主成份分析在证券市场个股评析中的应用

本文利用主成份分析方法 ,对证券市场上 31种股票进行综合评价 ,通过使用统计软件SAS进行计算和分析 ,提出用第一主成份作为个股业绩的度量 ,得到了这些股票 1997年上半年财务状况的排列次序     

基于简化的区间数据主成分分析的高校教师绩效分析

绩效分析是高校教师绩效管理中的重要组成部分.基于简化的区间数据主成分分析方法,以2008 2009年A大学经济管理学院的教师绩效评估数据为例,考察了两年内各岗位级别教师的整体绩效和变化情况,以及教师个人绩效在所处岗位级别上的动态变化情况.基于绩效分析的结果,对绩效管理决策提出了相关建议.     

主成分和因子分析在保险市场分析中的应用--乌鲁木齐保险市场影响困素分析

本文运用主成分和因子分析等统计方法分析了乌鲁木齐保险市场调查数据.各种分析表明,不同职业的居民对保险产品的需求是有差异的.社会环境、生活习惯、收入水平是影响居民保险的重要因素.中高收入人群对保险产品的认同感较其它职业高.低收入人群偏好生死合险,而高收入人群对偏好除生死舍险外的其余保险产品.整体上可将保险产品分成三类,职业分为四类.这对保险业务员对不同职业居民推荐保险产品及附加险时有一定的参考价值.     

一种可供选择的随机化调查方法

本文提出了一种新的随机化调查方法,Warner(1965)和Horvitz,Simmons(1967)随机化回答方法是本文方法的特殊情形.这一方法比Warner(1965)方法和Mangat(1990)方法更有效. 当考虑存在不真实回答时,在一定的条件下并且不损失对个体保护度和不增加调查成本的前提下,提出的方法优于Simmons(1967)方法和Sarjinder Singh(2000)方法.对简单随机不放回抽样,在总体非敏感属性个体比例未知的情况下,给出了两个子样本容量的最优配置.     

对应用主成分法进行综合评价的探讨

本文针对用主成分法进行综合评价时存在的缺点,提出了分组主成分评价法。即先用因子分析法对变量进行分组后,然后再分别对各组变量进行主成分评价,既保证了主成分法的优点,也克服它在评价中的缺点,提高综合评价结果的合理性。并用该方法对实例进行了分析,取得了较好的效果。     

一个可供选择的敏感问题调查技术

为了估计一个人群总体中具有敏感属性个体的未知比例，本文提出了一种简便易行的随机化回答技术．提出的方法不需要对样本个体直接询问敏感问题．每个响应者要求根据抽自两个卡片包的两张卡片的颜色和响应者是否具有敏感属性作出一个序对的回答．通过设计参数的适当选择，说明提出的方案比已有的一些随机化策略具有更高的效率．另外，这一策略对个体隐私具有很好的保护性且容易实施．     

企业经济效益的主成分分析

经济效益是经济工作的中心，提高经济效益是企业经营管理的基本要求。本运用主成分分析法，把评价企业经济效益的多指标转化为少数几个综合指标，抓住复杂经济问题的主要矛盾，为经营、投资提供有价值的参考，为宏观调控和企业的科学管理提供了简明、规范的评价方法。     

关于主成分分析做综合评价的改进

本文结合具体事例 ,讨论并改进利用主成分分析做综合评价的方法。     

VonMises分布表的一种插值方法

本文给出ＶｏｎＭｉｓｅｓ分布表的一种插值方法     

中国能源需求预测函数：主成份辅助的协整分析

本文运用主成份分析法辅助协整和误差校正模型建立中国能源需求的预测模型,并利用数据进行实证检验,结果表明中国能源价格已经能在一定程度上反映能源供求状况,而且利用产业结构调整降低能耗的方法是可行的。在长期中,人口结构,产业结构,燃料价格、消费水平、矿物燃料、润滑油及有关原料的进出口水平影响着中国的能源需求;在短期中,经济产出和产业结构灵敏度较高,显著影响能源需求。该模型预测效果良好,可以为能源需求的预测与管理提供参考。     

城市综合经济实力的主成份分析

欧俊豪等．城市综合经济实力的主成份分析．对全国１９个大城市的１９９３、１９９５二年数据进行了主成份分析,提出用第一主成份作为城市综合经济实力的度量,给出了这些城市综合经济实力的排序     

对主成分分析法三个问题的剖析

从主成分分析法的基本原理入手,针对教学过程中学生对主成分分析法感到费解的三个问题进行了逐一剖析:1.为什么主成分系数是经标准差标准化后原始变量的协方差矩阵的特征向量?2.特征向量正负号如何选取?对进一步的研究如计算综合得分和聚类分析有何影响?3.主成分载荷值是如何得来的?同时指出有些教材在计算主成分得分时混淆了主成分载荷和特征向量的概念,以致造成错误的结果.     

主成分分析在数学建模中的应用

本文利用主成分分析对我院近年来在全国大学生数学建模竞赛中取得好成绩的参赛队员的平时学习成绩进行了分析,找到了几个关键的综合指标,并以此建立了一种加权逐步判别规则,为今后选拔参赛队员提供了一种定量方法.     

基于主成分分析法的综合评价方法的改进

针对用主成分分析法做综合评价存在的问题,提出了改进的方法即当第一主成分的综合评价值和熵值法得到的综合评价值具有一致性时,将两种评价结果进行集成综合评价,若两种评价结果不具有一致性时则采用主成分聚类法进行综合评价.     

A Penalized Likelihood Approach to Rotation of Principal Components

A new paradigm for enhancing the interpretability of principal components through rotation is presented within the framework of penalized likelihood. The rotated components are computed as the maximizers of a Gaussian-based profile log-likelihood function plus a penalty term defined by a standard rotation criterion. This method enjoys a number of advantages over other methods for principal component rotation, notably (1) the rotation specifically targets ill-defined principal components, which may benefit the most from rotation, and (2) the connection with likelihood allows assessment of the fidelity of the rotated components to the data, thereby guiding the choice of penalty parameter. The method is illustrated with an application to a small functional dataset. Efficient computation of the penalized likelihood solution is possible using recently developed algorithms for optimization under orthogonality constraints.     

主成分分析法在产业关联度研究中的应用

在产业经济学中，影响力系数和感应度系数是常用的评价产业部门拉动作用和推动作用的方法。本文针对影响力系数和感应度系数的缺陷，采用主成分分析法对投入产出表中的完全消耗系数进行研究，分析产业关联度，以确定国民经济主导产业。最后以中国1997年投入产出表为例进行了分析。结果表明，本方法更加符合实际，具有重要的参考价值。     

主成分分析法在故障诊断中的应用

本文简单地介绍了用主成分分析法进行故障诊断的依据和方法 ,并通过一个实例验证这种方法是可行的     

修正主成分分析及其在车牌定位中的应用

车牌照识别技术是现代智能交通的重要组成部分.为了从彩色图像中定位及分割出汽车牌照,将图像中每一个像素点的红、绿、蓝值看成三维空间中的点(r,g,b),采用主成分分析对含牌照的彩色图像进行正交变换得到(r′,g′,b′),分别以r′,g′,b′作为灰度值得到三个主成分图像,牌照信息体现在第二主成分图像中.为了进一步提高车牌定位效率,对正交变换矩阵进行了修正,对修正后的第二主成分图像进行二值化,分割出白色区域即可定位出汽车牌照.实验表明,本算法对噪声不敏感,抗干扰性强,识别效率高.