专题制图数学模型

1 (p1): 第一章 概述
1 (p1-2): 1-1 现象系统要素的特点和分析方法
2 (p1-3): 1-2 数学制图模型的意义和功能
3 (p1-4): 1-3 数学制图模型的类型及其作用
6 (p2): 第二章 现象系统要素变量的特征与处理
6 (p2-2): 2-1 现象系统要素的常用统计量和分布特征参数
8 (p2-3): 2-2 现象系统要素变量的归算处理
10 (p2-4): 2-3 变量数据的规格化方法
12 (p2-5): 2-4 几种主要相似性统计量
15 (p2-6): 2-5 数量化理论的基本原理
17 (p3): 第三章 现象系统要素分级模型
17 (p3-2): 3-1 要素分级的一般要求和方法
18 (p3-3): 3-2 根据要素数据分布特征的分级模型
21 (p3-4): 3-3 根据要素分级划分的面积统计特征的分级模型
29 (p4): 第四章 现象系统要素相互关系模型
29 (p4-2): 4-1 要素空间分布特征相互关系的相关模型
36 (p4-3): 4-2 要素空间分布特征相互关系的信息模型
51 (p4-4): 4-3 现象空间分布特征相互关系数学制图模型的建立
56 (p4-5): 4-4 现象内容结构特征相互关系数学制图模型的建立
63 (p5): 第五章 现象系统要素空间分布特征结构模型
63 (p5-2): 5-1 点状物体空间分布模型
64 (p5-3): 5-2 现象结构的“重力”模型
67 (p5-4): 5-3 现象空间分布规律分析模型
76 (p6): 第六章 现象系统要素发展的动态分析和预测模型
76 (p6-2): 6-1 现象要素发展动态的回归模型
85 (p6-3): 6-2 现象发展动态模型中的要素选择
94 (p6-4): 6-3 现象要素发展动态的时间序列模型
96 (p6-5): 6-4 现象空间分布变化的动态模型
99 (p6-6): 6-5 数量化理论在动态模型中的应用
101 (p7): 第七章 现象系统要素内在关系分析和信息简化模型
101 (p7-2): 7-1 现象间影响因素的简单评价模型
103 (p7-3): 7-2 多变量因子分析的数学模型
109 (p7-4): 7-3 因子模型的解算
113 (p7-5): 7-4 因子模型的算例及其简要解释
129 (p7-6): 7-5 对应分析的方法
137 (p7-7): 7-6 数量化理论在简化信息中的应用
140 (p8): 第八章 现象系统要素组合特征的结构分析模型
140 (p8-2): 8-1 概述
143 (p8-3): 8-2 系统聚类法
148 (p8-4): 8-3 变量平均值逐步替代法(贝利方法)
150 (p8-5): 8-4 树状图表法
151 (p8-6): 8-5 典型样品单元法
154 (p8-7): 8-6 模糊聚类法
158 (p8-8): 8-7 二次逐步聚类——区划聚类方法
160 (p8-9): 8-8 分类数目的估计和类型特征的描述
163 (p8-10): 8-9 应用举例及其简要解释
167 (p9): 第九章 现象系统类型划分的调整和区域界线的确定
167 (p9-2): 9-1 概述
168 (p9-3): 9-2 费歇准则下的判别分析
173 (p9-4): 9-3 贝叶斯准则下的多组判别
179 (p9-5): 9-4 要素选择的逐步判别
189 (p10): 第十章 数学制图模型的结构类型
189 (p10-2): 10-1 串状模型结构
192 (p10-3): 10-2 网状模型结构
195 (p10-4): 10-3 树状模型结构
202 (p10-5): 主要参考文献