威尔克斯统计量,威尔克斯分布表

NBA明人堂是那些人?

1、蒂姆·哈达威（Tim Hardaway），1966年9月1日出生于美国伊利诺伊州芝加哥，前美国职业篮球运动员，司职控球后卫，绰号“小虫”（The Bug），现任NBA纽约尼克斯队球探。2022年4月，哈达威正式入选奈史密斯篮球名人堂。

2、哈基姆·奥拉朱旺是较早的一批NBA球员，曾获得过两届NBA总冠军，在2002年就退役了，2008年入选了名人堂，在全球的球迷也非常之多。

3、nba名人堂成员名单：特雷西·麦克格雷迪（TracyMcGrady）。1979年5月24日出生于美国佛罗里达州巴托，前美国职业篮球运动员，司职得分后卫/小前锋，绰号“T-Mac”、“麦迪/麦蒂”。

中国的核弹弄不能毁灭地球

不能。如果中国原子弹就能毁灭地球一遍，那地球早就毁灭了，因为截止到1998年5月底为止，全世界总共进行了2058次核试爆。

确保摧毁是美俄两个大国的事情，对于中法英三国而言，不必要确保摧毁，只要能做到摧毁某个核大国就可以了。

根据核讹诈理论是会的，如果一个有核国家向另一个有核国家发射核武器都会引起核大战。比如就是比如啊，中国向俄罗斯发射核导弹，那么俄罗斯在遭受毁灭之前定会向美国发射核武器，那么美国也会向其他有核国家发射核武器。

目前大约100枚大当量核武器可以把地球毁灭一遍。中国大约有500-600枚核武器。

而越堆越多的结果就是双方的核武器加起来能够毁灭地球5次以上。中国的核战略和美苏不同，确保的是有效报复，也就是一旦对方用核武器攻击了我们，哪怕我们全灭了，也要从对方身上咬一块肉下来。

多元统计分析的简介

研究客观事物中多个变量（或多个因素）之间相互依赖的统计规律性。它的重要基础之一是多元正态分析。又称多元分析 。

多元统计分析 是研究多个随机变量之间相互依赖关系及其内在统计规律的一门学科 在统计学的基本内容汇总，只考虑一个或几个因素对一个观测指标（变量）的影响大小的问题，称为 一元统计分析。

其中， ，把每个样品 看作一随机向量，因此 就是一个随机矩阵，为观测矩阵或样本资料库。

多元统计分析是统计学中内容十分丰富、应用范围极为广泛的一个分支。在自然科学和社会科学的许多学科中，研究者都有可能需要分析处理有多个变量的数据的问题。

是一本主要面向省属院校统计学各专业和其他相关专业的高年级本科生或研究生的应用型教材。 多元统计分析是统计学科中的一个重要分支，在自然科学、社会科学等领域具有广泛的应用，是探索多元世界强有力的工具。

SPSS与判别分析

1、操作步骤 进入SPSS，打开相关数据文件，选择“分析”|“分类 ”|“判别式”命令选择进行判别分析的变量。在“判别分析”对话框的左侧列表框中，选择“类型”进入“分组变量”列表框。

2、设置完成后点击确定，就可以在输出日志窗口中看到判别分析的结果了。除了工作日志里的分析结果，在数据页内，还会出现一个新的分组，如下图所示。

3、判别分析 是已知样品应分为怎样的类别，判断每一个样品应属于怎样的类别。距离判别是以给定样品与各总体之间的距离的计算值为准则进行类别判断的一种方法。

4、方法/步骤分步阅读 1 /18 准备数据 2 /18 将数据导入SPSS。

5、这种情况可以通过比较分析结果中的正确分类的例数和总例数得出。将已知分类的数据导入spss软件中，点击分析，再点击分类，进入判别分析勾选框。

6、怎么做fisher判别分析？卡方检验研究数据的独立性，在分析样本量较少（比如小于40），也或者期望频数出现小于5时，此时使用fisher卡方检验较为适合。

火箭近几年主要有哪些交易(选中姚明之后)?

斯科拉是07年进入的NBA，进入NBA后逐渐成为火箭队的首发大前锋，成为姚明生涯后期最重要的内线搭档。斯科拉是技术型内线，脚步娴熟，内线利用脚步单打，外线有中远距离投篮，相当全面。

年2月20日火箭，灰熊，魔术三方交易，火箭送出阿尔斯通换来洛瑞和库里。

比如在姚明刚刚加盟火箭不久之后，燕京啤酒就与球队签定了一份6年700万美元的赞助合同。此后在2006年，中国匹克集团也与火箭签约，获得了在丰田中心摆放广告牌的权利，据悉他们每年支付给火箭的赞助费高达200万美元。

常用的多元分析方法?

KMO检验 KMO（Kaiser-Meyer-Olkin）检验是多元统计的因子分析中用于检验变量是否适合采用因子分析的方法，是度量因子分析效率的基本测度。KMO检验的统计量是变量之间相关系数与其偏相关系数的比值。

多元统计分析方法主要包括线性回归分析方法、判别分析方法、聚类分析方法、主成份分析方法、因子分析方法、对应分析方法、典型相关分析方法以及片最小二乘回归分析方法等。

主成分分析（Principal Component Analysis，PCA）是一种常用的多元统计分析方法，其优缺点如下：优点：降维效果显著：PCA可以将原始数据集的维度降低，从而方便数据的可视化和处理。