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科技期刊质量综合评价的主成分分析法及其改进
引用本文:楼文高,吴雷鸣.科技期刊质量综合评价的主成分分析法及其改进[J].统计教育,2010(5):57-62.
作者姓名:楼文高  吴雷鸣
作者单位:[1]不详 [2]上海理工大学
摘    要:应用主成分分析进行理工大学、工业综合类科技期刊质量综合评价,根据主成分累计贡献值确定主成分的有效维数和权重,消除由于指标间的相关性带来的偏差和人为确定指标权重引起的缺陷,使评价结果更客观、公正和准确。研究了评价指标数、期刊种类数等对评价结果的影响,从而确定了合理的评价指标,得到了可靠、有效的评价结果。在18个指标中,根据保留具有重要作用变量的原则,最终选定14个有效评价指标,并且对期刊质量都具有正向作用,其中引用刊教、学科扩散指标等5个指标最重要,而影响因子的重要性最低。

关 键 词:科技期刊  评价  主成分分析  相关系数  特征向量

Comprehensive Evaluation on Sci-tech Periodical based on Principal Component Analysis and its Improvement
Lou Wengao,Wu leiming.Comprehensive Evaluation on Sci-tech Periodical based on Principal Component Analysis and its Improvement[J].Statistical education,2010(5):57-62.
Authors:Lou Wengao  Wu leiming
Abstract:The evaluation method on sci-tech periodicals of scientific and industrial comprehensive journals was established by principal component analysis(PCA).The number and the weight of principal component(PC) were determined according to the accumulated contribution of PCs.The error resulted from the relevance between the indicators describing the quality of sci-tech periodicals and determining the weights of subjective indicators was eliminated,and the results were thus more reliable and objective.The relations...
Keywords:scientific periodical  evaluation  principal component analysis  correlation  eigenvectors  
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