可以用factor（）函数来判断一个正整数是否为素数。

楼上说的不错～其实直接翻译成汉语，通过汉语意思大致就可以感觉出区别来的element更侧重于“元素”的意思factor更侧重于“因素”的意思因素和元素的区别恐怕楼主应该知道吧

factor是一种数据类型，用于存储目录变量（categorical variable）。 目录变量即离散型数据（vs连续型数据），取值范围是一个有限集合。例如性别。 当然我们也可以在连续数据中人为规定某些目录，即： 离散化 ，例如将一组收入数据划分为不同的收入等级。 将变量进行参数化是很有必要的，这一点将会在本文最后一节提到 使用 factor() 函数，可以将向量中的元素的数据类型更改为factor类型。 注意看输出结果中的“Levels”：表示我们的向量中有两个目录，男和女，并且这里是根据首字母的顺序进行的排列（真实情况跟复杂，涉及机器语言对字符的编码，但是这里不需要详细掌握） factor() 函数的默认输出结果是没有顺序的，也就是说，我们不能简单地表达男性优于女性。或者女性大于男性。类似这种数据，我们称之为 nominal categorical variable ，或者名目数据，这种数据处于所有数据类型的最底层，我们可以对其进行的操作并不多。 如果目录是可以排序、有高低之分的，这种数据叫做可排序的数据 ordinal categorical variable ,我们同样可以用 factor() 函数，过程很简单，在 factor() 函数的argument中，加入 ordered = TRUE ，表示有顺序的目录，然后用 levels = c() 来表达顺序，按从小到大的顺序排列。 这里我们用学位举例： 这一步的目的在于，让我们的数据更有可读性。 当我们进行数据分析时，数据中的性别有可能并不是直接写成男性或者女性。收集数据的人处于简化操作的目的，可能采用了其他的编码方式，例如1代表男性，2代表女性，这会损害数据的可读性。 如果我们想知道，我们的调查对象中男性和女性的人数分别是多少，可以借助 summary() 函数。更普遍的， summary() 函数可以告诉我们每个目录下，分别有多少个元素。 思考一个问题，如果我们不把数据类型改成factor，而是直接调用 summary() 函数会怎样？ 分两种情况，下面进行尝试： 根据上图可知，

7.客账经纪商(经营应收账款的一种金融机构)；(垫付资金并代收账款的)金融公司这是金山词霸上面的翻译 我觉得还算靠谱 基于我知道的receivables是应收账款的意思factoring就不知道了，不过我觉得基于上面的解释可以猜猜看 是垫付资金并代收账款的行为。。。个人一个小建议 这种有很多专业名词的课其实没有什么好翻译的 我开始的时候也是喜欢翻译成中文 觉得好理解 但是我发现号多东西翻译成中文我都不知道中文的那个词是什么意思 而且中文概念英文概念一多还容易混了 最后就放弃了 既然英语解释的这么清楚了 直接记住英文概念算了

有。factor证书是抖音电商为帮助更多合作伙伴高效运用全域经营方法论，而重磅推出的全域经营能力认证项目，含金量高，有价值。factoe是面向服务商招募或共建全域经营优秀实践案例和方法论。

高档。factor是自行车品牌的领跑者，在英国属于一线自行车品牌，知名度高，是高档次。该车为顶级训练版碳纤维公路车,车架前叉采用德国最先进碳纤维制作工艺生产,使用CP套件。

【答案】：代收机构是指专门从事应收账款代收业务的公司。当公司想让别人来代收它的应收账款时，它会把它的应收账款(按一定折扣)出售给代收机构。这样，不用借款或发行新的股票，只要通过出售公司的资产，也可以为公司筹集到资金。

5z^+14x+8=(5z+4)(z+2)factor =因子=(5z+4), (z+2)

factor什么意思如下：n.因素; 因子; 代理人;vt.把…因素包括进去; [数学]分解…的因子,将…分解成因子; 以代理商（或管家等）的身份行事,做代理商（或管家）;vi.做代理商（或管家）;短语搭配：growth factor生长因子 ;[数]增长因子 ;[经]成长因子transcription factor[遗]转录因子 ; 转录因子 ; 转录因数 ; 为转录因子utilization factor[电]利用系数 ; 利用率 ; 利用因子 ;[科技]利用因数双语例句：1. Stress, both human and mechanical, may also be a contributing factor.来自人的和机械方面的压力可能也是一个因素。2. Environmentalists say a critical factor in the city"s pollution is its population.环境保护主义者说造成该城市污染问题的一个关键因素是其人口数量。3. This factor will come increasingly to the fore as election day nears.随着选举日的临近，这一因素将愈发重要。

factor造句如下：1、Lack of cash is a limiting factor.现金短缺是一个制约因素。2、Haemophiliacs have no factor 8 in their blood.血友病患者的血液中缺乏凝血因子 VIII。3、Heredity is not a factor in causing the cancer.遗传并非导致这种癌症的一个因素。4、Human error may have been a contributing factor.人为的失误可能是一个起作用的因素。5、Lack of vitamin D is another factor to consider.缺乏维生素D是另一个需要考虑的因素。6、Lack of sleep is a major factor in loss of libido.睡眠不足是导致力必多丧失的一个主要因素。7、The might of the army could prove a decisive factor.军队的力量最终可能成为一个决定性的因素。8、This is the main factor driving investment in the area.这是推动在这个地区投资的主要因素。9、Physical activity is an important factor in maintaining fitness.体育活动是保持健康的一个重要因素。10、Stress is often a factor in the development of long-term sickness.心理压力常常是形成长期病的一个因素。

.里边的factor++是怎么回事factor++，是在else里面，只有当factor不能被n（13）整除时，才会执行factor++，这样就可以让while(factor <= n && !found)叠加的往下执行，否则的话无限循环了。2.为什么不是++factor呢？可以int a=++factor,int a=factor++两者区别只是先执行factor=factor+1再a=factor还是先执行a=factor,factor=factor+1;单是对factor本身没有什么区别3.为什么factor--之后会变成1而不是13理解第一个问题，factor--每循环一次，factor就会减1,当factor=1时，13%1==0found=true了，while(factor <= n && !found)这个循环判断就永远为false了，就会执行下面的System.out.println("The smallest factor other than 1 for "+ n + " is " + factor);了

“factor”是因子，“prime factor”是质因子，质因子是所有因子中是质数的。什么是因子？只要a可以被b整除，那么b就是a的因子，比如15的因子 :1 3 5 15，质因子:3 5；即15的factor是：1 3 5 15，prime factor是：3 5什么叫质数？只有1和它本身两个因数的自然数，叫质数（或称素数）。

factor： 因素，心灵美也是决定你娶谁的重要因素 Inner beauty is also an important factor when you decide who to marry.cause：原因，这是火灾的原因 This is the cause of the fire.reason：理由，你能告诉我这样做的理由吗？Can you tell me the reason you did this?

因数、因子。factor，影响某事结果的事实——因素、要素。factor还是数学专业名词，指因数、因子（比如说12 = 3 x 4 = 2 x 6，那么3,4,2,6就是12的因数）。

因数英文代号:factor(F) 倍数英文代号:multiple(M) 最大公因数:highest mon factor (H.C.F ) 最小公倍数:lowest mon multiple (L.C.M ) 参考: me!!!(JK) factor(f) multiple(M) 参考: zh. *** /zh-/ 因数:factors 倍数:multiples *唔知呢啲系咪你要嘅代号但系呢啲都系因数&倍数嘅英文^^

“factor”是因子，“prime factor”是质因子，质因子是所有因子中是质数的。什么是因子？只要a可以被b整除，那么b就是a的因子，比如15的因子 :1 3 5 15，质因子:3 5；即15的factor是：1 3 5 15，prime factor是：3 5什么叫质数？只有1和它本身两个因数的自然数，叫质数（或称素数）。

在这个结果中，好像看不出factor的作用，事实上,factor是很重要的。其它目的是生成因子，或者说水平。比如下图：命令：library(ggplot2)qplot(Time,demand,data=BOD,geom="bar",stat="identity")#发现上面图形毛病吗？缺根“弦”啊！解决办法：qplot(factor(Time),demand,data=BOD,geom="bar",stat="identity")

factor 因素element 元素issue 问题

X=[]; %产生一个空矩阵 for x=100:150; %对100到150数进行循环 if factor(x)==x; %用factor对x进行因式分解,判断是否为素数 X=[X,x]; %合成并把每个数据添加到一行的向量矩阵中区 end; %if 语句的结束 end; %for 语句的结束 X %输出向量矩阵X

Factor Bikes的中文名是因素自行车。这是阿斯顿·马丁在2007年邀请Bf1systems合作研发的新一代自行车。它凭借着Bf1systems研发的超精确功率计加上外形独特以及低风阻的「Twin Vane Split Downtube」双叶式下管和「Dual Bayonet」分离式舵管前叉，Factor Bikes一举攻下设计大奖，并限量25台。

Java FactorGraph.addFactor方法代码示例本文整理汇总了Java中cc.mallet.grmm.types.FactorGraph.addFactor方法的典型用法代码示例。如果您正苦于以下问题：Java FactorGraph.addFactor方法的具体用法？Java FactorGraph.addFactor怎么用？Java FactorGraph.addFactor使用的例子？那么恭喜您, 这里精选的方法代码示例或许可以为您提供帮助。您也可以进一步了解该方法所在类cc.mallet.grmm.types.FactorGraph的用法示例。在下文中一共展示了FactorGraph.addFactor方法的1个代码示例，这些例子默认根据受欢迎程度排序。您可以为喜欢或者感觉有用的代码点赞，您的评价将有助于我们的系统推荐出更棒的Java代码示例。示例1: FactorizedRegion▲ 点赞 2 ▼import cc.mallet.grmm.types.FactorGraph; //导入方法依赖的package包/类public FactorizedRegion (List factors){ super (varsForFactors (factors), factors); subMdl = new FactorGraph ((Variable[]) vars.toArray (new Variable[0])); for (Iterator it = factors.iterator (); it.hasNext ();) { Factor factor = (Factor) it.next (); subMdl.addFactor (factor); }}开发者ID:mimno，项目名称:GRMM，代码行数:10，代码来源:FactorizedRegion.java注：本文中的cc.mallet.grmm.types.FactorGraph.addFactor方法示例由纯净天空整理自Github/MSDocs等开源代码及文档管理平台，相关代码片段筛选自各路编程大神贡献的开源项目，源码版权归原作者所有，传播和使用请参考对应项目的License；未经允许，请勿转载。

不是，一个是因素，一个是工厂的意思，二者没有关系

是引用Factor表里的E59单元

可靠因子

rich factor 丰富的因素重点词汇释义factor因素; <数>因子; 代理人; 把…因素包括进去; 分解…的因子，将…分解成因

C-factor C因子 交换抑制基因例句筛选1.His mandate is to help Chinese auto companies "find that elusive "C"factor, " he says.达伦可说，他的任务是帮助中国汽车企业发现难以捉摸的“C”因素。2.The Expression and Clinical Significance of Vascular EndothelialGrowth Factor-C in Non-small Cell Lung Cancer血管内皮生长因子C在非小细胞肺癌中的表达

K新=K原(1+-误差) K原是出厂时标定的 若超差才调K系数

C因子交换抑制基因的意思。EPS中的C-factor是C因子交换抑制基因的意思，可以使分子活动减小，增加材质强度。eps广泛用于建筑、保温、包装、冷冻、日用品，工业铸造等领域。也可用于展示会场、商品橱、广告招牌及玩具之制造。目前为适应国家建筑节能要求主要应用于墙体外墙外保温、外墙内保温、地暖。

reason 原因、理由；意指合理的、存在的理由和事实。 Cause 一般指引起...的缘由。由..导致的。 excuse 指推辞，借口;多指不存在的、捏造的缘由。 just for inference！

到have为止，是前半句意思是孩子们具备的各种类型的社会经历do factor into才是跟的后半句 做为因素的意思

问题一：统计分析中的因子分析(factors),如何确定因子的个数 方差累计贡献率，碎石图，特征根，很多的 问题二：主成分分析和因子分析有什么区别？ 因子分析与主成分分析的异同点: 都对原始数据进行标准化处理; 都消除了原始指标的相关性对综合评价所造成的信息重复的影响; 构造综合评价时所涉及的权数具有客观性; 在信息损失不大的前提下，减少了评价工作量 公共因子比主成分更容易被解释; 因子分析的评价结果没有主成分分析准确; 因子分析比主成分分析的计算工作量大 主成分分析仅仅是变量变换，而因子分析需要构造因子模型。 主成分分析:原始变量的线性组合表示新的综合变量，即主成分； 因子分析：潜在的假想变量和随机影响变量的线性组合表示原始变量。 问题三：因子分析法的分析步骤 因子分析的核心问题有两个：一是如何构造因子变量；二是如何对因子变量进行命名解释。因此，因子分析的基本步骤和解决思路就是围绕这两个核心问题展开的。（i）因子分析常常有以下四个基本步骤：⑴确认待分析的原变量是否适合作因子分析。⑵构造因子变量。⑶利用旋转方法使因子变量更具有可解释性。⑷计算因子变量得分。（ii）因子分析的计算过程：⑴将原始数据标准化，以消除变量间在数量级和量纲上的不同。⑵求标准化数据的相关矩阵；⑶求相关矩阵的特征值和特征向量；⑷计算方差贡献率与累积方差贡献率；⑸确定因子：设F1，F2，…， Fp为p个因子，其中前m个因子包含的数据信息总量（即其累积贡献率）不低于80%时，可取前m个因子来反映原评价指标；⑹因子旋转：若所得的m个因子无法确定或其实际意义不是很明显，这时需将因子进行旋转以获得较为明显的实际含义。⑺用原指标的线性组合来求各因子得分：采用回归估计法，Bartlett估计法或Thomson估计法计算因子得分。⑻综合得分以各因子的方差贡献率为权，由各因子的线性组合得到综合评价指标函数。F = (w1F1+w2F2+…+wmFm)/(w1+w2+…+wm )此处wi为旋转前或旋转后因子的方差贡献率。⑼得分排序：利用综合得分可以得到得分名次。在采用多元统计分析技术进行数据处理、建立宏观或微观系统模型时，需要研究以下几个方面的问题：u30fb 简化系统结构，探讨系统内核。可采用主成分分析、因子分析、对应分析等方法，在众多因素中找出各个变量最佳的子 *** ，从子 *** 所包含的信息描述多变量的系统结果及各个因子对系统的影响。“从树木看森林”，抓住主要矛盾，把握主要矛盾的主要方面，舍弃次要因素，以简化系统的结构，认识系统的内核。u30fb 构造预测模型，进行预报控制。在自然和社会科学领域的科研与生产中，探索多变量系统运动的客观规律及其与外部环境的关系，进行预测预报，以实现对系统的最优控制，是应用多元统计分析技术的主要目的。在多元分析中，用于预报控制的模型有两大类。一类是预测预报模型，通常采用多元线性回归或逐步回归分析、判别分析、双重筛选逐步回归分析等建模技术。另一类是描述性模型，通常采用聚类分析的建模技术。u30fb 进行数值分类，构造分类模式。在多变量系统的分析中，往往需要将系统性质相似的事物或现象归为一类。以便找出它们之间的联系和内在规律性。过去许多研究多是按单因素进行定性处理，以致处理结果反映不出系统的总的特征。进行数值分类，构造分类模式一般采用聚类分析和判别分析技术。如何选择适当的方法来解决实际问题，需要对问题进行综合考虑。对一个问题可以综合运用多种统计方法进行分析。例如一个预报模型的建立，可先根据有关生物学、生态学原理，确定理论模型和试验设计；根据试验结果，收集试验资料；对资料进行初步提炼；然后应用统计分析方法（如相关分析、逐步回归分析、主成分分析等）研究各个变量之间的相关性，选择最佳的变量子 *** ；在此基础上构造预报模型，最后对模型进行诊断和优化处理，并应用于生产实际。 问题四：因子分析到底有什么用处？ 问题：大家觉得因子分析到底有什幺用处呢？把原来很多个影响因素归纳成几个影响因子，如果不继续做回归或者聚类的话，光做因子分析有价值吗？答复：因子分析是将多个实测变量转换为少数几个综合指标（或称潜变量），它反映一种降维的思想。通过降维将相关性高的变量聚在一起，从而减少需要分析的变量的数量，而减少问题分析的复杂性。在你对问题系统结构不了解时候，因子分析可以根据数据内在逻辑性，把它归并成几个公因子，每个公因子分别代表空间的一个维度，如果经过正交或斜 交旋转的话，各个维度之间可以认为是不相关的，这些公因子能够相对完整地刻画对象的体系维度，最起码累计方差贡献率大于85%的话，就基本能够保证重要信 息不丢失了。一句话，你如果对研究对象到底应该分为几个维度不清楚的话，用因子分析可以通过数据内在逻辑告诉你。但如果你对研究对象体系比较清楚的话，那你直接确定维度，通过AHP计算出权重，就能够把系统表述清楚了。但这里面有巨大问题，单纯通过数据内 在逻辑来判断维度，常常是错误的，而主观判断其实更加科学，并非象统计学宣称的，数据说话才有发言权。真正有发言权的，是你对问题的经验认识程度。人们为 了避免被人嘲笑主观判断的失误，而越来越选择了统计分析，实际上，他们并不清楚，单纯用统计分析来做判断，才是最愚蠢的。只有主客观结合起来，才是相对科 学的，两者矛盾的时候，应该深入研究矛盾的根源，搞不清楚的话，我认为指标体系评价法要远比统计分析准确的多。而变量之所以能分布在不同的因子内，则是由 于其方差波动性大小和变量之间的相关性决定的，波动性越大，越排在前面的公因子中，各个公因子之间的变量是不相关的，而每个公因子之间的变量是相关的。因 子分析认为那些数据波动大的变量对对象影响作用更大，它们排在公因子的前列，这样单纯从数据逻辑来判断的准则你认为对吗？我想，如果管理和社会科学都这幺 认为的话，那错误将大大增加了。上面想法是我这两年做课题的体会，没有在任何一本书上看过相关说法，也许说的不对，这是我个人看法。如果让我选择的话，我 宁愿用指标体系评价法，体系几个维度事先就清楚，最多先用因子分析算算，看看数据波动性如何，到底能确定几个维度，只起辅助作用。研究者就是专家，指标体 系的维度由主观来做判断，这主要来自经验判断，而不是由数据判断，我认为其实更科学。当然，如果你对问题一无所知，那指标体系评价法用AHP来做的话，错 误很可能更多。我以前就强烈批判过AHP。说到底，没有一种评价方法是好的，说明问题就好。问题：那能对LISREL进行类似于因子分析的探索性因素分析了解吗？能给点评价么？3x答复：下面是探索性分析的原理：传统上所谈的因素分析）factor *** ysis)指的是探索性因素分析）exploratory factor *** ysis)，它的目的是在承认有测量误差的情形下，尝试用少数的因素）factors)以解释许多变项间的相关关系。随着统计理论及电脑计算上的进展，目前因素分析的方法可分成探索性因素分析）exploratory factor *** ysis，EFA)及验证性因素分析）confirmatory factor *** ysis，CFA)，这两类分析之间的差别在于研究者对研究变项间因素结构的了解程度不同。如果研究者对资料内所含的因素性质，结构及个数不是很 清楚，则可使用探索性因素分析试图找出能解释资料变项间相关关系的少数几个重要因素。若研究者从过去文献中的理论及自己的研究经验，而对资料间因素之数 目，结构有一定程度的了解及假设，则可使用验证性因素分析来验证该假设是否能解......>> 问题五：因子分析法是什么？ 因子分析 1输入数据。 2点Analyze 下拉菜单，选Data Reduction 下的Factor 。 3打开Factor Analysis后,将数据变量逐个选中进入Variables 对话框中。 4单击主对话框中的Descriptive按扭，打开Factor Analysis: Descriptives子对话框，在Statistics栏中选择Univariate Descriptives项要求输出个变量的均值与标准差，在Correlation Matrix 栏内选择Coefficients项，要求计算相关系数矩阵，单击Continue按钮返回Factor Analysis主对话框。 5单击主对话框中的Extraction 按钮，打开如下图所示的Factor Analysis: Extraction 子对话框。在Method列表中选择默认因子抽取方法――Principal ponents，在Analyze 栏中选择默认的Correlation Matrix 项要求从相关系数矩阵出发求解主成分，在Exact 栏中选择Number of Factors;6， 要求显示所有主成分的得分和所能解释的方差。单击Continue按钮返回Factor Analysis主对话框。 6单击主对话框中的OK 按钮，输出结果。 统计专业研究生工作室原创，请勿复杂粘贴 问题六：怎么判断样本能不能因子分析？ 基本指标层面的因子分析检验 在对数据进行因子分析前首先要对其进行检验，来判断是否适合做因子分析，检验所采用的方法为巴特利特球度检验(BartlettTestofSphericity)和KMO(Kaiser-Meyer-Olkin)检验。 巴特利特球度检(BartlettTestofSphericity)是假设相关系数矩阵是一个单位阵，如果统计量值比较大，且其相对应的相伴概率值小于用户指定的显著性水平，拒绝原假设，认为适合作因子分析。反之，接受原假设，不适合作因子分析。 问题七：因子分析法和数据包络分析法 有何区别？ 100分 因子分析是指研究从变量群中提取共性因子的统计技术。最早由英国心理学家C.E.斯皮尔曼提出。他发现学生的各科成绩之间存在着一定的相关性，一科成绩好的学生，往往其他各科成绩也比较好，从而推想是否存在某些潜在的共性因子，或称某些一般智力条件影响着学生的学习成绩。因子分析可在许多变量中找出隐藏的具有代表性的因子。将相同本质的变量归入一个因子，可减少变量的数目，还可检验变量间关系的假设。 数据包络分析方法(DataEnvelopmentAnalysis,DEA)是运筹学、管理科学与数理经济学交叉研究的一个新领域。它是根据多项投入指标和多项产出指标,利用线性规划的方法，对具有可比性的同类型单位进行相对有效性评价的一种数量分析方法。DEA方法及其模型自1978年由美国著名运筹学家A.Charnes和W.W.Cooper提出以来，已广泛应用于不同行业及部门，并且在处理多指标投入和多指标产出方面，体现了其得天独厚的优势。 问题八：因子分析法的优缺点 u30fb 简化系统结构，探讨系统内核。可采用主成分分析、因子分析、对应分析等方法，在众多因素中找出各个变量最佳的子 *** ，从子 *** 所包含的信息描述多变量的系统结果及各个因子对系统的影响。“从树木看森林”，抓住主要矛盾，把握主要矛盾的主要方面，舍弃次要因素，以简化系统的结构，认供系统的内核。 u30fb 构造预测模型，进行预报控制。在自然和社会科学领域的科研与生产中，探索多变量系统运动的客观规律及其与外部环境的关系，进行预测预报，以实现对系统的最优控制，是应用多元统计分析技术的主要目的。在多元分析中，用于预报控制的模型有两大类。一类是预测预报模型，通常采用多元线性回归或逐步回归分析、判别分析、双重筛选逐步回归分析等建模技术。另一类是描述性模型，通常采用聚类分析的建模技术。 u30fb 进行数值分类，构造分类模式。在多变量系统的分析中，往往需要将系统性质相似的事物或现象归为一类。以便找出它们之间的联系和内在规律性。过去许多研究多是按单因素进行定性处理，以致处理结果反映不出系统的总的特征。进行数值分类，构造分类模式一般采用聚类分析和判别分析技术。 如何选择适当的方法来解决实际问题，需要对问题进行综合考虑。对一个问题可以综合运用多种统计方法进行分析。例如一个预报模型的建立，可先根据有关生物学、生态学原理，确定理论模型和试验设计；根据试验结果，收集试验资料；对资料进行初步提炼；然后应用统计分析方法(如相关分析、逐步回归分析、主成分分析等)研究各个变量之间的相关性，选择最佳的变量子 *** ；在此基础上构造预报模型，最后对模型进行诊断和优化处理，并应用于生产实际。 问题九：因子分析法如何确定主成分及各个指标的权重？ 5分 在SPSS中，主成分分析是通过设置因子分析中的抽取方法实现的，如果设置的抽取方法是主成分，那么计算的就是主成分得分，另外，因子分析和主成分分析尽管原理不同，但是两者综合得分的计算方法是一致的。 确定数据的权重也是进行数据分析的重要前提。可以利用SPSS的因子分析方法来确定权重。主要步骤是： (1)首先将数据标准化，这是考虑到不同数据间的量纲不一致，因而必须要无量纲化。 (2)对标准化后的数据进行因子分析(主成分方法)，使用方差最大化旋转。 (3)写出主因子得分和每个主因子的方程贡献率。 Fj =β1j*X1 +β2j*X2 +β3j*X3 + ……+ βnj*Xn ; Fj 为主成分(j=1、2、……、m)，X1、X2 、X3 、……、Xn 为各个指标，β1j、β2j、β3j、……、βnj为各指标在主成分Fj 中的系数得分，用ej表示Fj的方程贡献率。 (4)求出指标权重。 ωi=[(m∑j)βij*ej]/[(n∑i)(m∑j)βij*ej],ωi就是指标Xi的权重。 因子分析应用在评价指标权重确定中，通过主成分分析法得到的各指标的公因子方差，其值大小表示该项指标对总体变异的贡献，通过计算各个公因子方差占公因子方差总和的百分数。 问题十：什么是因子分析，该方法可以解决哪些问题 可以将变量或指标划分为若干维度，以便进一步做更高级的统计分析。南心网SPSS。

问题一：主成分分析和因子分析有什么区别？ 因子分析与主成分分析的异同点: 都对原始数据进行标准化处理; 都消除了原始指标的相关性对综合评价所造成的信息重复的影响; 构造综合评价时所涉及的权数具有客观性; 在信息损失不大的前提下，减少了评价工作量 公共因子比主成分更容易被解释; 因子分析的评价结果没有主成分分析准确; 因子分析比主成分分析的计算工作量大 主成分分析仅仅是变量变换，而因子分析需要构造因子模型。 主成分分析:原始变量的线性组合表示新的综合变量，即主成分； 因子分析：潜在的假想变量和随机影响变量的线性组合表示原始变量。 问题二：统计分析中的因子分析(factors),如何确定因子的个数 方差累计贡献率，碎石图，特征根，很多的 问题三：因子分析法如何确定主成分及各个指标的权重？ 5分 在SPSS中，主成分分析是通过设置因子分析中的抽取方法实现的，如果设置的抽取方法是主成分，那么计算的就是主成分得分，另外，因子分析和主成分分析尽管原理不同，但是两者综合得分的计算方法是一致的。 确定数据的权重也是进行数据分析的重要前提。可以利用SPSS的因子分析方法来确定权重。主要步骤是： (1)首先将数据标准化，这是考虑到不同数据间的量纲不一致，因而必须要无量纲化。 (2)对标准化后的数据进行因子分析(主成分方法)，使用方差最大化旋转。 (3)写出主因子得分和每个主因子的方程贡献率。 Fj =β1j*X1 +β2j*X2 +β3j*X3 + ……+ βnj*Xn ; Fj 为主成分(j=1、2、……、m)，X1、X2 、X3 、……、Xn 为各个指标，β1j、β2j、β3j、……、βnj为各指标在主成分Fj 中的系数得分，用ej表示Fj的方程贡献率。 (4)求出指标权重。 ωi=[(m∑j)βij*ej]/[(n∑i)(m∑j)βij*ej],ωi就是指标Xi的权重。 因子分析应用在评价指标权重确定中，通过主成分分析法得到的各指标的公因子方差，其值大小表示该项指标对总体变异的贡献，通过计算各个公因子方差占公因子方差总和的百分数。 问题四：因子分析法是什么？ 因子分析 1输入数据。 2点Analyze 下拉菜单，选Data Reduction 下的Factor 。 3打开Factor Analysis后,将数据变量逐个选中进入Variables 对话框中。 4单击主对话框中的Descriptive按扭，打开Factor Analysis: Descriptives子对话框，在Statistics栏中选择Univariate Descriptives项要求输出个变量的均值与标准差，在Correlation Matrix 栏内选择Coefficients项，要求计算相关系数矩阵，单击Continue按钮返回Factor Analysis主对话框。 5单击主对话框中的Extraction 按钮，打开如下图所示的Factor Analysis: Extraction 子对话框。在Method列表中选择默认因子抽取方法――Principal ponents，在Analyze 栏中选择默认的Correlation Matrix 项要求从相关系数矩阵出发求解主成分，在Exact 栏中选择Number of Factors;6， 要求显示所有主成分的得分和所能解释的方差。单击Continue按钮返回Factor Analysis主对话框。 6单击主对话框中的OK 按钮，输出结果。 统计专业研究生工作室原创，请勿复杂粘贴 问题五：已解决：因子分析法和主成分分析法是一回事吗 不是一个方法，不过很接近的 问题六：因子分析法的分析步骤 因子分析的核心问题有两个：一是如何构造因子变量；二是如何对因子变量进行命名解释。因此，因子分析的基本步骤和解决思路就是围绕这两个核心问题展开的。（i）因子分析常常有以下四个基本步骤：⑴确认待分析的原变量是否适合作因子分析。⑵构造因子变量。⑶利用旋转方法使因子变量更具有可解释性。⑷计算因子变量得分。（ii）因子分析的计算过程：⑴将原始数据标准化，以消除变量间在数量级和量纲上的不同。⑵求标准化数据的相关矩阵；⑶求相关矩阵的特征值和特征向量；⑷计算方差贡献率与累积方差贡献率；⑸确定因子：设F1，F2，…， Fp为p个因子，其中前m个因子包含的数据信息总量（即其累积贡献率）不低于80%时，可取前m个因子来反映原评价指标；⑹因子旋转：若所得的m个因子无法确定或其实际意义不是很明显，这时需将因子进行旋转以获得较为明显的实际含义。⑺用原指标的线性组合来求各因子得分：采用回归估计法，Bartlett估计法或Thomson估计法计算因子得分。⑻综合得分以各因子的方差贡献率为权，由各因子的线性组合得到综合评价指标函数。F = (w1F1+w2F2+…+wmFm)/(w1+w2+…+wm )此处wi为旋转前或旋转后因子的方差贡献率。⑼得分排序：利用综合得分可以得到得分名次。在采用多元统计分析技术进行数据处理、建立宏观或微观系统模型时，需要研究以下几个方面的问题：u30fb 简化系统结构，探讨系统内核。可采用主成分分析、因子分析、对应分析等方法，在众多因素中找出各个变量最佳的子 *** ，从子 *** 所包含的信息描述多变量的系统结果及各个因子对系统的影响。“从树木看森林”，抓住主要矛盾，把握主要矛盾的主要方面，舍弃次要因素，以简化系统的结构，认识系统的内核。u30fb 构造预测模型，进行预报控制。在自然和社会科学领域的科研与生产中，探索多变量系统运动的客观规律及其与外部环境的关系，进行预测预报，以实现对系统的最优控制，是应用多元统计分析技术的主要目的。在多元分析中，用于预报控制的模型有两大类。一类是预测预报模型，通常采用多元线性回归或逐步回归分析、判别分析、双重筛选逐步回归分析等建模技术。另一类是描述性模型，通常采用聚类分析的建模技术。u30fb 进行数值分类，构造分类模式。在多变量系统的分析中，往往需要将系统性质相似的事物或现象归为一类。以便找出它们之间的联系和内在规律性。过去许多研究多是按单因素进行定性处理，以致处理结果反映不出系统的总的特征。进行数值分类，构造分类模式一般采用聚类分析和判别分析技术。如何选择适当的方法来解决实际问题，需要对问题进行综合考虑。对一个问题可以综合运用多种统计方法进行分析。例如一个预报模型的建立，可先根据有关生物学、生态学原理，确定理论模型和试验设计；根据试验结果，收集试验资料；对资料进行初步提炼；然后应用统计分析方法（如相关分析、逐步回归分析、主成分分析等）研究各个变量之间的相关性，选择最佳的变量子 *** ；在此基础上构造预报模型，最后对模型进行诊断和优化处理，并应用于生产实际。

75的正因数的和为多少？

美国

P-Factor is an aerodynamic effect that causes propellor-driven planes to yaw when they are flown at high power and low speed (takeoff and climbout, for example.) At low speeds, the plane flies at a substantial angle of attack, and so the airflow is not parallel to the plane"s axis. Relative to the plane, the airflow is directed several degrees upwards. Now the prop axis is normally parallel to the plane"s axis. As the prop rotates, on one side the blades are travelling upwards and on the other side they are travelling downwards. (On most planes, the prop turns clockwise, as seen from behind, so the left side goes up and the right side goes down.) The upwards angle of the airflow causes the downward (right) side of the prop to have a greater airspeed and angle of attack than the upward (left) side. So the downward (right) side of the prop generates more thrust. Pull harder on the right side of the plane than on the left and the plane will yaw to the left. This is one of the reasons why most real prop planes need a certain amount of right rudder to keep them straight during takeoff and climbout. The other factor that requires right rudder on takeoff (in planes with clockwise props) is spiral propwash. The sideways component of the spiral propwash strikes the vertical stabilizer from the left (in conventional single engine configurations), also causing a yaw to the left. In general, the spiral propwash effect is a lot stronger than P-factor. You also need right aileron to keep the plane straight to counteract the rotational torque from the engine(s).

月是被乱枪打死的吧，死的很凄惨呢

强烈推荐Classicriver 假如爱有天意-插曲 卡洛儿版的很伤感，虽然没有歌词，但听了真的很感动的~~~http://fv.menllo.com/musics/1cf6d105-6508-4d2b-b029-4743194e70fe/2007/10/06/120627.mp3 http://down3.zol.com.cn/bbs/upload/2005/06_27/1119870799420.wma或者是HEY的DAISY~~~就是雏菊里的，和上面那个是一个调子的，但是有歌词，HEY的声音真的没话说。。。。。。。。。ub370uc774uc9c0 O.S.T - Daisy http://222.161.138.14/imdjmusic/2161/5458/2006041611451697411.wma

打光和相机一样你要调它的位置，还有就是有些参数给低的灯光表现就出不来，你调下角度然后把参数调高一点再看看。

弥海砂（あまね ミサ，Amane Misa）2006-12-17 14:49出生地 京都 生日 1984年12月25日 身高 152cm 体重 36kg 血型 AB型 职业 杂志模特 艺名 MISA☆ 爱称 ミサミサ（misa misa） 于是misamisa是她的爱称XD

北京时间9月3日凌晨，EA Sports正式公布了FIFA 17中球员能力评分的前三名，不出意外，C罗、梅西和内马尔占据了前三的位置，至此，FIFA 17的50大球星已经全部公布了数据第1至3名的球员分别为c罗梅西和内马尔C罗在游戏中的数值依然最高，达到了94，速度和射门都是92，盘带则是91梅西以93分排在第二位，速度89，射门90，盘带则高达96，不过身体只有61内马尔以92分位居第三，他有着91的速度和84的射门，不过盘带达到了95，仅仅比梅西低一点，但他的身体还是差了点，只有56。

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明日及本周已公布新股发行申购日程安排如下（2017年6月12日周一起）：

VARY是3Dsmax的一个渲染插件，是比较常用的一个渲染器，而VARY材质是这款渲染器所特有的材质，在3Dsmax中调出材质编辑器中可以设定城VARY的材质，材质效果相当真实

首先,是个病句. due to the wide spectrum of research topics it covers with focus on 把due to换成owing to更好,不换当然也凑合. 关键在于topics后面又用了it,应该换成which或者that,形成定语从句.不管是due to还是owing to后面不能接句子的,只能是名词和修饰名词的定语从句. 最后focus本身就可以用作动词. 句子改成：I chose this college to continue my study owing to its wide spectrum of research topics which focus on 某某方面.

中国神华.

一般情况下都是提前潜伏，发现目标，然后攻击目标。狙击手只有一次机会，所以他们耐心是非常重要的，当然狙击手都必须经过长期的训练。

focus on your backhand专注于你的反手

新股申购过程是指投资者在申购期限内支付申购金额，并进行申购委托。其过程如下：1、投资者申请购买，并在认购期内足额缴纳申购款并委托申购；2、冻结资金，由中国结算公司冻结申购资金；3、验资配股号；4、摇号抽签，公布中签率；5、次日公布中奖结果，中签号码及基金解冻公布。未中标部分的采购资金会被解冻。

It s something that moment在那一刻，一切都变得美好起来双语例句Wait a moment, "I said the stranger." I"d like to give the boy something, "and wrapping a coin in some old paper from his pocket, handed it to me." That "s yours! “等一会儿，”陌生人说，“我想给这孩子点东西，”并从他的口袋里拿出一枚用旧报纸裹着的硬币递给我，“这是你的！”

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