DreamBlooms/HansPub-15000-to-45000 huggingface dataset:
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user: 4. 关于海峡两岸贸易争端解决机制的建议 首先，要在“一个中国”的原则下，依法保障两岸人民的投资权益，完善两岸往来投资权益保护的法律法规；落实台湾同胞投资的居民待遇政策；加大行政执法和司法保护力度；开展两岸制度性协商与合作。为实现这一点，建立两岸的司法协助机制是关键。其实，不妨借鉴粤港澳执法合作的办案模式，建立两岸执法合作联络或联系机制，或者大陆海协会和台湾海基会可以设立两岸司法事务协调专门机构，就两岸经贸争端解决等议题进行协调。又或者充分利用民间途径，完善或增加民间司法协助内容。先在现有单向立法模式的基础上，进一步完善相关规定。 其次，考虑民间规则等“软法”在两岸法制建设和交流中的作用。其实，两岸文化本是同根同源，法缘相循，两岸人民同宗同族、同种同文，不存在语言和文化上的障碍，有着共同的法律文化传承。应当尊重善良风俗、民间规则等“软法”在两岸法制建设及交流过程中的作用，这也是贴合两岸民生的要求，同时也能加强台湾同胞的国家认同感和“中国情结”。而从经贸争端解决机制入手，也能推动刑事乃或行政等其他法律问题的冲突。正如台湾警察大学法律系主任、法律学研究所所长翁玉荣教授所建议的那样：“汇集两岸法律理论与实务界人士组成推动小组，按照先民事、后刑事再行政的顺序，深入研究两岸法律相差之处，相互借鉴、相互吸收，最终达到中华法域之内适用统一法律的目标。” [ 5 ] 毕竟，两岸法制建设都传承了中华法系的精神，又都同属大陆法系模式，许多法律概念和具体制度相同或相通，也都延续了中国历史的人文传统与伦理道德，存在着相互借鉴、相互融合、共同发展的坚实基础，这是两岸贸易争端能够得以解决的大前提。在经济全球化、一体化的大背景下，两岸交流与合作的途径和范围仍需扩大，交流与合作的领域有待拓展，交流与合作的力度仍待加强。要真正实现两岸经贸法律的协调，可由两岸法律专家共同研究，起草有关经贸方面的法律，供两岸立法机关参考使用，减少两岸法律冲突；两岸经贸法律研究机构建立交流机制，相互通报有关立法、司法信息及典型案例审判情况；甚至建立联合仲裁机构，两岸选派专业人士组成，共同解决经贸往来中的纠纷。 其实，两岸同胞早已认识到，需要完善两岸司法互助机制，关键是如何“做”的问题。这就需要两岸秉持充分诚意与信任原则，尽可能完善现有单向立法，减少彼此的法律冲突。大陆海峡两岸关系协会与台湾海峡交流基金会应尽快就进一步完善两岸司法协助机制进行制度性协商，在1993年“汪辜会谈”达成四项协议的基础上进一步磋商，逐步扩大民事司法协助的内容与事项，就法律文书的送达、调查取证、判决、裁定和仲裁裁决的认可与执行等内容与事项达成协议。在对大陆法院判决的认可与执行条件上，台湾应当删除其法律中要求“互惠对等”以及“民间验证”等不合理的限制条件，从而尽可能与大陆规定的审查条件相呼应。 当然，做到以上几点，还需要进一步明确涉台民商事审判工作思路。可以先从加强两岸法律实务界的交流开始。比如通过定期研讨、互相访问、邀请讲学、观摩庭审等多种形式和研讨会、内部资料、案例(判例)汇编等多种载体，深化两岸法律界尤其是法律实务界的交流，凝聚共识。要对具体问题进行具体分析，就当前涉台民商事案件审判中的新情况、新问题进行调研，重点围绕“三通”后人员往来中有关旅游服务纠纷、婚姻继承纠纷、人身损害赔偿纠纷，经贸发展中有关知识产权纠纷、金融、保险领域的纠纷、投资纠纷等开展调研，形成有针对性的调研成果，为有关部门提供决策参考。 尤其在两岸“三通”后出现和可能出现的新的法律问题进行研究，可重点围绕台商投资保障、避免双重课税、经贸纠纷处理机制、知识产权保护等问题进行探讨和研究，为两岸下一步制度性协商提供理论支持和操作对策。在条件允许的情况下，海峡两岸司法机关建立直接的司法合作机制，重点就解决管辖权冲突、代为送达司法文书、代为调查取证中存在的问题进行协商，达成共识，建立机制。呼吁在适当时候召开全国法院涉台民商事案件审判工作座谈会，总结推广涉台民商事案件审判工作经验，进一步明确涉台民商事审判工作思路。
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user: 摘 要 本文主要通过因子分析，确定了影响出租车供需关系的指标；通过主成分分析、方差分析判断指标的影响程度以及运用回归分析评价出租车补贴方案的效力，得出各公司的出租车补贴方案对增加出租车供给量、缓解“打车难”有积极作用的结论。此外，通过建立微分方程模型提出新的出租车补贴方案并对其进行优化。运用本文所运用的各统计学模型对出租车供需情况进行预测和检验，并且为“互联网+”时代的出租车资源配置提供了科学性建议和理论性指导。 关键词 :因子分析，主成分分析，方差分析，回归分析
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user: 1. 引言 随着社会经济的发展和人民生活水平的提高，出租车越来越受到出行者的青睐，原因是出租车能够充分根据乘客需要，提供灵活、方便、直达的运输服务，并可以很好的满足人们的专有乘车空间和隐私要求。出租汽车有各种不同的车型，可根据客流在时间上和空间上的不同分布，提供灵活、即时的客运服务，这决定了它是城市客运系统中不可缺少的客运方式之一[ 1 ] 。 近年来，越来越多的城市出现了“打车难”这一局面，这主要是出租车市场供求失衡的原因。随着“互联网+”时代的来临，许多公司依托移动互联网建立了打车软件服务平台，实现了乘客与出租车司机的信息互通，使出租车行业更加一体化。同时各公司推出了多种出租车补贴方案，这在一定程度上提高了司机的工作积极性，推动了出租车行业的飞速发展。滴滴打车和快的打车两个软件，作为国内打车软件成功的代表，展开了多次补贴大战，更加剧了“打车难”现象的严重程度。现在，两个打车软件公司为了节约成本、提升市场议价权，逐步走向合作的道路。在后补贴时代，打车软件仅仅一个打车功能显然无以为继。只有各出租车公司采取合理有效的补贴方案，政府相关部门对出租车资源进行合理配置，才能有效地缓解“打车难”现象。
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user: 2. 衡量出租车供求的四大指标 [ 2 ] 通过SPSS，将出租车供给量和需求量分别作为因子1和因子2进行分析，并将因子载荷矩阵进行方差最大法旋转，得到旋转后的因子载荷矩阵见表1。 为方便研究，现采用表2中符号表示。分别从因子1和因子2的载荷矩阵中选出载荷处于前四位的因素作为主要研究对象，可以看出，因子1和因子2均与 、 、 、 有较强的相关性。因此，影响供求匹配的主要因素是：里程利用率 、车辆满载率 、万人拥有量 和出租车运营率 。 里程利用率：运营载客里程与行驶里程之比，一般以一辆车为单位，公式为： (1) 车辆满载率：单位时间通过道路的载有乘客的出租车数量占总通过出租车数量的比，公式为： (2) 万人拥有量：是人均设备普指标，用来描述一定城市规模内车辆的占有量，公式为： (3) Table 1 Factor loading matri 因子1 因子2 0.962 0.958 0.924 0.930 0.524 0.531 0.506 0.012 0.854 0.886 0.027 0.474 表1. 因子载荷矩阵 Table 2 Symbol descriptio 符号 含义 符号 含义 里程利用率 万人拥有量(辆/万人) 运营载客里程(公里) 出租车总量(辆) 行驶里程(公里) 人口规模(万人) 车辆满载率 出租车运营率 载客车数辆 出租车真正运营量(辆) 总通过车数辆 实际万人拥有量(辆/万人) 燃油价格 城市交通基础设施 表2. 符号说明 出租车运营率：出租车真正运营的数量与出租车总量之比，一般以一个城市为单位，公式为： (4)
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user: 3. 现有出租车补贴方案的统计分析 3.1. 主成分分析 [ 3 ] 1) 标准化处理 进行主成分分析的指标变量有4个： ，评价对象共有n个 ，第i个评价对象的第j个指标的取值为 。将各指标值 转换成标准化指标 ， (5) 其中 2) 计算相关系数矩阵 相关系数矩阵 (6) 式中 ， ， 是第i个指标与第j个指标的相关系数。 3) 计算特征值和特征向量 相关系数矩阵R的特征值 ，及对应的特征向量 ，其中 ，由特征向量组成4个新的指标变量 (7) 4) 计算综合评价值 计算特征值 的信息贡献率和累计贡献率。称 为主成分 的信息贡献率； 为主成分 的累计贡献率。以上海市为代表，搜集相关数据，得到补贴前、后四个评价指标的计算结果见表3。 利用SPSS软件，对四个评价指标进行主成分分析，分别得出补贴前、后相关系数矩阵的四个特征根、贡献率以及累计贡献率见表4。 通过分析表4可以发现，补贴前、后， 、 、 特征根的累计贡献率都达到80%以上，主成分分析效果可以接受；补贴前、后， 的累计贡献率低于80%，未能达到主成分的要求。 运用公式 (8) 计算综合得分值，得到补贴前、后的综合评价方程见表5。 Table 3 Calculation results of the evaluation index before and after subsid 补贴前 补贴后 72.4% 79.1% 89.2% 92.4% 20.86 25.97 81.3% 88.9% 表3. 补贴前、后四个评价指标的计算结果 Table 4 Calculation results of principal component analysis before and after subsid 特征根 贡献率 累计贡献率 补贴前 补贴后 补贴前 补贴后 补贴前 补贴后 1.4456 1.5668 50.3698 52.2252 84.1697 85.2252 1.3921 1.4961 52.5565 56.4035 85.1348 86.6287 1.1411 1.1487 41.3713 46.3713 74.6984 76.1646 1.6984 1.8752 59.6379 60.9476 86.8765 87.6446 表4. 补贴前、后主成分分析的计算结果 Table 5 Comprehensive evaluation equation before and after the subsid 补贴前 补贴后 表5. 补贴前、后的综合评价方程 3.2. 方差分析 因子A有两个不同的水平 ，在 水平下的试验结果 服从分布 ，且 间相互独立。现在在 水平下搜集到的10组数据 ，可以看成是取自 的一个容量为10的子样。假定 具有下述数据结构式 (9) 其中 相互独立，均服从 ，要检验的假设是 单因子方差分析的模型可以表示成： 另外，又有 (10) 按显著性假设检验程序，对给定的显著性水平 ，当 (11) 时拒绝 ，并认为各水平的效应在显著性水平下 有一定差异。 方差分析一般用到的显著性水平是：取 ，拒绝 ，称因子A的影响非常显著；取 ，不拒绝 ，取 ，拒绝 ，称因子A的影响显著；取 ，不拒绝 ，称因子A的影响不显著。经过计算，得到四个指标的影响评价见表6。 分析可得，在补贴前、后，里程利用率、车辆满载率变化非常显著，出租车运营率变化显著，万人拥有量变化不显著。 3.3. 回归分析 在3.1与3.2的分析中，万人拥有量既不是影响供给量的主要成分，也未在补贴前、后造成显著性差异，因此在回归分析中不再考虑万人拥有量，只考虑里程利用率、车辆满载率、出租车运营率。 补贴前的n组数据 ，可以写成一个 维的矩阵 Table 6 Impact assessment of four indicator 指标 F取值 影响 非常显著 非常显著 不显著 显著 表6. 四个指标的影响评价表 (12) 样本的均值为 (13) 样本协方差矩阵及样本相关系数矩阵分别为 (14) (15) 其中 (16) 对数据进行标准化处理，即对数据同时进行中心化与压缩处理： (17) 多元线性回归的统计模型为： (18) 记 则(18)可以表示为 (19) 用最小二乘法估计参数 ，即选取估计值 ，当 时，误差平方和 (20) 达到最小。为此，令 经整理化为以下正规方程组 (21) 正规方程组的矩阵形式为 (22) 当矩阵X列满秩时， 为可逆方阵，(22)式解为 (23) 将 代回原模型得到y的估计值 (24) 运用MATLAB软件，计算 ，得到的补贴前、后的参数值见表7。 则用回归分析得到的补贴前、后的回归方程见表8。 运用MATLAB，将补贴前、后的方程做成图像见图1，其中用颜色的深浅表示出租车供给量的多少。 在补贴前、后的两组图像中，同一坐标下的立方块颜色不同，并且补贴后图像的颜色明显深于补贴前图像的颜色。由此可以说明，在补贴前、后，出租车供给量发生了变化，并且补贴后的供给量明显多于补贴前。因此，打车软件对出租车的补贴方案起到了积极作用，这在一定程度上可以缓解“打车难”。
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user: 5. “互联网+”时代出租车资源配置与补贴的建议 5.1. 出租车资源配置的建议 1) 合理配置出租车的运营位置，缓解不同地区“打车难”现状。 2) 理顺利益分配机制，逐步放开垄断经营 [ 5 ] 。 3) 适度引入竞争和激励机制，提高出租车市场资源配置的效率 [ 6 ] 。 4) 适当限制高峰期社会车辆，增加出租车的运营率。 5.2. 出租车补贴的建议 1) 打车软件对出租车的补贴制度合理化，公司之间切忌恶性竞争。 2) 政府真正落实对出租车的燃油补贴制度，进一步完善出租车运价和油价联动机制。
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user: 一种新的系统寿命分布
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user: 摘 要 寿命分布问题是统计学中一类重要问题，寿命分布的参数模型具有理论成熟、计算简单、在实践中操作性强等优点。因此，我们定义了在元件寿命服从双参数混合指数分布、元件个数服从泊松分布的情况下的一种新的系统寿命分布——混合指数泊松分布，作为统计模型，研究了该分布的各种性质，且给出了在定数和定时截尾数据下参数的极大似然估计。 关键词 :混合指数泊松分布，极大似然估计，寿命分布
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user: 1. 引言 近年来，许多由经典的离散分布和寿命分布混合而成的新型寿命分布受到统计界以及其他领域的广泛关注，1998年Adimidis和Loukas将几何分布和指数分布结合，提出了指数几何分布(即Exponential- Geometric分布，简写为EG分布) [ 1 ] ，随后在2007年Coskun 提出了指数泊松分布(即Exponential-Poisson分布，简写为EP分布) [ 2 ] ，2009年Barreto和Criba提出了广义指数泊松分布(即广义Exponential-Poisson分布，简写为GEP分布) [ 3 ] 。2013年Nadaraja将几何分布、泊松分布和指数分布结合，获得了几何指数泊松分布(即Geometric Exponential Poisson分布，简写为GEP分布) [ 4 ] ，2015年，陈庆华提出了混合指数几何分布(即Mixture Exponential-Poisson分布，简写为MEP分布)，并研究了该分布的各种性质，讨论了参数的极大似然估计 [ 5 ] 。 在上述研究成果的基础上，我们将指数分布延伸到双参数混合混合指数分布，并与泊松分布结合，定义了新的寿命分布——混合指数泊松分布，并研究了该分布的各种性质，给出了三种情况下参数的极大似然估计。 混合指数泊松分布可描述为如下模型：考虑一个由 个原件组成的串联系统，其中各个原件独立工作，N是服从泊松分布的随机变量，元件的寿命服从双参数混合指数分布，则系统寿命服从混合指数几何分布。
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user: 2. 混合指数泊松分布的定义 若 是服从双参数混合指数分布且相互独立的随机变量， 的密度函数为 ， 其中， 。所以 的分布函数为 。 假设N服从泊松分布，其概率分布列为 ， 其中， ，且N和 相互独立。令 ，则X关于N的条件分布函数为 令 ，所以X的边缘分布函数为 (1) X的边缘密度函数为 (2) 这样，由混合指数分布和泊松分布结合，得到了一个新的复合分布。 若非负随机变量X的分布函数形如(1)式，(或者说密度函数形如(2)式)，则X服从混合指数泊松分布，记为 ， 。
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user: 3. 混合指数泊松分布的性质 3.1. 密度函数的单调性 对于任意的参数值， 是关于x的减函数，且 在 处取得最大值为 ，当 时， 趋近与0，符合寿命分布，可以当 或 等于0时，混合指数泊松分布退化为指数泊松分布(EP分布) [ 2 ] 。 3.2. 分位数 设随机变量 ，当 时，则有 ， 特别地，当 时，此分布的 分位数为 ，中位数为 。 证明： ，可计算得出 ，当 时， ， ，有 ，即此分布的 分位数为 ，中位数为 。 3.3. 期望与方差 设随机变量 ，则X的期望和方差分别为 证明：由X的分布函数为 ，可以得到 。 令 ， ，则 ，根据泰勒公式，可以得到 ，则 ，所以最终把 转化为求M。而 可以写成如下形式 所以根据上式，给出M的如下形式 所以X的期望为 。 又因为 利用 ，即可得出混合指数泊松分布的方差。 3.4. 生存函数与风险函数 设随机变量 ， 为其分布函数， 为其密度函数，则 1) 生存函数（或可靠度函数）为 [ 6 ] 2) 风险函数为 [ 7 ]
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user: 4. 混合指数泊松分布下的参数估计 设总体的概率函数为 ， 其中 是未知参数， 是来自该总体的样本，样本的联合概率函数用 表示，即样本的似然函数为 所以对数似然函数为 对 分别求关于 的偏导数，并令其为0，得到似然方程组为如下 在已知观测数据后，解上述方程组，即可得出参数的极大似然估计 。 4.1. 定数截尾数据下对参数的估计 设样本容量为n，截尾个数为 ，记k个观察到的寿命的次序统计量为： ，令他们的观察值依次为 ，则此时的似然函数为 ， 前k个次序统计量 的联合密度函数为 ， 特别的，当 时， 的联合密度函数为 令 ，所以似然函数为 再次按照极大似然估计的步骤即可求出定数截尾数据下参数的极大似然估计 [ 8 ] 。 4.2. 定时截尾数据下对参数的估计 设样本容量为n，指定的时间长度设为 ，寿命数据设为 ，第i次观测从0时刻起，当观测的寿命 时，寿命记为 ，如果到 时刻还未观测到寿命数据，则记 ， 。对n个观测数据 ，其中有些是寿命数据，有些是截尾数据，记寿命数据的集合为D，截尾数据集合为C [ 9 ] 。所以 时对应的概率函数为: ， 时对应的概率函数为: ， 因此 的似然函数为： 再次按照极大似然估计的步骤即可求出定时截尾数据下参数的极大似然估计[ 10 ] 。
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user: 摘 要 采用水热法合成了NaGd(MoO 4 ) 2 : Tb 3+ ， Eu 3+ 荧光粉。利用X射线衍射(XRD)对样品进行了测试，所制样品的衍射峰与标准卡片PDF#25-08282一致。样品的发光性质通过激发光谱和发射光谱进行了表征。证实了从Tb 3+ 到Eu 3+ 有能量传递的存在。 关键词 :水热法，NaGd(MoO 4 ) 2 ，Tb 3+ ，Eu 3+
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user: 1. 引言 近年来，更多的稀土(RE)离子掺杂的发光材料被应用于开发新的光学设备，如固态激光器、光纤、放大器、显示、照明和生物传感器等 [ 1 ] [ 2 ] 。白光LED由于体积小、能耗少、寿命长、无污染的优点，已成为一种新型的固态照明，被业内人士誉为第四代照明光源而备受瞩目 [ 3 ] - [ 6 ] 。传统的白光LED是基于蓝色芯片结合YAG: Ce荧光粉的黄光发射，但是由于市面上的红色荧光粉缺少红光成分，导致白光LED显色指数偏低，为了改变这种现象必须增加红色光源。因此，寻找一种稳定性高、能够有效吸收近紫外光或蓝光的红色荧光粉受到了人们越来越多的关注。钼酸盐材料具有良好的光学性质和化学稳定性，并且钼酸盐和钨酸盐材料中Eu 3+ 的较强的 4f -4f 跃迁吸收主要位于近紫外区和蓝光区，并可将吸收的蓝光和近紫外光的能量有效转化为红光发射 [ 7 ] - [ 10 ] 。Tb 3+ 掺杂的钼酸盐可以有效地发射绿光，所以Eu 3+ ， Tb 3+ 共掺的钼酸盐有希望成为一种黄色荧光粉。众所周知，许多有机添加剂可以修饰晶体表面，大量文献报道了在化学合成中柠檬酸钠试剂可以有效地控制样品的形貌 [ 11 ] - [ 13 ] 。 基于以上的原因本文采用水热法在柠檬酸钠水溶液中合成了Eu 3+ ， Tb 3+ 共掺的NaGd(MoO 4 ) 2 荧光粉，并用X射线衍射仪对样品的结构进行了表征，测量了样品的发射光谱和激发光谱，确定了样品的能量传递类型。
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user: 2. 实验 钼酸盐粉体材料的合成方法包括固相法、溶胶凝胶法、微乳液以及水热-溶剂热合成法等，其中水热法可对样品粒径和形貌实现较好的控制，易于获得具有良好结晶性的纳米粒子。水热法合成纺锤状NaGd(MoO 4 ) 2 : Tb 3+ ， Eu 3+ 粒子的具体实验步骤如下：首先，在磁力搅拌下将5 mmol的Na 3 Cit溶于50 mL去离子水中；其次将5 mmol Re(NO 3 ) 3 ·6H 2 O (Re = Gd + Eu+ Td) 溶于10 ml去离子水中，加入至上述的Na 3 Cit溶液中形成悬浊液并标记为溶液I；再次，将10 mL 1 mol/L的Na 2 MoO 4 ∙2H 2 O水溶液缓慢加入至溶液I中，此时白色沉淀立即溶解并形成了透明的胶体溶液。继续搅拌15 min 后，将所得到的胶体溶液转入一个100 mL的聚四氟乙烯内衬不锈钢反应釜中并将其置于烘箱中于180℃下反应24 h。待反应釜自发冷却至室温后，所得产物经离心、洗涤数遍后置于烘箱中于 80 ℃ 下干燥10 h即可得到白色的NaGd(MoO 4 ) 2 : Tb 3+ ， Eu 3+ 粉末。在本实验中共制备了八个样品，掺杂浓度分别为NaGd(MoO 4 ) 2 : 5%Tb 3+ ， x%Eu 3+ (x = 0，0.3，0.5，1，3，5，7，10)。 XRD (X射线衍射)图谱由日本理学公司D/max-2600/pc型X射线衍射仪测得，扫描速度为4.0 ˚/min，步长0.02˚，扫描范围2θ = 10˚~70˚。激发光谱和发射光谱由英国爱丁堡公司LFS920荧光光谱仪测得。
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user: 4. 结语 本文采用水热法成功合成了NaGd(MoO 4 ) 2 : 5%Tb 3+ ， x%Eu 3+ 荧光粉。采用X射线衍射(XRD)对样品的结构进行了表征。通过分析样品的激发谱和发射谱研究了其光致发光性质。在486 nm激发波长下，样品的发射谱中观察到了从Tb 3+ 到Eu 3+ 有能量传递的过程。随着Eu 3+ 的浓度的增加，样品的发射光谱成分随之发生了变化，样品的发光颜色随着Eu 3+ 浓度的增加能够从绿色逐渐变为红色。其中NaGd(MoO 4 ) 2 : 1% Eu 3+ ，5% Tb 3+ 样品的色坐标为(0.466， 0.524)，接近YAG: Ce黄色荧光粉的色坐标值(0.461， 0.525) [ 15 ] 。此外，所制备的材料发射光谱中具备红光和绿光成分，所以这种荧光粉可以与蓝光GaN芯片相结合，制成三基色白光LED系统，有可能弥补传统GaN芯片+YAG: Ce 黄色荧光粉白光LED系统显色性不足的缺陷。另外发光色坐标值连续可变的NaGd(MoO 4 ) 2 : 5%Tb 3+ ， x%Eu 3+ 荧光粉材料在光学防伪标识方面也有较大的应用潜力。
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user: 摘 要 物联网在农业中的应用，使一系列作物在不同生长周期被模糊处理的问题，都得到了良好把关。然而这种精确把关，从某种程度上讲也是远程控制技术人员经验，感觉的反映。本文基于农作物生长优选环境的选择，对面向农业物联网监测到的数据，采用统计中的方差分析方法构建模型，将统计方法与农业问题的解决相结合，进而准确定量的寻找作物生长的最佳试验点，保证农作物有一个良好适宜的生长环境，并试图将这种方法应用于实践中。 关键词 :农业物联网，监测数据，优选环境，方差分析，最佳试验点
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user: 1. 引言 物联网被世界公认为是继计算机，互联网与移动网之后的世界信息产业第三次浪潮。与传统的农业相比，浇水，施肥，打药全凭经验，靠感觉，而农业物联网技术的应用，瓜果蔬菜该不该浇水？施肥，打药怎样保持精确的浓度？温度，湿度如何实现按需分配？农民只需按个开关，做个选择，或是完全听“指令”，就可以种好菜，养好花。然而农业物联网的这种“精确”把关，从某种程度上讲，也是远程控制技术人员经验，感觉的反映[ 1 ] 。 多元统计分析中的方差分析模型是20世纪发展起来的一种统计方法，它是由英国统计学家进行试验设计时为解释试验数据而首先引入的 [ 2 ] 。目前，方差分析广泛应用于分析心理学，生物学以及工程和医药等的试验数据中。方差分析形式上是比较多个总体均值是否相等，本质上是从数据误差来源的分析入手，分析分类自变量对数值因变量的影响，寻找最佳试验点或控制变量的最优组合。本文基于农作物生长优选环境的选择，对面向农业物联网监测到的数据，采用统计中的方差分析方法构建模型，从而试图定量的解决作物生长过程一系列被模糊处理的问题，并进一步研究提高农作物产量的最优组合生长环境。
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user: 2. 试验设计 在一次基于物联网监测数据的农业试验中，研究影响玉米产量的因子，试验中选用了三个玉米品种，分别施用三种肥料，然后在面积和肥沃程度基本相同的土地上进行试验。试验结果见表1。在误差允许的范围内，控制其它生长环境几乎理想的情况下，采用交互分组和二种因素配合进行试验 [ 3 ] 。一般而言，在农业生产中，玉米的产量越高，说明生长条件越适宜，但这种高产量究竟是因为条件适宜产生的，还是偶然因素造成的，实际中我们经常模糊处理，而本文我们将从统计的角度进行定量的分析。寻找作物 Table 1 Corn variable under different experimental condition 品种1 品种2 品种3 肥料1 26 24 27 25 25 19 20 23 22 21 19 22 22 21 20 肥料2 20 17 22 21 17 18 17 13 16 12 17 14 15 16 15 肥料3 19 22 21 20 18 15 16 17 15 14 17 16 16 15 15 表1. 不同试验条件下的玉米产量 生长的优选环境即分析影响作物生长的不同因素组合下的产量是否有显著差异，实际上是判断不同的因素组合对农作物的产量是否有显著影响，做出这种判断最终被解释为从误差来源分析入手，寻找造成作物产量的这种差异来源于何种原因。基于北京农业信息技术研究中心监测到的数据统计结果如上，采用简单随机抽样保证了样本的独立性，对数据采用EXCEL进行双机录入保证了数据的准确性，并基于SPSS20.0进行数据的建模分析。
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user: 3. 构建数学模型 3.1. 问题分析，确定观测变量和控制变量 研究中物联网监测到的可测指标为玉米产量，涉及的可控因素有两个，分别为品种和肥料。可控因素各有3个水平，每个水平可以看作一个总体，监测到的数据可以看做从相应总体中抽取的样本。从数据的结构可以看到，每两个因素的交叉处进行了重复试验，因此我们可以设法构建平衡态下有交互作用的双因素方差分析统计模型。假设行控制变量有k个水平，列控制变量有r个水平，每个交叉水平处有p个样本，则在行控制变量的第i个水平和列控制变量的第j个水平下的第m个观测值可表示为 ， ； ； 其中 为抽样误差，是服从正态分布 的独立随机变量， 为行因素的效应， 为列因素的效应， 为二者的交互效应， 为总均值。 3.2. 剖析观测变量的方差，确定离差分解式 基于统计的方法来处理农业问题本质上是将统计中的数据处理思想应用于农业生产问题的研究中，方差分析的思想是分析数据的误差来源。交叉处进行了重复试验，则试验数据中的总差异中应包含有各个可控因素所引起的独立主效应和随机因素所引起的变异，以及通过各个水平间搭配对试验结果产生交互影响（即各可控因素交互作用所引起的变异）。故研究中我们应考虑品种，肥料这两个可控因素引起的以及随机因素的变异和两个可控因素的交互作用引起的变异 [ 4 ] 。这样我们采用统计中误差的完全离差分解方式，则完全离差分解式： 3.3. 提出统计假设 根据上述的分析我们做出如下的统计假设： 原假设 ：肥料对玉米产量无显著影响；品种对玉米产量无显著影响； 肥料和品种的交互作用对玉米产量无显著影响。 3.4. 进行离差分析，将条件误差，交互作用，与随机误差进行比较，得方差分析表 若 为对应于行因素的第i个水平和列因素的第j个水平的第m个观测值； 为行因素的第i个水平的样本均值； 为列因素的第j个水平的样本均值； 为行因素的第i个水平和列因素的第j个水平的样本均值； 为全部n个观测值的总均值。 则总的离差平方和： 行因素离差平方和： 列因素离差平方和： 交互作用离差平方和： 误差平方和： 为了检验行因素的主效应是否显著，构建F检验统计量为： 为了检验列因素的主效应是否显著，构建F检验统计量为： 结果见表2，表3： 基于SPSS20.0进行统计分析，可以得到玉米产量的双因素方差分析结果为 Table 2 Data structure of double factor variance analysis in equilibrium stat 误差来源 离差平方和 自由度 均方 F值 p值 行因素 列因素 交互作用 误差 总和 表2. 平衡态下双因素方差分析数据结构 Table 3 Test of the effect of the subjec 源 III 型平方和 df 均方 F Sig. 校正模型 496.044 a 8 62.006 23.951 0.000 截距 15754.756 1 15754.756 6085.528 0.000 品种 187.911 2 93.956 36.292 0.000 肥料 307.378 2 153.689 59.365 0.000 品种*肥料 0.756 4 0.189 0.073 0.990 误差 93.200 36 2.589 总计 16344.000 45 校正的总计 589.244 44 表3. 主体间效应的检验 a R方 = 0.842 (调整R方 = 0.807) 3.5. 统计决策 对于给定的显著性水平 ，从检验的结果可以看到，肥料和品种各自独立主效应的相伴概率p分别为0.000和0.000，均小于给定的显著性水平 ，说明选取不同的肥料和品种对玉米的产量具有显著的影响，在作物的生长过程中应加以重视，而二者的交互效应的相伴概率p为0.990，远大于给定的显著性水平，故不能说明二者的交互效应在统计上对玉米产量有显著影响。调整的R方反映模型对观测数据的总体拟合程度，越接近1说明拟合程度越高。该模型调整R方 = 0.807，说明拟合的还比较理想，从另一个角度说明玉米产量主要受行列主效应的影响 [ 5 ] 。 3.6. 关系强度的测量 在上面的数据模型分析过程中，行平方和度量了肥料对玉米产量的影响效应，列平方和度量了品种对玉米产量的影响效应，而二个平方和加在一起共同度量了主效应对玉米产量的联合效应，联合效应与 总平方和的比定义为 ，其平方根反映了主效应与因变量之间的关系强度。即 ， 两个主效应解释了玉米产量差异的84.05%，其它因素（交互效应和残差效应）只解释了15.94%，说明肥料和品种的不同与玉米产量之间有较强的关系 [ 6 ] 。
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user: 4. 结果分析 4.1. 控制变量交互作用的图形分析 分析发现品种和肥料的交互效应没有对玉米的产量产生影响，为了直观的显示该结论，我们进行交互作用的图形分析，结果见图1。 在品种从水平1变化到水平3的过程中，肥料3个水平下的玉米产量基本按照相同的规律变动，各直线在各个水平基本平行，所以品种和肥料之间对玉米的产量无明显的交互影响，和我们数据拟合的结果是一致的 [ 7 ] 。 4.2. 均值检验 基于品种多重比较(表4)和偏差对比(表5)以及箱线图2的结果，可以看到品种1和2，3之间对玉米的产量有显著性的影响效应，且品种1作用下的玉米产量均值最大，总体产量都比较高，是我们重点关注和考察的品种 [ 8 ] 。 而对肥料的多重比较(表6)以及K矩阵偏差对比(表7)和箱线图3的结果表明，肥料1和2，3之间 图1. 交互作用图形分析 Table 4 LSD multiple comparisons (variety (I) 品种 (J) 品种 均值差值 (I-J) 标准误差 Sig. 95% 置信区间 下限 上限 品种1 品种2 4.40 * 0.588 0.000 3.21 5.59 品种3 4.27 * 0.588 0.000 3.08 5.46 品种2 品种1 −4.40 * 0.588 0.000 −5.59 −3.21 品种3 −0.13 0.588 0.822 −1.32 1.06 品种3 品种1 −4.27 * 0.588 0.000 −5.46 −3.08 品种2 0.13 0.588 0.822 −1.06 1.32 表4. LSD多重比较(品种) 基于观测到的均值。误差项为均值方(错误) = 2.589。 * 均值差值在 0.05 级别上较显著 Table 5 Variety deviation compariso 品种偏差对比 对比结果(K矩阵) 因变量 玉米产量 级别1和均值 对比估算值 2.889 假设值 0 差分（估计–假设） 2.889 标准误差 0.339 Sig 0.000 差分的95%置信区间 下限 2.201 上限 3.577 级别2和均值 对比估算值 −1.511 假设值 0 差分（估计-假设） −1.511 标准误差 0.339 Sig 0.000 差分的95%置信区间 下限 −2.199 上限 −0.823 表5. 品种偏差对比 图2. 箱线图(品种) Table 6 LSD multiple comparisons (fertilizer (I) 肥料 (J) 肥料 均值差值 (I-J) 标准误差 Sig. 95% 置信区间 下限 上限 肥料1 肥料2 5.73 * 0.588 0.000 4.54 6.92 肥料3 5.33 * 0.588 0.000 4.14 6.52 肥料2 肥料1 −5.73 * 0.588 0.000 −6.92 −4.54 肥料3 −0.40 0.588 0.500 −1.59 0.79 肥料3 肥料1 −5.33 * 0.588 0.000 −6.52 −4.14 肥料2 0.40 0.588 0.500 −0.79 1.59 表6. LSD多个比较(肥料) 基于观测到的均值。误差项为均值方 (错误) = 2.589。 * 均值差值在0.05级别上较显著。 Table 7 Fertilizer deviation contras 肥料偏差对比 对比结果(K矩阵) 因变量 玉米产量 级别1和均值 对比估算值 3.689 假设值 0 差分（估计–假设） 3.689 标准误差 0.339 Sig 0.000 差分的95%置信区间 下限 3.001 上限 4.377 级别2和均值 对比估算值 −2.044 假设值 0 差分（估计-假设） −2.044 标准误差 0.339 Sig 0.000 差分的95%置信区间 下限 −2.732 上限 −1.356 表7. 肥料偏差对比 图3. 箱线图(肥料) 对玉米产量有显著的影响，且肥料1作用下玉米的产量总体较高，均值最大，是值得我们研究的肥料品种 [ 9 ] 。
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user: 5. 方差分析假设的检验 在面向农业物联网监测数据且基于农作物生长优选环境的试验模型分析中，我们是在收集到的数据服从正态性和方差齐性以及各样本相互独立的前提假设下进行的，多以我们有必要对所做的假设进行验证。由于我们采取简单随机抽样得到样本，故保证了数据的随机性和独立性，即从各个总体中抽取的随机样本是相互独立的[ 10 ] 。结果见表8~表10。 从以上分析结果可以看到，在所有组中因变量的误差方差满足齐性，且在给定的显著性水平下，检验的p值均大于给定的水平，故满足数据分析的正态性。
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user: 6. 结论 方差分析是一种定量处理数据的统计推断分析方法。利用统计的思想和模型，定量处理面向农业物流网监测到的数据，可以从某种程度上解决农作物生长优选环境中一系列被模糊处理的问题，具有一定的应用价值。如何找到适合农作物生长的最优组合环境是农业生产中经常遇到的问题，对此我们将统计 Table 8 Levene test of equivalence property of error variance F df1 df2 Sig. 2.613 8 36 0.023 表8. 误差方差等同性的Levene检验 a 检验零假设，即在所有组中因变量的误差方差均相等。 a 设计: 截距 + 品种 + 肥料 + 品种 * 肥料 Table 9 Normal tes 品种 Kolmogorov-Smirnov a Shapiro-Wilk 统计量 df Sig. 统计量 df Sig. 玉米产量 品种1 0.121 15 0.200 * 0.950 15 0.521 品种2 0.124 15 0.200 * 0.971 15 0.878 品种3 0.220 15 0.049 0.865 15 0.028 表9 正态性检验 * 这是真实显著水平的下限。 a Lilliefors显著水平修正 Table 1 0 Normal tes 肥料 Kolmogorov-Smirnov a Shapiro-Wilk 统计量 df Sig. 统计量 df Sig. 玉米产量 肥料1 0.163 15 0.200 * 0.945 15 0.454 肥料2 0.186 15 0.173 0.962 15 0.732 肥料3 0.203 15 0.098 0.900 15 0.095 表10. 正态性检验 * 这是真实显著水平的下限。 a Lilliefors显著水平修正 的方法与农业生产中一些问题的研究相结合，可以更加准确方便的解决需多实际问题 [ 11 ] 。
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user: 摘 要 本文对超短脉冲拉盖尔–高斯脉冲光束通过圆环光阑后在远场的光谱移动和光谱开关以及临界衍射角附近的功率谱变化规律进行了研究。结果表明：在临界衍射角附近超短脉冲拉盖尔–高斯光束光谱分裂成两等峰值，即产生了光谱开关效应；随着脉冲宽度的增加，两等峰值之间的角频率间隔减小，光谱开关产生的位置向轴靠近，相对光谱移动减小；而随着圆环孔径的增大，光谱开关产生的位置发生变化，但相对光谱移动基本保持不变。 关键词 :超短脉冲，拉盖尔–高斯光束，圆环光阑，光谱开关，光谱蓝移
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user: 1. 引言 在奇点光学[ 1 ] 中，蒲继雄等人 [ 2 ] 首次提出了光谱开关的概念；随后，Foley和Wolf [ 3 ] 及Pu J等人 [ 4 ] 对光谱开关做了相应的分析并对其产生的物理机制进行了深入的研究 [ 3 ] [ 4 ] 。迄今为止，与此相关的许多研究 [ 2 ] - [ 6 ] 都得到了实验的验证 [ 7 ] [ 8 ] 。而光谱异常行为在信息编码中具有潜在的应用价值，研究某些光束通过光阑后的光谱异常行为 [ 9 ] 也变得十分具有实际意义。超短脉冲拉盖尔–高斯光束通过圆孔的光谱异常行为已进行了相关的研究 [ 10 ] ，本文基于菲涅耳衍射积分公式，推导出了超短脉冲拉盖尔–高斯脉冲光束通过圆环光阑后的空间–频率域中解析式，计算分析了圆环孔径大小的变化以及脉冲宽度的变化对超短脉冲拉盖尔–高斯光束的光谱特性及光谱开关的影响。
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user: 2. 理论推导 在柱坐标系中，设入射面z = 0上有一圆对称拉盖尔-高斯脉冲光束 (1) 式中 为束腰宽度，是与频率无关的常量； 为径向距离； 为n阶拉盖尔函数；S(ω)为初始轴上的脉冲光谱，是脉冲信号f(t)的傅里叶变换谱，即 (2) 设该拉盖尔-高斯脉冲光束在z = 0平面处通过一内径为a，外径为b的圆环光阑。将(1)式代入菲涅耳–基尔霍夫衍射积分公式，得在z > 0的空间的任一点的光场为 [ 10 ] (3) 式中，k = ω/c为波数， 表示第一类零阶Bessel函数， 为圆环光阑函数 (4) 利用贝塞尔函数和拉盖尔函数的级数展开式 (5) (6) 则(3)式可化为 (7) 式中c为真空中光速， 和 表示截断参数， 是瑞利距离， 表示Gamma函数。(7)式即超短脉冲拉盖尔–高斯光束通过圆环光阑后在频域中的表达式，它适用于近场和远场区域。 在远场近似( )情况下，(7)式化简为 (8) 设在z = 0处的高斯脉冲为 [ 11 ] (9) 式中，T是与初始时刻脉冲宽度T FWHM 相关的参数，即 ，ω c 为载波频率。其傅里叶变换谱为 (10) 将(10)代入(8)可得超短脉冲拉盖尔-高斯光束在远场的光场为 (11) 由式(11)可得超短脉冲拉盖尔–高斯光束通过圆环后在远场的功率谱为 (12) 式中 为光谱调制函数，用来描述圆环光阑衍射对源光谱的调制作用。 (13) 将(12)式对ω求导，并令其等于零可得轴上功率谱取极大值时的角频率应满足关系 (14) 对(14)式进行泰勒级数展开并忽略高阶项可得轴上光谱移动为 (15) 上式表明超短脉冲拉盖尔–高斯光束在远场轴上光谱蓝移，大小为 ，轴上光谱蓝移与文献 [ 9 ] 一致。Δω与脉冲宽度T有关，脉冲宽度越大，蓝移越小。
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user: 3. 数值计算结果和分析 对n = 3时超短脉冲拉盖尔-高斯光束的解析式进行计算来说明超短脉冲拉盖尔-高斯光束通过圆环后的光谱移动及光谱开关等特性。 在远场傍轴近似下，sinθ ≈ tanθ = ρ/z，θ为衍射角，图1给出了在载波频率处不同截断参数δ 2 的光谱调制函数M(ρ， z， ω)与衍射角θ的关系。计算参数：δ 1 = 1，ω c = 2.36 fs −1 ，w 0 = 0.05 mm，z = 100 mm。由图1可以看出，当δ 2 = 1.6时，随着衍射角的增大，光谱调制函数减小，当θ = 0.252˚时调制函数第一次取得极小值，而随着衍射角的继续增大，调制函数先增大再减小，然后再增大再减小，分别于θ = 0.579˚和θ = 0.908˚处取得第二次和第三次极小值，即0.252˚、0.579˚和0.908˚为此时光谱调制函数的一阶、二阶和三阶临界衍射角。当δ 2 = 2时，其相应的一阶、二阶和三阶临界衍射角分别为0.268˚、0.587˚和0.888˚。当δ 2 = 2.4时，其对应的一阶、二阶和三阶临界衍射角分别为0.105˚、0.330˚和0.577˚。 图2给出了在第一阶临界衍射角附近的超短脉冲拉盖尔–高斯光束的归一化功率谱。计算参数：ω c = 2.36 fs −1 ，w 0 = 0.05 mm，δ 1 = 1，δ 2 = 2，T = 3 fs。由图可以看出，在衍射角θ c = 0.2608˚处，光谱分裂成两个相等的峰值，两峰对应的角频率分别为1.976 fs −1 和2.872 fs −1 ，且ω min = 2.42 fs −1 时，|E(ρ，z，ω min )| 2 = 0，这种光谱异常行为被称为光谱开关 [ 2 ] ；当θ = 0.252˚ < θ c 时，功率谱取得极大值对应的角频率为2.016 fs −1 ，小于载波频率，称为光谱红移;当θ = 0.266˚ > θ c 时，功率谱取得极大值时的角频率为2.848 fs −1 ，大于载波频率，称为光谱蓝移。 图3给出了T = 3 fs，6 fs，9 fs时的超短脉冲拉盖尔–高斯光束的一阶光谱开关，计算参数：ω c = 2.36 fs −1 ，w 0 = 0.05 mm，δ 1 = 1，δ 2 = 2。由图可以看出随着脉冲宽度的增加，对应于T = 3 fs、6 fs和9 fs时的临界衍射角分别为0.166˚、0.470˚和0.528˚，产生一阶光谱开关的衍射角逐渐增大；光谱开关的两等峰值之间的角频率间隔分别为0.91 fs −1 、0.46 fs −1 和0.32 fs −1 ，光谱开关的两个等峰值之间的角频率间隔减小。由此可见，随着脉冲宽度的增加，光谱开关的两等峰值之间的角频率间隔减小，对应的临界衍射角亦发生变化。 我们定义相对光谱移动为 式中， 表示功率谱取极大值时的角频率。 ，光谱蓝移， ，光谱红移。 图4给出了超短脉冲拉盖尔–高斯光束相对光谱移动随衍射角的变化关系，计算参数：ω c = 2.36 fs −1 ，w 0 = 0.05 mm， δ 1 = 1。由图4(a)可以看出，当T = 3 fs，δ 2 = 1.6时，轴上相对光谱移动Δω/ω c = 0.038983，随衍射角增大，光谱蓝移减小，θ = 0.1311˚时，Δω/ω c = 0，衍射角进一步增大，光谱红移，当衍射角增大到θ = 0.2475˚时，Δω/ω c 突然从−0.15254跃至0.20678，即产生了第一阶光谱开关效应；而对应于T = 3 图1. 归一化光谱调制函数与衍射角的关系 图2. 超短脉冲拉盖尔–高斯光束在临界衍射角附近的归一化功率谱 图3. T = 3 fs， 6 fs， 9 fs时的超短脉冲拉盖尔–高斯光束的一阶光谱开关 图4. 超短脉冲拉盖尔–高斯脉冲光束的相对光谱移动随衍射角的变化关系 fs，δ 2 = 2时，在θ = 0.2605˚处，Δω/ω c 突然从−0.15254跃至0.21695，即第一阶光谱开关效应产生；而对应于T = 3 fs，δ 2 = 2.4时，在θ = 0.1015˚处，Δω/ω c 突然从−0.14915跃至0.23220，即第一阶光谱开关效应产生。则由此可知，随着圆环孔径的增加，相对光谱移动基本保持不变，光谱开光位置发生变化。 由图4(b)可以看出，对应于T = 6 fs，δ2 = 2时，在θ = 0.1535˚处，Δω/ω c 突然从−0.09152跃至0.10339，即第一阶光谱开关效应产生。与T = 3 fs，δ 2 = 2时比较，其相对光谱移动显著减小，同时光谱开关位置向轴靠近。所以，随着脉冲宽度的增加，相对光谱移动减小，光谱开光位置向轴逼近。总的来说，圆环孔径的大小主要影响光谱开光的位置，而脉冲宽度显著影响相对光谱移动的大小，而对光谱开光的位置影响较小。
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user: 4. 结论 本文基于菲涅耳衍射积分和级数展开法导出了超短脉冲拉盖尔-高斯光束通过圆环光阑后的频谱解析式，并对其进行了数值计算和分析。结果表明：超短脉冲拉盖尔-高斯光束通过圆环光阑后在临界角附近光谱分裂成两等值的波峰，即产生光谱开关效应，且光谱在衍射角略小于临界衍射角θ c 时，光谱红移，在衍射角略大于临界衍射角θ c 时，光谱蓝移。随着圆环孔径的增加，相对光谱移动基本保持不变；而随着脉冲宽度的增加，光谱开关的两等峰值之间角频率间隔逐渐减小，相应阶光谱开关的位置明显向轴靠近，相对光谱移动亦明显减小。
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user: 摘 要 在市场经济的体制下，顾客满意是衡量质量商品服务好坏的最终标准。研究显示，开发一个新客户的成本相当于维护一个老客户的20倍。通过顾客满意度指数测评，可使企业尽快适应从“卖方”市场向“买方”市场的转变。基于某茶叶公司随机调查问卷的真实数据，从模型的结构变量本身出发，采用统计中的效度分析，路径分析以及矩阵分析等多元统计方法对模型进行研究分析，测量用户对某一特定商品或服务以及企业的顾客满意指数值和它们之间的影响和关系，从而为企业的发展改进，政府的决策提供建设性意见。 关键词 :结构变量，顾客满意度测评，统计分析
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user: 1. 国内外顾客满意度测评模型的研究现状 21世纪是质量的世纪，质量的概念已从符合性质量发展到现今用户的适应性质量。顾客满意度测评能够利用计量经济学以及数学模型对企业当期的商品和服务进行统计分析和量化评估，并通过因素重要性推导模型判断服务中急需改进的因素，作为企业改善目前的商品和服务，维护并扩大现有客户群。 全球最早在全国范围开展顾客满意指数测评的国家是瑞典，至今逐步覆盖了瑞典的32个行业。目前，在欧美等经济发达的国家对其研究比较热，顾客满意指数成为衡量国家及行业综合经济的重要指标。美国满意指数(简称ACSI)首先由设在美国密西根大学商学院的国家质量研究中心和美国质量协会共同发起并研究，提出的一个经济类指数，并于1994年开始公布测评结果。在80年代中期，美国政府建立了“马尔科姆·鲍德里奇全国质量奖”来鼓励企业应用“顾客满意”，这一奖项的设立大大推动了“顾客满意”的发展。迄今为止，共有包括韩国，台湾，欧共体在内的22个国家和地区设立了自己的研究机构，并开始逐步推出全部或部分行业的顾客满意度指标。欧洲顾客满意指数(简称ECSI)的研究由欧洲质量组织(EFQM)等机构共同资助完成。欧洲顾客满意指数模型在瑞典模型和美国模型的基础上又有了新的发展，它由7个结构变量，20个观测变量和10个关系构成[ 1 ] 。 随着我国自上世纪90年代越来越多行业进入了买方市场以来，“顾客满意”就逐渐大行其道，顾客满意营销在2002年被评为过去十年里对中国企业带来巨大影响的10大管理实践之一。1999年12月，国务院发布了《关于进一步加强商品质量工作若干问题的决定》，第一次明确提出要研究和探索顾客满意指数测评方法。我国于上个世纪末全面引入顾客满意指数概念，由国家政府部门牵头开展了多次各行各业顾客满意度指数测评活动。国家质检总局于2001年牵头组织了两次全国性顾客满意指数实验研究，并于2002年开始进行全国性推广。
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user: 2. 模型分析的主要发现 顾客满意指数(其中的指数也叫指标或者潜变量)是企业形象，顾客期望，感知质量，感知价值，顾客满意度，顾客忠诚和顾客抱怨等七个潜变量的统称。根据实际情况对各潜变量进行界定，除了顾客抱怨外的潜变量以各潜变量的均值为界，分值超过均值，认为用户的评价相对较高，分值在均值以下，认为用户的评价一般。其中顾客抱怨指数低于30，认为抱怨值相对较小 [ 2 ] 。 某茶叶公司顾客满意指数结构变量分析，在95%的置信水平下，顾客满意度指数的估计区间为[94.34，96.28]。见表1。 分析发现顾客对该茶叶公司产品和服务的认可度较高，总体期望较高，表明用户对产品给予很高的要求；其次顾客对产品和服务的感知质量评价较高，并且感知质量得分低于顾客预期的评价，说明产品的质量距离用户的预期还有一定的差距；感知价值处于优势区是公司继续保持的优势点，企业形象和感知价值以及用户期望处于机会区，是公司需要关注的点 [ 3 ] 。
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user: 4. 总结 上面的分析结果基于某茶叶公司，从研究的需要及数据时效性和准确性的角度考虑，该茶叶公司对其服务过的用户进行测评分析，目的在于了解用户对产品的满意程度，为下一步完善服务体系，提高质量提供重要依据和参考。模型中用于分析的数据来源于实际调查，在调查中采用随机问卷的方法，实际 Table 3 Reliability statistic 可靠性统计量 Cronbach’s Alpha 项数 0.936 21 表3. 可靠性统计量 Table 4 Table variance explained (Extraction method for MLM 因子 初始特征值 提取平方和载入 合计 方差的% 累积% 合计 方差的% 累积% 1 9.742 46.392 46.392 6.835 32.550 32.550 2 2.117 10.079 56.471 0.956 4.553 37.103 3 1.300 6.190 62.661 2.337 11.130 48.233 4 1.002 4.773 67.434 2.731 13.005 61.239 5 0.963 4.587 72.021 0.584 2.783 64.021 6 0.883 4.206 76.227 0.780 3.713 67.734 7 0.737 3.508 79.736 0.587 2.797 70.531 8 0.657 3.126 82.862 9 0.585 2.786 85.648 10 0.477 2.273 87.922 11 0.433 2.064 89.985 12 0.383 1.826 91.811 13 0.318 1.515 93.326 14 0.289 1.377 94.703 15 0.255 1.215 95.918 16 0.226 1.075 96.993 17 0.191 0.911 97.904 18 0.158 0.750 98.655 19 0.121 0.578 99.232 20 0.100 0.477 99.709 21 0.061 0.291 100.000 表4. 解释的总方差(提取方法为最大似然法) 收回有效问卷313份，基本满足了调查和分析的需求。用EXCEL对数据进行双机录入，保障了数据的准确有效。采用SPSS20.0和EXCEL2013相结合对数据进行分析作图，而对满意度指数结构模型中的相关数值计算采用偏最小二乘法Smart-PLS进行。 随着市场经济的不断发展，顾客满意已成为在市场经济体制下产品和服务占有市场，以质取胜的必要条件，成为组织推动产品和服务不断改进和持续提高，获得经济效益的一条基本途径，顾客满意是质量满足顾客的需求程度，顾客满意度是衡量质量好坏的最终标准；顾客满意测评这种调查可以利用计量经济学模型，通过连续性的定量研究，获得消费者对特定服务的满意度，消费缺憾，再次购买率与推荐率等指标的评价以及对企业当前商品及服务进行量化评估，判断产品和服务中急需改进的因素，作为企业改善目前的商品及服务质量，维护并扩大现有客户群的重要方法 [ 9 ] 。 在经济飞速发展和竞争日趋激烈的当今，谁可以拥有更多的客户群谁就会占有更大的市场。当下，企业的发展进步，政府的决策等，最终都会转化为顾客或用户满意度的量化评估，这样使企业明确产品或服务存在的急需解决问题，并识别顾客隐含、潜在的需求，利于产品创新和持续改进，从而可以赢得更大的市场，在提高顾客满意度，追求顾客忠诚度的过程中提高经营绩效。
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user: 摘 要 为降低数据维数，简化数据运算，我们采用因子分析和判别分析相结合的方法，运用方差累计贡献率在85%以上的前k个主成分代替原始砂基液化的有关因素，对砂基液化因素进行分析，这种方法并没有缩减样本量，只是对原始数据进行了浓缩和综合，通过对得到的因子得分数据进行判别分析，可得到一组判别结果。另外，利用因子分析的提取方法得到变量的共同度，变量共同度高的表示变量中的大部分信息均能够被因子所提取，选出变量共同度较高的对应的变量，利用这些变量再次进行判别分析，对两次判别分析得到的结果与原结果进行汇总对比，分析误判率。结果表明，这两种方法的结合在一定程度上用于筛选砂基液化的主要因素以及预测砂基液化可行性强，效果较好。 关键词 :砂基液化，因子分析，判别分析
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user: 1. 引言 砂基液化是砂质地基在地下水压力突然增加时产生流动的现象。疏松的砂性土，特别是粉细砂，经过动载荷作用后将趋于密实，如地震、打桩、爆破及机械振动等。砂基液化能导致地裂缝、错位、滑坡、不均匀沉降等地基失稳现象。砂土、饱和、震动是砂土液化的基本条件。只要采取一定的方法和措施，砂基液化是可以预防和控制的[ 1 ] 。砂基液化类型的确定是对砂质地基质量和稳定性的一种综合评价，所以利用相关因素以及样本数据对砂基液化进行预测有非常重要的作用，但是影响砂基液化的因素有很多，影响砂土液化的因素包括砂土的成分、砂的密度、砂层的有效覆盖压力及震动的强度和时间等，如果从这些因素来研究砂基是否液化，避免各个因素之间的信息重合，可以更好地分析各个因素对砂基液化的综合影响，从而可以根据这些因素的数据对砂基进行预测，这样可以降低数据维数，简化数据运算，节省计算时间，对于砂基液化问题的研究具有重要作用。 在现实研究过程中，往往需要对所反映事物、现象从多个角度进行观测。因此研究者往往设计出多个观测变量，从多个变量收集大量数据以便进行分析寻找规律。多变量大样本虽然会为我们的科学研究提供丰富的信息，但却增加了数据采集和处理的难度，更重要的是，许多变量之间存在一定的相关关系，导致了信息的重叠现象，从而增加了问题分析的复杂性 [ 2 ] 。所以，我们可以借鉴因子分析浓缩数据的优点，在信息损失较小的前提下，将多因素转换成较少的因素，根据提取的较少因素对未知类别的数据进行预测，将其运用到实际工程项目中，具有重要的作用。