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基于DEM的喀斯特流域地貌类型的识别 被引量:6
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作者 贺中华 梁虹 +1 位作者 黄法苏 赵芳 《大地测量与地球动力学》 CSCD 北大核心 2008年第3期46-53,共8页
根据贵州省ASTER影像,利用RS和GIS技术提取DEM数据;以DEM数据、TM影像和CBERS影像为基础,选取29个喀斯特流域,分析影响地貌类型发育的5个因素,并提取24个指标;借助Spss和Matlab软件进行数据处理和多元回归分析,提出不同喀斯特流域地貌... 根据贵州省ASTER影像,利用RS和GIS技术提取DEM数据;以DEM数据、TM影像和CBERS影像为基础,选取29个喀斯特流域,分析影响地貌类型发育的5个因素,并提取24个指标;借助Spss和Matlab软件进行数据处理和多元回归分析,提出不同喀斯特流域地貌类型识别的数学模型,并通过方差分析和样区检验,得出很好的识别效果。 展开更多
关键词 喀斯特流域地貌 ASTER影像 数字高程模型(DEM) RS和GIS技术 多元回归分析
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结直肠癌淋巴结转移的多因素回归分析 被引量:8
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作者 胡晓立 熊斌 方文峰 《医学新知》 CAS 2008年第2期93-95,98,共4页
目的探讨结直肠癌淋巴结转移规律及其影响因素,为临床诊断、治疗和预后评估提供参考。方法分类整理武汉大学中南医院1990年1月-2006年12月手术治疗的1127例结直肠癌病人的病历资料,采用χ^2检验及Logistic多因素回归分析方法,研究淋... 目的探讨结直肠癌淋巴结转移规律及其影响因素,为临床诊断、治疗和预后评估提供参考。方法分类整理武汉大学中南医院1990年1月-2006年12月手术治疗的1127例结直肠癌病人的病历资料,采用χ^2检验及Logistic多因素回归分析方法,研究淋巴结转移与临床病理参数之间的相关性。结果单因素分析显示,患者的性别、肿瘤部位与淋巴结转移无明显相关性。影响淋巴结转移的因素有患者的年龄、肿瘤的大小、肿瘤浸润肠壁的深度、病理组织学类型和分化程度。40岁以下的结直肠癌患者淋巴结转移率明显高于40岁以上者(P〈0.01);淋巴结转移率随肿瘤直径的增大而增加(P〈0.001);肿瘤浸润肠壁的深度增加,淋巴结转移率增加(P〈0.001);肿瘤的分化程度越低,淋巴结转移率越高(P〈0.001)。Logistic回归分析显示,结直肠癌淋巴结转移与病人的年龄、肿瘤的大小、肿瘤浸润肠壁的深度、肿瘤的分化程度相关,影响淋巴结转移的相关因素由强到弱依次为肿瘤浸润肠壁的深度、肿瘤的分化程度,在所选因素中肿瘤浸润肠壁的深度是影响淋巴结转移的最重要因素。结论结直肠癌淋巴结转移与病人的年龄、肿瘤的大小、肿瘤浸润肠壁的深度、病理组织学类型及分化程度相关,其中肿瘤浸润肠壁的深度是影响淋巴结转移的最重要因素。 展开更多
关键词 结直肠癌 淋巴结转移 多因素分析
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陕甘宁盆地中部钻头使用寿命的多元回归分析
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作者 巨满成 《石油钻探技术》 北大核心 1994年第1期33-36,共4页
本文结合陕甘宁盆地中部气井钻井实际(井深约3500m),从钻头工作的全方位(地层、钻井参数、泥浆性能等)对其使用寿命进行多元回归分析,得出了诸因素影响钻头使用寿命的数学模式。
关键词 多元回归分析 钻头 寿命 钻井
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共线性在多元二次多项式回归模型中的危害及其处理方法 被引量:2
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作者 廖森 王建设 陈超球 《广西科学》 CAS 2003年第2期101-103,共3页
以 1个均匀设计应用的实例为对象 ,回归分析得到 2个多元二次多项式方程 :( 1) Y =0 .0 84 82 6 + 0 .2 3179X3- 0 .0 5 0 2 86 X3X3+ 0 .0 2 84 2 2 X1 X3- 0 .0 0 1396 2 X2 X3;( 2 ) Y =0 .0 6 2 32 0 + 0 .2 5 11X3- 0 .0 6 0 0 X3X... 以 1个均匀设计应用的实例为对象 ,回归分析得到 2个多元二次多项式方程 :( 1) Y =0 .0 84 82 6 + 0 .2 3179X3- 0 .0 5 0 2 86 X3X3+ 0 .0 2 84 2 2 X1 X3- 0 .0 0 1396 2 X2 X3;( 2 ) Y =0 .0 6 2 32 0 + 0 .2 5 11X3- 0 .0 6 0 0 X3X3+ 0 .0 2 347X1 X3。对这 2个方程进行线性变换处理后 ,用 SPSS软件包进行共线性诊断分析 ,得出方程 ( 1)第4项和第 2项存在强烈的共线性关系 ,共线性的存在使方程的预测变得不可靠 ;方程 ( 2 )没有共线性存在 。 展开更多
关键词 多元二次多项式回归模型 共线性 回归分析 均匀设计试验 数据处理 数理统计
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定量古生物学常用R型多变量线性回归方法例析 被引量:3
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作者 宋思存 张书涵 +1 位作者 张子航 史宇坤 《微体古生物学报》 CSCD 北大核心 2021年第3期292-300,共9页
R型多变量线性研究之中回归方法是定量古生物学研究中经常使用的方法之一,常用于样本分类、寻求生物特征之间的关联和变化趋势等。R型回归方法关注研究对象的特征(在原始数据中以变量形式存在),直接对其进行分析,进而展示特征之间的关... R型多变量线性研究之中回归方法是定量古生物学研究中经常使用的方法之一,常用于样本分类、寻求生物特征之间的关联和变化趋势等。R型回归方法关注研究对象的特征(在原始数据中以变量形式存在),直接对其进行分析,进而展示特征之间的关联或者样本间的整体差异。本文详细讨论了多元变量线性回归分析中的R型分析和Q型分析的区别和联系,并主要介绍了常用的R型多变量线性回归方法,包括主成分分析(Principal component analysis)、典型变量分析(Canonical variate analysis)和R型因子分析(R-factor analysis)的分析思路。以瓜迪亚纳河入海口大陆架地区底栖有孔虫分布特征研究为例,对比展示了上述三种方法分析的直接结果与间接推论,详解了这些多变量线性回归分析方法在化石生物数据定量分析中的具体应用。 展开更多
关键词 R型多变量线性回归 主成分分析 典型变量分析 R型因子分析
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定量古生物学中的常用Q型多变量线性回归方法例析 被引量:2
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作者 宋思存 张子航 史宇坤 《微体古生物学报》 CSCD 北大核心 2022年第2期190-199,共10页
提要Q型多变量线性回归方法是定量古生物学研究中经常使用的一组方法。不同于把研究重心放在变量或变量组之间关系的R型回归方法,Q型回归方法对样本进行整体分析,通过构建样本之间的相似性系数矩阵或者距离矩阵,并进行分解与变换,进而... 提要Q型多变量线性回归方法是定量古生物学研究中经常使用的一组方法。不同于把研究重心放在变量或变量组之间关系的R型回归方法,Q型回归方法对样本进行整体分析,通过构建样本之间的相似性系数矩阵或者距离矩阵,并进行分解与变换,进而用可视化的方法展示样本的整体相似性关系。本文将介绍常用的Q型多变量线性回归方法,包括主坐标分析(Principal coordinate analysis)、Q型聚类分析(Q-Cluster analysis)、Q型因子分析(Q-Factor analysis),以及综合了R型和Q型的对应分析(Correspondence analysis),和它们在计算中的注意事项与适用场景。本文选取瓜迪亚纳河入海口大陆架地区底栖有孔虫分布特征研究作为实例,分别用上述方法进行分析,以解释它们在定量古生物学中的具体应用。 展开更多
关键词 Q型多变量线性回归 主坐标分析 Q型聚类分析 Q型因子分析 对应分析
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