定量分析法_百度百科
定量分析法
定量分析法（quantitative analysis method）是对社会现象的数量特征、与数量变化进行分析的方法。在企业管理上，定量分析法是以为主要数据来源，按照某种数理方式进行加工整理，得出企业信用结果。定量分析是投资分析师使用数学模块对公司可量化数据进行的分析，通过分析对公司经营给予评价并做出投资判断。定量分析的对象主要为财务报表，如资金平衡表、损益表、留存收益表等。其功能在于揭示和描述社会现象的相互作用和发展趋势。
在对结构与光谱的关系以及光谱的理论有所了解之前，已将紫外光谱应用于定量分析中。定量分析法的基础理论是物质吸收光波的性质，符合于Beer定律，即与吸光度溶液的浓度和光透过的溶液厚度成正比。当溶液的浓度较大或溶剂和溶质发生反应时，即不再遵循此定律。一般只在浓度很高时，吸光度和浓度才不成比例，而紫外或可见光谱所用浓度往往很低，所以不影响Beer定律的应用。[1]
1、。它是财务分析的基本方法，也是定量分析的主要方法。
2、趋势分析法。它对同一单位相关财务指标连续几年的数据作纵向对比，观察其成长性。通过趋势分析，分析者可以了解该企业在特定方面的发展变化趋势。
3、结构分析法。它通过对企业财务指标中各分项目在总体项目中的比重或组成的分析，考量各分项目在总体项目中的地位。
4、相互。它通过经济指标的相互比较来揭示经济指标之间的数量差异，既可以是本期同上期的纵向比较，也可以是同行业不同企业之间的横向比较，还可以与标准值进行比较。通过比较找出差距．进而分析形成差距的原因。
5、。在中，数学模型被广泛应用，特别是在经济预测和管理工作中，由于不能进行实验验证，通常都是通过数学模型来分析和预测经济决策所可能产生的结果的。
以上五种，是基础，趋势分析、结构分析和对比分析等方法是延伸，数学模型法代表了定量分析的发展方向。
为避免其他因素的影响，常测量该物质一系列不同浓度的标准溶液在一定波长的吸光度。以纵轴为吸光度或透射比，横轴为浓度作出一标准曲线，以供常规定量测定。在定量测定中，选择适合的波长对定量测定横重要，一般常用吸收带最高峰的吸光度。吸收带的高峰较平，在一定波长范围中，吸收强度变化较小，受其它因素如狭缝等干扰小，故误差亦小。[2]
与定量分析是人们认识事物时用到的两种分析方式。定性分析的理念早在时代就得到了很好的展开，那个时候的一批的著名学者，在自己的研究之中都是给自己所研究的自然世界给以物理解释。例如：研究过许多的自然现象，但在他厚厚的著作之中，却发现不了一个。他对每一个现象的都是描述性质的，对发现的每一个自然定理都是性质定义。虽然这种认识对人们认识感官世界功不可灭，但却缺乏深入思考的基础，因为从事物的一种性质延伸到另一种性质，往往是超出了人类的认识能力。因而，定量分析作为一种古已有之但是没有被准确定位的思维方式，其优势相对于定性分析的是很明显，它把事物定义在了人类能理解的范围，由量而定性。把定量分析法作为一种分析问题的基础思维方式始于，作为近代科学的奠基者，伽利略第一次把定量分析法全面展开在自己的研究之中，从动力学到天文学，伽利略抛弃了以前人们只对事物原因和结果进行主观臆测成分居多的分析，而代之以实验，，公式。“伽利略追求描述的决定是关于科学方法论的最深刻最有成效的变革。它的重要性，就在于把科学置于科学的保护之下。”而数学是关于量的科学。可以这样说，一门科学只有在成功的运用了数学的时候，才能称得上是一门科学。从理性的发展过程来看，伽利略提出的以定量代替定性的科学方法是人类认识对象由模糊变得清晰起来，由抽象变得具体，使得人类的理性在定性之上又增加了定量的特征，而且由于这种替代，那些与定量的无关的概念，如本质起源性质等概念在一定的领域内和一定的范围内被空间时间重量速度加速度惯性力能能量等全新的概念替代。[3]
与定量分析应该是统一的，相互补充的；定性分析是定量分析的基本前提，没有定性的定量是一种盲目的、毫无价值的定量；定量分析使之定性更加科学、准确，它可以促使定性分析得出广泛而深入的结论。
定量分析是依据统计数据，建立数学模型，并用数学模型计算出分析对象的各项指标及其的一种方法。定性分析则是主要凭分析者的直觉、经验，凭分析对象过去和现在的延续状况及最新的信息资料，对分析对象的性质、特点、发展变化规律作出判断的一种方法。相比而言，前一种方法更加科学，但需要较高深的数学知识，而后一种方法虽然较为粗糙，但在数据资料不够充分或分析者较为薄弱时比较适用，更适合于一般的投资者与经济工作者。但是必须指出，两种分析方法对数学知识的要求虽然有高有低，但并不能就此把与定量分析截然划分开来。事实上，现代定性分析方法同样要采用进行计算，而定量分析则必须建立在定性预测基础上，二者相辅相成，定性是定量的依据，定量是定性的具体化，二者结合起来灵活运用才能取得最佳效果。
不同的分析方法各有其不同的特点与性能，但是都具有一个共同之处，即它们一般都是通过比较对照来分析问题和说明问题的。正是通过对各种指标的比较或不同时期同一指标的对照才反映出数量的多少、质量的优劣、效率的高低、消耗的大小、发展速度的快慢等等，才能为作鉴别、下判断提供确凿有据的信息。[3]
顺序尺度所使用的数值的大小，是与研究对象的特定顺序相对应的。例如，给社会阶层中的上上层、中上层、中层、中下层、下下层等分别标为“5、4、3、2、1”或者“3、2.5、2、1.5、1”就属于这一类。只是其中表示上上层的5与表示中上层的 4的差距，和表示中上层的4与表示中层的3的差距， 并不一定是相等的。5、4、3 等是任意加上去的符号，如果记为 100、50、10 也无妨。
间距尺度所使用的数值，不仅表示测定对象所具有的量的多少，还表示它们大小的程度即间隔的大小。不过，这种尺度中的原点可以是任意设定的，但并不意味着该事物的量为“无”。例如，O°C 为绝对温度 273°K，华氏32°F。
名义尺度和顺序尺度的数值不能进行加减乘除，但间距尺度的数值是可以进行加减运算的。然而，由于原点是任意设定的，所以不能进行乘除运算。例如，5℃和 10℃之间的差，可以说与15℃和20℃之间的差是相同的， 都是5°C。但不能说 20℃就是比5℃高4倍的温度。
比例尺度的意义是绝对的，即它有着含义为“无”量的原点0。长度、重量、时间等都是比例尺度测定的范围。比例尺度测定值的差和比都是可以比较的。例如：5分钟与10 分钟之间的差和10分钟与15分钟之间的差都是5 分钟，10 分钟是2分钟的5倍。比例尺度可以进行加减乘除运算。
．中国UV灯网[引用日期]
．中国UV灯网[引用日期]因子分析法_百度百科
因子分析法
因子分析的基本目的就是用少数几个因子去描述许多指标或因素之间的联系，即将相关比较密切的几个变量归在同一类中，每一类变量就成为一个因子，以较少的几个因子反映原资料的大部分信息。运用这种研究技术，我们可以方便地找出影响消费者购买、消费以及满意度的主要因素是哪些，以及它们的影响力运用这种研究技术，我们还可以为市场细分做前期分析。
1.主成分分析
主成分分析主要是一种探索性的技术，在分析者进行多元数据分析之前，用他来分析数据，让自己对数据有一个大致的了解，这是非常有必要的。一般很少单独使用：a、了解数据。（screening the data），b、和cluster analysis（聚类分析）一起使用，c、和一起使用，比如当变量很多，个案数不多，直接使用判别分析可能无解，这时候可以使用主成分对变量简化（reduce dimensionality），d、在多元回归中，主成分分析可以帮助判断是否存在共线性（条件指数），还可以用来处理。
1、因子分析中是把变量表示成各因子的，而中则是把主成分表示成各变量的线性组合。
2、主成分分析的重点在于解释各变量的总，而因子分析则把重点放在解释各变量之间的。
3、主成分分析中不需要有假设（assumptions），因子分析则需要一些假设。因子分析的假设包括：各个共同因子之间不相关，特殊因子（specific factor）之间也不相关，共同因子和特殊因子之间也不相关。
4、主成分分析中，当给定的或者的是唯一的时候，主成分一般是独特的；而因子分析中因子不是独特的，可以旋转得到不同的因子。
5、在因子分析中，因子个数需要分析者指定（spss根据一定的条件自动设定，只要是特征值大于1的因子进入分析），而指定的因子数量不同而结果不同。在中，成分的数量是一定的，一般有几个变量就有几个主成分。和主成分分析相比，由于因子分析可以使用旋转技术帮助解释因子，在解释方面更加有优势。大致说来，当需要寻找潜在的因子，并对这些因子进行解释的时候，更加倾向于使用因子分析，并且借助旋转技术帮助更好解释。而如果想把现有的变量变成少数几个新的变量（新的变量几乎带有原来所有变量的信息）来进入后续的分析，则可以使用主成分分析。当然，这种情况也可以使用因子得分做到。所以这种区分不是绝对的。
在算法上，和因子分析很类似，不过在因子分析中所采用的协方差矩阵的对角元素不再是变量的方差，而是和变量对应的共同度（变量方差中被各因子所解释的部分）。
2.（Cluster Analysis)
聚类分析是直接比较各事物之间的性质，将性质相近的归为一类，将性质差别较大的归入不同的类的分析技术。
在市场研究领域，聚类分析主要应用方面是帮助我们寻找目标消费群体，运用这项研究技术，我们可以划分出产品的细分市场，并且可以描述出各细分市场的人群特征，以便于客户可以有针对性的对目标消费群体施加影响，合理地开展工作。
3.（Discriminatory Analysis)
判别分析（Discriminatory Analysis）的任务是根据已掌握的1批分类明确的样品，建立较好的，使产生错判的事例最少，进而对给定的1个新样品，判断它来自哪个总体。根据资料的性质，分为定性资料的判别分析和的判别分析；采用不同的判别准则，又有、、距离等判别方法。
费歇（FISHER）判别思想是投影，使多维问题简化为一维问题来处理。选择一个适当的投影轴，使所有的样品点都投影到这个轴上得到一个投影值。对这个投影轴的方向的要求是：使每一类内的投影值所形成的类内尽可能小，而不同类间的投影值所形成的类间离差尽可能大。贝叶斯（BAYES）判别思想是根据求出，并依据后验概率分布作出统计推断。所谓先验概率，就是用概率来描述人们事先对所研究的对象的认识的程度；所谓后验概率，就是根据具体资料、先验概率、特定的判别规则所计算出来的概率。它是对先验概率修正后的结果。
距离判别思想是根据各样品与各母体之间的距离远近作出判别。即根据资料建立关于各母体的距离式，将各样品数据逐一代入计算，得出各样品与各母体之间的距离值，判样品属于距离值最小的那个母体。
4.（Correspondence Analysis)
对应分析是一种用来与变量之间联系紧密程度的研究技术。
运用这种研究技术，我们可以获取有关消费者对产品品牌定位方面的图形，从而帮助您及时调整营销策略，以便使产品品牌在消费者中能树立起正确的形象。
这种研究技术还可以用于检验广告或市场推广活动的效果，我们可以通过对比广告播出前或市场推广活动前与广告播出后或市场推广活动后消费者对产品的不同认知图来看出广告或市场推广活动是否成功的向消费者传达了需要传达的信息。
典型相关分析是分析两组间线性密切程度的，是两变量间分析的拓广。各组随机变量中既可有定量随机变量，也可有定性随机变量（分析时须F6说明为）。本法还可以用于分析各边际变量的。
1．严格地说，一个典型相关系数描述的只是一对典型变量之间的相关，而不是两个变量组之间的相关。而各对典型变量之间构成的多维典型相关才共同揭示了两个观测变量组之间的相关形式。
2．典型相关模型的基本假设和数据要求
要求两组变量之间为线性关系，即每对典型变量之间为线性关系；
每个典型变量与本组所有观测变量的关系也是线性关系。如果不是线性关系，可先：如经济水平和收入水平与其他一些社会发展水之间并不是线性关系，可先取对数。即log经济水平，log收入水平。
3．典型相关模型的基本假设和数据要求
所有观测变量为定量数据。同时也可将按照一定形式设为后，再放入典型相关模型中进行分析。
6.多维（Multi-dimension Analysis)
多维尺度分析（Multi-dimension Analysis) 是市场研究的一种有力手段，它可以通过低（通常是）展示多个研究对象（比如品牌）之间的联系，利用平面距离来反映研究对象之间的相似程度。由于多维尺度分析法通常是基于研究对象之间的相似性（距离）的，只要获得了两个研究对象之间的，我们就可以通过相应统计软件做出他们的相似性知觉图。
在实际应用中，距离矩阵的获得主要有两种方法：一种是采用直接的相似性评价，先将所有评价对象进行两两组合，然后要求被访者所有的这些组合间进行直接相似性评价，这种方法我们称之为直接；另一种为间接评价法，由研究人员根据事先经验，找出影响人们评价研究对象相似性的主要属性，然后对每个研究对象，让被访者对这些属性进行逐一评价，最后将所有属性作为的坐标，通过距离变换计算对象之间的距离。
多维的主要思路是利用对被访者对研究对象的分组，来反映被访者对研究对象相似性的感知，这种方法具有一定直观合理性。同时该方法实施方便，调查中被访者负担较小，很容易得到理解接受。当然，该方法的不足之处是牺牲了个体，由于每个被访者个体的距离矩阵只包含1与0两种取值，相对较为粗糙，个体距离矩阵的分析显得比较勉强。但这一点是完全可以接受的，因为对大多数研究而言，我们并不需要知道每一个体的图。
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。能否从表面上看起来杂乱无章的数据中发现和提炼出规律性的结论，不仅对所研究的专业领域要有很好的训练，而且要掌握必要的统计分析工具。对实际领域中的研究者和高等院校的研究生来说，要学习掌握多元统计分析的各种模型和方法，手头有一本好的、有长久价值的参考书是非常必要的。这样一本书应该满足以下条件：首先，它应该是“浅入深出”的，也就是说，既可供初学者入门，又能使有较深基础的人受益。其次，它应该是既侧重于应用，又兼顾必要的推理论证，使学习者既能学到“如何”做，而且在一定程度上了解“为什么”这样做。最后，它应该是内涵丰富、全面的，不仅要基本包括各种在实际中常用的方法，而且还要对现代统计学的最新思想和进展有所介绍、交代。
通过将原变量综合成几个主成分，用较少的来代替原来较多的指标（变量）。在中，某些变量间往往存在相关性。是什么原因使变量间有关联呢？是否存在不能直接观测到的、但影响可观测变量变化的公共因子？因子分析法（Factor Analysis）就是寻找这些公共因子的模型分析方法，它是在主成分的基础上构筑若干意义较为明确的公因子，以它们为框架分解原变量，以此考察原变量间的联系与区别。
例如，随着年龄的增长，儿童的身高、体重会随着变化，具有一定的相关性，身高和体重之间为何会有相关性呢？因为存在着一个同时支配或影响着身高与体重的生长因子。那么，我们能否通过对多个变量的的研究，找出同时影响或支配所有变量的共性因子呢？因子分析就是从大量的数据中“由表及里”、“去粗取精”，寻找影响或支配变量的多变量。
可以说，因子分析是的推广，也是一种把多个变量化为少数几个综合变量的方法，其目的是用有限个不可观测的隐变量来解释原始变量之间的相关关系。
因子分析主要用于：1、减少分析变量个数；2、通过对变量间相关关系探测，将原始变量进行分类。即将相关性高的变量分为一组，用共性因子代替该组变量。
因子分析法是从内部相关的依赖关系出发，把一些具有错综复杂关系的变量归结为少数几个综合因子的一种多变量统计分析方法。它的基本思想是将观测变量进行分类，将相关性较高，即联系比较紧密的分在同一类中，而不同类变量之间的相关性则较低，那么每一类变量实际上就代表了一个基本结构，即公共因子。对于所研究的问题就是试图用最少个数的不可测的所谓公共因子的与特殊因子之和来描述原来观测的每一分量。
因子描述如下：
⑴X = (x1，x2，…，xp）￠是可观测随机，向量E(X)=0，阵Cov(X)=∑，且协方差阵∑与R相等（只要将变量标准化即可实现）。
⑵F = (F1，F2，…，Fm）￠ （m&p）是不可测的向量，其均值向量E(F)=0，Cov(F) =I，即向量的各分量是相互独立的。
⑶e = (e1，e2，…，ep）￠与F相互独立，且E(e)=0， e的协方差阵∑是对角阵，即各分量e之间是相互独立的，则模型：
x1 = a11F1+ a12F2 +…+a1mFm + e1
x2 = a21F1+a22F2 +…+a2mFm + e2
xp = ap1F1+ ap2F2 +…+apmFm + ep
称为因子，由于该模型是针对变量进行的，各因子又是正交的，所以也称为R型正交因子模型。
其形式为：x =AF + e .
x=，A=，F=，e=
⑴m ￡ p；
⑵Cov(F，e)=0，即F和e是不相关的；
⑶D(F) = Im ，即F1，F2，…，Fm不相关且方差均为1；
D(e)=，即e1，e2，…，ep不相关，且方差不同。
我们把F称为X的公共因子或潜因子，矩阵A称为矩阵，e 称为X的特殊因子。
A = (aij），aij为因子载荷。数学上可以证明，因子载荷aij就是第i变量与第j因子的相关系数，反映了第i变量在第j因子上的重要性。
模型中F1，F2，…，Fm叫做主因子或公共因子，它们是在各个原观测变量的表达式中都共同出现的因子，是相互独立的不可观测的理论变量。公共因子的含义，必须结合具体问题的实际意义而定。e1，e2，…，ep叫做特殊因子，是x的分量xi(i=1，2，…，p）所特有的因子，各特殊因子之间以及特殊因子与所有公共因子之间都是相互独立的。模型中载荷A中的元素（aij）是为。因子载荷aij是xi与Fj的，也是xi与Fj的，它表示xi依赖Fj的程度。可将aij看作第i个变量在第j公共因子上的权，aij的绝对值越大（|aij|￡1），表明xi与Fj的相依程度越大，或称公共因子Fj对于xi的载荷量越大。为了得到因子分析结果的经济解释，因子载荷矩阵A中有两个十分重要，即变量共同度和公共因子的贡献。
因子载荷矩阵A中第i行元素之平方和记为hi2，称为变量xi的共同度。它是全部公共因子对xi的方差所做出的贡献，反映了全部公共因子对变量xi的影响。hi2大表明x的第i个分量xi对于F的每一分量F1，F2，…，Fm的共同依赖程度大。
将A的第j列（ j =1，2，…，m）的各元素的平方和记为gj2，称为公共因子Fj对x的方差贡献。gj2就表示第j个公共因子Fj对于x的每一分量xi(i= 1，2，…，p）所提供方差的总和，它是衡量公共因子相对重要性的指标。gj2越大，表明公共因子Fj对x的贡献越大，或者说对x的影响和作用就越大。如果将因子载荷矩阵A的所有gj2 ( j =1，2，…，m）都计算出来，使其按照大小排序，就可以依此提炼出最有影响力的公共因子。
3. 因子旋转
建立因子的目的不仅是找出主因子，更重要的是知道每个主因子的意义，以便对实际问题进行分析。如果求出主因子解后，各个主因子的典型代表变量不很突出，还需要进行因子旋转，通过适当的旋转得到比较满意的主因子。
旋转的方法有很多，正交旋转（orthogonal rotation）和斜交旋转（oblique rotation）是因子旋转的两类方法。最常用的方法是最大方差（Varimax）。进行因子旋转，就是要使中因子载荷的平方值向0和1两个方向分化，使大的载荷更大，小的载荷更小。因子旋转过程中，如果因子对应轴相互正交，则称为正交旋转；如果因子对应轴相互间不是正交的，则称为斜交旋转。常用的斜交旋转方法有Promax法等。
4.因子得分
因子建立后，还有一个重要的作用是分析模型去评价每个样品在整个模型中的地位，即进行综合评价。例如地区经济发展的因子分析模型建立后，我们希望知道每个地区经济发展的情况，把区域经济划分归类，哪些地区发展较快，哪些中等发达，哪些较慢等。这时需要将公共因子用变量的来表示，也即由地区经济的各项指标值来估计它的因子得分。
设公共因子F由变量x表示的线性组合为：
Fj = uj1 xj1+ uj2 xj2+…+ujpxjp j=1，2，…，m
该式称为因子得分函数，由它来计算每个样品的公共因子得分。若取m=2，则将每个的p个变量代入上式即可算出每个样品的因子得分F1和F2，并将其在平面上做因子得分散点图，进而对样品进行分类或对原始数据进行更深入的研究。
但因子得分函数中方程的个数m小于变量的个数p，所以并不能精确计算出因子得分，只能对因子得分进行估计。估计因子得分的方法较多，常用的有回归估计法，Bartlett估计法，Thomson估计法。
⑴回归估计法
F = X b = X (X ￠X)-1A￠ = XR-1A￠ （这里R为相关阵，且R = X ￠X ）。
⑵Bartlett估计法
Bartlett估计因子得分可由或极大似然法导出。
F = [(W-1/2A）￠ W-1/2A]-1(W-1/2A）￠ W-1/2X = (A￠W-1A)-1A￠W-1X
⑶Thomson估计法
在回归估计法中，实际上是忽略特殊因子的作用，取R = X ￠X，若考虑特殊因子的作用，此时R = X ￠X+W，于是有：
F = XR-1A￠ = X (X ￠X+W)-1A￠
这就是Thomson估计的因子得分，使用求逆算法（参考线性代数文献）可以将其转换为：
F = XR-1A￠ = X (I+A￠W-1A)-1W-1A￠
因子分析的核心问题有两个：一是如何构造因子变量；二是如何对因子变量进行命名解释。因此，因子分析的基本步骤和解决思路就是围绕这两个核心问题展开的。
（i）因子分析常常有以下四个基本步骤：
⑴确认待分析的原变量是否适合作因子分析。
⑵构造因子变量。
⑶利用旋转方法使因子变量更具有可解释性。
⑷计算因子变量得分。
（ii）因子分析的计算过程：
⑴将原始数据标准化，以消除变量间在和量纲上的不同。
⑵求标准化数据的；
⑶求相关矩阵的特征值和；
⑷计算贡献率与累积方差贡献率；
⑸确定因子：
设F1，F2，…， Fp为p个因子，其中前m个因子包含的数据信息总量（即其累积贡献率）不低于80%时，可取前m个因子来反映原评价指标；
⑹因子旋转：
若所得的m个因子无法确定或其实际意义不是很明显，这时需将因子进行旋转以获得较为明显的实际含义。
⑺用原指标的来求各因子得分：
采用回归估计法，Bartlett估计法或Thomson估计法计算因子得分。
⑻综合得分
以各因子的贡献率为权，由各因子的线性组合得到综合评价指标函数。
F = (w1F1+w2F2+…+wmFm)/(w1+w2+…+wm )
此处wi为旋转前或旋转后因子的方差贡献率。
⑼得分排序：利用综合得分可以得到得分名次。
在采用技术进行数据处理、建立宏观或时，需要研究以下几个方面的问题：
· 简化系统结构，探讨系统内核。可采用、因子分析、等方法，在众多因素中找出各个变量最佳的子集合，从子集合所包含的信息描述多变量的系统结果及各个因子对系统的影响。“从树木看森林”，抓住主要矛盾，把握主要矛盾的主要方面，舍弃次要因素，以简化系统的结构，认识系统的内核。
· 构造，进行预报控制。在自然和社会科学领域的科研与生产中，探索运动的客观规律及其与外部环境的关系，进行预测预报，以实现对系统的最优控制，是技术的主要目的。在中，用于预报控制的模型有两大类。一类是预测预报模型，通常采用或分析、、双重筛选逐步回归分析等技术。另一类是描述性模型，通常采用的建模技术。
· 进行，构造分类模式。在多变量系统的分析中，往往需要将系统性质相似的事物或现象归为一类。以便找出它们之间的联系和内在规律性。过去许多研究多是按单因素进行定性处理，以致处理结果反映不出系统的总的特征。进行数值分类，构造分类模式一般采用聚类分析和判别分析技术。
如何选择适当的方法来解决实际问题，需要对问题进行综合考虑。对一个问题可以综合运用多种进行分析。例如一个预报模型的建立，可先根据有关生物学、生态学原理，确定和试验设计；根据试验结果，收集试验资料；对资料进行初步提炼；然后方法（如、分析、等）研究各个变量之间的相关性，选择最佳的变量子集合；在此基础上构造预报模型，最后对模型进行诊断和优化处理，并应用于生产实际。分子吸收光谱分析法 1、 说明产生紫外光谱的分子跃迁类型；解释紫外光谱在做有机化合物定性分析时存在的问题.2、 简述光吸收定律的应用范围.3、 比较单光束分光光度计、双光束分光光_百度作业帮
分子吸收光谱分析法 1、 说明产生紫外光谱的分子跃迁类型；解释紫外光谱在做有机化合物定性分析时存在的问题.2、 简述光吸收定律的应用范围.3、 比较单光束分光光度计、双光束分光光
分子吸收光谱分析法 1、 说明产生紫外光谱的分子跃迁类型；解释紫外光谱在做有机化合物定性分析时存在的问题.2、 简述光吸收定律的应用范围.3、 比较单光束分光光度计、双光束分光光度计、双波长分光光度计在原理、仪器结构上的异同点.4、 简述红外光谱分析在有机化学未知物分析中的作用.要求简单明了回答,但不能一句带过也不能引用一整篇文章.
你说的都是仪器的不同,两种分析方法最主要的区别,是分析的对象不同：原子吸收光谱：分析出来的是在待测样品中,各种元素的丰度为,也就是样品中各种元素的质量,占样品总质量的多少.可见光光谱：分析出来的是某一显色物质在样品中的浓度,也就是特定的物质占总体的物质的多少.所以,对于可见光光谱分析,必须要先得到待测物质的一系列标准溶液,对其进行测量,得到标准曲线后,才可以分析未知样品.但是原子吸收光谱不需要工作曲线,直接就可以分析未知样品.
找本仪器分析书吧。基本上直接有答案。
应该是一个一个的回答。你的问题全部是原理性的东西，去查查书本比较准确。
北京农学院仪器分析葛兴……