主成份分析在教学质量评价中的应用

本文运用多元统计中的主成份分析原理,给出了教师的综合能力评价的计算公式－－Ｙ＝０．５１３Ｘ１＋０．５８０Ｘ２＋０．５１０Ｘ３＋０．２６２Ｘ４＋０．２４７Ｘ５,指出了今后一段时期内,教师应把教学中Ｘ１、Ｘ２、Ｘ３方面的工作做为自己的努力方向。     

营销因素的主成份分析

运用主成分分析法对市场营销的诸多因素进行分析，把影响市场营销的诸多因素，简化成几个综合成分，从而为营销人员和管理人员提供参考，为企业的发展和调整提供一个简单有价值的方法。     

啤酒大麦主要性状的主成份分析与聚类分析

利用多元分析法对４９个二棱型啤酒大麦育种材料的７个主要性状指标进行了主成份分析与聚类分析。主成份分析结果表明：第１～６主成份依次为：穗粒重、穗粒数、穗长、千粒重、株高、芒长等诸因子。在育种中,按照此排序,应协调好与产量密切相关的第１～４主成份之间的关系;为达到啤酒工业的要求应重视对千粒重这一指标的选择;另外,大麦极易倒伏,应特别注意矮杆后代的选择。聚类分析结果显示：将二棱型啤酒大麦分为以下４类：Ⅰ     

安徽省城市经济实力的主成份分析

主成份分析运用降维的思想全面分析多项指标,从中提取较少几项互不相关的综合指标对数据进行综合分析,既降低数据的维数,并且克服了数据间的相关性又保留了原始数据包含的信息,是分析变得简单易行.以2015年安徽省16地市的主要经济指标为基础,运用主成份分析得出反映地区经济基础、生活水平和物质状况、商业贸易繁荣度的三个主成份,并以此对安徽城市经济实力进行排序和综合评价,得出省会合肥经济实力最强,皖东南地市经济较强,皖北皖西城市经济较弱的结论,与实际情况非常吻合.最后分析地域经济发展不平衡的原因,并给出改善的有效对策,以期为地区的经济发展提供参考,这不但在理论上,实践上对安徽地域经济的协调发展都有现实的指导意义.     

基于主成份分析的大学典型宣传实效性研究

在新时代背景下,影响典型宣传效果的因素不断变化,如何评价典型宣传效果,分析其影响因素已引起广泛关注。本文在问卷调查的基础上,通过主成份分析得出：大学生典型宣传效果主要取决于学生对典型宣传认知与了解、学生需要与兴趣、宣传主体、态度与评价等四个方面。     

基于主成份法对抵押贷款中抵押物(房产)估价模型设计

为了降低贷款风险,银行现在更多地提供抵押贷款,但在工作中由于存在许多因素,对以房地产为抵押贷款的评估价值的测量参与了许多人为因素,往往造成要么是高估要么出现低估的现实.为此,本文想通过探求一种较为科学的方法来对以房地产抵押贷款评估进行合理的权数,最终以这个测平权数为标准参与对房地产价值进行估价.     

基于主成份法对抵押贷款中抵押物(房产)估价模型设计

为了降低贷款风险,银行现在更多地提供抵押贷款,但在工作中由于存在许多因素,对以房地产为抵押贷款的评估价值的测量参与了许多人为因素,往往造成要么是高估要么出现低估的现实。为此,本文想通过探求一种较为科学的方法来对以房地产抵押贷款评估进行合理的权数,最终以这个测平权数为标准参与对房地产价值进行估价。     

主成分分析法评价小东江茂名段的水环境质量

本文简要介绍了主成份分析法的基本原理和操作方法。并利用此法对小东江流域茂名市区段的水环境进行环境质量评价,所得结果与实际情况相符合。     

城市经济综合评价的一个统计方法

利用统计资料 ,对影响各地经济发展的十一项指标进行主成分因子分析 ,用较少的变量来综合代替多个评价指标 ,使较少的变量之间相互独立 ,然后建立经济增长主要依赖指标的线性模型 ,从而对各地区的经济状况进行科学合理的综合评价 .     

基于主成份分析的房地产企业核心竞争力评价

作为市场竞争主体的企业,了解自己和其他同行企业的竞争力水平和状况至关重要。本文采用主成分分析法以房地产行业为例设计了竞争力评价指标体系、建立竞争力评价模型,从定量角度探讨了企业应该怎样如何提高竞争力。对进一步加强企业运营管理、提高效益起到一定的借鉴作用。     

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     

一种用于综合评价的主成分分析改进方法

主成分分析是多元统计分析中的降维技术,在用于综合评价时,在不损失原有信息的基础上,主成分分析结果易受异常值的影响,分析结果稳定性差.针对该问题,文中提出一种改进的主成分分析方法,该方法先通过惯性系数加权的方式对原始指标进行分级优化,再利用均值化的思想对其进行处理.实验结果表明,该方法有效地弱化了异常值的影响,增强了分析结果的稳定性,同时具有良好的降维效果.     

基于主成分分析与神经网络的葡萄酒品质评价

此文在主成分分析的基础上,运用人工神经网络对UCI数据库的葡萄酒数据建立了数学模型。仿真实验结果表明该模型是行之有效的方法。     

Principal Component-Discrimination Model and Its Application

Having researched for many years, seismologists in China presented about 80 earthquake prediction factors which reflected omen information of earthquake. How to concentrate the information that the 80 earthquake prediction factors have and how to choose the main factors to predict earthquakes precisely have become one of the topics in seismology. The model of principal component-discrimination consists of principal component analysis, correlation analysis, weighted method of principal factor coefficients and Mahalanobis distance discrimination analysis. This model combines the method of maximization earthquake prediction factor information with the weighted method of principal factor coefficients and correlation analysis to choose earthquake prediction variables, applying Mahalanobis distance discrimination to establishing earthquake prediction discrimination model. This model was applied to analyzing the earthquake data of Northern China area and obtained good prediction results.     

主成分分析方法在长江水质评价中的应用

利用主成分分析方法对长江流域的水质进行了评价,通过MATLAB软件计算,对长江流域17个地区的污染状况作出了评价排序,并建立了稳定水质的数学模型,确定干流上的变化,找出了主要污染物高锰酸盐和氨氮的分布地区,分析结果与实际相符,具有一定可靠性和实用性.     

基于主成分分析的黄山市及周边城市综合竞争力评价

参照国内外关于城市竞争力分析的一般原理和方法,设计了一套反映黄山市及周边城市竞争力的指标体系,利用SPSS统计分析软件对相关数据进行处理,用主成分分析方法进行分析,得出黄山市及周边城市竞争力的比较结果.     

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．     

基于主成分分析的汶川地震灾情的综合评价

利用主成分分析运用SPSS软件对汶川地震36个严重受灾县市进行了综合分析.一方面,得到了用来判断灾情严重程度的主要灾情指标,另一方面,依据主成分的综合得分对36个县市按照灾情严重程度进行了排序.同时,依据主成分综合得分的均值化数值对36个县市进行了分类.     

主成分分析法在学生评教中的应用

以多元统计分析原理为依据,运用主成分分析法,构建一种有效综合学生评教信息的模型,并通过实证分析,表明该模型在科学管理中的可行性。     

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。