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区域旅游综合实力评价指标体系的构建及其实证研究——以山东省17地市为例

1研究背景区域旅游发展要做到“立足全球,着手地方”,区域旅游的发展受到多种因素的影响,评价旅游发展综合实力,必须建立适当的指标体系.目前学者对旅游发展综合实力的测度尚未有达成明确的共识,相关研究多集中在省际之间[1~3],而对省域内的研究很少.主成分分析(principal components analysis,即PCA)方法,也称为主分量分析,由Hotelling于1933年首先提出[4],是多元统计分析中一种重要的方法,它通过多个指标的线性组合,将众多具有相关关系的指标归结为少数几个综合指标(主成分Fi),既能使各主成分相互独立,舍去重叠信息,又能更集中更典型地表明研究对象的特征,但当前PCA方法有被滥用的趋势,不少研究者对其适用条件及原理并没有深入把握,如不少文献在应用中只字未提是否通过了KMO检验和Bartlett检验[1~3].山东省是我国的旅游大省,近10年来旅游发展的主要指标保持高速增长,1996—2004年国内...  (本文共5页) 阅读全文>>

《统计与咨询》2007年04期
统计与咨询

主成分分析与因子分析在实践应用中的辨析

在社会经济实证问题研究中,为全面、系统地分析问题,通常要考虑众多对某经济过程有影响的因素,而太多的因素变量会增大计算工作量和增加分析问题的复杂性。但是盲目的减少指标会损失很多信息,容易产生错误的结论。主成分分析是研究如何通过少数几个主成分来解释多变量的方差一协方差结构的分析方法,也就是求出少数几个主成分,使它们尽可能多地保留原始变量的信息,且彼此不相关。主成分分析是利用降维的方法来处理多变量、大样本的问题,是人们解决实际问题的理想工具。关于主成分分析、因子分析的应用书籍、文章非常多,其中大多也是利用SPSS统计软件进行处理的,给读者以许多的启示,但在实际应用中也出现了一些问题。一、关干主成分分析应用中的问题如在段清堂、刘玲芬的《主成分分析在综合评价中的应用》(以下简称《文献)))文中(第14一巧页),有两处模糊问题值得澄清:一是在计算出“累计贡献率P=8 8.83%,则K=5,即取6个主成分变量来代替原来9个变量。前6个主成分对...  (本文共3页) 阅读全文>>

《吉林大学学报(信息科学版)》2007年05期
吉林大学学报(信息科学版)

灰主成分分析研究及其应用

引言主成分分析[1]是利用降维的思想,把多指标转化为少数几个综合指标的多元统计方法。然而在许多情况下,这些指标之间有一定的相关性,所反映的信息有一定的重叠。主成分分析法就是以不丢失或很少丢失原有信息量为前提,将原有的多个彼此相关的指标转换成新的、少数几个彼此互不相关的综合指标,从而构成判断某种现象的综合指标。主成分综合评价法[2]的关键是利用样本的协方差矩阵求主成分,但由于协方差矩阵易受指标的量纲和数量级的影响,可以采用相关系数进行主成分分析。主成分分析方法在很多领域都得到广泛应用,如特征提取、模式识别、图像处理、综合评价、故障诊断等。但经典的主成分分析方法仍然存在以下不足:1)对于“杂乱的”观测值(“离群值”)非常敏感,可能会表现出与事实不相符的结论;2)不能及时、准确地反映基于时间序列的数据的变化特征与趋势。所有时间序列的基本点就是每个序列包含了产生该序列系统历史行为的全部信息。问题在于怎样才能根据这些时间序列,较精确地找出...  (本文共8页) 阅读全文>>

《统计与决策》2007年21期
统计与决策

关于主成分分析的几种常用改进方法

主成分分析是一种常用的多元统计分析(即多指标的统计方法)方法。是一种化繁为简,将指标数尽可能压缩的降维(即空间压缩)技术,也是一种综合评价方法。目前已广泛应用于许多领域,如:城市生态系统可持续发展的分析,工业企业经济效益的分析,公司财务评价,学习成绩的比较评价等等。但是,传统的主成分分析法在综合评价当中已暴露出很多缺陷,很多学者也提出了不同的改进方法,这些改进方法是与一定的现实条件相关联的,因此也不乏出现误用。本文将对常用的改进方法作进一步探讨。111.4求R的P特征值λ1,λ2,…,λp及对应的特征向量lj=lij┇lpl"##$%&&’,j=1,2,…,p1.5建立主成分按累积方差贡献率kj=1(λ1pj=1(rjj85%(或80%)的准则,确定k,从而建立前k个主成分:Zj=lj'Z=l1jY1+…+lpjYp,j=1,2,…,k1.6计算前个主成分的样本值Zij=pj=1(Yitltj i=1,2,…,n,j=1,2,…...  (本文共2页) 阅读全文>>

《学术问题研究》2016年01期
学术问题研究

主成分分析方法求解主成分方法的改进

一、引言主成分分析方法是多元统计方法中比较重要的一种方法,当所研究的问题指标比较多时,可以通过提取原始指标中的“重要信息”,以期用较少的指标体现较多指标所蕴含的信息量的方法。从而降低问题的复杂程度,抓住问题的主要矛盾。主成分分析方法的核心就是求解主成分,常用的主成分提取方法有两种:第I种方法是不对原始数据做任何处理,直接计算原始数据的协方差矩阵,然后计算协方差矩阵的所有特征值和标准化特征向量,将求得的特征值从大到小排序,并计算每个特征值在所有特征值之和中的比重,提取累积比重大于85%的所有成分即为主成分,或者所有特征值大于1的成分为主成分,主成分系数即为对应特征根的标准化特征向量。第II种方法是先对原始数据进行Z-score标准化,然后再计算标准化后数据的协方差矩阵,接下来的处理和第I种方法一样,也是对特征值大于1或者累计方差贡献大于85%的主成分进行提取。然而这两种方法在实际应用中会存在各种问题,所以需要对原始数据先进行处理后...  (本文共6页) 阅读全文>>

《经济研究导刊》2018年04期
经济研究导刊

基于主成分分析和聚类分析的股市板块流动性分析

成大幅度价格变化的能力。Schwartz认为,流动性是以合理的一、流动性与主成分分析方法价格迅速成交的能力。从上面的定义来看,刻画流动性不能流动性是股票市场的生命力所在。流动性作为资本市场使用一维变量来度量,流动性实际是包含了四个方面的内的重要因子,是指资产能够以合理价格以及较低的交易成本容:速度、紧度、深度和弹性,即交易时间、交易成本、交易数迅速地转换成其他资产的一种能力,是用来评价证券市场运量和弹性。行质量的重要指标之一,备受学术界的关注。在流动性充足由于数据获取的限制,本文只选择了15种度量方法,即的市场,证券的买卖成本较低,市场比较稳定,投资者对市场15个度量指标:成交量(Q)、成交金额(V)、市场深度(D)、对有信心,资源的配置效率也会提高。所以,进行流动性研究对数深度(Dlog)、绝对价差(Sabs)、对数绝对价差(LogS abs)、相于股票市场具有重大意义。对价差(SrelM)、用最后交易价格计算的相对价差(Sr...  (本文共4页) 阅读全文>>