導(dǎo)語(yǔ)：如何才能寫(xiě)好一篇多元統(tǒng)計(jì)分析，這就需要搜集整理更多的資料和文獻(xiàn)，歡迎閱讀由公務(wù)員之家整理的十篇范文，供你借鑒。

篇1

關(guān)鍵詞：盈利能力；運(yùn)營(yíng)能力；償債能力；多元統(tǒng)計(jì)分析；財(cái)務(wù)分析

近些年來(lái)，隨著經(jīng)濟(jì)的迅猛發(fā)展，無(wú)論是一個(gè)小企業(yè)，還是一個(gè)跨國(guó)大企業(yè)，甚至是一個(gè)國(guó)家，進(jìn)行財(cái)務(wù)分析都是當(dāng)前工作的重中之重。因此，將多元統(tǒng)計(jì)分析應(yīng)用于財(cái)務(wù)分析中是很重要的。

1常用的評(píng)價(jià)指標(biāo)

目前，我們對(duì)財(cái)務(wù)進(jìn)行分析時(shí)主要有三個(gè)常用的指標(biāo)——盈利能力、營(yíng)運(yùn)能力和償債能力。但是這三個(gè)指標(biāo)各有自己的優(yōu)、缺點(diǎn)。1.1盈利能力盈利能力，也叫收益能力，指的是企業(yè)資金、資本的增值能力。簡(jiǎn)單地說(shuō)，就是指企業(yè)的獲利能力。盈利能力一般表現(xiàn)為：企業(yè)獲得利潤(rùn)數(shù)額的多少以及獲利水平的高低。這一指標(biāo)是企業(yè)股東最為關(guān)注的。因?yàn)槠髽I(yè)運(yùn)營(yíng)的主要目的就是盈利。如果經(jīng)營(yíng)者即將上線的一個(gè)項(xiàng)目的利潤(rùn)率很低或者很難盈利，那就要調(diào)整企業(yè)的經(jīng)營(yíng)中心，轉(zhuǎn)變企業(yè)的生產(chǎn)目標(biāo)，以扭轉(zhuǎn)當(dāng)前面臨的不利局面。因此，這一指標(biāo)是進(jìn)行財(cái)務(wù)分析時(shí)最直觀的一個(gè)指標(biāo)。但是值得注意的一點(diǎn)是，盈利能力是在企業(yè)正常營(yíng)業(yè)的情況下計(jì)算的。因此，在實(shí)際分析中，我們要排除一些非正常的營(yíng)業(yè)情況。例如：重大意外事故、國(guó)家法律變更、國(guó)家財(cái)務(wù)制度變化等。

1.2償債能力

償債能力，顧名思義，指的是企業(yè)償還債務(wù)的能力。這種債務(wù)包括短期債務(wù)和長(zhǎng)期債務(wù)另種。企業(yè)有無(wú)償還債務(wù)的能力，是判斷一個(gè)企業(yè)可否繼續(xù)生存、發(fā)展的關(guān)鍵。也是反映企業(yè)財(cái)務(wù)情況的一個(gè)直觀指標(biāo)。償債能力分為靜態(tài)和動(dòng)態(tài)兩種。靜態(tài)指的是企業(yè)用固有資產(chǎn)清償債務(wù)的能力。動(dòng)態(tài)指的是企業(yè)用經(jīng)營(yíng)過(guò)程中的盈利來(lái)償還債務(wù)的能力。所以在計(jì)算企業(yè)的償債能力是必須以企業(yè)的可持續(xù)發(fā)展為基礎(chǔ)。不然我們得到的只是企業(yè)清償債務(wù)的能力。

1.3營(yíng)運(yùn)能力

營(yíng)運(yùn)能力，指的是企業(yè)運(yùn)營(yíng)的能力。簡(jiǎn)單地說(shuō)，營(yíng)運(yùn)能力是指企業(yè)綜合運(yùn)用各種資產(chǎn)獲取盈利的能力。它直觀的反映了企業(yè)經(jīng)營(yíng)、管理資本的效率。企業(yè)資金運(yùn)轉(zhuǎn)周期越短，資金的流動(dòng)性就越高，企業(yè)的償債能力就越高，獲利速度就越快。因此，營(yíng)運(yùn)能力在一定程度上決定企業(yè)的獲利和償債能力，是一個(gè)財(cái)務(wù)分析的核心部分。上述三個(gè)標(biāo)準(zhǔn)相互聯(lián)系，又相互影響。單獨(dú)使用哪一個(gè)，都有一定的偏頗，都不能充分展示企業(yè)整體的財(cái)務(wù)情況。因此，要綜合運(yùn)用這些指標(biāo)，在財(cái)務(wù)分析中進(jìn)行多元統(tǒng)計(jì)分析。

2多元統(tǒng)計(jì)分析的運(yùn)用

多元統(tǒng)計(jì)分析，是在傳統(tǒng)統(tǒng)計(jì)學(xué)基礎(chǔ)上發(fā)展起來(lái)的一個(gè)重要分支。它實(shí)際上是一種綜合分析方法。它可以在多個(gè)對(duì)象、多個(gè)指標(biāo)相聯(lián)系、糾纏的情況下，綜合運(yùn)用多種方式，分析多個(gè)指標(biāo)，揭示它們之間深藏的統(tǒng)計(jì)規(guī)律。上文我們已經(jīng)提到，營(yíng)運(yùn)能力在一定程度上決定企業(yè)的獲利和償債能力。由此可見(jiàn)，財(cái)務(wù)分析的各部分是相互聯(lián)系的。因此，多元統(tǒng)計(jì)分析很適合應(yīng)用于財(cái)務(wù)分析之中。多元統(tǒng)計(jì)分析在財(cái)務(wù)分析中的運(yùn)用主要有幾下幾方面：

2.1選取樣本、變量

分析企業(yè)的財(cái)務(wù)狀況離不開(kāi)建模，而建模的關(guān)鍵就是樣本和變量的選取。一般而言，我們主要采取隨機(jī)抽樣、對(duì)應(yīng)樣本法兩種方法進(jìn)行選取。一份財(cái)務(wù)分析往往包括很多變量，例如：銷售凈利率、凈資產(chǎn)收益率、總資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率等。這些變量越多，可供選擇的余地就越大，建立的模型也就越好。

2.2判別分析

在建模過(guò)程中，要對(duì)樣本和變量進(jìn)行分析。這就需要運(yùn)用多元統(tǒng)計(jì)分析的知識(shí)。我們一般采用Fisher線性判別函數(shù)進(jìn)行判別分析。

2.3分析主要成分

分析主成分也是財(cái)務(wù)分析的一種常用方式。它的實(shí)現(xiàn)也主要依托于建模，但與上文提到的建模有明顯的區(qū)別。在這種方式中，監(jiān)測(cè)的指數(shù)、指標(biāo)是有基本規(guī)定的。當(dāng)變量過(guò)多時(shí)，對(duì)樣本進(jìn)行研究是很困難的。這時(shí)可以采用主成分分析法，使建模過(guò)程簡(jiǎn)單化。隨著經(jīng)濟(jì)的發(fā)展，上到一個(gè)國(guó)家，下到一個(gè)小企業(yè)，財(cái)務(wù)分析都是很必要的。目前，我們常用的財(cái)務(wù)分析的指標(biāo)主要有三個(gè)，分別是：盈利能力、償債能力和營(yíng)運(yùn)能力。盈利能力主要體現(xiàn)企業(yè)的利潤(rùn)率；償債能力主要體現(xiàn)企業(yè)償還債務(wù)的能力；營(yíng)運(yùn)能力主要體現(xiàn)企業(yè)運(yùn)用資本獲取收益的能力。這三者各有優(yōu)點(diǎn)，但又相互牽連。因此，我們可以借鑒多元統(tǒng)計(jì)分析的知識(shí)對(duì)財(cái)務(wù)進(jìn)行進(jìn)一步的分析。它可以幫助我們?cè)诮５倪^(guò)程中更好的選擇樣本和變量，對(duì)這些樣本和變量進(jìn)行判別分析。如果變量過(guò)多，還可以采用主成分分析法，以簡(jiǎn)化建模過(guò)程。

作者:高雅 單位:沈陽(yáng)師范大學(xué)

參考文獻(xiàn)：

[1]李杰,王蔚佳,劉興智.多元統(tǒng)計(jì)分析在企業(yè)財(cái)務(wù)危機(jī)預(yù)警中的應(yīng)用[J].重慶建筑大學(xué)報(bào)，2004(5).

[2]薛薇.統(tǒng)計(jì)分析與SPSS的應(yīng)用[M].北京:中國(guó)人民大學(xué)出版社，2001.

篇2

醫(yī)用多元統(tǒng)計(jì)分析屬于應(yīng)用性的方法學(xué)科，課程性質(zhì)要求學(xué)生在學(xué)習(xí)多元統(tǒng)計(jì)方法之后，要具備將各種多元統(tǒng)計(jì)分析方法應(yīng)用到醫(yī)療衛(wèi)生領(lǐng)域數(shù)據(jù)中的能力。培養(yǎng)學(xué)生的實(shí)踐能力，僅從理論授課上下功夫提高學(xué)生實(shí)踐能力是遠(yuǎn)遠(yuǎn)不夠的，必須在理論授課、實(shí)驗(yàn)教學(xué)和課程考核等各個(gè)教學(xué)環(huán)節(jié)中都不脫離實(shí)踐能力培養(yǎng)的主線。在理論課上講授的內(nèi)容一般包括原理方面的知識(shí)和如何分析實(shí)際數(shù)據(jù)兩個(gè)方面。提高學(xué)生實(shí)踐能力要求教學(xué)過(guò)程中淡化數(shù)學(xué)原理方面的知識(shí)，而將重點(diǎn)放置在如何分析實(shí)際數(shù)據(jù)上，即該多元統(tǒng)計(jì)分析方法使用的前提條件是什么，如何使用該方法以及分析結(jié)果如何解讀，在具體研究的醫(yī)學(xué)問(wèn)題中此結(jié)果具有什么樣的意義。盡管在現(xiàn)代教學(xué)方法中有體驗(yàn)式教學(xué)的滲入，但相對(duì)于實(shí)驗(yàn)課的實(shí)際體驗(yàn)來(lái)講，學(xué)生對(duì)于數(shù)據(jù)何時(shí)采用、如何采用某種多元統(tǒng)計(jì)分析方法，還是保持在似乎知道，但又不完全明確的模糊階段。很多原理方面的知識(shí)，盡管不是重點(diǎn)，但也需要學(xué)生了解一下，才能有助于把握整體脈絡(luò)、合理應(yīng)用，通過(guò)實(shí)驗(yàn)課的親身體驗(yàn)，能直觀觀察到相對(duì)模糊的原理知識(shí)得到驗(yàn)證的過(guò)程，從而心服口服地從心底接受沒(méi)有經(jīng)過(guò)手工計(jì)算而呈現(xiàn)的分析結(jié)果。并且多元統(tǒng)計(jì)分析的實(shí)驗(yàn)課本身就是讓學(xué)生去體驗(yàn)各多元統(tǒng)計(jì)分析方法怎樣應(yīng)用于實(shí)際數(shù)據(jù)的過(guò)程，從而使學(xué)生實(shí)踐能力大大提高。一般課程考試比較側(cè)重理論原理的考核，而醫(yī)用多元統(tǒng)計(jì)分析授課的目的就是給學(xué)生講授多元統(tǒng)計(jì)方法應(yīng)用于醫(yī)藥衛(wèi)生領(lǐng)域數(shù)據(jù)的實(shí)踐過(guò)程，學(xué)習(xí)課程之后學(xué)生必須具備這種實(shí)踐能力，否則就根本沒(méi)有實(shí)現(xiàn)開(kāi)設(shè)這門課程的初衷，沒(méi)有達(dá)到教學(xué)目的。因此，課程考試也應(yīng)側(cè)重在學(xué)生實(shí)踐能力的考核上。課程考核一般有試卷考核、平時(shí)實(shí)驗(yàn)成績(jī)和上機(jī)考核三種形式，而以試卷考核的形式居多。對(duì)于醫(yī)用多元統(tǒng)計(jì)分析課程，平時(shí)實(shí)驗(yàn)成績(jī)考核和上機(jī)考核也應(yīng)該是必須選擇的考核形式，除此以外，在試卷考核中也可通過(guò)適當(dāng)?shù)念}型體現(xiàn)對(duì)學(xué)生實(shí)踐能力的考查。比如，將多元數(shù)據(jù)分析的結(jié)果展示在試卷上，讓學(xué)生回答此分析結(jié)果對(duì)于研究目的反映出什么；或者指出研究目的，讓學(xué)生回答選用何種多元統(tǒng)計(jì)分析方法，為何選用這種方法；或者從展現(xiàn)的結(jié)果讓學(xué)生判斷是否適用某種多元統(tǒng)計(jì)分析方法等多種題型來(lái)考查學(xué)生的實(shí)踐能力。通過(guò)考核反饋出實(shí)踐能力欠缺的部分，從而給予相應(yīng)的應(yīng)對(duì)措施。

2通過(guò)教學(xué)軟件提高教學(xué)效率多元統(tǒng)計(jì)分析

建模一般都要經(jīng)過(guò)逆矩陣、相關(guān)系數(shù)矩陣的計(jì)算，求解特征根與特征向量等過(guò)程，這些過(guò)程沒(méi)有扎實(shí)的數(shù)學(xué)功底是根本不可能完成的。即便能完成這些運(yùn)算，但也是相當(dāng)耗時(shí)的過(guò)程。就運(yùn)算相對(duì)簡(jiǎn)單的多元統(tǒng)計(jì)分析方法而言，如果采用人工計(jì)算器計(jì)算的話，也需要大約五個(gè)學(xué)時(shí)的時(shí)間才能完成，復(fù)雜的多元統(tǒng)計(jì)方法需要學(xué)時(shí)數(shù)就更多了。假定學(xué)校能夠安排充分的學(xué)時(shí)數(shù)，學(xué)生也必須有足夠的能力和耐心去完成這些運(yùn)算?？梢?jiàn)，統(tǒng)計(jì)軟件和多元統(tǒng)計(jì)分析方法教學(xué)的結(jié)合是非常必要的。目前，常用的統(tǒng)計(jì)分析軟件有SAS、SPSS和STATA。對(duì)于醫(yī)學(xué)專業(yè)本科生和研究生的統(tǒng)計(jì)分析要求來(lái)講，簡(jiǎn)單掌握每個(gè)軟件基本功能就可以滿足數(shù)據(jù)分析的需求，但對(duì)統(tǒng)計(jì)學(xué)專業(yè)的研究生而言，一般需要用到可編寫(xiě)程序的SAS軟件，并且要深入學(xué)習(xí)，進(jìn)行數(shù)據(jù)的模型擬合分析。各醫(yī)學(xué)院?？筛鶕?jù)自己的辦學(xué)條件、師資力量、教材的情況、授課對(duì)象等因素綜合考慮本院校采用醫(yī)用多元統(tǒng)計(jì)分析的軟件。借助軟件在很短的時(shí)間能完成模型的建立、模型擬合檢驗(yàn)等分析過(guò)程，通過(guò)分析結(jié)果中呈現(xiàn)的模型建立中間步驟，了解矩陣運(yùn)算，求解特征根與特征向量的信息，把握前因后果、各步驟間的相互關(guān)系，大量時(shí)間的節(jié)余可用在多元統(tǒng)計(jì)分析方法的專業(yè)應(yīng)用上。

3通過(guò)適宜教材激發(fā)學(xué)習(xí)興趣多元統(tǒng)計(jì)分析

原理部分的繁瑣復(fù)雜性對(duì)該課程的學(xué)習(xí)形成很大阻礙，且原理部分又不是醫(yī)學(xué)專業(yè)學(xué)生學(xué)習(xí)的重點(diǎn)，這提示了教材選擇的重要性。合適的教材不應(yīng)該花費(fèi)很大的篇幅在理論推導(dǎo)和模型建立的過(guò)程上，否則只會(huì)增加學(xué)生對(duì)該課程的畏懼心理。教材應(yīng)當(dāng)側(cè)重于多元統(tǒng)計(jì)方法的應(yīng)用部分，應(yīng)用部分和學(xué)生專業(yè)的相關(guān)性越強(qiáng)，就越容易激發(fā)學(xué)生學(xué)習(xí)興趣。上文中提到學(xué)習(xí)醫(yī)用多元統(tǒng)計(jì)分析教學(xué)要結(jié)合統(tǒng)計(jì)分析軟件，因此，教材中最好在每個(gè)多元統(tǒng)計(jì)方法的介紹之后都安排一個(gè)章節(jié)，說(shuō)明這種多元統(tǒng)計(jì)方法通過(guò)統(tǒng)計(jì)分析軟件如何實(shí)現(xiàn)，以及軟件運(yùn)行結(jié)果如何解讀。醫(yī)學(xué)各專業(yè)學(xué)生一般都未經(jīng)過(guò)系統(tǒng)的統(tǒng)計(jì)軟件的學(xué)習(xí)，因此，教材中軟件相關(guān)內(nèi)容的安排就尤其重要，不僅要有這樣的章節(jié)，而且要通俗易懂，適合醫(yī)學(xué)專業(yè)學(xué)生的初次統(tǒng)計(jì)軟件學(xué)習(xí)，在每一種多元分析方法數(shù)據(jù)集的錄入、軟件實(shí)現(xiàn)的步驟、一些常用選擇項(xiàng)的介紹、軟件運(yùn)行結(jié)果的每個(gè)部分的解讀以及結(jié)合專業(yè)知識(shí)后的結(jié)論等各個(gè)方面都要有詳盡的解釋。醫(yī)學(xué)可以劃分成很多不同的專業(yè)，如公共衛(wèi)生、醫(yī)藥和臨床專業(yè)等，就公共衛(wèi)生專業(yè)又可以進(jìn)一步詳細(xì)劃分成勞動(dòng)衛(wèi)生、兒少衛(wèi)生和營(yíng)養(yǎng)等專業(yè)。目前的醫(yī)用多元統(tǒng)計(jì)分析教材沒(méi)有具體針對(duì)各個(gè)專業(yè)的多元統(tǒng)計(jì)分析教材，能選擇到和醫(yī)學(xué)專業(yè)接近的教材充其量也就是醫(yī)用多元分析的教材了，因此，通過(guò)教材提高學(xué)習(xí)的積極性還是存在一定的局限性，但這種局限可以通過(guò)案例教學(xué)來(lái)彌補(bǔ)。在授課過(guò)程中，授課教師可能通過(guò)案例式教學(xué)，選擇和授課學(xué)生專業(yè)休戚相關(guān)的例子來(lái)進(jìn)行講解，就格外能吸引學(xué)生的注意力。

4通過(guò)教學(xué)設(shè)計(jì)引導(dǎo)學(xué)生主動(dòng)學(xué)習(xí)多媒體技術(shù)

在教學(xué)中的應(yīng)用極大優(yōu)化了教學(xué)過(guò)程。隨著多媒體技術(shù)的發(fā)展，教學(xué)過(guò)程中“傳統(tǒng)的PPT教學(xué)”逐漸形成新的多媒體教學(xué)形式——微課件。微課件是指使用多媒體技術(shù)在五分鐘內(nèi)就一個(gè)知識(shí)點(diǎn)進(jìn)行針對(duì)性講解的一段視頻或音頻?；诮虒W(xué)設(shè)計(jì)，微課件可用于難點(diǎn)講解、內(nèi)容小結(jié)等各個(gè)環(huán)節(jié)。如在教學(xué)導(dǎo)入階段，教師根據(jù)新課知識(shí)點(diǎn)設(shè)計(jì)新穎的問(wèn)題，通過(guò)簡(jiǎn)短的視頻的形式展現(xiàn)。微課件以視頻的形式吸引學(xué)生的注意力的同時(shí)，將教學(xué)問(wèn)題引入，讓學(xué)生帶著問(wèn)題去聽(tīng)完一堂課，從而起到引導(dǎo)學(xué)生主動(dòng)學(xué)習(xí)、增強(qiáng)聽(tīng)課效果的作用。布置課后作業(yè)也是一種很好的引導(dǎo)學(xué)生主動(dòng)學(xué)習(xí)的途徑。以往教學(xué)中教師一般也布置作業(yè)，但布置的作業(yè)大多是多元分析方法基本思想和原則之類的思考題。筆者在教學(xué)實(shí)踐中，將課后布置作業(yè)題目設(shè)定為“收集適用本次理論課醫(yī)用多元分析方法的自己專業(yè)相關(guān)數(shù)據(jù)，并預(yù)計(jì)數(shù)據(jù)分析后可能的結(jié)果”。學(xué)生在收集數(shù)據(jù)的過(guò)程中，就必須去主動(dòng)思考這種多元統(tǒng)計(jì)分析方法的基本思想、適用原則等問(wèn)題，并且會(huì)進(jìn)一步產(chǎn)生通過(guò)軟件分析此數(shù)據(jù)的欲望。在實(shí)習(xí)課上，除了教師規(guī)定的實(shí)習(xí)題目之外，學(xué)生一般都會(huì)主動(dòng)完成自己專業(yè)數(shù)據(jù)的分析，和教師探討此數(shù)據(jù)分析的結(jié)果和對(duì)專業(yè)的指導(dǎo)意義。

5總結(jié)

篇3

【關(guān)鍵詞】SPSS軟件 多元統(tǒng)計(jì)分析 實(shí)驗(yàn)

【中圖分類號(hào)】G30-03 【文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼】A 【文章編號(hào)】1674-4810(2012)21-0093-01

一 前言

“概率論與數(shù)理統(tǒng)計(jì)”是大學(xué)數(shù)學(xué)本科階段課程設(shè)置中的一門課程,主要講述一元隨機(jī)變量的統(tǒng)計(jì)規(guī)律,但在社會(huì)生活及自然現(xiàn)象中,有很多現(xiàn)象需要同時(shí)觀察多項(xiàng)指標(biāo),如研究一個(gè)地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的情況,就需要考慮當(dāng)?shù)氐奈飪r(jià)、信貸、稅收、總產(chǎn)值、利潤(rùn)、固定資產(chǎn)、流動(dòng)資金等,每一項(xiàng)指標(biāo)都可看成一隨機(jī)變量,如果只對(duì)某一項(xiàng)指標(biāo)進(jìn)行研究,結(jié)果可能是不準(zhǔn)確的,因?yàn)楦鱾€(gè)指標(biāo)之間是有聯(lián)系的,可能存在相關(guān)性,單獨(dú)分析某一個(gè)變量,可能丟失部分固有的信息,因而需要對(duì)多個(gè)指標(biāo)(變量)進(jìn)行整體研究,以發(fā)現(xiàn)其內(nèi)部規(guī)律,“多元統(tǒng)計(jì)分析”就是研究多個(gè)變量相互關(guān)系及內(nèi)在統(tǒng)計(jì)規(guī)律的一門學(xué)科,它起源于1928年Wishart發(fā)表的論文《多元正態(tài)總體樣本協(xié)差陣的精確分布》,20世紀(jì)40年代,在心理、教育方面有一定的應(yīng)用,但由于其計(jì)算量太大,發(fā)展受到一定的制約,到了20世紀(jì)50年代,由于電子計(jì)算機(jī)的發(fā)展,“多元統(tǒng)計(jì)分析”的方法才在社會(huì)各行各業(yè)得到迅猛發(fā)展,目前其研究工作已取得顯著成績(jī),作為數(shù)學(xué)專業(yè)的學(xué)生,掌握該門課程的理論及實(shí)驗(yàn)(軟件的應(yīng)用)顯得非常必要,但怎樣使理論和實(shí)驗(yàn)教學(xué)并舉呢,我們有必要對(duì)此問(wèn)題做進(jìn)一步的探討。

二 Spss軟件簡(jiǎn)介

Spss是Statistical Package for the social sciences的縮寫(xiě),意思是社會(huì)統(tǒng)計(jì)軟件包,是世界上最早的統(tǒng)計(jì)軟件,由美國(guó)斯坦福大學(xué)三位研究生研制。如今,Spss已在銀行、證劵、保險(xiǎn)、教育教學(xué)、科研市場(chǎng)調(diào)查研究、商業(yè)、醫(yī)療、通訊等多個(gè)領(lǐng)域得到廣泛的應(yīng)用,更為有趣的是,在國(guó)際學(xué)術(shù)交流中,有不成文的規(guī)定,凡是用Spss軟件做出的計(jì)算結(jié)果,可以不必說(shuō)明算法,由此可見(jiàn)其影響和信譽(yù)都是非常高的。Spss的基本功能和特點(diǎn)是數(shù)據(jù)管理、統(tǒng)計(jì)分析、圖表分析、輸出管理等。另外,Spss還具有操作界面友好,輸出結(jié)果美觀且清晰直觀的特點(diǎn)。

三 多元統(tǒng)計(jì)中Spss軟件的輔助作用

1.實(shí)驗(yàn)設(shè)備

一般情況下,Spss運(yùn)算的數(shù)據(jù)量非常龐大,因此對(duì)用戶的計(jì)算機(jī)操作系統(tǒng)、CPU、內(nèi)存、顯卡、磁盤(pán)空間等做了最基本的要求,例如:操作系統(tǒng)要求為Windows98或者WindowsXP(2003)等;CPU要求為Premium 133MHz;內(nèi)存要求為128MB……

2.教學(xué)內(nèi)容和實(shí)驗(yàn)的安排

在本科低年級(jí),學(xué)生已經(jīng)掌握計(jì)算機(jī)基礎(chǔ)及數(shù)據(jù)庫(kù)技術(shù),因此對(duì)Spss的教學(xué)以自學(xué)為主,講解為輔,提供網(wǎng)上教學(xué)網(wǎng)址,督促學(xué)生在一段時(shí)間內(nèi)必須自學(xué)的內(nèi)容,輔以作業(yè)進(jìn)行自學(xué)效果的測(cè)試,作業(yè)形式與多元統(tǒng)計(jì)分析的教學(xué)內(nèi)容一致。因而,我們只需要掌握多元統(tǒng)計(jì)分析的基本原理、方法,了解其計(jì)算過(guò)程,應(yīng)用Spss,就可以節(jié)省計(jì)算所花費(fèi)的大量時(shí)間,把更多的時(shí)間、精力用于統(tǒng)計(jì)原理的學(xué)習(xí)和研究。

四 實(shí)驗(yàn)

在研究具體問(wèn)題時(shí),面臨的是一些雜亂無(wú)章的情景或雜亂無(wú)章的數(shù)據(jù),我們的任務(wù)是從這些雜亂無(wú)章的數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)規(guī)律。首先是對(duì)雜亂無(wú)章的情景進(jìn)行資料量化處理,如對(duì)學(xué)習(xí)的態(tài)度是端正或不端正,要使其量化才能用統(tǒng)計(jì)軟件進(jìn)行分析,因此需要對(duì)資料進(jìn)行編碼。當(dāng)資料實(shí)現(xiàn)量化后,就可以在Spss中錄入數(shù)據(jù),進(jìn)行計(jì)算了。

在教學(xué)過(guò)程中,提供一個(gè)實(shí)際問(wèn)題,如研究影響學(xué)生學(xué)習(xí)成績(jī)的主要因素是什么?要求學(xué)生自己設(shè)計(jì)問(wèn)卷調(diào)查,這樣學(xué)生就必須學(xué)會(huì)查閱資料,進(jìn)行實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì),然后還需要認(rèn)真思考,具體地去實(shí)施,得到實(shí)驗(yàn)結(jié)果所需要的數(shù)據(jù),再整理這些資料、數(shù)據(jù)。錄入Spss進(jìn)行計(jì)算,看懂分析結(jié)果,得到答案,形成自己的研究報(bào)告。

通過(guò)合理安排實(shí)驗(yàn)與理論教學(xué),學(xué)以致用,教學(xué)目的也就達(dá)到了。

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【中圖分類號(hào)】R2-0【文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼】A【文章編號(hào)】1007-8517(2010)08-021-1

多元統(tǒng)計(jì)分析是數(shù)理統(tǒng)計(jì)學(xué)多年來(lái)迅速發(fā)展起來(lái)的一個(gè)分支,已廣泛應(yīng)用到各個(gè)領(lǐng)域。該方法能夠在不損失信息的情況下,通過(guò)變換和構(gòu)造模型,剔除指標(biāo)間相互制約的成分,使復(fù)雜數(shù)據(jù)簡(jiǎn)單化[1-4]。在中藥研究中,過(guò)去傳統(tǒng)的鑒定技術(shù)有一定的局限性[5]。因此,為了更準(zhǔn)確全面地反應(yīng)出它的特征,就應(yīng)考慮到與其有關(guān)的多方面的因素,進(jìn)行綜合分析和評(píng)價(jià)。

多元統(tǒng)計(jì)分析包括多元回歸、主成分分析、因子分析和聚類分析等方法。利用這些方法可以進(jìn)行中藥材質(zhì)量與生態(tài)環(huán)境的相關(guān)性分析、篩選影響中藥材質(zhì)量的生態(tài)主導(dǎo)因子和限制因子、研究影響中藥材質(zhì)量的綜合作用及動(dòng)態(tài)變化規(guī)律等方面的問(wèn)題[4]。

多元回歸分析已經(jīng)被廣泛地應(yīng)用于研究環(huán)境因素對(duì)中藥生長(zhǎng)的影響及研究作物穩(wěn)定性,對(duì)不同生境與銀杏葉黃酮積累的關(guān)系的分析[6]以及對(duì)盾葉薯蕷皂素含量與氣候生態(tài)因子的關(guān)系分析[7]就應(yīng)用了這種分析方法。

主成分分析應(yīng)用于南蒼術(shù)揮發(fā)油[8]分析、山藥的道地性分析[9]、不同種類石斛的相關(guān)性研究[10]等,為建立一種客觀的中藥質(zhì)量評(píng)價(jià)手段提供參考。

應(yīng)用因子分析對(duì)105味植物類中藥所含有的15種稀土元素[11]進(jìn)行研究,為正確收購(gòu)及選拔優(yōu)質(zhì)藥材提供資料,道地性鑒別提供新的思路和方法。

采用聚類分析方法進(jìn)行枸杞[12]、關(guān)黃柏[13]、延胡索[14]、黃芪[15]等中藥的研究,微量元素或特征性成分含量與中藥藥性的相關(guān)性研究[16],正品和非正品黃芩[17]、不同產(chǎn)地枸杞[18]、黃精屬17種藥用植物[19]等的對(duì)比研究,均表明聚類分析可用于輔助鑒別中藥的正品和偽品,探討中藥各類群間的系統(tǒng)親緣關(guān)系,評(píng)價(jià)中藥材的來(lái)源等。

綜上所述,多元回歸、主成分分析、因子分析和聚類分析已經(jīng)被廣泛地應(yīng)用于中藥研究中。但中藥資源種類多、基源復(fù)雜、分布廣、成分變化,藥材質(zhì)量良莠不齊,導(dǎo)致中藥研究受很多因素的影響,使用單一的某種數(shù)理統(tǒng)計(jì)方法難以對(duì)中藥材做出合理的評(píng)價(jià),必須根據(jù)需要,合理配合上述幾種統(tǒng)計(jì)方法一起使用,對(duì)赤芍[20]、武漢市水生態(tài)系統(tǒng)[21]分析均是幾種方法綜合應(yīng)用的結(jié)果。

多變量統(tǒng)計(jì)分析方法在鑒定中藥的真?zhèn)魏唾|(zhì)量?jī)?yōu)劣、影響中藥材生長(zhǎng)發(fā)育和品質(zhì)形成的生態(tài)主導(dǎo)因子、限制因子以及這些生態(tài)因子的動(dòng)態(tài)變化規(guī)律等方面已經(jīng)取得了可喜的進(jìn)展。將多變量統(tǒng)計(jì)分析結(jié)合中藥的特殊性和中藥的特色[22],運(yùn)用現(xiàn)代的spss等分析軟件研究影響中藥材的生態(tài)環(huán)境因素、對(duì)中藥材復(fù)雜成分進(jìn)行分析,將成為中藥分析研究的發(fā)展趨勢(shì)。

參考文獻(xiàn)

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篇5

摘 要：該文以安徽省上市公司財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)作為研究對(duì)象，依據(jù)國(guó)內(nèi)外已有的分析研究結(jié)果，輔之主成分分析方法確定股票市場(chǎng)投資價(jià)值評(píng)價(jià)指標(biāo)體系，通過(guò)運(yùn)用多元統(tǒng)計(jì)分析方法，對(duì)其綜合實(shí)力進(jìn)行排名，實(shí)證結(jié)果顯示三七互娛的綜合實(shí)力位居榜首。

關(guān)鍵詞：多元統(tǒng)計(jì)分析 Spss 股票價(jià)值

中圖分類號(hào)：F832.51 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A 文章編號(hào)：1672-3791（2016）07（a）-0076-02

證券投資是狹義概念上的投資，是投資者通過(guò)購(gòu)買有價(jià)的證券，以獲得收益的行為，從中獲取利息或差價(jià)，是一種直接形式的投資行為。多元統(tǒng)計(jì)分析所研究的內(nèi)容和方法主要包括數(shù)據(jù)化簡(jiǎn)、分類和分組、研究變量間的依賴關(guān)系和多元數(shù)據(jù)的統(tǒng)計(jì)推斷。隨著電子計(jì)算機(jī)的出現(xiàn)和發(fā)展，多元統(tǒng)計(jì)分析便開(kāi)始在醫(yī)學(xué)、經(jīng)濟(jì)學(xué)、文學(xué)、氣象等方面得到廣泛的應(yīng)用。

選取安徽省上市公司進(jìn)行分析，原有89只股票，剔除了數(shù)據(jù)不可得和特殊處理的股票，最后得到有效股票70只分別用 ，來(lái)代替。首先，經(jīng)過(guò)主成分分析篩選最終確定凈資產(chǎn)收益率、每股收益、每股主營(yíng)業(yè)務(wù)收入、應(yīng)收賬款周轉(zhuǎn)率、存貨周轉(zhuǎn)率、流動(dòng)資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率、主營(yíng)業(yè)務(wù)收入增長(zhǎng)率、凈利潤(rùn)增長(zhǎng)率、凈資產(chǎn)增長(zhǎng)率、速動(dòng)比率、利息支付倍數(shù)、資產(chǎn)負(fù)債率、現(xiàn)金流量比率。用，表示。

70家上市公司13個(gè)財(cái)務(wù)指標(biāo)組成的矩陣的特征值以及累積貢獻(xiàn)率情況參見(jiàn)表1。通過(guò)觀察表，人們發(fā)現(xiàn)一共有5個(gè)特征值大于1。它們共同解釋了安徽省上市公司綜合業(yè)績(jī)標(biāo)準(zhǔn)差的77.66%（累計(jì)貢獻(xiàn)率）。說(shuō)明這5個(gè)公共因子基本上能夠代表原始數(shù)據(jù)包含的大部分信息。

由于因子載荷矩陣得到的未旋轉(zhuǎn)的公共因子的實(shí)際意義不好解釋，因此，對(duì)公共因子進(jìn)行方差最大化正交旋轉(zhuǎn)（Varimax），得到旋轉(zhuǎn)后的因子載荷矩陣。令成長(zhǎng)因子為，營(yíng)運(yùn)因子為，盈利因子為，償債因子為，現(xiàn)金因子為，原變量可由各因子表示為：

其余變量依次類推。計(jì)算各因子的方差貢獻(xiàn)率占5個(gè)因子總方差貢獻(xiàn)率的比重，5個(gè)因子的比重分別為：29.33%、20.567%、20.13%、17.80%、12.17%。由此可以看出，成長(zhǎng)能力因子的比重最大，現(xiàn)金能力因子的比重最小。最后，以各因子的方差貢獻(xiàn)率占5個(gè)因子總方差貢獻(xiàn)率的比重作為權(quán)重進(jìn)行加權(quán)匯總，得出綜合得分F，即

在財(cái)務(wù)績(jī)效的得分中，因子得分的正、負(fù)代表該公司的財(cái)務(wù)績(jī)效與新疆地區(qū)平均水平的位置關(guān)系，把安徽的平均水平算作零點(diǎn)，這是數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化處理后的結(jié)果，不會(huì)影響可比性。

綜合排名表明了其財(cái)務(wù)的整體績(jī)效，整體財(cái)務(wù)績(jī)效好的公司并不是其財(cái)務(wù)績(jī)效的各個(gè)方面都表現(xiàn)較好。如排在首位的三七互娛，發(fā)展能力排名第一；營(yíng)運(yùn)能力排名靠前，盈利能力、償債能力和現(xiàn)金能力排名卻是排在后面。說(shuō)明三七互娛目前發(fā)展良好，企業(yè)擴(kuò)大規(guī)模；壯大實(shí)力的潛力強(qiáng)勁，但資產(chǎn)管理效率低下，企業(yè)應(yīng)加強(qiáng)各項(xiàng)資產(chǎn)的管理和提高經(jīng)濟(jì)效益。通過(guò)上面分析可以全面反映上市公司的成長(zhǎng)性和盈利能力，有利于縮小投資范圍，確定投資價(jià)值，降低投資風(fēng)險(xiǎn)。文章的分析方法對(duì)指導(dǎo)證券投資提供了一條有效的途徑。

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篇6

[關(guān)鍵詞]上市銀行；聚類分析；判別分析；主成分分析

1數(shù)據(jù)來(lái)源及模型假設(shè)

文章選取 16 家上市銀行為研究對(duì)象，對(duì)其2016年第三季度財(cái)務(wù)報(bào)表進(jìn)行整理分析，獲得所需數(shù)據(jù)。為了便于解決和研究問(wèn)題，提出以下幾條假設(shè)：①假設(shè)16 家上市銀行的年報(bào)真實(shí)可信；②假設(shè)上市銀行在編制年報(bào)時(shí)使用會(huì)計(jì)記賬方式等一致；③假設(shè)設(shè)置的變量取值都有實(shí)際意義且數(shù)據(jù)記錄準(zhǔn)確規(guī)范。

2數(shù)據(jù)指標(biāo)的構(gòu)建

文章從公司規(guī)模、盈利能力、償還能力、成長(zhǎng)能力、營(yíng)運(yùn)能力五個(gè)方面選取19個(gè)量化指標(biāo)，分別為基本每股收益、主營(yíng)業(yè)務(wù)收入、主營(yíng)業(yè)務(wù)利潤(rùn)、營(yíng)業(yè)利潤(rùn)、投資收益、利潤(rùn)總額、凈利潤(rùn)、經(jīng)營(yíng)活動(dòng)產(chǎn)生的現(xiàn)金流量?jī)纛~、總資產(chǎn)、總負(fù)債、股東權(quán)益（不含少數(shù)股東權(quán)益）、凈資產(chǎn)收益率加權(quán)、凈資產(chǎn)收益率、凈資產(chǎn)報(bào)酬率、非主營(yíng)比重、凈利潤(rùn)增長(zhǎng)率、資產(chǎn)的經(jīng)營(yíng)現(xiàn)金流量回報(bào)率、經(jīng)營(yíng)現(xiàn)金凈流量與凈利潤(rùn)比率、經(jīng)營(yíng)現(xiàn)金凈流量對(duì)負(fù)債比率。

3聚類分析

31變量分類

第一類中的五個(gè)指標(biāo)是對(duì)銀行收益進(jìn)行刻畫(huà)的指標(biāo)：第二類中的八個(gè)指標(biāo)是對(duì)利潤(rùn)、資產(chǎn)、負(fù)債和所有者權(quán)益的表現(xiàn)；第三類的兩個(gè)指標(biāo)是對(duì)銀行其他業(yè)務(wù)的收入的刻畫(huà)；第四類的四個(gè)指標(biāo)是對(duì)銀行現(xiàn)金流量的反映。

32樣品分類

通過(guò)最遠(yuǎn)鄰元素、Ward法和K-均值聚類法三種分類結(jié)果比較，民生銀行、南京銀行、寧波銀行分類結(jié)果不一致，因而采用判別分析繼續(xù)研究。

4判別分析

判別分析選用方法：貝葉斯判別。根據(jù)分類函數(shù)系數(shù)表可以得出三組判別函數(shù)的表達(dá)式。

將各銀行數(shù)據(jù)進(jìn)行回判結(jié)果如下。

回判結(jié)果表明：總的回代判對(duì)率為100%。待判銀行：民生銀行、南京銀行、寧波銀行，其判別結(jié)果如下：

民生銀行、南京銀行屬于第二類，寧波銀行屬于第一類。

5主成分分析

51主成分分析過(guò)程

（1）將原始數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化。

（2）建立變量的相關(guān)系數(shù)陣。

（3）求相關(guān)系數(shù)陣的特征根和相應(yīng)的單位特征向量。

（4）主成分函數(shù)。

在第一主成分表達(dá)式中，主營(yíng)業(yè)務(wù)收入、主營(yíng)業(yè)務(wù)利潤(rùn)、營(yíng)業(yè)利潤(rùn)、利潤(rùn)總額、凈利潤(rùn)、總資產(chǎn)、總負(fù)債、股東權(quán)益（不含少數(shù)股東權(quán)益）的系數(shù)較大，這八個(gè)指標(biāo)起主要作用，可以把第一主成分看作收入、利潤(rùn)、資產(chǎn)、負(fù)債、所有者權(quán)益的銀行總體規(guī)模的綜合指標(biāo)。同理，可以把第二主成分看作銀行營(yíng)運(yùn)能力的指標(biāo)，把第三主成分看作利潤(rùn)成長(zhǎng)能力的指標(biāo)，把第四主成分看作非主營(yíng)業(yè)務(wù)收入能力的指標(biāo)。

52樣品主成分得分結(jié)果

綜合排名前四名是建設(shè)銀行、工商銀行、農(nóng)業(yè)銀行和中國(guó)銀行，對(duì)應(yīng)聚類分析結(jié)果的第三類。國(guó)有的四大銀行在總體規(guī)模、營(yíng)運(yùn)能力、利潤(rùn)成長(zhǎng)能力、非主營(yíng)收入能力四方面的綜合能力都有著顯著的優(yōu)勢(shì)。

在y行總體規(guī)模方面，四大國(guó)有銀行的總體規(guī)模比較是：工商銀行>建設(shè)銀行>農(nóng)業(yè)銀行>中國(guó)銀行。在銀行營(yíng)運(yùn)能力方面，建設(shè)銀行>農(nóng)業(yè)銀行>工商銀行>中國(guó)銀行，說(shuō)明建設(shè)銀行和農(nóng)業(yè)銀行的運(yùn)轉(zhuǎn)出色。在利潤(rùn)成長(zhǎng)能力方面，建設(shè)銀行>工商銀行>農(nóng)業(yè)銀行>中國(guó)銀行，建設(shè)銀行實(shí)現(xiàn)了較高的利潤(rùn)水平。在非主營(yíng)收入能力方面，中國(guó)銀行>建設(shè)銀行>農(nóng)業(yè)銀行>工商銀行，中國(guó)銀行和建設(shè)銀行優(yōu)化了收入結(jié)構(gòu)，中間業(yè)務(wù)收入占總收入的比重加大，拓寬了利潤(rùn)空間。

綜合排名在第五名到第十一名的銀行均是在2016年第三季度業(yè)績(jī)優(yōu)良的商業(yè)銀行。利用同樣的分析方法得出：在銀行總體規(guī)模方面，民生銀行與交通銀行的總體實(shí)力較強(qiáng)。在銀行營(yíng)運(yùn)能力方面，民生銀行與寧波銀行的營(yíng)運(yùn)能力較好。在利潤(rùn)成長(zhǎng)能力方面，招商銀行與浦發(fā)銀行的利潤(rùn)成長(zhǎng)能力較強(qiáng)。在非主營(yíng)收入方面，民生銀行與寧波銀行的中間收入較高，突破了傳統(tǒng)收入的局限，拓寬了利潤(rùn)渠道?？傮w來(lái)講，這七家銀行各有各的優(yōu)勢(shì)，也各有各的不足，水平相當(dāng)。

剩余五家銀行：平安銀行、華夏銀行、北京銀行、南京銀行、光大銀行總體業(yè)績(jī)較差，總體規(guī)模較小，營(yíng)運(yùn)能力較差，沒(méi)有自己突出的優(yōu)勢(shì)，因此整體業(yè)績(jī)落后于其他銀行。

篇7

關(guān)鍵詞：主成分分析；累計(jì)貢獻(xiàn)率；衛(wèi)Ⅷ項(xiàng)目

中圖分類號(hào)：94 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A1概述

近幾年來(lái)，醫(yī)療問(wèn)題一直是媒介探討的熱點(diǎn)，因?yàn)獒t(yī)療涉及民生，是老百姓所最為關(guān)心的切實(shí)問(wèn)題，尤其是對(duì)于廣大的中國(guó)農(nóng)村來(lái)說(shuō)。農(nóng)村人民看病難，看病貴，最主要的原因在于醫(yī)療衛(wèi)生條件差，特別是農(nóng)村貧困地區(qū)的基本衛(wèi)生服務(wù)。中國(guó)農(nóng)村貧困地區(qū)基本衛(wèi)生服務(wù)關(guān)系到廣大貧困人口的生命健康，改善農(nóng)村貧困地區(qū)衛(wèi)生服務(wù)提供能力和提高衛(wèi)生服務(wù)利用水平，保證當(dāng)?shù)鼐觓民獲得基本醫(yī)療衛(wèi)生保健服務(wù)，是國(guó)家醫(yī)療改革的基礎(chǔ)，也是重點(diǎn)項(xiàng)目。而所有這些改善必須對(duì)農(nóng)村現(xiàn)有醫(yī)療水平條件進(jìn)行充分的統(tǒng)計(jì)、分析、論證，形成標(biāo)準(zhǔn)，才能進(jìn)行具體的改革措施。本文選用了河南省的十個(gè)貧困縣：固始縣、南召縣、寧陵縣、商城縣、嵩縣、臺(tái)前縣、息縣縣、淅川縣、伊川縣和宜陽(yáng)縣。對(duì)各縣的各項(xiàng)衛(wèi)生服務(wù)指標(biāo)進(jìn)行綜合評(píng)價(jià)、監(jiān)督，以此為農(nóng)村的醫(yī)療條件健康改善的可持續(xù)性發(fā)展策略提供依據(jù)。由于該項(xiàng)研究所涉監(jiān)督評(píng)價(jià)指標(biāo)多達(dá)23個(gè)，一般的方法分析起來(lái)比較復(fù)雜，且不夠清晰，所以本文利用主成分分析方法，對(duì)2010年河南省十個(gè)項(xiàng)目縣的有關(guān)監(jiān)督評(píng)價(jià)指標(biāo)進(jìn)行綜合分析。

2 項(xiàng)目縣的各項(xiàng)衛(wèi)生服務(wù)條件的主成分分析

2.1 項(xiàng)目縣的各項(xiàng)衛(wèi)生服務(wù)指標(biāo)及變量表示

項(xiàng)目縣的各項(xiàng)衛(wèi)生服務(wù)指標(biāo)及變量表示如表1：

2.2 用SAS軟件求23個(gè)變量X1-X23的相關(guān)系數(shù)陣

用SAS軟件求23個(gè)變量X1-X23的相關(guān)系數(shù)陣，結(jié)果如表2：

2.3 特征值柱形圖及說(shuō)明

用SAS軟件對(duì)23個(gè)變量X1-X23的相關(guān)系數(shù)陣做主成分分析，得到九個(gè)特征值、積累貢獻(xiàn)率如下：

從上面的圖和表中可以看出：前三個(gè)主成分的積累貢獻(xiàn)率已達(dá)74%，前五個(gè)主成分的積累貢獻(xiàn)率已達(dá)89%，前三個(gè)、五個(gè)主成分分別提取了原信息的百分之七十四、百分之八十九的信息，因此，可以分別用三個(gè)、五個(gè)主成分指標(biāo)對(duì)十個(gè)項(xiàng)目縣的各項(xiàng)衛(wèi)生服務(wù)狀況進(jìn)行排序和評(píng)價(jià)。

2.4 按前三個(gè)主成分得分將十個(gè)項(xiàng)目縣排序

2.4.1 九個(gè)特征值對(duì)應(yīng)的九個(gè)單位特征向量如表4：

2.4.2 前三個(gè)主成分分別為：

Z1=0.142496x1+0.088717x2-0.022254x3-0.132704x4-0.056289x5-0.121313x6+0.199755x7+0.244042x8+0.253440x9+0.277611x10+0.262456x11+0.293805x12+0.321268x13+0.315522x14+0.266463x15-0.001035x16+0.293805x17+0.288888x18+0.157569x19-0.120195x20-.138887x21+0.007701x22+0.194162x23

Z2=0.103055x1+0.123117x2+0.418256x3+0.383862x4+0.408780x5+0.356531x6-0.079160x7+0.007741x8-0.004320x9+0.157139x10+0.090258x11+0.030071x12-0.048633x13-0.029880x14+0.012669x15+0.165422x16+0.030071x17+0.067026x18+0.213974x19-0.306342x20+0.152238x21-0.337493x22-0.068864x23

Z3=0.442950x1+0.485939x2+0.011525x3-0.009673x4+0.105397x5-0.106250x6+0.064607x7+0.191700x8-0.292611x9+0.186519x10-0.201969x11-0.240587x12+0.089550x13+0.126841x14+0.114173x15+0.006817x16-0.240587x17-0.191868x18+0.141740x19+0.086677x20-0.176106x21+0.232383x22-0.201305x23

其中x1,x2,…,x23是標(biāo)準(zhǔn)化后的數(shù)據(jù)。

2.4.3前三個(gè)主成分得分：（表5）

表5:前三個(gè)主成分得分表6:按前三個(gè)主成分綜合得分的排序結(jié)果

2.4.4按前三個(gè)主成分綜合得分的排序（表6）

2.5按前五個(gè)主成分得分將十個(gè)項(xiàng)目縣排序

2.5.1第四、第五主成分分別為：

Z4=0.114497x1-0.116340x2-0.089872x3-0.087571x4-0.005349x5+0.232200x6+0.381680x7+0.400498x8-0.292611x9-0.078958x10-0.036921x11+0.064448x12+0.033396x13+0.015480x14-0.194447x15+0.539327x16-0.064448x17+0.060082x18-0.233232x19+0.303830x20+0.136652x21-0.187477x22-0.020050x23

Z5=0.295989x1-0.061444x2+0.008347x3-0.045274x4-0.120288x5-0.078114x6+0.326381x7-0.118721x8+0.102858x9+0.045083x10-0.045521x11-0.10002012+0.034516x13-0.012080x14-0.358669x15-0.080845x16-0.100020x17-0.172009x18+0.271956x19-0.197948x20+0.518829x21+0.120428x220+0.409487x23

其中x1,x2,…,x23是標(biāo)準(zhǔn)化后的數(shù)據(jù)。

2.5.2前五個(gè)主成分得分（表7）

2.5.3按前五個(gè)主成分綜合得分的排序（表8）

總結(jié)

在第一主成分的表達(dá)式中第十二，十三，十四，十七項(xiàng)指標(biāo)的系數(shù)較大，這四個(gè)指標(biāo)起主要作用，我們可以把第一主成分看成是由縣衛(wèi)生局認(rèn)可與縣級(jí)機(jī)構(gòu)建立有效轉(zhuǎn)診、縣衛(wèi)生局認(rèn)可與縣級(jí)機(jī)構(gòu)建立督導(dǎo)制度、使用標(biāo)準(zhǔn)臨床規(guī)范、使用基本藥物目錄的綜合指標(biāo)。因此，第一主成分主要反映了各個(gè)縣的醫(yī)療衛(wèi)生制度實(shí)施狀況，該主成分的得分越高，說(shuō)明該縣的醫(yī)療衛(wèi)生制度實(shí)施狀況越好。因此通過(guò)對(duì)第一主成分的排序可以很直觀的看出各縣的醫(yī)療衛(wèi)生制度實(shí)施情況好壞。

在第二主成分的表達(dá)式中第三，四，五，六項(xiàng)指標(biāo)的系數(shù)較大，這四個(gè)指標(biāo)起主要作用，我們可以把第二主成分看成是鄉(xiāng)衛(wèi)生院出院病人數(shù)和床位使用率(%)的綜合指標(biāo)。因此，第二主成分主要提取的是鄉(xiāng)衛(wèi)生院的治愈率和就診率的信息，該主成分的得分情況反映了基層醫(yī)院的醫(yī)療水平狀況。

在第三主成分中，第一，第二項(xiàng)指數(shù)影響較大，遠(yuǎn)超過(guò)其他指標(biāo)，可看成是鄉(xiāng)衛(wèi)生院門急診人次數(shù)的影響。因此該主成分的得分反映的基層人民的就診能力狀況。

在第四主成分中，第七、第八、第十六項(xiàng)指標(biāo)的系數(shù)較大，可看成是鄉(xiāng)衛(wèi)生院平均每名衛(wèi)技人員日門急診人次數(shù)、符合國(guó)家X線防護(hù)要求的綜合指標(biāo)。

在第五主成分中，第二十一、第二十三項(xiàng)指標(biāo)的系數(shù)較大，可看成是非住院分娩新法接生率、特困人口救助注冊(cè)人數(shù)占農(nóng)業(yè)人口的比例的綜合指標(biāo)。

參考文獻(xiàn)

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篇8

【關(guān)鍵詞】城市交通運(yùn)輸；逐步線性回歸；系統(tǒng)聚類分析

1.引言

城市作為政治、經(jīng)濟(jì)、文化中心，在國(guó)家發(fā)展中發(fā)揮著重要作用。20世紀(jì)80年代開(kāi)始，學(xué)者開(kāi)展了一系列對(duì)中國(guó)城市的研究，如提出中國(guó)的城市影響域系統(tǒng)，并評(píng)價(jià)中國(guó)城市的影響力。根據(jù)因子分析方法，對(duì)中國(guó)城市進(jìn)行綜合實(shí)力的評(píng)價(jià)，建立綜合評(píng)價(jià)體系，分析中國(guó)地級(jí)以上城市綜合競(jìng)爭(zhēng)力，以及中國(guó)城市人口可比增長(zhǎng)速度的空間差異。根據(jù)城市網(wǎng)絡(luò)圖探討新城在城市網(wǎng)絡(luò)中的作用以及城市網(wǎng)絡(luò)對(duì)新城發(fā)展的影響；運(yùn)用層次分析和多指標(biāo)加權(quán)法對(duì)中國(guó)城市科教職能進(jìn)行等級(jí)劃分及空間分布研究。

國(guó)外關(guān)于城市交通運(yùn)輸?shù)难芯考性诔鞘薪煌ㄟ\(yùn)輸與城市空間、居民出行、城市交通問(wèn)題及其相關(guān)政策等方面，區(qū)域中的城市交通運(yùn)輸研究主要是城際問(wèn)的客貨流變化等問(wèn)題，以及城市交通運(yùn)輸結(jié)構(gòu)變化引發(fā)的交通運(yùn)輸問(wèn)題，例如對(duì)尼日利亞、捷克斯洛伐克、印度、巴西、英國(guó)等國(guó)家的研究；Sylvie選取中國(guó)24個(gè)省區(qū)為基本分析單元，以鐵路、公路和水運(yùn)路網(wǎng)的密度為指標(biāo)，研究中國(guó)省際交通網(wǎng)絡(luò)發(fā)展水平的差異，結(jié)果表明交通網(wǎng)絡(luò)密度較高的省份集中于東部沿海地區(qū)，西部地區(qū)則較低上述分析基本上是以城市的總體發(fā)展或者以人口和土地等要素為主來(lái)進(jìn)行的，在分析中也涉及到了城市交通運(yùn)輸?shù)囊恍┓矫妗?/p>

本文研究的城市交通運(yùn)輸既包括城市對(duì)外交通運(yùn)輸發(fā)展，也包括城市內(nèi)部交通運(yùn)輸發(fā)展兩個(gè)部分。城市交通運(yùn)輸發(fā)展水平主要表現(xiàn)為城市交通設(shè)施的發(fā)展和運(yùn)輸能力，主要包括道路面積和車輛、客運(yùn)量和貨運(yùn)量等。本文在總結(jié)上述研究經(jīng)驗(yàn)的基礎(chǔ)上，主要根據(jù)城市在城市體系、區(qū)域及國(guó)家發(fā)展中的重要性，資料信息的完備性、可比性及其獲取的可能性，確定以2010年的279個(gè)地級(jí)以上城市的城市交通運(yùn)輸為研究對(duì)象和評(píng)價(jià)目標(biāo)。

2.指標(biāo)選取

在前人研究的基礎(chǔ)上，本文將影響城市交通運(yùn)輸?shù)囊蛩貧w結(jié)為：貨運(yùn)總量、客運(yùn)總量、城市GDP、城市產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、城市人口、城市道路面積、城市汽（電）車營(yíng)運(yùn)數(shù)量、城市出租車數(shù)量等。鑒于數(shù)據(jù)獲取的有限性和分析的可靠性，本文選取客運(yùn)總量、貨運(yùn)總量、城市GDP、城市產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)中的第二產(chǎn)業(yè)占GDP中的比重以及第三產(chǎn)業(yè)占GDP中的比重、城市人口、城市道路面積、城市汽（電）車營(yíng)運(yùn)數(shù)量和城市出租車數(shù)量9個(gè)指標(biāo)作為研究城市交通運(yùn)輸?shù)挠绊懸蛩亍?/p>

（1）客運(yùn)、貨運(yùn)總量

客運(yùn)和貨運(yùn)總量是衡量一個(gè)城市對(duì)內(nèi)對(duì)外交通運(yùn)輸發(fā)展的總量指標(biāo)，通過(guò)這個(gè)指標(biāo)可以得出一個(gè)城市的城市交通運(yùn)輸發(fā)展?fàn)顩r，它包括城市鐵路運(yùn)輸量、公路運(yùn)輸量、水路運(yùn)輸量、航空運(yùn)輸量等。

（2）城市GDP

即城市市轄區(qū)內(nèi)年生產(chǎn)總值，是衡量一個(gè)城市經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的最重要指標(biāo)，GDP總量大意味著經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平高。

（3）城市產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)

城市社會(huì)再生產(chǎn)過(guò)程中形成的各產(chǎn)業(yè)之間及其內(nèi)部各行業(yè)之間的比例關(guān)系和結(jié)合狀況，由于各個(gè)城市的自然條件和社會(huì)經(jīng)濟(jì)條件不同，引起國(guó)民經(jīng)濟(jì)部門配置和發(fā)展規(guī)模不同，因而不同城市的轉(zhuǎn)出產(chǎn)業(yè)的差別較大。就城市本身而言，第二產(chǎn)業(yè)占GDP的比重越高表明城市工業(yè)和制造業(yè)越發(fā)達(dá)；而第三產(chǎn)業(yè)占GDP的比重越高表明城市服務(wù)水平越高。

（4）城市人口

衡量一個(gè)城市社會(huì)發(fā)展水平的指標(biāo)，一般情況下城市人口越多，表明這個(gè)城市對(duì)于人口的吸引力越強(qiáng)，城市的社會(huì)發(fā)展水平越高。

（5）城市道路面積

城市道路面積對(duì)一個(gè)城市來(lái)說(shuō)極其重要，是衡量一個(gè)城市發(fā)展的重要指標(biāo)。

（6）城市汽（電）車營(yíng)運(yùn)數(shù)量

城市汽（電）車是城市居民主要的出行交通工具，是城市公共交通最主要的衡量指標(biāo)。

（7）城市出租車數(shù)量

城市車租車也是城市居民較為主要的出行交通工具，但其價(jià)格比汽（電）車昂貴。城市出租車數(shù)量也是城市公共交通最主要的衡量指標(biāo)。

將以上指標(biāo)假設(shè)如表1。

本文研究分析我國(guó)地級(jí)以上281個(gè)城市2010年城市交通運(yùn)輸?shù)亩嘣貧w分析和系統(tǒng)聚類分析，其數(shù)據(jù)來(lái)源于2011年《中國(guó)統(tǒng)計(jì)城市統(tǒng)計(jì)年鑒》。

3.城市交通運(yùn)輸多元回歸分析

城市交通運(yùn)輸發(fā)展水平與城市經(jīng)濟(jì)發(fā)展、城市社會(huì)發(fā)展以及城市交通基礎(chǔ)設(shè)施規(guī)模是否存在線性關(guān)系，下面分別通過(guò)逐步回歸的方法建立城市客運(yùn)總量與假設(shè)的其余指標(biāo)之間的線性函數(shù)，城市貨運(yùn)總量與假設(shè)的其余指標(biāo)之間的線性函數(shù)，旨在通過(guò)建立函數(shù)揭示城市交通運(yùn)輸發(fā)展的影響因素和預(yù)測(cè)未來(lái)城市交通運(yùn)輸?shù)陌l(fā)展趨勢(shì)。

3.1 以城市客運(yùn)總量為因變量的逐步回歸分析

將客運(yùn)總量與GDP（當(dāng)年價(jià)格萬(wàn)元）、第二產(chǎn)業(yè)占GDP中的比重（市轄區(qū)）、第三產(chǎn)業(yè)占GDP中的比重（市轄區(qū)）、城市市轄區(qū)人口（萬(wàn)人）、城市道路面積（萬(wàn)平方米）、城市公共汽（電）車營(yíng)運(yùn)數(shù)量（量）和城市出租車數(shù)量（量）輸入統(tǒng)計(jì)軟件SPSS中，以客運(yùn)總量為因變量，其他的為自變量，得出如下表2結(jié)果：

注：逐步回歸進(jìn)入的自變量為X8, X9, X9, X3, X7；因變量為X1

篇9

Abstract： According to the university scientific research data in nearly ten years， the factor analysis and cluster analysis statistical methods in the multivariate statistical analysis are used to carry out the comprehensive evaluation analysis of the college scientific research status and put forward a method for evaluating the state of the research. Research shows that， in some colleges， the first factor is very high， indicating that these colleges in cutting-edge academic research achievements. But at the same time， the third factor is low， indicating that these colleges and enterprises to contact the lack of scientific research. In other colleges， the second factor is very high， indicating that these colleges in the per capita contribution rate， C class paper per capita contribution rate and other aspects to do better. In addition， some of the college's third factor is very high， indicating that these colleges are closely related to the enterprise's scientific research and cooperation. The results of the subsequent cluster analysis also confirmed the rationality of the conclusion of the comprehensive evaluation analysis. Through the study of this paper， it provides a theoretical basis for the scientific management system and evaluation system of scientific research achievements.

關(guān)鍵詞： 高校；科研狀況；因子分析；聚類分析；評(píng)價(jià)

Key words： colleges and universities；research status；factor analysis；cluster analysis；evaluate

中圖分類號(hào)：G463 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A 文章編號(hào)：1006-4311（2016）31-0015-04

0 引言

科研能力是衡量一所高?？平趟降闹匾獦?biāo)志。某高校作為省重點(diǎn)高校有著悠久的辦學(xué)歷史，科研水平在省內(nèi)也是名列前茅，本文針對(duì)該高校20個(gè)學(xué)院的各項(xiàng)科研指標(biāo)進(jìn)行多元統(tǒng)計(jì)分析，建立了描述科研水平的各類變量，包括各類科研項(xiàng)目的經(jīng)費(fèi)總額、各類論文的發(fā)表數(shù)量、論著發(fā)表數(shù)量，投入科研人員數(shù)量等。但由于各學(xué)院規(guī)模不一，各學(xué)院科研性質(zhì)也不盡相同，為了保證研究結(jié)果的平衡性，本文采用對(duì)科研成果人均貢獻(xiàn)率的方式進(jìn)行研究。然而進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析時(shí)，并非變量收集的越多越有利，變量間信息的高度相關(guān)、高度重疊會(huì)給統(tǒng)計(jì)方法的應(yīng)用帶來(lái)許多困難，因此本文借助SPSS統(tǒng)計(jì)分析軟件，采用因子分析方法，在眾多變量中提取影響各學(xué)院科研狀況的主要因子對(duì)問(wèn)題進(jìn)行分析，最后通過(guò)因子變量的聚類分析對(duì)評(píng)價(jià)結(jié)果進(jìn)行驗(yàn)證。國(guó)內(nèi)學(xué)者目前主要集中對(duì)我國(guó)體育事業(yè)進(jìn)行科研狀況分析，如賈志強(qiáng)、鄭巖平對(duì)我國(guó)1995-2000年籃球科研狀況作了分析。張金、夏秀榮對(duì)我國(guó)1994-2003年排球科研狀況作了分析。在高校科研狀況分析方面，孟學(xué)英、陳春華利用調(diào)查問(wèn)卷方式對(duì)我國(guó)部分高職院校教師科研狀況做了調(diào)查分析。同時(shí)國(guó)內(nèi)對(duì)多元統(tǒng)計(jì)方法的應(yīng)用也主要集中在醫(yī)療、經(jīng)濟(jì)方面，如孟瑩、謝守祥等利用多元統(tǒng)計(jì)分析方法對(duì)江蘇省經(jīng)濟(jì)差異化做了分析。王曦、宋劍南利用多元統(tǒng)計(jì)分析方法對(duì)影響中醫(yī)癥候的主要因素做了研究。利用多元統(tǒng)計(jì)分析方法結(jié)合高效科研狀況評(píng)價(jià)分析還鮮有研究。本文結(jié)合多元統(tǒng)計(jì)分析分析方法對(duì)某高?？茖W(xué)地建立高?？蒲袠I(yè)績(jī)的管理體系及評(píng)價(jià)體系提供了理論依據(jù)。

1 因子分析方法簡(jiǎn)介

因子分析是利用降維的思想，由研究原始變量相關(guān)矩陣內(nèi)部的依賴關(guān)系出發(fā)，把一些具有錯(cuò)綜復(fù)雜關(guān)系的變量歸結(jié)為少數(shù)幾個(gè)綜合因子的一種多變量統(tǒng)計(jì)分析方法。因子分析的基本思想是根據(jù)相關(guān)性大小把原始變量分組，使得同組內(nèi)的變量之間相關(guān)性較高，而不同組的變量之間的相關(guān)性則較低。每組變量代表一個(gè)基本結(jié)構(gòu)，并用一個(gè)不可觀測(cè)的綜合變量表示，這個(gè)基本結(jié)構(gòu)就稱為公共因子。對(duì)于所研究問(wèn)題的某一具體問(wèn)題，原始變量可以分解成兩部分之和的形式，一部分是少數(shù)幾個(gè)不可測(cè)的所謂公共因子的線性函數(shù)，另一部分是與公共因子無(wú)關(guān)的特殊因子。進(jìn)行因子分析的步驟如下：①根據(jù)研究問(wèn)題選取原始變量。②對(duì)原始變量進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化并求其相關(guān)陣，分析變量之間的相關(guān)性。③求解初始公共因子及因子載荷矩陣。④因子旋轉(zhuǎn)。⑤因子得分。⑥根據(jù)因子得分值進(jìn)行進(jìn)一步分析。

2 各學(xué)院科研狀況的因子分析

2.1 數(shù)據(jù)分析和指標(biāo)選取

本文選用的數(shù)據(jù)來(lái)源于某高校2006年至2015年的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)。設(shè)定數(shù)據(jù)中8個(gè)指標(biāo)變量分別是X1：2006-2015年橫向項(xiàng)目金額人均貢獻(xiàn)率（萬(wàn)元/人）；X2：2006-2015年市校級(jí)項(xiàng)目金額人均貢獻(xiàn)率（萬(wàn)元/人）；X3：2006-2015年省部級(jí)項(xiàng)目金額人均貢獻(xiàn)率（萬(wàn)元/人）；X4：2006-2015年國(guó)家級(jí)項(xiàng)目金額人均貢獻(xiàn)率（萬(wàn)元/人）；X5：A類論文人均貢獻(xiàn)率（篇/人）；X6：B類論文人均貢獻(xiàn)率（篇/人）；X7：C類論文人均貢獻(xiàn)率（篇/人）；X8：論著數(shù)量人均貢獻(xiàn)率（項(xiàng)/人）。數(shù)據(jù)詳情見(jiàn)表1。

在進(jìn)行數(shù)據(jù)分析前，進(jìn)行KMO檢驗(yàn)，P值為0.000，檢驗(yàn)結(jié)果是顯著的，同時(shí)KMO值達(dá)到0.577，結(jié)果見(jiàn)表2，表明數(shù)據(jù)之間具有一定的相關(guān)性，可進(jìn)行因子分析。

從表3變量共同度表中可以看出因子分析的變量共同度均較高，表明變量中的大部分信息均被因子所提取，說(shuō)明因子分析的結(jié)果是有效的。

2.2 因子提取和因子解釋

現(xiàn)應(yīng)用主成分分析法來(lái)進(jìn)行因子提取和因子個(gè)數(shù)的確定，從表4中可以看出只有前三個(gè)因子特征根大于1，并且前三個(gè)因子特征值之和接近80%，故提取前三個(gè)因子基本包含了全部測(cè)評(píng)指標(biāo)的絕大部分信息，因子分析效果較理想。

由于初始載荷陣結(jié)構(gòu)不夠清晰，不便于對(duì)因子進(jìn)行解釋，因此對(duì)因子載荷矩陣實(shí)行旋轉(zhuǎn)，達(dá)到簡(jiǎn)化結(jié)構(gòu)的目的，使各變量在某些因子上有較高載荷，而在其余因子上只有小到中等的載荷。這里采用方差最大正交旋轉(zhuǎn)法進(jìn)行因子旋轉(zhuǎn)。結(jié)果見(jiàn)表5。

從旋轉(zhuǎn)后的因子載荷矩陣來(lái)看，第一個(gè)主因子在省部級(jí)項(xiàng)目金額人均貢獻(xiàn)率、國(guó)家級(jí)項(xiàng)目金額人均貢獻(xiàn)率、A類論文人均貢獻(xiàn)率、B類論文人均貢獻(xiàn)率上具有較高載荷，第二個(gè)主因子在C類論文人均貢獻(xiàn)率、論著數(shù)量人均貢獻(xiàn)率上具有較高載荷，第三個(gè)主因子在橫向項(xiàng)目金額人均貢獻(xiàn)率、市校級(jí)項(xiàng)目金額人均貢獻(xiàn)率上具有較高載荷。

2.3 因子得分和因子變量

本文采用回歸法估計(jì)因子得分系數(shù)，并輸出因子得分系數(shù)矩陣見(jiàn)表6。

根據(jù)表6可寫(xiě)出以下因子得分函數(shù)：F1=-0.014橫向項(xiàng)目金額人均貢獻(xiàn)率-0.078市校級(jí)項(xiàng)目金額人均貢獻(xiàn)率+0.263省部級(jí)項(xiàng)目金額人均貢獻(xiàn)率+0.293國(guó)家級(jí)項(xiàng)目金額人均貢獻(xiàn)率+0.178A類論文人均貢獻(xiàn)率+0.508B類論文人均貢獻(xiàn)率+0.021C類論文人均貢獻(xiàn)率+0.174論著人均貢獻(xiàn)率（1）；F2=-0.159橫向項(xiàng)目金額人均貢獻(xiàn)率+0.065市校級(jí)項(xiàng)目金額人均貢獻(xiàn)率+0.00省部級(jí)項(xiàng)目金額人均貢獻(xiàn)率-0.057國(guó)家級(jí)項(xiàng)目金額人均貢獻(xiàn)率-0.235A類論文人均貢獻(xiàn)率+0.393B類論文人均貢獻(xiàn)率+0.328C類論文人均貢獻(xiàn)率+0.570論著人均貢獻(xiàn)率（2）；F3=0.442橫向項(xiàng)目金額人均貢獻(xiàn)率+0.582市校級(jí)項(xiàng)目金額人均貢獻(xiàn)率+0.123省部級(jí)項(xiàng)目金額人均貢獻(xiàn)率+0.010國(guó)家級(jí)項(xiàng)目金額人均貢獻(xiàn)率-0.076A類論文人均貢獻(xiàn)率-0.219B類論文人均貢獻(xiàn)率+0.384C類論文人均貢獻(xiàn)率-0.010論著人均貢獻(xiàn)率（3）

通過(guò)上述公式（1）、公式（2）和公式（3）可得到各個(gè)學(xué)院的因子得分。從而獲得三個(gè)因子變量，由于這三個(gè)因子變量是線性無(wú)關(guān)的。因此，可以利用它們對(duì)各個(gè)學(xué)院的科研狀況做統(tǒng)計(jì)分析。

3 各學(xué)院科研狀況的綜合評(píng)價(jià)分析

下面利用三個(gè)因子變量對(duì)2006年-2015年該高校各學(xué)院科研狀況做多元統(tǒng)計(jì)分析，并對(duì)各學(xué)院近10年來(lái)科研狀況進(jìn)行綜合評(píng)價(jià)。

首先畫(huà)出三因子變量的散點(diǎn)圖，對(duì)各學(xué)院近10年來(lái)科研狀況做對(duì)比分析。以第一因子變量為橫坐標(biāo)，第二因子變量為縱坐標(biāo)，第三因子變量為豎坐標(biāo)的三維散點(diǎn)圖如圖1所示。

從圖1中可以看出P學(xué)院、O學(xué)院、M學(xué)院等的第一因子很高。說(shuō)明這些學(xué)院在國(guó)家級(jí)項(xiàng)目人均貢獻(xiàn)率、省部級(jí)項(xiàng)目人均貢獻(xiàn)率、A類論文人均貢獻(xiàn)率、B類論文人均貢獻(xiàn)率上成績(jī)突出，但在橫向項(xiàng)目人均貢獻(xiàn)率上稍顯不足，這些學(xué)院應(yīng)該在保持尖端學(xué)術(shù)科研的前提下，多加強(qiáng)與企業(yè)的合作，創(chuàng)造更多產(chǎn)業(yè)應(yīng)用成果。L學(xué)院、R學(xué)院、N學(xué)院等的第二因子很高，說(shuō)明這些學(xué)院在論著人均貢獻(xiàn)率、C類論文人均貢獻(xiàn)率上成績(jī)突出，這與這些學(xué)院的科研性質(zhì)是密不可分的，第二因子很高的學(xué)院可以在保持自己科研特色的前提下，多關(guān)注學(xué)術(shù)前沿的相關(guān)信息，爭(zhēng)取在尖端科研中有更大的突破。如B學(xué)院、I學(xué)院等的第三因子很高，說(shuō)明這些學(xué)院在橫向項(xiàng)目人均貢獻(xiàn)率上成績(jī)突出，這些學(xué)院可以在緊密保持與企業(yè)的科研聯(lián)系的基礎(chǔ)上，加強(qiáng)自己在學(xué)科特色科研中的研究，多出一些基礎(chǔ)研究方面的尖端科研學(xué)術(shù)成果，增強(qiáng)學(xué)院在科研創(chuàng)新中的能力。

最后利用系統(tǒng)聚類分析法對(duì)各學(xué)院科研狀況進(jìn)行聚類分析，即利用三因子變量對(duì)20個(gè)學(xué)院進(jìn)行聚類，結(jié)果如表7所示，M學(xué)院、P學(xué)院、O學(xué)院和J學(xué)院為一類，B學(xué)院、I學(xué)院為一類，其它學(xué)院為一類。這個(gè)結(jié)果與散點(diǎn)圖分析的情況基本類似。

4 結(jié)束語(yǔ)

本文針對(duì)某高校各學(xué)院科研狀況進(jìn)行綜合評(píng)價(jià)分析，通過(guò)對(duì)高校近十年科研指標(biāo)數(shù)據(jù)進(jìn)行因子分析，將八個(gè)指標(biāo)變量分為三個(gè)科研因子，分別是高端科研因子、校企合作科研因子、基礎(chǔ)科研因子，并給出了因子得分模型，對(duì)各學(xué)院近十年的科研狀況給出了分析，最終的聚類分析結(jié)果也對(duì)各學(xué)院科研狀況做了驗(yàn)證說(shuō)明。論文的研究成果為科學(xué)地建立高校科研業(yè)績(jī)的管理體系及評(píng)價(jià)體系提供了理論依據(jù)。

從分析結(jié)果來(lái)看，因?qū)W院科研特色不同，導(dǎo)致各個(gè)學(xué)院在學(xué)術(shù)科研這個(gè)萬(wàn)花筒中所扮演的角色也各不相同，但各學(xué)院之間還是應(yīng)當(dāng)加強(qiáng)科研合作，取他人之長(zhǎng)補(bǔ)己之短，這樣才能為該高校向科研大校、科研強(qiáng)校的進(jìn)軍道路上打下堅(jiān)實(shí)的基礎(chǔ)。

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篇10

關(guān)鍵詞 地理信息系統(tǒng),圖象處理,圖象分析.

多源圖象處理與分析系統(tǒng)的主要研究目的是為了解決柵格化的二維空間分布數(shù)據(jù)的處理和分析.柵格化的二維空間分布數(shù)據(jù)包括各種遙感數(shù)據(jù)、航測(cè)數(shù)據(jù)、航空雷達(dá)數(shù)據(jù)、各種攝影的圖象數(shù)據(jù),以及通過(guò)數(shù)據(jù)化和網(wǎng)格化的地質(zhì)圖、地形圖、各種地球物理、地球化學(xué)數(shù)據(jù)和其他專業(yè)圖象數(shù)據(jù).多源圖象處理與分析系統(tǒng)研究的意義是在微機(jī)上實(shí)現(xiàn)多源圖象數(shù)據(jù)的快速處理和分析,為柵格型地理信息系統(tǒng)的實(shí)現(xiàn)開(kāi)辟一條新的途徑.

1 系統(tǒng)總體設(shè)計(jì)思想和原則

(1)多源圖象處理與分析系統(tǒng)的設(shè)計(jì)應(yīng)遵循軟件工程學(xué)的原理,采取模塊化的方法來(lái)進(jìn)行設(shè)計(jì);對(duì)軟件的各個(gè)底層模塊要求具有可移植性和可維護(hù)性,以便于在多種軟件和硬件平臺(tái)上進(jìn)行移植;對(duì)WINDOWS操作系統(tǒng)環(huán)境的系統(tǒng)高層模塊要求具有高度的可移植性和與硬件平臺(tái)的無(wú)關(guān)性;在多源圖象處理與分析系統(tǒng)和WINDOWS操作系統(tǒng)的功能分工上,主張應(yīng)由操作系統(tǒng)完成的工作由操作系統(tǒng)去完成為原則;對(duì)操作界面則是依照人機(jī)工程學(xué)的觀點(diǎn)來(lái)進(jìn)行設(shè)計(jì),以操作使用方便為原則;系統(tǒng)采用C語(yǔ)言進(jìn)行編程.

(2)多源圖象處理與分析系統(tǒng)的設(shè)計(jì)目標(biāo)之一是能處理和分析數(shù)據(jù)量在幾百兆到幾千兆的大圖象,所以系統(tǒng)的設(shè)計(jì)必須以大圖象作為出發(fā)點(diǎn),在數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)的定義上、算法的實(shí)現(xiàn)上以及在系統(tǒng)的軟硬件平臺(tái)的選擇上都必須給予充分的考慮.而多源圖象處理與分析系統(tǒng)的功能設(shè)計(jì)則應(yīng)建立在系統(tǒng)的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)上,在數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)定義好的前提下,功能可多可少,以形成開(kāi)放性的系統(tǒng).

(3)作為專業(yè)的圖象信息系統(tǒng),必須具備對(duì)各類專業(yè)數(shù)據(jù)進(jìn)行處理和分析的能力.在分析和總結(jié)各專業(yè)領(lǐng)域的數(shù)據(jù)類型后,多源圖象處理與分析系統(tǒng)引入了以下圖象類型:二值圖、灰度圖、256色索引和分類圖(單字節(jié)圖)、64K的高彩圖(索引圖、分類圖和整數(shù)專業(yè)數(shù)據(jù))(雙字節(jié)圖)、RGB真彩色圖(3字節(jié)圖)、RGBP透明真彩色疊加圖(4字節(jié)圖)、4字節(jié)浮點(diǎn)數(shù)據(jù)圖(用于各種頻域變換和各種專業(yè)圖象數(shù)據(jù)以及圖象計(jì)算的中間結(jié)果)和復(fù)數(shù)(用于頻域變換).

(4)雖然多源圖象處理與分析系統(tǒng)是以柵格數(shù)據(jù)為主的空間信息系統(tǒng),單作為地理信息系統(tǒng)MAPGIS的一部分,必須支持柵格圖、矢量圖混合顯示、綜合處理、綜合分析等功能.

(5)圖層作為當(dāng)代地理信息系統(tǒng)的核心數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu),對(duì)數(shù)據(jù)的組織、管理,數(shù)據(jù)的疊加分析以及綜合處理都具有重要的意義.多源圖象處理與分析系統(tǒng)中引入了圖層的思想(支持1024層或256層(WIN 32S)),以動(dòng)態(tài)透明地疊加顯示各個(gè)圖層的柵格或矢量圖,進(jìn)行綜合動(dòng)態(tài)比較、分析.

(6)建立彩色數(shù)據(jù)庫(kù),以支持RGB,HLS和HSV的選色及色彩的調(diào)節(jié)和配準(zhǔn),優(yōu)化的236色調(diào)色板以支持256色顯示器模擬真彩色顯示(建立RGB到236色的索引表);建立HLS,HSV的色庫(kù),建立一些常用連續(xù)色調(diào)的彩色數(shù)據(jù)以表示數(shù)據(jù)連續(xù)且有大小意義的圖象.

(7)圖象和圖象、圖象和圖形間的處理、分析、疊加比較、疊加分析、鑲嵌等操作均需要各個(gè)圖象、圖形具有統(tǒng)一的坐標(biāo),支持各種投影變換及幾何校正(建立統(tǒng)一的地理坐標(biāo)系).

(8)在圖象分析的高級(jí)和智能化階段,圖象聚類、圖象分割、圖象自動(dòng)識(shí)別是圖象處理和分析的主要任務(wù),在這類處理、分析的結(jié)果圖象上就存在不確定的數(shù)據(jù),支持未定義數(shù)據(jù)以及保留數(shù)據(jù)位(以表示未定義數(shù)據(jù)以及保留數(shù)據(jù)位……)應(yīng)是多源圖象處理與分析系統(tǒng)的一個(gè)重點(diǎn).

(9)作為人機(jī)交互界面的彩色顯示器將各個(gè)圖象、圖形等信息以紅綠藍(lán)(RGB)彩色點(diǎn)的形式傳遞給人.RGB彩色模型是一個(gè)客觀彩色模型,對(duì)硬件而言這是很好的彩色模型;但對(duì)人來(lái)說(shuō)RGB彩色模型就很難控制和掌握.要對(duì)RGB彩色模型進(jìn)行控制,就需要引入一個(gè)更適合人的中間彩色模型.雙六棱錐彩色模型[1]和單六棱錐彩色模型[1](HLS和HSV)就是其中的兩個(gè)適用的主觀彩色模型.這是多源圖象處理與分析系統(tǒng)的彩色合成、彩色分解、彩色調(diào)節(jié)、彩色自動(dòng)賦值的理論基礎(chǔ).

(10)作為人機(jī)交互界面的彩色顯示器以及人眼的輸入與輸出的響應(yīng)都是非線性系統(tǒng),支持顯示器的伽瑪校正及色度校正[2],使多源圖象處理與分析系統(tǒng)能更好地進(jìn)行彩色設(shè)計(jì).

(11)柵格圖象數(shù)據(jù)量往往很大,而用戶的目標(biāo)區(qū)可能很小,同時(shí)為支持小區(qū)的試錯(cuò)操作,多源圖象處理與分析系統(tǒng)支持選區(qū)操作和裁剪區(qū)操作,支持局部操作,缺省選區(qū)為全圖.

(12)為了顯示系統(tǒng)工作狀態(tài),引入狀態(tài)提示行以顯示注釋信息并引入等待光標(biāo);在窗口標(biāo)題中放入圖象信息;顯示光標(biāo)的客戶區(qū)坐標(biāo)、圖象位置坐標(biāo)、圖象地理坐標(biāo).

(13)支持多類多文檔子窗口,包括圖象(圖象和圖形)、文本、表格.

(14)為支持大圖象和節(jié)省內(nèi)存空間,客戶區(qū)的顯示內(nèi)容應(yīng)是動(dòng)態(tài)生成的.

(15)由于對(duì)整數(shù)專業(yè)數(shù)據(jù)圖、4字節(jié)浮點(diǎn)數(shù)據(jù)圖不能直接顯示,可以考慮設(shè)定一個(gè)參數(shù)以表示如何顯示這個(gè)圖象數(shù)據(jù).

(16)對(duì)二值圖與256色、64K編碼圖而言,其彩色值表示類,可以直接通過(guò)彩色值查找類別及其面積、方差等,還可以進(jìn)行膨脹、中值濾波、十字中值濾波、最頻值濾波.

(17)數(shù)據(jù)進(jìn)入多源圖象處理與分析系統(tǒng)前需進(jìn)行格式轉(zhuǎn)換,系統(tǒng)內(nèi)部只支持自己的數(shù)據(jù)格式,其他數(shù)據(jù)格式需通過(guò)轉(zhuǎn)換程序轉(zhuǎn)換,這樣可以簡(jiǎn)化多源圖象處理與分析系統(tǒng)的設(shè)計(jì)和編程.

(18)引入數(shù)據(jù)庫(kù)工程和數(shù)據(jù)庫(kù)項(xiàng)目的概念,在工程、項(xiàng)目的概念和圖層的概念間建立一種關(guān)系,以簡(jiǎn)化系統(tǒng)文件的管理機(jī)制.

2 系統(tǒng)總體結(jié)構(gòu)的設(shè)計(jì)

系統(tǒng)總體結(jié)構(gòu)的設(shè)計(jì)采用了WINDOWS的多文檔窗口界面技術(shù)、WINDOWS的虛擬內(nèi)存管理技術(shù)[3]、WINDOWS的內(nèi)存映射文件技術(shù)和多源圖象處理與分析系統(tǒng)定義文件系統(tǒng).在多文檔窗口界面的控制下,每個(gè)圖象對(duì)應(yīng)的各類數(shù)據(jù)文件通過(guò)內(nèi)存映射文件技術(shù)和虛擬內(nèi)存管理技術(shù)建立一個(gè)子圖象文檔窗口,并在多文檔窗口界面的控制下,實(shí)現(xiàn)各菜單命令和消息通訊.

多文檔界面(MDI)是Microsoft WINDOWS處理文本的應(yīng)用程序規(guī)范[4,5].該規(guī)范描述了窗口結(jié)構(gòu)和允許用戶在單個(gè)應(yīng)用程序中使用多文檔的用戶界面.利用MDI技術(shù),我們可以打開(kāi)和生成任意幅圖象(只要內(nèi)存和虛擬內(nèi)存允許),每個(gè)圖象作為一個(gè)文檔,這些文檔可同時(shí)保留在客戶區(qū)域內(nèi).

利用虛擬內(nèi)存管理[3],系統(tǒng)可以得到2GB的地址空間,這使得多源圖象處理與分析首次擺脫了DOS和WINDOWS 3.1在內(nèi)存分配上的分段機(jī)制,使得多 源圖象處理與分析在微機(jī)上實(shí)現(xiàn)成為可能.

內(nèi)存映射文件技術(shù)是WINDOWS NT提供的一種新的文件數(shù)據(jù)存取機(jī)制.利用內(nèi)存映射文件技術(shù),系統(tǒng)可以在2GB的地址空間中為文件保留一部分空間,并將文件映射到這塊保留空間.一旦文件被映射之后,WINDOWS NT將仔細(xì)管理頁(yè)映射、緩沖以及高速緩沖等任務(wù).

3 系統(tǒng)功能的設(shè)計(jì)

多源圖象處理與分析系統(tǒng)的功能設(shè)計(jì)是建立在系統(tǒng)的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)上,在數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)定義好的前提下,功能可多可少,以形成開(kāi)放性的系統(tǒng).目前設(shè)計(jì)的功能如下.

(1)輸入輸出功能.包括各種格式、各種類型數(shù)據(jù)的輸入輸出,以及向量、柵格、表格數(shù)據(jù)的相互轉(zhuǎn)換和注字輸出功能(TIGAR,BMP,TIFF,RAW,PCX,GIF柵格格式,WMF,MAPGIS矢量格式,FOXPRO數(shù)據(jù)庫(kù)表格).

(2)矢量操作功能.支持各種矢量數(shù)據(jù)的柵格化,包括線段矢量圖、多邊形矢量圖、點(diǎn)表圖的柵格化(用于MAPGIS矢量圖向柵格圖轉(zhuǎn)變).

(3)圖象顯示功能.支持彩色查找表的檢索和修改(用于256色、64K索引圖、分類圖),屏幕柵格圖拷貝、剪切、粘貼,象素信息檢索(分類圖的分類信息包括彩色、面積、類別),三維透視顯示(利用DEM生成),立體象對(duì)生成(利用DEM生成),視域圖生成(利用DEM生成),光標(biāo)、坐標(biāo)輸入的空間查詢,三維立體地形顯示,最佳路徑圖生成,密度切片圖、密度剖面圖、直方圖顯示,圖象加網(wǎng)格(公里網(wǎng)、經(jīng)緯網(wǎng)),平面等值線圖、矢量立體透視圖繪制,圖象自動(dòng)漫游,圖象注記,光照陰影圖、浮雕立體圖的生成及圖象多層覆蓋操作.

(4)空間分析功能.包括多幅圖象的自定義宏運(yùn)算,交叉混合,區(qū)域編號(hào),距離圖生成,插值柵格化(等值線插值、點(diǎn)插值、柵格重采樣),多平臺(tái)數(shù)據(jù)配準(zhǔn)及重采樣,圖象地理坐標(biāo)參照(加坐標(biāo)、幾何變換、圖象配準(zhǔn)、幾何校正、比例尺及地圖投影變換),距離量算,面積統(tǒng)計(jì),邊界提取,指定屬性的空間分布,紋理特征提取,編碼圖象的空間分析(空間邏輯運(yùn)算、二值圖象的位邏輯運(yùn)算、共現(xiàn)指數(shù)圖象生成、圖象形態(tài)學(xué)分析(開(kāi)、閉、擊中、膨脹、腐蝕等操作)),緩沖區(qū)分析,三維立體的剖切分析,圖象相關(guān)矩陣分析和比值分析功能.