基于因子-聚类分析法的黑龙江城市经济发展水平的综合评价

以2018年黑龙江省城市经济发展水平为研究对象,选取黑龙江省11个主要城市的8个经济指标,利用因子分析方法进行指标的降维分析,以98.433%的累积方差贡献率提取两个主因子,进一步利用提取的主因子得分矩阵对黑龙江省11个主要城市进行聚类分析,得到黑龙江各城市间的经济发展存在着较为明显的不均衡性,并基于此提出一些相应的促进黑龙江省城市经济均衡发展的建议。     

基于因子分析与聚类分析的海南省城镇居民消费结构研究

近年来,海南省城镇居民整体消费水平逐渐提高,但各县市消费结构仍存在不合理现象.选用8个城镇居民消费结构统计指标,对海南省18个县市2009年城镇居民消费结构进行聚类分析和因子分析,从总体上掌握了海南省消费结构类型的地区分布和各县市消费结构特点和差异,为海南省制定消费政策提供一定决策依据。     

学生评教利弊谈

评价教师是当前我国各级各类学校普遍采用的一种管理手段。对教师评价的方法、方式是多种多样的,而且随着时代的发展,评价的内容、方式、侧重点也在发生变化。在实施素质教育的今天,学生评教成为评价教师的一部分,对于提高教师的自身素质有重要作用,受到大多数学校(包括高校)的重视。一、学生评教的优点通过学生对教师的评价,学校管理者可以获得科任教师在教学中的材料。具体表现在:1、能反映科任教师是否敬业爱岗　学生可以从科任教师的授课流畅、逻辑严密程度中,感觉出教师是不是认真钻研教材、备课了;学生可以从科任教师的言谈举止中,感…     

基于因子分析和聚类分析的寿险公司财务评价

在后金融危机时代,人们越来越重视对金融风险的计量和管控。鉴于多元统计中的因子分析和聚类分析在评价特定系统风险水平中的客观性和科学性,将此方法引入到我国寿险公司财务系统,可以实现其系统风险评价的数量化和客观化,正确考量其财务风险状况。据此对我国寿险公司进行实证研究,并对照标准普尔(S&P)的评级体系将各自的财务状况进行分类,从而可以根据其风险因子得分有针对性地提出各类寿险公司不同的发展战略。     

小康水平的模糊聚类与因子分析

以树立科学发展观为出发点,对2004年全国35个主要城市选取了7大类15项指标作为小康水平评价体系,依据此指标体系,基于matlab平台,进行模糊聚类分析,并构造F统计量确定最佳分类数为6类,借助因子分析对结果进行了简单说明,为全面建设小康社会提供科学依据。     

因子分析与聚类分析在财务指标分析中的应用

本文选取了,我国沪深A股上市的34家公司的主要9项财务指标作为研究对象,运用因子分析跟聚类分析的方法,利用统计软件spss对数据进行计算,依据因子分析的结果对这34家生物制品板块的公司的财务指标进行分析,得出了这34个企业的综合排名,复星医药、汤臣倍健、长春高新排在前三位:然后对因子得分进行聚类分析,分为3美,聚类分析结论与因子分析所得结论基本吻合,客观反映了这34家上市公司的综合实力,为这34家上市公司今后的经济发展提供了理论依据.     

城市化水平的聚类和因子分析

运用聚类分析模型和因子分析方法，对长三角地区16个城市在10个经济指标变量上的样本数据进行了分析，从量和质的角度综合评价了各城市的城市化的水平。     

基于因子分析的学生综合素质评价

采用光沉积-液相化学法调节电子流向,构建了直接Z型TiO₂/Ag/Ag₃PO_{(4 )}(TAAPO)光催化材料.通过扫描电子显微镜(SEM)、透射电子显微镜(TEM)、X射线衍射仪(XRD)、X射线光电子能谱(XPS)、紫外-可见漫反射光谱仪以及光致发光(PL)光谱仪等手段对其进行表征,并对其在可见光照射下催化降解环丙沙星(CIP)的性能进行了研究.结果表明,当水体pH为3.0,催化剂分散浓度为0.3 g/L,CIP的初始浓度为15 mg/L时,光催化降解体系能够取得最佳的去除效果.在该组条件下,光照120 min CIP的降解率约为99%,并且在经历4个循环后仍然保持了良好的降解效果.在光催化降解CIP的过程中,主要反应活性物种为超氧自由基(·O₂     

学生评教研究综述

学生评教已广泛存在于我国各级学校的教师评价实践中，然而对学生评教的研究却没有取得统一的认识，甚至学生评教的有效性依然存在争议。本文从学生评教的必要性与意义、内容、途径与方法、实施过程、结果的处理与反馈、影响因素等方面对此前的研究进行梳理，以期能对学生评教今后的研究及实施效果的提高有所帮助。     

促进教师发展的学生评教

学生评教可以促进教师站在学生立场上审视课堂教学和学习。能有效地促进教师的自我反思和教学改进。但在实践中，有些教师认为学生评教井未有效促进其专业发展。只有当学生评教与高利害人事决策脱钩，创设一种对学生与教师来说都十分安全的心理环境，教师才套愿意接受学生的评教意见。才能自觉地进行反思和改进。目前,中小学可以使用教师自主、学校主导、第三方介入3种发展性学生评教模式。     

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。     

基于分治递归的层次聚类算法实现

层次聚类算法是一类重要的聚类分析方法。传统的层次聚类算法的时间为O（n2）空间复杂度很大，这使得聚类分析在大型数据集上的应用受到限制。该文提出一种基于分治递推改进算法，该算法将大大减少算法的时间复杂度和空间复杂度。     

基于粗糙集和模糊聚类的网站日志数据挖掘实例分析

粗糙集理论是有效处理不精确、不确定和含糊信息的软计算工具,模糊聚类分析是依据客观事务间的特征、亲疏程度和相似性,通过建立模糊相似关系对客观事务进行分类的方法.网站日志数据通常是大量的,冗余的,日志中的页面之间的关系也是模糊的,不确定的.该文利用粗糙集理论和模糊聚类的方法对某学校网站的日志数据进行实例分析,抽取用户感兴趣的模式,理解用户的浏览兴趣行为,以便进一步改善网站结构,为用户提供个性化服务.     

因子分析与教学评价指标的确定

本文运用因子分析的方法,将某高校采用的11个教学评价指标要素转换为4个,并用简洁规范的语言描述归并后的主因素,确定了评价指标的主要素.     

大数据环境下的学情分析与教学质量评价机制研究

大数据环境为高校教育治理提出了新的挑战,信息技术与高等教育不断融合,教学内容开放化,教师角色复杂化,学习形式个性化和灵活化,教育数据多元化和密集化等,这些因素对学情分析与教学质量评价提出了新的要求。将学情分析与教学质量评价有效结合,构建大数据环境下具有智能预测的多元化、智能化、个性化和数据化的学情分析与教学质量评价体系模型,分为特征数据提取层、学情分析机制层、策略调整反馈层等三个层次,能够促进教学改革,有效提升教学水平,增强学校核心竞争力。     

数据挖掘领域中的聚类分析及应用

聚类是统计学的一种方法，也作为数据挖掘的一个功能被广泛地应用。本文介绍了聚类的概念、应用，主要的聚类算法。最后，针对现实中的一个具体问题，设计了一个层次型的聚类算法，其结果对相关部门具有一定的指导作用。     

数学测评数据的双因素方差分析与教学团队评价

根据教学测评数据,运用以系别和职称为双因素的方差分析,检验其对教学团队测评得分的影响。通过统计的多重比较和双因素的交互作用分析,对系别和职称群体进行评价和分类,找出测评得分异常的系别和职称群体,为评价和管理教学团队提供一种思路。     

教学测评数据的双因素方差分析与教学团队评价

根据教学测评数据,运用以系别和职称为双因素的方差分析,检验其对教学团队测评得分的影响。通过统计的多重比较和双因素的交互作用分析,对系别和职称群体进行评价和分类,找出测评得分异常的系别和职称群体,为评价和管理教学团队提供一种思路。     

《大学教师教学关键环节行为评价问卷》的验证性因素分析

对某高校942名学生进行了《大学教师教学关键环节行为评价问卷》的测量,采用Anos4．0程序进行验证性因素分析,结果表明,该问卷的模型建构比较理想且各因子指标拟合较好,可以作为下一步研究的良好测量工具。     

数据挖掘在本科教学评估中的应用

数据挖掘是目前信息领域和数据库技术的前沿研究课题。关联规则技术是数据挖掘的最重要的组成部分之一,它用于发现大量数据中项集之间的有意义的关联和相关联系。在给出教学评估数据挖掘系统的框架之后,使用相关数据进行关联规则算法的实验,对结果进行初步分析,其得出的结论对高校教学评估和教学工作都具有一定的指导意义。