多因素分析

多因素分析

研究多个因素间关系及具有这些因素的个体之间的一系列统计分析方法称为多元（因素）分析。主要包括：

多元线性回归（multiple linear regression ） 判别分析（disoriminant analysis ） 聚类分析（cluster analysis ）

主成分分析（principal component analysis ） 因子分析（factor analysis ） 典型相关（canonical correlation ） logistic 回归（logistic regression ） Cox 回归（COX regression ）

1、 多元回归分析（multiple linear regression ）

回归分析是定量研究因变量对自变量的依赖程度、分析变量之间的关联性并进行预测、预报的基本方法。研究一个因变量对几个自变量的线性依存关系时，其模型称为多元线性回归。函数方程建立有四种方法：全模型法、向前选择法、向后选择法、逐步选择法。

全模型法其数学模型为：εββββ++++=p p x x x y 22110

式中 y 为因变量， p x x x 21, 为p 个自变量，0β为常数项，p βββ 21,为待定参数，

称为偏回归系数（partial regression coefficient ）。p βββ 21,表示在其它自变量固定不变的情况下，自变量X i 每改变一

个单位时，单独引起因变量Y 的平均改变量。

ε为随机误差，又称残差（residual）, 它是在Y的变化中不能为自变量所解释的部分

例如：1、现有20名糖尿病病人的血糖（L

m m o l

y/

,）、胰岛素

（L

mU

x/

,

1）及生长素（L

g

x/

,

2

μ）的数据，讨论血糖浓度与胰岛素、

生长素的依存关系，建立其多元回归方程。

逐步回归分析(stepwise regression analysis)

在预先选定的几个自变量与一个因变量关系拟合的回归中，每个自变量对因变量变化所起的作用进行显著性检验的结果，可能有些有统计学意义，有些没有统计学意义。有些研究者对所要研究的指标仅具有初步知识，并不知道哪些指标会有显著性作用，只想从众多的变量中，挑选出对因变量有显著性意义的因素。

一个较理想的回归方程，应包括所有对因变量作用有统计学意义的自变量，而不包括作用无统计学意义的自变量。建立这样一个回归方程较理想的方法之一是逐步回归分析（stepwise regression analysis）基本原理：按这个自变量在方程中对因变量作用的大小，由大到小依次引入方程。每引入一个自变量都要对回归方程中每一个已引入的（包括刚被引入的）自变量的作用作统计意义检验，若发现一个或几个已被引入的自变量的作用无统计学意义时，即行剔除。每剔除一个自变量后，也要对留在回归方程中的自变量逐个作统计学意义检验。如果发现方程中还存在作用无统计学意义的自变量时，也予以剔除，直至没有自变量可引入，也没有自变量可从方程中剔除为止。

最优方程应是：εβββ+++=p p x x y 110

对y 有显著性作用的自变量全部到回归方程中。凡是对y 没有显著性作用的自变量都不被引入方程。

例如：

1、讨论中学生的肺活量的影响因素，观察了10名女中学生的体重（X 1, kg ）、胸围（X 2, cm ）、胸围之呼吸差（X 3, cm ）及肺活量（Y , ml ）。

2、某研究协作组调查煤矿工人II 期高血压患者40例，同时调查了工作面的污染程度（X 1 ）、井下工作时间（X 2）、每人的体重（X 3）、吸烟年限（X 4）、饮酒年限（X 5）和收缩压（y ），欲分析影响煤矿工人II 期高血压患者收缩压高低的主要因素。

3、为探讨影响差等生学习成绩的因素，某儿科医生调查了某学校六年级各班倒数第五名以内学生的平均成绩（y ），并测定了智商（X 1 ）、血清铁（X 2）、血清酮（X 3）、日均热卡（X 4）、日均食入蛋白量（X 5）、头围（X 6 ）和月人均收入（X 7）

2、 判别分析（discriminant analysis ）

根据已掌握的一批分类明确的样品，制定出一个分类标准用以判断以后新样品的归类。在医学研究中经常遇到根据某病人的各种症状、体征、化验结果等来判定病人患的什么疾病，如：根据骨科的X 光片的各种特征判断病人属于何种骨瘤？体育选材中根据运动员的体形、运动成绩、生理指标、心理素质指标、遗传因素判断是否选入运动队继续培养等。

判别分析在医学领域的主要用途是：

1、疾病诊断： 用判别分析的方法诊断疾病又称为计量诊断。包括临床诊断、X 线诊断、心电图诊断、超声波诊断、脑电图诊断等。

2、疾病预报： 流行病预报、某些疾病（心肌梗死、中风）的早期预报。

3、预后估计： 某些疗法的疗效估计，某些恶性肿瘤患者的生存期估计等。

4、疾病的病因学估计： 研究引起疾病的原因，并分析其主要影响因素。

判别分析：要求Y 变量二分类或多分类的属性变量。分别用Fisher 和Bayes 准则进行计算。

同时根据样本中个体的症状、体征选用多元逐步判别分析的方法，来判断病人患的什么疾病。其判别函数为：

Z ＝ b 1x 1 + b 2x 2 + b 3x 3 …..+ b k x k

对判别函数在实际应用中的判别能力要进行检验。

判别临界值：()()[]2121

0/n n b n a n Y y y +??

?

??

?+=-

-

且：

()()

b Y

a y y -

-

>

>0

所以：若 Y>Y 0 判为A 类；若 Y

例如：

1、有健康人10名，心肌梗死病人6名，分别进行心电图检查得到三个指标X1、X

2、X3 。建立这两类人的判别式，以次判别新的就诊患者是否为心肌梗死病人。

2、对正常人和白血病人进行血清学方面的研究，用高分辨核磁共振谱仪分析α峰形，以α峰的高度(X1)和峰腰(X2)的宽度作为观察指标，采集了13名白血病人和11名献血员作为健康人的血清的α峰形。

3、现有已知分类的健康人11人，硬化症患者7人，冠心病患者5人，这23人的心电图的5个指标测量数据，建立判别方程。

3、logistic 回归分析

多元线性回归要求y是呈正态分布的连续型随机变量。医学中常见这样的试验：动物服药后是生（假设其值为1）还是死（假设其值为0），或是发病（1）还是未发病（0）等。当因变量取值为（0，1），自变量可能是分类变量，也可能是连续变量时，用线性回归分析的方法进行处理是不合适的，应选用Logistic 回归。

Logistic 回归属于概率型回归，用来分析某类事件发生的概率与自变量之间的关系。适用于因变量为二值变量（或多分类）的情形。

基本概念：因变量的预测值在0~1之间。如根据冠心病病人的饮食特点、吸烟史、生活的方式、得病的类型等数据资料，建立一个logistic 回归方程来预测病人的冠心病的可能性。

数学模型：y = ()[]ij j j j x b a p p ∑+=-1/ln

式中：j p 是在条件()m j j j j ij x x x x x 321,,=下，某事件发生的概率， j p -1是该事件不发生的概率。其中，,~1m i = m 是自变量

的个数。a 是截距，b i 是待估计的参数。

Logistic 回归方程的曲线为S 型，预测值最大值趋近1，最小值趋

近0。

logistic 回归方程的另一种表达形式：()()[]

y y p exp 1exp +=

通过变换可以得出P 与多元变量Xi 间的数学表达式：)

exp(1)

exp(i i i i x b a x b a p ∑++∑+=

)

exp(1

1i i x b a p ∑+=-

例如：

1、某医生研究哪些指标可以判断糖尿病患者是否动脉硬化，将临床症状颈总动脉中层厚度imt ≥0.8mm 或有斑块定义为动脉硬化，记为因变量type =1，非硬化imt < 0.8mm 且无斑块，记为因变量type =0。选择自变量为年龄（age ）、尿白蛋白（ALB ）、体重指数（BMI ）、胰岛素敏感指数（ISI ）、收缩压（SBP ）、甘油三脂（TG ）、胆固醇（CHO ）、糖尿病病程（DURA ）。

2、某医院为研究医院内尿路感染的主要危险因素，回顾调查了某年

三个月份在住院期间实施保留导尿的200名患者，分别记录了危险因素变量名定义

性别X1 女=0，男=1

年龄（岁）X2 <30=0, 30~ =1, 50~=2, 70~=3 插管前住院时间（天）X3 <3=0, 3~ =1, 10~=2, 20~=3 导尿方式X4闭式=0，开放式=1

导尿期间无抗生素持续冲洗X5 否=0，是=1

留置导尿时间X6 <3=0, 3~ =1, 10~=2, 20~=3 感染前有无输血史X7 无=0，有=1

感染前有无应用免疫抑制剂X8无=0，用=1

插插管前血浆肌酐水平X9 <80=0, 80~ =1, 170~=2 有无糖尿病X10 否=0，是=1

尿路感染Y 未感染=1，感染=0

分析可能在医院内尿路感染的危险因素。

4、比例风险模型－COX回归

常用统计描述和统计推断的方法有：分位数、中数生存期、平均数、生存函数古迹、判断生存时间分布、非参数检验、寿命表法、log-rank 检验（对数秩检验）等。这些方法已经系统地应用在医学的医疗评价和预后的因素分析中。

医学临床生存资料有别于其他资料，特别是医学临床随访资料很难用一般统计方法来处理多种因素对生存时间序列的影响。

资料的特点是：

1、危险度的变化规律种类多且难以确定。

2、资料中存在失访（截尾）数据。

3、同是考虑多个变量（连续的或离散的）影响难以控制。 非参数可以解决前两个问题，参数法可以解决后两个问题。所以实际应用中有很大的局限性。Logistic 模型中对任一个观察对象的失效处理都是相同的，无论失效发生在随访期的开始或结束，所以当分析变量与失效的关系时且需要考虑失效时间的作用时，logistic 回归模型就不完全适用了。而任一变量对失效的作用完全独立于随访期的长短，直接影响结论的可靠性和稳定性。

1972年英国生物统计学家D.R.Cox 提出半参数的比例风险模型Cox 回归模型（Cox regression model ），1975年由油料新的补充。

Cox 模型是将生存时间和因素间的关系用回归方式来表示，主要解决多因素（如年龄、职业、吸烟、饮酒、病情、治疗方法等）对生存期（恢复期）的影响。对于每一个研究的病人除去要考察的因素外，必须有生存时间变量（t ）和结局变量（d ）。

风险函数为：)exp()()(3322110p p x b x b x b x b t h t h ++++=

)(t h 为风险函数，又称风险率或瞬间死亡率。)(0t h 为基准风险函

数，是与时间有关的任意函数。

例如：1、某省肿瘤医院调查1991-1994年间经手术治疗的66例大

肠癌患者的资料，对可能影响大肠癌术后的临床病理因素进行分析，

以探讨这些因素病理因素对大肠癌术后的综合影响。

危险因素变量名定义

性别Z1 女=0，男=1

年龄（岁）Z2 <40=1, 40~59 =2, 60~=3

组织学分类Z3 乳头状腺癌=0, 管状腺癌=1 肿瘤大小（cm）Z4≥6=0，其它=1

Dure’s 分期Z5 A=1，B=2, C=3, D=4

细胞增殖抗原（PCNA）Z6 <55% =0, ≥ 55%=1

淋巴管侵润Z7 无=0，有=1

血管侵润Z8无=0，用=1

手术到观察结束Y实际天数

结束时是否死亡D生存=0，死亡=1

2、研究天花粉注射治疗绒癌疗效的试验，将16只体表接种成功的裸鼠分为4组，其中一组作为对照，其余三组分别注射天花粉、甲药和乙药，得到如下数据：试作Cox分析。

危险因素变量名定义

带瘤天数X1 天数

瘤体大小X2

天花粉治疗X3 无=0，有=1

甲药治疗X4无=0，有=1

乙药治疗X5 无=0，有=1

维生素X6 不用=0，用=1

生存天数day实际天数

结局D生存=0，死亡=1

附例题：

文件名“sars’

建立永久数据集

libname l'd:';

data a;

set l.sars3;

run;

读出数据集，选择确诊和发烧病人

data a;

set a1;

if group= 2 the delete;

run;

逐步判别分析：

proc stepdisc method=stepwise sle=0.05 sls=0.05;

class group;

var cpnb entb h1n12 h5n1b infab infbb infb2b

mpnb piv1b piv3b rsvnab rsvnbb sars1b sars1mtb sars2b sars3b; quit;

将逐步判别筛选出的变量作回代：

proc discrim ;

class group;

var h5n1b entb infb2b sars2b sars3b mpnb sars1b;

*var infb2b cpnb h5n1b piv3b rsvnbb sars3b;

quit;

计算疑似与发烧病人的逐步logistic 回归：

data b;

set l.sars3;

if group=1 the delete;

run;

data b1;

set b;

if group=2 then groupn=1;

if group=3 then groupn=0;

proc logistic descending;

model groupn= cpnb entb h1n12 h5n1b infab infbb infb2b

mpnb piv1b piv3b rsvnab rsvnbb sars1b sars1mtb sars2b sars3b/ selection=stepwise clodds=pl sle=0.15 sls=0.15;

/*model groupn= cpnb entb h1n12 h5n1b infab infbb infb2b

mpnb piv1b piv3b rsvnab rsvnbb sars1b sars1mtb sars2b sars3b;

*model groupn= cpnb entb h1n12 h5n1b infab infbb infb2b

mpnb piv1b piv3b rsvnab rsvnbb / selection=stepwise clodds=pl

sle=0.15 sls=0.15;*/

quit;

计算确诊和发烧病人的logistics回归分析：

data c;

set l.sars3;

if group=3 then delete;

run;

data b1;

set c;

if group=1 then groupn=1;

if group=2 then groupn=0;

proc logistic descending;

model groupn= cpnb entb h1n12 h5n1b infab infbb infb2b

mpnb piv1b piv3b rsvnab rsvnbb sars1b sars1mtb sars2b sars3b/ selection=stepwise clodds=pl sle=0.15 sls=0.15;

*model groupn= cpnb entb h1n12 h5n1b infab infbb infb2b

mpnb piv1b piv3b rsvnab rsvnbb sars1b sars1mtb sars2b sars3b;

*model groupn= cpnb entb h1n12 h5n1b infab infbb infb2b

mpnb piv1b piv3b rsvnab rsvnbb / selection=stepwise clodds=pl

sle=0.15 sls=0.15;

quit;*/

1 BACKGROUND 274.5 140.5

1 4 SAMPLE1 疑似296 1.078324 196 1.395018

2 5 SAMPLE2 疑似296 1.078324 209 1.487544

3 6 SAMPLE3 疑似206 0.750455 195 1.3879

4 7 SAMPLE4 疑似230 0.837887 223.

5 1.590747

5 8 SAMPLE5 疑似240.5 0.876138 245.5 1.747331

6 9 SAMPLE6 疑似251 0.91439 178 1.266904

7 10 SAMPLE7 疑似224.5 0.817851 369.5 2.629893

8 11 SAMPLE8 确诊390 1.420765 251 1.786477

9 12 SAMPLE9 确诊219.5 0.799636 364 2.590747

10 13 SAMPLE10 确诊228 0.830601 293 2.085409

Logistics (B类与C 类病人拟和)

Classification Table

Predicted

TYPE %

Observed 0 1

Step 1 TYPE 0 45 40 52.9

1 2

2 106 82.8

Overall Percentage 70.9 Step 2 TYPE 0 49 36 57.6

1 23 105 82.0

Overall Percentage 72.3 Step 3 TYPE 0 52 33 61.2

1 2

2 106 82.8

Overall Percentage 74.2 Step 4 TYPE 0 58 27 68.2

1 19 109 85.2

Overall Percentage 78.4

a The cut value is .500

Variables in the Equation

B S.E. Wald df Sig. Exp(B)

Step 1 INFB2B -3.673.582 39.835 1 .000 .025 Constant 4.451 .665 44.859 1 .000 85.732 Step 2 INFBB -.775 .258 9.056 1 .003 .461

INFB2B -3.733.601 38.555 1 .000 .024

Constant 5.804 .840 47.784 1 .000 331.537 Step 3 INFBB -1.153.308 13.998 1 .000 .316

INFB2B -4.084.638 40.996 1 .000 .017

PIV1B 2.589 .693 13.938 1 .000 13.315

Constant 3.239 1.041 9.686 1 .002 25.504 Step 4 INFBB -1.236.321 14.869 1 .000 .290

INFB2B -4.524.698 42.031 1 .000 .011

PIV1B 2.961 .733 16.330 1 .000 19.315

RSVNAB 2.355 .716 10.812 1 .001 10.541

Constant .974 1.245 .612 1 .434 2.648

a Variable(s) entered on step 1: INFB2B.

b Variable(s) entered on step 2: INFBB.

c Variable(s) entere

d on step 3: PIV1B.

d Variable(s) entered on step 4: RSVNAB.

Logistics (疑似与发烧病人拟和)包括SARS病毒

Classification Table

Predicted

TYPE Percentage Correct

Observed 0 1

Step 1 TYPE 0 30 11 73.2

1 7 88 92.6

Overall Percentage 86.8 Step 2 TYPE 0 36 5 87.8

1 3 9

2 96.8

Overall Percentage 94.1 Step 3 TYPE 0 38 3 92.7

1 2 93 97.9

Overall Percentage 96.3 Step 4 TYPE 0 37 4 90.2

1 4 91 95.8

Overall Percentage 94.1 Step 5 TYPE 0 38 3 92.7

1 3 9

2 96.8

Overall Percentage 95.6 Step 6 TYPE 0 40 1 97.6

1 1 94 98.9

Overall Percentage 98.5

a The cut value is .500

Variables in the Equation

B S.E. Wald df Sig. Exp(B)

Step 1 INFB2B -8.810 1.529 33.179 1.000 .000 Constant 10.449 1.746 35.812 1.000 34524.092 Step 2 H5N1B 8.792 2.241 15.387 1.000 6582.400 INFB2B -12.319 2.360 27.254 1.000 .000

Constant 6.168 2.104 8.596 1.003 477.220 Step 3 H5N1B 8.121 2.415 11.307 1.001 3364.195 INFB2B -13.139 2.863 21.065 1.000 .000

PIV3B 5.558 2.055 7.312 1.007 259.262

Constant 1.774 2.559 .480 1.488 5.893 Step 4 H5N1B 9.657 2.923 10.914 1.001 15629.817 INFAB -5.854 2.685 4.753 1.029 .003

INFB2B -12.086 2.825 18.302 1.000 .000

6.063 2.285

7.044 1.008 429.842

Co 5.142 3.422 2.259 1.133 171.122

H9.795 3.212 9.299 1.002 17939.554

-10.776 4.118 6.848 1.009 .000

IN-15.528 4.204 13.643 1.000 .000

6.349 2.755 5.310 1.021 571.829

6.945 2.976 5.444 1.020 103

7.668

Co 4.844 3.463 1.957 1.162 126.979

H9.668 3.544 7.444 1.006 15808.748

-16.213 7.431 4.760 1.029 .000

IN-17.740 5.066 12.264 1.000 .000

5.452 3.060 3.174 1.075 233.115

9.165 4.012 5.219 1.022 9555.279

SA 6.246 4.028 2.405 1.121 515.751

Co 3.536 4.247 .693 1.405

a Variable(s) entered on step 1: INFB2B.

b Variable(s) entered on step 2: H5N1B.

c Variable(s) entere

d on step 3: PIV3B.

d Variable(s) entered on step 4: INFAB.

e Variable(s) entered on step 5: PIV1B.

f Variable(s) entered on step 6: SARS2B.

科迅多媒体教学软件(电子教室)V3.0概述

独家发布机构：科迅软件有限公司 科迅多媒体教学软件（电子教室）V3.0概述 1、概述 科迅多媒体教学软件（电子教室）利用机房现有的电脑网络设备，实现教师机对学生机的广播、监控、语音教学等操作，辅助学生完成电脑软件的学习和使用。科迅多媒体教学软件（电子教室）适用于各类学校以及企事业单位、培训机构的电脑机房、计算机网络教室及电子阅览室中。 教师端操作主界面 2、科迅多媒体教学软件（电子教室）主要功能 （1）教学功能，包括屏幕广播、屏幕监视、声音广播、双人对讲、多人会话、声音监听、影音广播、网上讨论、电子画板、发布消息、发布文件、收取文件、提交文件等功能，这些都是老师上课时最常用的功能。 （2）教学管理功能，科迅多媒体网络教室的教学管理功能可保证教学的顺利进行，包括班级模型、分组管理、点名签到、锁定电脑、黑屏肃静、电子举手、拨网线保护、屏幕日志、禁止运行某些程序等。 （3）维护方面，为方便老师对多媒体网络教室的维护，科迅多媒体网络教室提供远程设置、远程开机、远程关机、远程重启、远程遥控、电脑信息、音量设置、显示分辨率及色彩设置等功能。

科迅多媒体教学软件（电子教室）详细功能 屏幕广播声音广播双向对讲学生演示查看作业 远程遥控分组教学屏幕录制屏幕回放影音广播 文件分发电子画板黑屏肃静远程命令远程设置 远程重启远程关机远程开机远程退出学生属性 系统设置发布消息多人会话文件提交网络复读 清除举手网络讨论点名签到电子举手屏幕日志 1 屏幕广播 屏幕广播功能可以将教师机屏幕和教师讲话实时传送至学生机。可对单一、部分、全体学生广播。屏幕广播过程中，可以请任何一位已登录的学生发言，此时所有广播接收者在接收到教师屏幕广播的同时接收该学生发言。屏幕广播过程中，可以随意控制单一、部分、全体学生机停止或开始接收广播。可以广播带有视频文件的多媒体课件（如《走遍美国》）。可以使学生机以智能滚动的窗口方式接收广播、此时学生可跟着教师操作，边看边练。屏幕广播时可以进行屏幕录制。 2 声音广播 声音广播功能可以将教师机麦克风或其他输入设备（如磁带、CD）的声音传送到学生机，声音广播后学生就可以听到教师的声音。声音广播过程中，可以请任何一位已登录的学生发言，此时所有声音广播接收者同时接收教师与该学生发言。声音广播过程中，可以随意控制单一、部分、全体学生机停止或开始接收声音广播。 3 双向对讲 教师可以选择任意一名已登录学生与其进行双向语音交谈，除教师和此学生外，其他学生不会受到干扰。教师可以动态切换对讲对象。 4 学生演示 利用屏幕广播功能，教师还可选定一台学生机作为示范，由此学生代替教师进行示范教学，该学生机屏幕及声音可转播给其他所选定的学生，在演示过程中，教师与此学生允许对讲，教师可以遥控此机器并同时演示给其他学生。 5 远程遥控 教师可远程接管选定的学生机，控制学生机的键盘和鼠标，对学生机远程遥控，遥控过程中，教师可随时锁定或允许学生操作计算机的键盘与鼠标。教师在对学生远程遥控时可以与此学生进行双向对讲。

《多媒体技术应用》教学设计(全套)

多媒体技术应用（选修） 第一章多媒体技术应用概述 第一节走进多媒体世界 新世纪从“多媒体”开始 【教材与教学目标分析】 “什么是多媒体技术”是本章第一节中第一小节的内容，其中包括多媒体技术的概念和特征两部分教学内容。这部分内容是学生开始本册书学习的一个起点，学生是否能被吸引住，关系到学生对本册书的学习态度和下一步的选择，所以教师做好充分的准备，进行精心的设计，要开一个好头。通过这一小节的学习要让学生：1．理解多媒体技术的概念，了解其特征 2．认识多媒体对于信息传播与交流的重要作用，知道人类应该科学合理地应用技术 【教学设计思路】 高中学生具备一定科技观察能力，对目前日常生活中比较流行科技产品比较有趣，所以可以借助这个特点创设有效的教学情境，开展相关内容的学习。什么是多媒体技术和多媒体技术的特征这两部分内容都属于概念，使用传统的讲授法，会把有趣的知识变得很枯燥，所以教师可以对这部分内容做了这样设计，让学生通过“观看演示——实践——总结——再实践”的过程，通过观看目前流行的多媒体技术应用实例以及实践活动亲身体验什么是多媒体技术，总结出多媒体技术的特征，感受多媒体技术对于信息传播与交流的重要作用，知道人类应该科学合理地应用技术。 【课前准备】 教师搜集一些各学科应用多媒体技术辅助学习的软件，上网查找一些大量应用多媒体技术的网站和虚拟现实作品下载下来或者直接把网址提供给学生。 【教学过程设计】 一、什么是多媒体技术 1．观看多媒体技术应用资料，思考其中应用的技术课上，教师首先向学生展示一些多媒体技术应用的最新图片或

资料，在演示之后引出其中所应用的共性的技术——多媒体技术。然后请同学谈论一下多媒体技术对人们产生的影响？学生在浏览中会被这些应用所产生的奇妙效果及给人们带来的方便、舒适所深深吸引，可以最大限度的激发学生的学习积极性。 ［教师］最近几天，我收到了几个朋友发来的彩信，其中还有用手机拍摄的图片，非常清晰，现在彩信手机非常时髦，我发现不少同学都有手机，很多还是最新型的。我这里有几款数码相机手机的图片，大家欣赏一下吧，看起来是不是十分迷人，下面我们就来了解一下关于手机多媒体短信的介绍吧。大家阅读一下书中相关内容。 ［学生］阅读书中关于手机多媒体短信的介绍。 ［教师］我们再来看看现在许多城市比较流行的数字家居。（通过大屏幕展示数字家居的介绍资料），我 请一个同学读一下，大家可以闭上眼睛想象一下未来的数字家居。 ［学生］想象未来数字家居。 ［教师］上面这两个事例中主要应用了那种技术？不用说，大家一定知道，这就是多媒体技术，那么多媒体技术的应用对人们产生了怎样的影响呢？我们同学在初中使用PowerPoint 制作作品时，就已经感受过了多媒体的魅力，从上面这两个应用中我们也可以感受到，另外，在我们周围其他多媒体技术的应用事例也随处可见，那么哪个同学愿意谈谈多媒体技术应用对我们生活产生的影响？ ［学生］上面两个多媒体技术应用的事例使人们生活更舒适、方便。 ［学生］…… ［教师］是的，多媒体技术的应用改变了人们沟通与交流的方式、方法，使我们可以更有效传递信息。下面我们就来了解一下什么是多媒体技术？ 2．从分散的应用到集中的具体概念——什么是多媒体技术 请学生阅读书第3 页什么是“多媒体技术”部分的内容。通过前面观看多媒体技术应用事例和书中的介绍，学生很容易实现从直观的事物到抽象的概念，理解多媒体技术的概念。教师这时可以把多媒体的概念通过大屏幕展示给学生。 二、多媒体技术的特征

因素分析法

因素分析法（Factor Analysis Approach），又称指数因素分析法，是利用统计指数体系分析现象总变动中各个因素影响程度的一种统计分析方法，包括连环替代法、差额分析法、指标分解法、定基替代法。因素分析法是现代统计学中一种重要而实用的方法，它是多元统计分析的一个分支。使用这种方法能够使研究者把一组反映事物性质、状态、特点等的变量简化为少数几个能够反映出事物内在联系的、固有的、决定事物本质特征的因素。 因素分析法的最大功用，就是运用数学方法对可观测的事物在发展中所表现出的外部特征和联系进行由表及里、由此及彼、去粗取精、去伪存真的处理，从而得出客观事物普遍本质的概括。其次，使用因素分析法可以使复杂的研究课题大为简化，并保持其基本的信息量。 2应用编辑 是通过分析期货商品的供求状况及其影响因素，来解释和预测期货价格变化趋势的方法。期货交易是以现货交易为基础的。期货价格与现货价格之间有着十分紧密的联系。商品供求状况及影响其供求的众多因素对现货市场商品价格产生重要影响，因而也必然会对期货价格重要影响。所以，通过分析商品供求状况及其影响因素的变化，可以帮助期货交易者预测和把握商品期货价格变化的基本趋势。在现实市场中，期货价格不仅受商品供求状况的影响，而且还受其他许多非供求因素的影响。这些非供求因素包括：金融货币因素，政治因素、政策因素、投机因素、心理预期等。因此，期货价格走势基本因素分析需要综合地考虑这些因素的影响。 商品供求状况对商品期货价格具有重要的影响。基本因素分析法主要分析的就是供求关系。商品供求状况的变化与价格的变动是互相影响、互相制约的。商品价格与供给成反比，供给增加，价格下降；供给减少，价格上升。商品价格与需求成正比，需求增加，价格上升；需求减少，价格下降。在其他因素不变的条件下，供给和需求的任何变化，都可能影响商品价格变化，一方面，商品价格的变化受供给和需求变动的影响；另一方面，商品价格的变化又反过来对供给和需求产生影响：价格上升，供给增加，需求减少；价格下降，供给减少，需求增加。这种供求与价格互相影响、互为因果的关系，使商品供求分析更加复杂化，即不仅要考虑供求变动对价格的影响，还要考虑价格变化对供求的反作用。 连环替代法 它是将分析指标分解为各个可以计量的因素，并根据各个因素之间的依存关系，顺次用各因素的比较值（通常即实际值）替代基准值（通常为标准值或计划值），据以测定各因素对分析指标的影响。 例如，设某一分析指标M是由相互联系的A、B、C三个因素相乘得到，报告期（实际）指标和基期（计划）指标为： 报告期（实际）指标M1=A1 * B1 * C1 基期（计划）指标 M0=A0 * B0 * C0 在测定各因素变动指标对指标R影响程度时可按顺序进行： 基期（计划）指标M0=A0 * B0 * C0 (1)

(完整版)多媒体技术应用知识点

多媒体技术应用 第一章多媒体技术应用概述 1、媒体在计算机领域有两种含义：一是指存储信息的实体，如磁带、磁盘、光盘等；二是承载信息的载体，如数字、文字、声音、图形和图像等。多媒体技术中的媒体是指后者。 2、通常媒体分为五种类：感觉媒体、表示媒体、显示媒体、存储媒体、传输媒体 3、多媒体是指两种或两种以上媒体的组合。 4、多媒体技术是指利用计算机获取、处理、编辑、存储和显示多种媒体信息，实现通过图形、图像、声音、视频、文本的组合交互进行沟通、交流、传递信息的一整套技术。 5、多媒体技术的主要特征：可集成性、交互型、超媒体的信息组织形式、通信线路的可传播性 6、多媒体技术的关键技术：数据压缩与解压缩技术、大容量存储技术、超大规模集成电路制造技术与专用芯片、多媒体同步技术、多媒体系统平台技术 7、多媒体技术的相关技术：超文本域超媒体技术、多媒体网络与通信技术、智能输入输出技术、多媒体软件技术 8、多媒体技术的应用领域：电子出版、视频会议、教育培训、影视动画、视频点播、家庭娱乐、广告宣传等等。 9、多媒体技术的发展趋势：高分辨率（提高显示质量）、高速化（缩短处理时间）、智能化（提高信息识别能力）、标准化（以便于信息交换与资源共享） 10、多媒体计算机（MPC）是指具有多媒体信息处理功能的个人计算机。 多媒体计算机系统由多媒体硬件设备和多媒体软件组成。 ①常见的多媒体硬件设备有：光盘驱动器、声卡、视频卡、扫描仪、数码相机和数码摄像机等。 ②多媒体软件根据它的应用层面可分为三大部分：多媒体操作系统、多媒体数据采集和编辑软件、多媒体创作和集成软件。 11、多媒体相关软件 （1）几种专用文字软件：Windows记事本、Word、神笔、COOL 3D等 （2）几种典型的图像软件：CorelDraw、Photoshop、Fireworks等 （3）几种典型的动画软件：Gif Animator、Flash、Director、3D MAX等 （4）几种典型的声音软件：Windows录音机、CoolEdit等 （5）几种典型的视频软件：Windows Media Player、超级解霸、Premiere等 （6）几种典型的集成软件：PowerPoint、Authorware、Flash、Director等 第二章图形、图像

多媒体教室系统

1多媒体教室系统 1.1系统概述 当今，重视现代教育技术对教育产生的影响，大力推进教育现代化是世界教育发展的主流。我国在运用现代教育技术手段整合教学的过程中，已取得了相当成效。采用先进的教学手段，提供全新的教学环境，来设计教学活动，已经成为市场的趋势所在。 随着现代化教学系统在不断推进，传统的方式已经不适应现代化的需要，集多功能教室系统、多媒体教学系统、演播系统於一体的新型现代化教育体系在教育行业得到了日益广泛的运用。作为一种新型的教育形式和现代化教学手段，多媒体技术给教育行业带来了新的机遇。 1.2需求分析 多媒体演示技术的发展和成熟,带来了电化教育的革命。现代电化教育不仅仅包含传统的幻灯机、投影仪，还包含以现代演示技术、视听技术、网络技术为核心的各个子系统。在教学中，老师通过各种多媒体演示技术，充分调动学生的视觉、听觉，使老师与学生的交流和沟通突破了时间和空间的限制，同时也加大了学生学习的主动性和选择性。可以这样讲，现代教育技术为应试教育向素质教育的转变提供了硬件物质条件，同时多媒体演示技术进入学校，深入课堂。电化教室的建立，无疑给老师和学生带来全新的授课模式和学习模式。而以视频技术为主导的多媒体教室，只需对普通教室略加改造集成即可。它的特点是：主要任务由一台多媒体投影机来完成的，它可以承担数十人至数百人的教学或会议任务。

整个系统要高效率的完成教学任务，结合各个系统，充分发挥各个系统的功能，实现现代化的教学。 (一) 多媒体显示系统： 多媒体显示系统由高亮度、高解析度的液晶投影机和电动屏幕构成；完成对各种图文资讯的大屏幕显示。 （二）多媒体电教室A/V系统： A /V系统由计算机、DVD、VCR（录像机）、实物展台、功放、音箱等A/V 设备构成；完成对各种图文信息（包括各种软体的使用、DVD/CD碟片、录像带、各种实物、声音）的播放功能；实现多媒体电教室的现场扩音、播音，配合大屏幕投影系统，提供优良的视听效果。 （三）智能型多媒体中央控制系统： 采用目前国内上档次最高、技术最成熟、功能最齐全，用途最广的中央控制系统，该系统是目前国内上最先进的中央控制系统设备。实现多媒体电教室各种电子设备的集中控制。 ?要求操作简单、人性化、智能化； ?要求整个系统可靠性高； ?尽量多的体现出各种设备的卓越功能，让所有设备工作在最佳状态，发挥设备的最大功效； ?能够控制投影机，进行开/关机、输入切换等功能；并实现屏幕的上升、停止、下降功能； ?能够控制DVD、VCR进行播放、停止、暂停等功能； ?能够控制实物展台进行放大、缩小等功能； ?能够控制音量，进行音量大小的调节功能； ?能够实现音视频、VGA信号自动切换控制功能；

多因素方差分析

多因素方差分析 多因素方差分析是对一个独立变量是否受一个或多个因素或变量影响而进行的方差分析。SPSS调用“Univariate”过程，检验不同之间因变量均数，由于受不同因素影响是否有差异的问题。在这个过程中可以分析每一个因素的作用，也可以分析因素之间的交互作分析协方差，以及各因素变量与协变量之间的交互作用。该过程要求因变量是从多元正态总体随机采样得来，且总体中各单元的方差可以通过方差齐次性检验选择均值比较结果。因变量和协变量必须是数值型变量，协变量与因变量不彼此独立。因素变量是分类变量数值型也可以是长度不超过8的字符型变量。固定因素变量(Fixed Factor)是反应处理的因素;随机因素是随机地从总体中抽取的因 [例子] 研究不同温度与不同湿度对粘虫发育历期的影响，得试验数据如表5-7。分析不同温度和湿度对粘虫发育历期的影响是否存在着显著 表5-7 不同温度与不同湿度粘虫发育历期表 数据保存在“DATA5-2.SAV”文件中，变量格式如图5-1。

1）准备分析数据 在数据编辑窗口中输入数据。建立因变量历期“历期”变量，因素变量温度“A”，湿度为“B”变量，重复变量“重复”。然后输数值，如图5-6所示。或者打开已存在的数据文件“DATA5-2.SAV”。 图5-6 数据输入格式 2）启动分析过程 点击主菜单“Analyze”项，在下拉菜单中点击“General Linear Model”项，在右拉式菜单中点击“Univariate”项，系统打开单因素方差分析设置窗口如图5-7。

图5-7 多因素方差分析窗口 3）设置分析变量 设置因变量:在左边变量列表中选“历期”，用向右拉按钮选入到“Dependent Variable：”框中。 设置因素变量:在左边变量列表中选“a”和“b”变量，用向右拉按钮移到“Fixed Factor(s):”框中。可以选择多个因素变量存容量的限制，选择的因素水平组合数(单元数)应该尽量少。 设置随机因素变量:在左边变量列表中选“重复”变量，用向右拉按钮移到“到Random Factor(s)”框中。可以选择多个随机变量 设置协变量：如果需要去除某个变量对因素变量的影响，可将这个变量移到“Covariate(s)”框中。 设置权重变量：如果需要分析权重变量的影响，将权重变量移到“WLS Weight”框中。 4）选择分析模型 在主对话框中单击“Model”按钮，打开“Univariate Model”对话框。见图5-8。 图5-8 “Univariate Model” 定义分析模型对话框

多媒体技术应用的知识点

多媒体技术应用的知识点 模块二多媒体技术应用 模块要求：通过本模块的学习，学生应该在亲身体验的过程中认识多媒体技术对人类生活、社会发展的影响；学会对不同来源的媒体素材进行甄别和选择；初步了解多媒体信息采集、加工原理，掌握应用多媒体技术促进交流并解决实际问题的思想与方法；初步具备根据主题表达的要求，规划、设计与制作多媒体作品的能力。 相关知识与具体要求： 一、多媒体的概念 1、媒体一词源于英文Mediu，它是指人们用于传播和表示各种信息的手段。 通常媒体分为五种类： （1）感觉媒体：是指能直接作用于人们的感觉器官，从而能使人产生直接感觉的媒体。如语言、声音、图像、动画、文本等 （2）表示媒体：是指为了传送感觉媒体而人为研究出来的媒体。如文本编码、条形码等（3）显示媒体：是指为信息输入输出的媒体，用于电信号和感觉媒体之间产生转换。如键盘、鼠标、显示器、打印机等。 （4）存储媒体：是指用于存储表示媒体的物理介质，如硬盘、光盘、胶卷等 （5）传输媒体：是指传输表示媒体的物理介质，如电缆、光缆等 我们学习和使用的多媒体技术主要是感觉媒体。 2、多媒体技术是指利用计算机综合处理（获取、编辑、存储和显示等）多种媒体信息(文本、图形、图象、音频和视频等)的技术。 3、多媒体技术的特点：信息媒体的多样性、多种技术的集成性和处理过程的交互性 二、多媒体技术现状和发展趋势 1、多媒体技术发展进程中几个有代表性的阶段：1984年美国Apple公司推出Macintosh 系列机，用GUI（图形用户接口）取代CUI（计算机用户接口），用鼠标和菜单操作计算机，体现了全新的窗口和图标程序设计理念，并建立了新型的图形化人机接口标准。1985年美国Commodore个人计算机公司率先推出了世界上第一台多媒体计算机Amiga，后不断完善，形成一个完整的多媒体计算机系列。1986年，Philips和Sony公司宣布发明了交互式光盘系统CD-I，同时公布了CD—ROM文件格式。1987年，美国RCA公司展示了交互式数字影像系统DVI并制定了DVI技术标准。1995年，随着Windows95的问世，使多媒体计算机的用户界面更易操作，功能更全。 2、应用领域有：电子出版、视频会议、教育培训、影视动画、视频点播、家庭娱乐、广告宣传等等。 3、发展趋势：高分辨率（提高显示质量）、高速化（缩短处理时间）、智能化（提高信息识别能力）、标准化（以便于信息交换与资源共享）

多媒体技术应用基础知识点

第一单元多媒体技术概述 1.信息及其特征 信息就是指数据、信号、消息中包含的意义。 信息的特征: ①信息的表示、传播、存储必须依附于某种载体。 ②信息就是可以加工处理的 ③信息可以被存储、保留与传播。 ④信息具有传递性与共享性 ⑤信息具有时效性 ⑥信息具有可伪性 2.二进制与十进制、十六进制的相互转换(正整数位)(注:在考试中可使用计算器程序转换) ①二进制转换为十进制:按权相加法 如(1101)2＝1×23＋1×22＋0×21＋1×20＝8＋4＋0＋1＝13 ②十进制转换为二进制:除二取余法 如173D＝( 10101101 )B 方法如下:最后的余数从下往上取。 ③二进制转换成十六进制:从二进制的低位开始,每四位二进制数转换成一位十六进制数。反之,每一位十六进制数转换成四位二进制数。 3.ASCII码与汉字编码 ○1计算机内的英文字符以二进制编码的形式来表示,其中使用最广的就是ASCII码(即美国国家信息交换标准码)。标准的ASCII码用一个字节中的7个位来表示,可以表示128中编码,其中数字、字母就是按顺序依次排列的。(ASCII码表可参瞧书P6)。 ○2汉字编码:汉字在计算机内也就是以代码形式表示的,这些代码称为汉字编码。 汉字的编码有输入码(智能、五笔等)、交换码、处理码、字型码。 其中交换码又称为区位码。 常见汉字编码有:GB2312(使用2个字节编码,包括一级汉字常用字与二级汉字非常用字) ○3用UltraEdit工具软件观察内码时,ASCII码只占1个字节,汉字编码占2个字节。 4.多媒体数据压缩技术 多媒体数据中存在多种数据冗余:空间冗余、视觉冗余、结构冗余、时间冗余

第一章 多媒体技术应用概述.doc

第一章多媒体技术应用概述 知识点： 一、多媒体技术概念 多媒体技术就是计算机综合处理图形、图像、声音、文本、动画、视频等信息的技术。使用计算机进行综合处理,建立逻辑关系和人机交互是多媒体技术的核心。 在计算机领域中，媒体有两种含义：一种是指用以存储信息的实体，如磁带、磁盘、光盘等，另一种是指信息的载体，即指文字、声音、图形、图像、动画、视频等 多媒体技术是将( 计算机技术、电子技术和通信技术) 融合在一起的一种新技术。 二、多媒体技术的特征 1、可集成性 它包括信息媒体的集成和处理多媒体设备的集成 2、交互性 用户可以与计算机的多种信息媒体进行交互式操作。借助交互式的沟通，用户可以按照自己的意愿来学习、思考和解决问题 3、超媒体的信息组织形式 超媒体：指出了使用文本外，还使用图形、图像、声音、动画或影视片段等多种媒体形式来表示信息。 4、通信线路的可传播性 三、多媒体技术的关键技术 1、数据压缩与解压缩技术 多媒体计算机要处理图像、音频、视频等多种数字化信息，这些信息的数据量非常大，难以直接存储和处理，必须对它们进行高效的压缩与编码 2、大容量存储技术 数字化的媒体信息进过压缩处理后仍然包含了大量的数据，因此需要大容量存储设备的支持 3、超大规模集成电路制造技术与专用芯片 多媒体信息的压缩和处理要求进行大量的计算，需要一个能进行高速处理的硬件环境来支持 4、多媒体同步技术 5、多媒体系统平台技术 《走进多媒体技术》单元测试参考样题

一、单选题 1．多媒体信息包括（）元素。 ①音频②视频③动画④图形图象⑤声卡⑥光盘⑦文本 A、①②③④⑤⑥⑦ B、①②③④⑦ C、①②③④⑥⑦ D、以上都是 2．以下哪一组不属于多媒体中的媒体元素（）。 A、文本声音 B、图形和图象 C、磁盘和光盘 D、视频和动画 3．要把一台普通的计算机变成多媒体计算机要解决的关键技术是：（） （1）视频音频信号的获取（2）多媒体数据压编码和解码技术 （3）视频音频数据的实时处理和特技（4）视频音频数据的输出技术 A、（1）（2）（3） B、（1）（2）（4） C、（1）（3）（4） D、全部 4．以下描述中错误的是：（） A、多媒体信息是以数字的形式而不是以模拟信号的形式存储和传输的。 B、多媒体技术是指以计算机为平台综合处理多种媒体信息，在多种媒体之间建立逻辑连接，并具有人机交互功能的集成系统。 C、多媒体计算机系统就是有声卡的计算机系统。 D、多媒体是融合两种以上媒体的人—机交互式信息交流和传播媒体。 5．浏览网页时，（）内容不能被禁止显示或禁止播放。 A、文字 B、图片 C、声音 D、视频 6．在表达同一事物时，（）。 A、文字比图表直观 B、图表比文字详细 C、图表比文字准确 D、图表比文字直观 7．传统的广播电视不属于多媒体系统，主要是因为他不具有多媒体技术的（）特征。 A、交互性 B、实时性 C、不变性 D、集成性

噢易多媒体网络教学系统介绍

噢易多媒体网络教学系统介绍 产品概述 目前多媒体教学系统存在各种各样的问题： 不能广播OpenGL、DirectDraw、Direct3D 软件及游戏、AutoCAD、3DMax、Protel 等教学软件； 广播VCD及DVD 节目时画面停顿不流畅； 对学生机的锁定限制不完全； 全体广播时，迟到或后来的同学开机不能立即进入同步广播状态； 教师机与学生机之间不能单独进行文件传输； …… 这些问题严重影响了多媒体教学的质量，噢易多媒体网络教学系统完全扫清障碍，它具有国内领先的优异性能，一流的屏幕广播速度，并且全面的功能满足多媒体教学的需求，是目前多媒体教学系列软件的领航产品。 产品特色 1.屏幕广播性 能在业界内遥遥领先，完美支持OpenGL、DirectDraw、Direct3D 软件及游戏、AutoCAD、3DMax、Protel，几何画板等教学软件，实时发送网上VCD 及DVD 视频节目，流畅无停顿现象。 2.广播时如有 新的机器连接上，可以自动进入同步广播，不需要重新设置广播的机器数量。 3.功能强大的 锁定限制功能，可禁止学生机使用U盘、光盘等，可设置网页白名单和应用程序白名单。

4.提供断线锁 定功能，学生机不能通过拔网线或禁止网络连接来摆脱教师机控制。 5.提供摄像头 画中画功能，当老师机和某个学生机进行“可视对讲”时，教师机端大画面 是学生图像，右下角的小画面是老师图像。 6.教师机不仅 可以对所有学生整体进行“文件收发”，还能教师机与学生机之间单独进行 “文件传输”，可直接复制操作，无需设置传输路径。 7.提供教学内 容查看功能，学生登入系统立即能查看到教师输入的教学内容、提纲计划等， 方便学生明确教学目标。 8.授课模式多 样灵活，支持多个班级、多个主控端（教师机）同时上课，可进行分组教学。产品功能 噢易多媒体网络教学系统由教师机、学生机两部分组成，不同组成部分的具体功能如下： 教师机——屏幕广播、遥控监看、遥控转播、学生演示、视频教学、语音广播、可视对讲、远程命令、收发文件、文件传输、联机讨论、电子白板、电子教鞭、系统设置、屏幕录制、屏幕回放、课堂提问、即时测验、黑屏肃静、远程设置、分组教学、电脑配置、电子点名、短消息、音量调节、教学内容、座位设置、查看作业、锁定控制、举手状态。 屏幕广播：此功能将教师的操作屏幕传送到学生机的屏幕上，传送时兼有声音广播的功能，还能广播带有视频的课件，拥有多种广播方式，可以全屏广播，指定区域广播，还可以将指定课件、程序广播给学生机。 遥控监看：教师可实时监视每个学生机的屏幕，观察学生的学习情况，支持多达16个窗口的同步同时监看，还可以设置自动循环监视，或在监看的同时，对被监看的学生进行遥控指导和语音交流。 遥控转播：教师远程控制某个学生机，并将其操作过程广播给其他学生机。

科迅多媒体教学软件(电子教室)V3.0概述

科迅多媒体教学软件（电子教室） V3.0概述 独家发布机构：科迅软件有限公司 科迅多媒体教学软件（电子教室）V3.0概述 1、概述 科迅多媒体教学软件（电子教室）利用机房现有的电脑网络设备，实现教师机对学生机的广播、监控、语音教学等操作，辅助学生完成电脑软件的学习和使用。科迅多媒体教学软件（电子教室）适用于各类学校以及企事业单位、培训机构的电脑机房、计算机网络教室及电子阅览室中。 教师端操作主界面 2、科迅多媒体教学软件（电子教室）主要功能 （1）教学功能，包括屏幕广播、屏幕监视、声音广播、双人对讲、多人会话、声音监听、影音广播、网上讨论、电子画板、发布消息、发布文件、收取文件、提交文件等功能，这些都是老师上课时最常用的功能。 （2）教学管理功能，科迅多媒体网络教室的教学管理功能可保证教学的顺利进行，包括班级模型、分组管理、点名签到、锁定电脑、黑屏肃静、电子举手、拨网线保护、屏幕日志、禁止运行某些程序等。 （3）维护方面，为方便老师对多媒体网络教室的维护，科迅多媒体网络教室提供远程设置、远程开机、远程关机、远程重启、远程遥控、电脑信息、音量设置、显示分辨率及色彩设置等功能。 科迅多媒体教学软件（电子教室）详细功能

屏幕广播声音广播双向对讲学生演示查看作业 远程遥控分组教学屏幕录制屏幕回放影音广播 文件分发电子画板黑屏肃静远程命令远程设置 远程重启远程关机远程开机远程退出学生属性 系统设置发布消息多人会话文件提交网络复读 清除举手网络讨论点名签到电子举手屏幕日志 1 屏幕广播 屏幕广播功能可以将教师机屏幕和教师讲话实时传送至学生机。可对单一、部分、全体学生广播。屏幕广播过程中，可以请任何一位已登录的学生发言，此时所有广播接收者在接收到教师屏幕广播的同时接收该学生发言。屏幕广播过程中，可以随意控制单一、部分、全体学生机停止或开始接收广播。可以广播带有视频文件的多媒体课件（如《走遍美国》）。可以使学生机以智能滚动的窗口方式接收广播、此时学生可跟着教师操作，边看边练。屏幕广播时可以进行屏幕录制。 2 声音广播 声音广播功能可以将教师机麦克风或其他输入设备（如磁带、CD）的声音传送到学生机，声音广播后学生就可以听到教师的声音。声音广播过程中，可以请任何一位已登录的学生发言，此时所有声音广播接收者同时接收教师与该学生发言。声音广播过程中，可以随意控制单一、部分、全体学生机停止或开始接收声音广播。 3 双向对讲 教师可以选择任意一名已登录学生与其进行双向语音交谈，除教师和此学生外，其他学生不会受到干扰。教师可以动态切换对讲对象。 4 学生演示 利用屏幕广播功能，教师还可选定一台学生机作为示范，由此学生代替教师进行示范教学，该学生机屏幕及声音可转播给其他所选定的学生，在演示过程中，教师与此学生允许对讲，教师可以遥控此机器并同时演示给其他学生。 5 远程遥控 教师可远程接管选定的学生机，控制学生机的键盘和鼠标，对学生机远程遥控，遥控过程中，教师可随时锁定或允许学生操作计算机的键盘与鼠标。教师在对学生远程遥控时可以与此学生进行双向对讲。 6 多人会话

多媒体教室设计方案分析

多媒体教室系统设计方案 2015.12.10

目录 一、系统概述 (3) 1.1工程建设目标 (3) 1.2系统设计原则 (3) 二、系统详细设计方案 (4) 2.1壁挂式多媒体教学系统概述 (4) 2.2多媒体教室系统组成 (5) 2.2.1控制系统 (6) 2.2.2显示系统 (7) 2.3系统功能特点 (7) 2.4安装示意图 (10) 三、设备报价清单 (11)

一、系统概述 1.1工程建设目标 此次工程项目是承担多媒体教室系统的设计、施工。教室总面积大约为 80 平方，设计原则以能最方便的进行多媒体教学为目标。 1.2系统设计原则 先进性原则 采用的系统结构应该是先进的体系结构，和系统使用当中的科学性。整个系统能体现当今多媒体技术的发展水平。 实用性原则 能够最大限度的满足实际工作的要求，把满足用户的业务管理作为第一要素进行考虑，采用集中管理控制的模式，在满足功能需求的基础上操作方便、维护简单、管理简便。 可扩充性、可维护性原则 要为系统以后的升级预留空间，系统维护是整个系统生命周期中所占比例最大的，要充分考虑结构设计的合理、规范对系统的维护可以在很短时间内完成。 经济性原则 在保证系统先进、可靠和高性能价格比的前提下，通过优化设计达到最经济性的目标。

二、系统详细设计方案 2.1壁挂式多媒体教学系统概述 壁挂式教学系统以其高实用性，高整合性，高互动性，可扩展性，高稳定性等性能作为新一代多媒体的组成部分。 高经济性 无需专用房间,无需工程施工,无需专门培训,无需专人维护,节约建设资金！ 根据普通中小学的实际特点，随身携带、灵活机动！完全替代“投影＋笔记本＋功放音响＋电子讲台”等传统复杂教学模式，只需一台设备，即可满足多媒体教学需求！是所有学校买的起、用得起的新一代革命性替代产品。可根据学校实况决定购买数目,并可随时扩大建设规模。 可扩展性 可升级网络集中管理。 可升级为无线伺服服务器。 高整合性 应用短焦投影技术，老师从此不再为遮挡投影机光线而烦恼。 可集成互动电子白板，使单向授课变为互动教学。 满足常规的多媒体教室功能要求，将功放、音响、电脑等多媒体设备高度集成，无需电子讲台、液晶显示器等设备占据宝贵的教室空间，干净整洁！ 高安全性 吊装式使用，所有设备都在钢制外壳内，机体封闭化设计，从此不用必担心配件的安全防盗问题。 老师接触的都是弱电设备，从此远离危险的强电。

因素分析法的计算例题多因素分析法研究

因素分析法的计算例题多因素分析法研究 多因素分析法研究 WTT为大家整理的相关的多因素分析法研究资料，供大家参考选择。 多因素分析 研究多个因素间关系及具有这些因素的个体之间的一系列统计分析方法称为多元(因素)分析。主要包括： 多元线性回归(multiple linear regression) 判别分析(disoriminant analysis) 聚类分析(cluster analysis) 主成分分析(principal ponent analysis) 因子分析(factor analysis) 典型相关(canonical correlation) logistic 回归(logistic regression) Cox 回归(COX regression) 1、多元回归分析(multiple linear regression) 回归分析是定量研究因变量对自变量的依赖程度、分析变量之间的关联性并进行预测、预报的基本方法。研究一个因变量对几个自变量的线性依存关系时，其模型称为多元线性回归。函数方程建立有四种方法：全模型法、向前选择法、向后选择法、逐步选择法。 全模型法其数学模型为：ebbbb++++=ppxxxyL22110 式中 y 为因变量， pxxxL21, 为p个自变量，0b为常数项，pbbbL21,为待定参数，

称为偏回归系数(partial regression coefficient)。pbbbL21,表示在其它自变量固定不变的情况下，自变量Xi 每改变一 个单位时，单独引起因变量Y的平均改变量。多因素分析法研究 e为随机误差，又称残差(residual), 它是在Y的变化中不能为自变量所解释的部分 例如：1、现有20名糖尿病病人的血糖(Lmmoly/,)、胰岛素(LmUx/,1)及生长素(Lgx/,2m)的数据，讨论血糖浓度与胰岛素、生长素的依存关系，建立其多元回归方程。 逐步回归分析(stepwise regression analysis) 在预先选定的几个自变量与一个因变量关系拟合的回归中，每个自变量对因变量变化所起的作用进行显著性检验的结果，可能有些有统计学意义，有些没有统计学意义。有些研究者对所要研究的指标仅具有初步知识，并不知道哪些指标会有显著性作用，只想从众多的变量中，挑选出对因变量有显著性意义的因素。 一个较理想的回归方程，应包括所有对因变量作用有统计学意义的自变量，而不包括作用无统计学意义的自变量。建立这样一个回归方程较理想的方法之一是逐步回归分析(stepwise regression analysis)

因子分析方法

因子分析法 1. 因子分析(Factor Analysis) 因子分析的基本目的就是用少数几个因子去描述许多指标或因素之间的联系，即将相关比较 密切的几个变量归在同一类中，每一类变量就成为一个因子(之所以称其为因子，是因为它是不 可观测的，即不是具体的变量) ，以较少的几个因子反映原资料的大部分信息。运用这种研究技 术，我们可以方便地找岀影响消费者购买、消费以及满意度的主要因素是哪些，以及它们的影响 力(权重)运用这种研究技术，我们还可以为市场细分做前期分析。 因子分析法与其他一些多元统计方法的区别： 2?主成分分析 主成分分析主要是作为一种探索性的技术，在分析者进行多元数据分析之前，用主成分分析 来分析数据，让自己对数据有一个大致的了解是非常重要的。主成分分析一般很少单独使用：a，了解数据。(screening the data) ，b，和cluster analysis 一起使用，c，和判别分析一起使用，比如当变量很多，个案数不多，直接使用判别分析可能无解，这时候可以使用主成份发对变量简 化。(reduce dimensionality ) d，在多元回归中，主成分分析可以帮助判断是否存在共线性(条件指数)，还可以用来处理共线性。 1、因子分析中是把变量表示成各因子的线性组合，而主成分分析中则是把主成分表示成个变量的线性组合。 2、主成分分析的重点在于解释各变量的总方差，而因子分析则把重点放在解释各变量之间的协方差。 3、主成分分析中不需要有假设(assumpti on s)，因子分析则需要一些假设。因子分析的假设包括：各个共同因子之间不相关，特殊因子( specific factor)之间也不相关，共同因子和特殊因子之间也不相关。 4、主成分分析中，当给定的协方差矩阵或者相关矩阵的特征值是唯一的时候，的主成分一般是独特的；而因子分析中因子不是独特的，可以旋转得到不同的因子。 5、在因子分析中，因子个数需要分析者指定( spss根据一定的条件自动设定，只要是特征 值大于1的因子进入分析)，而指定的因子数量不同而结果不同。在主成分分析中，成分的数量是一定的，一般有几个变量就有几个主成分。和主成分分析相比，由于因子分析可以使用旋转技 术帮助解释因子，在解释方面更加有优势。大致说来，当需要寻找潜在的因子，并对这些因子进 行解释的时候，更加倾向于使用因子分析，并且借助旋转技术帮助更好解释。而如果想把现有的 变量变成少数几个新的变量(新的变量几乎带有原来所有变量的信息) 来进入后续的分析，则可 以使用主成分分析。当然，这种情况也可以使用因子得分做到。所以这种区分不是绝对的。 总得来说，主成分分析主要是作为一种探索性的技术，在分析者进行多元数据分析之前，用主成分分析来分析数据，让自己对数据有一个大致的了解是非常重要的。主成分分析一般很少单 独使用：a，了解数据。(screening the data) ，b，和cluster analysis 一起使用，c，和判别分析一起使用，比如当变量很多，个案数不多，直接使用判别分析可能无解，这时候可以使用主成份 发对变量简化。(reduce dimensionality ) d，在多元回归中，主成分分析可以帮助判断是否存在共线性(条件指数)，还可以用来处理共线性。

【因素分析法的计算例题】多因素分析法研究

【因素分析法的计算例题】多因素分析法研究 多因素分析法研究 小编为大家整理的相关的多因素分析法研究资料，供大家参考选择。 多因素分析 研究多个因素间关系及具有这些因素的个体之间的一系列统计分析方法称为多元(因素)分析。主要包括： 多元线性回归(multiple linear regression) 判别分析(disoriminant analysis) 聚类分析(cluster analysis) 主成分分析(principal component analysis) 因子分析(factor analysis) 典型相关(canonical correlation) logistic 回归(logistic regression) Cox 回归(COX regression) 1、多元回归分析(multiple linear regression) 回归分析是定量研究因变量对自变量的依赖程度、分析变量之间的关联性并进行预测、预报的基本方法。研究一个因变量对几个自变量的线性依存关系时，其模型称为多元线性回归。函数方程建立有四种方法：全模型法、向前选择法、向后选择法、逐步选择法。 全模型法其数学模型为：ebbbb++++=ppxxxyL22110 式中 y 为因变量， pxxxL21, 为p个自变量，0b为常数项，pbbbL21,为待定参数， 称为偏回归系数(partial regression coefficient)。pbbbL21,表示在其它自变量固定不变的情况下，自变量Xi 每改变一 个单位时，单独引起因变量Y的平均改变量。多因素分析法研究 e为随机误差，又称残差(residual), 它是在Y的变化中不能为自变量所解释的部分 例如：1、现有20名糖尿病病人的血糖(Lmmoly/,)、胰岛素(LmUx/,1)及生长素(Lgx/,2m)的数据，讨论血糖浓度与胰岛素、生长素的依存关系，建立其多元回归方程。 逐步回归分析(stepwise regression analysis) 在预先选定的几个自变量与一个因变量关系拟合的回归中，每个自变量对因

多媒体教学软件 分析

多媒体教学软件概念及其优缺点分析 1、多媒体教学软件含义： 多媒体教学软件是一种根据教学目标设计，表现特定的教学内容，反映一定教学策略的计算机教学程序，它可以用来存贮、传递和处理教学信息，能让学生进行交互操作，并对学生的学习作出评价的教学媒体。根据多媒体教学软件的内容与作用的不同，可以将多媒体教学软件分为：课堂演示型。学生自主学习型。模拟实验型。训练复习型。教学游戏型。资料、工具型等。 网络学习平台是多媒体教学软件实现方式的一种，网络学习平台可以通过互联网实时直播培训老师的视频，声音，讲义，把培训过程生动的搬到网上。高清视频，逼真的语音，实时数据共享让培训过程更自然逼真，培训过程可支持语音问答，文字问答等问答方式，并可流畅广播培训讲师屏幕。课件制作软件的界面布局分布需符合国际标准培训布局模式，更突出培训焦点，而且还具备电子白板教鞭功能。该培训平台可稳定，流畅的运行在互联网，对参与培训的学员端无任何特殊要求，只要能上网就能参与培训过程。

2、多媒体教学软件的优点 多媒体辅助教学与传统教学相比较具有以下几个优点： 1．改变了传统教学中粉笔加黑板的单一、呆板的表现形式，能将抽象、生涩、陌生的知识直观化、形象化，激发学生学习兴趣，调动其主动学习的积极性。 2．使一些在普通条件下难以实现、观察到的过程形象化地显示出来。 3．增大信息量，有效扩展课时容量，提高教学效率。 4．活跃课堂气氛，加深巩固教学内容，使学生感受到学习的喜悦，寓学于乐。因此，课件的知识表达能力更强，给学生留下的印象更深。 3、多媒体教学软件的弊端 1．不必要的课件 制作多媒体课件不仅要求教师有较强的计算机操作能力，而且要求教师有充足的时间和充沛的精力。本来采用传统教学就能达到良好的教学效果的一节课，有的教师为了某些特殊原因，就需要花费大量的时间和精力去制作课件，而取得的教学效果与传统教学基本一样。相反则忽略了对教学教法的研究，对教学模具的选择，成了对传统教学的“一票否决”。 2．课件的制作费时费力 目前，在农村许多学校，对于不少老师而言，计算机的基本操作都有困难，但是为了制作课件，他们有的发动全教研组成员找素材，

SPSS统计分析教程-多因素方差分析

SPSS统计分析教程-多因素方差分析 多因素方差分析是对一个变量是否受一个或多个因素或变量影响而进行的方差分析。SPSS 调用“Univariate”过程，检验不同水平组合之间因变量均数，由于受不同因素影响是否有差异的问题。在这个过程中可以分析每一个因素的作用，也可以分析因素之间的交互作用，以及分析协方差，以及各因素变量与协变量之间的交互作用。该过程要求因变量是从多元正态总体随机采样得来，且总体中各单元的方差相同。但也可以通过方差齐次性检验选择均值比较结果。因变量和协变量必须是数值型变量，协变量与因变量不彼此。因素变量是分类变量，可以是数值型也可以是长度不超过8 的字符型变量。固定因素变量(Fixed Factor)是反应处理的因素;随机因素是随机地从总体中抽取的因素。 [例子] 研究不同温度与不同湿度对粘虫发育历期的影响，得试验数据如表5-7。分析不同温度和湿度对粘虫发育历期的影响是否存在着显著性差异。 表5-7 不同温度与不同湿度粘虫发育历期表相对湿度（%) 温度℃ 重复 1 2 3 4 100 25 91.2 95.0 93.8 93.0 27 87.6 84.7 81.2 82.4 29 79.2 67.0 75.7 70.6 31 65.2 63.3 63.6 63.3 80 25 93.2 89.3 95.1 95.5 27 85.8 81.6 81.0 84.4 29 79.0 70.8 67.7 78.8 31 70.7 86.5 66.9 64.9 40 25 100.2 103.3 98.3 103.8 27 90.6 91.7 94.5 92.2 29 77.2 85.8 81.7 79.7 31 73.6 73.2 76.4 72.5 数据保存在“DATA5-2.SAV”文件中，变量格式如图 5-1。 1）准备分析数据在数据编辑窗口中输入数据。建立因变量历期“历期”变量，因素变量温度“A”，湿度为“B”变量，重复变量“重复”。然后输入对应的数值，如图5-6 所示。或者打开已存在的数据文件“DATA5-2.SAV”。 图5-6 数据输入格式 2）启动分析过程点击主菜单“Analyze”项，在下拉菜单中点击“General Linear Model”项，在右拉式菜单中点击“Univariate”项，系统打开单因变量多因素方差分析设置窗口如图5-7。 图5-7 多因素方差分析窗口 3）设置分析变量设置因变量： 在左边变量列表中选“历期”，用向右拉按钮选入到“Depend ent Variable：”框中。 设置因素变量： 在左边变量列表中选“a”和“b”变量，用向右拉按钮移到“Fixed Factor(s):”框中。可以选择多个因素变量。由于内存容量的限制，选择的因素水平组合数(单元数)应该尽量少。 设置随机因素变量： 在左边变量列表中选“重复”变量，用向右拉按钮移到“到Random Factor(s)”框中。可以选择多个随机变量。 设置协变量：如果需要去除某个变量对因素变量的影响，可将这个变量移到“Covariate(s)”框中。 设置权重变量：如果需要分析权重变量的影响，将权重变量移到“WLS Weight”框中。 4）选择分析模型在主对话框中单击“Model”按钮，打开“Univariate Model”对话框。见图5-8。 图5-8 “Univariate Model” 定义分析模型对话框在Specify Model 栏中，指定分析模型类型。