在大都会卡拉奇市评估了插入地下水质量的变化和可能导致含水层补给的水源。 选定的采样点的特点是有大型的垃圾倾倒场，工业区，以及存在接收大量工业和生活垃圾的露天溪流。 pH值，电导率（EC），氟化物（F-），氯化物（Cl-），溴化物（Br-），硝酸盐N（NO-3-N），硫酸盐（SO2-4），钠（Na +）的水平，钾（K +），钙（Ca2 +），镁（Mg2 +）和铵（NH + 4）均已确定，并与WHO允许的限值进行比较。 被测离子的浓度顺序为：Cl-> Na +> SO2-4> Mg2 +> Ca2 +> NO-3-N> K +> F-> Br-。 EC值高于WHO准则，表示地下水中存在高离子浓度。 的健康风险指数（HRI）表明，卡拉奇居民面临高暴露风险。 水中摄入高浓度的NO-3-N会导致高铁血红蛋白血症和出生缺陷。 多元统计分析，主成分分析（PCA），聚类分析（CA）和地理信息系统（GIS）地图分析的结果表明，人类活动正在对卡拉奇现有的地下水质量产生不利影响。

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narx的matlab代码多元多步风速预测 该呼吸包含使用多变量输入数据进行的单步和多步风速预测的实现代码。 这个想法是使用外部参数（例如温度，湿度，压力等）来预测不同层位的风速（向前迈进），而不涉及风速本身的历史数据。 使用了两种主要方法，包括各种深度学习迁移学习方法和常规神经网络模型。 数据库 风力数据库是从M2塔的获得的。 每两秒钟获取一次M2塔数据，并在不同高度（2至80 m）下测量的一分钟内取平均值。 但是，出于预测目的，我们将数据下采样到10分钟（平均）。 可以访问已处理的数据。 数据进行了分区，以将一年（2017）用于培训和验证（80％和20％），并将另一年（2018）用于测试目的。 转移学习 预训练的深度学习模型用于该实验。 该代码在中实现。 神经网络 文献中提出的几种神经网络方法已在以下方面实现：前馈神经网络（FFNN），时延神经网络（TDNN），非线性自回归外生模型（NARX）。

国外多元文化课程开发模式的演进及其启示 .docx

Henze 和 Zirkler (1990) 介绍了单变量的多变量版本 统计文献中有许多用于评估多变量正态性的测试（Mecklin 和 Mundfrom，2003）。 不幸的是，没有已知的统一最强大的测试，建议执行多个测试来评估它。 已经发现，Henze和Zirkler检验具有很好的总体能力，可以替代正态性的替代方法。 Henze-Zirkler 检验基于测量两个分布函数之间的距离的非负函数距离：多元正态性的特征函数和经验特征函数。 Henze-Zirkler 统计量近似呈对数正态分布。 对数正态分布用于计算原假设概率。 根据 Henze-Wagner (1997) 的说法，该测试具有以下理想特性： -仿射不变性-- 对每个固定非正态替代分布的一致性--针对 n^-1/2 阶连续替代的渐近幂-- 任何维度和任何样本大小的可行性 如果数据是多元正态的，则检验统计量 HZ 近似服从对

MVG 是一种多元高斯（正态）随机数生成器。 用户可以通过指定均值向量和对称正定协方差矩阵，从任何维度的多元正态分布生成向量。 基于协方差矩阵的 Cholesky 分解的线性变换应用于分布 N(0,I) 的一组实现。 通过对这些样本应用线性变换，输出是一个矩阵，其列是从分布 N(mu,Sigma) 中抽取的样本，其中 mu 是指定的均值向量，Sigma 是 SPD 协方差矩阵。 输入 help mvg 以了解更多信息。

多元回归-最小二乘法-残差分析笔记 一.多元线性回归模型的假设 我们需要进行以下六个假设，这些假设是经典的多元线性回归模型有效的前提： 1、因变量Y和自变量X1，X2，…，Xk之间的关系是线性的。 2、自变量（X1，X2，…，Xk）不是随机的。而且，两个或多个自变量之间不存在精确的线性关系。 3、以自变量为条件的残差的期望值为0：E（ε|X1，X2，…，Xk）=0。 4、残差项的方差对于所有观察值都是相同的：E（εi2）=σε2。 5、残差项在各个观测值之间是不相关的：E（εiεj）=0，j≠i。 6、残差项是正态分布的。 二.计量经济学中的普通最小二乘法（OLS）的4个基本假设条件分别为：

多元统计分析：模型、案例及SPSS应用 王立宾 顾光同主编

论文研究-多元统计分析在河流污染状况综合评价中的应用.pdf,  以湟水流域为例 ,针对流域内具有代表性的断面 ,运用因子分析方法和聚类分析方法就各断面水质污染程度和污染相似性进行定量化的综合评价 ,并以判别分析方法对相关结果加以校验 ,为河流治污工作的开展提供一定的科学依据 .