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結構方程式模型. 一個結構方程式模型嘅量度模型； 呢個 因素 由 5 個實際 量度 到嘅 變數 （柞 ）反映。. 結構方程式模型 （ 英文 ： structural equation modeling，SEM ）係一系列用嚟搵出一柞 變數 之間嘅關係嘅 數學模型 同 演算法 ，包含咗 通徑分析 等嘅多種 統計 ...
基礎概念. 睇埋： 度量空間 同 緊緻空間. 函數. 同 各有自己嘅元素，個函數會講明 每個元素對應 嘅邊個或者邊啲元素（啲箭咀）。 内文： 函數 同 連續函數. 數學分析最基本上係分析緊 函數 [e 1] 。 响概念上，函數可以噉樣想像：攞兩個集， 同 ，一個函數會講明 裏面嘅每一個 元素 對應 入面嘅邊一個元素 [4] [7] ；舉個簡單例子說明，有兩個集， 兩個集之間嘅函數（通常用「 」代表）係. 呢個函數講明「喺 裏面是但攞個元素 嚟睇， 喺 入面嘅對應（ ）係 嘅兩倍」 [7] 。 函數仲可以按好多特性嚟分類，當中 連續函數 [e 2] 可以話係數學分析上最重要嗰種函數，簡單講就係「條線唔會斷」嘅函數－呢啲函數亦係對 極限 [e 3] 嘅思考嘅基礎 [8] 。
EFA 步驟. 内文： 探索型因素分析. 以下係做 EFA 嘅步驟。 咩時候用. 睇埋： 降維 、 統計相關 、 常態分佈 同 多重共線性. 喺 數據科學 上，探索性質嘅因素分析可以好有用 [5] :p 2 ：呢種分析能夠減少要考慮嘅變數嘅數量—用 嘅 1 個數值總結晒嗰一大拃分數，達致 用數量更少嘅概念解釋現象 ；探索型嘅因素分析又可以用嚟探討變數之間有咩關係，以及係好似 IQ 噉嘅理論概念嘅「內部結構」（例如會唔會某啲變數零舍反映得到 IQ 呢？ ）。 除此之外，呢種分析仲可以用嚟處理做統計分析不時會遇到嘅 多重共線性 問題。 郁手行因素分析之前，分析者要睇睇以下呢啲嘢先：
基本模型. 睇埋： 函數 同 線性關係. 一個 迴歸模型 會有以下三類主要參數同變數 [2] ： ，包括咗一啲未知、需要靠迴歸分析嚟 估計 [英 5] 嘅參數，喺實際應用上，柞參數可以用一個 向量 嚟代表； 指柞 IV，用嚟預測 DV 數值嘅變數； 指個 DV，個迴歸模型要預測嗰個變數； 一個迴歸模型會表達出 同 之間嘅關係。 一般嚟講，個研究者會想搵出 同 以及 成嘅函數嘅關係，即係話喺做迴歸分析嗰陣，個研究者預咗： ，呢句嘢係話「 大致上係 以及 成嘅 函數 」； 例如係以下呢個線性模型噉，就涉及個研究者嘗試用三個 IV 去預測個 DV 嘅數值： ；當中. 代表咗 截距 [英 6] ； 、 、同 分別代表咗三個 IV；
指數定律（Law of Indices，Properties of Exponents）係一堆數學上嘅基本定律，主要係處理次方。基本上總共有八條，亦到有人當係得七條。 定律 假設 係一個未知數， 、 、 同 都係一個整數。 = + = = = =() == = = 睇埋 指數 對數 對數定律
皮亞遜積差相關係數 （Pearson correlation coefficient）係統計學成日用嘅一個指標，「兩個變數 同 之間嘅皮亞遜積差相關係數」（ ）係噉樣 定義 嘅： 係第 個個案嘅 數值； 係啲個案喺 上嘅 平均值 （mean）； 係啲個案喺 上嘅平均值； 係啲個案喺 上嘅 標準差 （SD）； 係啲個案喺 上嘅標準差。 呢條式會得出一個 相關值 ，個數值會喺 -1 同 1 之間， 負數 表示兩個變數成反比（一個數值高嗰陣另一個傾向數值低）， 正數 就表示兩個變數成正比（兩個數值傾向一齊高或者一齊低）， 個相關值愈接近零表示兩個變數之間嘅關係愈弱， 而如果個相關值等於零就表示兩個變數根本唔啦更。
畢氏定理 - 維基百科，自由嘅百科全書. 畢達哥拉斯定理bat1 daat6 go1 laai1 si1 ding6 lei5 （ 英文 ： Pythagorean theorem ；簡稱 畢氏定理 ），又有叫 勾股定理 、 勾股弦定理 或者 商高定理 ，係指 直角三角形 兩條直角邊長度嘅平方嘅和等於斜邊長度嘅平方，即係數式. 。 證明. 呢個定理有好多方法去證明，方法可能係數學眾多定理中最多嘅。 路明思 （Elisha Scott Loomis）嘅 Pythagorean Proposition 一書中總共提到367種證明方式。
