信息矩阵：BS误差估计与PMF方法详解

在信息矩阵-可靠性数据分析教程中，主要关注的是在DISPresX数据文件中进行可靠性分析和误差估计的过程。这个教程涉及到四个关键数据块，分别包含了物种浓度的上下界，以浓度单位和百分比物质单位表示。DISPPres文件直接从ME（多元经验）输出，为用户提供了一种处理模型输出的方式。 章节5.8探讨了基本模型BS误差估计方法，用于检测和量化数据集中特定观测值的异常影响，以及旋转模糊效应。通过从原始数据集中随机抽样观测块，形成多个Bootstrap样本（BS）数据集，这些数据集保持了原始数据的序列相关性。对每个BS运行，PMF（概率模型匹配）处理技术被用来比较BS因子与基础运行因子，通过寻找相关性阈值以上的因子映射关系。然而，理想情况下BS因子应一对一映射到基础因子，但实际操作中可能存在多个BS因子映射到同一个基础因子的情况。 PMF作为一种多变量因素分析工具，其核心在于分解采样数据矩阵为贡献系数（G）和因子数（F）。这种方法需要用户根据源配置信息和排放数据解释因子，以识别样品贡献的源类型。PMF考虑了样品浓度和不确定性，允许保留低于检测限的数据点，但会相应调整不确定性。模型的目标是通过最小化Q参数（真和鲁棒版本）来优化因子贡献和因子数，其中Q（真）包括所有点的拟合度，而Q（鲁棒）排除了不符合模型的高不确定度残差点。 EPAPMF（环境防护署PMF）依赖于ME的多线性迭代过程来寻找最佳因子配置，利用随机生成的因子数进行搜索并沿着梯度路径优化。由于起点的随机性，可能会找到局部而非全局最优解，因此推荐进行多次运行以提高结果的稳定性。Q（鲁棒）作为关键参数，不受不拟合点影响，用于评估不同运行中的最佳模型。Q（鲁棒）的稳定性变化可以帮助判断初始运行结果的可靠性，从而选择最终的最优解。 这个教程涵盖了信息矩阵中的数据分析、误差估计技术、PMF模型的原理及其在实际应用中的优化策略，强调了数据处理、模型选择和结果解释的重要性。