淺談多元統(tǒng)計相關(guān)論文
多元統(tǒng)計是統(tǒng)計學(xué)中的一個重要內(nèi)容,對于各種分析對象的研究有很大的幫助。下面是學(xué)習啦小編為大家整理的多元統(tǒng)計相關(guān)論文，供大家參考。
多元統(tǒng)計相關(guān)論文范文一：多元統(tǒng)計分析在中藥成分分析中的應(yīng)用
摘要：我國中藥發(fā)展已有悠久歷史，中藥大多采用復(fù)方制劑，以其復(fù)方療效顯著而越來越受到重視，在其成分分析中，多元統(tǒng)計分析方法的運用，本質(zhì)上是一種多變量協(xié)同考量的思路。本文通過對以往多元統(tǒng)計分析方法在中藥成分分析數(shù)據(jù)中的應(yīng)用作整理總結(jié)，對今后相關(guān)研究提供理論依據(jù)。
關(guān)鍵詞：多元統(tǒng)計分析 中藥成分分析
中藥物質(zhì)基礎(chǔ)的闡明和科學(xué)質(zhì)量控制方法的建立是中藥現(xiàn)代化和國際化的關(guān)鍵，在化學(xué)計量學(xué)中，多元統(tǒng)計分析方法得到了很好的應(yīng)用，通過優(yōu)化了化學(xué)量測過程，提高分析效果，應(yīng)用統(tǒng)計分析方法及其他數(shù)學(xué)方法和計算機軟件的應(yīng)用對其數(shù)據(jù)進行整理，已較好的闡明了中藥物質(zhì)成分，結(jié)構(gòu)與其性能之間的復(fù)雜關(guān)系。
一、應(yīng)用現(xiàn)狀
1.1方法
在中藥成分分析中，多元統(tǒng)計分析方法如多元回歸，多元相關(guān)分析，逐步回歸分析，最大似然法，判別分析，聚類分析和主成分分析，利用電子計算機能迅速而大量地處理實驗數(shù)據(jù)，還廣泛采用了蒙特卡洛(Monte Carlo)統(tǒng)計模擬法，都能在某一特定方面很好的說明其成分，但尚未有統(tǒng)一理論支撐整個體系，也是國內(nèi)著力于建立中成藥數(shù)據(jù)庫的緣由之一。要進一步定性定量的確定中藥成分，并很好的分析中藥成分還需不斷努力。
在應(yīng)用中，應(yīng)用最多的為多元線性回歸和Logistic回歸方法，其次是通徑分析，因子分析和聚類分析的運用較少，比如風險模型，典型相關(guān)，MCA分析和Probit分析。
1.1.1成分提取
在對中藥復(fù)方有效成分的整體提取方法，指紋圖譜條件優(yōu)化及定量評價指標，以及基于藥理活性的組方條件優(yōu)化的基礎(chǔ)上，化學(xué)模式識別方法引入中藥分析體系，模式識別，指通過相關(guān)軟件等用數(shù)學(xué)方法來實現(xiàn)模式的自動處理和判別，模式識別可大致分為用監(jiān)督模式識別(判別分析方法)，是實現(xiàn)規(guī)定分類的標準和種類的數(shù)模，并且通過大批已知樣本的信息處理找出規(guī)律，再預(yù)報未知樣本的類型，如貝葉斯法(Bayes)逐步判別分析方法，人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)判別法等，無監(jiān)督模式識別(聚類分析方法)，是對一組尚無明確分類的樣本，根據(jù)它們所變現(xiàn)的變量特征，按相似程度的大小加以歸類，最終通過信息處理找出合適的分類方法并實現(xiàn)樣本的分類，如系統(tǒng)聚類分析，模糊聚類分析等以及基于特征投影的降維顯示方法，另外還有一類基于特征投影的降維顯示方法，如主成分分析方法，基于偏最小二乘法的降維方法等，中藥的化學(xué)模式識別方法可以從復(fù)雜的化學(xué)測量數(shù)據(jù)出發(fā)，進一步揭示復(fù)雜化合物之間的隱藏規(guī)律，為中藥整體研究提供十分有用的信息。
1.1.2質(zhì)量控制
在中藥復(fù)方質(zhì)量控制方面，近年來，有監(jiān)督的模式識別和無監(jiān)督的模式識別往往聯(lián)合起來使用，即當某中藥方劑的總體質(zhì)量分類不清楚時，可先用聚類分析對原來的樣品進行分類，然后再用判別分析建立判別式以對新樣品進行判別。
1.1.3藥效檢驗
在化學(xué)計量中運用多變量統(tǒng)計過程控制(multivariate statistical process control,MSPC) 方法來處理中藥成分組成，在中藥分析中，結(jié)合對無知復(fù)雜多組分進行同時定性定量分析的方法，連用色譜儀器等，包括HPLC-DAD.CE-DAD(毛細管電泳二極管陣列聯(lián)用儀),HPLC-MS,HPLC-IR,GC-MS.GC-IR等因其將分離與分析技術(shù)集于一體，已有很大突破，目前國內(nèi)在中藥成分分析中，運用了在中藥化學(xué)成分研究的手段方面，如薄層色譜，氣相色譜，高效液相色譜，紫外光譜，紅外光譜等已得到普遍使用，還包括超臨界色譜，高效逆流色譜，色譜質(zhì)譜連用技術(shù)(GC/MS、HPLC/MS)，核磁共振(NMR)指紋圖譜，x-射線衍射指紋圖譜等。其中產(chǎn)生大量的數(shù)據(jù)，有關(guān)研究人員運用數(shù)學(xué)中多元統(tǒng)計分析方法對其分析，得到相關(guān)結(jié)論，進而對藥效進行更有效的分析。
1.1.4組分分析
借助各類分析儀器以及光譜色譜聯(lián)用手段，可以再較短的時間內(nèi)得到大量的多元性化合物信息，該過程所用到的具體方法有聚類分析，主成分分析以及偏最小二乘法，判別式分析法等，中藥藥效，由定量構(gòu)效關(guān)系到定量組效關(guān)系研究
1.2數(shù)據(jù)處理的應(yīng)用實例
在對藥材產(chǎn)地區(qū)分和鑒別研究方面，徐永群等在黃苓的紅外光譜的指紋圖譜基礎(chǔ)上，采用主成分分析法，對多個產(chǎn)地進行了聚類分析。
王繼國等分析中藥血竭樣品的高效液相色譜中，把指紋圖譜信息進行數(shù)據(jù)處理時，用重疊率與相關(guān)系數(shù)兩個參數(shù)，從兩個方面定量地對圖譜進行了相似性評價，在此基礎(chǔ)上用系統(tǒng)聚類分析法定性地對樣品進行了分類和鑒別，建立了一種相對完善的中藥血竭的化學(xué)模式識別技術(shù)。
楊紅娟等對金銀花的種類進行了模式識別研究，利用高效液相色譜分析獲得金銀花的化學(xué)信息，并進行了系統(tǒng)聚類分析，同時用微生物法進行抑菌活性測定，用多重線性回歸揭示化學(xué)信息與藥理指標之間的關(guān)系。
孫麗新等用典型相關(guān)分析對獲得反映樣品整體化學(xué)特征的數(shù)據(jù)做了處理，并運用聚類的方法將樣品分類，得到效果良好的質(zhì)量控制方法。
周立東等提出在天然藥物演技中建立定量組效關(guān)系，用以解決中藥復(fù)雜成分的化學(xué)組成與生物活性之間的關(guān)系問題，在中藥的多變量的化學(xué)祖墳空間和中藥的多變量空間之間建立起定量的關(guān)系，在多元統(tǒng)計分析中，如回歸分析，聚類分析以及因子分析西歐提供了操作方法，
二、存在的主要問題
統(tǒng)計方法的選擇在一定程度上取決于變量的測度水平，多元統(tǒng)計分析，自變量中包括名義變量的最多，自變量全部為間距測度的很少，多元統(tǒng)計分析方法中序次測度變量和名義測度變量的處理方法一樣，所以一般并不加以區(qū)分，序次測度變量作為名義測度變量來用，把二者合成為分類變量，本次研究的論文數(shù)據(jù)中應(yīng)用多元統(tǒng)計方法時大多數(shù)的分析中是分類變量。
2.1方法使用錯誤
在多元統(tǒng)計分析方法的應(yīng)用中，如通經(jīng)分析等存在一些錯誤，通徑分析是建立一組線性回歸方程，因此對變量的要求和多元線性回歸一樣，多元線性回歸要求因變量必須為間距測度或以上的變量，自變量可以使分類變量，但當自變量中有分類變量時，必須做虛擬變量回歸，而不是普通的線性回歸。
2.2數(shù)據(jù)的評價和檢驗
對實驗數(shù)據(jù)處理的最終評價是要反映該藥效的最好方式，即數(shù)據(jù)在多大程度上能很好解釋了因變量的間的關(guān)系，每一種統(tǒng)計分析方法都有自己的數(shù)據(jù)評價指標和方法。
三、總結(jié)
化學(xué)計量學(xué)提供了一整套區(qū)別于傳統(tǒng)復(fù)方研究的思路，在中藥化學(xué)，質(zhì)量控制，藥效檢驗，組方分析，代謝組學(xué)以及建立中藥數(shù)據(jù)等各個領(lǐng)域都已有了初步的應(yīng)用和發(fā)展。多元統(tǒng)計分析方法作為數(shù)學(xué)數(shù)據(jù)分析中的主要分析方法，雖在中藥分析方法中應(yīng)用存在少數(shù)問題，但其應(yīng)用前景及意義極其樂觀。(作者單位：沈陽師范大學(xué))
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多元統(tǒng)計相關(guān)論文范文二：多元統(tǒng)計法的閱讀傾向研究
小學(xué)階段是人生的起步階段，作為一名少兒教育工作者不禁要思考，小學(xué)生究竟是出于什么動機去閱讀?如何根據(jù)小學(xué)生讀者群的劃分實施個性化教育?一直以來，關(guān)于少兒閱讀教育的討論，往往著眼于讀者閱讀的數(shù)量、種類、時間長短等方面，對學(xué)生的閱讀傾向的實證研究相對較為缺乏，這是本文的研究意義所在。
數(shù)據(jù)采集過程
筆者借鑒美國Wigfield教授1996年編制的MRQ問卷[1]，并自行設(shè)計了調(diào)查問卷。借助問卷主要調(diào)查被測者的背景信息，比如年級、閱讀載體、家庭閱讀氛圍、成績等。選定的樣本對象為:3—5年級的小學(xué)生。樣本的抽取采用隨機方法，在全市范圍內(nèi)選擇了300名小學(xué)生，最終獲得272名有效樣本。調(diào)查中采用四點評分制，4表示“非常符合”，1代表“非常不符合”。
數(shù)據(jù)分析方法
對于調(diào)查數(shù)據(jù)，筆者采用數(shù)理統(tǒng)計方法進行處理，主要思路為:1.根據(jù)數(shù)據(jù)情況，將測試語句分為幾大類，找出每一類中的共同因子并作出合理解釋。2.利用因子分析的結(jié)果，對數(shù)據(jù)重新評估打分，然后再進行聚類分析，確定最終采用的分類個數(shù)。3.根據(jù)分類結(jié)果對每一樣本判別其所屬類別，然后對各類型讀者的背景進行交叉分析。4.所有數(shù)據(jù)采用SPSS統(tǒng)計軟件進行數(shù)理分析。
數(shù)據(jù)結(jié)果分析
由于測試的語句之間存在一定的相關(guān)性，通過因子分析可以將相關(guān)因素綜合為一個因子，因此，筆者首先采用因子分析進行數(shù)據(jù)分析。1.因子分析由相關(guān)系數(shù)矩陣R計算得到特征值、方差貢獻率和累計貢獻率后，有六個因子特征根大于1，這六個因子的方差累計貢獻率接近70%，因此，提取這六個公因子可以描述小學(xué)生閱讀傾向的基本狀況。由輸出表可以看出，第一公因子在變量V8、V9、V10、V49、V51上有較大載荷，因此定義為挑戰(zhàn);第二公因子在變量V25、V26、V9、V10上有較大載荷，因此定義為順從;第三公因子在變量V22、V35、V9、V49上有較大載荷，因此定義為社會;第四公因子在變量V38、V40上有較大載荷，因此定義為成績;第五公因子在變量V13、V29上有較大載荷，因此定義為逃避;第六公因子在變量V34、V51上有較大載荷，因此定義為投注[2]。這六個因子的性質(zhì)較好地體現(xiàn)了其所代表的因素對小學(xué)生閱讀傾向的影響，也比較符合小學(xué)生的認知規(guī)律。2.聚類分析在模型通過統(tǒng)計檢驗的情況下，本文采用了快速聚類K均值分析的方法，選擇了有7個中心的聚類分析，迭代次數(shù)為5次，收斂數(shù)據(jù)為0，這7個聚類中心(類別)如下:3.各類型小學(xué)生的背景特征在得到小學(xué)生閱讀傾向的分類以后，筆者對各類型的小學(xué)生的背景進行分析，以判斷這些分類是否符合我們通常的認識類別。以下是實際統(tǒng)計結(jié)果:分享型:這類小學(xué)生約占樣本量的10%。家庭教育的主要監(jiān)管人基本上都是母親，而母親很少閱讀，33.3%的母親平均每天花在看書或報刊的時間在半小時以下，66.7%的學(xué)生語文成績?yōu)榱?。上進型:這類小學(xué)生占樣本量的41.5%，他們的學(xué)習態(tài)度比較積極。父母關(guān)系較為和睦，而且父母親都比較關(guān)心孩子的教育問題，有25.7%的家庭是父親擔當了主要監(jiān)管人的責任，49.6%的學(xué)生語文成績?yōu)閮?yōu)。任務(wù)型:這類小學(xué)生占樣本量的12.1%。父母關(guān)系和睦，并且能以身作則，母親是學(xué)生學(xué)習情況的主要監(jiān)督者，也有12.1%的學(xué)生是由祖父母或外祖父母擔當主要監(jiān)管者責任。這類學(xué)生成績不錯，有63.6%的學(xué)生語文成績?yōu)閮?yōu)，30.3%的學(xué)生語文成績?yōu)榱?。放松?這類小學(xué)生占樣本量的4.5%。這一類型學(xué)生的父母關(guān)系較為和睦，學(xué)業(yè)情況基本上由母親監(jiān)督，但是其母親文化程度不高，平時很少看書讀報，家庭月收入偏低。這部分學(xué)生43.3%的語文成績?yōu)榱迹?6.7%的學(xué)生語文成績?yōu)橹?。自我?這類小學(xué)生占樣本量的11.8%，其中女生占了68.8%。母親是主要的學(xué)業(yè)情況監(jiān)督者，69%的母親擁有大學(xué)本科學(xué)歷而且注重自身的學(xué)習，平均每天花在閱讀上的時間超過半小時的達到了87.6%。這類學(xué)生喜歡閱讀，語文成績以優(yōu)良為主。迷茫型:這類小學(xué)生占樣本量的20.5%，這一類別學(xué)生的成績與閱讀動機之間無明顯聯(lián)系，44.4%的學(xué)生語文成績?yōu)閮?yōu)，51.9%的學(xué)生語文成績?yōu)榱肌?/p>
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