压力容器筒体卷制质量缺陷分析及对策.docx

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压力容器筒体卷制质量缺陷分析及对策

针对筒体卷制质量缺陷的产生原因,从注重关键工序的检查把控、制作筒体卷制靠模、合理制定筒体成型组对焊接工艺、注重员工实际操作技能提高等4个方面提出了应对措施,对提高压力容器筒体制造质量具有一定参考借鉴作用。

焊制压力容器由筒体、封头、接管等构件经焊接接头连接构成。新疆油田公司工程技术公司在油田过热注汽锅炉、水处理、储油、储水罐、洗井装置等油田用特种设备制造过程中,筒体部件是主要关键部件。钢制压力容器筒体,除直接采用无缝钢管外,其余都采用钢板经卷班机或压力机械进行弯卷加工、焊接而成。筒体卷制是压力容器制造的重要环节。筒体精度一般由两个方面来保证,一个是筒体材料的下料精度,另外一个就是筒体制造过程中的工艺控制精度(包括卷制精度和焊接精度)。新疆油田公司工程技术公司每年的压力容器筒体卷制数量在200件左右,对于筒体制造质量控制,需要对筒体卷制圆度缺陷原因进行分析,采取相应的生产工艺,确保筒体一次卷制合格率以及筒体组对焊接效率。

1.筒体卷制缺陷原因分析

1.1.管理制度落实不到位

新疆油田工程技术公司压力容器筒体制造工艺的主要工序流程遵循行业标准,分为领料、划线、下料、加工坡口、拼焊、卷圈、组焊、切割产品焊接试板、校圆、无损检测;制造执行标准有国家标准《钢制压力容器》(GB150—1998),有企业及公司标准《压力容器制造质保手册》,以确保制造质量。在制造过程中,工艺流程、规范标准的严格执行,滚板机等设备的性能很大程度上取决于管理机制、制度的落实程度。如焊口间隙控制,按照工艺要求,焊缝对口间隙应控制在1~2mm之间,间隙过小容易造成未焊透或间断性根部未熔焊丝;间隙过大会使焊接操作困难,产生根部高低不平并伴随未熔焊丝头;由于焊接位置受限,焊工为了提高焊接速度,铆对焊口时,往往对焊缝对口间隙控制不到位,间隙存在大小不一,影响了筒体制造质量。在焊接过程中,层间焊渣要求清理干净,为赶进度,多层多道焊接时,存在层间药渣未清理干净;焊缝焊接完毕,焊接接头表面药渣、飞溅物未清理或未清理干净,造成检验误差。其他如未严格遵守焊接工艺参数、坡口边缘不清洁、未带焊条保温桶等等均能够对筒体制造质量带来不利影响。

1.2.设备使用及维护保养

筒体制造过程中,相关设备如滚扳机、电焊机、吊车、氩气专用检测仪器,需要正确使用与及时维护保养,如氩弧焊时,需要通过专用仪器检测确保氩气纯度不低于99.98%,否则

会造成焊接接头内部缺陷。滚扳机设备在使用过程中,需要确保滚板机辊轴压力均匀,两侧间隙一致;否则会造成筒体喇叭口;电焊机运行使用时需要确保电压、电流稳定,否则会造成焊接接头内、外部缺陷。

1.3.组对焊接工艺

组对整形工具选用不合理,易造成接头对口错边量超过允许误差范围,致筒体形变,造成返修或二次返修,影响筒体焊接质量和效率。

1.4.电焊条(焊剂)使用及管理

焊条(焊剂)使用及管理不到位,易造成焊材混用、焊条烘干温度失当、焊条烘干后未及时存放保温箱,影响筒体焊接质量。

1.5.人员技能水平

筒体制造过程中,焊接人员需要具备至少Ⅱ类材料焊接资格。焊接人员、滚扳机操作人员的技术熟练程度对筒体制造质量具有重要影响作用,如滚扳机操作人员对滚板机操作不熟练,对设备性能不熟,卷制时,筒体极易出现喇叭口问题。

1.6.环境场地

环境温度、湿度、场地存在凸、凹陷对受压元件的筒体制造质量均有一定影响,比如,场地不平,筒体局部受压,易造成变形等。

2.筒体卷制质量控制的几个关键

2.1.管理制度落实,注重关键工序的检查把控

筒体制造过程中,首先需要严格按GB150压力容器标准进行制造、检验和验收;其次需制定筒体制造工艺,压力容器制造质保手册等具体操作规程,提高筒体制造质量的可操作性;同时,制定质量奖惩制度,增加员工的质量控制积极性;对于下料、加工坡口、拼焊、卷圈、组焊等关键工序,设立专职检查管理人员,作好施工作业前后及作业过程中的检查把控工作,确保每道工序的高质高效完成,提高一次合格率。如设立专职人员,专人专职逐个检查坡口达标情况;对于焊接接头对口错边量、焊接接头环向棱角,设专职检验员用专用量具逐个检验;针对焊材混用,建立焊材管理规定,设专人管理焊材。酸、碱性焊条、焊丝分开放置并有标示,同时建立了焊材烘干、发放、回收台帐;对超过烘干次数的焊条做回收处理。指定焊接技术员每周抽查库管员。

2.2.制作筒体卷制靠模,提高筒体圆度(精确度)

提高筒体的制造精度是实现设备设计要求、提高设备的工艺实现能力的保证。筒体一次卷制合格率高低直接影响压力容器的制造进度,在筒体制作的时候,误差必须控制在一定范

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

工程常见质量缺陷案例库(门窗)

工程常见质量缺陷图例库(门窗工程)

制表人仇臻瑜、琴制表日期2007.7 版本 1 编号门窗工程-1 门窗立口不正 返回主要原因分析: 土建结构施工尺寸存在较大偏差 导致后果: 门窗固定后出现窗口向或向外倾斜,影响美观效果、防碍灵活开启,甚至造成门窗渗漏 防治措施: 1、检查门窗洞口本身是否倾斜; 2、安装前应在洞口弹出立口的安装线,照 线立口; 3、正式锚固前要检查窗口是否垂直,如发 现问题应及时修正后才能与洞口正式锚固; 固定铁件间距不正确 (固定点间距大于60cm或与墙角、铝窗中挺间距大于18cm) 返回主要原因分析: 施工单位质量意识淡薄 导致后果: 影响窗框与墙体的连接强度 防治措施: 应要求施工单位严格按规要求设置固定点 30cm

制表人仇臻瑜、琴制表日期2007.7 版本 1 编号门窗工程-2 射钉未固定在牢固位置 返回主要原因分析: 砼预埋块未放置或放置位置与铝合金门窗窗型不匹配 导致后果: 门窗安装不牢固 防治措施: 应要求总包单位参照窗型图,在砖墙合理设置砼预埋件;若无图纸,其间距应适当减小 固定件未直接固定在砼构件上 返回主要原因分析: 施工工序不正确 导致后果: 安装不牢固 防治措施: 固定件应设置在砼墙或砼预埋块上,不能设置在水泥砂浆等不稳固的地方,应在施工中随时检查,存在违规操作的部位须在隐蔽工程前整改完毕

制表人仇臻瑜、琴制表日期2007.7 版本 1 编号门窗工程-3 门窗扇关闭不严 返回主要原因分析: 部分门窗限位配件未及时安装,导致门窗无法关闭严密 导致后果: 影响门窗水密性、气密性指标 防治措施: 1、及时安装门窗限位配件 2、交房前针对门窗工程进行仔细检查,及 时采取整改措施 返回主要原因分析: 土建结构尺寸偏差过大 导致后果: 安装不牢固; 存在渗漏隐患 防治措施: 应在土建施工时控制好模板工程的质量,避免出现门窗洞尺寸偏差过大;门窗安装前应测量洞口尺寸,存在偏差的应及时修补,偏差过大的修补应先报方案,经设计及监理认可后方可实施

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

埋弧焊常见焊接缺陷的成因分析及对策

1. 影响焊接缺陷的因素 (1)材料因素: 所谓材料因素是指被焊的母材和所使用的焊接材料,如焊丝、焊条、焊剂、以及保护气体等。所有这些材料在焊接时都直接参与熔池或熔合区的物理化学反应,其中母材本身的材质对热影双区好性能起音决定性的影响。显然所采用的焊接材料对焊缝金属的成份和性能也是关键的因素。好果焊接材料与母材匹配不当,则不仅可以引起焊接区内的至纹、气孔等各种缺陷,而且也可能可起脆化、软化或耐腐蚀等性能变化。所以,为保证获得良好的焊接接头,必须对材料因素予以充分的重视。 (2)工艺因素: 大量的实践证明,同一种母材在采用不同的焊接方法和工艺措施的条件下,其焊接质量会表现出很大的差别。焊接方法对焊接质量的影响主要可能在两方面:首先是焊接热源的特点,也就是功率密度、加热最高温度、功率大小等,它们可直接改变焊接热循环的各项参数,如线能量大小、高温停留时间、相变温度区间的冷却速度等。这些当然会影响接头的组织和性能;其次是对熔池和附近区域的保护方式,如熔渣保护、气体保护、气-渣联合保护或是在真空中焊接等,这些都会影响焊接冶金过程。显然,焊接热过程和冶金过程必然对接头的质量和性能会有决定性的影响。 2.常见焊接缺陷的原因分析 (1)结晶裂纹 从金属结晶理论知道,先结晶的金属纯度比较高,后结晶的金属杂质较多,

并富集在晶粒周界,而且这些杂质具有较低的熔点,例如,一般碳钢和低合金钢的焊缝含硫量较高时,能形成FeS,而FeS与Fe发生作用形成熔点只有988℃的低熔点共晶。在焊缝金属凝固过程中,低熔点共晶被排挤在晶界上,形成“液态薄膜”由于液态薄膜的存在减弱了晶间之间的结合力,晶粒间界的液态薄膜便成了薄弱地带。又因为焊缝金属在结晶的同时,体积在减小,周围金属的约束引起它的收缩而引起焊缝金属受到拉伸应力的作用下,于是相应地产生了拉伸变形。若此时产生的变形量超过了晶粒边界具有的变形塑性时,即可沿这个薄弱地带开裂而形成结晶裂纹。 可见,产生结晶裂纹的原因就在于焊缝中存在液态薄膜和在焊缝凝固过程中受到拉伸应力共同作用的结果。因此,液态薄膜是产生结晶裂纹的根源,而拉伸应力是产生结晶裂纹的必要条件。 至于近缝区的结晶裂纹,原则上与焊缝上的结晶裂纹时一致的。在焊接条件下,近缝区金属被加热到很高的温度,在熔合区附近达到半熔化状态。当母材金属含有易熔杂质时,那么在近缝区金属的晶界上,同样也会有低熔共晶存在。这时在焊接热的作用下,将会发生熔化,相当于晶粒间的液态薄膜,与此同时,在拉伸应力的作用下就会开裂。 焊缝上的结晶裂纹和近缝区的结晶有着相互依赖和相互影响的关系。近缝区的结晶裂纹可能是焊缝结晶裂纹的起源。 结晶裂纹的影响因素:通过以上分析可知,结晶裂纹的产生取决于焊缝金属在脆性温度区间的塑性和应变,前者取决于冶金因素,后者取决于力的因素。力的主作用是产生结晶裂纹的的必要条件,只有在力的作用下产生的应变超过材料的最大变形能力时,才会开裂。首先需要分析冶金因素。

(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

焊接缺陷原因分析

常见焊接缺陷及防止措施 (一) 未焊透 【1】产生原因: (1)由于坡口角度小,钝边过大,装配间隙小或错口;所选用的焊条直径过大,使熔敷金属送不到根部。 (2)焊接电源小,远条角度不当或焊接电弧偏向坡口一侧;气焊时,火焰能率过小或焊速过快。 (3)由于操作不当,使熔敷金属未能送到预定位置,号者未能击穿形成尺寸一定的熔孔。(4)用碱性低氢型焊条作打底焊时,在平焊接头部位也容易产生未焊透。主要是由于接头时熔池溢度低,或采用一点法以及操作不当引起的。 【2】防止措施: (1)选择合适的坡口角度,装配间隙及钝边尺寸并防止错口。 (2)选择合适的焊接电源,焊条直径,运条角度应适当;气焊时选择合适的火焰能率。如果焊条药皮厚度不均产生偏弧时,应及时更换。 (3)掌握正确的焊接操作方法,对手工电弧焊的运条和气焊,氩弧焊丝的送进应稳,准确,熟练地击穿尺寸适宜的熔孔,应把熔敷金属送至坡口根部。 (4)用碱性低氢型焊条焊接16MN尺寸钢试板,在平焊接关时,应距离焊缝收尾弧?10~15MM的焊缝金属上引弧;便于使接头处得到预热。当焊到接头部位时,将焊条轻轻向下一压,听到击穿的声音之后再灭弧,这样可消除接头处的未焊透。如果将接头处铲成缓坡状,效果更好。 (二) 未熔合 【1】产生原因: (1)手工电弧焊时,由于运条角度不当或产生偏弧,电弧不能良好地加热坡口两侧金属,导致坡口面金属未能充分熔化。 (2)在焊接时由于上侧坡口金属熔化后产生下坠,影响下侧坡口面金属的加热熔化,造成“冷接”。 (3)横接操作时,在上、下坡口面击穿顺序不对,未能先击穿下坡口后击穿上坡口,或者在上、下坡口面上击穿熔孔位置未能错开一定的距离,使上坡口熔化金属下坠产生粘接,造成未熔合。 (4)气悍时火焰能率小,氩弧焊时电弧两侧坡口的加热不均,或者坡口面存在污物等。【2】防止措施: (1)选择适宜的运条角度,焊接电弧偏弧时应及时更换焊条。 (2)操作时注意观察坡口两侧金属熔化情况,使之熔合良好。 (3)横焊操作时,掌握好上、下坡口面的击穿顺序和保持适宜的熔孔位置和尺寸大小,气焊和氩弧悍时,焊丝的送进应熟练地从熔孔上坡口拉到下坡口。 (三) 焊瘤 【1】产生原因: (1)由于钝边薄,间隙大,击穿熔孔尺寸大。 (2)由于焊接电流过大击穿焊接时电弧燃烧,加热时间过长,造成熔池温度增高,溶池体积增大,液态金属因自身重力作用下坠而形成烛瘤,焊瘤大多存在于平焊、立焊速度过慢等。【2】防止措施: (1)选择适宜的钝边尺寸和装配间隙,控制熔孔大小并均匀一致,一般熔孔直径为0.8~1.25

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

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)

波峰焊常见焊接缺陷原因分析及预防对策

波峰焊常见焊接缺陷原因分析及预防对策 A、焊料不足:焊点干瘪/不完整/有空洞,插装孔及导通孔焊料不饱满,焊料未爬到元件面的焊盘上 原因:a) P CB 预热和焊接温度过高,使焊料的黏度过低; b) 插装孔的孔径过大,焊料从孔中流岀; c) 插装元件细引线大焊盘,焊料被拉到焊盘上,使焊点干瘪; d) 金属化孔质量差或阻焊剂流入孔中; e) PCB 爬坡角度偏小,不利于焊剂排气。 对策:a) 预热温度90-130 C,元件较多时取上限,锡波温度250+/-5 C,焊接时间3?5S。 b) 插装孔的孔径比引脚直径大0.15?0.4m m,细引线取下限,粗引线取上线。 c) 焊盘尺寸与引脚直径应匹配,要有利于形成弯月面; d) 反映给PCB加工厂,提高加工质量; e) PCB的爬坡角度为3?7Co B、焊料过多:元件焊端和引脚有过多的焊料包围,润湿角大于90 原因:a) 焊接温度过低或传送带速度过快,使熔融焊料的黏度过大; b) PCB 预热温度过低,焊接时元件与PCB 吸热,使实际焊接温度降低; c) 助焊剂的活性差或比重过小; d) 焊盘、插装孔或引脚可焊性差,不能充分浸润,产生的气泡裹在焊点中; e) 焊料中锡的比例减少,或焊料中杂质Cu的成份高,使焊料黏度增加、流动性变差。 f) 焊料残渣太多。 对策:a) 锡波温度250+/-5 C,焊接时间3?5S。 b) 根据PCB 尺寸、板层、元件多少、有无贴装元件等设置预热温度,PCB 底面温度在90-130o c) 更换焊剂或调整适当的比例; d) 提高PCB 板的加工质量,元器件先到先用,不要存放在潮湿的环境中; e) 锡的比例<61.4%时,可适量添加一些纯锡,杂质过高时应更换焊料; f) 每天结束工作时应清理残渣。 C、焊点桥接或短路 原因:a) PCB设计不合理,焊盘间距过窄; b) 插装元件引脚不规则或插装歪斜,焊接前引脚之间已经接近或已经碰上; c) PCB 预热温度过低,焊接时元件与PCB 吸热,使实际焊接温度降低; d) 焊接温度过低或传送带速度过快,使熔融焊料的黏度降低; e) 阻焊剂活性差。 对策:a) 按照PCB设计规范进行设计。两个端头Chip元件的长轴应尽量与焊接时PCB运行方向垂直,SOT、SOP的长轴应与PCB运行方向平行。将SOP最后一个引脚的焊盘加宽(设计一个窃锡焊盘)。 b) 插装元件引脚应根据PCB 的孔距及装配要求成型,如采用短插一次焊工艺,焊接面元件引 脚露岀PCB表面0.8?3mm,插装时要求元件体端正。 c) 根据PCB尺寸、板层、元件多少、有无 贴装元件等设置预热温度,PCB底面温度在90-130 o D、润湿不良、漏焊、虚焊 原因: a) 元件焊端、引脚、印制板基板的焊盘氧化或污染,或PCB受潮。 b) Chip元件端头金属电极附着力差或采用单层电极,在焊接温度下产生脱帽现象。 c) PCB设计不合理,波峰焊时阴影效应造成漏焊。 d) PCB翘曲,使PCB翘起位置与波峰焊接触不良。 e) 传送带两侧不平行(尤其使用PCB传输架时),使PCB与波峰接触不平行。 f) 波峰不平滑,波峰两侧高度不平行,尤其电磁泵波峰焊机的锡波喷口,如果被氧化物堵塞时,会使波峰岀现锯齿形,容 易造成漏焊、虚焊。 g) 助焊剂活性差,造成润湿不良。

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

常见的焊接缺陷及产生原因

常见的焊接缺陷及产生原因,非常重要的经验!金属加工 焊接是大型安装工程建设中的一项关键工作,其质量的好坏、效率的高低直接影响工程的安全运行和制造工期。由于技术工人的水准不同,焊接工艺良莠不齐,容易存在很多的缺陷。现整理缺陷的种类及成因,以减少或防止焊接缺陷的产生, 提高工程完成的质量。 一、焊缝尺寸不合要求 焊波粗、外形高低不平、焊缝加强高度过低或过高、焊波宽度不一及 角焊缝单边或下陷量过大等均为焊缝尺寸不合要求,其原因是: 1. 焊件坡口角度不当或装配间隙不均匀。 2. 焊接电流过大或过小,焊接规范选用不当。 3. 运条速度不均匀,焊条(或焊把)角度不当。 二、裂纹 裂纹端部形状尖锐,应力集中严重,对承受交变和冲击载荷、静拉力影响较大,是焊缝中最危险的缺陷。按产生的原因可分为冷裂纹、热裂纹和再热裂纹等。(冷裂纹)指在200℃以下产生的裂纹,它与氢有密切的关系,其产生的主要原因是: 1. 对大厚工件选用预热温度和焊后缓冷措施不合适。 2. 焊材选用不合适。 3. 焊接接头刚性大,工艺不合理。 4. 焊缝及其附近产生脆硬组织。 5. 焊接规范选择不当。 (热裂纹)指在300℃以上产生的裂纹(主要是凝固裂纹),其产生的主要原因是: 1. 成分的影响。焊接纯奥氏体钢、某些高镍合金钢和有色金属时易出现。 2. 焊缝中含有较多的硫等有害杂质元素。 3. 焊接条件及接头形式选择不当。 (再热裂纹)即消除应力退火裂纹。指在高强度的焊接区,由于焊后热处理或高温下使用,在热影响区产生的晶间裂纹,其产生的主要原因是: 1. 消除应力退火的热处理条件不当。 2. 合金成分的影响。如铬钼钒硼等元素具有增大再热裂纹的倾向。

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:

焊接缺陷问题分析

焊接问题分析及防治措施 常见缺陷有圆形缺陷(气孔、夹渣、夹钨等)、条形缺陷(条孔,条渣)、焊接裂纹、未焊透、未熔合、焊缝外形尺寸和形状不符合要求、咬边、焊瘤、弧坑等 1、圆形缺陷 定义:长宽比小于等于3的非裂纹、未焊透和未熔合缺陷。 圆形缺陷包括气孔、块状夹渣、夹钨等缺陷。 a.气孔的成像:呈暗色斑点,中心黑度较大,边缘较浅平滑过渡,轮廓较清晰。 b.夹渣(非金属)的成像:呈暗色斑点,黑度分布无规律,轮廓不圆滑,小点状夹渣轮廓较不清晰。 c.夹钨(金属夹渣)成像:呈亮点,轮廓清晰。 气孔是指在焊接时,熔池中的气泡在凝固时未能逸出而形成的空穴。产生气孔的。 主要原因有:坡口边缘不清洁,有水份、油污和锈迹;焊条或焊剂未按规定进行焙烘,焊芯锈蚀或药皮变质、剥落等。由于气孔的存在,使焊缝的有效截面减小,过大的气孔会降低焊缝的强度,破坏焊缝金属的致密性。雨天作业,未做好防风措施,焊条选择不合适。 预防产生气孔的办法是: 选择合适的焊接电流和焊接速度,认真清理坡口边缘水份、油污和锈迹。严格按规定保管、清理和焙烘焊接材料 2、条形缺陷 定义:不属于裂纹、未焊透和未熔合的缺陷,当缺陷的长宽比大于3时,定义为条状缺陷,包括条渣和条孔。 夹渣就是残留在焊缝中的熔渣。夹渣也会降低焊缝的强度和致密性。 产生夹渣的原因主要是: 焊缝边缘有氧割或碳弧气刨残留的熔渣; 坡口角度或焊接电流太小,或焊接速度过快。

在使用酸性焊条时,由于电流太小或运条不当形成“糊渣”;使用碱性焊条时,由于电弧过长或极性不正确也会造成夹渣。 防止产生夹渣的措施是:选择合适种类的焊条、焊剂;多层焊时,认真清理前层的熔渣;正确选取坡口尺寸,认真清理坡口边缘,选用合适的焊接电流和焊接速度,运条摆动要适当。 3、未焊透 定义:未焊透是指母材金属之间没有熔化,焊缝金属没有进入接头的部位根部造成的缺陷。 影像特征:未焊透的典型影像是细直黑线,两侧轮廓都很整齐,为坡口钝边痕迹,宽度恰好是钝边的间隙宽度。 有时坡口钝边有部分融化,影像轮廓就变得不很整齐,线宽度和黑度局部发生变化,但只要能判断是出于焊缝根部的线性缺陷,仍判定为未焊透。未焊透有底片上处于焊缝根部的投影位置,一般在焊缝中部,因透照偏、焊偏等原因也可能偏向一侧。未焊透呈断续或连续分布,有时能贯穿整张底片。 4、未熔合 定义:未熔合是指焊缝金属与母材金属,或焊缝金属之间未熔化结合在一起的缺陷。可分为根部未熔合、坡口未熔合和层间未熔合。 影像特征:根部未熔合的典型影像是连续或断续的黑线,线的一侧轮廓整齐且黑度较大,为坡口或钝边的痕迹,另一侧轮廓可能较规则,也可能不规则。根部未熔合在底片上的位置就是焊缝根部的投影位置,一般在焊缝的中间,因坡口形状或投影角度等原因出可能偏向一边。坡口未熔合的典型影像是连续或断续的黑线,宽度不一,黑度不均匀,一侧轮廓较齐,黑度较大,另一侧轮廓不规则,黑度较小,在底片上的位置一般在中心至边缘的1/2处,沿焊缝纵向延伸。层间未熔合的典型影像是黑度不大的块状阴影,开关不规则,如伴有夹渣时,夹渣部位黑度较大。一般在射线照相检测中不易发现。 焊接时,接头根部未完全熔透的现象,称为未焊透;在焊件与焊缝金属或焊缝层间有局部未熔透现象,称为未熔合.未焊透或未熔合是一种比较严重的缺陷,由于未焊透或未熔合,焊缝会出现间断或突变,焊缝强度大大降低,甚至引起裂纹。因此,石化装置的重要结构部分均不允许存在未焊透、未熔合的情况。未焊透和未熔合的产生原因是焊件装配间隙或坡口角度太小、钝边太厚、焊条直径太大、电流

常见质量缺陷案例库第二版

工程常见质量缺陷图例库(主体工程)

目录 1. 混凝土工程 (1) 1.1模板 (1) 1.2钢筋 (8) 1.3混凝土 (15) 2. 砌体结构 (20)

制表人仇臻瑜制表日期2007.3 版本 1 编号主体工程-模板-1 模板拼缝大 返回主要原因分析: 1、翻样不认真或有误,模板制作马虎, 拼装接缝大; 2、木模板安装周期过长,因人为或自 然因素造成模板变形; 导致后果: 1、由于模板间接缝不严有间隙,混凝 土浇筑时产生漏浆; 2、影响砼构件观感质量; 防治措施: 1、翻样要认真,严格按1/10~1/50 的比例将各部位细部翻成详图,认真交底,认真拼装模板; 2、严格控制木模板含水率,制作时拼 缝要严密; 3、模板安装周期不宜过长,浇筑混凝 土时,木模板要提前湿润; 4、1-3mm模板拼缝应用双面胶黏贴, 如下图: 5、3mm以上模板拼缝,应用木片塞嵌 牢固,并保持表面平整;

制表人仇臻瑜制表日期2007.3 版本 1 编号主体工程-模板-2 模板损坏、陈旧 返回主要原因分析: 模板周转次数过多导致陈旧、损坏 导致后果: 1、漏浆,影响砼观感,严重时出现蜂窝麻 面及露筋; 2、模板陈旧导致刚度不够,会造成砼构件 尺寸偏差; 防治措施: 1、要求施工单位在施工组织设计中,体现 模板使用计划; 2、加强现场巡视,发现不符合要求的立即 要求施工单位整改; 相邻模板高差大于2mm,不符合规范要求 返回主要原因分析: 1、模板安装不牢固,板面支撑不合理; 2、标高控制不当; 导致后果: 砼工程平整度差,影响观感及后期装饰工程 防治措施: 1、木质支撑体系如与木模板配合,木支撑 必须钉牢楔紧; 2、木支柱脚下用对拔木楔调整标高并固 定;

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

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)

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