对我国农村居民生活水平的统计分析

文章主要运用多元统计中的主成分法和系统聚类法对我国农村居民生活消费现金支出情况进行了分析，根据第一主成分把选取的31个省市地区分为五类，并在此基础上提出了对提高生活水平的几点建议．     

我国农户生活消费指标分析及政策建议

农村居民生活消费主要是从食品、衣着、居住等8个指标来反映农村居民的生活水平.本文选取了1978～2002年的数据,运用主成分分析的方法对这8个指标进行量化分析得到第一主成分,根据这一主成分可以得到居住和文教娱乐用品及服务这两项指标的系数最大(达到了0.997),提示我国农村居民生活消费更倾向于这两方面.在此基础上,对完善几项服务性消费提出了措施及建议,为促进农民消费及完善其结构奠定了基础.     

福建漳州古山重景区旅游者碳足迹研究

旅游者碳足迹是通过测量旅游活动过程中的碳排放量并借以分析旅游活动对资源环境影响的一种新方法.借鉴前人研究成果,运用碳足迹分析法,从旅游餐饮、旅游住宿、旅游交通、旅游购物、旅游活动的能耗方面来计算旅游者在福建漳州古山重景区内游览过程中的碳足迹.得出结论如下:旅游者年碳足迹总量为1228851.7kg,人均碳足迹为40.962kg,其中旅游餐饮的碳排放量占67.66%,在所调研旅游活动的五个方面中所占比例最高,交通所占比率29.15%,位居第二;住宿与购物两项旅游消费活动比重也较低,分别为0.06%和0.67%.文中针对各项活动的碳排放特点,比较景区内碳排放量所占比例后提出了减少碳排放,发展低碳旅游和构建低碳景区的措施与建议.     

上海市高校教师体育消费动机的主成分分析

采用主成分分析法对上海市高校教师体育消费动机的主成分进行分析。结果显示:上海市高校教师体育消费动机主成分有身心健康因子、时尚娱乐因子、情感因子、亲情因子、审美因子五个主成分构成;用方差分析进一步对不同性别、职称的高校教师体育消费动机分析中发现,不同指标水平的体育消费动机总体上存在显著性差异。     

基于均值化主成分分析的城镇居民消费性支出应用研究

均值化主成分分析是在传统主成分分析法的基础上,采用均值化方法对数据进行预处理的一种改进方法。利用均值化主成分分析法对全国各地区城镇居民的人均消费支出情况进行分析,并使用Matlab平台进行仿真,最终提取出反映消费支出的主成分,为下一步的研究工作提供必要的决策支持。     

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.     

某市牛奶消费者消费习惯分析

通过采用抽样调查的方式,构建一定的因素对太原的牛奶消费情况进行主成分分析。然后根据主成分分析的结果对厂家提出建议。     

基于核主成分分析和子空间分类的边缘检测方法

针对传统边缘检测方法对噪声敏感的问题,提出了一种基于核主成分分析和子空间分类的边缘检测方法,建立了统一的图像特征表达模型.首先结合其它边缘检测方法进行采样并将采样结果投影到特征空间,然后将核主成分分析得到的特征向量组成特征空间的一个子空间,最后将子空间分类法推广到特征空间来对数据进行分类.实验结果表明,该方法增强了对噪声的鲁棒性,能适应小样本训练,其边缘检测效果明显优于经典算子、主成分分析和非线性主成分分析方法.     

区域经济社会发展综合评价与预测

针对主成分分析(PCA)在多指标综合评价中非线性分析上的不足,提出了综合评价的核主成分分析(KPCA)方法.利用核函数将原空间映射到高维特征空间,在高维空间进行线性主成分分析;通过对核参数的适当选取,可使得最大特征值的贡献率达到或接近85%,避免了多个主成分的不同组合而导致评价结果不一致.在此基础上,利用最小二乘法建立核主成分回归方程--KPCR,并将其应用于区域经济社会发展综合评价与预测.     

灰色主成分及其实证分析

创建了灰色主成分分析法．在灰色绝对关联分析的基础上，建立了灰色主成分分析的基本理论，定义了灰色主成分的贡献率，并对济南市出观经济的一致指标作了灰色主成分景气指数的实证分析．     

云南省各州市农村消费的区域实证分析

明确农村消费的地区及结构差异是制定刺激农村消费有关政策的实证基础。结合云南省地域特点,针对云南省各州市农村居民消费进行区域分析和数学建模,运用K均值聚类分析、主成分分析及回归分析,以了解云南省各州市农村居民的消费构成和习惯。结果表明,云南省2010年各州市农村居民消费构成差异较大,消费结构不合理;K均值聚类分析显示云南省各州市农民消费情况可划分为三类,每类之间存在较大差异;AIC准则表明主成分回归模型比全模型更优,解释了变量90.6%的信息,模型通过了显著性检验。主成分回归的结果显示农村居民消费与收入存在显著相关性。     

城市餐饮消费行为数据可视化

针对团购网站餐饮类消费数据类型的多样性,采用了多视图可视分析方法对城市餐饮消费行为中的消费者地域选择、情感倾向以及热点话题进行了分析,针对餐饮消费行为数据规模庞大、维度信息复杂等特征,基于时空维度设计了多粒度数据过滤方法,在此基础上设计并实现了城市餐饮消费行为可视分析系统。通过对某团购网站上某市餐饮类消费数据的分析表明,系统在用户交互分析下能够有效识别城市餐饮消费行为特征。     

基于多元统计方法的酒店建筑能耗分析研究

以福建省建筑节能监管体系建设工作为基础,介绍了本地区酒店建筑的能耗现状.选取了建筑面积、空调冷源侧功率等8个主要能耗影响因素作为回归分析初始变量,通过主成分分析,提取出3个主成分,并在此基础上,建立了酒店建筑能耗二次回归模型,从统计学及实践两个角度验证了该模型的准确性和有效性.     

多变量时间序列的主成分分析及估计

研究了多变量时序分析中的主成分分析方法，由此对高维多变量时间序列进行了降维处理。本方法是将原来的时序变量变换为低维的主成分变量，然后将低维主成分变量作为新的时序变量进行建模。在此基础上研究了多变量时间序列主成分估计的偏差及其与最小二乘估计的关系     

基于非线性主成分方法的科技期刊综合评价

非线性主成分是传统线性主成分的推广,能够提取非线性特征.在科技期刊的综合评价问题中,由于指标间存在非线性关系,非线性主成分分析能够很好的解决这个问题,并且提取的信息程度较高.     

油指纹鉴别中主成分分析法的实现与可视化表达

基于Oracle的油指纹数据库管理系统,提出了油指纹鉴别方法的软件设计架构,并讨论了.NET环境下使用C语言实现主成分分析算法以及点图绘制技术。结合主成分分析方法在溢油鉴别中的应用,从面向对象的思想出发,进行接口和类的设计,实现了主成分分析的算法以及可视化表达,基于此架构可以设计出更多的油指纹鉴别方法,具有灵活方便的扩展性。此方法能够针对大量油样数据进行分析并能够快速缩小可疑溢油源的范围,提高溢油鉴别的效率。     

时间序列与主成分分析的结构损伤识别

提出一种基于AR模型均方根误差主成分分析的结构损伤识别方法.首先利用检测数据建立AR模型,求得模型的均方根误差,然后,采用主成分分析的方法获得主成分载荷矩阵,将此矩阵经过数据标准化处理得到结构损伤特征指标.通过比较结构不同状态下传感器获得的损伤特性指标,进行损伤定位.最后,基于美国Los Alamos实验室三层框架结构模型的损伤实验数据,利用本文方法和基于AR模型系数损伤定位的方法对该结构各种损伤状况进行识别.2种方法的对比研究表明采用本文的方法,通过主成分分析排除外界干扰因素,减少运算量,具有更高的损伤识别精度.     

新疆48个春小麦品种农艺性状的聚类分析及主成分分析

对新疆４８个春小麦品种选取的１０个农艺性状，按照离差平方和法进行系统聚类分析，将其共分为１２类；通过进行主成分分析，选取能代表全部遗传信息９０％以上的五个主成分，并对各性状在相应主成分中的贡献进行分析，明确了根据系统聚类分析结果，结合主成分分析在选取育种材料时应遵循的基本原则，即入选亲本时，应以第二主成分较高，第一、第三、第四主成分居中，而第五主成分不宜高为宜，有利于达到使株粒重、收获指数、克草粒重、千粒重、穗粒数得到提高，而使无效小穗、无效分蘖减小的目的。     

主成分分析法在地下洞室群施工中的应用

为全面考虑大型地下洞库群施工过程中涉及的诸多因素,以选择合适的施工方案,介绍了主成分分析方法的基本原理及实施步骤,采用了层次分析法确定影响因素的权重.利用此方法在充分考虑大型地下洞室群施工过程中诸多影响因素的基础上,结合工程实例对施工方案进行了评价,并从中优选出最佳施工方案.层次主成分分析法分析各个指标因素之间的相对重要度,使施工方案的评价更具有客观性.     

基于核主成分分析的人脸识别

核主成分分析方法是主成分分析的改进算法,其采用非线性方法提取主成分.把核主成分分析应用到人脸识别中,利用核主成分分析方法选择合适的核函数在高维空间提取人脸图像的主成分.核主成分分析与传统主成分分析相比,可以得到更好的适合分类的特征.基于ORL人脸库,识别核主成分分析提取出的主成分的相关性系数.实验结果表明,核主成分分析不仅实现了降维,而且能取得比传统主成分分析更好的识别性能,正确识别率为92.5%.