实验室拆分报告，可以吗

CNAS-CL52_2014《CNAS-CL01《检测和校准实验室能力认可准则》应用要求》第5.10.1的注解中规定：

即使客户有要求，实验室也不得随意拆分检测报告，如将“满足规定限值”的结果与“不满足规定限值”的结果分别出具报告，或只报告“满足规定限量”的检测结果。

百度推广账户是由推广计划、推广单元、关键词组合而成的，每个部分都需要分析市场和需求来进行划分与撰写，俺今天没有被委派创建计划单元，而是将单元中的关键词进行分组，乍听起来貌似还比较容易但真的做起来就有些凌乱了。

我的一个单元，打开之后竟然有好几百的关键词，然后让我将其重新分类分词：把意义相同，相近，语言表达有相同或相近意义的词语进行归类！

看着这几百个词顿时脑子就乱套了，先是把这些词总结到EXCEL里面就是一个工程，好在有一个提词的神器，否则真是欲哭无泪了。

分词思路方法小结：

1.根据类别进行筛选分类

2.通过语句的连接词进行分类

3.特殊口语单独分类

4.通过定语进行分类

5.经验决定分类

其实分词的方式并不局限于教程，而是根据每个人的经验不同而有不同的差别，和优化一样，对于栏目的把控人人有人人的方法，我们不能说哪种是对的，只有百度认可才是王道。

分词工具百度可以找下，很多

做任务，望采纳

其实应该说是最大似然法和最小二乘法的区别吧。

采用OLS的回归分析方法存在几方面的限制：

（1）不允许有多个因变量或输出变量

（2）中间变量不能包含在与预测因子一样的单一模型中

（3）预测因子假设为没有测量误差

（4）预测因子间的多重共线性会妨碍结果解释

（5）结构方程模型不受这些方面的限制

SEM的优点：

（1）SEM程序同时提供总体模型检验和独立参数估计检验；

（2）回归系数，均值和方差同时被比较，即使多个组间交叉；

（3）验证性因子分析模型能净化误差，使得潜变量间的关联估计较少地被测量误差污染；

（4）拟合非标准模型的能力，包括灵活处理追踪数据，带自相关误差结构的数据库（时间序列分析），和带非正态分布变量和缺失数据的数据库。

构方程模型最为显著的两个特点是：

（1）评价多维的和相互关联的关系；

（2）能够发现这些关系中没有察觉到的概念关系，而且能够在评价的过程中解释测量误差。

1、最小二乘法的典型应用是求解一套x和y的成对数据对应的曲线（或者直线）方程。

其思想是：设y和x之间的关系可以用一个公式在表示，但其系数为待定系数。然后，将各个点的实测数据与计算求得的数据相减，得到“误差”或者不符值（有正有负，但其平方都是正的），将这些不符值的平方相加，得到总的“误差”。通过调整公式中的各个系数，使得误差平方和最小，那么就确定了y和x之间的方程的最好结果。求解最小二乘问题的过程中没有提及概率问题。

2、而极大似然估计值，是用于概率领域的一种方法，和最小二乘法是两个领域的。这种方法是应用求极大值的方法，让某一个公式求导值为0，再根据情况判断该极值是否是合乎要求。极大似然估计法可以用于正态分布中 μ, σ2的极大似然估计。极大似然估计法就是要选取类似的数值作为参数的估计值，使所选取的样本在被选的总体中出现的可能性为最大。

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