因子分析

ylbtech-杂项-报表-Minitab：Minitab百科 Minitab软件是现代质量管理统计的领先者，全球六西格玛实施的共同语言，以无可比拟的强大功能和简易的可视化操作深受广大质量学者和统计专家的青睐。Minitab 1972年成立于美国的宾夕法尼亚州州立大学（Pennsylvania State University），到目前为止，已经在全球100多个国家，4800多所高校被广泛使用。典型的客户有：GE、福特汽车、通用汽车、3M、霍尼韦尔、LG、东芝、诺基亚、宝钢、 徐工集团 、海尔、中国航天集团、中铁、 中国建设银行 、美洲银行、 上海世茂皇家艾美酒店 、浦发银行、太平人寿、北大光华学院、 中欧国际工商学院 、华中科大、武汉理工、华东理工、 西交利物浦大学 、美国戴顿大学等。 1. 返回顶部 1、 中文名：Minitab 软件 外文：Minitab 成立时间：1972年 地 点： 美国 的宾夕法尼亚州州立大学 目录 1 功用 2 产品 3 Minitab 16 4 Minitab 17 5 Minitab 18 ▪ 工作表排序 ▪ 明确的筛选设计 ▪ 更多公差区间的分布选择 ▪ 其它更多功能 6 总部 7 中国区 8 培训 2、 2. 返回顶部 1、 功用 Minitab软件是为质量改善、教育和研究应用领域提供统计软件和服务的先导

10.1 聚类分析 即群分析，是对多个样本（或指标）进行定量分类的一种多元统计分析方法。对样本进行分类称为Q型聚类分析，对指标进行分类称为R型聚类分析。 10.1.1 Q型聚类分析 （1）样本的相似性度量 对于定量变量，最常用的是闵式距离 绝对值距离 欧几里得距离：最常用，当坐标轴进行正交旋转时，它保持不变 切比雪夫距离 马氏距离：对一切线性变换是不变的 （2）类与类之间的相似性度量 最短距离法 最长距离法 重心法 类平均法 离差平方和法 （3）最短距离法（最近邻法）的计算步骤： clc,clear a=[1,0;1,1;3,2;4,3;2,5]; [m,n]=size(a); d=zeros(m); d=mandist(a'); %mandist求矩阵列向量组之间的两两绝对值距离 d=tril(d); %截取下三角元素 nd=nonzeros(d); %去掉d中的零元素，非零元素按列排列 nd=union([],nd) %去掉重复的非零元素 for i=1:m-1 nd_min=min(nd); [row,col]=find(d==nd_min);tm=union(row,col); %row和col归为一类 tm=reshape(tm,1,length(tm)); %把数据tm变成行向量 fprintf('第%d次合成，平台高度为%d时的分类结果为：%s\n',... i,nd

6．一种概率算法 　　缪内的结果虽然很好，但它毕竟是依赖于一个悬而未决的假设．因而在实用中，它是不能被采用的．故我们回到勒默的结果，看看从这个结果还能引伸出什么方法来． 　　勒默的结果说，若n是合数，则存在a，满足(a，n)=1使样的a至少有多少． 　　 　n是合数时，由勒默的结果定理2.12，Mn是Un的真子群，即Mn≠Un，因而Mn在Un中的指标至少是2，即(Un∶Mn)≥2．故Mn中的元素个数至多是Un中元素个数的一半，即Un中不在Mn中的元素个数至少 　　　 (modn)． 　　证明 对1到n之间的数a，若(a，n)≠1，则显然a不满足　 　 　　这个推论可以产生一种作“素性判别”的概率算法： 　　对任何输入n，从1到n之间随机地抽取k个数a1，a2，…，ak 是否成立，若有某个ai使此同余式不成立，则断言n是合数；若对a1，…，ak，同余式都成立，则断言n是素数． 　　在这个算法中，ai的选取是随机的，而且结论(断言)正确性不是完全确定的，故此算法叫概率算法．在这个概率算法中，当得到断言说输入n是合数时，由定理2.11，结论是正确的；当得到断言说输入是素数时，没有什么定理可以确保结论是正确的．也就是说，此算法在执行完毕后，可能将一个事实上是合数的输入断言为是素数了．但是，由以上定理2.15的推论，这种出错的概率是很小的．因为，若n事实上是合 　 　 乎为零(但不是零！)

一、理念介绍 在黑盒用例设计方法中有一个大家耳熟能详的正交分析法，却鲜有人知 “Pairwise”设计理念。 设想一种常见的场景，工期很紧的项目，原定的测试时间被“无理”地压缩之后，如何能用极少的时间去保证更高的质量呢？ 举个例子，如果让你测试一下word字体效果，你会整理出多少个用例呢？ 答案很简单是2的七次方=128个用例，但当工期特别紧的时候（128个用例执行不完）你又会从中选取哪些用例来执行呢？ “Pairwise”（官网: http://www.pairwise.org/）是行之有效的一个思路或者是强有力的理论基础。它是L . L. Thurstone(29 May1887 – 30 September 1955)在1927年首先提出来的。他是美国的一位心理统计学家。Pairwise也正是基于数学统计和对传统的正交分析法进行优化后得到的产物。 Pairwise基于如下2个假设： （1）每一个维度都是正交的，即每一个维度互相都没有交集。 （2）根据数学统计分析，73%的缺陷（单因子是35%，双因子是38%）是由单因子或2个因子相互作用产生的。19%的缺陷是由3个因子相互作用产生的。 因此，pairwise基于覆盖所有2因子的交互作用产生的用例集合性价比最高而产生的。 举例来说明：当因子A为a1、B为b1时，接下来不可出现A为a1、B为b1 或者是 B为b1、A为a1