PMF5.0数据分析：可靠性与特征详解

"PMF5.0 可靠性数据分析教程" PMF5.0 是一个强大的多变量因素分析工具，主要用于环境科学中的源解析模型。该软件提供了一系列特性，使得用户能够高效地处理和分析数据。以下是关于PMF5.0的一些关键知识点： 1. 数据整理与排序：用户可以通过左键点击列标题对表格中的数据进行排序，单击进行升序排列，双击则降序排列。列标题上显示的箭头指示当前的排序方向。 2. 图像保存与管理：所有生成的图形可以通过右键菜单以.GIF, .BMP, .png或.TIFF等格式保存，同时支持复制和打印。堆叠图形选项允许将因子或时间序列组合在同一页面，方便比较和分析。 3. 图形浮动窗口：用户可以通过右键点击图并选择“浮动窗口”，在新窗口中查看和管理图形。虽然浮动窗口不会自动更新，但可以根据需要打开多个窗口。 4. 表格调整：表格内的部分可通过灰色分隔线进行调整，用户可以拖动这些线来改变各部分的高度和宽度，提高使用体验。 5. 数据点高亮：在散点图或时间序列图上，当光标移动到特定数据点时，该点会被虚线正方形标记，状态栏会显示相关信息，便于快速定位和解读。 6. 键盘导航：在列表和表中，用户可以使用箭头键进行选择和导航，提升操作效率。 7. 帮助文件访问：大多数界面的左下角都有“帮助”快捷方式，用户可以随时查阅与当前屏幕功能相关的帮助文档。 8. 状态栏信息：状态栏提供与所选选项卡相关的附加信息，如浓度屏幕散点图的状态栏，会显示详细的状态信息，这些信息会随选项卡的切换而变化。 PMF模型的核心在于其将采样数据分解为系数贡献矩阵(G)和因子矩阵(F)。用户需要结合已知的源配置文件和排放信息来解释这些因子，以识别样本中的源类型。模型通过最小化目标函数Q来确定因子贡献和因子矩阵。Q分为两种形式：Q(真)考虑所有数据点，而Q(鲁棒)排除了与模型不符的数据点，即残差超过四倍不确定度的点。 PMF模型使用多线性多次迭代（ME）算法来寻找最优解。初始因子配置文件是随机生成的，然后通过梯度法在多维空间中寻找最低Q(稳健)值的路径。由于随机性，可能找到的是局部而非全局最优解，因此建议进行多次运行（如20次至100次），以确保找到稳定且代表全局最小值的解决方案。Q(鲁棒)的稳定性是评估不同运行结果的重要指标，其变化小表明模型收敛良好。最低的Q(鲁棒)值通常被选用，因为它不受未被模型拟合的数据点影响。