关联理论简介
关联理论
1.关联理论的形成
莫里斯（Morris）把语用学看成是探讨语言符号与符号使用者关系的学科，格赖斯（Grice）、奥斯汀（Austin）等人认为符号信息和交际意图有关系，是由推理支撑的超符号关系。斯波伯（Sperber）和威尔逊（Wilson）逐渐把语言超符号关系的研究引入了认知的轨道，于1986年出版了一本题为《关联性：交际与认知》（Relevance:Communication and Cognition)的专著，提出了与交际和认知有关的关联理论(relevance theory)，1995年，他们又推出了第二版。它是近几年来在西方语用学界有较大影响的认知语用理论。
2. 关联理论的两个原则
第一个原则（认知原则）：认为人们的认知倾向于同最大关联相吻合。第二个原则（交际原则）：交际行为都应该设想为它本身具有最佳关联。认知作为一个心理术语，涉及人对信息的选择、接收、处理、理解和储存的能力和过程，关联则涉及到一个省力问题，就语言交际而言，处理最关联的信息是一个自动倾向，语用者总是能够或自然地在所得信息和此间支出的努力两者之间取得最佳平衡，从而获得最佳信息效应。她们提出的关联理论就是基于这种生物心理性质的“经济原则”，把关联定义为认知关联（人的认知倾向于最大程度地增加关联）和交际关联（交际行为所传递的是最佳关联的假设）。
3.关联理论的观点
关联理论认为，语言符号的运作或语言交际，从认知角度出发，把语境定义为“一个心理结构体”，它是受话者头脑中关于世界的一系列假设，不仅包括交际的具体环境和上下文的信息，还包括对未来的期待、总体文化概念以及受话者对说话人心智状态的判断等，这些都对话语的理解起重要作用。在语言交际中，受话者对世界的假设以概念表征的形式储存在大脑中，构成用来处理新信息的认知语境。
关联理论认为，话语的关联程度依赖于语境效果和处理努力，语境效果与关联成正比，处理能力与关联成反比。并将把处理努力理解为认知语言环境所消耗的脑力，关联性越强，话语就越直接，认知所消耗的脑力越小，给受话者带来的
认知负荷就越越小；反之亦然。交际中说话人对认知负荷增减的利用就表现为一种交际策略的利用。
4. 关联理论的贡献
关联理论对语用学有三条贡献：第一，它对Grice的语用学理论作了修正和补充；第二，它为交际的语用阐释提供了一个统一的理论框架；第三，它拓展了旧语用学的研究范围，使得语用学成为一门开放型的交际解释学科。
相关分析及其原理(全)
苏州大学《机械工程测试技术基础》 课程作业 题目：信号的相关分析及其应用 姓名：王臻 学号：1442404033 年级：_14 级 专业：车辆工程 2017年04月02日
信号的相关分析及其应用 一、实验目的 1、理解相关性原理，掌握信号的自相关函数、互相关函数的求法。 2、了解自相关和互相关的特性和应用。 二、实验原理 1、相关的概念 相关是指客观事物变化量之间的相依关系，当两个随机变量之间具有某种关系时，随着某个变量数值的确定，另一变量却可能去许多值，但取值有一定的概率统计规律，这时称两个随机变量存在着相关关系。在统计学中是用相关系数来描述两个变量x ，y 之间的相关性，相关系数的公式为: y x y x y x E σσμμρ)] )([(xy --= 注： E 为数学期望； x μ为随机变量x 的均值，x μ=E[x]； y μ为随机变量y 的均值，y μ=E[y]； x σ，y σ为随机变量x ，y 的标准差； 2x σ =E[(x-x μ)2] 2y σ=E[(y-y μ)2] 利用柯西—许瓦兹不等式: E[(x-x μ)(y-y μ)]2≦E[(x-x μ)2]E[(y-y μ)2] 式中 xy ρ是两个随机变量波动量之积的数学期望，称之为协方差或相关性， 表征了x 、y 之间的关联程度；x σ、y σ 分别为随机变量x 、y 的均方差，是随机变量波动量平方的数学期望。 故知|xy ρ|≤1，当xy ρ的绝对值越接近1，x 和y 的线性相关程度越好，当xy ρ接近于零，则可以认为x,y 两变量无关。 2、信号的自相关函数 假如x （t ）是某各态历经随机过程的一个样本记录，x （t+τ）是x （t ）时移后τ后的样本，在任何t=i t 时刻，从两个样本上分别得到两个值x （i t ）和x
人际关系处理原则
人际关系是指建立自己与他人、团体的关系。美国著名学者卡耐基说：“一个人事业上的成功，15%靠他的专业技术，85%靠他的人际关系和处事技巧。”卡耐基一语道出了人际关系的重要意义，人际关系是人之基本社会需求，可助自我了解，可达到自我实现与肯定，可用以自我检定社会心理是否健康。人际关系的好坏直接关系到工作质量的好坏，公务员职位的特点就是要跟领导、同事和群众打交道。因此巧妙的处理好人际关系，不仅是圆满完成公共管理、公共服务的必要条件，同时也是公务员基本素质的体现。因此人际关系类题型是公务员考试面试中非常常见的题型。中公教育名师团队为各位考生总结了公务员如何处理与领导、同事、下属、群众、亲友之间的关系的应对原则，供各位考生参考。 一、与领导之间的关系处理 火车跑得快,全靠车头带。工作做得好，主要靠领导。处理与领导之间的关系应遵循：一，对领导要尊敬。“敬人者人恒敬之，爱人者人恒爱之”。要尊敬领导、维护领导的权威，对领导的尊敬不仅是对领导个人的尊重，也是对组织纪律、原则的尊重。 二，对领导要服从。“个人服从组织，少数服从多数，下级服从上级，全党服从中央”，这是我们公务员必须恪守的一条政治纪律和组织原则。作为公务员要服从组织的安排、听从领导的调遣。 三，对领导要学习。“勤奋好学，学以致用”，领导的很多知识、经验乃至于如何做人，都值得我们借鉴、学习，只有虚心学习，才能赢得领导对我们的认可，才能胜任本职工作。 四，对领导要多沟通、多汇报。公务员与领导通过沟通与协调来处理问题、解决矛盾，在沟通时，要本着大事讲原则，小事讲风格，从整体利益出发，或“将心比心，换位思考”，或自我反思，主动检讨。 五，正确面对领导的批评。领导的批评是对公务员的鼓励和激励，指明了公务员前进的方向。 二、与同事之间关系的处理 同事之间既是好朋友，又是伙伴，还是竞争对手。处理同事之间的人际关系要遵循下列基本原则：一，自我检讨，严于自律。同事之间有了矛盾冲突，要坚持自我检讨，多找自己的“过”少究他人的“错”，严于律己，宽以待人，才能和谐相处。 二，交流沟通，谦虚真诚。有句话说“交流无线沟通永恒”。矛盾的产生往往是因为沟通不到位，有了矛盾，只有及时交流沟通，才能把误解消除与无形；在交往中，要谦虚谨慎，真诚待人，没有消除不了的误会，没有打动不了的心灵。 三，宽容大度，求同存异。“海纳百川，有容乃大”，社会分工不段细化的今天，待人待机，都要求大同存小异，既能容人之长，又能容人之短，大事讲原则，小事讲风格，才能构筑和谐团结的同事关系。 四，积极主动，寻求帮助。与同事相处，良好的态度与努力固然是前提，但仅有这些是
关联性规则——外国证据规则系列之二
关联性规则——外国证据规则系列之二 证据规则渊源于英国普通法，十七、十八世纪后，以两种途径传播到世界各地。其途径之一是，伴随着在世界范围内的殖民扩张，英国开始在其殖民地强制推行包括证据法在内的英国法律制度，逐渐形成了一个以继受普通法为特征的英美法系。现在，在英美法系国家里，基本上沿袭了普通法上的证据规则，一些国家甚至根据本国的需要对证据规则进行较大的发展，如美国通过宪法判例确立了非法证据排除规则。其二是，基于完善本国刑事诉讼制度的需要，欧洲大陆的一些国家主动吸收、借鉴英国法的一些合理做法，也开始确立了一定数量的证据规则。经过数世纪的发展，证据规则已经超出了某一个特定国家，并在一定程度上形成了一些为多数国家所共认的证据规则。 在我国证据规则体系的建设中，西方国家尤其是英美法系国家的一般作法具有较大的借鉴价值。因为“这些规则的基本内容不仅反映对抗制诉讼的要求，也体现了发现客观真实的一般规律”。结合我国建立、健全证据规则的立法需求，本文以下将对西方国家普遍认同的一些主要证据规则予以介绍。由于英美法系国家规范证据能力的证据规则历史悠久、形式完备，在具体论述时，将主要以英美法系国家为主，同时兼及大陆法系国家。 相关性规则，又称关联性规则，是英美法系的一项基础性证据规则。美国学者格雷厄姆。C.雷丽认为，“证据的相关性，是融汇于证据规则中带有根本性和一贯性的原则。……由于相关性这一涵义适用于所有所举出的证据，因此，也渗透于庭审的全部过程。所有具备可采性的证据必须先与要证事实具有相关性，至少当对方举证就证据的相关性质疑时，必须首先证实其具有相关性。”相关性规则的基础性地位体现于以下两个方面：第一，相关性规则涉及的是特定证据材料与待证事实之间的关系，而不是该证据的存在形式。因此，相关性规则适用于任何形式的证据资料，在适用范围上具有广泛性。第二，相关性是具有证据资格的基础条件。尽管具有相关性的证据并不必然具有证据资格（或曰可采性），但是，没有相关性的证据却必然不具证据资格。 理解相关性规则的关键在于正确地认识何谓“相关性”。在英美法国家，由于相关性问题属于法官负责的事项，判例很少关心相关性的语义界定。事实上，学者一般是在日常语义上使用该术语的。在判例中，相关性被理解为“被提出的证据对于被证明的事实具有‘逻辑上的可能性（Logically Probative）’，或者说，就此目的而言具有‘逻辑上的相关性’（Logically relevant）”。“有关
相关性分析
相关性分析 相关性分析是指对两个或多个具备相关性的变量元素进行分析，从而衡量两个变量因素的相关密切程度。相关性的元素之间需要存在一定的联系或者概率才可以进行相关性分析。相关性不等于因果性，也不是简单的个性化，相关性所涵盖的范围和领域几乎覆盖了我们所见到的方方面面，相关性在不同的学科里面的定义也有很大的差异。 差时，他们的相关性就会受到削弱。 世界上的任何事物之间存在的关系无非三种： 1、函数关系，如时间和距离， 2、没有关系，如你老婆的头发颜色和目前的房价 3、相关关系，两者之间有一定的关系，但不是函数关系。这种密切程度可以用一个数值来表示，|1|表示相关关系达到了函数关系，从1到-1之间表示两者之间关系的密切程度，例如0.8。 相关分析用excel可以实现 说判定有些严格，其实就是观察一下各个指标的相关程度。一般来说相关性越是高，做主成分分析就越是成功。主成分分析是通过降低空间维度来体现所有变量的特征使得样本点分散程度极大，说得直观一点就是寻找多个变量的一个加权平均来反映所有变量的一个整体性特征。 评价相关性的方法就是相关系数，由于是多变量的判定，则引出相关系数矩阵。 评价主成分分析的关键不在于相关系数的情况，而在于贡献率，也就是根据主成分分析的原理，计算相关系数矩阵的特征值和特征向量。 相关系数越是高，计算出来的特征值差距就越大，贡献率等于前n个大的特征值除以全部特征值之和，贡献率越是大说明主成分分析的效果越好。反之，变量之间相关性越差。 举个例子来说，在二维平面内，我们的目的就是把它映射（加权）到一条直线上并使得他们分散的最开（方差最大）达到降低维度的目的，如果所有样本点都在一条直线上（也就是相关系数等于1或者-1），这样的效果是最好的。再假设样本点呈现两条垂直的形状（相关系数等于零），你要找到一条直线来做映射就很难了。 SPSS软件的特点 一、集数据录入、资料编辑、数据管理、统计分析、报表制作、图形绘制为一体。从理论上说，只要计算机硬盘和内存足够大，SPSS可以处理任意大小的数据文件，无论文件中包含多少个变量，也不论数据中包含多少个案例。 二、统计功能囊括了《教育统计学》中所有的项目，包括常规的集中量数和差异量数、相关分析、回归分析、方差分析、卡方检验、t检验和非参数检验；也包括近期发展的多元统计技术，如多元回归分析、聚类分析、判别分析、主成分分析和因子分析等方法，并能在屏幕（或打印机）上显示（打印）如正态分布图、直方图、散点图等各种统计 大数据并不是说它大，而是指其全面。它收集全方位的信息来交叉验证，应用在各个领域。比如银行，你可以去银行贷款，而银行可能会把钱借给你，为什么？？因为在大数据时代，它可以通过一系列信息，通过交叉复现得知你很多东西，比如你的住址，是什么样的校区？
全基因组关联分析的原理和方法
全基因组关联分析(Genome-wide association study;GWAS)是应用基因组中 数以百万计的单核苷酸多态性(single nucleotide ploymorphism ，SNP)为分子 遗传标记，进行全基因组水平上的对照分析或相关性分析，通过比较发现影响复杂性状的基因变异的一种新策略。 随着基因组学研究以及基因芯片技术的发展，人们已通过GWAS方法发现并鉴定了大量与复杂性状相关联的遗传变异。近年来，这种方法在农业动物重要经济性状主效基因的筛查和鉴定中得到了应用。 全基因组关联方法首先在人类医学领域的研究中得到了极大的重视和应用，尤其是其在复杂疾病研究领域中的应用，使许多重要的复杂疾病的研究取得了突破性进展，因而，全基因组关联分析研究方法的设计原理得到重视。 人类的疾病分为单基因疾病和复杂性疾病。单基因疾病是指由于单个基因的突变导致的疾病，通过家系连锁分析的定位克隆方法，人们已发现了囊性纤维化、亨廷顿病等大量单基因疾病的致病基因，这些单基因的突变改变了相应的编码蛋白氨基酸序列或者产量，从而产生了符合孟德尔遗传方式的疾病表型。复杂性疾病是指由于遗传和环境因素的共同作用引起的疾病。目前已经鉴定出的与人类复杂性疾病相关联的SNP位点有439 个。全基因组关联分析技术的重大革新及其应用，极大地推动了基因组医学的发展。(2005年, Science 杂志首次报道了年龄相关性视网膜黄斑变性GWAS结果,在医学界和遗传学界引起了极大的轰动, 此后一系列GWAS陆续展开。2006 年, 波士顿大学医学院联合哈佛大学等多个研究机构报道了基于佛明翰心脏研究样本关于肥胖的GWAS结果(Herbert 等. 2006);2007 年, Saxena 等多个研究组联合报道了与2 型糖尿病( T2D ) 关联的多个位点, Samani 等则发表了冠心病GWAS结果( Samani 等. 2007); 2008 年, Barrett 等通过GWAS发现了30 个与克罗恩病( Crohns ' disrease) 相关的易感位点; 2009 年, W e is s 等通过GWAS发现了与具有高度遗传性的神经发育疾病——自闭症关联的染色体区域。我国学者则通过对12 000 多名汉族系统性红斑狼疮患者以及健康对照者的GWAS发现了5 个红斑狼疮易感基因, 并确定了4 个新的易感位点( Han 等. 2009) 。截至2009 年10 月, 已经陆续报道了关于人类身高、体重、 血压等主要性状, 以及视网膜黄斑、乳腺癌、前列腺癌、白血病、冠心病、肥胖症、糖尿病、精神分 裂症、风湿性关节炎等几十种威胁人类健康的常见疾病的GWAS结果, 累计发表了近万篇 论文, 确定了一系列疾病发病的致病基因、相关基因、易感区域和SNP变异。) 标记基因的选择： 1)Hap Map是展示人类常见遗传变异的一个图谱, 第1 阶段完成后提供了 4 个人类种族[ Yoruban ,Northern and Western European , and Asian ( Chinese and Japanese) ] 共269 个个体基因组, 超过100 万个SNP( 约1
关于两组数据的相关性分析
关于两组数据的相关性分析我通过查阅资料和同学们分组讨论等总结性阐述了关于两组变量间相关关系的统计分析。通过学习和阐述我对两组数据的相关性分析的问题有了比较深的了解． 研究典型相关分析的原理、典型成分的计算方法及计算步骤．把两组变量Ｘ与ｙ转化为具有最大相关性的若干对典型成分，直到两组变量的相关性被分解．通过典型相关系数及其显著性检验．选择典型成分分析两组变量的相关性．实例表明只有第一个典型相关系数能通过显著性检验，而其它两个典型相关系数显著为零，放应选取第一对典型成分Ｆ，和Ｇｌ傲分析．典型相关分析是研究两组随机变量之间相关性的一种统计分析方法，它将两组随机变量间的相关信息更加充分地挖掘出来，分别在两组随机变量中提取相关性最大的两个成分，通过测定这两个成分之间的相关关系，可以推测两组随机变量的相关关系．典型相关分析的方法由霍特林于１９３６年首次提出．在许多实际问题中，需要研究两组变量之间的相关性．例如：研究成年男性体型与血压之间的关系；研究国民经济的投入要素与产出要素这两组变量之间的联系情况；研究临床症状与所患疾病；研究原材料质量与相应产品质量；研究居民营养与健康状况的关系；研究人体形态与人体功能的关系；研究身体特征与健身训练结果的关系．首先，我们应该进行变量指标的选择，如成年男性体型与血压之间的关系中，体型可用身高、体重、体型
指数等指标来表示，血压可用收缩压、舒张压、脉率等指标来表示；又如身体特征与健身训练结果的关系中，身体特征可用体重、腰围、脉搏表示，而训练结果可用单杠、弯曲、跳高等指标来体现．其次是样本数据的收集．最后，利用典型相关分析的原理进行研究． 相信这个对我以后的统计学的研究会有很大的帮助.
QinQ的基本原理及相关特性
QinQ的基本原理及相关特性 汪政/01405 本文结合低端三层交换机3552产品实现，介绍了QinQ的基本原理，以及TPID, BPDU tunnel等与QinQ 相关的特性。 1QinQ基本应用及原理 QinQ（802.1Q in 802.1Q），也叫Vlan VPN，用于扩展Vlan的资源，并加强网络的安全性。由于IEEE802.1Q中定义的VLAN Tag域只有12个比特，所以交换机最多可以支持4k 个VLAN。在实际应用中，尤其是在城域网中，需要大量的VLAN来隔离用户，4k个VLAN 远远不能满足需求。以太网交换机提供的端口VLAN VPN特性，可以给报文打双重VLAN Tag，即在报文原来VLAN Tag的基础上，给报文打上新的VLAN Tag，从而可以最多提供4k X 4k个VLAN，满足城域网对VLAN数量的需求，同时也实现了运营商网络和用户网络在VLAN上的独立规划，互不影响。如图所示： VLAN VPN 核心网络用户网络2 用户网络1 S3552 Vlan10,20 Vlan 5 (运营商规划) Vlan10,20 QinQ端口QinQ端口
开启端口的VLAN VPN 功能后，当该端口接收到报文，无论报文是否带有VLAN Tag ，交换机都会为该报文打上本端口缺省VLAN 的VLAN Tag 。这样，如果接收到的是已经带有VLAN Tag 的报文，该报文就成为双Tag 的报文；如果接收到的是untagged 的报文，该报文就成为带有端口缺省VLAN Tag 的报文。 Vlan VPN 的实现原理： 原理很简单，芯片的每个端口有一个标识寄存器，当为1，表示启用QinQ 端口，0表示通端口。 在启用QinQ 的端口，不管端口是Access 类型，还是Trunk/Hybrid 类型，对进入的报文，不论是tag 还是untagged 的，都会被视为untagged 的，从而在入端口被分类为端口PVID 所在的vlan 。 其他的情况，就与标准的交换机VLAN 报文转发一样了。 在出端口（普通端口），如果出端口pvid 不同于QinQ 端口的pvid ，将会打上双tag 。 注意：像其他的VPN 网络一样，QinQ 的设备配置必须符合对称使用的原则，有加双tag 的设备就必须有解双tag 的设备，否则会造成混乱。这个原则同样适用于后面介绍的Vlan-vpn TPID, BPDU tunnel 特性。 配置举例: LswA 和LswB 为任意二层交换机，3552A 和3552B 起Vlan VPN 。 各交换机端口的配置如下： PCB Vlan 10数据流 Vlan 20数据流
会计学相关性原则
一、定义 相关性原则是财务会计的基本原则之一，是指会计信息要同信息使用者的经济决策相关联，即人们可以利用会计信息做出有关的经济决策。如果会计信息通过帮助使用者评估过去、现在或将来的事件，或者通过确正或纠使用者过去的评价，而影响到使用者的决策，信息就具有相关性。 二、重要组成因素 （一）预测价值 如果一项信息能帮助使用者预测未来事项的结果，则此项信息具有预测价值，使用者可根据预测的可能结果，作出最佳选择。因此信息的预测价值具有改变决策的能力 （二）反馈价值 如果一项信息能使其使用者证实或更正过去的预测的实际结果反馈给决策者，通过与预期结果进行比较可以过去的预期是否有误，从而避免将业作同样的决策时再犯错误。信息的反馈价值有助于未来决策 （三）及时性 任何信息要想影响决策，就必须在决策之前提供。虽然及时提供的信息不一定具有相关性，但信息若不能及时提供供必定会失去效用。 三、作用 相关性原则又称有用性原则。是指会计信息应当符合国家宏观经济管理的要求，满足有关各方面了解企业财务状况和经营成果的需要，满足企业加强内部管理的需要。 会计应尽可能满足各个方面对会计信息的要求。如投资者要了解企业盈利能力的信息，以决定是否投资或继续投资；银行等金融机构要了解企业的偿债能力，以决定是否对企业贷款；税务部门要了解企业的盈利及生产经营情况，以决定为企业的纳税情况是否合理等。 四、启示 通过相关性原则满足各方需要的这一要求，可以得出些许启示。无论是会计学，还是其他的学说与职业，都不能单一的满足一方的需要，或是仅从一方面入手，
而要兼顾多方，实现最大效益。会计对外提供信息，当是为了满足有关方面的需要。会计核算就要各方面提供有用的信息，会计是面向社会的，只满足某方面的要求还不行，要满足所有方面的要求。 我认为相关性原则，顾名思义就是是各方的需要达到一个均衡点，当企业以及金融机构等在会计的协调下，站在均衡点的角度进行决策，不仅避免了决策局限于自身的盲目性，又可以实现多方的最佳效益。 步入社会，相关性原则同样适用。在日后的工作中，我们不能局限于一方的要求和利益，只有兼顾多方需要，才能在激烈的社会竞争中立于不败之地，游刃有余。在掌握相关性原则的同时，将其应用于实践，用联系、全面、发展的眼光看问题。那么，相关性原则便不仅仅只局限于会计学这一领域，而是贯穿于我们生活的方方面面，令我们获益匪浅。
灰色关联分析法原理及解题步骤教学提纲
灰色关联分析法原理及解题步骤
灰色关联分析法原理及解题步骤 ---------------研究两个因素或两个系统的关联度（即两因素变化大小,方向与速度的相对性） 关联程度——曲线间几何形状的差别程度 灰色关联分析是通过灰色关联度来分析和确定系统因素间的影响程度或因素对系统主行为的贡献测度的一种方法。 灰色关联分析的基本思想是根据序列曲线几何形状的相似程度来判断其联系是否紧密 1>曲线越接近,相应序列之间的关联度就越大,反之就越小 2>灰色关联度越大，两因素变化态势越一致 分析法优点 它对样本量的多少和样本有无规律都同样适用,而且计算量小,十分方便,更不会出现量化结果与定性分析结果不符的情况。 灰色系统关联分析的具体计算步骤如下 1》参考数列和比较数列的确定 参考数列——反映系统行为特征的数据序列 比较数列——影响系统行为的因素组成的数据序列 2》无量纲化处理参考数列和比较数列 （1）初值化——矩阵中的每个数均除以第一个数得到的新矩阵
（2）均值化——矩阵中的每个数均除以用矩阵所有元素的平均值得到的新矩阵 （3）区间相对值化 3》求参考数列与比较数列的灰色关联系数ξ（Xi） 参考数列X0 比较数列X1、X2、X3…………… 比较数列相对于参考数列在曲线各点的关联系数ξ（i） 称为关联系数，其中ρ称为分辨系数，ρ∈（0，1），常取0.5.实数第二级最小差，记为Δmin。两级最大差，记为Δmax。为各比较数列Xi曲线上的每一个点与参考数列X0曲线上的每一个点的绝对差值。记为Δoi(k)。所以关联系数ξ（Xi）也可简化如下列公式： 4》求关联度ri 关联系数——比较数列与参考数列在各个时刻（即曲线中的各点）的关联程度值，所以它的数不止一个，而信息过于分散不便于进行整体性比较。因此有必要将各个时刻
相关分析及其原理(全)
相关原理 一、两个随机变量的相关系数 通常，两个变量之间若存在一一对应的确定关系，则称两者存在着函数关系。当两个随机变量之间具有某种关系时，随着某一变量数值的确定，另一却可能取许多不同的值，但取值有一定的概率统计规律，这时称两个随机变量存在着相关关系。 下图表示由两个随机变量x和y组成的数据点的分布情况。 左图中个点分布很散，可以说变量x和变量y之间是无关的。 右图中x和y虽无确定关系，但从统计结果、从总体看，大体上具有某种程度上的线性关系，因此说他们之间有着相关关系。 变量x和y之间的相关程度常用相关系数ρxy表示 ρxy=E[(x?μx)(y?μy)] ?x?y 式中E-------数学期望； μx-------随机变量x的均值，μx=E[x]； μy-------随机变量y的均值，μx=E[y]； ?x?y-------随机变量x、y的标准差 ?x2=E[(x?μx)2] ?y2=E[(y?μy)2] 利用柯西-许瓦兹不定式 E[(x?μx)( y?μy)]2≤E[(x?μx)2] E[(y?μy)2] 故知｜ρxy｜≤1。当数据点分布愈接近于一条直线时，ρxy的绝对值愈接近1，x,y的线性关系度愈好，ρxy的正负号则是表示一变量随另一变量的增加而增或减。当ρxy接近于零，则可认为x,y两变量之间完全无关，但仍可能存在着某种非线性的相关关系甚至函数关系。 二、信号的自相关函数 假如x（t）是某各态历经随机过程的一个样本记录，x（t+τ）是x（t）时移τ后的样本，在任何t=t i时刻，从两个样本上分别得到两个值x(t i)和x(t i+τ)，而且x（t）和x（t+τ）具有相同的均值和标准差。例如把ρ 简写成ρx(τ),那么有， x（t）x（t+τ）
人际关系的基本原则是什么
人际关系的基本原则是什么？如何提高你的人际魅力？ 赛.约翰荪说过“一个人在其人生道路上如果不注意结识新交， 就会很快感到孤单。人应该不断地充实自己对别人的友谊。”每个人 每时每刻都处在各式各样的复杂社会关系中，都必须与周围的人打交道。社会是人际关系编织的网络，任何一个人都不可能在社会中孤独地生存，为了生活，我们就必须与别人打好交道，交道打的好坏，取决于你在社会生存中的难易程度。一支筷子容易折断，一把筷子不易折断。人人都希望自己能有一个美好的人际关系世界，都希望能拥有多一些朋友，并与他们保持真挚的友谊。 2004年在云南大学宿舍发生了轰动全国的“马加爵事件”，为什么会出现这种同班同学自相残杀的现象呢？后来才知是马加爵同学 本人处理人际关系的能力欠缺。人际交往对于任何人都具有非常重要的意义，和谐的人际关系是一种人际交往的润滑剂，有助于减少由人际摩擦，有利于人与人之间和谐、友好的交往。有利于个人和集体健康的发展，对自己的工作有很大的帮助，它能使你更快的、更好的融入社会。人际吸引是人与人之间建立交往关系的基础，良好的人际交往的原则是成功交往的重要保障。而人际交往的基本原则有： 1.平等原则。做人要有人格，要如孟子所说：大丈夫“富贵不能淫，贫贱不能移，威武不能屈”。无论什么人、无论地位高低，渴求平等的心情是一样的。社会主义社会人与人之间的关系是平等的关系，在我们的社会里，人们之间只有社会分工和职责范围的差别，而没有高低贵贱之分。 2.尊重原则。尊重包括自尊和尊重他人两个方面。自尊就是在各种场合自重自爱，维护自己的人格，尊重他人就是重视他人的人格，习惯与评价，保护他人的隐私。只有尊重他人才能得到他人的尊重。记住一句话：爱人者，人恒爱之；敬人者，人恒敬之。 3.真诚原则。真诚是人际交往基本要求，所有的人际交往的手段、技巧都应该建立在真诚交往的基础之上的。在交往中，只有彼此抱着心诚意善的动机和态度，才能相互理解、接纳、信任，感情上引起共鸣，使交往关系巩固和发展。古人说：“以诚感人者，人亦诚而应。” 4.宽容原则。人际交往中，要学会待人以宽，豁达大度，只要不是原则性的问题，就不必过于计较。宽容有助于扩大交往空间，滋润
大数据学习的思维原理(关注相关性原理)
我们在上一篇文章中给大家介绍了大数据思维原理中的全样本原理和关注效率原理，我们在这篇文章中给大家讲述一下关注相关性原理的内容，关注相关性原理在大数据学习中是非常重要的一个环节，还请大家格外的注意。 什么是关注相关性原理呢？关注相关性原理就是由因果关系转变为关注相关性。而关注相关性而不是因果关系，社会需要放弃它对因果关系的渴求，而仅需关注相关关系，也就是说只需要知道是什么，而不需要知道为什么。这就推翻了自古以来的惯例，而我们做决定和理解现实的最基本方式也将受到挑战。 我们在这里给大家说一下大数据思维一个最突出的特点，就是从传统的因果思维转向相关思维，传统的因果思维是说我一定要找到一个原因，推出一个结果来。而大数据没有必要找到原因，不需要科学的手段来证明这个事件和那个事件之间有一个必然，先后关联发生的一个因果规律。在这个不确定的时代里面，等我们去找到准确的因果关系，再去办事的时候，这个事情早已经不值得办了。这就需要找到中间非常紧密的、明确的因果关系，而只需要找到相关关系，只需要找到迹象就可以了。社会因此放弃了寻找因果关系的传统偏好，开始挖掘相关关系的可用之处。 当我们用关注相关性思维方式来思考问题，解决问题。寻找原因是一种现代社会的一神论，大数据推翻了这个论断。过去寻找原因的信念正在被“更好”的相关性所取代。当世界由探求
因果关系变成挖掘相关关系，我们不能损坏建立在因果推理基础之上的社会繁荣和人类进步 的基石，并且取得实际的进步，这是我们值得思考的问题。转向相关性，不是不要因果关系，因果关系还是基础，科学的基石还是要的。只是在高速信息化的时代，为了得到即时信息， 实时预测，在快速的大数据分析技术下，寻找到相关性信息，就可预测用户的行为，为企业 快速决策提供提前量。这样才能够使得大数据进行发展。 以上的内容就是小编为大家介绍的相关大数据学习思维原理中的关注相关性的思维，我们在 进行大数据的学习的时候还是要注意好这些内容，这样才能够做好大数据的学习。
人际关系的基本原则
五、人际关系的基本原则是什么？如何提高你的人际魅力？ 对上述问题，我分两个部分进行讲述，一是人际关系的基本原则是什么？二是如何提高你的人际魅力？ （一）人际关系的基本原则是什么？ 第一，道德与守法的原则。人际交往中，首先应当遵守人际交往的基本规则，这些规则主要是道德与法律。 第二，平等原则。社会主义社会人与人之间的关系是平等的关系，在我们的社会里，人们之间只有社会分工和职责范围的差别，而没有高低贵贱之分。不论职位高低、能力大小，还是职业差别、经济状况不同，人人享有平等的政治、法律权利和人格的尊严，都应得到同等的对待，因此人与人之间交往要平等相待，一视同仁，相互尊重，不亢不卑。要尊重别人的爱好、习惯、风俗。只有尊重别人，别人才尊重自己。 第三，真诚原则。真诚待人是人际交往得以延续和发展的保证，人与人之间以诚相待，才能相互理解、接纳、信任，才能团结，相处真诚、团结，是现代社会事业成功的客观要求。就人生而言，仅靠个人微薄的力量是难以到达成功、幸福境界的。交往中要真诚待人，实事求是，要胸怀坦荡，言行一致。相互信任，尊重别人，谦虚谨慎，文明礼貌才能建立良好的人际关系。 生活是一面镜子，你对它笑，它就对你笑，你对它哭，它就对你哭。’ 不是吗？如何看待生活，的确与人的主观世界有关：心中没有阳光的人，势必难以发现阳光的灿烂！心中没有花香的人，也势必难以发现花朵的明媚！ 既然如此，以豁达的态度面对人生吧！别小肚鸡肠！别斤斤计较！生活是由无数烦恼组成的一串念珠，但得微笑著数完它。笑对生活。 第四，尊重原则。尊重包括自尊和尊重他人，这是维系人际交往的前提和基础。自尊是自重、自爱，维护自己的人格；尊重他人是重视他人的人格和权利，承认交往双方的平等地位。 第五，友爱原则。中国儒家有‘仁者爱人’之传统，在我们社会主义社会里，人与人之间更应团结友爱。人际交往中要主动团结别人。容人者，人容之。互相尊重，虚怀若谷、宽宏大度才能建立起良好的人际关系。友爱就是要爱同志、爱朋友、爱同事、爱人民。真正的爱心就表现在帮人一把，在别人需要时，奉献自己的力量。 要想得到别人得不到的东西，就得付出别人不愿付出的东西。 第六，宽容原则。在追求共同目标的基础上，在人际交往中要互谅互让、宽以待人。 第七，互助原则。交往双方互相关心、互相帮助、相互支持、既可满足双方各自的需要，又可以促进相互的联系。路谣知马力、患难见知己，在最需要的时候，举手之劳、滴水之恩，都会使对方铭记在心，加深双方的情谊。 生活中，每个人都难免有困难，需要他人帮助；工作中，也需要在各自的职位上互相配合、互相支持、通力合作。互相帮助是中华民族的传统美德。一人有难，众人相帮；一方有难，八方支援。相互帮助就是要乐于帮助别人，别人有困难需要帮助时一定要热情帮助。互助互惠，一个不愿意帮助别人的人，很难要求别人自愿帮助他。互相帮助不是互相利用，互相利用不是践行真诚和友爱。 第八，安全原则。一方面要给对方以安全感，让对方乐于与己交往。同时，在交往中也要注重自身的安全，处理好诚实与警觉的关系，防止上当受骗。
灰色关联分析法原理及解题步骤
灰色关联分析法原理及解题步骤 ---------------研究两个因素或两个系统的关联度（即两因素变化大小,方向与速度的相对性） 关联程度——曲线间几何形状的差别程度 灰色关联分析是通过灰色关联度来分析和确定系统因素间的影响程度或因素对系统主行为的贡献测度的一种方法。 灰色关联分析的基本思想是根据序列曲线几何形状的相似程度来判断其联系是否紧密 1>曲线越接近,相应序列之间的关联度就越大,反之就越小 2>灰色关联度越大，两因素变化态势越一致 分析法优点 它对样本量的多少和样本有无规律都同样适用,而且计算量小,十分方便,更不会出现量化结果与定性分析结果不符的情况。 灰色系统关联分析的具体计算步骤如下 1》参考数列和比较数列的确定 参考数列——反映系统行为特征的数据序列 比较数列——影响系统行为的因素组成的数据序列 2》无量纲化处理参考数列和比较数列 （1）初值化——矩阵中的每个数均除以第一个数得到的新矩阵
（2）均值化——矩阵中的每个数均除以用矩阵所有元素的平均值得到的新矩阵 （3）区间相对值化 3》求参考数列与比较数列的灰色关联系数ξ（Xi） 参考数列X0 比较数列X1、X2、X3…………… 比较数列相对于参考数列在曲线各点的关联系数ξ（i） 称为关联系数，其中ρ称为分辨系数，ρ∈（0，1），常取0.5.实数第二级最小差，记为Δmin。两级最大差，记为Δmax。为各比较数列Xi曲线上的每一个点与参考数列X0曲线上的每一个点的绝对差值。记为Δoi(k)。所以关联系数ξ（Xi）也可简化如下列公式： 4》求关联度ri 关联系数——比较数列与参考数列在各个时刻（即曲线中的各点）的关联程度值，所以它的数不止一个，而信息过于分散不便于进行整体性比较。因此有必要将各个时刻（即曲线
主成分分析法的原理应用及计算步骤..
一、概述 在处理信息时，当两个变量之间有一定相关关系时，可以解释为这两个变量反映此课题的信息有一定的重叠，例如，高校科研状况评价中的立项课题数与项目经费、经费支出等之间会存在较高的相关性；学生综合评价研究中的专业基础课成绩与专业课成绩、获奖学金次数等之间也会存在较高的相关性。而变量之间信息的高度重叠和高度相关会给统计方法的应用带来许多障碍。 为了解决这些问题，最简单和最直接的解决方案是削减变量的个数，但这必然又会导致信息丢失和信息不完整等问题的产生。为此，人们希望探索一种更为有效的解决方法，它既能大大减少参与数据建模的变量个数，同时也不会造成信息的大量丢失。主成分分析正式这样一种能够有效降低变量维数，并已得到广泛应用的分析方法。 主成分分析以最少的信息丢失为前提，将众多的原有变量综合成较少几个综合指标，通常综合指标（主成分）有以下几个特点： ↓主成分个数远远少于原有变量的个数 原有变量综合成少数几个因子之后，因子将可以替代原有变量参与数据建模，这将大大减少分析过程中的计算工作量。 ↓主成分能够反映原有变量的绝大部分信息 因子并不是原有变量的简单取舍，而是原有变量重组后的结果，因此不会造成原有变量信息的大量丢失，并能够代表原有变量的绝大部分信息。 ↓主成分之间应该互不相关 通过主成分分析得出的新的综合指标（主成分）之间互不相关，因子参与数据建模能够有效地解决变量信息重叠、多重共线性等给分析应用带来的诸多问题。 ↓主成分具有命名解释性 总之，主成分分析法是研究如何以最少的信息丢失将众多原有变量浓缩成少数几个因子，如何使因子具有一定的命名解释性的多元统计分析方法。 二、基本原理 主成分分析是数学上对数据降维的一种方法。其基本思想是设法将原来众多的具有一定相关性的指标X1，X2，…，XP （比如p 个指标），重新组合成一组较少个数的互不相关的综合指标Fm 来代替原来指标。那么综合指标应该如何去提取，使其既能最大程度的反映原变量Xp 所代表的信息，又能保证新指标之间保持相互无关（信息不重叠）。 设F1表示原变量的第一个线性组合所形成的主成分指标，即 11112121...p p F a X a X a X =+++,由数学知识可知，每一个主成分所提取的信息量可 用其方差来度量，其方差Var(F1)越大，表示F1包含的信息越多。常常希望第一主成分F1所含的信息量最大，因此在所有的线性组合中选取的F1应该是X1，X2，…，XP 的所有线性组合中方差最大的，故称F1为第一主成分。如果第一主成分不足以代表原来p 个指标的信息，再考虑选取第二个主成分指标F2，为有效地反映原信息，F1已有的信息就不需要再出现在F2中，即F2与F1要保持独立、不相关，用数学语言表达就是其协方差Cov(F1, F2)=0，所以F2是与F1不
因子分析的一般原理概述
因子分析的一般原理概述 简才永 因子分析是处理多变量数据的一种统计方法，它可以揭示多变量之间的关系，其主要目的是从众多的可观测得变量中概括和综合出少数几个因子，用较少的因子变量来最大程度地概括和解释原有的观测信息，从而建立起简洁的概念系统，揭示出事物之间本质的联系。 一、因子分析的种类 （一）、R型因子分析与Q型因子分析 这是最常用的两种因子分析类型。R型因子分析，是针对变量所做的因子分析，其基本思想是通过对变量的相关系数矩阵内部结构的研究，找出能够控制所有变量的少数几个随机变量去描述多个随机变量之间的相关关系。然后再根据相关性的大小把变量分组，使同组内的变量之间的相关性较高，不同组变量之间的相关性较低。Q型因子分析，是针对样品所做的因子分析。它的思路与R因子分析相同，只是出发点不同而已。它在计算中是从样品的相似系数矩阵出发，而R型因子分析在计算中是从样品的相关系数矩阵出发的。 （二）、探索性因子分析与验证性因子分析 探索性因子分析（EFA），主要适用于在没有任何前提预设假定下，研究者用它来对观察变量因子结构的寻找、对因子的内容以及变量的分类。通过共变关系的分解，进而找出最低限度的主要成分，让你后进一步探讨这些主成分或共同因子与个别变量之间的关系，找出观察变量与其对应因子之间的强度，即所谓的因子负荷值，以说明因
子与所属的观察变量的关系，决定因子的内容，为因子取一个合适的名字。 验证性因子分析（CFA），要求研究者对研究对象潜在变量的内容与性质，在测量之初就必须有非常明确的说明，或有具体的理论基础，并已先期决定相对应的观测变量的组成模式，进行因子分析的目的是为了检验这一先前提出的因子结构的适合性。这种方法也可以应用于理论框架的检验，它在结构方程模型中占据相当重要的地位，有着重要的应用价值，也是近年来心理测量中相当重要的内容。 二、因子分析基本思想、模型与条件 （一）、因子与共变结构 因子分析的基本假设是那些不可观测的“因子”隐含在许多现实可观察的事物背后，虽然难以直接测量，但是可以从复杂的外在现象中计算、估计或抽取得到。它的数学原理是共变抽取。也就是说，受到同一个因子影响的测量分数，共同相关的部分就是因子所在的部分，这可以用“因子”的共变相关部分来表示。 （二）、因子分析的条件 第一、因子分析以变量之间的共变关系作为分析的依据，凡影响共变的因子都要先行确认无误。首先，因子分析的变量都必须是连续变量，符合线性关系的假设。其他顺序与类别型的数据不能用因子分析简化结构。 第二、抽样过程必须随机，并具有一定规模。一般样本量不得低于100，原则上是越大越好。此外，一般还要求样本量与变量数之间
员工关系的原则
商业伦理导论 本次上课时间为2009年6月3号晚6：30—9：00，是本门课程第八次课，授课教师讲述内容为课本的第201页至242页 教师提示： 1.本节内容简介： （1）构建以儒家伦理为基石的现代公共关系道德体系 （2）企业对直接利益相关者的公共关系建设 （3）企业对间接利益相关者的公共关系建设 (4)国际贸易中的理论关系 2.本节学习目标： 掌握重点知识，了解相关内容 3.本节重点及难点： （1）企业对利益直接相关者的公共关系建设 （2）国际贸易中的理论关系 4.本节在考试中常见题型：单选，简答，案例分析 5.本节学习内容如下 第八章企业公共关系中的伦理架构与伦理追求 第一节企业公共关系中的伦理架构 1.构建以儒家理论为基石的现代公共关系道德体系（作为了解内容，例子 可能成为命题）
（1）以仁为本，以仁德之心对待公众，回馈社会 “同仁堂”,始终坚持”同生同仁，济世济人，仁木仁术，“医国医民 （2）以义为准，义中求利，树立正确的义利观 “义者，宜也”，即要合宜,合理地行为，做事，取利。 所谓“仁中取利真君子”，义内求财大丈夫“，财自生道，利缘义取， “君子爱财，取之有道”等广为流传的民间商业谚语，就是上述义利观 的真实写照。（义利观） (3)以礼为上，以和为贵，遵规守法，实现和谐竞争 在构建现代公共关系道德体系时，可将市场运行的基本规则和秩序视为“礼”，要求企业自觉遵守市场秩序，按照市场规则行事，认真执行国家政策和各项 法规，遵纪守法，并据此调整与消费者，合作者，竞争者，及相关公众的相互关系。“礼之用，和为贵”（作为了解） （4）以信立业，坚持诚信至上，信誉第一，以真诚守信赢得公众 (5)以智为先，加强自我修炼，以大智求大德 （6）“天人合一”，追求企业与自然，企业与社会的和谐发展 .第二节企业对利益直接相关者的公共关系建设 一、商业伦理导向下的企业与消费者关系 1.消费者关系概念:书211页最后一句 2.企业构建与消费者关系的原则: (1)消费者第一 (2)消费者是上帝 (3)满足消费者需要是企业经营活动的出发点与归宿点 3.企业构建与消费者关系的要点： （1）以优质的产品建立顾客关系的基本保证。 （2）以完善的服务强化顾客满意 （3）以“自家人理念”强化顾客忠诚。 （4）双向的信息交流是实现良好顾客关系的手段。 第一种形式是虚心倾听顾客意见。
关联度分析
21.灰色系统关联度分析法 对两个系统或两个因素之间关联性大小的量度，称为关联度。它描述系统发展过程中因素间相对变化的情况，也就是变化大小、方向及速度等指标的相对性。如果两者在系统发展过程中相对变化基本一致，则认为两者关联度大；反之，两者关联度就小。灰色系统理论的关联度分析与数理统计学的相关分析是不同的，两者的区别在于第一，它们的理论基础不同。关联度分析基于灰色系统的灰色过程，而相关分析则基于概率论的随机过程；第二，分析方法不同。关联分析是进行因素间时间序列的比较，而相关分析是因素间数组的比较；第三，数据量要求不同。关联分析不要求数据太多，而相关分析则需有足够的数据量；第四，研究重点不同。关联度分析主要研究动态过程，而相关分析则以静态研究为主。 因此，关联度分析适应性更广，在用于社会经济系统中的应用更有其独到之处。 21.1原理与方法简介 关联度分析一般包括下列计算和步骤：(1) 原始数据变换；(2) 计算关联系数；(3) 求关联度；(3) 排关联序；(4) 列关联矩阵。在应用中是否进行所有步骤，可视具体情况而定。 设有m 个时间序列 亦即 {{{1(0)2(0)m (0)X t X t X t ()},()},,()} (t =1, 2, …, N ) N 为各序列的长度即数据个数，这m 个序列代表m 个因素(变量)。另设定时间序列： {X 0(0)(t )} (t =1, 2, …, N )
该时间序列称为母序列, 而上述m 个时间序列称为子序列。关联度是两个序列关联性大小的度量。根据这一观点，可给关联度一个量化模型，其计算方法与步骤具体叙述如下： 1均值化变换。先分别求出各个序列的平均值，再用平均值去除对应序列中的各个原始数据，所得到新的数据列。 2指标差值处理。在均值化变换后得到的新数据列 中，用第一列的数据分别与其他列数据相减取绝对值 3 计算关联系数 经数据变换的母数列记为{X 0 (t )}，子数列记为{X i (t )}，则在t =k 时母序列{X 0 (k )}与子序列{X i (k )}的关联系数L 0i (k )可由下式计算,式中?0i (k )表示k 时刻两比较序列的绝对差， 即 ?0i (k )=∣x 0 (k )-x i (k )∣ (1 ≤ i ≤ m )； ?max 和?min 分别表示所有比较序列各个时刻绝对差中的最大值与最小值。因为比较序列相交，故一般取?min ＝0；ρ称为分辨系数，其意义是削弱最大绝对差数值太大引起的失真，提高关联系数之间的差异显著性，ρ∈(0, 1)，一般情况下可取0.1~0.5。本文取0.5。 分析结果 不难看出，关联度与下列因素有关： 1) 母序列X 0不同，则关联度不同； 2) 子序列X i 不同，则关联度不同； 3) 参考点0 (或数据变换)不同，关联度不同； 4) 数据序列长度N 不同，关联度不同； 5) 分辨系数ρ不同，关联度不同。 L k k i i 0 0 ( ) ( ) min max max = + + ? ρ? ? ρ?