主成分回归分析在经济学中的应用

本文针对销售数据实例,采用多元回归分析,得到回归预测模型,但由于多元统计回归不能处理多重共线性,将产生较大误差。为了避免这种共线性,本文采用主成分回归模型来预测销售利润,得出优于多元线性回归的预测模型。这种回归不但可以在多元的情况下起到降雏的作用,还可以排除多元线性回归不能解决的多重共线性,使误差减小,得到更实用的预测模型。     

主成分分析在研究冠心病病因中的应用

本文采用主成分分析的方法，对导致冠心病的诸多因素进行了分析，并按所起作用的重要程度进行了排序，找出了导致冠心病的关键因素．     

主成分分析及其在城市规划中的应用

介绍了主成分分析的计算方法,并举例说明该法在城市规划经济分析中的应用.     

主成分分析在科技期刊评价中的应用

介绍了主成分分析在科技期刊评价中的应用。主成分分析在简化数据结构,消除变量之间的相关性以及选择变量子集合等方面具有重要作用。     

主成分分析在水利工程评标中的应用

针对水利工程评标中多指标量化问题,本文给出一个利用主成分分析法建立的水利工程评标模型,并结合实例,进行数据计算,最终得出评标结果,说明该评价模型的合理性和实用性.     

主成分分析在棉田质量评价中的应用

运用主成分分析法对农七师125团棉田进行质量评价。随机选取50块耕地共10个变量(评价项目)，对各变量进行数据标准化处理，再进行主成分分析。分析结果表明，第Ⅰ～Ⅲ主成分代表了评价指标的87.91％信息。根据主成分的综合得分划分棉田等级，分析结果与其它评价方法得出的结论一致。     

主成分分析在疾病检测中的应用

主要从某医院测得100例疾病患者的18项症状出发,通过SAS软件利用主成分分析,得出影响判断各类肝病的主要症状,并通过患者的症状对其所患的肝病类型进行判断.     

主成分分析在人脸识别研究中的应用

PCA(Principal Component Analysis),主成分分析方法,是一种得到广泛应用的人脸识别方法。PCA算法提供了一个高维和低维空间的线性变换矩阵,就是利用低维特征向量来表示原始样本信息,利用变换矩阵可以得到一个特征子空间,即特征脸。进行识别时,把待识别的人脸向其投影,采用最近邻法得到最近的点,最终识别该人的身份。     

主成分分析在污灌区土壤分析中的应用

叙述了主成分分析的原理及其在污灌区土壤中的应用,并对阜新市东梁桥污灌区土壤中的重金属含量进行了分析研究。首先在研究区内选择10个采样点,并对其表层土分别采样,进行Cr、Ni、Pb、Cu、Zn、Cd等重金属分析,识别出主要污染因子,并对1~#和4~#进行剖面采样,共采集剖面样品8个,进而采用主成分分析法对该地区的重金属数据进行分析,确定出主成分的个数,为东梁桥污灌区进行重金属污染分析减轻了工作量,并且获得了选择最佳变量的效果。     

主成分分析在可持续发展评价体系中的应用

建立了甘肃省12个地级城市可持续发展综合实力评价的指标体系,采用主成分分析法对2006年的经济统计数据进行了综合分析,从实证的角度研究了城市可持续发展综合实力,说明了主成分分析能对城市可持续发展评价进行有效的分析。     

主成分分析在大学生体质评价中的应用

应用主成分分析的原理和方法，以山西省普通高校６３５名在校学生的身高、体重、肺活量血压等１５项检测指标，求得反映学生身体形态、素质、生理机能等不同侧面的３个主成分。以此作为学生体质评价的标准，简单明了，便于推广应用，全部数据在ＡＳＴ３８６ｘ／２５计算机上实现。     

主成分分析在企业经济效益评价中的应用

主成分的概念首先是由Karl parson在1901年引入,后又由Hotelling于1933年将这个概念推广到随机向量,主成分分析是一种将多个指标化为少数互相无关的综合指标的多元统计方法。运用多元统计分析中的主成分分析法,设法将原来众多的具有一定相关性的指标,重新组合成一组新的相互无关的综合指标来代替原来指标。通常数学上的处理是将原来指标作线性组合,从中选取方差最大的作为第一主成分,并结合北京某机械厂几年来生产中经济效益变化状况的相应指标,进行了综合分析,给出了相关的评价。     

主成分分析在GPS噪声剔除中的应用分析

基于主成分分析的基本原理,应用此方法,对GPS观测数据进行处理分析,结果表明,GPS单日解序列中存在的噪声得到了有效的剔除或减弱,提高了GPS站点坐标的精度与可靠性,对GPS的应用具有一定的参考价值。     

主成分回归分析在收入分配中的应用

采用主成分回归分析的方法,对贵州省城乡居民收入差距作实证分析。依据1979～2008年的数据,选取贵州省城乡居民的收入、消费、人口、教育、农业等几大方面的相关指标。实证结果显示,不论是从定性角度还是从定量角度分析,贵州省城乡居民收入差距都呈现增长趋势。     

主成分分析在经济可持续发展研究中的应用

阐述了主成分分析的基本原理,并借助统计分析软件SAS对河北省2003年11个地区的经济可持续发展状况进行了数量分析.其中对各主成分的经济意义作了详细解释,并在此基础上得出11个地区的经济可持续发展水平评估的综合排名,同时对各市区经济可持续发展状况进行了综合评价.     

主成分分析法在课程设置中的应用

课程设置采用主成分分析法，以实际的学生成绩为应用对象，通过计算得到了相互无关的综合指标，并对结果进行了恰当的分析，得到了与实际相符的结论。     

主成分分析在居民消费价格分类指数中的应用

在进行消费结构变动的分析时,由于指标多且指标体系中各指标之间存在着多重共线性,这是影响模型稳定的重要因素,使所得的模型中出现了不符合经济学原理的现象。为此采用主成分分析来消除这种多重共线性,建立主成分回归模型。运用主成分回归分析方法,建立了关于我国居民消费价格指数变动的主成分回归模型,消除了多重共线性,使模型达到了很高的拟合优度,体现了主成分分析在消除回归模型中的多重共线性的优越性。     

环境质量评价中的主成分分析与全局主成分分析方法

给出在环境质量评价中对即时性平面数据的主成分分析方法与对多维动态数据系统的全局主成分分析方法,着重介绍了对时序立体数据表进行立体式的综合与简化,并应用于具体的实例,得到很好的结果.这两种方法对环境质量的评价和治理工作都有积极的指导作用与重要的应用价值.     

主成分分析法在农村电气化发展中的应用

在阐明主成分分析法原理的基础上,以浙江省农村电气化的近20种技术经济指标,进行主成分计算和分析,获得影响农村电气化发展的关健因素。并以此预测我国农村电气化发展方向。     

主成分分析法在商业银行绩效评价中的应用

目前商业银行的绩效评价体系存在一些缺陷,主要表现在评价指标过多,指标具有明显的相关性,指标权重赋值具有明显的主观性和固定性,指标体系缺乏动态性等。本文在传统绩效评价的基础上,引入主成分分析方法,旨在利用主成分方析,对原评价体系进行简化指标,客观赋值和动态评价的优化。