主成分分析是一種通過降維技術把多個變量化為少數幾個主成分的實用統計分析方法。建筑業作為推動國民經濟發展的重要支柱產業,為根據多項指標對建筑企業發展水平做出評價,使各地區部門得到有益的反饋,進而有效指導資源配置,提高建筑企業質量水平,本文在闡述主成分分析法原理的同時,對大陸地區除西藏外的30個省市自治區的建筑業情況進行了綜合評價。

對我國公路客運量進行科學、準確的預測,提前掌握客運量的變化發展趨勢及規律,是為職能部門制定公路客運發展規劃和配置基礎設施的基礎.提出基于向量投影法的加權幾何平均的組合預測模型,并運用該模型對某城市2003-2015年公路客運量進行了預測,預測結果表明該方法具有較好的預測精度.

隨著城市經濟的快速發展,水資源成為影響城市可持續發展的重要因素,而水資源承載力能夠客觀、科學的評價一個城市水資源對于經濟、社會持續發展的承載能力。本文以臨沂市為研究區域,主要運用主成分分析法對臨沂市水資源承載力進行綜合評價,結果表明臨沂市水資源開發利用程度已經達到相當規模,部分縣區水資源承載能力已接近飽和值,進一步開發利用的潛力較小。

本文以周口師范學院08-09第二學期學生對教師課堂教學評價的成績為例,使用spss16.0統計軟件,運用主成分分析的方法,對高校課堂教學質量進行分析和評價。結果表明,該方法評價更能科學、合理地反映出實際評價結果。

隨著數據挖掘技術在各領域運用越來越多,其算法也日漸趨于成熟。數據挖掘技術作為建立預測模型的重要技術,已成為專家研究的熱點。隨著數據挖掘技術在實際模型運用中暴露的問題越來越多,單一的技術和方法已無法滿足各類功能的需求。為了分析公路貨運中復雜的數據,構建一種功能強大的預測模型就顯得尤為重要。本文嘗試說明在數據預測模型中運用rbf神經網絡技術和主成分分析方法,挖掘和分析公路貨運中的數據,提高預測結果的準確性和高效性,為制定新的決策提供有效的依據。

海南大學 應用統計軟件spss論文 題目：關于與家庭設備支出相關因素的回歸分析 學號：20101711310017 姓名：劉俊東 年級：2010級 學院：經濟與管理學院 專業：工商管理 指導教師：張洪波 完成日期：2012年6月11日 摘要 隨著中國經濟的飛速發展，人們的生活水平不斷提高，國內恩格爾系數在逐 步減小，說明了人們的消費重心以逐步從食品、衣物，轉移到家電、服務、娛樂 上了。 本文研究的是家庭設備用品及服務的支出與什么因素有關，提出與居民平均 每人全年家庭收入，平均每百戶家用汽車擁有量，城市建設用地面積，公共交通 運營數，億元以上商品交易市場數以及限額以上零售業法人企業有關。 說明假設，并做強制進入策略模型，發現縱多因素不能很好的解釋被解釋變 量，因此用向后篩選策略模型，得出可行的回歸方程，然后檢驗其相關性。最后 得出

云南大學本科畢業論文 基于因子分析法的 浙江省各地市社會發展水平綜合評價 學院：數學與統計學院 專業：統計學 姓名：?????? 學號：201021020?? 指導老師：?????? 日期：2013年12月 摘要：城市社會發展的綜合評價對推動地市社會經濟有序、均衡發展 等具有重要意義。利用因子分析法對浙江省各地市的社會發展水平進行 綜合評價，結果顯示：各地市社會發展同經濟發展狀況密切相關，且各 地市社會發展水平差異較大，內部發展不均衡。所以，各地市要在大力 發展經濟的基礎上，結合自身優勢，有針對性地采取措施提高本市社會 發展水平，最終實現浙江省區域經濟的和諧發展。 關鍵詞：社會發展水平；因子分析；綜合評價 abstract：theevaluationofregionalsocialdevelopmentlevelisofgreat si

基于多元線性回歸理論選取我國1993--2012年間的公路客運量等數據，分析國內生產總值和人口總數對公路客運量的影響程度，并對我國公路客運量進行中短期預測。結果表明：國內生產總值和人口總數對公路客運量有顯著的正相關關系，且多元回歸模型的預測精度很高，適合進行公路客運量的中短期預測。

針對傳統的主成分分析與topsis結合評價方法,會遇到提取的是變量的線性組合,損失了原始變量的初始值,且各主成分需根據變量的占有率高低重新命名,容易導致主成分含義不明顯,指標解釋能力不足的弊端,提出引入改進主成分分析法;采用改進后的主成分分析法從15個評價指標中提取出具有代表性的原始的9個指標,并根據指標的貢獻率歸一化客觀確定其權重,構造加權規范矩陣與topsis法結合,將該方法應用到學術期刊的評價中,得出結論與實際情況接近,說明該組合的評價方法具有一定的實用意義。

對客運量發展趨勢進行預測是正確制定鐵路客運營銷戰略的前提和基礎,文章運用灰色運用對某鐵路局的客運量及周轉量進行了預測,認為某鐵路局客運量的發展趨勢是逐漸降低,但降低的趨勢是逐漸減少;客運周轉量的發展趨勢是不斷增加。

工程造價估算是項目可行性研究階段的重要工作之一。本文運用spss統計分析軟件對影響工程造價的相關變量進行主成分分析,建立工程造價多元回歸估算模型。主成分回歸分析模型檢驗效果良好,可以避免由于自變量間關聯度大而造成回歸模型穩定性差的問題,是實際應用價值高、可操作性強的造價估算模型。

SPSS在工程造價估算中的應用

煤礦在正常運營過程中,為了保證提升機和井架周圍工業廣場地表的安全,對礦井井架基礎進行了多期沉降觀測。文中利用spss軟件以及bp神經網絡模型對井架沉降進行預測分析,成功的預測出了后面兩期的沉降數據。通過精度對比分析得出:spss軟件建立的預測模型能夠滿足礦山井架沉降分析的精度要求。

基于spss的軟土路基沉降預測——在介紹spss的同時，運用spss對沿海地區軟土路基的沉降進行預測和分析，并與目前工程中常用的估算方法進行對比，結果表明，運用spss進行沉降預測是可行的，具有較大的實用價值。

公路客運量數據受多種因素影響而呈現非線性等特點,為了提高其預測精度,文中提出粒子群算法(pso)優化支持向量機(svm)的公路客運量預測模型,利用pso尋優能力突出的優點,對支持向量機的參數進行優化選擇,并用優化后的支持向量機模型對公路客運量進行預測。研究結果顯示,相比bp神經網絡和傳統的svm預測方法,基于pso-svm的預測精度更高。

為使建筑節能評價更加科學與客觀,在充分考慮客戶需求基礎上建立綜合的建筑節能評價體系,提出主成分分析方法的建筑節能綜合評價模型,并對模型進行了實例驗證。在進行建筑節能綜合評價時,根據主成分分析的降維思想可以把較多的指標轉化為少量的綜合指標,從而合理的進行綜合評價,為科學決策提供參考。

項目投資決策是復雜的多目標決策問題,文章對該問題給出了一種有效的定性與定量相結合的多目標決策方法——主成分分析法,并通過實例證明此法進行項目投資決策是完全可行有效的。

針對水利工程施工方案評選的多指標量化問題,給出一個利用主成分分析法建立的水利工程評標模型,并結合實例,進行數據計算,最終得出評標結果,說明該評價模型的合理性和實用性。

采用灰色預測模型分析了農村客運需求的主要影響因素,利用這些因素建立灰色預測模型,對我國農村客運需求進行了短期預測,為我國公路客運的發展規劃提供參考。

用主成分分析法進行水庫移民后期扶持經濟評價,不僅能綜合反映各安置區的經濟水平,而且可以確定各指標的客觀權重,避免了決策者在多指標綜合評價中遇到的需要確定指標權重的問題。采用其基本思想及計算方法,以河南省登封市境內的4座大中型水庫移民的家庭基本情況為研究對象,進行水庫移民后期扶持經濟水平綜合評價。評價結果與實際調查情況基本吻合。

一、引言隨著我國現代化事業的不斷推進,以及全球資源日益緊張,新能源的投資發展越來越得到社會普遍重視。根據國際能源署的研究,在2000~2030年間發電總量增長最為快速的是可再生能源發電,其對于滿足日益加劇的國際電力需求做出了極大貢獻。隨著科教興國戰略的實施,我國新能源技術在風力發電、光伏發電、核電等領域均取得了重大突破,擁有了一大批自主知識產權的科研成果。由于新能源工程契合目前我國經濟結構轉型發展戰略,投資

為充分考慮影響基坑施工方案合理性的各個因素,本文提出利用主成分分析法對最優基坑施工方案的選取進行評定,并通過工程實例對其進行驗證。結果表明,該法成功有效,可保證基坑施工的合理性。本文工作對基坑施工方案的選取和設計的改進具有一定的實用價值和參考價值。