基于因子分析的学生数学建模能力结构研究

通过编制测试卷对深圳市龙岗区17327名初中生进行数学建模能力测试.根据测试数据,利用探索性因素分析,探索初中生数学建模能力的整体结构和组成因素,对于探索出的数学建模能力结构模型分别利用一阶和二阶验证性因素分析验证其合理存在性.研究表明,我国初中生数学建模能力包含模型建立能力,模型阐释能力,模型计算能力和模型评估能力四个组成因素,每个组成要素包含若干数学基本技能,该能力模型可以与现有数学建模能力理论形成三角互证.最后,根据初中生的数学建模能力结构模型,提出三个相应的教学策略,以期帮助学生提高数学建模能力.     

因子分析在确立人才理想知识、能力结构中的应用

本文提出基于因子分析 ,定性与定量相结合确立人才的理想知识、能力结构的系统综合方法 ,对于人才培养和院校教育具有重要意义。     

因子分析在居民消费结构的变动分析中的应用

以往在研究居民消费结构方面,使用较多的方法是恩格尔系数和线性支出系统,但在进行消费结构变动分析时,由于指标多,且指标体系中各指标之间存在着此消彼涨、此低彼高的现象。笔者认为因子分析模型正是解决这一问题的有力工具,并利用它对浙江城镇居民消费结构变动进行了实证分析。     

基于因子分析和聚类分析的各省水运竞争力研究

以中国25省市水运情况为研究主题,构建3类共10个竞争力指标体系,选取2014年的截面数据,运用因子分析对数据进行处理提取3个公因子,通过计算得到因子得分矩阵,进而运用系统聚类分析法对各省市水运情况进行聚类,并根据结果提出针对性的建议.     

基于因子分析的产学研协同创新绩效评价研究

创新是引领发展的第一动力,产学研协同创新是提高创新效率的有效途径.从绩效评价角度出发,选取我国31个省级行政区域,基于因子分析方法,构建产学研协同创新绩效评价体系,并实证分析了产学研协同对中国区域创新绩效的影响.研究表明:各省市产学研创新绩效协同度及创新绩效整体偏低;学研方创新能力和参与度占据主要作用:加大政府、企业与科研机构的合作对区域创新绩效产生积极影响.通过客观地衡量各区域产学研协同创新绩效水平,以期达到对多个创新主体间协同行动及其效应的科学观测与全面评价.     

基于因子分析的我国区域经济发展水平研究

为了科学地评价我国各区域经济综合发展水平,选取10个评价指标,采用因子分析法进行实证研究.通过研究,发现收入因子、对外开放度因子和资本投入因子从不同层面上影响了区域经济发展水平.实证结果表明,我国区域经济水平差距极大,各地经济发展不平衡,东部地区经济发展水平明显领先,中东西地区经济综合发展水平较落后.根据地区经济状况,给出提高其经济发展水平的相关建议.     

基于因子分析的畜产品消费需求量影响因素研究

主要运用因子分析方法对畜产品消费需求量的影响因素问题进行了研究.首先确定了影响猪肉消费的14个影响因素,然后通过因子分析对影响因素进行降维处理,接着对因子进行了旋转,进一步修正了因子分析的结果,同时运用主成分分析,对因子个数的科学性进行了验证,最后确定了影响猪肉消费需求的3个主要因子,即需求因子、价格因子和人口因子.     

基于因子分析的组织文化测量

在吸纳了国内外学者研究成果的基础上,设计了组织文化测量量表.通过因子分析,得到了组织文化创新力、凝聚力、领导力、员工定位、绩效定位、分配定位、团队定位七个维度的测量指标,累计七个维度方差得到组织文化强度,由该强度值的大小得知组织文化的强弱.给出了一种测量组织文化的定量方法,解决了实证研究中组织文化测量困难的问题.     

近年居民消费结构统计分析的研究综述——关于因子分析和聚类分析的应用

本文对近年有关居民消费结构的实证分析进行研究,简述了数据选取、实证方法的变革与演进;回顾了模型分析的过程与结论;并且进行了相应的评述、提出了建议,以期为今后统计实证手段的应用及后续研究提供相应参考。     

基于因子分析的乳制品消费者质量安全信任研究

消费者对乳制品质量安全信心,既是重大的民生问题,也是重大的经济社会问题.乳制品安全关系到消费者的健康,近年来我国乳制品安全事件频发,极大地影响了国内消费者的信心,也使乳制品行业受到重创.以我国大部分省市的消费者为研究对象,以消费者信任、行为等相关理论为依据,采用问卷调查的方式采集数据,对回收的有效问卷,通过信度、效度、消费者特征分析和因子分析方法,对我国目前乳制品消费者质量安全信任水平进行测度与分析.研究表明:企业品牌形象、产品质量口感、产品包装、消费者对食品安全的信任、感知价值与满意度等因素对乳制品消费者质量安全信任水平的影响较大;总体来说,我国消费者对于乳制品的信心偏低.针对目前我国乳制品质量安全的实际情况,从社会各主体角度出发,提出了乳制品消费者质量安全信任提升的对策建议.     

因子分析在甘肃工业产业结构分析中的应用

本文运用多元统计分析中的因子分析方法对2003年甘肃工业产业指标数据进行分析处理,综合概括出规模、效益和市场三个因子对甘肃工业结构的发展情况及主要特征加以分析总结,为甘肃工业结构进一步优化调整、稳定发展提供重要的参考依据。     

基于因子与聚类分析的中国建筑业产业竞争力研究

建筑业作为我国国民经济的支柱产业对推动经济的发展起着巨大的作用.本文基于《中国统计年鉴》(2006)和《中国建筑业统计年鉴》(2006)的数据,采用因子与聚类分析相结合的集成方法对中国31个省市的建筑业产业竞争力进行了排序和聚类.分析结果显示,中国建筑业产业竞争力的地区差异明显,对其解释了原因.其结论对推动中国建筑业的发展具有重要的借鉴意义.     

在岗位评价中应用因子分析与聚类分析

岗位评估是企业或组织制订薪酬制度的基础。在岗位评价及薪酬级别的设计中使用因子分析与聚类分析相结合的方法,克服了对指标得分简单加权求和的缺点,并以X J公司具体案例进行说明。     

高校排名的因子分析法研究

采用因子分析法对高校排名进行了研究.文中选取了刻画高校信息的22个指标,利用SAS8软件进行因子分析,选取了三个主因子,计算出各高校在这三个因子上的得分,并以各自的方差作为权重构造综合评价模型,对全国具有研究生招生资格的大学进行了排名,并给出了前15名高校的排名信息。     

上市公司竞争力的非线性评价:辽宁省例证

上市公司竞争力的科学评价,对如何正确引导上市公司的发展具有重要意义.通过因子分析与BP神经网络两种综合评价方法的比较,发现非线性的BP神经网络方法在上市公司竞争力的综合评价上,比传统的线性综合评价方法更具真实性和科学性,并就如何提升辽宁省上市公司竞争力给出了政策建议.     

基于交叉谱分析法的因子筛选

利用统计上的交叉谱分析法,对影响江苏省通州市的稻纵卷叶螟数量的气象因子进行了分析.结果表明,1、5月份的气象因子是制约该地区迁入虫量的关键因子;而7月份的气象因子只是对迁入虫量的数量波动有影响,但不能影响迁入虫量的基数.同时对虫情因子间的关系进行了分析,发现这些因子间的关系是很密切的,因而在预测模型中要考虑到它们之间的这种关系.     

基于哈密顿因子的蛋白质结构类研究

应用图论的哈密顿路模型研究了蛋白质结构类型,统计来自PDB的α型、β型、α+β型、α/β型单链蛋白质结构的哈密顿因子并进行方差分析,统计结果表明蛋白质结构不同类型的哈密顿因子存在显著差异,p值为0.0313.研究为蛋白质结构类研究提供了新的思路.     

A Comparative Investigation on Model Selection in Independent Factor Analysis

With uncorrelated Gaussian factors extended to mutually independent factors beyond Gaussian, the conventional factor analysis is extended to what is recently called independent factor analysis. Typically, it is called binary factor analysis (BFA) when the factors are binary and called non-Gaussian factor analysis (NFA) when the factors are from real non-Gaussian distributions. A crucial issue in both BFA and NFA is the determination of the number of factors. In the literature of statistics, there are a number of model selection criteria that can be used for this purpose. Also, the Bayesian Ying-Yang (BYY) harmony learning provides a new principle for this purpose. This paper further investigates BYY harmony learning in comparison with existing typical criteria, including Akaik’s information criterion (AIC), the consistent Akaike’s information criterion (CAIC), the Bayesian inference criterion (BIC), and the cross-validation (CV) criterion on selection of the number of factors. This comparative study is made via experiments on the data sets with different sample sizes, data space dimensions, noise variances, and hidden factors numbers. Experiments have shown that for both BFA and NFA, in most cases BIC outperforms AIC, CAIC, and CV while the BYY criterion is either comparable with or better than BIC. In consideration of the fact that the selection by these criteria has to be implemented at the second stage based on a set of candidate models which have to be obtained at the first stage of parameter learning, while BYY harmony learning can provide not only a new class of criteria implemented in a similar way but also a new family of algorithms that perform parameter learning at the first stage with automated model selection, BYY harmony learning is more preferred since computing costs can be saved significantly.     

基于因子分析的绩效管理

通过工作分析所形成的职务说明书涵盖了该职位的所有指标,各指标之间难免存在互相重复.本文采用因子分析方法,筛选出评估高校中层管理人员的四个关键绩效指标,建立了绩效管理的因子分析模型,并对该模型的含义进行了详细分析.