核数据处理b-41资料下载.pdf
《核数据处理b-41资料下载.pdf》由会员分享，可在线阅读，更多相关《核数据处理b-41资料下载.pdf（63页珍藏版）》请在冰点文库上搜索。
变化性质变化性质?
变化原因变化原因成都理工大学马英杰场晕的简易研究方法场晕的简易研究方法场晕的简易研究方法场晕的简易研究方法?
场晕的变化幅度场晕的变化幅度?
场晕的相对变化高低场晕的相对变化高低?
如：
伽玛射线照射量率、射气浓度和元素含量等如：
伽玛射线照射量率、射气浓度和元素含量等原始观测值相对于背景值的变化原始观测值相对于背景值的变化?
场晕的变化性质场晕的变化性质?
指场晕的离散性、复杂性和方向性变化指场晕的离散性、复杂性和方向性变化?
常用场晕的常用场晕的均值均值、均方差均方差、变异系数变异系数、样本矩样本矩、偏度系数偏度系数、峰度系数峰度系数、相关系数相关系数等统计量和原始观测值的等统计量和原始观测值的概率分布类型概率分布类型来研究场晕的变化性质来研究场晕的变化性质?
场晕的变化原因场晕的变化原因?
对上研究结果作出综合的地质解释对上研究结果作出综合的地质解释（有无矿有无矿）成都理工大学马英杰场晕的简易研究方法场晕的简易研究方法场晕的简易研究方法场晕的简易研究方法?
变异系数（变化系数）变异系数（变化系数）B?
这是一个无量纲的数，它反映了数据的离散性相对其平均数的变化程度，也称相对离散程度这是一个无量纲的数，它反映了数据的离散性相对其平均数的变化程度，也称相对离散程度?
公式：
%100=xsB成都理工大学马英杰场晕的简易研究方法场晕的简易研究方法场晕的简易研究方法场晕的简易研究方法?
样本矩样本矩?
样本各阶矩是从不同侧面描述样本分布，来反映总体特征样本各阶矩是从不同侧面描述样本分布，来反映总体特征?
样本矩：
由样本导出的各阶矩。
?
n阶原点矩：
阶原点矩：
n阶中心矩：
阶中心矩：
当当n=2时，得到样本的方差时，得到样本的方差=kininxkM11=kininxxkV1）（1成都理工大学马英杰场晕的简易研究方法场晕的简易研究方法场晕的简易研究方法场晕的简易研究方法?
偏度系数偏度系数g1?
对分布的偏斜程度作估计对分布的偏斜程度作估计?
（公式：
（V3,s分为样本的三阶中心矩，均方差）分为样本的三阶中心矩，均方差）?
物理含义：
1）g10时，频率分布向正方向偏斜时，频率分布向正方向偏斜?
2）g10时，陡峭程度超过正态分布时，陡峭程度超过正态分布?
2）g2F，则在信度为的条件下，认为线性回归方程是有显著意义的。
反之，当FF时，则认为线性回归方程没有意义。
）1kn/（sk/sf/sf/=偏回偏偏回回sF成都理工大学马英杰多元回归分析方法多元回归分析方法多元回归分析方法多元回归分析方法?
多元线性回归分析多元线性回归分析?
回归方程的显著性检验回归方程的显著性检验?
复相关系数作检验复相关系数作检验?
计算复相关系数：
复相关系数是描述因变量y与诸自变量xi之间的线性相关程度的。
R越大，y与xi之间的线性相关越密切。
反之，越不密切。
由相关系数检验表查出其临界值R（n-k-1）后，若RR时，则线性回归方程显著；
否则不显著。
总偏总回ss1s/=sR成都理工大学马英杰多元回归分析方法多元回归分析方法多元回归分析方法多元回归分析方法?
回归系数的显著性检验回归系数的显著性检验?
研究每个自变量对y的重要性，剔除那些不重要的变量，以便更好的预测或控制y值。
检验自变量的重要性实际是检验与自变量所对应的回归系数检验自变量的重要性实际是检验与自变量所对应的回归系数?
统计量：
式中，bj为第j个自变量的回归系数?
Cij为正规方程组系数矩阵的逆矩阵的第j行第j列的元素，n为样品个数）1kn/（/2=偏scbFjjjj1ijl成都理工大学马英杰多元回归分析方法多元回归分析方法多元回归分析方法多元回归分析方法?
对于给定信度，由F分布临界表查得临界值F对于给定信度，由F分布临界表查得临界值F（1,n-k-1）（1,n-k-1）?
若FjF（1,n-k-1），则认为xj对变量y的影响显著。
反之，应从方程中剔除。
每剔除一个自变量后，应重新计算回归系数，建立新的回归方程每剔除一个自变量后，应重新计算回归系数，建立新的回归方程）1kn/（/2=偏scbFjjjj成都理工大学马英杰多元回归分析方法多元回归分析方法多元回归分析方法多元回归分析方法?
利用回归方程进行预测利用回归方程进行预测预测问题预测问题?
根据正态分布的性质，诸自变量x根据正态分布的性质，诸自变量xii取固定值x取固定值xi0i0时，y的回归值与时，y的回归值与剩余标准差剩余标准差之间有如下关系：
之间有如下关系：
其中，其中，?
若越小，则预测y就越精确若越小，则预测y就越精确预测问题预测问题偏偏f/s=0y%7.99:
3%95:
2%68:
%38:
5.00000yyyyy成都理工大学马英杰多元回归分析方法多元回归分析方法多元回归分析方法多元回归分析方法?
利用回归方程进行预测利用回归方程进行预测控制问题控制问题?
控制问题是预测问题的反问题，即如果要求y值落在某一给定区间（如在=0.05时，求y控制问题是预测问题的反问题，即如果要求y值落在某一给定区间（如在=0.05时，求y11yyyy22）,应如何控制x）,应如何控制xii的取值呢？
的取值呢？
只要取xi0，使它满足：
即可。
就可以预料实测数据将以95%的概率落在区间内。
两种情况：
变量间的函数式已知，具体参数未知变量间的函数式已知，具体参数未知确定参数确定参数?
函数式与参数都未知函数式与参数都未知靠散点图确定函数式靠散点图确定函数式201022yyyyyy+成都理工大学马英杰多元回归分析方法多元回归分析方法多元回归分析方法多元回归分析方法?
例子例子?
测量某Zn矿脉下盘围岩中的Zn含量，结果列于表中，试确定围岩中Zn含量随距离变化的参数方程测量某Zn矿脉下盘围岩中的Zn含量，结果列于表中，试确定围岩中Zn含量随距离变化的参数方程?
解：
做散点图，确定C与x呈负指数关系。
则函数方程两边取对数，得：
lnC=lnC解：
lnC=lnC00-x/k,即y=a+bx-x/k,即y=a+bx?
计算回归方程：
相关系数：
指数函数：
X（m）01.53.04.04.66.17.69.110.712.213.7C（g/t）9004406004202201001301208090100X（m）15.218.321.322.924.427.430.5C（g/t）50608040404030xy0294.0987.5=xeC0294,04.398=89.051.17*28.16076/02.473=r成都理工大学马英杰多元回归分析方法多元回归分析方法多元回归分析方法多元回归分析方法?
逐步回归分析逐步回归分析?
基本思想基本思想?
将自变量逐个引入回归方程，引入的条件是该自变量对因变量y的作用显著（即该自变量的偏回归平方和经检验是显著的）将自变量逐个引入回归方程，引入的条件是该自变量对因变量y的作用显著（即该自变量的偏回归平方和经检验是显著的）?
每引入一个新变量后要对原来在方程中的变量逐个检验，将偏回归平方和变为不显著的变量随时从回归方程中剔除。
如此反复进行，直到没有变量可引入和可剔除为止如此反复进行，直到没有变量可引入和可剔除为止?
这样建立的方程即为最优回归方程。
在保证预测精度下，最大限度减少自变量个数，使运算方便，又不会丢掉任何重要信息。
升级会员 