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内容来源：卡姆驱动平台所属栏目：热点更新日期：2024-12-04

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如何用创意解决问题：9个实用技巧 𐟌Ÿ 1. 问题翻转 - 一个好的问题往往已经暗示了解决方案的方向。如果你没能看出来，试试把它倒过来、扭曲、旋转，说不定它就会变成一个有趣的创意，引导你找到解决问题的新方法呢？ - 九种转换问题的技巧：公式一：翻转（颠倒常规）公式二：融合（将事物合并，简化）公式三：拓展（添加新元素）公式四：分化（个性化）公式五：增加（增加新元素）公式六：减少（去除某些元素）公式七：转换（借鉴类似问题的解决方案）公式八：移植（将不相关的事物添加进来）公式九：夸张（将解决方案推向极端） 𐟌Ÿ 2. 不相关矩阵图（附示意图） - 创意在于将看似不相关的事物组合在一起，从而产生新的思维突破和创新。 - 将你正在纠结的问题与一些不相关的事物放在一起进行联想。 - 你也可以根据自己的需要制作自己的不相关矩阵。 𐟌Ÿ 3. 写下3个你认为有趣的想法例如在微信群里只能用表情包对话一天例如一边在跑步机上健身，一边通过VR技术环游世界例如拥有一台可以投入旧物换取现金的机器例如还有……

因子分析前的KMO检验：你真的懂了吗？𐟤” 在进行因子分析之前，KMO检验真的是个好东西！它能帮助我们判断数据是否适合做因子分析。简单来说，KMO检验就是看看数据里有没有足够的共同点，能不能提炼出几个核心因子。KMO值越接近1，说明数据越适合做因子分析。计算KMO值其实很简单，用SPSS或者R都能搞定。在SPSS里，只需要点几个按钮，KMO值就会显示在结果里。用R的话，可以加载psych包，然后用KMO()函数计算。如果KMO值整体不错，但有些变量的值特别低，可能就得考虑把这些变量去掉。除了KMO检验，Bartlett球形检验也很重要。它检查变量间的相关矩阵是不是单位矩阵。在SPSS里，这个检验会和KMO一起出结果；用R的话，可以用factoextra包来做。如果p值小于0.05，说明变量间相关性显著，适合做因子分析。不过，做KMO检验时，样本量要足够，一般建议样本量和变量的比例至少5:1，最好10:1以上。如果KMO值太低的变量太多，可能得删掉这些变量。还有，数据里的异常值也得处理，不然会影响KMO值。结果解释起来也直接。如果KMO值挺高，Bartlett检验的p值也小于0.05，那就可以安心做因子分析了。但如果KMO值在0.6左右，就得小心解释结果了。这些前期检查做完，就可以进入因子提取阶段了。虽然这个过程有点机械化，但直接有效，是因子分析前的重要步骤。希望这些小技巧能帮到你，让你的因子分析更加顺利！𐟓ˆ

11月22日下午16:30，@享界汽车法务部发文称，正式起诉自媒体“袁启聪”。自媒体“袁启聪”及其相关矩阵账号在“新浪微博”“今日头条”“哔哩哔哩”等平台发布涉享界S9不客观、不严谨的测试结论，严重误导了消费者，损害了北汽享界汽车品牌的声誉。  此外，享界汽车法务部表示，为捍卫品牌合法权益，经充分取证，正式向该自媒体提起民事诉讼，要求其承担法律责任、赔偿损失并消除影响。该博文在最后称：“网络并非法外之地，我们将坚决使用法律武器维护品牌和消费者的合法权益。” 此前，袁启聪发布享界S9测评视频引发热议。 8月25日，享界汽车发布声明称，已关注到有自媒体在公共道路对享界S9进行高速飞坡“测试”，称车辆飞坡后“无法保持直线行驶，整车偏向一边”。经过数据分析和多次复测，享界汽车认为该结论不客观、不严谨，对消费者形成误导。后续，享界S9也在国内测试场地进行了专业测试。「享界汽车法务部正式起诉袁启聪」功夫AUTO的微博视频

「比亚迪正式起诉博主龙哥讲电车」比亚迪：自媒体“龙哥讲电车”及其相关矩阵账号（包括“满格电新能源汽修”等）在抖音、视频号等平台上肆意发布不实言论，造谣诋毁比亚迪品牌及系列产品，严重损害比亚迪的品牌声誉。我经常看这个“满格电新能源汽修”，其实这位老哥还真的不是专门针对比亚迪，而是喷了很多车企，国产车企比如北汽，小鹏，红旗，问界都说过，国外的品牌，丰田，特斯拉也喷过。基本过去他那个修车店的新能源车，只要频繁被修的车型，都被他喷过，相关零部件质量不好，减配啥的，有一说一，他喷的地方是车型有问题的地方，但言辞锐利，而且喜欢延伸，这就会对车企带来负面影响了。之前也有车企发了律师函，比如小鹏，要让他道歉，他就用全英文道歉了，脱稿的流利英文，反而博得满堂喝彩。这次，比亚迪的投诉，估计就不会只要他道歉了，有可能要个几十万的赔偿费了。这其实也看出来比亚迪的策略，之前比亚迪主要出击对象是百万粉的大V，比较出名的大的网红。现在对这种并不特别出名，但流量还可以的小V，也一样重磅出击了。此外，可能对于粉丝或者对于消费者来说，他说的没错。但是如果车企抓字眼，较真的话，他有些话说得过于绝对或者有了延展，肯定是不实抹黑了。他经常口快，拆比亚迪的某个车型，然后延展开说比亚迪老是偷工减料，大家不要去买比亚迪。但是严格意义来说他拆的那个车型，比亚迪的确有可能减配了，但话如果那么说，上升到比亚迪整个品牌，就肯定是不实传播了。「微博新知」

【比亚迪：正式起诉自媒体“龙哥讲电车”】比亚迪网络举报中心宣布，正式起诉自媒体“龙哥讲电车”。比亚迪表示，长期以来，自媒体“龙哥讲电车”及其相关矩阵账号（包括“满格电新能源汽修”等）在抖音、视频号等平台上肆意发布不实言论，造谣诋毁比亚迪品牌及系列产品，严重损害比亚迪的品牌声誉。为捍卫公司合法权益，比亚迪将正式向该自媒体发起诉讼，要求其承担法律责任、赔偿损失并消除影响。比亚迪强调，网络无垠、言行有界。网络并非法外之地，网络账号的外衣也不会成为侵权免责的挡箭牌，我们会持续通过法律手段维护公司的合法权益。

多元统计分析笔记：因子分析的奥秘 𐟧銥› 子分析这一部分，我写得太少了，真是有点惭愧啊𐟘…。让我们一起来回顾一下因子分析的关键内容吧。因子分析的基础 𐟓š 首先，因子分析的核心思想是将原始变量转化为少数几个综合变量，这些综合变量能够尽可能多地解释原始变量的方差。简单来说，就是通过降维来简化数据。主成分分析法 𐟌Ÿ 主成分分析（PCA）是因子分析的一种常见方法。它的基本步骤包括：将原始数据标准化。计算样本相关矩阵的特征根和特征向量。提取出特征根最大的几个主成分。旋转因子 𐟌€ 有时候，主成分分析得到的主成分并不能直接解释原始变量的关系。这时候，我们就需要进行因子旋转。旋转的目的是让主成分在原始变量空间中有一个更清晰的解释。极大似然法 𐟌 极大似然法是另一种常用的因子分析方法。它假定原始变量来自正态分布，然后通过最大化似然函数来估计因子载荷和特殊因子方差。主轴法和极小残差法 𐟓‰ 这两种方法都是为了改进因子分析的稳定性。主轴法通过调整相关矩阵来提高估计的准确性，而极小残差法则通过最小化残差平方和来优化估计结果。多元统计分析与因子的区别 𐟔 最后，我们来看看多元统计分析和因子分析的区别。多元统计分析主要关注数据的整体分布和关系，而因子分析则更侧重于提取和解释数据的潜在结构。两者虽然有些相似，但侧重点不同。总结 𐟓 因子分析是一种重要的多元统计分析方法，它可以帮助我们简化数据并提取出重要的综合变量。通过标准化、计算特征根和特征向量、旋转因子以及使用极大似然法等步骤，我们可以更好地理解和解释原始变量之间的关系。希望这些笔记能帮助你更好地掌握因子分析的精髓！

【「比亚迪起诉龙哥讲电车」】10月30日消息，据比亚迪新闻打假办公室，长期以来，自媒体“龙哥讲电车”及其相关矩阵账号（包括“满格电新能源汽修”等）在抖音、视频号等平台上肆意发布不实言论，造谣诋毁比亚迪品牌及系列产品，严重损害比亚迪的品牌声誉。为捍卫公司合法权益，比亚迪将正式向该自媒体发起诉讼，要求其公开道歉、赔偿损失并消除影响。网络无垠、言行有界。网络并非法外之地，网络账号的外衣也不会成为侵权免责的挡箭牌，比亚迪会持续通过法律手段维护公司的合法权益。各位网友，您怎么看？@东方财经东方财经的微博视频

𐟔 主成分与因子分析：全解析！ 𐟒ᠤ𘻦ˆ分分析，你get了吗？它运用降维的妙招，把一堆指标精简成几个互不相关的主成分。这些主成分可是原始变量的线性组合哦，而且它们之间互不相关，让数据结构更清晰，问题本质更凸显。 𐟔 因子分析，来啦！因子分析也是降维的好帮手，但它更擅长揭示原始变量间的复杂关系。通过提取少数公共因子和特殊因子，把一堆错综复杂的变量变得井井有条。 𐟓 两者怎么不同呢？ 1️⃣ 线性表示方向：因子分析把变量表示成因子线性组合，而主成分分析则相反。 2️⃣ 假设条件：因子分析需要一些假设，比如共同因子、特殊因子间的不相关性。 3️⃣ 求解方法：主成分分析从协方差或相关矩阵出发，而因子分析则更灵活。 4️⃣ 结果数量：主成分数量固定，通常与变量数量相当；因子数量则可由分析者指定。 5️⃣ 解释重点：主成分分析侧重总方差解释，因子分析则专注于协方差解释。 𐟎‰ 现在，你是不是对主成分分析和因子分析有了更清晰的认识呢？

李林6套卷数二详细解析 ### 一、选择题函数微分概念题 𐟓– 函数fx在去心领域内存在，并不意味着它在该点连续。如果不连续，那么这点就不可导。以前使用洛必达法则的前提是函数在这点可导。反例题 𐟌€ 对于12，用反例来证明。对于3，如果Xn趋向于某值，那么arcsinx也趋向于某值。对于4，数列单调且有界则收敛，可以得到3。看错题 𐟘… 最后看错了，真是糟糕。范德蒙列 𐟓 涉及到范德蒙列的相关题目。线性无关解向量个数 𐟔⊫1x1+k2x2+n的线性无关解向量个数为3。二、填空题曲率半径 𐟌 曲率半径而不是曲率，涉及曲率的填空题总是算不对。积分技巧 𐟧篥ˆ†题非常巧妙，遇到tanx、cosx和sinx的积分时，多想dtanx。侧面积公式 𐟓 绕极轴旋转一周求侧面积的公式，注意曲线弧长题的三种类型。 Ax=b的通解 𐟓‘ 主要是不会求特解。三、大题微分方程 𐟧銥𞮥ˆ†方程的fnx算错，更别说求极限了。多元微分 𐟌 注意对u求导和对x求导不一样！二元积分 𐟓ˆ 偷鸡成功，顺利解决。多理解 𐟤” 多理解题目，加快速度。不可对角化的二阶矩阵 𐟧銦𑂧›𘤼𜧛𔦎娮𞧟驘𕐦ˆ–带出来，不可对角化的二阶矩阵。

「考研数学杨超直播」@考研数学杨超探讨第二问中矩阵相关方程的推导步骤，说明解题中的技巧。博学视界的微博视频