本文關(guān)鍵詞：改進(jìn)的主成分綜合評價(jià)法及其在居民消費(fèi)水平評價(jià)中的應(yīng)用，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：多指標(biāo)綜合評價(jià)問題涉及到多個(gè)學(xué)科。譬如,農(nóng)業(yè)、環(huán)境、醫(yī)學(xué)等許多領(lǐng)域,通過一定的數(shù)學(xué)函數(shù)將多數(shù)指標(biāo)值整合為一個(gè)綜合評價(jià)值。但是,不少綜合評價(jià)模型存在著人為因素較強(qiáng)的缺陷。主成分分析法是一種重要的多元統(tǒng)計(jì)工具。它有著讓學(xué)者們特別青睞的優(yōu)點(diǎn):一是它的降維思想;二是它能給出相對客觀的權(quán)重。首先,本文介紹了本文的研究背景、主成分綜合評價(jià)法的現(xiàn)狀、本文主要內(nèi)容及組織結(jié)構(gòu)。其次,本文介紹了主成分分析法、因子分析法的基本思想、傳統(tǒng)數(shù)學(xué)模型、流程及步驟。同時(shí),分析二者在多指標(biāo)綜合評價(jià)問題上的相同點(diǎn)與不同點(diǎn)。目前,國內(nèi)學(xué)者已經(jīng)提出了幾種改進(jìn)的主成分綜合評價(jià)模型。進(jìn)行集成和進(jìn)一步改進(jìn)是本文的研究思路,本文提出一種新的主成分綜合評價(jià)模型。通過SPSS和MATLAB軟件,將它與因子分析法及傳統(tǒng)的主成分法應(yīng)用于居民消費(fèi)水平評價(jià)中進(jìn)行實(shí)證研究,三種方法的比較分析結(jié)果進(jìn)一步說明該模型是一種較合理有效的多元統(tǒng)計(jì)綜合評價(jià)法。最后,本文對本研究進(jìn)行了總結(jié),并對新模型中需要進(jìn)一步研究的理論知識及居民消費(fèi)水平評價(jià)中盡可能取得一手資料的需求等等提出迫切展望。
【關(guān)鍵詞】：主成分分析 因子分析 綜合評價(jià) 改進(jìn)的PCA 消費(fèi)水平
【學(xué)位授予單位】：重慶師范大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號】：F126
【目錄】：

• 摘要5-6
• ABSTRACT6-8
• 目錄8-10
• 1 引言10-13
• 1.1 研究背景10
• 1.2 主成分綜合評價(jià)法的現(xiàn)狀10-12
• 1.3 本文的主要內(nèi)容12
• 1.4 本文組織結(jié)構(gòu)12-13
• 2 主成分分析法與因子分析法13-22
• 2.1 主成分分析法的基礎(chǔ)知識13-16
• 2.1.1 主成分分析法的基本思想13
• 2.1.2 主成分分析法的傳統(tǒng)數(shù)學(xué)模型13-14
• 2.1.3 主成分的計(jì)算14-15
• 2.1.4 主成分分析法的邏輯圖及一般步驟15-16
• 2.2 因子分析法的基礎(chǔ)知識16-19
• 2.2.1 因子分析法的基本思想16
• 2.2.2 因子分析法的傳統(tǒng)數(shù)學(xué)模型16-17
• 2.2.3 主成分法求解初始因子載荷陣17-18
• 2.2.4 因子旋轉(zhuǎn)技術(shù)18-19
• 2.2.5 因子分析法的邏輯圖及一般步驟19
• 2.3 主成分分析法與因子分析法的比較分析19-21
• 2.3.1 在多指標(biāo)綜合評價(jià)問題上的相同點(diǎn)20
• 2.3.2 在多指標(biāo)綜合評價(jià)問題上的不同點(diǎn)20-21
• 2.4 本章小結(jié)21-22
• 3 改進(jìn)的主成分綜合評價(jià)法22-26
• 3.1 傳統(tǒng)模型的局限性22-23
• 3.1.1 標(biāo)準(zhǔn)化的不足22
• 3.1.2 綜合主成分得分的誤區(qū)22-23
• 3.2 改進(jìn)的主成分綜合評價(jià)法23-25
• 3.2.1 分組主成分分析法23
• 3.2.2 方法簡介23-25
• 3.3 本章小結(jié)25-26
• 4 改進(jìn)的主成分綜合評價(jià)法在居民消費(fèi)水平評價(jià)中的應(yīng)用26-39
• 4.1 原始數(shù)據(jù)及數(shù)據(jù)處理26-29
• 4.2 基于傳統(tǒng)因子分析的居民消費(fèi)水平評價(jià)29-33
• 4.2.1 判斷數(shù)據(jù)是否適合因子分析29
• 4.2.2 因子分析的數(shù)據(jù)結(jié)果及分析29-33
• 4.3 基于分組主成分分析的居民消費(fèi)水平評價(jià)33-35
• 4.3.1 因子旋轉(zhuǎn)分組33
• 4.3.2 分組主成分及結(jié)果分析33-35
• 4.4 基于改進(jìn)的主成分綜合評價(jià)法的居民消費(fèi)水平評價(jià)35-36
• 4.4.1 相關(guān)系數(shù)矩陣35
• 4.4.2 改進(jìn)的主成分綜合評價(jià)法的結(jié)果分析35-36
• 4.5 三種方法的比較分析36-38
• 4.6 本章小結(jié)38-39
• 5 全文總結(jié)與展望39-41
• 5.1 本論文研究總結(jié)39
• 5.2 未來工作的展望39-41
• 參考文獻(xiàn)41-43
• 附錄A：作者攻讀碩士學(xué)位期間發(fā)表論文及科研情況43-44
• 附錄B：2013 年我國31省農(nóng)村居民人均消費(fèi)支出數(shù)據(jù)44-45
• 致謝4

【相似文獻(xiàn)】

中國期刊全文數(shù)據(jù)庫 前10條

1 蘇樹軍;;運(yùn)用主成分法對新疆與全國全面小康社會的比較[J];新疆職業(yè)大學(xué)學(xué)報(bào);2006年02期

2 許嚴(yán);杜豫川;孫立軍;劉黎萍;;基于主成分法的旅客信息需求分析[J];公路工程;2011年05期

3 谷偉偉;程坤;;分組主成分法的應(yīng)用[J];湖南師范大學(xué)自然科學(xué)學(xué)報(bào);2014年01期

4 彭維湘;多變量綜合的主成分旋轉(zhuǎn)法研究[J];數(shù)量經(jīng)濟(jì)技術(shù)經(jīng)濟(jì)研究;2005年06期

5 孫細(xì)燕;康銳;;基于主成分法的高新技術(shù)服務(wù)業(yè)發(fā)展現(xiàn)狀評價(jià)[J];物流工程與管理;2013年12期

6 羅紅松;馬慶琰;;基于分組主成分法的科技板投資價(jià)值分析[J];科技創(chuàng)業(yè)月刊;2007年10期

7 梁琪;企業(yè)信用風(fēng)險(xiǎn)的主成分判別模型及其實(shí)證研究[J];財(cái)經(jīng)研究;2003年05期

8 趙妍;張?jiān)迫?;主成分法在上市公司行業(yè)經(jīng)營評價(jià)中的應(yīng)用[J];消費(fèi)導(dǎo)刊;2007年05期

9 殷煥武;張俊光;;基于主成分法的投資項(xiàng)目多方案評價(jià)[J];工業(yè)工程;2008年05期

10 阮敏;主成分方法在經(jīng)濟(jì)管理綜合評價(jià)應(yīng)用中的誤區(qū)[J];統(tǒng)計(jì)與決策;2005年07期

中國重要會議論文全文數(shù)據(jù)庫 前1條

1 鐘曉妮;周燕榮;易靜;;主成分法在優(yōu)先解決衛(wèi)生問題次序研究中應(yīng)用研究[A];重慶市預(yù)防醫(yī)學(xué)會2004年學(xué)術(shù)交流會論文集[C];2004年

中國碩士學(xué)位論文全文數(shù)據(jù)庫 前4條

1 谷偉偉;分組主成分和核主成分的研究與應(yīng)用[D];中國礦業(yè)大學(xué);2014年

2 洪素珍;如何有效利用主成分分析中的主成分[D];華中師范大學(xué);2008年

3 張葉偉;基于主成分法的建設(shè)工程項(xiàng)目風(fēng)險(xiǎn)管理研究[D];北京化工大學(xué);2012年

4 王艷艷;改進(jìn)的主成分綜合評價(jià)法及其在居民消費(fèi)水平評價(jià)中的應(yīng)用[D];重慶師范大學(xué);2015年

  本文關(guān)鍵詞：改進(jìn)的主成分綜合評價(jià)法及其在居民消費(fèi)水平評價(jià)中的應(yīng)用，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

，

本文編號：484308