多样化生态

『壹』 要素多样化的含义

保护生物多样性，首先要了解生物多样性的含义。根据联合国“生物多样性公约”，生物多样性的定义是:“生物多样性是指所有来源的形形色色的生物体，这些来源包括陆地、海洋和其他水生生态系统及其所构成的生态综合体;这包括物种内部、物种之间和生态系统的多样性。据化石考证，地球上的低级生命形式(细菌与蓝藻)是出现在40亿年前。由于生命的进化，逐渐形成了地球上的生物多样性。生物多样性包括地球上所有的植物、动物和微生物物种及其所拥有的基因，各物种之间及其与生境之间的相互作用所构成的生态系统及其生态过程。生物多样性是概括性的术语，通常认为有三个水平，即遗传多样性、物种多样性和生态系统多样性。有的学者认为生物多样性还有第四个水平，即景观多样性。
遗传多样性

生物多样性概念
广义的遗传多样性是指地球上所有生物所携带的遗传信息的总和，通常谈及生态系统多样性或物种多样性时也就包含了各自的遗传多样性。狭义的遗传多样性主要指种内不同群体之间或一个群体内不同个体的遗传变异总和。各种栽培植物和家养动物及其地方品种、野生近缘种都拥有异常丰富的遗传多样性。因此物种内的多样性是物种以_上各水平多样性的重要来源，遗传变异、生活史特点、种群动态及其遗传结构等决定或影响着一个物种与其他物种及环境之间相互作用的方式。而且种内遗传多样性是一个物种对人为干扰能否成功地反应的决定因素。物种的遗传变异愈丰富，对环境适应性就愈广，也就是说群体内的遗传多样
性反映了物种的进化潜力。一个种群内的个体在基因上是互有差异的，由于个体具有略有区别的基因类型，因而表现出各种遗传变异。基因是特定蛋白质编码的染色体单位。这些略有差异的基因类型就是等位基因(alleles),同时通过突变(mutation也可以出现差异，突变发生在脱氧核糖核酸(DNA)中。由基因构成单个染色体。不相同的等位基因中的一个基因可以产生出在结构和功能.上不同的蛋白质类型，从而影响有机体的生理发育图。因此在研究遗传多样性时要考虑形态多态性、染色体多态性、蛋白质多态性及DNA多态性。

物种多样性
它指有生命的有机体即动物、植物、微生物物种的多样化。全世界科学家对物种数量还没有精确的估计，其变化幅度为500万至5000万种，甚至多达1亿种。而现在已定名或描述的物种仅有1401万或170万种。要搞清物种数量及系统进化必须依赖于分类学、生物系统学和生物地理学的研究。分类学是对有机体进行分类的理论和实践。生物系统学是研究有机体的类别、多样性以及它们之间相互关系的科学。生物地理学是研究有机体过去和现在分布的科学。它试图阐明有机体及其较高级分类群分布的多种多样格局。Candello(1820)把生物地理学划分为两个分支，即历史生物地理学和生态生物地理学。历史生物地理学主要研究地球的自然地理变迁、物种的形成和灭绝、物种的散布、特有现象、分省现象、不连续性、通过古代抱粉和化石来分析生物地理历史。生态生物地理学主要研究近代的自然环境变迁以及物种分布的限制因子等。在自然界中的物种形成不断延续到现在，也必然会延续到将来。物种在演化过程中，种群经常在遗传上发生变化，这种变化可能是生物学的(由于食物改变及竞争关系)，或者是环境的(气候变化、水的有效性、土壤特征等)因素。当种群在遗传上有很多变化，再也不能与产生它的原生种进行交配时，就形成了新种。这类新的物种形成被称为系统进化(phyletio evolution)。由一个原生祖先进化为两个或更多的新种，这可能是由于地理障碍如江河、山脉、海洋，致使该物种不能超越，妨碍了同种内不同种群间的交流，使这些种群在遗传上适应了特定的新的岛屿、山地和深谷环境。这种地方性适应过程，并导致形成新种，称之为适应辐射(adaptive radiation )。在正常情况下新种的起源是一个漫长过程，发生是以数千年计，至少须几百年。新科、新属的演化过程更慢，可能经历几十万甚至几百万年，即使地球上不断有新种形成，但现今物种灭绝速度大约超过新种形成速度的1000倍，这是十分严峻的形势。

研究某一地区的物种多样性时我们不仅要计算其物种数量即物种丰富度，更重要地要估算其种以上的高级分类单位属、科、目和门等的丰富程度，也就是分类群的多样性。在传统地考虑物种多样性时，对一个地区的单型的分类群给以较高的评价，如银杏(Ginkgo biloba)在分类学上或进化上是孤立的。当物种分布范围有一定限制时，称为特有现象，例如银杉属(Cathaya)只生长在我国中南部，白鳍豚(lipotes vexillifer)只生长在洞庭湖及长江中下游，所以称为中国的特有属和特有种。由于动植物类群在历史发展过程中的迁移、灭绝和进化，导致世界不同地区在动植物区系上的多样性、复杂性和特有性。因此在研究一个地区物种多样性时，对该地区的特有属和特有种亦予以充分的注意。

生态系统多样性
生态系统多样性是指生物圈内生境、生物群落和生态系统的多样性以及生态系统内生境差异、生态过程变化的惊人的多样性川。生境是指无机环境，包括气候、土壤、地貌和水文等。生物群落是占据一定地段上生活在一起的物种，它们是存在着相互作用的群体。生物群落与其所生存的环境，发生相互作用，构成的生态综合体称之为生态系统。生态系统与外界环境之间不断地发生相互作用，也就是对太阳能量的固定、分配和丧失，生物地球化学循环和水分循环等多种多样的生态过程，并不断发生生态系统的动态变化。
生态系统是由各种不同生物群落所组成的，生物群落多样性是指群落的组成、结构和动态(包括演替和波动)方面的多样化。组成生态系统的生物群落一般具有垂直结构和水平结构。群落的垂直结构往往由不同物种所组成。以森林生态系统为例，森林的林冠层及其亚层、灌木层、草本层、枯枝落叶层和土壤层都由不同生物所组成。它们在生态过程中发挥不同的功能。林中的枯立木或倒木常常是很多生物如鸟类、真菌、无脊椎动物的栖息地。具有复杂垂直结构的生态系统常常拥有极为丰富的物种。生态系统的水平结构常常与生态位(niche)多样性相联系。每一物种
为了维待它们种群的生存、繁殖，必须有一定物理环境，以此得到所需能量和营养物质，并逃避它们的天敌。每个物种在系统中所占的位量称之为生态位。生态位是复杂和多维的。它为物种提供所需要土资源的组合。如植物种的生态位由下列因素组成，即该种分布的土壤类型、土壤湿度及养分状况，它接受光照的总量，它的授粉系统以及种子散布机理。动物物种生态位包括它所占据的栖息地类型，它全年进食的食物类型，对越冬场所的需求。因此，每一物种的生态位是该种在生态系统中的生存空间。
导致生态系统多样性的另一个重要方面是由于生态系统是由具有不同营养特点的生物所组成，也就是营养多样性。植物是第一性生产者，是生态系统所有其他生物的食物源泉，一也是食物链或食物网的起点。在生态系统中存在着各种草食动物、肉食动物、杂食动物、分解者生物、互惠共生生物、附生生物、腐生生物以及共栖生物等。它们构成了生态系统复杂的食物网，这些具有不同营养特点生物对生态系统过程具有十分重要的贡献，它们导致了能流、物流的多样化过程，以及生物之间复杂的相互作用。
生态系统中的物种常常由不同年龄结构的种群所组成，物种的动态变化，特别是优势种、关键种的变化会导致整个生态系统的动态发展。

景观多样性
这是指由不同类型景观要素或生态系统构成的空间结构、功能机制和时间动态方面的多样化或变异性。景观的定义是“由一组以相似方式重复出现的，由相互作用的生态系统所组成的异质性的陆地区域”。景观基本结构是由斑块(patch)、廊道(corridor)和基质(marix)组成。斑块是指动植物群落或非生命物体如裸露岩石和土壤以及建筑物等。廊道是指不同于两侧基质的狭长地带，如树墙、防护林、河流、道路等，这些大多由人
类干扰所形成。基质是景观中面积最大、连续性最高的景观要素，它在景观动态中起着重要作用。景观的功能是指生态系统之间物种、能量和物质的流动。景观动态是指结构与功能随着时间的变化。自然干扰、人类活动和植被演替或波动是景观发生动态变化的主要原因。景观多样性原则上为生态系统多样性更高的等级单位，更为宏观。
以上介绍了生物多样性4个等级水平，人们还从生物多样性的4个组织水平来研究生物多样性的组成、结构和功能。生物多样性组成有基因、物种和种群、群落和生态系统、景观类型。结构有基因结构、种群结构、外貌和生境结构、景观格局。功能有遗传过程、种群统计过程和生活史、种间相互作用和生态系统过程、景观过程、干扰和土地利用趋势。此外还提出了文化多样性，这是指不同文化背景下，或在同一文化背景下，对生物多样性保护和持续利用的方式。在社会经济驱动力和人类活动影响下，生物多样性的价值及各种保护和利用措施会发生巨大的变化，也就是人类认识到生物多样性在社会、伦理、信仰和民族生物学中的重要作用。

『贰』 金山生态动力多元矿溶液声称包治百病！是真是假

有没有国家医药的生产许可证啊，没有就是骗人的

『叁』 建设数字中国，数字化转型，钉钉如何打造多元智能商业生态体系

2019年8月27日，钉钉召开未来组织大会，中国信息通信研究院与阿里研究院联合发布的《钉钉商业生态系统及经济社会价值报告》显示，截止到2019年6月30日，钉钉企业组织数已超过1000万，超过2亿人在钉钉上工作。

钉钉智能商业生态系统自内向外，分成基座层、核心层、延伸层、增值层、宏观层五个部分，对内贴近用户需求，不断提升服务品质，对外不断拓展合作方，进一步完善服务体系。建设数字中国，数字化转型，首选钉钉！

基座层是对核心层、延伸层、增值层层的数据安全和隐私保护层，贯穿于钉钉生态系统中的每个组成部分，是钉钉平台运行强有力的安全保障，源于有阿里巴巴集团安全部提供的技术支持。自2009年成立以来，阿里安全建立了数千人的专业安全技术团队，从人肉排查升级到算法智能风控，通过安全AI技术体系建立起全链路的风险防控能力，构建起世界级的安全风险防御体系，来保护阿里巴巴电商平台及平台上的消费者和整个生态伙伴的安全。2018年，阿里安全技术体系全年拦截1310亿次恶意攻击，日均保护316亿次用户操作。建设数字中国，数字化转型，首选钉钉！

核心层是钉钉的硬核实力层，主要包含钉钉输出的功能及服务对象。钉钉输出的功能包括企业通讯录、即时通讯、DING等数十项软件模块以及指纹考勤机、人脸识别考勤机、打印云盒等配套智联硬件；服务对象包括涵盖教育、金融、医疗、制造等全行业的4300万中小企事业单位。建设数字中国，数字化转型，首选钉钉！

延伸层是钉钉产品服务的拓展层，主要包含与钉钉企业服务开放平台第三方ISV、硬件厂商以及阿里云等阿里服务商。第三方ISV例如石墨文档、表单大师、叮当科技等，硬件厂商例如大眼橙公司、魔点公司等。建设数字中国，数字化转型，首选钉钉！

增值层是配合延伸层的增值服务提供层，主要包含通信、二次定制开发、金融、咨询、培训、物流、认证等。如钉钉与联通联合推出钉钉宝卡，云南缤果科技提供工作页面定制、项目管理系统开发等。建设数字中国，数字化转型，首选钉钉！

宏观层是影响整个生态系统的外部环境层，主要包含经济、政治、社会、技术、法律等。

钉钉围绕软硬件产品以及部署服务，联合硬件提供商、第三方开发者、部署服务商、第三方机构（金融/投行）等生态要素，以协同供应为原则，以消费者为中心，激活供需主体，运用开源技术、众创模式、平台经济、共享经济等新技术新理念积极探索商业模式、合作模式等创新，打造优势互补、通力协作、资源高效配置的良性平台化生态圈。建设数字中国，数字化转型，首选钉钉！

『肆』 做这样的生态瓶，四十多元（原料就三十多），会觉得贵吗会有人买吗

有些贵。不知瓶内装的是生物还是非生物，如果是非生物就两元钱。

『伍』 哪些城市步行街广场有大型盆栽！花卉！鸟笼！有专人看管！提高生活质量！生态环保健康绿色多元

哪些城市步行街有大型盆栽，花卉，鸟笼。
许多城市的步行街都有花卉，大型盆栽。
就是鸟笼没看见过。
我觉得放鸟笼的地方会很脏，不好管理，这也是比较少见的原因吧。

『陆』 中国是一个多民族,多种生态环境和多元文化并存的国家,如何处理三者之间的关系

中国是一个多民族多生态环境和多元文化，并存的国家如何处理三者之间的关系。在我国采取的主要办法就是民族地区自治。人民大众共同管理国家。

『柒』 求电子书,许倬云:新世纪的考古学-文化、区位、生态的多元互动

我有这本书的电子版，请留下邮箱或消息。

『捌』 生态学需要学习多元统计的哪些内容

1. 因子分析模型

因子分析法是从研究变量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线性函数与特殊因子之和来描述原来观测的每一分量。

因子分析的基本思想：
把每个研究变量分解为几个影响因素变量，将每个原始变量分解成两部分因素，一部分是由所有变量共同具有的少数几个公共因子组成的，另一部分是每个变量独自具有的因素，即特殊因子

因子分析模型描述如下：

（1）X = (x1，x2，…，xp)￠是可观测随机向量，均值向量E(X)=0，协方差阵Cov(X)=∑，且协方差阵∑与相关矩阵R相等（只要将变量标准化即可实现）。

（2）F = (F1，F2，…，Fm)￠ （m<p）是不可测的向量，其均值向量E(F)=0，协方差矩阵Cov(F) =I，即向量的各分量是相互独立的。

（3）e = (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

称为因子分析模型，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。

其矩阵形式为： x =AF + e .

其中：

x=，A=，F=，e=

这里，

（1）m ￡ p；

（2）Cov(F，e)=0，即F和e是不相关的；

（3）D(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称为因子载荷矩阵，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。

2. 模型的统计意义

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，是向量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。模型中载荷矩阵A中的元素(aij)是为因子载荷。因子载荷aij是xi与Fj的协方差，也是xi与Fj的相关系数，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中有两个统计量十分重要，即变量共同度和公共因子的方差贡献。

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。

将因子载荷矩阵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

建立因子分析模型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正交旋转法(Varimax)。进行因子旋转，就是要使因子载荷矩阵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

因子分析模型建立后，还有一个重要的作用是应用因子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线性组合来表示，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，则将每个样品的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。

（1）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 )。

（2）Bartlett估计法

Bartlett估计因子得分可由最小二乘法或极大似然法导出。

F = [(W-1/2A)￠ W-1/2A]-1(W-1/2A)￠ W-1/2X = (A￠W-1A)-1A￠W-1X

（3）Thomson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，使用矩阵求逆算法(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￠

5. 因子分析的步骤

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：

（1）确认待分析的原变量是否适合作因子分析。

（2）构造因子变量。

（3）利用旋转方法使因子变量更具有可解释性。

（4）计算因子变量得分。

（ii）因子分析的计算过程：

（1）将原始数据标准化，以消除变量间在数量级和量纲上的不同。

（2）求标准化数据的相关矩阵；

（3）求相关矩阵的特征值和特征向量；

（4）计算方差贡献率与累积方差贡献率；

（5）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；

（6）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。

（7）用原指标的线性组合来求各因子得分：

采用回归估计法，Bartlett估计法或Thomson估计法计算因子得分。

（8）综合得分

以各因子的方差贡献率为权，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。

（9）得分排序：利用综合得分可以得到得分名次。

在采用多元统计分析技术进行数据处理、建立宏观或微观系统模型时，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。可采用主成分分析、因子分析、对应分析等方法，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。

· 构造预测模型，进行预报控制。在自然和社会科学领域的科研与生产中，探索多变量系统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，是应用多元统计分析技术的主要目的。在多元分析中，用于预报控制的模型有两大类。一类是预测预报模型，通常采用多元线性回归或逐步回归分析、判别分析、双重筛选逐步回归分析等建模技术。另一类是描述性模型，通常采用聚类分析的建模技术。

· 进行数值分类，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统计方法进行分析。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，确定理论模型和试验设计；根据试验结果，收集试验资料；对资料进行初步提炼；然后应用统计分析方法(如相关分析、逐步回归分析、主成分分析等)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。
Rotated Component Matrix，就是经转轴后的因子负荷矩阵，
当你设置了因子转轴后，便会产生这结果。
转轴的是要得到清晰的负荷形式，以便研究者进行因子解释及命名。

SPSS的Factor Analysis对话框中，有个Rotation钮，点击便会弹出Rotation对话框，
其中有5种因子旋转方法可选择：

1.最大变异法(Varimax)：使负荷量的变异数在因子内最大，亦即，使每个因子上具有最高载荷的变量数最少。

2.四次方最大值法(Quartimax)：使负荷量的变异数在变项内最大，亦即，使每个变量中需要解释的因子数最少。

3.相等最大值法(Equamax)：综合前两者，使负荷量的变异数在因素内与变项内同时最大。

4.直接斜交转轴法(Direct Oblimin)：使因素负荷量的差积（cross-procts）最小化。

5.Promax 转轴法：将直交转轴(varimax)的结果再进行有相关的斜交转轴。因子负荷量取2，4，6次方以产生接近0但不为0的值，藉以找出因子间的相关，但仍保有最简化因素的特性。

上述前三者属於「直交(正交)转轴法」(Orthogonal Rotations)，在直交转轴法中，因子与因子之间没有相关，因子轴之间的夹角等於90 度。后两者属於「斜交转轴」(oblique rotations)，表示因子与因子之间彼此有某种程度的相关，因素轴之间的夹角不是90度。

直交转轴法的优点是因子之间提供的讯息不会重叠，受访者在某一个因子的分數与在其他因子的分數，彼此独立互不相关；缺点是研究迫使因素之间不相关，但这种情况在实际的情境中往往并不常存在。至於使用何种转轴方式，须视乎研究题材、研究目的及相关理论，由研究者自行设定。

在根据结果解释因子时，除了要看因子负荷矩阵中，因子对哪些变量呈高负荷，对哪些变量呈低负荷，还须留意之前所用的转轴法代表的意义。

2,主成分分析（principal component analysis）

将多个变量通过线性变换以选出较少个数重要变量的一种多元统计分析方法。又称主分量分析。在实际课题中，为了全面分析问题，往往提出很多与此有关的变量（或因素），因为每个变量都在不同程度上反映这个课题的某些信息。但是，在用统计分析方法研究这个多变量的课题时，变量个数太多就会增加课题的复杂性。人们自然希望变量个数较少而得到的信息较多。在很多情形，变量之间是有一定的相关关系的，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。主成分分析是对于原先提出的所有变量，建立尽可能少的新变量，使得这些新变量是两两不相关的，而且这些新变量在反映课题的信息方面尽可能保持原有的信息。主成分分析首先是由K.皮尔森对非随机变量引入的，尔后H.霍特林将此方法推广到随机向量的情形。信息的大小通常用离差平方和或方差来衡量。
（1）主成分分析的原理及基本思想。
原理：设法将原来变量重新组合成一组新的互相无关的几个综合变量，同时根据实际需要从中可以取出几个较少的总和变量尽可能多地反映原来变量的信息的统计方法叫做主成分分析或称主分量分析，也是数学上处理降维的一种方法。
基本思想：主成分分析是设法将原来众多具有一定相关性（比如P个指标），重新组合成一组新的互相无关的综合指标来代替原来的指标。通常数学上的处理就是将原来P个指标作线性组合，作为新的综合指标。最经典的做法就是用F1（选取的第一个线性组合，即第一个综合指标）的方差来表达，即Var(F1)越大，表示F1包含的信息越多。因此在所有的线性组合中选取的F1应该是方差最大的，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F2即选第二个线性组合，为了有效地反映原来信息，F1已有的信息就不需要再出现再F2中，用数学语言表达就是要求Cov(F1, F2)=0，则称F2为第二主成分，依此类推可以构造出第三、第四，……，第P个主成分。
（2）步骤
Fp=a1mZX1+a2mZX2+……+apmZXp
其中a1i, a2i, ……,api(i=1,……,m)为X的协方差阵∑的特征值多对应的特征向量，ZX1, ZX2, ……, ZXp是原始变量经过标准化处理的值，因为在实际应用中，往往存在指标的量纲不同，所以在计算之前须先消除量纲的影响，而将原始数据标准化，本文所采用的数据就存在量纲影响[注：本文指的数据标准化是指Z标准化]。
A=(aij)p×m=(a1,a2,…am,)，Rai=λiai，R为相关系数矩阵，λi、ai是相应的特征值和单位特征向量,λ1≥λ2≥…≥λp≥0 。
进行主成分分析主要步骤如下：
1. 指标数据标准化（SPSS软件自动执行）；
2. 指标之间的相关性判定；
3. 确定主成分个数m；
4. 主成分Fi表达式；
5. 主成分Fi命名；

选用以上两种方法时的注意事项如下：
1、因子分析中是把变量表示成各因子的线性组合，而主成分分析中则是把主成分表示成个变量的线性组合。

2、主成分分析的重点在于解释个变量的总方差，而因子分析则把重点放在解释各变量之间的协方差。

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，当给定的协方差矩阵或者相关矩阵的特征值是唯一的时候，的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。在主成分分析中，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，这中情况也可以使用因子得分做到。所以这中区分不是绝对的。

总得来说，主成分分析主要是作为一种探索性的技术，在分析者进行多元数据分析之前，用主成分分析来分析数据，让自己对数据有一个大致的了解是非常重要的。主成分分析一般很少单独使用：a，了解数据。(screening the data)，b，和cluster analysis一起使用，c，和判别分析一起使用，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份发对变量简化。（rece 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），还可以用来处理共线性。

在算法上，主成分分析和因子分析很类似，不过，在因子分析中所采用的协方差矩阵的对角元素不在是变量的方差，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）。

(1)了解如何通过SPSS因子分析得出主成分分析结果。首先，选择SPSS中Analyze－Data Rection－Factor…，在Extraction…对话框中选择主成分方法提取因子，选择好因子提取个数标准后点确定完成因子分析。打开输出结果窗口后找到Total Variance Explained表和Component Matrix表。将Component Matrix表中第一列数据分别除以Total Variance Explained表中第一特征根值的开方得到第一主成分表达式系数，用类似方法得到其它主成分表达式。打开数据窗口，点击菜单项的Analyze－Descriptive Statistics－Descriptives…，在打开的新窗口下方构选Save standardized values as variables，选定左边要分析的变量。点击Options，只构选Means，点确定后既得待分析变量的标准化新变量。

选择菜单项Transform－Compute…，在Target Variable中输入：Z1（主成分变量名，可以自己定义），在Numeric Expression中输入例如：0.412（刚才主成分表达式中的系数）*Z人口数（标准化过的新变量名）+0.212*Z第一产业产值+…，点确定即得到主成分得分。通过对主成分得分的排序即可进行各个个案的综合评价。很显然，这里的过程分为四个步骤：

Ⅰ.选主成分方法提取因子进行因子分析。

Ⅱ.计算主成分表达式系数。

Ⅲ.标准化数据。

Ⅳ.计算主成分得分。

我们的程序也将依该思路展开开发。

（2）对为何要将Component Matrix表数据除以特征根开方的解释

我们学过主成分分析和因子分析后不难发现，原来因子分析时的因子载荷矩阵就是主成分分析特征向量矩阵乘以对应特征根开方值的对角阵。而Component Matrix表输出的恰是因子载荷矩阵，所以求主成分特征向量自然是上面描述的逆运算。

成功启动程序后选定分析变量和主成分提取方法即可在数据窗口输出得分和在OUTPUT窗口输出主成分表达式。

3,聚类分析(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。

4.判别分析(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，建立较好的判别函数，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定量资料的判别分析；采用不同的判别准则，又有费歇、贝叶斯、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离差尽可能小，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）判别思想是根据先验概率求出后验概率，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判别函数式，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。

5.对应分析(Correspondence Analysis)

对应分析是一种用来研究变量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。

『玖』 植物的多样性是指哪些

就植物来说，它是有多样性的，植物的遗传多样性也称作基因多样性，是指种内个体之间或一个群体内不同个体的遗传变异的总和。例如菊花是常见的观赏花卉，目前已形成近3000多个品种；辣椒的品种也很多，果实形态相差很大。由上述可知，一个物种的遗传多样性是很丰富的，人类可以诱导、积累并丰富栽培植物的遗传多样性。

如果通俗来说，植物多样性指的就是地球上的植物及其与其他生物、环境所形成的所有形式、层次、组合的多样化。一般我们可以从如下3个方面来理解，也就是植物的物种多样性、植物生态习性和生态系统的多样性。

所谓植物的物种多样性，指的就是植物在物种水平上的多样性，这不但是指一个地区内物种的多样化，而且也可以指全球范围内的物种的多样化。中国高等植物约3万余种，占世界总数的10.5%左右。保存了许多特有的植物类群，有银杏科、杜仲科、珙桐科、独叶草科、芒苞草科、伯乐树科和大血藤科等7个特有科，243个特有属，15000多个特有种。这些物种有可能具有某些对人类有用的潜在价值。如，素有水果之王美称的猕猴桃，原产我国，目前已在新西兰成为主要的出口水果。然而猕猴桃属的主要分布地则是我国，全世界共有54种猕猴桃，单我国就有52种。我们现在不能预测哪种猕猴桃的生理、生态特性是人类所急切需要的，所以一定要保护这些物种和它的生存条件。

所谓植物生态习性和生态系统的多样性，指的就是植物长期进化过程中和生态环境之间所形成的多种多样的生态适应性以及植物群落、生态过程变化的多样化。植物生态适应性使得它们在各自的生态系统中占据了一定的生态位，让它们能够稳定地生存在各自特定的环境条件。如寄生植物、腐生植物、共生植物、食虫植物以及热带雨林中的绞杀植物等。植物作为生态系统中的生产者，一般生态系统都是以植物的物种来命名的，所以生态系统的多样性是和植物息息相关的。

我们疆域广阔，气候和地貌类型较复杂，南北跨越热带、温带和寒带三带，高原山地约占4/5，河流纵横，湖泊星罗棋布，海岸线漫长，复杂的自然条件使得我国的生态系统极其丰富多样。总结一下，我国的陆地生态系统中有森林212类、灌丛113类、草甸77类、沼泽19类、红树林18类、草原55类、荒漠52类、冻原及高山垫状植被17类；在水生生态系统中有各类河流生态系统、湖泊生态系统以及海洋生态系统等；除此之外，还有多种多样的田地、果园、防护林等农田生态系统，举不胜举。