矿物成分分析方法 矿物化学成分的分析方法有常规化学分析，电子探针分析，原子吸收光谱、激光光谱、X射线荧光光谱，等离子光谱和极谱分析，中子活化分析及等离子质谱分析等。在选择成分分析方法时，应注意检测下限和精密度。检测下限（又称相对灵敏度）指分析方法在某一确定条件下能够可靠地检测出样品中元素的最低含量。显然，检测下限与不同的分析方法或同一分析方法使用不同的分析程序有关。精密度（又称再现性或重现性）指某一样品在相同条件下多次观测，各数据彼此接近的程度。通常用两次分析值（C1和C2）的相对误差来衡量分析数值的精密度。即相对误差RE=100%常量元素（含量大于或等于0.1%）分析中，根据要求达到分析相对误差的大小，对分析数据的精密度作如下划分：定量分析：RE±5%近似定量分析：RE±（5～20）%半定量分析：RE=（20～50）%定性分析：RE＞±100%定量分析要求主要是对常量组分测定而言的，微量组分测定要达到小于±5%的相对误差则比较困难。1.化学分析法化学分析方法是以化学反应定律为基础，对样品的化学组成进行定性和定量的系统分析。由于化学分析通常是在溶液中进行化学反应的分析方法，故又称“湿法分析”。它包括重量法、容量法和比色法。前两者。
求润宇系列分析仪器浅说金属材料中化学成分的化学分析原理及分析 润宇系列分析仪器浅说金属材料中化学成分的化学分析原理及分析方法金属材料中化学成分的化学分析原理及。
spss主成分分析的结果怎么做分析 spss如何做主成分分析 主成分分析的主要原理是寻找一个适当的线性变换：？将彼此相关的变量转变为彼此独立的新变量；方差较大的几个新变量就能综合反应原多个变量所包含的。
如何用主成分分析法确定指标权重？ 为了确定指标权重，有几个问题关于主成分分析： 1 原始数据标准化求得协方差矩阵后，用matlab的eig命令得到协方差矩阵的特征向量是单位正交特征向量吗？。
数据分析方法论是什么？ 今天在书中看到这个东西，但是还是感觉是一个很模糊，感觉它更多像是一个指导思想。
在对灾毁土地复垦效益进行分析时，会碰到众多因素，各因素间又相互关联，将这些存在相关关系的因素通过数学方法综合成少数几个最终参评因素，使这几个新的因素既包含原来因素的信息又相互独立。简化问题并抓住其本质是分析过程中的关键，主成分分析法可以解决这个难题。(一)主成分分析的基本原理主成分分析法(Principal Components Analysis，PCA)是把原来多个变量化为少数几个综合指标的一种统计分析方法。从数学角度来看，这是一种降维处理方法，即通过对原始指标相关矩阵内部结果关系的研究，将原来指标重新组合成一组新的相互独立的指标，并从中选取几个综合指标来反映原始指标的信息。假定有n个评价单元，每个评价单元用m个因素来描述，这样就构成一个n×m阶数据矩阵：灾害损毁土地复垦如果记m个因素为 x1，x2，…，xm，它们的综合因素为 z1，z2，…，zp(p≤m)，则：灾害损毁土地复垦系数lij由下列原则来决定：(1)zi与zj(i≠j，i，j＝1，2，…，p)相互无关；(2)z1是x1，x2，…，xm的一切线性组合中方差最大者，依此类推。依据该原则确定的综合变量指标z1，z2，…，zp分别称为原始指标的第1、第2、…、第p个主成分，分析时可只挑选前几个方差最大的主成分。
主成分分析和因子分析有什么区别？ 1、原理不同：主成分分析是利用降维（线性变换)的思想，在损失很少信息的前提下把多个指标转化为几个不相关的综合指标（主成分)，即每个主成分都是原始变量的线性组合，使得主成分比原始变量具有某些更优越的性能，从而达到简化系统结构，抓住问题实质的目的。而因子分析更倾向于从数据出发，描述原始变量的相关关系，是由研究原始变量相关矩阵内部的依赖关系出发，把错综复杂关系的变量表示成少数的公共因子和仅对某一个变量有作用的特殊因子线性组合而成。2、线性表示方向不同：主成分分析中是把主成分表示成各变量的线性组合，而因子分析是把变量表示成各公因子的线性组合。3、假设条件不同：主成分分析不需要有假设条件；而因子分析需要一些假设。因子分析的假设包括：各个共同因子之间不相关，特殊因子之间也不相关，共同因子和特殊因子之间也不相关。4、主成分的数量不同主成分分析的主成分的数量是一定的，一般有几个变量就有几个主成分（只是主成分所解释的信息量不等），实际应用时会根据碎石图提取前几个主要的主成分。而因子分析的因子个数需要分析者指定，指定的因子数量不同而结果也不同。5、应用范围不同在实际的应用过程中，主成分分析常被用作。
