因子分析模型

摘要： 房地产企业是国民经济发展的重要支柱,房地产企业的健康发展关乎着国计民生。2021年疫情反复和激烈的竞争环境,房地产企业也受到了影响,许多房企纷纷暴雷,对我国经济的发展造成影响。同时,我国的房地产企业由于存在着关联行业众多、产业链长、投资风险大、回收期限长、收益高等特征,所以需要对房地产财务绩效进行风险预警和风险管控。

摘要： 为助力“三地一区”建设,文章紧扣安徽省科技成果转化、科技金融创新发展主题,对安徽省科技金融发展水平进行了实证测度研究。首先,从科技金融资源、科技金融经费、科技金融产出及科技金融筹资四个方面构建科技金融发展水平测度体系。其次,通过因子分析模型计算安徽省16个地市的科技金融发展指数。再次,基于指数测算结果,运用聚类分析法对城市进行分类研究。实证结果表明:2019年度安徽省各地市科技金融发展指数存在一定差异,科技金融发展水平不均衡,其中,合肥市、芜湖市、蚌埠市、滁州市科技金融发展指数大于0,合肥和芜湖市发展水平处于领先位置。最后,基于实证结果,提出科技金融发展的相关对策建议。

摘要： 烟草产业作为国民经济的重要组成部分,对于中国经济增长和社会发展有着十分重要的作用。尤其是十九大以来,我国经济已经转向高质量发展阶段,国家烟草专卖局对卷烟单箱收入、卷烟销量持续增长提出了更高的要求。该文通过对人均生产总值(GDP)、社会消费品零售总额、人均可支配收入、人均消费支出、居民消费价格指数(CPI)5 个宏观经济指标进行因子分析,综合评价21 个地市州的经济发展实力,挖掘各地市州提升单箱收入的潜在实力。并利用线性回归法探究经济指标与卷烟销售量之间的关系,从而从宏观层面判定经济对卷烟市场运行影响的方向和力度,对单箱目标分解、预测未来卷烟销量、制定营销策略有积极作用。

摘要： 本文以杭州市居民为调查群体,旨在了解三孩政策在杭州市全面实施的可能性,从中寻找相关问题并提出合理建议。主要采用分层抽样法进行问卷调查,就三孩生育意愿的影响因素及其影响程度建立因子分析模型。团队通过分析群体目前生育情况、三孩生育意愿度、对多方面影响因素的顾虑程度等信息,大致了解居民对响应三孩政策的态度。最后提出一些针对性建议,以响应国家政策的号召,推动三孩政策的不断落实。

摘要： 文章以吉林省452位乡村教师为研究对象,调研吉林省乡村教师职业认同现状,结果发现吉林省乡村教师职业认同处于中等偏上水平,且职业认同的四个维度得分排序为:职业价值观>职业行为倾向>角色价值观>职业归属感.利用因子分析的方法定量评价计算乡村教师职业认同度,提取出四个公共因子即角色价值观因子、职业行为倾向因子、职业归属感因子和职业价值观因子,并计算出吉林省乡村教师职业认同得分.进一步构建乡村教师职业认同影响因素模型,并利用线性回归模型予以实证,结果发现学校、教师自身、政府及社会这四个因素均对乡村教师职业认同有正向显著影响,且四个影响因素的影响程度排序为:学校因素>社会因素>教师自身因素>政府因素.

摘要： 由于区域经济活力是区域综合竞争力的重要组成部分,以北京市为例,从人口变化趋势和企业活力变化角度分析对区域经济活力变化的影响.建立R型聚类分析模型,得出年劳动力变化、年老龄化程度和年人口总量相关性较强,能从人口变化趋势反映经济活力.选取销售利润率、基金利润率、技术设备、利润总额增长率、决策速度、组织目标和环境条件因素,建立因子分析模型,归纳类为企业的成长能力、适应性、盈利能力,反映经济活力的变化.将企业生存率、人均GDP增长率、人才净流入率、人才供求分布率作为经济活力的评价指标,建立主成分分析模型,对19个城市进行经济活力排序.对重庆市经济活力进行二级模糊综合评价,并提出了降低落户门槛、吸引人才、减少招商引资审批步骤、为创业提供资金支持等可行经济对策.

摘要： 本文解析高校典型工科、文科学生群体参与高校第二课堂活动的能力及特点,发掘学生个体参与第二课堂活动能力差异性的影响因素,继而对高校后续开展第二课堂活动进行精准施策.在因子分析模型的基础上,提出了计算自驱力指数α的因子分析改进模型.结合南京工业大学土木工程学院、艺术设计学院学生的第二课堂成绩单,利用数学方法进行特征参数化,对自驱力指数α的散点分布、增长趋势及自驱力分项指数进行了分析.因子分析改进模型经过"Foschi"指数型骨架曲线拟合后可实时计算分析学生参与第二课堂活动的能力及水平,为巩固和强化高校第二课堂育人效果提供了理论依据.

摘要： 商业银行流量经营应该追求创新式增长、叠加数字化转型和第三方市场发展的新要求,实行对生产要素和生产条件的重新组合,契合经济发展转型的新需求。本课题运用定性分析与定量分析相结合的方法,深入探讨商业银行流量经营五流理论(业务流、服务流、客户流、资金流和信息流)及现代发展理念,开展流量经营转型问卷调查,建立影响流量经营转型的重要因子分析模型,研究推动商业银行流量经营高质量发展的路径与对策。

摘要： 结合我国经济由高速增长向高质量发展的转变,构建了由高质量创新、高质量发展、高质量开放、高质量绿色及高质量共享组成的经济高质量协调发展指标体系,以及构建经济高质量协调发展评价模型,对甘肃省及其14地市进行时空双维实证评价.研究得出:甘肃省经济高质量协调指数呈稳步上升态势,且高质量创新等水平逐年提高;兰州市经济高质量协调指数及其他五个层面均处于领先地位,临夏州、甘南州均处于低水平的协调状态,其他地市均稳定提升;2009-2018年间,甘肃省14地市经济高质量协调发展水平均取得了一定的提升,但不同地市经济高质量协调指数空间极差差距较大,且部分地市时间维度增长幅度较小,说明甘肃省经济发展虽稳步提升,但需进一步合理配置资源,促进全省高质量发展.

摘要： 本文研究安徽省农村商业银行改革前后可持续发展能力水平的变化,建立因子分析模型,通过对安徽省农商行可持续发展能力初步评测,做出实证分析结果.研究安徽省农村商业银行发展中出现的现象,并依此对安徽省农村商业银行的可持续发展提出建议.

摘要： 河流对人类社会发展起着非常重要的作用,提供了诸如水利、资源、生态和环境等一系列功能.同时,河流也是在世界范围内受人类活动影响最强烈的生态系统.尤其是近十几年来,人类社会经济的发展使得河流污染不断加剧.要遏止河流环境退化,就必须充分了解河流环境的现状,进而有针对性的进行环境管理和生境修复.河流健康评价作为一种能评估工具和技术手段,因能识别人类活动对河流系统功能的影响同时确定河流区段内的环境管理和生态修复的目标而逐渐成为研究热点.rn 为顺应环境可续发展,探求水环境的可续性发展,建立流域性水体水质可续发展评价体系,通过以河流可持续发展为基础,引用代表性的相关指标进行筛选,采用多元环境因子分析对流域水质指标数值化,即模拟河流健康评估因子,对辽宁省抚顺市苏子河流域进行评估,选取出评估河流健康状况的评估的环境指标,客观反映出区域中小河流健康状况,为区域河流的可持续管理和生态环境建设提供参考.

摘要： 针对因子分析中公因子载荷阵、公因子的多种估计方法,理论上不可行甚至不解决问题的状况,这里应用方阵之差非负定的一个引理、标准化主成分及其旋转等,在累计方差贡献最大、无偏、误差信息最小等的意义下,证明了因子分析主成分法公因子载荷阵及其Thompson因子得分是因子分析模型的优良估计,优化了因子分析的方法和理论。用理论和例说明了因子分析主成分法的优良性,提出了2个待深入的问题等。

摘要： 本文选取了涉及国内宏观经济运行、世界发达国家宏观经济运行，中国财政政策、中国货币政策、对外经济运行政策、中国进口的大宗货物的7个大指标的19个变量作为影响中国对外直接投资的因子，并选取1992-2010年度数据进行实证检验，运用SPSS18.0软件对上述19个变量进行因子分析。结果显示，影响中国对外直接投资增长的主要因子是供给因子、需求因子、外型因子和世界因子；供给因子对中国对外直接投资的贡献率最大；需求因子反映了随着中国经济的飞速发展，中国自身拥有的资源已难以继续维持中国经济的迅速发展，这也间接导致了中国对外直接投资的快速增长；世界因子对中国对外直接投资的影响主要体现在:中国在全球FDI输出市场己与发达国家逐渐形成强有力的。

摘要： 持久性有毒物质(PTS)与臭氧层破坏和温室效应并称为21世纪影响人类生存与健康的三大环境问题。多环芳烃(PAHs),二噁英(PCDD/Fs)和多氯联苯(PCBs)是三种典型的PTS.对它们在环境中的来源进行解析,确定它们主要的污染源和各个污染源的贡献率并有效的控制它们在环境中的浓度水平是非常必要的.本研究使用目前较为先进的一种受体模型—非负约束的因子分析模型((FA-NNC)，对环境中PAHs,PCDD/Fs和PCBs的来源进行了解析。

摘要： 因子分析的用处已为许多实际工作所证实,但数学上其模型和理论是很不完善的，这已影响了因子分析模型、理论和应用的正常发展。近三年发表的结果,建立了具有全面优势的因子分析新理论-因子分析模型L及其解,求出了因子分析的精确解等,完善了因子分析模型和理论。这里基于既能进行数学上的合理假设和严格证明,又能进行统计上的常规应用,对近三年发表的代表性结果,作了规范性综述,为因子分析模型、理论和应用的正常发展建立了正确的理论基础,并提出了一些看法以及待研究的8个问题。

摘要： 本发明公开了一种基于多采样率因子分析模型的工业过程故障检测方法，该方法首先收集正常工作状态下不同采样率的数据，建立多采样率因子分析分析模型；利用模型的潜隐变量和预测误差构建了两个检测统计量T2和SPE及其对应的统计限和SPElim；然后对在线工业过程进行检测，获得测试样本，然后可利用已有的模型结构估计测试样本的潜隐变量及预测误差，并计算出相应的统计量，并得到最终的故障检测结果。该方法在实现多采样率信息处理的同时，既可以完整利用数据信息，又能充分考虑到数据噪声矩阵方差差异性，使降维后的少数潜隐变量实现对原有变量更好的解释与描述，从而在故障检测精度上实现提升。

摘要： 本发明公开了一种基于因子分析模型的一维距离像自适应分帧方法，首先，对实测一维距离像信号样本提取其归一化频谱幅度特征并将频谱幅度特征均匀分成小子帧；然后，分别建立相应的因子分析模型，利用EM迭代算法计算各模型的参数得到各子帧的概率分布；接着，利用统计学中JS距离进行子帧模型间的相似性度量，合并相似性高的相邻子帧；最后，循环进行第二、三步操作直到所有子帧间JS距离都大于设定阈值，结束帧合并过程输出分帧结果。本发明基于因子分析模型，利用JS距离测度完成帧间的合并，实验证明本发明相较于传统的均匀分帧法和较新的概率主分量分析模型分帧效果更好，识别精度更高。

摘要： 本发明公开了传感器网络中基于混合因子分析模型的分布式聚类方法，该方法用混合因子分析模型来建模传感器网络中各节点处待聚类的数据，各节点基于自身数据计算局部充分统计量，而后将该量扩散广播给其邻居节点，当节点收到所有来自邻居节点的局部充分统计量之后，其可以获得联合充分统计量，并基于该统计量估计出混合因子分析模型中的各个参数，最终基于估计出的模型完成聚类。本发明建立混合因子分析模型可以在聚类的同时完成数据的降维，采用分布式聚类方式，避免传统的集中式处理方式中由中心节点带来的网络崩溃。在本发明分布式聚类方法中，各节点间传输的是充分统计量而不是数据，既大大节省了通信开销，又可以较好地保护数据中的隐私信息。

摘要： 本发明公开了一种基于标签保持多任务因子分析模型的雷达目标识别方法，主要解决现有技术在小样本情况下目标识别性能较差的问题。其实现步骤为：1)对各类目标的雷达高分辨距离像进行归一化和对齐的预处理，2)利用预处理后的高分辨距离像构建标签保持多任务因子分析模型，3)对该模型的各参数进行吉布斯采样，保存模型参数的采样均值；4)对测试样本进行归一化和对齐的预处理，5)根据训练步骤学得的标签保持多任务因子分析模型参数的采样均值计算该测试样本的帧概率密度函数值，6)根据该帧概率密度函数值判定测试样本的类别属性。本发明实现了模型的有监督学习，提高了小样本条件下的识别性能，可用于小样本情况下的雷达目标识别。

摘要： 本发明公开了一种基于卷积因子分析模型的雷达高分辨距离像目标识别方法，主要解决现有技术在小样本情况下目标识别性能较差的问题。其实现步骤为：1)分别对各类目标的雷达高分辨距离像按角域分帧并对各帧数据取模得到时域特征；2)对各帧数据进行预处理；3)分别对预处理后的各帧高分辨距离像构建卷积因子分析模型，并计算各模型参数的条件后验分布；4)对各参数初始化并进行I次迭代更新；5)对测试样本强度归一化，并与各帧平均像平移对齐；6)根据各帧卷积因子分析模型参数的后验均值计算该测试样本的帧概率密度函数值；7)找出最大概率密度函数值，判定测试样本的所属类别。本发明模型复杂度较小，可用于小样本情况下的雷达目标识别。

摘要： 本发明提供基于多组分在线监测数据与因子分析模型联用的目标因子转换‑PMF耦合算法。包括：在线数据的输入，构建多组分在线数据，输入到因子分析模型；模型参数设置，选择因子个数，设置模型参数；确定实测源成分谱，并将实测源成分谱归一化；实际源贡献的计算，利用输入的受体数据和归一化的实测源成分谱计算出源贡献；模型计算与目标因子替换，模型经计算得到初始的因子成分谱和因子贡献，用归一化的实测源谱和实际源贡献对其替换；拉伸计算，在替换后的基础上进行拉伸操作，得到最终计算结果。本发明提供的目标因子转换‑PMF耦合算法能实现因子分析模型计算中拉伸计算功能的自动化，具有很好的推广应用前景。

摘要： 本发明公开了一种基于多采样率因子分析模型的工业过程故障检测方法，该方法首先收集正常工作状态下不同采样率的数据，建立多采样率因子分析分析模型；利用模型的潜隐变量和预测误差构建了两个检测统计量T2和SPE及其对应的统计限和SPElim；然后对在线工业过程进行检测，获得测试样本，然后可利用已有的模型结构估计测试样本的潜隐变量及预测误差，并计算出相应的统计量，并得到最终的故障检测结果。该方法在实现多采样率信息处理的同时，既可以完整利用数据信息，又能充分考虑到数据噪声矩阵方差差异性，使降维后的少数潜隐变量实现对原有变量更好的解释与描述，从而在故障检测精度上实现提升。

摘要： 本发明提供的基于在线数据和因子分析模型的智能源类识别的方法。包括：利用在线观测仪器观测颗粒物的化学组分，构建多组分在线数据，输入到因子分析模型；设置模型参数；选择进行计算的样品、化学组分、时间分辨率；设定因子个数；然后进行计算，提取因子，计算因子贡献；设定源识别条件，利用因子智能识别技术识别因子。本发明提供的污染源智能识别技术能降低人为因素的影响，缩短模型计算时间，提高模型计算的时效性；智能识别，实现了因子分析模型的自动化计算，具有很好的推广应用前景。

摘要： 本发明公开了一种基于因子分析模型的一维距离像自适应分帧方法，首先，对实测一维距离像信号样本提取其归一化频谱幅度特征并将频谱幅度特征均匀分成小子帧；然后，分别建立相应的因子分析模型，利用EM迭代算法计算各模型的参数得到各子帧的概率分布；接着，利用统计学中JS距离进行子帧模型间的相似性度量，合并相似性高的相邻子帧；最后，循环进行第二、三步操作直到所有子帧间JS距离都大于设定阈值，结束帧合并过程输出分帧结果。本发明基于因子分析模型，利用JS距离测度完成帧间的合并，实验证明本发明相较于传统的均匀分帧法和较新的概率主分量分析模型分帧效果更好，识别精度更高。

摘要： 本发明公开了一种基于标签保持多任务因子分析模型的雷达目标识别方法，主要解决现有技术在小样本情况下目标识别性能较差的问题。其实现步骤为：1)对各类目标的雷达高分辨距离像进行归一化和对齐的预处理，2)利用预处理后的高分辨距离像构建标签保持多任务因子分析模型，3)对该模型的各参数进行吉布斯采样，保存模型参数的采样均值；4)对测试样本进行归一化和对齐的预处理，5)根据训练步骤学得的标签保持多任务因子分析模型参数的采样均值计算该测试样本的帧概率密度函数值，6)根据该帧概率密度函数值判定测试样本的类别属性。本发明实现了模型的有监督学习，提高了小样本条件下的识别性能，可用于小样本情况下的雷达目标识别。