fst分析方法问题发生阶段sdv
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因子分析法出自MBA智库百科(/)因子分析法(Factor Analysis Method)目录[隐藏]• 1 什么是因子分析• 2 因子分析法的步骤• 3 因子分析法的实例 [1]• 4 因子分析与主成分分析的区别 [2]• 5 相关条目• 6 参考文献[编辑]什么是因子分析因子分析法是指从研究指标相关矩阵内部的依赖关系出发,把一些信息重叠、具有错综复杂关系的变量归结为少数几个不相关的综合因子的一种多元统计分析方法。
基本思想是:根据相关性大小把变量分组,使得同组内的变量之间相关性较高,但不同组的变量不相关或相关性较低,每组变量代表一个基本结构一即公共因子。
[编辑]因子分析法的步骤应用因子分析法的主要步骤如下:(1)对数据样本进行标准化处理。
(2)计算样本的相关矩阵R。
(3)求相关矩阵R的特征根和特征向量。
(4)根据系统要求的累积贡献率确定主因子的个数。
(5)计算因子载荷矩阵A。
(6)确定因子模型。
(7)根据上述计算结果,对系统进行分析。
[编辑]因子分析法的实例[1]【例:1】假设某一社会经济系统问题,其主要特性可用4个指标表示,它们分别是生产、技术、交通和环境。
其相关矩阵为:相应的特征值、占总体百分比和累计百分比如下表:对应特征值的特征向量矩阵为:假如要求所取特征值反映的信息量占总体信息量的90%以上,则从累计特征值所占百分比看,只需取前两项即可。
也就是说,只需取两个主要因子。
对应于前两列特征值的特征向量,可求的其因子载荷矩阵A为:于是,该问题的因子模型为:X l = 0.60f1 + 0.71f2X2 = 0.85f1 + 0.38f2X3 = 0.93f1− 0.32f2X4 = 0.74f1− 0.40f2由以上可以看出,两个因子中,f1是全面反映生产、技术、交通和环境的因子,而f2却不同,它反映了对生产和技术这两项增长有利,而对交通和环境增长不利的因子。
也就是说,按照原有统计资料得出的相关矩阵分析的结果是如果生产和技术都随f2增长了,将有可能出现交通紧张和环境恶化的问题,f2反映了这两方面的相互制约状况。
LXK的结论:齐性检验时F越小(p越大),就证明没有差异,就说明齐,比如F=1.27,p>0.05则齐,这与方差分析均数时F越大约好相反。
LXK注:方差(MS或s2)=离均差平方和/自由度(即离均差平方和的均数)标准差=方差的平方根(s)F=MS组间/MS误差=(处理因素的影响+个体差异带来的误差)/个体差异带来的误差=================F检验为什么要求各比较组的方差齐性?——之所以需要这些前提条件,是因为必须在这样的前提下所计算出的t统计量才服从t分布,而t检验正是以t分布作为其理论依据的检验方法。
在方差分析的F检验中,是以各个实验组内总体方差齐性为前提的,因此,按理应该在方差分析之前,要对各个实验组内的总体方差先进行齐性检验。
如果各个实验组内总体方差为齐性,而且经过F检验所得多个样本所属总体平均数差异显著,这时才可以将多个样本所属总体平均数的差异归因于各种实验处理的不同所致;如果各个总体方差不齐,那么经过F检验所得多个样本所属总体平均数差异显著的结果,可能有一部分归因于各个实验组内总体方差不同所致。
简单地说就是在进行两组或多组数据进行比较时,先要使各组数据符合正态分布,另外就是要使各组数据的方差相等(齐性)。
-----------------在SPSS中,如果进行方差齐性检验呢?命令是什么?方差分析(Anaylsis of Variance, ANOVA)要求各组方差整齐,不过一般认为,如果各组人数相若,就算未能通过方差整齐检验,问题也不大。
One-Way ANOVA对话方块中,点击Options…(选项…)按扭,勾Homogeneity-of-variance即可。
它会产生Levene、Cochran C、Bartlett-Box F等检验值及其显著性水平P值,若P值<于0.05,便拒绝方差整齐的假设。
顺带一提,Cochran和Bartlett检定对非正态性相当敏感,若出现「拒绝方差整齐」的检测结果,或因这原因而做成。
总结了测序中经常遇到的问题及原因分析,希望对大家有帮助!Q:测序结果中为什么找不到引物序列?A:找不到用来测序的引物,这是正常的,因为测序的方法是荧光标记测序法,仪器通过检测 ddNTP 上的荧光来读取所测序列,而引物本身是不被标记的,所以仪器无法检测到;找不到所测片段的扩增引物,这种情况是因为您所采用的酶切位点离所用的测序引物距离太近,一般荧光燃料会干扰几十个碱基的读取,这部分碱基会损失掉,损失掉的序列很可能就包含引物的序列,所以引物的序列无法找到;测出的引物序列是原引物序列的反向互补序列,这是因为 TA 克隆的插入没有方向性,如果插入片段是相反的,这时就要反向互补查找引物;测出的结果为空载体,这是因为由于某种原因导致质粒上没有插入外源片段,这时所测的为载体序列,所以就找不到引物了;存在单引物扩增,有一条引物的特异性不好,有多个结合位点,导致只有一条引物参与扩增。
Q:为什么测序结果中引物的序列有个别碱基不同了?A: 这是因为引物区同样存在错配的可能,出现这种可能性有两种: 合成错误和引物区有错配我们可以挑选同批次 2个以上的克隆进行测序验证,如果结果完全相同,应该是合成错误;如果在引物的相同位置错误的碱基不一样那就应该是引物区有错配。
Q:哪些引物不适合作为测序引物?A:①兼并引物:简并引物要在测序模板上有多个结合位点,直接影响测序结果;②随机引物:如 RAPD 引物,随机引物一般都比较短,所用退火温度低,在测序反应的条件下,不能很好地与模板结合;③过长的引物:一般要求测序引物不大于 24bp,过长的引物在测序反应的较低的条件下容易在测序模板上有多个结合位点,导致测序结果背景增高。
另外,较长的引物纯度也将难以保证。
通常用于测序的引物纯度要在 90%以上,引物纯度低时,测序反应的背景将明显增大,直接影响到测序结果;④有特殊标记的引物:该情况主要指荧光标记的引物。
我们测序反应的四种碱基都是荧光标记的,这样,荧光标记的引物将产生干扰。
目录SPM Introduction (2)一、预处理流程 (5)0、预处理的workflow (5)1、Slice Timing时间层校正 (5)2、Realignment 头动校正 (6)3、Coregister 配准 (8)4、Segment 分割 (9)5、Normalize 空间标准化 (9)6、Smooth 平滑 (11)二、个体分析 (12)1、Model specification建立模型 (13)2、Model Estimate模型估计 (17)3、Contrasts and Printing Results (17)4、Multiple conditions file for 1st level design specification (20)三、群体分析2nd level analysis (24)Specify Design (25)Model estimation (25)Contrasts (25)Results (26)Overlay Images (26)四、fMRI data quality control (QC) (27)1、Motivations-why we do this process? (27)2、Terms used in quality control (27)3、Common artifacts (30)4、Quality Control (QC) checklist (32)Acquisition (32)Processing (32)Modeling/statistics (33)SPM IntroductionSPM,即统计参数图,也是这个软件的最终输出,它是由英国伦敦大学的Friston教授等人在通用数学软件包Matlab基础上开发的软件系统,其统计功能非常强大,设计这个软件包的初衷是采用统计的方法来处理fMRI,PET和SPECT的数据。
心理和教育方面的实验或调查所得到的数据,大都具有随机变量的性质。
而对这些随机变量的描述,仅有前一章所讲集中趋势的度量是不够的。
集中量数只描述数据的集中趋势和典型情况,它还不能说明一组数据的全貌。
数据除典型情况之外,还有变异性的特点。
对于数据变异性即离中趋势进行度量的一组统计量,称作差异量数,这些差异量数有标准差或方差,全距,平均差,四分差及各种百分差等等。
第一节方差与标准差方差(Variance)也称变异数、均方。
作为统计量,常用符号S2表示,作为总体参数,常用符号σ2表示。
它是每个数据与该组数据平均数之差乘方后的均值,即离均差平方后的平均数。
方差,在数理统计中又常称之为二阶中心矩或二级动差。
它是度量数据分散程度的一个很重要的统计特征数。
标准差(Standard deviation)即方差的平方根,常用S或SD表示。
若用σ表示,则是指总体的标准差,本章只讨论对一组数据的描述,尚未涉及总体问题,故本章方差的符号用S2,标准差的符号用S。
符号不同,其含义不完全一样,这一点望读者能够给予充分的注意。
一、方差与标准差的计算(一)未分组的数据求方差与标准差基本公式是:(3—l a)(3—1b)表3—1说明公式3—1a与3—1b的计算步骤表3—1 未分组的数据求方差与标准差应用3—1公式的具体步骤:①先求平均数X =36/6=6;②计算X i -X ;③求(Xi - X)2即离均差x 2;④将各离均差的平方求和 (∑x 2);⑤代入公式3—1a 与3—1b 求方差与标准差。
具体结果如下:S 2=10/6=1.67(二)已分组的数据求标准差与方差数据分组后,便以次数分布表的形式出现,这时原始数据不见了,若计算方差与标准差可用下式:(3—3a)(3—3b)式中d =(Xc - AM) / i ,AM 为估计平均数Xc 为各分组区间的组中值f 为各组区间的次数N=Σf 为总次数或各组次数和i 为组距。
下面以表1—8数据为例,说明分组数据求方差与标准差的步骤:表3—2 次数分布表求方差与标准差具体步骤:①设估计平均数AM,任选一区间的Xc充任;②求d⑧用f乘d,并计算Σfd;④用d与fd相乘得fd2,并求Σfd2;⑤代入公式计算。
LXK的结论:齐性检验时F越小(p越大),就证明没有差异,就说明齐,比如F=1.27,p>0.05则齐,这与方差分析均数时F越大约好相反。
LXK注:方差(MS或s2)=离均差平方和/自由度(即离均差平方和的均数)标准差=方差的平方根(s)F=MS组间/MS误差=(处理因素的影响+个体差异带来的误差)/个体差异带来的误差=================F检验为什么要求各比较组的方差齐性?——之所以需要这些前提条件,是因为必须在这样的前提下所计算出的t统计量才服从t分布,而t检验正是以t分布作为其理论依据的检验方法。
在方差分析的F检验中,是以各个实验组内总体方差齐性为前提的,因此,按理应该在方差分析之前,要对各个实验组内的总体方差先进行齐性检验。
如果各个实验组内总体方差为齐性,而且经过F检验所得多个样本所属总体平均数差异显著,这时才可以将多个样本所属总体平均数的差异归因于各种实验处理的不同所致;如果各个总体方差不齐,那么经过F检验所得多个样本所属总体平均数差异显著的结果,可能有一部分归因于各个实验组内总体方差不同所致。
简单地说就是在进行两组或多组数据进行比较时,先要使各组数据符合正态分布,另外就是要使各组数据的方差相等(齐性)。
-----------------在SPSS中,如果进行方差齐性检验呢?命令是什么?方差分析(Anaylsis of Variance, ANOVA)要求各组方差整齐,不过一般认为,如果各组人数相若,就算未能通过方差整齐检验,问题也不大。
One-Way ANOVA对话方块中,点击Options…(选项…)按扭,勾Homogeneity-of-variance即可。
它会产生Levene、Cochran C、Bartlett-Box F等检验值及其显著性水平P值,若P值<于0.05,便拒绝方差整齐的假设。
顺带一提,Cochran和Bartlett检定对非正态性相当敏感,若出现「拒绝方差整齐」的检测结果,或因这原因而做成。
fst分析方法问题发生阶段sdv
首先,我们需要明确主题是关于FST(Failure Modes and Effects Analysis)的分析方法,而问题发生的阶段是SDV(Software Design Verification)。
FST是一种常用的风险分析和预防方法,广泛应用于工
程和技术领域。
SDV是软件开发过程中的一个阶段,用于验证软件设计是否符合需求
规格,以及软件是否具备预期功能和性能。
通过FST方法进行问题分析和
预防,可以帮助我们在SDV阶段发现并解决潜在的问题,提高软件的质量
和可靠性。
下面,我将详细介绍FST方法的基本原理和步骤,以及如何在SDV阶
段应用该方法。
一、FST方法的基本原理和步骤
FST方法基于以下原理:
1.问题防范:通过识别和分析潜在的失败模式,可以预防问题的发生,提高系统的可靠性。
2.问题效果评估:对于已经发生的问题,通过评估其影响和后果,可
以制定合适的措施进行修复和改进。
FST方法的步骤如下:
1.定义分析对象:确定需要进行FST分析的系统、组件或过程。
2.制定团队:组建一个跨职能的团队,包括设计师、工程师、质量控
制人员等。
3.建立功能关系模型:对系统进行功能分析,将功能关系表达为一个
模型。
4.识别可能的故障模式:通过团队的集体智慧,识别可能的故障模式,即系统在特定条件下可能出现的问题。
5.评估故障影响:评估每个故障模式的影响和后果,包括对系统性能、安全性和可靠性的影响。
6.优先级排序:根据故障的严重性和可能性,对故障进行优先级排序,制定应对措施的优先级。
7.制定改进计划:针对每个故障模式,制定相应的改进计划和措施。
8.实施改进措施:根据改进计划,实施相应的改进措施,修复已发现
的问题,提高系统的可靠性和稳定性。
二、FST方法在SDV阶段的应用
在SDV阶段,FST方法可以帮助我们发现潜在的软件设计问题,及早
解决和改进。
以下是FST方法在SDV阶段的应用过程:
1.确定分析对象:确定需要进行FST分析的软件设计阶段,例如软件
模块、接口、功能等。
2.设计FST分析模型:建立软件设计的功能关系模型,通过分析模型
中的组件和模块之间的功能关系,识别可能的故障模式。
3.识别故障模式:通过团队的集体智慧和经验,识别可能的故障模式,包括设计缺陷、接口错误、逻辑错误等。
4.评估故障影响:评估每个故障模式对软件设计的影响和后果,包括对系统功能、性能和安全性的影响。
5.优先级排序:根据故障模式的严重性和可能性,对故障进行优先级排序,以便集中资源解决最严重和最可能发生的问题。
6.制定改进计划:针对每个故障模式,制定相应的改进计划和措施,包括修复设计缺陷、优化接口设计、改进逻辑实现等。
7.实施改进措施:根据改进计划,实施相应的改进措施,包括重新设计、重写代码、进行单元测试等。
8.验证和评估改进效果:在改进措施实施后,进行验证和评估,确保问题得到解决并提高软件设计的可靠性和性能。
总结:
FST方法作为一种常用的风险分析和预防方法,可以在SDV阶段中发现和解决潜在的问题,提高软件设计的可靠性和稳定性。
通过定义分析对象、建立功能关系模型、识别故障模式、评估故障影响等步骤,我们可以有针对性地制定改进计划和实施相应措施,以提高软件设计的质量和可靠性。
通过FST方法的应用,我们能够在SDV阶段及早发现和解决问题,最大程度地确保软件设计的正常运行和用户满意度。