主成分法在TEREX3307自卸车故障分析中的应用

文章以TEREX3307大型装载机为例,详细介绍主成分法分析设备故障的数学模型、分析方法和应用效果。     

核主成分法的应用

分别利用主成分法和核主成分法,对2010年江苏省13个市的旅游业发展情况进行对比分析,发现核主成法分析的结果更加合理,并分析了原因,最后对江苏未来的旅游业发展提出了建议,供有关部门参考.     

主成分分析在教学管理中的应用

本文用主成分分析的多元统计方法对教学管理中学生总成绩的评定进行了分析和探讨,并通过一个实例给出了这种方法的具体计算,为更客观,更科学地对学生总成绩进行排队提供了理论依据.     

主成分、因子分析在就业指导中的应用

就业指导自从我国实行"自主择业、双向选择"的就业制度后日益成为高校教育管理工作的重要环节.在就业指导中,需要用科学、合理的方法对学生的能力进行综合评价.目前,应用较多的学习成绩的简单相加和标准分法都存在各自的不足,用主成分对学生能力进行因子分析并做出综合评价,比较有效地解决了其它方法存在的问题.     

主成分分析在综合评价中的应用

应用主成分分析原理,以少数的综合变量取代原有的多维变量,使数据结构简化,把原指标综合成几个主成分,再以这几个主成分的贡献率为权数进行加权平均,构造出一个综合评价函数.文章应用该原理对23家电器企业的实力进行了综合评价,其结果是合理可信的.     

统计分析中主成分分析法与应用

在分析复杂社会经济现象和自然现象过程中,采用主成分分析法,将原始指标组合成新的相互独立的综合指标,利用线性函数理论和处理方法,求出主成分方程后再将原始指标进行标准化处理,求出综合评价值,而后对经济现象做出综合性评价分析。     

主成分分析法在学生成绩评价中的应用

本文运用主成分分析法,分析了伊犁师范学院奎屯校区06汉旅游管理班06-07学年的考试成绩,并根据综合得分给出了科学的排名,对学生在学科中的优势与劣势进行了说明,客观地反映了学生在学科成绩方面的特征。     

主成分聚类法在安徽省区域物流规划中的应用

通过对区域物流规划发展水平的影响因素进行筛选,最终选取5个二级指标以及13个影响因素,构成了评价影响区域物流规划发展的水平的指标体系.以安徽省为例,以SPSS 19.0为软件处理平台,用主成分法对原来的指标体系降维处理,以此获得新的综合主成分指标和新的样本矩阵.再选用类平均法的聚类法对安徽省内的16个市区的域物流发展水平进行分类和综合评价.依据聚类谱系图以及区位坐标,可将安徽省划分为五大物流片区,进而从中选出东南片区的芜湖市、东北片区的蚌埠市、中部片区的合肥市、西南片区的安庆市、西北片区的阜阳市等五个物流枢纽城市.     

主成分在企业成长性分析中的应用

利用主成分分析方法对中小企业版上市公司的成长性进行评价和分析,并建立相应的评价指标体系,结果表明主成分分析方法评估的合理性,然后根据主成分分析方法本身的缺陷提出了一种酶进模型,采用等级相关方法进行预处理后再作主成分分析,并建立综合评价的指标体系,研究结果表明评估比较合理,能够客观上反映股票的成长性。     

主成分分析在学生成绩综合评定中的应用

本介绍运用多元统计分析中的主成分分析法对学生的考试成绩进行综合评价，使用统计软件SAS进行统计和分析。     

学生体质健康的主分量分析

介绍了主分量分析的主要思想和方法,运用主分量分析对我院某班男生的体质健康测试成绩进行了分析和综合评价,从而达到了解每个学生的特点和不足,科学地指导学生进行体育锻炼,增强体质健康的目的.     

主成分分析法在工业经济效益指标评价中的应用

主成分分析法能够在保证原始数据信息损失最小的情况下，以少数的综合变量取代原有的多维变量，使数据结构简化，并且客观地确定权数，避免主观随意性，是经济效益综合评价的一种简单易行的有效方法．运用第一主成分分析，对全国16个省、直辖市的主要工业经济效益进行排序．     

网上主成分分析可视化设计

利Microsoft Visual J＋＋6．0作为实验开发平台,采用Java语言及Applet嵌入网页技术,实现基于互联网上主成分分析过程的可视化,用户可通过实例演示该实验设计的各功能：用户对相关原理的学习,数据的录入、修改,显示主成分个数及相应的累计贡献率.     

内江市水稻产量影响因素的主成分分析

水稻是内江市主要的粮食作物之一,其产量对推动内江市经济社会发展具有重要意义．为此,利用主成分分析方法,选择对水稻产量可能影响的20个因子作为评价指标,对内江市1999～2009年的水稻产量数据进行分析．研究结果表明：有效灌溉面积、稻谷播种面积、农用施肥用量、乡村办水电站个数、乡村办水电站装机容量是影响内江市水稻产量的最主要的5个因子,以此为提高内江市水稻产量提出了相应的建议．     

主分量神经网络在高校学生综合素质评价中的应用

采用主分量神经网络 ,从多种影响因素中找出几个主要分量指标 ,较为全面地评价了学生的综合素质     

基于主成分分析的陕西省优势产业选择

优势产业的优势主要体现在区位优势、矿产资源优势、科技教育优势、旅游资源条件、丁业基础优势和政策条件等方面．一个区域经济发展的状况存很大程度上取决于该区域优势产业的发展．因此,选择陕西省优势产业的目的就在于通过发展优势产业来促进产业结构优化升级,进而带动陕西省经济的快速可持续发展．     

基于主成分分析法对乳制品营养成分分析

乳制品与人们的日常生活息息相关,乳制品的价格各不相同,不同的价格背后所反映出的是营养成分的不同,为了探讨营养成分对乳制品价格的影响,本文在对乳制品进行调查统计的基础上运用主成分分析对乳制品的特征进行提取,实现了主成分分析用于乳制品营养成分定量分析的建模方法.结果表明:乳制品的营养成分特征性指标主要为蛋白质、碳水化合物、脂肪、钠、钙、能量组成;能量和钙则是这些营养成分里面对价格的影响较大的因子.此结论基本上是合理的,对于消费者选购合适的乳制品具有一定的指导作用,可以帮助消费者更为理想地消费乳制品.     

Analysis of Correlation Matrices Using Scale-Invariant Common Principal Component Models and a Hierarchy of Relationships Between Correlation Matrices

In this article, we demonstrate that the scale-invariant common principal component (CPC) model previously developed in the literature is in fact not scale invariant and cannot be used to analyze correlation matrices. To fill this gap, the correct formulation of the scale-invariant CPC model is provided, and an offspring scale-invariant CPC model is defined. Based on a series of scale-invariant CPC models, a hierarchy of relationships between correlation matrices is established. We illustrate the proposed scale-invariant CPC models with two numeric examples, and spend efforts on the interpretation of the common PCs in the second example. Some suggestions are given at the end regarding the software implementation of the scale-invariant CPC models.     

基于MATLAB的复合因子方差分析与主成分分析算法设计

方差分析与主成分分析是工程计算领域重要的统计分析方法,特别是在医学研究、科学试验、生物遗传测序等方面有广泛应用,本文基于MATALB工具,对双因子方差分析、主成分分析两种主要类型进行理论描述和算法设计,从而实现对抽样样本的二维数据分析。