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利用加权最小二乘法求解材积方程的参数 被引量:3
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作者 钟义山 《数理统计与管理》 1987年第5期24-28,共5页
关键词 材积方程 加权最小二乘法 方差 回归方程参数 因变量 非齐性 立木材积表 系统误差 径阶 回归估计
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因土定产施肥参数的确定途径
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作者 李永清 《农资科技》 1997年第1期3-5,9,共4页
平衡施肥的技术核心是确定准确可靠的施肥参数。田间小区生物试验结合耕层土壤养分测试,运用相关分析原理,对不同参变量进行优化选择,确定了因土定产、以产定肥配方施肥方案中的几个主要参数的回归方程。这些相关方程确定的施肥参数的... 平衡施肥的技术核心是确定准确可靠的施肥参数。田间小区生物试验结合耕层土壤养分测试,运用相关分析原理,对不同参变量进行优化选择,确定了因土定产、以产定肥配方施肥方案中的几个主要参数的回归方程。这些相关方程确定的施肥参数的置信水平在95%以上。 展开更多
关键词 相关分析 施肥 平衡施肥 回归方程参数
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多元曲线漂移模型与半参数曲线预测
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作者 田小华 童恒庆 《武汉工业大学学报》 EI CSCD 2000年第5期106-107,共2页
研究多元非参数模型曲线族 ,对每一条曲线建立一个多元非参数回归方程 ,许多形状相似的曲线借助于参数与一条参考曲线联结成一个曲线族 ,研究了如何综合使用多元核函数、投影寻踪回归。
关键词 多元半参数模型 曲线预测 漂移模型 多元曲线 多元非参数回归方程
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相关分析和它在统计研究中的运用
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作者 И.范尼茨基 顾人俊 《外国经济与管理》 1982年第4期35-38,共4页
社会经济现象之间的相互关系主要表现为相关关系。例如,研究生产费用与产量之间的关系,在同样的费用情况下,却会得到不同的产量。现象的结果除了受原因因素的影响外,还会受不同方向、暂时或一贯起作用的其它许多因素的影响,这样的关系... 社会经济现象之间的相互关系主要表现为相关关系。例如,研究生产费用与产量之间的关系,在同样的费用情况下,却会得到不同的产量。现象的结果除了受原因因素的影响外,还会受不同方向、暂时或一贯起作用的其它许多因素的影响,这样的关系称作相关关系。统计测定相互关系解决两项任务:a.确定相互关系的形式——回归分析;b.阐明相互关系的密切程度——相关分析。先讨论回归分析法。回归的不同方向线,表明结果对于原因依赖关系的类别。 展开更多
关键词 相关分析 相互关系 回归方程参数 相关关系 直线回归方程 主要表现 不同方向 回归分析法 回归直线方程 产量
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Preoperative determination of tibial nail length: An anthropometric study 被引量:1
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作者 Renjit Thomas Issac Hitesh Gopalan +3 位作者 Mathew Abraham Cherian John Sujith Mathew Issac Diju Jacob 《Chinese Journal of Traumatology》 CAS CSCD 2016年第3期151-155,共5页
Objective: To assess the correlation between five anthropometric parameters and the distance from tibial tuberosity to medial malleolus in 100 volunteers. Methods: Six anthropometric parameters were measured in 50 m... Objective: To assess the correlation between five anthropometric parameters and the distance from tibial tuberosity to medial malleolus in 100 volunteers. Methods: Six anthropometric parameters were measured in 50 male and 50 female medical students using a metallic scale: medial knee joint line to ankle joint line (K-A), medial knee joint line to medial malleolus (K-MM), tibial tuberosity to ankle joint (TT-A), tibial tuberosity to medial malleolus (TT- MM), olecranon to 5th metacarpal head (O-MH) and body height (BH). Nail size predicted based upon Tr-MM measurement was chosen as ideal nail size. A constant was derived for each of the six anthropometric parameters which was either added or subtracted to each measurement to derive nail size. A regression equation was applied to BH measurements. Nail sizes calculated were compared with that obtained from TI'-MM measurement and accuracy was evaluated. Accuracy of O-MH and BH regression equations recommended by other authors were calculated in our data. Results: Adding 11 mm to Tr-A distance had highest accuracy (81%) and correlation (0.966) in predicting nails correctly. Subtracting 33 mm from K-MM measurement and 25 mm from K-A distance derived accurate sizes in 69% and 76% respectively. Adding 6 mm to O-MH distance had a poor accuracy of 51%. Nail size prediction based upon body height regression equation derived correct nail sizes in only 34% of the cases. Regression equation analysis by other authors based on O-MH and BH distances yielded correct sizes in 11% and 5% of the cases respectively. Conclusion: TT-A, K-A and K-MM measurements can be used simultaneously to increase accuracy of nail size prediction. This method would be helpful in determining nail size preoperatively especially when one anatomic landmark is difficult to palpate. 展开更多
关键词 Preoperative periodTibial fracturesBone nailsHuman engineering
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