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
多元统计分析模拟试题教学提纲
多元统计分析模拟试 题
多元统计分析模拟试题（两套：每套含填空、判断各二十道） A卷 1)判别分析常用的判别方法有距离判别法、贝叶斯判别法、费歇判别法、逐 步判别法。 2)Q型聚类分析是对样品的分类，R型聚类分析是对变量_的分类。 3)主成分分析中可以利用协方差矩阵和相关矩阵求解主成分。 4)因子分析中对于因子载荷的求解最常用的方法是主成分法、主轴因子法、 极大似然法 5)聚类分析包括系统聚类法、模糊聚类分析、K-均值聚类分析 6)分组数据的Logistic回归存在异方差性，需要采用加权最小二乘估计 7)误差项的路径系数可由多元回归的决定系数算出，他们之间的关系为 = 8)最短距离法适用于条形的类，最长距离法适用于椭圆形的类。 9)主成分分析是利用降维的思想，在损失很少的信息前提下，把多个指标转 化为几个综合指标的多元统计方法。 10)在进行主成分分析时，我们认为所取的m（m ?资料分析法 ?工作实践法 ?功能性职务分析（FJA） ?关键事件法 ?观察法 ?面谈法 ?任务调查表 ?问卷法 ?职务分析问卷（PAQ） ?秩序分析法 ?典型事例法 ?工作日志法 资料分析法 为了降低工作分析的成本，应当尽量利用现有的资料，以便对每个工作的任务、责任、权利、工作负荷、任职资格等有一个大致的了解，为进一步调查奠定基础。 岗位责任制是国内企业特别是大中型企业十分重视的一项制度。但是，岗位责任制只规定了工作的责任和任务，没有规定该工作的其他要求，如工作的社会条件、物理环境、聘用 条件、工作流程以及任职条件等等，如果根据各企业的具体情况，对岗位责任制添加一些必要的内容，则可形成一份完整的工作描述和任职说明书。下表是一份较为完善的岗位责任制，对工作分析有较大的参考价值。 某炼钢厂计划科综合统计员的岗位经济责任制 从上表可为工作描述和任职说明提供许多有用的信息。另外，我们还可通过作业统计，如对每个生产工人出勤、产量、质量、消耗的统计，对工人的工作内容、负荷有更深的了解，它是建立工作标准的重要依据。人事档案则可提供任职者基本素质资料 工作实践法 工作实践法是指工作分析人员从事所研究的工作，由此掌握工作要求的第一手资料。 例如为了了解工人的工作状况，佛罗里达州州长鲍伯。格雷尼姆在竞选期间的100天里，作了100种不同的工作。 这种方法的优缺点如下： 优点：用这种方法可以了解工作的实际任务以及在体力、环境、社会等方面的要求，适用于短期内可以掌握的工作。 缺点：对需要大量训练和危险的工作，这种方法不适用。 功能性职务分析（FJA） 美国劳工部提出一种成为工作者功能的职务分析（Functional Job Analysis）作为职务分析程序的一个阶段。工作者功能是指那些确定工作者与信息、人和事之间关系的活动。这些活动如下表： 每项功能描述一种广泛的行动，它概括出在与信息、人和事发生关系时工作者做什么。在信息、人、事三个范畴中，每一类的工作者功能的安排是有结构的，即从不很复杂的功能上升到比较复杂的功能，然而这种等级关系有时是有限的、不精确的、本末倒置或根本不存在的。因而，应把这些情况解释为是反映工作者与信息、人和事之间的关系特性，而不是表明职务复杂的严格水平。 法因（Sindey A. Fine）对功能性职务分析做了某些修改和详细说明，其中包括对任务描述写法的特殊规定，从而是包含在工作活动中的工作者功能更加具体。其基本观点是：（1）做好了什么“事”，与“工作人员”做了什么来完成该事不尽相同。 班级：信息000 学号：200612030000姓名：实验组别： 实验日期：2015.6 报告日期：2015.7.14 成绩： 报告内容：（目的和要求、原理、步骤、数据、计算、小结等） 实验名称：多元统计分析方法 一、实验目的 统计分布是用来刻画随机变量特征及规律的重要手段，是进行统计分布的基础和提高。多元统计分析方法则是建立在多元统计分布基础上的一类处理多元统计数据方法的总称，是统计学中的具有丰富理论成果和众多应用方法的重要分支。在本文中，我们将对多元统计分析方法做一个大体的描述，并通过一部分实例来进一步了解多元统计分析方法的具体实现过程。 二、多元统计分析方法的研究对象和主要内容 （一）多元统计分析方法的研究对象 由于大量实际问题都涉及到多个变量，这些变量又是随机变量，所以要讨论多个随机变量的统计规律性。多元统计分析就是讨论多个随机变量理论和统计方法的总称。其内容包括一元统计学中某些方法的直接推广，也包括多个随即便量特有的一些问题，多元统计分析是一类范围很广的理论和方法。 （二）多元统计分析方法的主要内容 从形式上，常用多元统计分析方法可划分为两类： 一类属于单变量常用的统计方法在多元随机变量情况下的推广和应用，如多元回归分析，典型相关分析等； 另一类是对多元变量本身进行研究所形成的一些特殊方法。如主成分分析，因子分析，聚类分析，判别分析，对应分析等。 三、各种多元统计分析方法 具体来说，常用的多元统计分析方法主要包括：多元回归分析、聚类分析、判别分析、主成分分析、因子分析、对应分析、典型相关分析等。下面我们对各种多元统计分析方法就行分别描述， （一）回归分析 回归分析是最灵活最常用的统计分析方法之一，它用于分析一个因变量与一个或多个自变量之间的关系。特别是用于：(1)定量的描述和解释相互关系；(2)估测或预测因变量的值。 多元回归分析是研究因变量Y与m个自变量 12··· m x x ，，，x的相关关系，而 访谈法 一.访谈法的概念 访谈法就是访谈人员就某一岗位与访谈对象，将事先拟定好的访谈提纲进行面对面的交流和讨论，从总收集岗位信息的一种方法。访谈对象包括该职位的现任者、对该岗位较为熟悉的直接主管人员、与该职位工作联系比较密切的工作人员、任职者的下属等。访谈法收集信息资料是通过研究者与被调查对象面对面直接交 谈方式实现的，具有较好的灵活性和适应性。访谈广泛适用于教育调查、求职、咨询等，既有事实的调查，也有意见的征询，更多用于个性、个别化研究。 二.访谈法的特点 1.访谈者与被访谈者相互影响，相互作用。 2.由于访谈者和被访谈者都是有意思，有思想、有感情、有 心理活动的活生生的人，而且整个访谈过程是通过口头交流的方式获取有关研究资料的方法，因此，访谈过程首先是人与人之间的交往过程。 3.访谈法具有特定的科学目的和一整套的设计、编制和实施 的原则。 综上所述，在一定程度上，访谈法能比观察法获得有关研究 对象更多、更有价值、更深层的心理活动情况和心理特征方面的信息，同时，也比观察法更复杂、更难以掌握。事实上，大量的心理学研究表明，通过访谈法获得的有关人的心理活动的信 息，常常比其他传统心理学方法更加丰富、完整和深层。 三.访谈法的类型 1.结构访谈和非结构访谈 结构访谈又称标准化访谈，指按照统一的设计要求，按照有一定结构的问卷而进行的比较正式的访谈。结构访谈对选择访谈对象的标准和方法、访谈中提出的问题、提问的方式和顺序、被访谈者回答问题的方式、访谈记录的方式都有统一的要求。结构访谈的好处在于访谈结果便于统计分析，对于不同访谈对象的回答易于进行对比分析。 非结构访谈又称非标准化访谈，指只按照一个粗线条式的访谈提纲而进行的非正式的访谈。非结构访谈有利于发挥访谈者和被访谈者的主动性、创造性，有利于适应各被访谈者的具体和特殊情况，有利于拓宽和加深对问题的研究，也有利于处理原来访谈设计方案中没有考虑到的新情况、新问题。 2.直接访谈和间接访谈 直接访谈又称面对面的访谈，即访谈者与被访谈者进行面对面的交谈。直接访谈的突出特点是访谈双方直接发生相互影响、相互作用。其最大的好处在于，访谈者不但能广泛、深入地探讨问题，了解被访谈者的思想、态度、情感和其他各种情况，而且还能亲自观察被访谈者的有关特征和他们在访谈过程中的很多非语言信息，从而加深对谈话内容的的理解，利于判断访谈结果的真实可靠性。 间接访谈就是访谈者通过一定的中介物和被访谈者进行非面对面的交谈。目前，间接访谈的主要方式是电话访谈。其优点是收集数据 仪器分析法概论 一、近代仪器分析的发展过程 50年代仪器化；60年代电子化；70年代计算机化；80年代智能化；90年代信息化；21世纪是仿生化和进一步智能化。 二、化学分析法与仪器分析法的关系 重量分析法 化学分析法酸碱滴定法 滴定分析法沉淀滴定法 配位滴定法 氧化还原滴定法 天平的出现化学分析法的优点：准确、仪器简单、快速、适用于常量化学。 比色计、分光光度计出现 光谱分析法－根据物质发射的电磁辐射或物质与辐射的相互作用建仪器分析法立起来的一类仪器分析方法。 （精密仪器）色谱分析法－是一种物理或物理化学分离分析方法。 仪器分析法的优点：灵敏、快速、准确、适用于微量和痕量分析。 第十一章光谱分析法概论 1．定义：光学分析法是根据物质发射的电磁辐射或物质与辐射的相互作用建立起来的一类仪器分析方法。 2．光学分析法包含的三个主要过程： （1）由仪器设置的能源提供能量照射至被测物质。 （2）能量与被测物质之间相互发生作用。 （3）产生可被检测的讯号。 第一节 电磁辐射及其与物质的相互作用 （一）电磁辐射和电磁波谱 1．光的波粒二象性：光是一种电磁辐射（电磁波），是一种以巨大速度通过空间而不需要任何物质作为传播媒介的光子流，它具有波粒二象性。 （1）光的波动性：光的波动性用波长λ（nm ）、波数σ（cm － 1）和频率υ（Hz ）表述。 在真空中，波长、波数和频率的关系为： ，C υλ= （11－1） 光速＝光的频率×波长 （11－2） 波数＝1/波长 （2）光的微粒性：用以解释光与物质相互作用产生的光电效应、光的吸收和发射等现象。 光的微粒性用每个光子具有的能量E 作为表征，光子的能量是与频率成正比，与波长成反比。它与频率、波长和波数的关系为： 从γ射线一直到无线电波都是电磁辐射，光是电磁辐射的一种形式，每个波段之间，由于波长或频率不同，光子具有的能量也不相同。电磁辐射按照波长顺序的排列称为电磁波谱，电磁波谱的波长或能量是没有边际的，表11－1所示的电磁波谱只是排列出了已被人们认识了的几个主要波段。下册主要讨论近紫外区、可见区和近红外区、远红外区的电磁波谱与物质的定性和定量关系。从表可见，光的波长越短、频率越高，能量越大；反之亦然。 表11－1 电磁波谱及其在仪器分析中的应用 C υλ =1σλ =C E h h υλ == 毕业设计(论文)任务书 课题名称多元回归分析中常用的矩阵算法 学院 专业班级 姓名 学号 毕业设计(论文)的主要内容及要求： （1）首先要了解多元回归分析中的矩阵算法的研究背景。 （2）查阅相关文献（至少4-5篇），并查阅1-2篇外文文献。 （3）熟悉相关矩阵算法；掌握多元回归分析的基本理论知识； （4）完成各种矩阵算法的程序编写，并将其运用于多元回归分析。 （5）通过实例验证算法的准确性，然后进行修改优化。 （6）整理相关资料，完成毕业论文的写作。 （7）对论文进行全面修改、完善，准备论文答辩。 指导教师签字： 摘要 在多元回归分析的计算中，观测数据一般用矩阵表示，对数据的分析转化为对数据矩阵的分析计算问题.如线性方程组的求解，矩阵的分解，矩阵的变换，特征值和特征向量的计算等.这些常见的矩阵计算问题也是多元回归分析中经常遇到的问题. 本文主要介绍了多元回归分析中常用的矩阵分解及其算法，其中包括三角分解，正交三角-分解，正交分解. 然后针对每一种分解我们讨论了它们的一些常用算法，并在计算机上通过Matlab软件编程实现这些算法，最后再介绍了这些矩阵算法在多元回归分析中的应用. 本文给出的算法是多元回归分析计算的基础，对应用多元回归分析解决实际问题具有很重要的意义. 关键词：矩阵分解；矩阵变换；算法；回归分析 Abstract In the calculation of multiple regression analysis, the observed data generally represented by matrix, the analysis of datas often transform into the analysis of the matrix. Such as the solution of linear equations, matrix decomposition, matrix transform, the computation of eigenvalues and eigenvectors. These common matrix computation problems are often encountered in the multivariate regression analysis of the problem. This paper mainly introduces the commonly used matrix decomposition and its algorithm in the multiple regression analysis,including triangular decomposition, QR decomposition, orthogonal decomposition. Then for each decomposition, we discuss some algorithms and realize the algorithm by Matlab software programming in the computer, and introduce the application of the algorithm of matrix in the multivariate regression analysis. The presented algorithm in this paper is the base of the analysis of multiple regression on the calculation, it has the very vital significance for using multiple regression analysis to solve practical problems. Keywords: Matrix decomposition; Matrix transformation; The algorithm; Regression analysis 多元统计分析模拟试题（两套：每套含填空、判断各二十道） A卷 1)判别分析常用的判别方法有距离判别法、贝叶斯判别法、费歇判别法、逐步 判别法。 2)Q型聚类分析是对样品的分类，R型聚类分析是对变量_的分类。 3)主成分分析中可以利用协方差矩阵和相关矩阵求解主成分。 4)因子分析中对于因子载荷的求解最常用的方法是主成分法、主轴因子法、极 大似然法 5)聚类分析包括系统聚类法、模糊聚类分析、K-均值聚类分析 6)分组数据的Logistic回归存在异方差性，需要采用加权最小二乘估计 7)误差项的路径系数可由多元回归的决定系数算出，他们之间的关系为 P e=√1?R2 8)最短距离法适用于条形的类，最长距离法适用于椭圆形的类。 9)主成分分析是利用降维的思想，在损失很少的信息前提下，把多个指标转化 为几个综合指标的多元统计方法。 10)在进行主成分分析时，我们认为所取的m（m 关于工作分析的方法 1、工作分析的作用 工作分析是重要的管理基础工作，阐明工作的任务、职责、及任职条件等内容，作为人员聘任、职位评价、绩效评估、职级设计以及薪资结构设计的基础。帮助改进公司的组织结构与工作系统。 其作用体现在四个方面： 1 组织决策过程（包括组织结构、组织计划、组织政策等）； 2 工作与设备 3 设计（包括工作设计、设备 4 设计、工 作方法设计、操作规程、工作安全、规章制度）； 5 人力资源管理（包括人员聘用、选拔、安置、培训、开 发、绩效标6 准、薪资管理）； 7 其它服8 务（包括职业咨询、制度教育）。 2、关于工作分析中需要收集的资料类型 3、工作分析的六个导向 工作分析是一个完成职位描述调查分析的过程，其核心是识别重要的工作行为并将工作分类。 应特别注意区分：员工实际所做的工作与他应负责任之间的区别，以及完成什幺工作与如何完成这项工作之间的区别。 回答工作做什幺，称为任务导向分析； 回答工作要如何做，称为行为导向分析； 回答任职条件是什幺，称为个人导向分析； 回答工作绩效是什幺，称为目标导向分析； 回答工作环境是什幺，称为条件导向分析； 回答工作责任是什幺，称为责任导向分析。 4、工作分析的主要方法概要： ①问卷调查：问卷设计是一项非常专业的工作，必须将需要获得的信息转化为简单明确的问题。 通常问卷可分为两类： 其一，结构性问卷，仅在设计好的问卷中选勾答案。 其二，非结构性问卷，对设计好的问题作主观的陈述性表达。 问卷法的最大优点是比较规范化、数量化，适合于用计算机对结果进行统计分析。但它的设计比较费工，也不像访谈那样可以面对面地交流信息，因此，不容易了解被调查对象的态度和动机等较深层次的信息。 问卷法还有两个缺陷，一是不易唤起被调查对象的兴趣；二是除非问卷很长，否则就不能获得足够详细的信息。 ②观察法：指对工作实况作现场观察并记录有关工作情况。 研究者认为有经验的员工并不总是很了解自己完成工作 第十三* 常用仪分析方法轨淹 第一节仪器分析简介 仪器分析法是通过测定物质的光、电、 磁等物理化学性质来确定其化学组 含量和化学结构的分析方法。 热、 - \ 6 *豪 方法试样质!n/mg试液体积/mL 常量分析>100>10 半微量分析10~1001~10 微量分析0?1~100.1-1 超微量分析<0.1<0.01 ?灵敏度高，检出限量可降低.样品用量由化学分析的mL、mg级降低到pg、|1L级，S至至低。适合于微量、痕量和超痕量成分的测定。 ?选择性好：仪器分析方法可以通过选择或调整测定的条件，使共存的组分测定时，相互间不产生干扰。 ?操作简便，分析速度快，容易实现自动化。 ?相对误差较大：化学分析一般用于常量和高含量成分分析，准确度较高，误差小于千分之几。多数仪器分析相对误差较大，一般为5%,不适用于常量和高含量成分分析。 ?需要价格比较昂贵的专用仪器。 仪器分析与化学分析关系 仪器分析是在化学分析基础上的发展 -不少仪器分析方法的原理，涉及到有关化学分析的基本理论； -不少仪器分析方法，还必须与试样处理、分离及掩蔽等化学分析手段相结合，才能完成分析的全过程。 -仪器分析有时还需要采用化学富集的方法提高灵敏度； -有些仪器分析方法，如分光光度分析法，由于涉及大量的有机试剂和配合物化学等理论，所以在不少书籍中，把它列入化学分析。 仪器分析与化学分析关系 ?应该指出,仪器分析本身不是一门独立的学科，而是务种仪器方法的组合。这些仪器方法在化学学科中极其重要，已不单纯地应用于分析的目的，而是广泛地应用于研究和解决各种化学理论和实际问题。因此，将它们称为“化学分析中的仪器方法' 更为确切。 4和滞 Vi 多元分析 研究多个自变量与因变量相互关系的一组统计理论和方法。又称多变量分析。多元分析是单变量统计方法的发展和推广。人的心理和行为具有复杂的内在结构,受到多种因素的制约。仅采用单变量分析难以揭示其内在结构以及各种影响因素的主次作用和交互影响。 首先涉足多元分析方法是F.高尔顿，他于1889年把双变量的正态分布方法运用于传统的统计学，创立了相关系数和线性回归。其后的几十年中，C.E.斯皮尔曼提出因素分析法（见因素分析），R.A.费希尔提出方差分析和判别分析，S.S.威尔克斯发展了多元方差分析，H.霍特林确定了主成分分析和典型相关。到20世纪前半叶，多元分析理论大多已经确立。60年代以后，随着计算机科学的发展，多元分析方法在心理学以及其他许多学科的研究中得到了越来越广泛的应用。 常用的多元分析方法包括3类:①多元方差分析、多元回归分析和协方差分析，称为线性模型方法，用以研究确定的自变量与因变量之间的关系；②判别函数分析和聚类分析,用以研究对事物的分类；③主成分分析、典型相关和因素分析，研究如何用较少的综合因素代替为数较多的原始变量。 多元方差分析是把总变异按照其来源（或实验设计）分为多个部分，从而检验各个因素对因变量的影响以及各因素间交互作用的统计方法。例如，在分析2×2析因设计资料时，总变异可分为分属两个因素的两个组间变异、两因素间的交互作用及误差（即组内变异）等四部分,然后对组间变异和交互作用的显著性进行F检验。 多元方差分析的优点是可以在一次研究中同时检验具有多个水平的多个因素各自对因变量的影响以及各因素间的交互作用。其应用的限制条件是，各个因素每一水平的样本必须是独立的随机样本，其重复观测的数据服从正态分布，且各总体方差相等。 多元回归分析用以评估和分析一个因变量与多个自变量之间线性函数关系的统计方法。一个因变量y与自变量x1、x2、…xm有线性回归关系是指：其中α、β1…βm是待估参数，ε是表示误差的随机变量。通过实验可获得x1、x 2…xm的若干组数据以及对应的y值，利用这些数据和最小二乘法就能对方程中的参数作出估计，记为╋、勮…叧，它们称为偏回归系数。 多元回归分析的优点是可以定量地描述某一现象和某些因素间的线性函数关系。将各变量的已知值代入回归方程便可求得因变量的估计值（预测值），从而可以有效地预测某种现象的发生和发展。它既可以用于连续变量，也可用于二分变量（0，1回归）。多元回归的应用有严格的限制。首先要用方差分析法检验自变量y与m个自变量之间的线性回归关系有无显著性，其次，如果y与m个自变量总的来说有线性关系，也并不意味着所有自变量都与因变量有线性关系，还需对每个自变量的偏回归系数进行t检验,以剔除在方程中不起作用的自变量。也可以用逐步回归的方法建立回归方程，逐步选取自变量，从而保证引入方程的自变量都是重要的。 协方差分析把线性回归与方差分析结合起来检验多个修正均数间有无差别的统计方法。例如，一个实验包含两个多元自变量，一个是离散变量(具有多个水平)，一 二、常用相关分析方法及其计算 在教育与心理研究实践中，常用的相关分析方法有积差相关法、等级相关法、质量相关法，分述如下。 （一）积差相关系数 1. 积差相关系数又称积矩相关系数，是英国统计学家皮尔逊（Pearson）提 出的一种计算相关系数的方法，故也称皮尔逊相关。这是一种求直线相关的基本方法。 积差相关系数记作r，其计算公式为 XY n ( x X i )( y Y i ) r XY n i ( 1 x i n 2 X ) ( y i Y 2 ) (2-20) i 1 i 1 式中x i 、y i 、X 、Y 、n 的意义均同前所述。 若记x x i X , y y i Y ，则（2-20）式成为 xy r (2-21) XY nS S X Y 式中 xy n 称为协方差， xy n 的绝对值大小直观地反映了两列变量的一致性程 度。然而，由于X 变量与Y 变量具有不同测量单位，不能直接用它们的协方差xy 来表示两列变量的一致性，所以将各变量的离均差分别用各自的标准差n 除，使之成为没有实际单位的标准分数，然后再求其协方差。即： xy 1 x y r ( ) ( XY S nS S n S X Y X Y ) 1 n Z X Z (2-22) Y 这样，两列具有不同测两单位的变量的一致性就可以测量计算。 计算积差相关系数要求变量符合以下条件：（1）两列变量都是等距的或等比的测量数据；（2）两列变量所来自的总体必须是正态的或近似正态的对称单峰分布；（3）两列变量必须具备一一对应关系。 2. 积差相关系数的计算 利用公式(2-20)计算相关系数，应先求两列变量各自的平均数与标准差，再 1 工作分析五大方法详解 工作分析的方法大体分为以下几种： 1.观察法 观察法是指工作分析人员通过对员工正常工作的状态进行观察，获取工作信息，并通过对信息进行比较、分析、汇总等方式，得出工作分析成果的方法。观察法适用于体力工作者和事务性工作者，如搬运员、操作员、文秘等职位，而不适用于主要是脑力劳动的工作。 由于不同的观察对象的工作周期和工作突发性所有不同。所以观察法具体可分为直接观察法、阶段观察法和工作表演法。 1．直接观察法 工作分析人员直接对员工工作的全过程进行观察。直接观察适用于工作周期很短的职务。如保洁员，他的工作基本上是以一天为一个周期，工作分析人员可以一整天跟随着保洁员进行直接工作观察。 2．阶段观察法 有些员工的工作具有较长的周期性，为了能完整地观察到员工的所有工作，必须分阶段进行观察。比如行政文员，他需要在每年年终时筹备企业总结表彰大会。工作分析人员就必须在年终时再对该职务进行观察。有时由于时间阶段跨度太长，工作分析工作无法拖延很长时间，这时采用工作表演法更为合适。 “” 3．工作表演法 对于工作周期很长和突发性事件较多的工作比较适合。如保安工作，除了有正常的工作程序以外，还有很多突发事件需要处理，如盘问可疑人员等，工作分析人员可以让保安人员表演盘问的过程，来进行该项工作的观察。 在使用观察法时，工作分析人员应事先准备好观察表格，以便随时进行记录。条件好的企业，可以使用摄像机等设备，将员工的工作内容记录下来，以便进行分析。另外要注意的是，有些观察的工作行为要有代表性，并且尽量不要引起被观察者的注意，更不能干扰被观察者的工作。 2.问卷调查法 工作分析人员首先要拟订一套切实可行、内容丰富的问卷，然后由员工进行填写。问卷法适用于脑力工作者、管理工作者或工作不确定因素很大的员工，比如软件设计人员、行政经理等。问卷法比观察法更便于统计和分析。要注意的是，调查问卷的设计直接关系着问卷调查的成败，所以问卷一定要设计得完整、科学、合理。 国外的组织行为学专家和人力资源管理专家研究出了多种科学的，也很庞大的问卷调查方法。其中比较著名的有： 1．工作分析调查问卷(PAQ) 工作分析调查问卷是美国普渡大学(Purdue University)的研究员麦考米克等人研究出的一套数量化的工作说明法。PAQ有194个问题，分为六个部分：资料投入、用脑过程、工作产出、人际关系、工作范围、其他工作特征。 2．阈值特质分析方法(TTA) 年设计了阈值特质分析(TTA)问卷。特质取向的研究角度是试图确定那劳普兹(Lopez)等人在1981“” 些能够预测个体工作成绩出色的个性特点。TTA方法的依据是：具有某种人格特性的个体，如果职务绩效优于不具有该种特质者，并且特质的差异能够通过标准化的心理测验反映出来，那么就可以确定该特质为完成这一工作所需的个体特质之一。 3．职业分析问卷(OAQ) 美国控制数据经营咨询企业在1985年设计了职业分析问卷，对工作进行定量的描述。OAQ是一个包括各种职业的任务、责任、知识技能、能力以及其他个性特点的多项选择问卷。例如，在OAQ中，软件职务被规划分为19种责任、310个任务和105个个性特点。 然而，一般中小企业很难利用这些研究成果来进行问卷调查。我们可以根据企业的实际情况，来自行制定工作分析问卷，这样效果可能会更好些。 3.面谈法 也称访谈法，它是通过工作分析人员与员工面对面的谈话来收集职务信息资料的方法。在面谈之前，工作分析人员应该准备好面谈问题提纲，以保证在面谈时能够按照预定的计划进行。面谈法对工作分析人员的语言表达能力和逻辑思维能力有较高的要求。工作分析人员要能够控制住谈话的局面，既要防止谈话跑题，又要使谈话对象能够无所顾及的侃侃而谈。工作分析人员要及时准确的做好谈话记录，并且避免使谈话对象对记录产生顾忌。面谈法适合于脑力职务者，如开发人员、设计人员、高层管理人员等。麦考米克于1979年提出了面谈法的一些标准，它们是： 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），使得各自组内点的工作分析方法综合概述
实验一多元分析报告方法
访谈法——工作分析
仪器分析法概论
多元回归分析中常用的矩阵算法
多元统计分析题
有关工作分析的方法
常用仪器分析方法概论.
多元分析
常用相关分析方法及其计算.doc
工作分析五大方法
实用多元统计分析相关习题