[急切求助]敏感因素分析 [复制链接]

不错资料。

R表示的是拟合优度，它是用来衡量估计的模型对观测值的拟合程度。它的值越接近1说明模型越好。但是，你的R值太小了。
T的数值表示的是对回归参数的显著性检验值，它的绝对值大于等于ta/2(n-k)（这个值表示的是根据你的置信水平，自由度得出的数值）时，就拒绝原假设，即认为在其他解释变量不变的情况下，解释变量X对被解释变量Y的影响是显著的。
F的值是回归方程的显著性检验，表示的是模型中被解释变量与所有解释变量之间的线性关系在总体上是否显著做出推断。若F>Fa(k-1,n-k),则拒绝原假设，即认为列入模型的各个解释变量联合起来对被解释变量有显著影响，反之，则无显著影响。

P值是 拒绝原假设的值
回归系数b的检验 是 t检验  当P<α值 即回归系数显著 拒绝原假设
回归模型检验 是检验模型是否合适 通过F检验 当F检验P<α 则模型显著 即反映的总体回归
通过这两种检验 而且符合经济自然规律后的模型可预测
残差分析(residual analysis)就是通过残差所提供的信息，分析出数据的可靠性、周期性或其它干扰 。用于分析模型的假定正确与否的方法。所谓残差是指观测值与预测值(拟合值)之间的差，即是实际观察值与回归估计值的差。在回归分析中，测定值与按回归方程预测的值之差，以δ表示。残差δ遵从正态分布N(0，σ2)。(δ-残差的均值)/残差的标准差，称为标准化残差，以δ*表示。δ*遵从标准正态分布N(0，1)。实验点的标准化残差落在(-2，2)区间以外的概率≤0.05。若某一实验点的标准化残差落在(-2，2)区间以外，可在95%置信度将其判为异常实验点，不参与回归线拟合。显然，有多少对数据，就有多少个残差。

其内容一般包括:异常值检验、方差齐性检验、误差的正态性检验、相关性检验以及相伴随的方差稳定化变换，正态化变换等修正方法.

临床灵敏度可用来衡量某种试验检测出有病者的能力，灵敏度是将实际有病的人正确地判定为真阳性的比例。
临床特异度是衡量试验正确地判定无病者的能力，特异度是将实际无病的人正确地判定为真阴性的比例。
敏感性系数提供了各不明确因素变动率与评价指标变动率之间的比例，但是不能直接显示变化后的评价指标值。为了弥补这种不足 ，需要编制敏感性分析表 ，列示各因素变动率及相应的评价指标值。
https://baike.so.com/doc/7030003-7252908.html
在统计学中，自由度指的是计算某一统计量时，取值不受限制的变量个数。通常df=n-k。其中n为样本含量，k为被限制的条件数或变量个数，或计算某一统计量时用到其它独立统计量的个数。自由度通常用于抽样分布中。

好帖子，感谢楼主。

https://www.zhihu.com/question/30269898/answer/445460286shi
在初等代数中，二项式是只有两项的多项式，即两个单项式的和。二项式是仅次于单项式的最简单多项式。
https://baike.so.com/doc/6348839-6562465.html
若某事件概率为p，现重复试验n次，该事件发生k次的概率为:P=C(k,n)×p^k×(1-p)^(n-k).C(k,n)表示组合数，即从n个事物中拿出k个的方法数.
https://baike.so.com/doc/6348849-6562475.html

二项式分布及其应用
http://www.docin.com/p-547723504.html

在二项式定理(a+b)^n=C(n,0)a^n+C(n,1)a^(n-1)b+...+C(n,r)a^(n-r)b^r+...+C(n,n)b^n
https://wenda.so.com/q/1470394443725991

1.在二项展开式中，与首末两端等距离的两项系数相等。
2.如果二项式的幂指数是偶数，中间的一项系数最大。如果二项式的幂指数是奇数，中间两项的系数最大，
二项展开式的通项公式(a+b)^n展开式中的第r+1项是T(r+1)=C(n，r)a^(n-r)b^r T(r+1)表示二项展开式的第r+1项C(n，r)表示n个数中取r个数的组合^表示次方，表示后面的数是前面的数的上标，次方的意思

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描述:边坡稳定敏感性因子分析及其位移预测
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《岩土工程勘察规范》5.7.5  抗震设防烈度为6度时，可不考虑液化的影响，但对沉陷敏感的乙类建筑，可按7度进行液化判别。
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