陈安宁版《空间计量学入门与GeoDa软件应用》一书的配套数据，可用于书中示例的练习

基于体素的形态学分析voxel-based morphometry (VBM)，将结构磁共振图像分割为灰质，白质，脑脊液

多级CFA模型（MLV CFA）建模通过检查因子结构，因子加载和不同层次级别的错误之间的关系，可以进行更复杂的结构有效性研究。 在MLV CFA模型中，一个或多个潜在变量具有两种元素：1）组间元素（级别2或更高级别）和2）组内元素（低级别1）。 组间元素代表模型的一般部分，组内元素代表模型的单独部分。 级别内变化包括单个级别的测量误差方差，这通常将级别内变化的影响扩展到类内相关。 因此，多级CFA生成的结果与通过完全可靠的措施生成的结果相对应。 如果跨级别指定了相同的度量模型，则通过将每个项目的负载定义为跨级别对应项不变，研究人员就可以将跨级别的因子标度等同起来。 因此，不同水平的因素方差可以直接比较。 可以通过将受限制的MLV CFA模型与在每个级别上自由估计的因子负载指定的不受限制的模型进行比较，来评估此受约束的MLV CFA模型的拟合。 在本工作中，将对上述过程的步骤进行全面描述，并详细讨论与MLV CFA的使用有关的其他问题。

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针对实际生产过程中结疤、结垢等原因造成的蒸发器出口物料浓度在线检测不准的问题,在分析蒸发器非线性特性及影响出口物料浓度因素的基础上,建立了基于核偏最小二乘法的出口物料浓度的软测量模型,利用KPLS 有效的非线性特征提取功能,建立了相关直接检测变量与出口物料浓度之间的非线性关系,实现了出口浓度的在线测量.基于工业数据的仿真结果证明,该方法比线性偏最小二乘法更有效,模型精度满足实际生产工艺要求.

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