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全信息项目双因子分析:模型、参数估计及其应用 被引量:5
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作者 毛秀珍 夏梦连 辛涛 《心理科学进展》 CSSCI CSCD 北大核心 2018年第2期358-367,共10页
全信息项目双因子分析作为一种重要的统计方法,使得双因子模型在近20年得到重新认识和广泛应用。首先详细介绍了全信息项目双因子分析方法的概念、特征、模型基础以及参数估计中体现的维度缩减思想,然后例举全信息项目双因子分析在分析... 全信息项目双因子分析作为一种重要的统计方法,使得双因子模型在近20年得到重新认识和广泛应用。首先详细介绍了全信息项目双因子分析方法的概念、特征、模型基础以及参数估计中体现的维度缩减思想,然后例举全信息项目双因子分析在分析测验结构、分数解释和计算机化自适应测验中的应用。全信息项目双因子分析中双因子模型符合大量心理、教育与医学测验的结构特征,其维度缩减方法能显著降低计算量,因而具有广阔的应用前景。结合当前研究现状对全信息项目双因子分析的相关研究,如:参数估计、模型特征、拟合检验、量表连接、项目功能差异及其在计算机化自适应测验中的应用提出一些思考和建议。 展开更多
关键词 因子模型 全信息项目双因子分析 因子项目反应理论模型 维度缩减
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联用色谱数据的双窗口因子分析 被引量:3
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作者 陈迪钊 沈海林 《色谱》 CAS CSCD 北大核心 1999年第4期319-322,共4页
利用组分光谱的特征信息,发展了一种能直接对联用色谱重叠峰中组分进行定性定量分析的新方法──双窗口因子分析(dualwindowfactoranalysis,DWPA)。该法可从多组分重叠峰中定性目标组分,且在未经其它组分的分辨下可直接对目标组分... 利用组分光谱的特征信息,发展了一种能直接对联用色谱重叠峰中组分进行定性定量分析的新方法──双窗口因子分析(dualwindowfactoranalysis,DWPA)。该法可从多组分重叠峰中定性目标组分,且在未经其它组分的分辨下可直接对目标组分的光谱、色谱进行分辨。因此更适应于联用色谱对复杂体系中待测组分的定性定量分析。用该法成功地对4组分重叠峰进行了分析,实验结果令人满意。 展开更多
关键词 联用色谱 重叠峰分辨 窗口因子分析 色谱
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洞庭湖滨植棉区棉花配方施肥优化试验初探 被引量:9
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作者 李飞 郭利双 +3 位作者 吴远帆 李景龙 肖才升 李毅 《中国棉花》 2016年第4期14-17,20,共5页
通过开展油后直播棉花"3414"田间试验,并进行回归分析,综合得出洞庭湖植棉区籽棉目标产量3090kg·hm^(-2),N、P、K养分最佳施用量(公顷用量)为N∶P_2O_5∶K_2O=210∶60∶180,即尿素450kg、过磷酸钙495kg、氯化钾300kg。
关键词 棉花 “3414”试验 因子分析 双因子分析 因子分析 推荐施肥配比
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Spatial and environmental effects on plant communities in the Yellow River Delta, Eastern China 被引量:8
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作者 宋创业 刘高焕 刘庆生 《Journal of Forestry Research》 SCIE CAS CSCD 2009年第2期117-122,I0002,共7页
Types and structure of plant communities in the Yellow River Delta were investigated by using detrended canonical correspondence analyses (DCCAs) and a two-way indicator species analysis (TWINSPAN). The distributi... Types and structure of plant communities in the Yellow River Delta were investigated by using detrended canonical correspondence analyses (DCCAs) and a two-way indicator species analysis (TWINSPAN). The distribution pattern and influential factors of the plant communities were also analyzed by testing elevation, slope, soil characteristics, longitude and latitude of 134 vegetation samples collected by representative plot sampling methods. Results showed that all the 134 vegetation samples could be divided into seven vegetation groups, separately dominated by Robinia pseucdoacacia, Imperata cylindrical, Miscanthus saccharifleus, Suaeda salsa, Aeluropus sinensis, Phragmites australis and Tamarix chinensis. The vegetation distribution pattern was mainly related to elevation, ground water depth and soil characteristics such as salinity and soluble potassium. Among the factors affecting distribution pattern of the plant communities, the species matrix explained by non-spatial environmental variation accounts for 45.2% of total variation. Spatial variation and spatial-structured environmental variation explain 11.8%, and 2.2%, respectively. Remained 40.8% of undetermined variation is attributed to biological and stochastic factors. 展开更多
关键词 detrended canonical correspondence analyses environmental factors plant communities spatial factors Yellow River Delta two-way indicator species analysis
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