主成分分析法在综合评价经济效益中的误用

主成分分析方法是一种多元统计分析方法,它可以简化数据结构,综合数据信息,因而得到广泛的应用。但主成分分析法应用的必要前提是各变量之间不能相互独立,如果原变量之间相互独立,主成分就是原变量本身,应用这种分析方法就没有意义。     

面板数据的有序聚类分析及其应用——以全球气候变化聚类分析为例

面板数据的有序聚类分析是多元统计分析的新兴研究领域。借鉴多元统计学中主成分分析方法对面板数据在时间变量上进行降维处理,把变异信息的损失降低到最小,较为准确地反映了样本在各时间段内的整体变化水平;采用费希尔最优求解算法对主成分得分进行有序聚类,为研究有序面板数据的亲疏关系提供一些思路;对全球气候变化进行聚类分析,分析五十年来全球及区域气候变化特点,与国外研究结论对比,显示出良好的应用性。     

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。     

主成分分析与因子分析的异同比较及应用

主成分分析法和因子分析法都是从变量的方差-协方差结构入手,在尽可能多地保留原始信息的基础上,用少数新变量来解释原始变量的多元统计分析方法。教学实践中,发现学生运用主成分分析法和因子分析法处理降维问题的认识不够清楚,本文针对性地从主成分分析法、因子分析法的基本思想、使用方法及统计量的分析等多角度进行比较,并辅以实例。     

对应分析方法在大学毕业生就业因素分析中的应用

一、对应分析方法 对应分析方法是近年来发展起来的一种多元相依变量统计分析技术，它通过分析由定性数据构成的交互汇总表来揭示变量间的联系。当用变量的一系列类别分布图来描述变量之间的联系时，使用这一技术可以揭示同一变量各个类别之间的差异以及不同变量各个类别之间的对应关系。它不仅可以分析定性数据，同时还可以分析非线性关系。当我们分析的变量是定性数据，变量之间又存在非线性关系时，则可以用对应分析来揭示变量之间的联系。对应分析的基本形式是对由两个定性变量构成的交互表进行分析．将定性数据转变为可度量的分值，减…     

一元统计与多元统计的差别和联系

一元统计与多元统计的差别和联系张尧庭（上海财经大学）一般统计教材中，绝大部分的篇幅是讲授一个变量（或一个标志值、一个指标，数学上称变量为元）的统计分析理论和方法。然而在实际问题中，通常需要同时处理多个变量的统计分析方法。多元统计分析就是讲授多变量统计...     

雷达图法在综合评价中的应用研究

综合评价是一种基于多属性体系结构的评价,本文在多元统计分析基础上,从多变量数据的可视化角度出发,将雷达图法引入到综合评价之中,建立评价模型,并以自主创新能力为例,进行了评价分析。     

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…     

调查数据的分析与应用

在社会调查和市场调查中,经常要调查人们的观点、态度等主观问题,搜集的数据大部分为定性数据(即分类和排序数据).笔者发现对该类数据的分析大多还是局限在频数、频率和交叉汇总分析.而大量调查数据中包含的许多有用信息却得不到利用,这是因为许多统计方法不能直接对定性数据进行分析,因此如何对定性数据作进一步的统计分析,如显著性检验、相关分析、回归分析、多元变量分析等,是调查数据分析中十分必要的内容.     

信息窗

国家统计局举办多元统计分析培训班按照2004年国家统计局干部培训计划与要求,9月21日至24日,国家统计局统计教育中心在局机关举办了多元统计分析培训班。培训班邀请了解放军信息工程大学魏振军教授讲课。魏教授分专题讲解了相关与回归、主成分分析、因子分析、聚类分析、判别分     

马克威分析系统介绍(三)——统计分析

马克威分析系统统计分析概述马克威分析系统的统计分析模块分为两大部分:基础统计、高级统计,共有统计算法51种,其中基础统计算法24种,高级统计算法27种。统计分析模块的51种算法分列在“统计分析”菜单下,用户可以通过对菜单的简单选择来完成对相应算法的调用。统计分析操作可以在数据窗口、变量窗口或是结果窗口下进行。马克威分析系统基础统计简介马克威分析系统支持的基础统计算法有如下几类:1.数据描述类:包括均值分析、描述分析、频率分析和交叉表。这类分析通常输出待分析变量的一些基础统计量或是分布图表,用于对数据进行较为直观的…     

多元线性模型中定类变量的处理

多元线性回归模型一般要求其分析变量有较高的定量层次 ,而社会科学的大量调查数据却往往属于定类变量。这样在实际分析过程中 ,研究者或者弃用这部分变量造成数据的浪费 ,或者将其简单应用而有可能导致错误结论。本文结合西方社会统计学的最新研究成果 ,借助SPSS统计软件 ,通过虚拟编码、效应编码、对比编码三种方式对定类变量数据进行变换 ,使其在多元线性模型中得到较好的解释结果。     

基本养老保险综合发展水平研究

文章选择评价横向相对水平的主成分分析法,对评价企业职工基本养老保险综合发展水平的4类29个变量数据进行了统计分析.计算出了31个省级行政区域的企业职工基本养老保险发展水平分值;在此基础上,根据与主成份显著相关的变量,时主成份命名;最后,认为我国企业职工基本养老保险综合发展水平呈现明显的等级特征.     

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.     

学生综合素质评价方法

当前素质教育问题是全社会关注的焦点，如何客观公正、全面地评价学生知识与能力素质就成为焦点中的难题，而多元统计分析方法──主成分分析、因子分析模型为我们解决这一难题提供了有益的分析工具。现实社会中，学生的知识和能力表现为多方面、多层欢和多角度。例如知识方面可分为文化知识、科学知识、日常知识等；能力方面可分为思维能力、记忆能力、动手能力等。每个学生在这几方面的表现都是不尽相同的。由于分析处理的是多变量（指标）问题，而变量较多，增加了分析问题的复杂性，在大部分实际问题中，变量之间存在一定的相关性。人们…     

主成分聚类分析法的案例教学方法

本文针对《多元统计分析》课程中主成分分析和聚类分析法的教学难点,采用案例教学法来解释主成分分析及聚类分析,并依据主成分得分对样品进行系统聚类。然后按照第一主成分的得分将样本再排序,与传统的综合得分的排序进行比较。     

谈统计学中“变量”概念的界定

变量是统计学中的一个基本范畴,但各类统计学教科书中,对变量的定义众说不一,难以体现其在统计学中的重要性。本文结合多元统计分析中变量的等级分类,给出“变量”在统计学范围内的内涵与外延解释,并且说明清晰界定“变量”对统计学教学的意义。     

浅议路径分析

路径分析是一种研究变量间相互关系、自变量对因变量作用方式、程度的多元统计分析方法。本文通过对其基本思想、基本步骤地阐述,简单分析了该方法的应用条件、作用及优缺点,以便更好更多的应用于实践中。     

关于利用因子分析方法对变量分类的探讨

因子分析是一种将具有错综复杂关系的变量综合成数量较少的几个因子,以再现原始变量与因子之间的相互关系的一种多元统计分析方法.目前学术界对因子分析的应用一般局限于对多元变量群进行降维,从而降低分析问题的复杂性,而至于对变量分类,人们常用的方法是R型聚类分析.但是通过本文的研究却可以发现利用因子分析的方法同样可以达到对变量进行分类的目的,而且利用因子分析对变量分类的方法的理论本质与R型聚类分析是一致的.本文首先介绍了利用因子分析方法对变量分类的基本思想,然后通过实证分析,验证了该方法的可行性和可靠性.     

中国西部10省(市)区旅游资源综合实力评价

本文选取具有代表性的15个与旅游业相关的具体评价指标作为我国西部10省(市)区的旅游资源综合实力评价的原始指标,运用因子多变量统计分析法对15个指标数据进行因子分析处理,采取主成分分析法提取公因子,并采取正交旋转,得出规模、客源、交通、经济4个公因子作为评价我国西部10个省(市)区的旅游资源综合实力的综合变量。