基于因子分析的全国各省市城市竞争力评估

本文针对全国各省市城市展开了深入、详细的研究,主要以全国31个省市自治区城市8项竞争力评价指标数据,运用因子分析法提取3个公因子,并根据因子载荷和指标意义给出了这3个公因子的经济意义,以各因子贡献率为因子权重,得出全国31个省市自治区城市竞争力评价指标排名,通过各因子排名和综合排名可以得出各省市自治区城市在整个中国城市中的排名地位和薄弱环节。最终通过定量的分析,可以对各城市提出有针对性、有指导意义的建议,从而提高整个中国的城市发展水平。     

基于多元统计分析的上市公司财务危机预警模型的研究

随着我国市场经济体制改革的深化和资本市场的快速发展,企业发生财务危机乃至破产的情形越来越多,因此有效的预防财务危机的出现是一个重要的研究课题。文章采用了实证分析的方法,利于我国上市公司的数据资料,使用SPSS13.0统计分析软件、基于多元统计分析方法,对选择的27个财务指标进行科学的降维,并根据回归分析方法构建模型,对财务危机状况进行预测分析。     

基于多元统计分析的区域经济研究

目前有效的缩小区域经济的发展差距是区域经济领域研究的重点,运用因子分析找到影响经济发展的关键因素;根据因子分析得出因子得分情况。以云南省为例利用回归分析重点对第三类地区进行经济指标的分析。通过以上的数据分析确定影响区域经济差异的因素并得出城镇化建设的重要性。     

多元统计分析法在体育科研中的应用状况研究

运用文献资料法,数理统计法研究了多元统计分析法在体育科研中的应用状况.研究得出:运用多元统计分析法的论文数在总的科研论文数中占的比例偏小;多元统计分析方法中运用最多的方法是多元相关分析、因子分析和多元回归分析:运用多元统计分析方法的论文数呈现出逐年上升的趋势;多元统计分析法主要应用在竞技比赛与分析、体质测量与评价和运动训练与测评三大领域.旨在促进多元统计分析方法在体育领域中的应用与推广.     

多元统计分析方法在上市公司综合评估中的应用

依据沪市公司2008年度财务报表中的25家上市公司的五个财务指标运用多元统计分析方法进行综合分析,对沪市商业类上市公司的经济效益分别从盈利能力、偿债能力和营运能力三个方面进行评价,可供投资者投资择股之用,对上市公司的经营决策具有明显的导向性。     

基于多元统计分析的葡萄酒及其理化指标评价研究

文中以2012年大学生数学建模竞赛A题为背景,针对我国葡萄酒业内缺乏利用理化指标对葡萄酒进行评级的现状,特别根据已知的葡萄酒质量评定结果、对应的酿酒葡萄和葡萄酒的理化指标以及芳香物质,进行多元统计分析,讨论通过理化指标控制葡萄酒质量的可行性问题,通过运算验证解决了评酒员可靠与否以及理化指标与葡萄酒质量之间关联程度的相关问题。     

上市公司财务状况的多元统计分析

公司财务状况是经济空间中诸多因素共振耦合的结果。为了对上市公司财务状况进行有效的评价,本文通过因子分析合理确定了各指标的权重并据此建立了综合评价模型。可为不同利益主体提供各种投资策略以减少投资风险,确保资本的增值回流。     

教师教学质量评估的多元统计分析

基于多元统计分析中因子分析的方法,借助SAS统计软件,对教师教学质量评估的测评数据进行综合分析,从13项指标中提取了3个客观的因子作为公因子,并以它们为依据评估每位教师的教学质量,从而对授课教师的教学质量作较科学的评估。     

因子分析在房地产销售情况中的应用

以2014年中国统计年鉴中10个指标数据为依托,采用因子分析法对31省、直辖市和自治区的商品房进行综合评价,得出了大致符和市场情况的商品房销售排名。结果表明:因子分析法全面考虑了影响商品房的个影响指标,不仅解决了各指标之间的相关重叠性,还客观确定了各指标权重,并较好地消除了商品房供求过高引起的销售失真问题,最终的综合评价结果确实符合了真实全国房地产市场。     

全国各省旅游业发展的多元统计分析

旅游业的发展对于各省的经济起着重要的作用,本人从国际旅游竞争力、星级饭店实力、旅行社规模与收益、旅游从业人员、旅游技术人员培养这五个方面选取14个指标组成各省份旅游业发展评价指标体系。运用多元统计中的因子分析提取五个公因子,并结合因子得分给出了各省的旅游业发展综合排名,最后通过比较聚类结果,给出了中国各省旅游业发展的评价与建议。     

探索性因子分析中统计方法的比对研究

本文以探索性因子分析中统计方法的选择为目标,针对在许多应用探索性因子分析的文献中存在的统计方法选择不当致使计算结果失真这一现象,对探索性因子分析中的15种统计方法进行了比对研究,并给出了建议。     

基于多元统计分析的封闭式基金业绩评价

本文引入在险价值(VaR)和基金折价率指标,利用因子分析和聚类分析方法对基金业绩进行综合评价。实证分析发现我国封闭式基金收益率优于市场收益率,少数几只基金业绩相对突出,实现低风险高收益的目标。但封闭式基金折价幅度较大,基金内部收益水平与外部评价状况背离,反映了市场投资者的投资非理性现象。     

统计基础工作中引入时间价值因素分析

在统计基础工作中,经常利用数列来表示经济现象在时间变化上的发展规律,由于该数列是将指标值按时间先后顺序简单排列,并没有考虑到各指标值本身所发生的时间价值,所以对于析始指标值的分析,不能精确反映和发现经济现象的实质及其发展变化规律。引入时间价值因素后,各指标值将会根据时间价值因素的变化而发生变化,分析时将会更为准确的发现经济现象发展变化规律。     

浅析事业单位财务工作中统计分析的应用

随着社会生产力的发展,经济步伐不断向纵深的推进,我国的事业单位也在这个过程中得到了较好的建设、发展。其中,财务工作是我国事业单位运行过程中非常重要的一项工作,在本文中,将就事业单位财务工作中的统计分析应用进行一定的研究与探讨。     

因素分析法在施工统计分析中的应用

施工统计分析中因素分析法的应用,指的是对施工全过程出现的各种情况,运用统计方法进行分析,从中找出其中存在的规律,进而提出相应的解决措施。本文对于施工统计分析中因素分析法进行了剖析,对于其中存在的问题提出了相应的解决措施。     

广西R&D经费投入规模与强度统计分析

R&D活动是科技创新的核心载体,是广西提升自主创新能力的主要途径。近年来,广西R&D经费投入规模保持快速增长态势,R&D经费投入强度多年在低位徘徊,但近2年有逐步加快的趋势。     

SPSS因子分析在企业社会责任评价中的应用

文章探讨了因子分析法在企业社会责任评价中的适用性,并通过详细地举例介绍spss因子分析如何具体地应用到火电企业社会责任评价中,来说明了因子分析法应用于火电企业社会责任评价的合理性,并根据spss软件运行出的结果进行分析评价,以确定评价火电企业社会责任最简单和最适标准的模型。     

多元统计方法在空气质量分析中的应用

造成空气污染的因素众多,主要包括气象条件、污染源及其强度等自然因素以及供暖、交通等人为因素。本文以北京市的气象条件,AQI,以及主要污染物为指标,基于历史数据,利用因子分析和对应分析的方法,对北京市空气质量做出合理的评价,并提出相应的解决方案及合理化建议。     

Multivariate Small Area Estimation of Multidimensional Latent Economic Well-being Indicators

Factor analysis models are used in data dimensionality reduction problems where the variability among observed variables can be described through a smaller number of unobserved latent variables. This approach is often used to estimate the multidimensionality of well-being. We employ factor analysis models and use multivariate empirical best linear unbiased predictor (EBLUP) under a unit-level small area estimation approach to predict a vector of means of factor scores representing well-being for small areas. We compare this approach with the standard approach whereby we use small area estimation (univariate and multivariate) to estimate a dashboard of EBLUPs of the means of the original variables and then averaged. Our simulation study shows that the use of factor scores provides estimates with lower variability than weighted and simple averages of standardised multivariate EBLUPs and univariate EBLUPs. Moreover, we find that when the correlation in the observed data is taken into account before small area estimates are computed, multivariate modelling does not provide large improvements in the precision of the estimates over the univariate modelling. We close with an application using the European Union Statistics on Income and Living Conditions data.