众文网1.6变量 卡诺图化简
以六态卡诺图为例吧，
六态卡诺图的与四态一样具有相邻性和相对性，就是多了对称性。希望能帮到你。 这个网址你可以试一下。
2.多变量分析的生存分析
生存分析起源于寿命表。
生物的生存时间除了受健康的影响外，同时还受社会因素，生活条件等影响。生存分析研究哪些因素对“寿命”有显著影响，它的风险程度如何。
20世纪末生存分析已不仅用于研究人的寿命问题，还用于一切广义的“寿命”或有关“死亡”的问题，比如发动机的寿命，病人手术后的生存时间，两种疗效的对比分析等。生存分析有多种模型，最常用的有Cox回归模型，它的特点是：m个变量联合作用的相对风险可以表示成每个变量单独作用时相对风险的乘积（故也称为乘法模型）。
另外常用的模型为可加性模型，它的特点是：m 个变量联合作用的相对风险可表示为每个变量单独作用之和。究竟应使用什么样的模型应在具体问题中结合专业知识确定。
多变量统计分析除了上述六个大的分支外，通径分析和典则相关分析也很常用。一般回归分析只能计算每一个变量（在固定其他变量时）对指标 y的直接作用大小，而通径分析可同时计算每一个变量对指标 y的间接作用（即通过与它相关的变量作用于 y）。
通径分析在流行病的遗传研究中已有不少应用。典则相关分析也是回归分析的进一步发展。
对每个事物同时测量多个指标（y1,y2，…）和多个自变量（x1,x2，…），分析指标的综合与自变量的综合是如何相关时多使用典则相关分析。 。
3.求个毕业论文开题报告题目是两种微纳钼酸盐的滴定沉淀法制备及表征
研究报告的撰写：一：引言1.规划。
⑴突出重点，推动全局。有所为，有所不为。
塑造地区和学校个性，体现"深度"和"高度"。⑵需要与可能相结合。
克服盲目性和随意性。 2.规范。
其涵义是运用教育科研方法论开展教育科研，以提高教育科研的效率和水平。教育科研的规范化按时间要求包括：⑴前期研究规范化①选题和陈述假设规范化②制定研究方案、论证研究方案和填写申报、评审书规范化⑵中期研究规范化③实施研究规范化④整理和分析资料规范化⑶后期研究规范化⑤解释结果（撰写研究报告）规范化二、课题研究方案设计的意义（一）保证课题研究具有明确的方向和目标。
（二）保证课题研究步骤有序化。（三）有利于课题论证、评价与管理三、课题研究方案的主要内容及其要求。
（一）课题名称。要求：1.简明、贴切、清晰。
2.常用陈述式句型表述。（二）课题界定。
要求回答"什么是"的问题，说明课题名称及其关键词和重要要领的定义、涵义及来源。方案设计的许多内容将由此发出去。
科学的课题界定有利于使研究内容和活动切题，防止研究目标和方向的转移或使研究范围任意扩大或缩小。 （三）研究背景与意义。
要求回答"为什么要进行该课题研究"的问题。可说明：1.研究原因。
具体说明：（1）时代背景。用以说明研究者选用的新的社会参照标准。
（2）针对问题。 说明根据新的社会参照标准的要求，本课题试图解决的教育中的主要问题。
问题表述要求：①一定的维度说明，并使彼此边界清晰，不致混淆。②同一方案中旨在解决的问题前后一致，防止互相矛盾。
③彼此逻辑关系正确，母概念与子概念关系清晰。 ④总课题所列问题要包容子课题旨在解决的问题，防止各说各的互相矛盾。
子课题要根据总课题所列的某些问题作具体说明。⑤旨在解决的问题要与研究目标、指导理论、研究内容及操作变量等相呼应，前后照应，防止相互分离。
（3）学生发展的需要。（4）学校发展的需要。
2.本课题研究的先进性。说明本课题的研究切合国内外相关课题研究的现状和发展趋势，与其既有联系又有区别。
3.本课题研究的实践意义和理论价值。 （四）课题研究的对象。
可说明：1.根据研究的目的和任务确定对象的代表性2.根据统计学要求推算研究对象的数量3.通过前测对实验对象和对照对象进行等化处理或采取随机抽样的方法确定研究对象和对照对象。 （五）研究思路。
可说明：1.研究假设。研究假设是研究者根据一定的科学事实和科学理论对研究中所要解决的问题的结果所做的猜测，即对课题中涉及的两个变量之间相互关系的设想。
假设在课题研究中具有定向、限定和标准的作用。 在有假设的实验研究中，研究必须围？quot；假设"进行，对"假设"进行验证，并在以后的研究报告中说明研究结果是否验证了假设。
假设在内容与表达上应达到这样一些标准：（1）以陈述的方式表达。通常说明两变量之间的因果关担？如果……，那么就（有可能）……"（2）一般陈述两个变量之间的关系（3）假设有待检验，且必须可以检验。
必要时可对假设作理性分析。2.指导理论。
主要说明原理性理论。要求：（1）少而精（2）针对"问题"（3）能指导操作（4）表述简明、准确，有具体贯彻要点，涵盖子课题，以便教师理解和把握。
可引经据典，也各自圆其说。防止搞成目录式，似贴标签。
3.研究目标。独特的研究课题应有独特的研究目标。
表述时要注意顾名思义、切题、个性化。作为应用性研究课题至少说二点：（1）研究目标。
也称中介目标、自变量。 即解决问题的对策。
常简述如何操作，包括途径、策略、方法和模式等。注意：①针对课题界定和"问题"②体现先进性。
在收集和研究相关情报资料的基础上继承和创新。③如总课题分解为子课题时，则要分别说明。
（2）学生发展目标。也称教育目标、因变量。
常简述由于实施上述操作，学生发展将如何。注意：①针对课题界定和"问题"②理顺逻辑关系，如说直接目标1，由此导致目标达成2、3……③与研究目标构成函数关系：（假定其它因素作用为零的情况下）（六）因变量及其评价标准和评价方法。
要求：1.将前述因变量分解为指标，形成评价指标体系2.说明评价指标的测试及观察判断方法3.设计好相应的统计表格（七）自变量与无关变量的操纵与控制。说明：1.自变量的操纵与控制（1）明确每一自变量的操作原因（2）明确每一自变量的操作规范，将方法化为方式，并体现先进性。
如说"模式"，则按"模式"要素分别说明规范要求。（3）规范操作2.无关变量的操纵与控制（八）研究方法和设计逻辑。
可说明：1.研究方法。说明每一研究方法用于什么。
（试介绍教例研究法、问题研究法和实验研究法）2.设计逻辑。说明如何取样，绩效如何反映。
（九）预期研究成果。可说明：1.研究报告2.其它论文3.专著4.音像资料5.典型教案6.教具学具（含课件）等（附鉴定材料：①主件：研究报告；②附件：有关研究的支撑性材料；③研究工作总结）（十）研究步骤及进度。
可说明如何实施目标管理；规定时间、明确责任、计量成果等。（十一）课题研究的组织与管理。
可说明：1.课题研究的类别。说明是独立。
4.求有关随机变量及其分布的论文 需要2000字左右
论随机变量函数的分布 数学论文 论随机变量函数的分布 摘要 概率论是从随机变量的分布出发研究随机现象的统计规律的，因此关于随机变量的分布是概率论中的核心内容，而随机变量函数的分布又是这一核心内容的拓展与深化.对于随机变量函数的分布，本文论述了它的重要作用，提炼了它的知识结构，系统地论述了随机变量的各种变换.在此基础上，讨论了各分布之间的变换关系及性质，并给出了若干应用.这对于概率论知识结构的掌握和应用具有一定的参考价值. 关键词：随机变量函数；分布函数；分布密度；卷积公式. By Random Variable Function Distribution ABSTRACT Probability theory starting from the distribution of random variables in the statistical study of random phenomena, and therefore on ution of random variables probability theory is the core content and function of the distribution of random variables is the core content to expand and deepen. Regarding the random variable function distribution, this article elaborated its vital role, has refined its knowledge structure, systematically elaborated random variable each kind of transformation. in this foundation, discussed between each distribution transformation relations and the nature, and produced certain application. this to have the certain reference value regarding theory of probability knowledge structure grasping with the application. Key word: Random variable function;distribution function;density of distribution;Convolution formula 目录 中文题目…………………………………………………………………………（1） 中文摘要和关键词………………………………………………………………（1） 英文题目…………………………………………………………………………（1） 英文摘要和关键词………………………………………………………………（1） 前言………………………………………………………………………………（2） 正文………………………………………………………………………………（4） §1有关随机变量函数的分布的知识结构图……………………………（4） §2随机变量的常用变换…………………………………………………（4） §3应用举例………………………………………………………………（21） §4小结……………………………………………………………………（28） 参考文献…………………………………………………………………………（29） 致谢………………………………………………………………………………（30） 【包括：毕业论文、任务书】 【说明：论文中有些数学符号是编辑器编辑而成，网页上无法显示或者显示格式错误，给您带来不便请谅解。】
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5.谁可以给篇多元统计分析的论文关于经济类的
多元统计分析在宏观经济分析中的应用摘要：研究多元统计分析的理论，利用主成分分析和聚类分析的方法对区域经济指标体系进行分析和综合，找出实质体的数量特征和内在统计规律性。
通过实际的历史数据进行演算，证实与当时的客观实际情况相吻合，为决策部门衡量本地区的经济发展，制定科学决策提供了有利的支持。关键词：多元统计分析；主成分分析；聚类分析统计方法是科学研究的一种重要工具，其应用颇为广泛。
在工业、农业、经济、生物和医学等领域的实际问题中，常常需要处理多个变量的观测数据。因此，对多个变量进行综合处理的多元统计分析方法显得尤为重要。
随着电子计算机技术的普及，以及社会、经济和科学技术的发展，过去被认为具有数学难度的多元统计分析方法，已越来越广泛地应用于实际工作中。主成分分析[1]是一种常用的多元统计分析方法，相对于其他统计学方法，更强调用数据本身来指导分析过程，而不是依赖事先给定的某些假设。
主要目的是希望用较少的变量解释原始资料中的大部份变异，期望能将许多相关性很高的变量转化成彼此互相独立的变量，从中选取较原始变量个数少且能解释大部份资料中变异的几个新变量（降低原始变量的维数），也就是所谓的主成分，而这几个主成分也就成为用来解释资料的综合性指标。聚类分析[2]是研究事物分类的一种方法，是认识和探索事物内在联系的一种手段。
聚类分析源于许多研究领域，包括数据挖掘、统计学、机器学习和模式识别等，并作为一个独立的工具来获得数据分布的情况，概括出每个簇的特点，或者集中注意力对特定的某些簇进行分析。聚类就是将数据对象分组成为多个类或簇，划分的原则是在同一个簇中的对象之间有高度的相似度，而不同簇中的对象差别较大。
聚类分析通常被用作最初的分析工具，可以使数据挖掘具备识别群这一功能，它的流程通常是首先对数据进行图形描述，再用量化方法来描述数据的特征。1设计思想1.1主成分分析主成分分析主要应用于简化观测系统，将原始因子变换为新因子，把多个单项指标转化为最少数量的综合指标。
其设计思想[3]是通过对每个变量的实际观测值的协方差矩阵进行计算，依次提取方差贡献最大的各个主成分，以达到选择、浓缩和提炼变量的目的。主成分分析中的因子分析所涉及的计算与此类似，是研究一组样品之间的相关关系的一种统计方法，即对于一组具有复杂的相关关系的样品，可以通过研究其相关矩阵的内部结构，找出若干个对这组样品起着支配作用的独立的新因子（实际上是原始变量在通常的、或者是最小二乘意义上的线性组合），用这些独立的新因子（称为公因子或主因子的数目往往比原始变量的数目要少）来表达所有观测数据，既极少损失总的关于原始变量的相关信息，又合理解释了包含在原始变量（样品）的相关性，简化了观测系统，抓住了影响所有观测数据的主要矛盾。
传统的一些综合评价方法在选择权数时有很大的主观随意性，而用主成份方法综合评价经济效益、既避免了信息量的重复，又克服权数选择的人为性。可以方便地得到全面、客观的评价结果。
此方法已被我国许多统计工作者应用到实际工作中，正在产生积极的效果。1.2聚类分析聚类分析的思想来自于方差分析，是由Ward于1936年提出，1967年经Orloci等人发展建立起来的一种系统聚类方法[4-5]。
具体做法是在一批样品的多个观测指标中找出能度量样品（或指标）之间相似程度的统计量，构成一个对称的相似性矩阵，在此基础上进一步找寻各样品（或指标）之间或样品组合之间的相似程度，按相似程度的大小把样品（或指标）逐一归类，进行比较。具体做法就是先将N个样品各自视为一类，然后计算确定样本之间、类与类之间的距离，选择距离最小的一对样本合并成一个新类，计算包括新类在内的其余各类的距离，再将距离最近的两类合并，这样每次减少一类，直至所有的样品都成为一类为止。
在宏观经济的分析研究中根据经济指标体系的多个指标值，找出一些能够度量样品相似程度的指标，以这些指标为划分类型的依据，使一些相似程度较大的区域聚合为一类，再将另一些彼此之间相似程度较大的聚合为另一类，直到把所有区域都聚合完毕，形成一个由小到大的分类系统，最后将整个分类系统绘成一张聚类图，并结合因子分析的评价结果和实际情况具体分类。2数学模型及算法实现2.1主成分分析选择所确立的宏观经济指标作为样品的原始数据组成矩阵，设有N个地区，并各观测P个指标变量，其 （2）若2个样品中有1个在某组中出现过，另一个就加入该组。
（3）若2个样品都在同一组中，这对样品不再分组。（4）若2个样品都已在不同组中出现过，则把2组连接在一起。
通过选用28个地区的实际数据，并利用此方法进行聚类分析，得出了对总体规模指标和综合效益指标进行综合后的聚类谱系图，如图2所示。本文是通过主成分分析和聚类分析对我国区域经济发展进行比较分析的一个应用实例，采用了上世纪 80年代的历史数据进行了比较分析，从结果中可以看出完全符合当时我国区域宏观经济的发展状况。
总之，应用主成分分析和。
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