本书详细介绍了国际主流潜变量建模软件Mplus的基本原理和实际应用,适用于社会科学领域的高校教师、科研人员以及硕博士研究生。通过具体案例演示,读者可以深入理解潜变量建模的常见模型及其在研究中的实际操作。
基于Mplus的潜变量建模入门指南
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受 T-PLS 启发并结合实际过程特征,两种故障检测方法应运而生,以解决 T-PLS 遇到的问题。 无需 NIPALS,(X, Y) 可直接投影到由 Y 的主要变化决定的潜变量空间中。 此外,根据解决 PCA、PLS 和 T-PL
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黑色简洁风格的 Excel 界面的每个部分都挺直观的。标题栏用来看你现在打开了哪个工作簿,菜单栏和 Word 里的差不多,点一下就能展开多选项。工具栏嘛,可以拖到四个方向,比较灵活,平时改格式或者加点小功能都方便。
编辑栏的用处也蛮大,你输入公式或者数据,都会直接显示在这里。列标头和行标头,点一下就能选中整列或整行,省事不少。还有滚动条,工作表太长时上下左右滑动,响应也快,比较顺手。
页标放在底部,切换不同工作表靠它就行。比如要同时管理多张表,点一下页标就跳过去,挺直观的。如果你习惯在 Excel 里做数学建模,记得利用编辑栏输入公式,还能配合列标头快速定位。
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你做油藏模拟或者搞三维建模时,常常得面对模型不确定性的问题吧?嗯,用这种概率分布模型可以把不确定性量化出来,还能直接辅助后续滚动勘探。实际结果也不错,新搞出了 6.2km²含油面积、159 万吨探明储量,提升。
类似的资源你也可以看看:比如三维地震建模的淮南矿区,还有储层结构重建的萨北孔隙结构重建,都挺有参考价值。想搞清楚油层分布的朋友不妨收藏一下。
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统计的核心,其实就两大块:一是搞清楚你手里的数据长啥样,比如均值方差啥的;二是能不能从这些数据里看出点门道,比如用假设检验、回归,甚至时间序列或聚类。建模就像搭积木,清楚才能搭得稳。
数据预也是个坑点,啥缺失值、异常值、标准化……前期不搞定,后面的模型结果八成不靠谱。你要是用Python,Pandas那套数据清洗方法,配合NumPy、SciPy,体验还不错。
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