基于主成分分析和聚类分析的城镇居民收入研究

通过采用中国统计年鉴的数据,选取5个与城镇居民收入相关的指标变量,运用主成分分析和聚类分析的方法对31个省市的城镇居民收入水平进行研究.使用SPSS软件分析数据得出目前各省市城镇居民收入之间的差距情况,并据此提出相关结论和建议.     

基于聚类分析和主成分分析的高校学科结构研究

科学把握我国高校间学科布局和学科结构特征对高校精准决策具有重要意义。聚类分析可以根据学科结构的相关性和学科特征对高校进行分组分类;主成分分析方法可以对原始数据进行降维处理,实现对评估高校学科差异化的快速、合理、有效地综合评价,进而对高校进行分组分类。两种评估模型与方法利用可视化的方法,在一定程度上能够规避大学排行榜绝对排名带来的负面影响,实现高校学科发展精准决策。     

贵州省地方财政支出的主成分聚类分析

以贵州省2011年各地区人均地方财政支出数据为基础,采用主成分聚类分析方法,分析各个地区地方财政支出能力,并按人均财政支出水平的高低对区域进行分类,从而反映各地居民享受公共服务的差异,得出贵州省各地区人均财政支出水平存在较大差距的结论,对存在的财政收入和支出不平衡问题提出相应的对策建议.     

主成分分析、因子分析、聚类分析的比较与应用

主成分分析、因子分析、聚类分析是三种比较有价值的多元统计方法,但同时也是在使用过程中容易误用或混淆的几种方法。本文从基本思想、数据的标准化、应用上的优缺点等方面,详细地探讨了三者的异同,并且举例说明了三者在实际问题中的应用。     

基于主成分和聚类分析的国内房地产发展评价

运用主成分和聚类分析的方法,对2009年全国31个省、直辖市的房地产发展情况进行了分析,结果表明:不同区域的房地产市场发展差异明显,而同一地区不同省份的发展情况也不尽相同.     

基于主成分-聚类分析方法的客户分类研究

客户分类比较理想的依据是客户对企业的利润贡献度。文章通过构建企业与客户交易记录的原始数据矩阵,应用主成分—聚类分析的方法来定量地研究客户对企业的利润贡献度,进行客户分类工作。     

基于主成分聚类分析的中国义务教育投入保障现状研究

教育事业发展关乎中国创新实力,而义务教育阶段投入能够得以保障,则是教育工作顺利开展的保证。基于2016年《中国教育统计年鉴》及相关数据,以主成分聚类分析法加以探究,绘制中国各省市义务教育投入保障现状图。在数据分析的基础上,得出结论:中国义务教育投入保障工作必须围绕义务教育生源、义务教育基建、义务教育师资、义务教育经费等全面展开。     

国内邮轮旅游竞争力分析——基于主成分分析与聚类分析

选定国内7个邮轮业发达的地区进行比较、分类,通过构建邮轮旅游竞争力指标体系,采用主成分分析法、聚类分析法准确分析国内邮轮旅游竞争力水平,找准影响邮轮旅游竞争力的关键因素,并提出建议:抓住关键因素,全面提升竞争力;找准竞争优势,明确自身定位;转变劣势,均衡发展,以推动国内邮轮竞争力提升。     

基于主成分分析的高等数学教学质量评价模型

本文从教学设置、教学态度、教学能力、教学结果等因素,设计了评价高等数学教学质量的调查问卷,抽取了苏州科技学院2009级13个专业高等数学教学评价相关原始数据,运用Matlab软件,利用主成分分析建立高等数学教学质量评价模型.并运用数据对高等数学教学质量进行实证检验,结果表明该模型稳定性较好,对开展有效的高等数学质量评价有一定的指导意义.     

四川省城市人力资源产业的综合评价研究——基于主成分分析和聚类分析

近年来,"成渝经济区"的发展已经让国内看到了区域化经济发展的新成果,而在区域化经济发展中,人力资源产业无疑是最具有竞争力的因素之一。对人力资源产业进行测度和评价可以让政策制定者了解该系统较为真实的现状,从而根据评价制定区域经济发展政策和方向,确保区域经济可持续发展,科学发展。选取四川21个主要城市为研究样本,依据2015年四川省统计年鉴中的数据,通过主成分分析和聚类分析的结果得到影响四川省人力资源产业的四个主要影响因素。研究结果表明:继续以成都作为核心区域进行发展并带动周围地区,形成有规划的大城市群;制定相应的人才引进配套措施,对高学历高技术型人才实行落户政策优待,增强人力资源产业的竞争力;找准各个城市的优缺点,扩大人力资源产业竞争优势,补充人力资源产业竞争短板;避免出现城市人力资源产业差距过大,应该统筹规划,不能因为发展城市群而忽略边缘城市。     

基于主成分分析的国家助学金综合评定方法

介绍了主成分分析法的基本思想、基本原理以及计算步骤;运用主成分分析法建立了全定量化的国家助学金综合评定方法。从定量的角度应用SPSS软件对数据进行多元统计分析,然后进行综合排序,并对排序结果进行分析和评价,数据结果显示该方法具有一定的合理性。     

基于主成分和Logistic的上市公司财务危机预警模型研究

应用我国上市公司的财务报表数据,在传统财务预警指标的基础上加入衡量公司盈余管理程度的预警指标,采用主成分分析和Logistic回归构建了上市公司财务危机预警模型.实证结果显示,预警模型的预测能力较为理想,能给投资者、公司管理层和债权人等相关各方提供更为明确的反映公司财务状况的信息.     

应用型高校教师综合评价主成分模型的建立与分析

目的:建立并分析应用型高校教师综合评价的主成分模型.方法:选取本校动物科学学院为样本点,选择教师2014年度的教学工作量(x1)、教学质量评价(x2)、科研积分(x3)、职称(x4)、学历(x5)、毕业院校(x6)、工作年限(x7)等指标进行主成分分析,建立入选主成分的评估模型.结果:主成分F1～F5的贡献率分别为38.06％、24.33％、15.95％、9.33％、8.49％,累计贡献率为96.17％,为入选主成分;建立入选主成分的评估模型为Y=-0.0147x1+0.0437x2+0.1886x3+0.3498x4-0.0918x5-0.0644x6+0.3046x7.结论:建立主成分评估模型对教师进行综合评价较为合理,且客观可行.     

基于主成分分析的毕节地区县(市)地域差异

运用主成分分析的数理统计方法，选择22项指标，对贵州省毕节地区各县（市）经济发展水平的地域差异进行了综合评价和聚类划分。结果表明：毕节地区各县（市）经济发展水平存在明显的地域差异，其影响因素可概括为工业发展及综合经济实力因素、社会福利和信息化因素、农业发展因素、基础设施和服务业发展因素、人口增长因素五个层面，累积贡献率达95．914％。在进行区域聚类后可划分为经济发展水平较高区、一般区、低下区三种地域经济类型，较好地符合毕节地区县（市）经济地域差异的实际情况。     

我国外汇储备影响因素的实证分析——基于主成分回归模型

基于主成分回归的方法,建立了我国外汇储备影响因素的计量模型。实证研究结果表明,实际利用外资额和GDP规模是影响我国外汇储备的主要因素,进口额、汇率、进出口差额也对我国的外汇储备造成一定的影响。     

基于主成分分析的在线学习者评价模型构建研究

在大数据技术迅速发展的今天,利用海量的学习数据对学习者的学习过程进行数据分析、建模和解读是在线教育研究的热点和难点问题。文章提出了一种使用主成分分析对实时学习数据进行分析,最终得到对学习者评价的方法。本文通过使用大数据量的样本分析,提出了包括行为数量、行为得分、考试得分等三类共计11个指标,使用主成分分析法将这些指标降维,得到5个表征学习过程的主成分,然后使用主成分回归对5个主成分进行回归分析,最终得到对学习者的评价模型。结果显示模型能准确评估学生学习效果,并已应用于实际系统。     

基于主成分分析的浙江省大学毕业生就业质量综合评价

当前大学生就业质量下降的问题广受学术界和管理层的关注.笔者从主客观两个方面设计了6个具有典型性、代表性的就业质量评价指标,对浙江省2006-2008年大学毕业生就业质量状况进行了抽样调查,并利用主成分分析法分组比较分析了各学科间、各年度间毕业生就业质量的差异及变化趋势,从实证分析角度对大学生就业质量作理性评价.