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實用多元統計分析
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針對應用型人員的學習編寫的,每章編排流程是基本概念和背景知識、統計方法、SPSS操作、案例分析,其中對案例的深度分析和解讀,方便讀者的學習和模仿。主要包括:多元統計分析概述、常見統計分佈、多中繼資料的圖形表示、差異性分析、相關性分析、回歸分析、判別分析、聚類分析、主成分分析、因數分析、多維尺度分析、對應分析。
中藥成分之定性與定量分析--訶子、黃柏、黃芩及微量元素
為了解決主成分分析spss 的問題,作者莊麗貞 這樣論述:
高效液相層析(HPLC)及毛細管電泳(CE)同屬液相分離技術,它們遵循不同的分離機制,各有其優缺點,可適用於多種類型的化合物分析,是目前最常用於定量中藥材指標成分的分析方法。本研究利用此兩分析方法分析訶子、黃柏以及黃芩藥材,整理歸納,以建立化學指紋圖譜辨識基原的方法;應用感應耦合電漿質譜儀(ICP-MS)分析防己、丹皮、厚朴之微量元素含量,以探討其比值與品種之間的關係。另外,以多變項統計分析,驗證前項辨別法則;以藥物動力學,探討不同組合三黃瀉心湯製劑中黃芩成分的生體轉化及可用率。 訶子為著名治喉痛中藥,常用作收斂劑,其主要藥效成分為多種水解型單寧。本研究以開發磷酸與氰甲烷
為沖提液的高效液相層析方法,可在八十分鐘內成功分析十四個單寧指標成分;以硼酸鈉、磷酸鹽及界面活性劑配製緩衝溶液,利用MEKC毛細管電泳模式,可在四十分鐘內得到近似的分析結果。總體而言,HPLC條件在分離極性較高的小分子單寧效果較佳;CE條件則對中性溶液中能解離的化合物較理想。應用高效能液相層析法分析臺灣的市售訶子藥材,計收集長圓形的訶子(Terminalia chebula Retz.)22件及卵圓形的小花訶子(T. chebula Retz. var. parviflora Thwaites) 6件。實驗結果顯示,成分1,2,3,4,6-penta-O-galloyl-b-D-glucose
與punicalagin的含量比值可用於分辨該兩品種;chebulinic acid、chebulagic acid及1,2,3,4,6-penta-O-galloyl-b-D-glucose三成分含量可用於評鑑訶子品質;而chebulagic acid與1,2,3,4,6-penta-O-galloyl-b-D-glucose的比值,則可同時用於品種辨別及品質評價。 以毛細管區帶電泳(CZE)定量黃柏的五個生物鹼,分析市售黃柏樣品28批,發現大都來自禿葉黃皮樹(Phellodendron chinense var glabrius-culum Schneid.),與199
3年的調查結果不同,本文綜合所有資料,建立臺灣黃柏(P. wilsonii Hayata et Kanehira)、日本黃柏(P. amurense Rupr. var. sachalinense Fr. Schm.)、關黃柏(P. amurense Rupr.)、川黃柏(P. chinense Schneid.)及禿葉黃皮樹等五品種的辨識方式。市售黃芩經組織鏡檢,共有黃芩(Scutellaria baicalensis Georgi)、粘毛黃芩(S. viscidula Bge.)、西南黃芩(S. amoena C.H. Wright)、連翹葉黃芩(S. hypericifolia Levl
.)等四品種;本研究綜合32批黃芩樣品的六個黃酮成分分析資料,發現粘毛黃芩的oroxylin A 7-O-glucuronide含量最高為主要分辨點;家種黃芩成分與黃芩相當接近,但是baicalein 7-O-glucuronide含量較多;西南黃芩與連翹葉黃芩則明顯含有兩未知吸收峰,可有效作為辨別依據,經LC-MS檢測與文獻查考,推斷該等成分結構為5,7,2‘-trihydroxy-6- methoxy-flavone及其glucuronide。 川丹皮與西丹皮,廣防己、粉防己與日防己,川厚朴、凹葉厚朴及混淆品武當玉蘭等三類藥材共八品種,可用其藥效或特殊成分的有無或比值,
明確分辨。我們用ICP-MS測定各不同品種間的水溶性微量元素含量比例,發現植物因彼此蓄積效果不同,各藥材間與各品種間確實存在不同含量的特徵元素。以十四個稀土元素(La~Lu)及Li, Be, Al, Ga, Ge, Sr, Mo, Ag, Cd, Cs, Ba, Tl等特徵元素,可分辨川丹皮與西丹皮;以稀土元素及Mn、Rb、Sr等特徵元素,可鑑別廣防己、粉防己與日防己。但同樣方法用於川厚朴、凹葉厚朴及混淆品的分辨,其效果則不盡理想。 多變項統計分析是生物資訊的重要工具之一,適用於多樣品多變數的辨識應用。我們利用群聚分析對化學成分的含量變異做解析,可協助人工比對,客觀而高效率
的檢視以往的藥材分類成果;應用主成分分析,由丹皮的68個無機元素中篩選出16個特徵元素,可有效降低變數數目;另外,經由區別分析瞭解變數的特徵性,建立黃芩五品種的區別函數,其中以正品及家種黃芩的效果最好,分辨效率將近100 %;試驗結果也發現,少數關鍵性成分含量或其比值的加入,可有效幫助厚朴的基原辨識。 不同萃取方法的三黃浸膏在動物體內的吸收代謝有明顯差異。本研究以共煎、50%乙醇萃取、混合等三種三黃浸膏樣品作比較,發現餵食共煎三黃浸膏之大鼠,血清中的藥效成分濃度最高(Cmax of BG = 6.03 mg/mL, Cmax of WG = 4.38 mg/mL),相對生體
可用率最好(共煎的Frel為50%乙醇萃的三倍,為混合製劑的五倍),且濃度時間曲線為單峰形式(Tmax =3小時)。50%乙醇萃取與共煎較類似;混合樣品則使排尿量明顯增多,尿藥回收率(WG=1.1%, B=3.2%)明顯高於共煎者(WG=0.3%, B=1.5%),而且各成分的血藥濃度時間曲線呈雙峰現象(Tmax =1和12小時),生體轉化機制與共煎顯著不同,推測可能是大黃的rhein或chrysphanol與黃芩藥效成分發生拮抗作用所致。本實驗數據顯示,方劑適當配伍有其意義與重要性。
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主成分分析 与因子分析在SPSS中的区别。主成分分析是利用降维的方法,在确保数据信息损失最小的原则下,把多个指标转化为少数几个综合指标的一种对多变量数据进行最佳 ... 於 www.iikx.com -
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狹義的主因素法(Principal Factor Analysis):以共變數分析為基礎。 主成分分析. 特徵值(Eigenvalue). 每因素所含各項目所貢獻的量。 每1個項目的 ... 於 tx.liberal.ntu.edu.tw -
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主成份分析與共同因素分析廣為研究者所使用抽取因素的方法。主成份分. 析與共同因素分析是不同 ... A comparison of factor analysis program in SPSS, BMDP, and SAS. 於 nhuir.nhu.edu.tw -
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#43.主成分分析和因子分析的SPSS实现比较 - 360doc个人图书馆
但是,在许多论文中用SPSS进行综合分析时,出现这两种方法运用混淆的错误。比如,主成分分析中对变量进行了因子旋转,因子分析的公因子系数错误等问题。 於 www.360doc.com -
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一劃一致性(consistency) 412 一般最小平方迴歸分析(ordinal least square ... 486 五劃主成分分析(principal component analysis; PCA) 454 主要效果(main effect) ... 於 books.google.com.tw -
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PCA主成分分析是以降维方式提取主成分,提取出的主成分是原始变量的综合考量,可简化数据的复杂度,便于后期处理。本文记录了如何利用SPSS中自带的因子分析进行主成分分析 ... 於 www.4k8k.xyz -
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SPSS主成分分析,從相關矩陣表中可知許多變數之間直接的相關性比較強證明他們存在資訊上的重疊。 通過方差分解主成分提取分析表可知提取了2個主成分。 於 www.w3study.wiki -
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主成分分析 (PCA)是一種數據降維技巧,它能將相關變數轉化為一組很少的不相關變數,這些無關變數稱為主成分。例如,使用PCA可將30個相關(很可能冗餘)的環境變數轉化為5 ... 於 www.getit01.com -
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为什么学SPSS ?因为我想用SPSS做因子分析!因为我想用SPSS做主成分分析!无需编程,不写代码,轻松实现因子分析、主成分分析的软件工具是谁? 於 www.datasoldier.net -
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① 如何用SPSS對一組數據進行主成分分析並進行回歸. 多元線性回歸 1.打開數據,依次點擊:analyse--regression,打開多元線性回歸對話框。 於 www.zymseo.com -
#62.spss中主成分分析法的資料如何進行標準化處理 - 優幫助
spss 的因子分析方法中本身就包含了一個標準化過程。 你說的是主成分分析,統計書上提到過,可以把主成分分析看成是因子分析 ... 於 www.uhelp.cc -
#63.主成分分析法原理- SPSS论坛 - 经管之家
主成分分析 法(principal component analysis, PCA)是最常用的无监督高维数据降维方法之一,它旨在降维的过程中保留原数据中最重要的几个分量,从而达到 ... 於 bbs.pinggu.org -
#64.Polychoric pca. Soukup, P. nFactors. Structural Equation ...
... Analysis Using SPSS 19 and R (psych package) Robin Beaumont robin@organplayers. ... the Spearman correlation between two 主成分分析(PCA : Principle ... 於 star-dynamic.com -
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#66.主成分分析法 - MBA智库百科
在統計學中,主成分分析(principal components analysis,PCA)是一種簡化數據集的 ... 我現在正在用主成分分析方法,我不是這個專業的,只是自學了一點,我用他在SPSS ... 於 wiki.mbalib.com -
#67.SPSS操作與應用: 問卷統計分析實務 - 第 272 頁 - Google 圖書結果
表 5-18 解說總變異量成份 SPSS 操作與應用初始特徵值總和變異數的% 8.316 43.771 ... 6.797 50.568 3 1.121 5.900 56.468 4 1.034 5.443 61.911 萃取法:主成份分析。 於 books.google.com.tw -
#68.SPSS之特征筛选与主成分分析 - 简书
SPSS 之特征筛选与主成分分析. 沐雨尘烟 关注. 2021.01.05 04:51:53 字数288阅读1,009. 业务上对特征值维度的要求:. 统计学模型:3-15个维度,高维度可能导致维度 ... 於 www.jianshu.com -
#69.如何計算每個主成分中每個指標所對應的係數(線上等!!!急)
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#71.第81 章主成分分析Principal Component Analysis | 醫學統計學
第81 章 主成分分析Principal Component Analysis. A big computer, a complex algorithm and a long time does not equal science. Robert Gentleman. 於 wangcc.me -
#72.以Excel和SPSS为工具的管理统计 - 第 273 頁 - Google 圖書結果
下面我们用主成分分析方法处理该数据,以期用少量的变量来描述该地区居民的雇用情况。进入 SPSS 软件,打开数据集 Employee data 后,依次执行 Analyze → Data Reduction ... 於 books.google.com.tw -
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SPSS 在主成分分析中的应用. 摘要 主成成分分析是一种对数据进行分析的技术,最重要的应用是对原有数据进行简化。本文首先对主成成分分析方法的原理进行了简单的阐述。 於 mcm.dept.ccut.edu.cn -
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表 10-6 因子转化矩阵成分转换矩阵成分 1 2 3 4 1 -.505 .457 .627 .379 2 .695 .657 .205 -.207 3 .333 .020 -.288 .898 4 .389 -.599 .694 .091 提取方法:主成分旋转 ... 於 books.google.com.tw -
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類別主成分分析輸出- IBM顯示所選取變數的次數、遺漏值數目與眾數。 若要指定CATPCA 輸出. 此功能需要SPSS® Statistics Professional Edition 或「類別」選項。 於 hkskylove.com -
#78.1088.模型发现有交互作用怎么办?怎么解释呢! - 热点讯息网
缘起 精鼎68期《临床预测模型实战班-SPSS+Stata》(2022年1月15-16)前期推文:【1086.】 ... 听完四个小故事,你就明白主成分分析是啥意思了! 【1021.】 ... 於 xxiinews.cn -
#79.spss主成分分析步骤-常见问题 - php中文网
spss主成分分析 步骤:1、打开SPSS文件,点击“分析”-“降维”-“因子”;2、将相关变量选入到变量栏中,点击得分,勾选所有选项,点击继续;3、点击描述, ... 於 www.php.cn -
#80.主成份迴歸 - 以斯帖統計顧問公司
因此可考慮將量表以主成份分析萃取出幾個成份(component),使相關性很高的題目 ... 資料檔改編自「吳明隆SPSS統計應用學習實務:問卷分析與應用統計」. 於 estat.pixnet.net -
#81.如何用SPSS對一組資料進行主成分分析並進行迴歸
可用spssau,選擇[進階方法]裡的》[主成分],配合有分析方法的幫助手冊及智慧文字分析。 2樓:荔菲騫澤. factor analysis之後,做regression. spss ... 於 www.bees.pub -
#82.spss做了主成分分析後的資料是標準化的嗎 - 就問知識人
用spss做主成分分析一定要將原始資料標準化嗎?為什麼? 3樓:匿名使用者. 不需要的,對資料標準化的目的是為了統一變數的單位(單位 ... 於 www.doknow.pub -
#83.主成分分析(PCA)原理及SPSS實操 - 每日頭條
主成分分析 (PCA)原理及SPSS實操 ... 主成分分析(principal components analysis,簡稱PCA)是一種降維分析,將多個指標轉換為少數幾個綜合指標,由霍特林於 ... 於 kknews.cc -
#84.主成分分析matlab手把手教操作、SPSS、python实例分析
主成分分析 的目标是找到一个 正交矩阵 ,确定一个变量代换 ,或 并具有新的变量y 1,...,y p两两无关的性质,且整理后的方差具有递减顺序。 变量的正交变换 ... 於 www.cnblogs.com -
#85.主成分分析-SPSS教程-专栏课程 - 医咖会
研究者拟将多个变量归纳为某几项信息进行分析,即降低数据结果的维度。针对这种情况,我们可以进行主成分分析,但需要先满足2项假设。 於 www.mediecogroup.com -
#86.主成分分析spss spss主成分分析步驟-常見問題 - Voajcr
主成分分析 ( principal component analysis )和因子分析( factor analysis )是兩種把變量維數降低以便于描述,這種方法已經在經濟等領域中得到廣泛的應用,編程簡單, ... 於 www.cisneservices.co -
#87.SPSS进行主成分分析的步骤(图文) - 百度文库
SPSS 进行主成分分析的步骤(图文) - 主成分分析の操作過程原始數據如下(部分) 調用因子分析模塊(Analyze―Dimension Reduction―Factor) ,將需要參與分析... 於 wenku.baidu.com -
#88.SPSS在线_SPSSAU_SPSS主成分(pca)分析
网页在线智能化SPSS分析算法平台SPSSAU,“拖拽点一下”得到分析结果, ... 主成分分析用于对数据信息进行浓缩,比如总共有20个指标值,是否可以将此20项浓缩成4个概括性 ... 於 spssau.com -
#89.【探索性因素分析V.S 主成份分析】 - 永析統計及論文諮詢顧問
本篇目的在討論和比較探索性因素分析(Exploratory Factor Analysis, EFA)和主成份分析(Principal Component Analysis, PCA)的差異。 在SPSS套裝統計 ... 於 www.yongxi-stat.com -
#90.spss李克特量表聚類因子主成分分析編數據調建模代做r語言stata
歡迎前來淘寶網實力旺鋪,選購spss李克特量表聚類因子主成分分析編數據調建模代做r語言stata,該商品由數據科學博士研究院店鋪提供,有問題可以直接諮詢商家. 於 world.taobao.com -
#91.請問用這個資料能做spss主成分分析嗎為什麼只能提取出主成分
請問用這個資料能做spss主成分分析嗎為什麼只能提取出主成分,1樓匿名使用者可以使用spssau主成分分析功能,自動得出標準格式結果,有分析步驟說明幫助 ... 於 www.jipai.cc -
#92.StatQuest 筆記分享— 主成分分析PCA - Informula
主成分分析 (Principal Component Analysis, or PCA) 是用於將大量資訊(變數、維度、欄位)透過降維的手段並保留大部分的資料特性的一種重要方法。在此StatQuest影片中 ... 於 imudatascience.medium.com -
#93.SPSS软件怎么下载?如何主成分分析spss? - 系统城
SPSS数据分析是一款出色的数据统计分析软件,用户们可以使用这款软件将数据进行统计分析。但使用的过程中,小伙伴不知道如何下载?如何主成分分析spss ... 於 www.xitongcheng.com -
#94.降维:使用SPSS主成分分析(PCA)与因子分析 - 程序员宅基地
“在SPSS中不能直接进行主成分分析,只能进行因子分析,所以主成分的系数,即Component Matrix,与统计学教材以及SAS统计软件中的计算结果不同。实际上,只要将上面各主 ... 於 www.cxyzjd.com -
#95.主成分分析spss 主成份分析與因素分析 - 藥師+全台藥局、藥房 ...
多變量分析林震岩著.ISBN957-729-569-X.第九章主成份分析與因素分析.第一節主成份分析原理.第二節因素分析原理.第三節SPSS的因素分析.第四節因素 ...。 於 pharmacistplus.com -
#96.統計風險分析-SPSS應用 - 第 163 頁 - Google 圖書結果
步驟 6 表 8.1.2 利用 SPSS 的主成分分析說明的變異數總計繼續再按確定。元件起始特徵值擷取平方和載入總計變異的%累加%總計變異的% 1 2.687 2 1.557 3 .716 4 .021 5 ... 於 books.google.com.tw -
#97.學點統計:主成分分析(PCA)是怎麼降維分析的?內含代碼+教程
各種統計軟件包如SAS,SPSS等,使實際工作者利用多元統計分析方法解決實際問題更簡單方便。重要的多元統計分析方法有:多重回歸分析(簡稱回歸分析)、 ... 於 twgreatdaily.com