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。     

中国工业化指数的计算

我们在分析工业化概念的基础上,选取了产业结构、收入水平、就业结构3类指标,运用主成分分析计算了我国2000年各地区的工业化指数,并运用聚类分析法分析了我国工业化的地区结构,按照工业化指标将全国分成了5类地区。     

市场研究中的多维偏好分析方法

在市场研究中 ,多维偏好分析运用多元统计理论中的主成分分析方法对消费者的品牌偏好、细分市场和厂商的产品定位等问题作出数量预测。本文对该方法的基本思想和分析过程进行论述。并进行了实例验证     

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.     

黑龙江省空气质量数据的分析和预测

本文分别基于ARMA模型,主成分分析模型和神经网络模型对黑龙江省空气质量数据进行了分析和预测。首先,基于ARMA模型,本文对黑龙江省未来的空气状况数据进行预测并检验了其预测精度。其次,采用主成分分析对大气污染物等自变量进行降维,选取了有效的主成分,并对AQI进行一定刻画。最后,借助神经网络的计算机手段,对数据中变量的复杂关系做深入挖掘,以对前面的分析结果进行合理补充。     

企业内部控制信息披露质量评价模型的构建

文章运用主成分分析和BP神经网络方法,提出了用于衡量企业内部控制信息披露质量的主成分神经网络评价模型.运用主成分分析法对内部控制信息披露质量的系列指标进行降维,选出衡量内控信息披露质量的关键输入指标,并在此基础上运用BP神经网络算法,构建内部控制信息披露质量的主成分神经网络评价模型.     

基于主成分分析的汽车特征价格模型初探

特征价格模型建立过程中，特征变量的选取是一个重要问题。实证研究中，为消除特征变量问的多重共线性，研究者通常采用逐步回归分析法来筛选变量，这样进入模型的特征变量往往比较少。因此。本文将主成分分析法引入于特征价格模型。利用我国汽车数据，建立了基于汽车特征因素主成分分析的特征价格模型，不仅解决了汽车特征变量间存在的多重共线性问题，而且有效改善了用逐步回归分析法筛选变量选取较少变量的情形。     

结合主成分分析和Electre方法的供应商选择方法研究

供应链管理中,供应商的有效选择过程非常复杂,属于多目标决策范畴.文章运用主成分分析法和Electre法研究供应链管理中的供应商选择问题.首先分析供应商选择的评价指标,然后运用主成分分析方法对供应商选择的定量与定性指标数据进行提炼,结合算例,再运用Electre法辅助完成供应商选择的有效决策过程.通过结果的对比分析,可以得到供应商的优化选择方案.     

基于SPSS的主成分分析与因子分析的辨析

基于SPSS的主成分分析、因子分析的应用文章不断推出,给读者以许多的启示。但在实际应用中也出现了一些问题。本文力足于主成分分析的基本思想,分析在用SPSS进行主成分分析及因子分析时出现的错误及其产生的原因,并给出了正确的分析结果和相关建议。     

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。     

全国31省市食物消费水平的核主成分分析

各地区食物消费状况是影响食物安全的重要因素,如何选取指标体系,客观地评价各地区的消费水平是食物安全评价的一个重要环节.本文选取更具代表性的食物消费区位系数作为评价对象,通过核函数的引入,进行核主成分分析,有效地克服了主成分分析只能处理线性问题的弊端.通过分析全国31个省市的主要食物的消费状况,客观地评价了它们的消费水平.     

基于复杂系统综合评价的二重主成分分析法

在分析主成分分析在权系数、降维效果等问题的基础上,提出了对复杂系统的综合评价首先要对指标体系分类的各个方面进行主成分分析,在得到各自方面的评价值后再进行主成分分析,最终得到综合评价值的二重主成分分析法.最后从理论和以上市公司经营业绩评价为例检验了这种方法的有效性.     

财务危机预警模型效果的比较

本文运用主成分分析筛选出一致的指标,分别构建了Logit回归模型、二分类线性判别模型、主成分分析模型三个预警模型,根据样本的检验结果发现三个模型的判别精度都在85%左右,根据两类错误概率对其进行比较后,得出了三个模型各自的适用范围。     

对主成分分析法运用中十个问题的解析

主成分分析的应用十分广泛,但由于有关文献没有完整、系统地阐述主成分分析的综合评价步骤,以至应用主成分分析法进行综合评价时出现一些问题和困难。据归纳,有10个问题经常出现。本文对这些进行了逐一解析,提出了主成分分析法使用中的建议与综合评价步骤,并以实例说明它的有效性。     

实证分析中运用主成分分析法应注意的几个问题

主成分分析方法在一些综合评价的实证分析文章中已屡见不鲜,但常发现有些文章作者,在使用时存在方法的错误运用和一些技术上的问题,影响了所研究问题结论的准确性.文章仅从方法模型的表述、相应的统计检验、指标的处理和与因子分析的区别几方面谈个人看法.     

商业银行高级管理人员绩效的评价

在建立商业银行高级管理人员绩效评价指标体系基础上.文章提出了主成分分析(PCA)和支持向量机(SVM)相结合的绩效评价模型.对原始指标数据进行标准化处理,然后运用主成分分析消除指标之间的冗余及相关.最后在MATLAB 6.5中运用支持向量机对商业银行高级管理人员绩效进行评价.实证结果表明该模型是用于商业银行高级管理人员绩效评价的有效方法.     

大系统的多重主成分评价及其应用

大系统综合评价是综合评价的重要内容之一。文章在分析传统的主成分分析在降维效果、权系数等问题的基础上,提出了一种针对大系统综合评价的改进的主成分评价方法———多重主成分评价。在理论分析其合理性的基础上,最后利用商业银行经营绩效的实例验证了这种方法的有效性。     

基于主成分分析的几种常用改进方法

针对传统主成分分析在应用中出现的误区,总结了基于主成分分析的几种常用改进方法并作了进一步探讨.     

江西省经济社会与资源环境协调发展的实证分析

文章构建了江西省经济社会与资源环境指标体系,利用SPSS软件,运用主成分分析方法,综合评价经济社会与资源环境的协调发展水平以及可持续发展中存在的问题。     

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.