多元统计方法在公司招聘中的应用

多元统计分析是通过对多个随机变量观测数据的分析,来研究变量之间的相互关系以及揭示这些变量统计规律的科学。多元统计分析方法包括多元数据图表示法、聚类分析、判别分析、主成分分析、因子分析、对应分析、多重多元回归分析、典型相关分析、路径分析、多维标度法等。本文主     

基于因子分析方法的城市功能水平评价

本文在建立指标体系的基础上,首先利用因子分析方法计算我国各省市自治区城市功能水平因子得分,并进一步研究城市功能水平与经济发展的内在联动关系;然后利用聚类分析方法对各地区城市功能水平进行分类,同时与因子分析结果进行对比,并利用方差分析方法对各类之间存在的差异进行测度。     

基于因子分析和聚类分析的教学质量综合评价

本文针对目前高校教学质量测评指标多、计算量大这一问题给出了因子分析-聚类分析综合评价方法。该方法利用多元统计分析中的因子分析理论和聚类分析方法建立了教学质量综合评价模型，并利用统计分析软件SPSS实现了模型的求解。最后在现有数据的基础上，对西安邮电学院20位主讲教师的测评成绩利用因子分析和聚类分析进行实证分析，结果表明该方法简单、有效。     

上市公司聚类判别分析研究

本文用多元统计分析方法对北京市上市公司经营状况进行了分类研究.在因子分析的基础上,确定了指标的选择.在聚类分析中使用了两种方法,并对其效果进行了比较.在此基础之上,进一步的用判别分析对结论做了验证.本文最后提出了可继续深入研究的问题.     

我国制造业上市公司资本结构的影响因素研究

本文用因子分析的方法对21个变量进行了公共因子的提取,再用多元线性回归分析这11个公共因子对负债比率的影响,结果显示制造业上市公司资本结构与公司规模呈正相关关系,与盈利能力、变现能力、收益质量、平均收现能力、成长性均呈负相关关系.     

我国区域旅游经济发展水平的综合评价

因子分析法是一种能够减少指标数量,同时尽量保留原指标信息的多元统计分析方法.本文运用因子分析法对我国区域旅游经济的发展水平进行了综合评价,并结合聚类分析对各地旅游经济进行了分类.以统计结果为依据,不仅给出了各地区的综合名次和属类,还得出了一些有针对性的启示.     

基于统计聚类的经济预警方法及其应用

一、基于统计聚类进行预警的基本思想聚类分析是一种对多元变量进行分类的方法,其原理是基于数据计算样品之间的距离或者夹角,在一定的阀值下     

西部地区物流发展水平的评价与实证

在建设"丝绸之路经济带"和西部大开发战略的宏观背景下,文章通过选择影响物流需求等10个指标构建区域物流评价指标体系,以2013年西部地区12个省份数据为样本,运用R型因子分析和灰色聚类分析的方法进行数据分析.先运用R型因子分析从相对较多的影响指标提取两个公共因子,再运用基于中心点混合三角白化权函数的灰色聚类分析法将西部12个省份物流发展水平分为3个灰类.最后提出了针对西部12个省份物流发展水平的物流发展规划.     

基于聚类分析和因子分析消除多重共线性的方法

文章针对经典多元线性回归模型中存在的多重共线性问题,提出了一种新的基于聚类分析和因子分析的解决方法,并通过例子验证了此方法在实际应用中可以取得良好的效果。     

因子分析与主成分分析在自治州评价中的运用

一、因子分析基本原理 因子分析方法是通过对样本相关阵的内部依赖关系的研究,将一些具有一定关系的变量或样本归结为较少的几个主因子的多元统计分析方法.其基本原理与计算步骤如下:     

因子模型在云南工业行业结构分析中的应用

 本世纪初由Karl Pearson及Chales Spearman关于智力的定义和测量工作而开始了因子分析的近代发展。因子分析通过已知的数据资料，分析和识别出对高维变量有公共影响的公因子，并给出其相关的解释，在实际中具有广泛的应用价值。本文的目的即是利用因子分析方法对云南省的工业行业结构进行分析。     

有序样本聚类法在经济分析中的应用

在研究经济问题时,经常遇到分类的问题,多元统计分析中的聚类分析方法可以解决多指标分类问题。本文介绍一种按着系统聚类步骤产生的有序样本聚类法,并利用这种方法对我国改革开放26年来的产业结构变迁进行聚类,揭示结构变迁与经济增长的关系,从而说明有序样本聚类法在经济分类研究中的作用。     

基于自适应迭代更新的函数型数据聚类方法研究

函数型数据的稀疏性和无穷维特性使得传统聚类分析失效。针对此问题,本文在界定函数型数据概念与内涵的基础上提出了一种自适应迭代更新聚类分析。首先,基于数据参数信息实现无穷维函数空间向有限维多元空间的过渡;在此基础上,依据变量信息含量的差异构建了自适应赋权聚类统计量,并依此为函数型数据的相似性测度进行初始类别划分;进一步地,在给定阈值限制下,对所有函数的初始类别归属进行自适应迭代更新,将收敛的优化结果作为最终的类别划分。随机模拟和实证检验表明,与现有的同类函数型聚类分析相比,文中方法的分类正确率显著提高,体现了新方法的相对优良性和实际问题应用中的有效性。     

基于SPSS的二次开发直接求解主成分

SPSS是“社会科学统计软件包”(Statistical Package forthe Social Science)的简称,是一种集成化的计算机数据处理应用软件,其简单易懂的菜单式操作方法赢得了大量用户。主成分分析是一种采取数学降维的方法,把多个变量化为少数几个综合变量且互不相关的多元统计分析方法,在实际工作中有着广泛的应用。但是,SPSS软件中没有设置独立的主成分分析模块。要进行主成分分析,则需要借助SPSS中因子分析的输出结果中的因子载荷矩阵,再通过一定的计算,来间接获得主成分分析的结果。这样,一方面用时长,不方便;另一方面由于使用者对SPSS中因子…     

我国城市设施水平的综台评价

本文利用因子分析方法对我国各地区(除西藏)的城市设施情况进行评价,得出各地区城市设施水平的综合排名.并用聚类分析方法对各地区进行分类,找出各地区在城市设施建设的各个方面存在的优点和不足,以期为各地区城市设施建设提供一定的参考意见.     

教育技术学专业基础课的因子分析

因子分析作为教育信息多元统计分析的一种,旨在从多变量的样本数据中选择少数几个综合独立的新变量,来反映原来的多变量大部分信息,达到“降维”的目的。因此,通过对学生的成绩作因子分析,对学科课程设置在总体上能有所把关,而且可以根据对当地社会学科现状、发展的了解,相应地     

主成分分析与R型因子分析的异同比较

本文从基本思想、数学模型、优缺点以及在SPSS11.0软件中的具体步骤方面,详细地综述了主成分分析与R型因子分析的异同比较,使广大的读者能够在实践应用中更加清楚主成分分析和R型因子分析,并进一步掌握主成分分析和R型因子分析如何在软件应用中的操作方法.     

用因子分析法评价我国交通运输业发展总体状况

交通运输业对国民经济的发展有着重要推动作用。研究交通运输业的发展状况,用因子分析法分析其发展变化的原因,具有重要意义。一、因子分析的基本思想 因子分析(Factor Analysis)是主成分分析的推广,它是从研究相关矩阵内部的依赖关系出发,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。     

中国船舶工业区位发展水平比较

在界定区位概念的基础上,构建了评价中国区位造船能力的指标体系,同时选取上海等10个区位分析样本,运用因子分析方法对样本的影响因子及综合评价指数进行排序分析,并在此基础上,借助聚类分析方法对区位样本进行了分类。最后,结合分析结论,提出了中国船舶工业区位发展的对策。     

统计分析在校服生产中的应用

 对小学生人体测量数据进行因子分析，得出在校服下装制作时，臀长和股上长是非常重要的采寸部位。通过对小学生年龄段的聚类分析，提出了一种新的校服生产分类方法，对小学生校服的组织生产有着重要的指导意义。