基于集成综合评价法和聚类分析法的综合评价方法

针对传统的主成分分析法在数据无量纲化中"中心标准化"的缺点,提出了改进的主成分分析方法,并建立了一种基于集成综合评价法和聚类分析法的新的综合评价方法,通过黑龙江省各城市综合竞争力的统计分析结果说明该方法能有效的得出合理结果.     

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。     

主成分分析法在高校学生质量综合评价中的应用

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,使数据结构大为简化,并且客观地确定变量权重,避免了主观随意性.应用主成分分析方法对高等学校学生质量进行了综合评价,根据综合得分给出了科学的排名,客观地反映了学生各方面的特征.     

论主成分分析法在综合评价经济效益中的应用

目前,评价经济效益的方法很多,采用什么理想的方法衡量经济效益的好坏,莫衷一是。本文浅论如何应用主成分分析法综合评价经济效益兼对我省九市89年工业经济效益给予综合评价。 一、线性组合主成分分析法 1.确定经济效益指标体系中的代表性指标。以评价我省89年九市工业企业经济效益为例,根据现有资料,选取六个主要指标,即百元产值固定资产净值占用率(x1)、百元产值流动资金占用率(x2)、全员劳动生产率(x3)、产值利税率(x4)、资金利税率(x5)、销售收入利税率(x6)。 2.求样本相关阵R 将九个地市的六个指标的原始数据写成矩阵形式: 对X矩阵中…     

主成分分析法在企业经济效益综合评价中的应用

运用主成分分析法与 SPSS10 .0统计软件结合 ,构建综合评价客观权数 ,对广东烟草卷烟工业企业经济效益进行评价 ,开拓了科学地进行综合评价的新领域     

主成分分析法在企业经济效益综合评价中的有效应用

运用主成分分析法,结合SPSS统计软件,对广东省内8所卷烟工业企业的经济效益进行定量定性综合评价.其结论有一定的参考价值     

主成分分析法在学生成绩评价中的应用

简述了主成分的定义,给出了求解主成分的重要定理及性质的证明、对主要的性质进行了解释,归纳总结出求解主成分的步骤.在应用到评价学生成绩的例子中,借助统计软件SAS计算出每一个学生在各主成分的得分和综合得分,根据各主成分的得分对学生在学科中的优势与劣势进行了说明,为教师有针对性的进行因材施教提供了一个依据.     

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。     

用主成分分析法作多指标综合评价应该注意的问题

主成分分析法是一种很好的多指标综合评价方法,但须注意其适用性,也要对评价结果恰当地使用.如果样本太少,或者各变量之间的相关性很小,则不适合使用;涉及到动态的价值型的指标评价问题必须作不变价在处理;如果仅仅是进行排序评价则只用一个主成分得分进行评价即可;若还要进行其他方面的分析,则在选取主成分个数时,只能选取特征根大于1所对应主成分;计算各样本的主成分得分一定要采取变权的方式进行;在对各主成分进行命名和特征概括时要首先考察各变量在不同主成分载荷的绝对值大小,在此基础上选择同一主成分上载荷较大的变量主成分命名和特征概括;如果要做倍比分析,则要把各样本的主成分得分映射到适当的正数区间,该区间的选择需要一定的经验,或者参照其他指标的倍比关系确定.     

基于主成分分析的水质评价方法

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,使数据结构大为简化,并且客观地确定变量权数,避免了主观随意性.应用主成分分析法对长春市地面水环境进行评价,且与其它评价方法相比较,结果显示主成分分析法更客观且指导性较强,是一种行之有效的水质评价方法.通过主成分分析进行水质评价,可为水资源规划、利用、开发和环境系统优化提供更为客观的参考依据.     

基于组合加权主成分方法的新疆工会服务能力综合评价

本文提出一种新的主成分分析方法,称为组合加权主成分分析。该方法优化和主成分方法相结合,实现多个年度的综合排名。我们将这一方法应用于新疆14个州市工会服务能力的评估,结果符合实际,对工会工作起到了指导作用。     

对使用主成分进行绩效指标值排名的讨论

对《基于数据的Goodgrant基金最优投资策略》一文使用主成分分析进行综合评价,对候选学校绩效指标值排名进行了探讨。首先,综合前人研究与本题实际,指出使用主成分分析进行综合评价存在的争议与不足;然后,分别建立TOPSIS模型和综合评价模型对候选学校的绩效指标值进行排名,并对不同方法得到的结果进行对比。结果表明,TOPSIS模型和综合评价模型得到的排名具有高度一致性,前50名重合率达98%,而与主成分分析综合评价的重合率仅有6%,说明使用TOPSIS等传统评价模型对候选学校绩效指标值进行排名更合适。     

核主成分分析(KPCA)在企业经济效益评价中的应用

提出了一种新的经济效益评价模型:核主成分分析(KPCA).它通过一个非线性变换,将原变量空间映射到高维特征空间,然后在高维特征空间中进行线性主成分分析.通过核技巧,只需在原空间进行点积运算,便可使第一主成分的贡献率达到90%以上,能有效避免PCA中因各指标贡献率过于分散而影响评价效果.将该模型应用到广东8个卷烟企业进行评价,得到了较理想的评价效果.     

基于主成分—灰色关联度的黑龙江省城镇化水平综合评价

从城市和农村两方面入手,构建了城镇化水平综合评价指标体系.由于主成分分析法和灰色关联分析法各有优缺点,所以这里将主成分分析法和灰色关联分析法进行融合,在规避了两种方法的缺点后,对黑龙江省各市的城镇化水平进行了排序.最后对排序结果进行分析,给出了未来黑龙江省各市城镇化发展方向的一些建议.     

主成分分析在中国上市公司综合评价中的作用

主要介绍了主成分分析在上市公司综合评价中的作用 .主成分分析作为一种客观赋权的方法 .权数是能随着宏观经济环境变化而变化的动态权数体系 ,因为主成分分析所应用的数据来源于上市公司年度报告所提供的财务指标 .它主要对所选择的 40只绩优股 ,进行横向的比较 ,并根据第一主成分得分进行排序 ,给广大的投资者提供参考 .