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畢業(yè)設計-主成分分析-預覽頁

2024-08-30 09:47 上一頁面

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【正文】 性的影響。在調查問卷的設計過程中,我們充分考慮了不同群體對于免費師范生的看法,盡量多地列舉了各種可能存在的影響因素,最大限度地利用各種有用的信息,以便于問卷的調查面足夠的廣泛和有目標性,最后從50個問題中挑選除了有代表性的24個問題展開調查,從上面的問卷可以看出調查內容已經體現絕大多數學生報考免費院校的原因,也就是說此問卷的結果是有效的,可以用以分析問題的一個依據。這里我們直接用Matlab軟件對273個原始樣本數據進行標準化處理,雖然本例不涉及到量綱問題,但標準化后的數據易于分析,最后得到的27324標準化矩陣截圖如下: 點擊截圖連接查看標準化后的原始數據 對原始數據的標準化,在各種多元統(tǒng)計軟件中都會存在,如spss、matlab等,目的在于消除實際數據中遇到的量綱問題,標準化后的數據均值為0,方差為1,這樣不同指標的數據就可以放在一個矩陣中了。 特征值按從大到小排如下: 對應于相應特征值的特征向量如下: 由各個特征值所計算出來的貢獻率由大到小依次為: % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % 一般的主成分分析由累積貢獻率不低于85%來確定主成分的個數,%,若將主成分個數定為17個,分析仍顯繁雜,這里我們采取累積貢獻率不低于71%來確定主成分個書,圖示如下: 分量編號 特征值 貢獻率 累積貢獻率 1 % % 2 % % 3 % % 4 % % 5 % % 6 % % 7 % % 8 % % 9 % % 10 % % 11 % % 12 % % 13 % % 14 % % 15 % % 16 % % 17 % % 18 % % 19 % % 20 % % 21 % % 22 % % 23 % % 24 % 100% 這里我們得到前12個主成分的表達式如下: y1=+++++++++y2=+++++ …………………………………………………………y12=++++++++ x15+++++其中xi表示原始數據經標準化后的相應值,從各xi的前面的系數來看,第一主成分y1主要由x8和x21影響,而這兩個指標均為免費師范生報考免費院校的最主要原因,說明y1重點反映了學生個人的原因;y2主要由x4和x5決定,這兩個指標是典型的家庭影響因素(父母親的學歷);y3則由個人的性別x1和對免費師范生的態(tài)度x24來決定,屬性別事業(yè)因素;y4則有個人選擇免費師范生的主要外界因素x11和將來可能面臨的政策上的限制x17等等來決定,稱為未來影響因素;y5涉及到師范生免費的利與弊的對比,如x16和x23的對比;y6可以稱為家庭條件與志向間的關系,x3(家庭收入)和x10(偏遠地區(qū)支教)的關系;y7反映的是一個不確定外界條件,當初意向與現實的差距所產生的不利之因素;y8重點反映家庭經濟因素與將來擇業(yè)間的關系,如x2等;y9體現的是外界的影響因素及自己所能承受的條件,可稱為個人傾向因素;y10為學生對國家政策的自發(fā)響應觀念,是一種受外部約束的外界因素;y11是仍然為家庭因素與國家政策之間的共同作用因素;y12同樣反應的是免費政策所帶來的限制因素對生源的影響。另外有的地方對原始數據采用總和標準化進行標準數據,這里我們采用前者,計算相關系數矩陣;計算特征值和特征向量;對主成分進行排序;計算各特征值貢獻率;挑選主成分(累計貢獻率大于85%),輸出主成分個數;計算主成分載荷,計算各主成分的得分和綜合排序,讀入數據,調用以上函數1 %,用總和標準化法標準化矩陣function std=cwstd(vector)cwsum=sum(vector,1)。fprintf(39。)[vec,val]=eig(std) %求特征值(val)及特征向量(vec)newval=diag(val) 。)for z=1:length(y) newy(z)=y(length(y)+1z)。fprintf(39。for k=length(y):1:1 sumrate=sumrate+rate(k)。主成分數:%g\n\n39。)for p=1:length(newi) for q=1:length(y) result(q,p)=sqrt(newval(newi(p)))*vec(q,newi(p))。[newcsum,i]=sort(1*csum)。)score=[sco,csum,j] %得分矩陣:sco為各主成分得分;csum為綜合得分;j為排序結果4 function print=cwprint(vector)。cwscore(v1,result)。利用主成分分析本身可以對所研究的問題在一定程度上作分析,但主成分分析本身往往不是最終目的,更重要的是利用主成分綜合原始變量的信息,達到降維的目的,然后對數據做進一步的分析,如回歸分析、聚類分析、判別分析等。在我論文的選題、開題報告的審閱、調查問卷的完善與發(fā)放、論文的整體設計思想到初稿的完成等,謝老師都面面俱到的進行了嚴格的審批,充分體現了科學研究者的嚴
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