主成份分析综合评价模型的改进及应用

用主成份分析做综合评价在应用中存在一些问题,分组主成份分析将其做了改进,在应用中有一定的意义,在此基础上,引进变异系数对其作进一步的改进,建立综合评价模型,并用结果来分析我国中等职业教育的发展情况,为其健康发展提供一定的科学依据。     

上市公司业绩的组合主成份评价方法

对上市公司业绩的评价一直是人们十分关注的焦点.而现行实务中所采用的评价方法又都存在一定的主观性,对此,文章提出另一种系统的评价方法--上市公司业绩的组合主成份评价方法.对证券市场上30种股票进行综合评价,通过使用统计软件SAS进行计算和分析,得到了这些股票2006年上半年财务状况的排列次序.     

基于改进回归和主成份分析的商品房定价决策模型

中国的房地产具有很大的获利潜力。虽然如此,但许多房地产发展商却不知道如何给房地产进行定价,这是因为他们获取的顾客信息不够充分。即使获取到信息也不知道如何合理运用,面对众多的影响因子,决策者只能根据经验来制定价格。文章运用改进回归分析和主成份分析建立商品房定价模型来对房地产产品的价格进行了评估。     

浅谈主成份分析与因子分析方法的区别

近几十年来,随着电子计算机技术在统计领域的日益普及,多元统计分析方法得到了迅速发展。在国民经济和科学研究的很多部门,都出现了用主成份分析和因子分析方法综合评价企业经济效益、干部素质、工作质量的研究案例。由于主成份分析与因子分析的基本思想都是构造一个综合评价值对样本进行排序,都要进行量纲、相关、定权数、降维等基本工作,二者在多指标综合评价中     

函数性主成份分析的思想、方法及应用

与多元统计分析中的多变量数据相比,函数性数据分析面临着更大的维度灾。函数性主成份分析能起到降低维度的作用,可以用来探索函数性数据资料的变异性,例如曲线的重要变化形式、曲线类型、代表特定函数的典型形态等。文章对函数性主成份分析的思想、方法进行了详细阐述,并将其应用于国家财政主要支出项目的变化模式的探索。     

成份数据全局主成分分析在贸易结构分析中的应用

文章将具有时序性特征的成份数据全局主成分分析(GPCA)方法引入到贸易结构分析之中,具体分析了1999～2008年中国的贸易进出口结构与发达国家的差异以及各自的调整变化情况,直观地说明了中国近10年以来贸易结构变化明显,但是与发达国家相比仍然存在着比较大的差异.     

中心城市综合实力的主成分分析

本文采用主成分分析法,对中心城市综合实力进行定量分析,并以四川省为例,将定量研究与定性研究结合,阐述四川省中心城市的现状、综合实力以及发展趋势.     

基于主元分析的多元指标综合评价方法研究

评价系统通常是一个多个变量系统,由于影响评价对象水平的因素往往较复杂,使得指标变量维数较高、相关性强,而这些指标在特定领域的评价中具有不同意义.文章从数据降维的视角研究了多元指标综合评价方法,采用主元分析法将多维度的指标变量转换到新的低维空间,对原始变量构建线性组合模型以综合分析评价对象的优劣情况,得到最终决策得分.这对样本中评价指标较多时的关键评价要素挖掘具有一定的启示.     

主成分分析综合评价应该注意的问题

将主成分分析用于多指标的综合评价较普遍,但因缺乏应用条件的考虑而导致评价结果不具合理性甚至错误,故应深入研究其应用条件.本文应用因子分析法因子载荷阵的简单结构、加权算术平均数的合理性,得出主成分分析综合评价的应用条件是:指标是正向、标准化的,主成分载荷阵达到更好的简单结构,主成分正向,主成分与变量显著相关;并结合2010年广东省各市对外贸易国际竞争力的评价实例提出了一些建议.     

黑龙江省:十城市综合经济实力排序比较研究

黑龙江省作为我国最早一批建设的东北老工业基地,为新中国的发展做出了巨大贡献。改革开放以后,随着国家对东北老工业基地的政策倾斜,黑龙江省的经济建设和社会发展都取得了长足的进步,人民生活持续改善。但是目前省内主要城市的综合经济实力相     

基于正态分布点值化的区间主成分评价法及应用

针对区间数据点值化过程中所存在的“代表性不足”的缺陷,提出了基于正态分布的点值化方法并将之应用于区间主成分评价法。通过与基于中心点值化的区间主成分法的比较,得到三个主要结论：第一,基于正态分布的点值化方法能将各样品的点值化结果导向指标均值,而非区间值的中心点;第二,基于正态分布的点值化结果增加了数据信息量;第三,基于正态分布点值化的区间主成分评价法提高了数据降维效果,具有更好的因子命名能力。应用结果表明,在考虑正态分布情况下,对区间数据的点值化处理方法具有较好的效果,基于正态分布点值化的方法可推广至基于区间数的评价和决策问题。     

主成分分析与VARCLUS在综合评价中的异同比较

主成分分析和VARCLUS是两种较重要的多元统计分析方法,二者既存在一定的联系,又有着明显的区别.文章从方法、概念、基本思想、教学模型、综合指标数目的判断方法、计算过程诸方面,较详尽地探讨二者的异同,并举例说明二者在实际问题中的应用.     

主成分分析能客观赋权吗？

一、问题的提出统计评价分析即是从数量上展示和说明研究对象的规模大小、水平高低、发展速度快慢以及各种关系协调与否的一类统计分析方法。最简单的统计评价是根据某一指标或指标体系中各个指标逐一对研究对象进行评价,但问题是在很多时候这种评价可能很难得出被评价具体对象     

主成分分析中的统计检验问题

主成分分析已经越来越成为人们广泛应用的多元统计分析方法。但应用中盲目套用主成分分析方法的情况很多,而对主成分分析的适用性,主成分个数的合理性等问题重视不够,更谈不上对主成分分析进行统计检验。为此,为了更好应用主成分分析,就应对主成分分析结果进行统计检验并建立统计检验体系。主成分分析统计检验体系主要包括:主成分分析的适用性检验;等相关性检验;主成分方差的假设检验和选取主成分数目检验。     

西部省份综合经济实力的数量分析

中国区域经济发展最典型的特征就是东西部的不均衡性,这表现为东西部经济差距呈现不断扩大趋势。“西部大开发”战略的实施,目的就是推动西部发展,缩小东西差距,促进区域经济的协调发展,实现“三步走”的发展战略。“西部大开发”是一个浩大的工程,没有详细的规划是不可能下好下活这盘棋的。“西部大开发”一个首要步骤就是了解西总和 省份目前的经济情况,因此,我们在此利用主成份分析方法对西部各省份的综合经济实力加以具体分析。     

上市公司资产重组绩效的实证分析

近年来资产重组是我国证券市场中的热门话题和热门题材 ,重组后绩效如何也是管理层和股民们十分关注的问题。本文通过对重组后上市公司的整体绩效的分析以及对不同重组方式的绩效比较 ,对这一问题进行了有益探讨     

多指标决策的综合评价

一个系统是由几个部分组成的 ,在分析时要全面反映其整体情况就必须将各部分综合起来 ,这就涉及到多指标决策 ,本文就多指标决策的分析思路做一简要分析     

主成分分析应用中应注意的问题

主成分分析应用广泛,但有些使用者不能明确多元数据何时能降维,主成分个数如何确定更好,单独使用主成分分析何时更好,还常常混淆主成分系数与初始因子载荷系数等,以致于得不到合理的主成分分析结论,如一些多元统计分析的教材中,用协方差矩阵的主成分分析出现了类似问题.这里从相关性等理论与实证上,解决了这些问题,给出了合理的结论与相应建议.