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在很多场景中需要对多变量数据进行观测，在一定程度上增加了数据采集的工作量。更重要的是：多变量之间可能存在相关性，从而增加了问题分析的复杂性。主成分分析（PrincipalComponentsAnalysis,PCA）是一种使用最广泛的数据降维算法（非监督的机器学习方法）。旨在降低数据的维数，通过保

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一、案例介绍某医生测量了36名从事铅作业男性工人的血红蛋白含量，算得其均数为130.83g/L，标准差为25.74g/L。问，从事铅作业男性工人的血红蛋白含量均数是否不等于正常男性的均数140g/L？部分数据如图1：图1二、问题分析检验样本均数与已知总体均数的是否有差别，即判断36名从事铅作业

SD是标准偏差，反映的是样本变量值的离散程度。SEM是标准误差，反映的是样本均数之间的变异。SD为样本标准差，根据标准差SD能反映变量值的离散程度。正负值就是在计算好的SD上

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