1) multilinear polynomial
多重线性多项式
1.
The additive subgroup generated by a multilinear polynomial;
一个多重线性多项式生成的可加子群
2.
Based on the general regular simplex interest region of ( q-1 ) dimension and multilinear polynomial model,An A optimal mixture design was suggested.
对于一般的ｑ－ １ 维正规单纯形利益区域和多重线性多项式模型， 给出了Ａ最优的混料设计， Ａ最优的混料设计的柱点是所有的正规单纯形的各类中心·令ｒｉ（ｉ＝ １ ，２ ，…，ｑ） 表示每个第ｉ 类中心点上的设计测度，给出了以ｒｊ／ｒｑ（ｊ＝ １ ，２ ，…，ｑ－ １） 形式表示的Ａ最优测度比，按此测度比给出的广义单纯形中心设计是Ａ最优
3.
With respect to the multilinear polynomial model of q-1 degree on the standard simplex Sq-1 ,this paper discusses the A-optimal design for parameter estimation and gives an algorithm of A-optimal design.
对于正规单纯形S(q-1)上的q—1阶多重线性多项式模型,本文讨论了参数估计的 A-最优设计,给出一种 A-最优设计的算法,并且分别以q=3和4的A-最优设计为例来说明这种算法。
2) Multilinear polynomial identities
多重线性多项式恒等式
3) multilinear central polynom
多重线性中心多项式
1.
Matrix sequence and multilinear central polynomial;
矩阵序列与多重线性中心多项式
4) linear polynomial
线性多项式
1.
A directed threshold signature scheme based on linear polynomial
基于线性多项式的有向门限签名方案
5) Scheff e multi-linear and polynomial model
Scheff e多重线性多项式模型
1.
Scheff e multi-linear and polynomial model with process variables of D-optimal orthogonal experimental designs;
含有过程变量Scheff e多重线性多项式模型的D-最优区组设计
6) generalized linear polynomial
广义线性多项式
1.
In this paper,the eigenvalue statistical analysis was performed for the horizontal deformation of Wanjiazhai dam,and a deformation statistical model is constructed with generalized linear polynomial stepwise regression.
对万家寨大坝坝体水平变形进行了特征值统计分析;用广义线性多项式逐步回归方法建立了变形统计模型。
2.
In this paper, the trend of thedeformation of the Wanjiazhai dam is analyzed by means of physical deducibility and graphology, and a deformation model isconstructed with generalized linear polynomial stepwise regression.
文中采用物理推断和图表法分析了万家寨大坝的变形趋势!用广义线性多项式逐步回归方法建立了变形模型,并对大坝工作状况进行了初步分析,为大坝安全运行提供了依据。
补充资料：多重共线性
分子式：
CAS号：
性质：在线性回归模型中，如设计矩阵的列向量之间有近似线性关系，则称设计矩阵或线性回归模型存在多重共线性。它会导致回归系数的最小二乘估计性质变坏。某些方法，如特征分析、条件数和方差扩大因子等，可用来诊断其是否存在及度量其严重程度。数据收集的局限性或自变量之间客观上存在近似线性关系多为其产生的原因。
CAS号：
性质：在线性回归模型中，如设计矩阵的列向量之间有近似线性关系，则称设计矩阵或线性回归模型存在多重共线性。它会导致回归系数的最小二乘估计性质变坏。某些方法，如特征分析、条件数和方差扩大因子等，可用来诊断其是否存在及度量其严重程度。数据收集的局限性或自变量之间客观上存在近似线性关系多为其产生的原因。
说明：补充资料仅用于学习参考，请勿用于其它任何用途。
参考词条