主成分抽取数量确定方法的改进

主成分抽取数量的确定是主成分分析中的关键问题.文章提出一种新的确定方法,首先采用加速系数和最优协调两个数量指标来确定主成分抽取的数量;然后基于Bootstrap再抽样数据采用Horn平行检验来验证主成分数量模型的稳定性.实例研究表明,本文提出的方法,相比特征值大于1、解释的总方差比例和Scree图形等方法,结果更客观、准确和稳定,可广泛应用于主成分分析等相关研究中.     

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。     

因子分析的精确模型及其解

本文从找因子分析精确解的角度,以主成份分析理论为基础,应用矩阵运算方法,建立了新的因子分析模型,消除了理论假设的误差;给出了因子分析模型的精确解;找到了因子分析与主成份分析的关系式.     

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     

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。     

主成份分析的意义及应用

主成份分析是一种处理多维数据的重要方法,它在西方国家已成为一种应用广泛的统计分析方法.那么,主成份分析究竟是怎么一回事?应该怎样应用它呢?本文就此作如下介绍.     

截面间存在相关关系的平行数据模型参数估计

文章探讨了平行数据模型横截面内存在相关关系的参数估计问题,通过建立山东省烟草销售额模型进行了实证分析。结论为:利用平行数据模型进行经济分析时,截面之间的相关性是不可忽略的因素;当横截面之间存在相关关系时,应该利用广义最小二乘估计方法进行参数估计。     

顺序主成份分析--多元数据排序问题探讨

对于顺序变量,用最大方差的线性组合来定义主成份就会显得没有意义了.基于此,本文利用了所谓的顺序主成份分析(OPCA,它是主成份分析的一种典型扩展,可适用于顺序变量甚至虚拟变量),以我国35个主要城市的综合经济实力的排序为例,探讨了多元数据的排序问题.     

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。     

用主成份分析法进行多指标综合评价应注意的问题

用主成份分析法进行多指标综合评价主要包括三个方面的内容:指标体系的设置,原始数据的无量纲化方法选择和权数的确定。这三个方面是紧密联系的,对任何一个方面的处理不当都会导致综合评价结果的失败。近年来,不少应用主成份分析法进行多指标综合评价的案例在后两个方面出了问题,更具体地说,是在原始数据的标准化处理上和主成份个数的选取上出了问题。     

改进运输业净产值的计算工作

当前国民收入统计中,运输业是个薄弱环节。统计范围不全,漏报较多,口径不一,估算成份很大。针对这些问题,我们在编制1982年国民收入年报时采取了改进措施,取得—定成效。具体做法是:     

平行数据模型单位根的非参数检验方法——截面内误差项存在L阶自相关关系

时间序列单位根检验问题是现代经济计量学研究的一个焦点问题。由于平行数据模型研究的是跨横截面的时间序列问题,因此单位根检验问题对它来说也非常重要。这个问题目前在平行数据模型的研究领域备受关注。本文通过研究时间序列单位根的非参数Z检验方法与平行数据模型单位根的IPS检验方法,针对横截面内误差项存在L阶自相关关系的平行数据模型,提出了非参数单位根检验方法;并利用Monte-Carlo方法模拟比较了本文提出方法与LL单位根检验方法的效果。一、时间序列单位根的非参数Z检验方法Phillips(1988)考虑了时间序列可能出现的自相关关系…     

关于国有经济控制力核算的探讨

党的"十五大"强调在社会主义市场经济条件下要强化国有经济的控制力,鼓励在社会主义市场经济的前提下非公有制经济的发展.这种新格局提出了一个国有经济控制力的统计核算的新课题,要求统计核算及时作出相应的反应.然而,长期以来形成的经济成份观念的惯性导致了对于国有经济成份和国有经济控制力的不同认识,同时带来了不同的统计核算原则和不同的核算结果.本文分析了比例法、控股法等核算原则的差异,认为以控股法较为合理,并提出了核算的方法和有关衍生指标.     

平行数据模型中的异方差问题的处理

一、引言平行数据 (PanelData)指在时间序列上取多个截面 ,在这些截面上同时选取样本观测值所构成的样本数据。也就是把截面和时间序列数据融合在一起的数据。平行数据模型是一类线性经济模型 ,这些模型可以看作协变量的双向设计。如 :yit =∑pk =1xitkyk uit,i=1 ,2 ,L,N ,t =1 ,2 ,L,T其中N是横截面的个数 ,T是每一横截面上时间序列的长度 ,P是外生的或自变量的个数。近 2 0年来 ,平行数据模型在计量经济学理论方法方面取得了重要发展 ,新方法、新观点层出不穷。在经济分析中 ,平行数据模型起着只利用截面数据或只利用时间序列数据模…     

浅谈Matlab软件用于统计分析教学

许多实际问题往往需要对数据进行统计分析,建立合适的模型。本文通过回归分析、主成份分析,介绍了Matlab软件的应用。     

营养研究在住户调查中的应用

住户调查是统计部门对人民生活进行的经常性调查。对住户调查从不同的方面去研究和剖析,能够观察和衡量人民生活的现状。特别是分析摄取营养成份的数量,能够了解人民生活水平的高低和差异程度并可在不同地区、不同国家之间进行比较,从而为研究贫困问题,指导人们合理的膳食提供科学的依据。对食品营养成份的研究有专门的机构,如食品与卫生研究所,这些机构有专门的设备和人员,他们测定各种食品营养成份的含量,并对营养与人体健康进行全面的分析。他们也进     

上证指数预测模型——基于二次规划最优组合的神经网络方法

文章利用主成份分析构造神经网络输入矩阵;利用Bagging技术和不同神经网络算法生成一组神经网络个体;最后用二次规划最优组合方法,计算各集成个体的最优非负权系数进行组合集成,生成输出结论,以此建立股市预测模型。通过上证指数开盘价进行实例分析,计算结果表明该方法预测精度高、稳定性好,易于操作。     

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.     

上证指数预测摸型——基于二次规划最优组合的神经网络方法

文章利用主成份分析构造神经网络输入矩阵:利用Bagging技术和不同神经网络算法生成一组神经网络个体:最后用二次规划最优组合方法,计算各集成个体的最优非负权系数进行组合集成,生成输出结论,以此建立股市预测模型.通过上证指数开盘价进行实例分析,计算结果表明该方法预测精度高、稳定性好,易于操作.     

中部区域经济投入产出有效性分析

文章用经对投入冗余率进行改进的DEA(Data Envelopment Analysis,数据包络分析)方法分析我国中部区域六省的经济投入产出的有效性,计算出了各省的投入冗余度和产出不足率,并指出了DEA无效的原因及改进的方法。