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[期刊] 统计研究
[作者]
陈述云，张崇甫
对多指标综合评价的主成分分析方法的改进陈述云，张崇甫国内关于应用主成分分析方法进行综合评价的案例很多。但在众多的案例研究中我们发现，主成分分析的应用还存在一些问题。问题之一：究竟应选取多少个主成分来对样本进行综合评优排序；问题之二：对主成分的经济含义...
[期刊] 统计与决策
[作者]
卢艳超,张彩庆
[期刊] 中国卫生经济
[作者]
李晓燕 谢长青 吕杰 韩巍
利用2004年省级样本指标,对我国农村公共卫生的10个指标进行主成分分析,通过降维,得出饮用自来水和卫生厕所的普及、每村卫生机构和卫生人员设置、农村接种和妇幼保健3个主成分,并且进一步计算全国31个省市自治区的3个主成分得分和综合得分,客观地反映我国各地区农村公共卫生的现状。
关键词：
农村公共卫生 主成分分析法 指标评价
[期刊] 数量经济技术经济研究
[作者]
熊志斌
传统的主成分分析(PCA)本质上是一种线性映射算法,无法有效处理非线性关系的数据。在分析自联想神经网络(AANN)的基础上,借鉴传统PCA方法中的序数主成分概念,提出基于顺序自联想神经网络(SAANN)的非线性主成分分析法(NLPCA)。进一步,结合神经网络(NN)和Logisitic模型,以我国上市公司为研究对象,分别构建基于NLPCA-NN和NLPCA-Logisitic的信用评估模型。实证结果及ROC曲线分析表明,本文构建的NLPCA相比传统的线性PCA方法能有效实现数据的非线性特征提取与降维,提高模型预测性能;在相同PCA方法处理数据的条件下,神经网络模型的信用评估效果要好于Logis...
[期刊] 统计与决策
[作者]
夏国恩 金宏 金炜东
[期刊] 统计与决策
[作者]
汪英
全面、科学地进行教学评价,是高校教学管理工作的一项重要内容,也是提高教学质量的重要手段之一。通过教学评价,可以反馈教学信息,及时纠正教学中存在的不足,督促教师改进教学,推广教学先进经验,调整教学管理措施,使教学的各个环节相互适应,
[期刊] 情报理论与实践
[作者]
俞立平 潘云涛 武夷山
本文依托CSTPC数据库,采用主成分分析法对医学期刊进行评价,然后用评价值作为被解释变量,评价指标作为解释变量进行回归分析,发现部分指标的回归系数为负,删除这几个指标后继续进行主成分分析及回归分析,发现可以删除绝大多数评价指标,得出违背常理的结论。由于学术期刊的特点,不能采取主成分分析进行学术期刊的评价;必须再增加主成分分析回归系数为正这一条件;在评价条件完全具备的情况下,主成分结果回归法(PCARR)可以进行评价指标的筛选;本文提供的方法可广泛应用于某些系统评价方法的检验。
关键词：
学术期刊 评价 主成分分析法 研究
[期刊] 工业技术经济
[作者]
苏志欣
风险评价是项目投资风险管理中的关键步骤,是对一个项目整体风险水平做出合理评价的过程。依据评价结果,投资者可以判断对项目是否进行投资,并以此为依据对风险采取规避措施。文章采用主成分分析法对投资项目风险进行评价,并结合实例应用取得很好的效果。
关键词：
投资项目风险 风险评价 主成分分析
[期刊] 商业时代
[作者]
岳香
本文将主成分分析应用于上市公司绩效评价。在简要介绍主成分分析方法后,针对2003年我国上市公司财务报告数据进行了实证分析。结果表明,主成分分析是进行公司绩效评价的有效方法,它能为经营者的绩效评价提供依据。
关键词：
主成分分析 绩效评价 实证分析
[期刊] 山西财经大学学报
[作者]
朱顺泉 张尧庭
通过对我国上市公司的财务指标进行综合分析 ,构建了我国上市公司财务状况综合分析的改进型主成分分析评价模型 ,并应用该模型对上市公司财务状况进行了合理评价。
[期刊] 统计与决策
[作者]
高晓红 李兴奇
主成分分析前通常需要对原始数据进行无量纲化处理,以减小各指标间的量纲和数量级差异。现有的无量纲化方法众多,但由不同无量纲化方法得到的主成分分析结果差异很大,能否选用合理的无量纲化方法成为主成分分析结果可靠与否的关键。基于此,从数据"伸缩"和"平移"视角对线性无量纲化方法进行剖析,发现由此可组合出多种不同的线性无量纲化方法。文章通过构建合理的指标体系对无量纲化方法进行评价,并由数值模拟实验来分析不同线性无量纲化方法的特点。
[期刊] 工业工程与管理
[作者]
何桢 张迎冬
将主成分分析法与双响应曲面法相结合,提出了一种同时优化响应均值和标准差的多响应优化方法。通过主成分分析,将多个响应的位置和散布特性值转化为主成分综合得分,并以二者的加权和作为优化指标,克服了传统的多响应优化方法只考虑响应均值的不足,将响应的标准差也纳入优化范畴,实现优化的稳健性。实例表明,该方法充分考虑了响应标准差对优化结果的影响,优化结果得到一定改善。
[期刊] 统计研究
[作者]
王斌会
传统的多元统计分析方法,如主成分分析方法和因子分析方法等的共同点是计算样本的均值向量和协方差矩阵,并在这两者的基础上计算其他统计量。当样本数据中没有离群值时,这些方法都能得到优良的结果。但是当样本数据中包括离群值时,计算结果就会很容易受到这些离群值的影响,这是因为传统的均值向量和协方差矩阵都不是稳健的统计量。本文对目前较流行的FAST-MCD方法的算法进行研究,构造了稳健的均值向量和稳健的协方差矩阵,应用到主成分分析中,并针对其不足之处提出改进方法。从模拟和实证的结果来看,改进后的的方法和新的稳健估计量确实能够对离群值起到很好的抵抗作用,大幅度地降低它们对计算结果的影响。
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