《计算机与环境多因素分析》PDF下载

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  • 作  者:张宝泉,刘庆东等编著
  • 出 版 社:北京:中国环境科学出版社
  • 出版年份:1993
  • ISBN:7800934357
  • 页数:436 页
图书介绍:

第一章 微机系统基础与BASIC语言程序 1

第一节 磁盘操作系统及使用 1

一、DOS概述 1

二、DOS的启动 4

三、IBM-PCDOS命令格式 8

四、文件及其操作命令 10

五、常用磁盘操作命令 22

六、DOS的标准输入、输出的换向特性 27

七、修改文件属性 33

八、复制备份文件 34

九、修复文件命令 36

第二节 IBM-PCBASIC的使用方法 37

一、BASIC简介 37

二、BASIC的使用方法 38

三、BASIC的功能键与编辑键 42

四、BASIC编辑命令及文件管理命令 44

五、BASIC的运行、控制和输出打印 50

第三节 常见BASIC程序语句错误分析 52

一、关于BASIC指令错误 53

二、有关数组的错误 57

三、有关程序输入的操作错误 60

第四节 BASIC程序使用技巧 62

一、实现BASIC程序中PRINT和LPRINT自动转换 62

二、对BASIC程序的P参数文件解密 68

第五节 BASIC程序与其他软件的联合使用 70

一、在BASIC程序中调用各种软件和DOS命令 70

二、在BASIC中直接调用dBASE的数据文件 74

三、用BASIC程序文件调用由Wordstar建立的文件 79

第二章 数学基础 82

第一节 线性代数基础 82

一、行列式 82

二、矩阵及其运算 85

三、n维向量空间 99

四、线性代数方程组 101

一、原始数组矩阵的建立 111

第二节 环境统计的概率基础 115

一、随机事件及其概率 115

二、随机变量及其分布函数 122

三、随机变量的数学期望与方差 132

第三章 多元统计分析引论 138

第一节 引言 138

第二节 原始数组矩阵 141

二、建立原始数组矩阵的规则 142

第三节 原始数组矩阵的研究方法 143

一、对原始数组的研究方式 144

二、原始数据的简化 145

第四节 数据处理基础概念 147

一、原始数组的协方差矩阵 148

二、原始数组的相关矩阵 149

三、原始数据的标准化 150

一、概述 152

第四章 多元线性回归分析及其应用 152

第一节 相关关系 152

二、相关关系 153

第二节 多元线性回归方程的建立 155

一、最小二乘法 155

二、二元线性回归方程的建立 156

三、多元线性回归方程的建立 157

四、回归方程的检验 160

第三节 多元线性回归应用示例 166

一、示例 166

二、多元线性回归应用程序 173

第四节 逐步回归 184

一、最优回归方程 184

二、逐步回归方程的建立 185

三、逐步回归举例 190

四、多污染物控制与预测最优方程在计算机上的实现 201

第五章 环境主成份分析 217

第一节 主成份分析的基本原理 218

一、引例 218

二、主成份分析原理 219

第二节 主成份分析步骤 223

一、对原始数据进行标准化 223

二、由标准化后数据数组求协方差矩阵∑ 223

三、计算特征值及特征向量 224

四、确定主成份 225

五、计算主成份得分 225

六、结论解释与推断 225

第三节 主成份分析的应用 225

一、在环境污染程度分析方面的应用 225

二、在优化布点方面的应用 231

三、在污染源识别方面的应用 237

第四节 主成份分析程序 245

一、程序结构图 245

二、程序清单 246

第六章 环境因子分析 256

第一节 引言 256

一、压缩原始数据 257

二、指示成因推理的方向 258

三、分解叠加的环境过程 258

第二节 因子分析的环境概念 259

一、R型因子分析的环境概念 259

二、Q型因子分析的环境概念 260

第三节 因子分析方法 262

一、因子分析的数学模型 262

二、因子分析步骤 269

三、因子分析与主成份分析关系 278

第四节 环境因子分析实例 279

一、大气污染源识别应用 279

二、主成份—因子分析应用 294

二、程序说明 297

一、程序框图 297

第五节 环境因子分析的计算机程序 297

三、程序清单 300

第七章 环境判别分析 316

第一节 Fisher二类判别准则 316

一、原理 316

二、公式介绍 317

三、应用介绍 322

四、Fisher二级判别分析的程序结构图 327

第二节 Bayes判别准则 328

一、贝叶斯准则 328

二、多级判别计算步骤 331

三、贝叶斯判别效果的检验 334

四、实例分析介绍 335

五、贝叶斯多级判别分析程序结构图 342

第三节 逐步判别分析 343

一、逐步判别计算步骤 343

二、实例应用介绍 346

第八章 聚类分析及其应用 359

第一节 聚类分析的统计量及数据的均一化 361

一、度量相似程度的统计量 361

二、均匀化问题 364

第二节 系统聚类法 366

一、最短距离法 366

二、最长距离法 378

三、重心法 380

四、系统聚类分析程序 381

第三节 模糊聚类分析 401

一、建立模糊相似矩阵 402

二、创建模糊等价矩阵 408

三、进行聚类分析 412

四、模糊聚类分析的程序 414

附表 425

参考文献 435