统计分析法范文
时间：2023-04-06 01:09:00
导语：如何才能写好一篇统计分析法，这就需要搜集整理更多的资料和文献，欢迎阅读由公务员之家整理的十篇范文，供你借鉴。
篇1
【关键词】 统计分析 企业 应用
1. 统计分析的概述
统计分析指的是运用统计的方法和分析对象有关的一些知识相互结合在一起，是在定量与定性结合的基础上进行的一向研究活动，统计分析也是在统计设计、统计调查、统计整理之后的基础之上的一项十分重要的工作，同时也是在前几个阶段工作的基础上，通过分析从而达到对研究对象更为深刻的认识，那麽正是在一定的选题基础下，集于分析方案的设计、资料的搜集以及整理而展开的一项研究的活动。所以系统、完善的资料是统计分析的必要条件。
2. 统计分析的特点
在统计分析中，统计方法的运用、定量与定性的相互结合占有重要的作用，随着社会的进步科学的发展统计方法的普及，那麽就要要求统计工作者不仅可以进行系统的统计分析，还要要求各行各业的工作者都可以熟练地运用统计方法进行统计分析，所以，只将统计工作者参与的分析活动称为统计分析这样的说法严格来说是不正确的。提供高质量、准确而又及时的统计数据和高层次、有一定深度、广度的统计分析报告是统计分析的产品。从一定意义上讲，提供高水平的统计分析报告是统计数据经过深加工的最终产品。
2.1统计方法的运用
统计方法是一类特殊的科学研究方法，是以总体现象的数量关系为对象的。在从运用的角度可分为两大类别的方法，分别为经验方法和数学方法。那麽经验方法指的是人们在长期的工作统计实践中总结的一些经验的相关的方法。那麽在统计分析中常用的数量比较法、分组分析法、指数及因素分析法等就属于这一类。对于这一类方法如何能正确的运用，是直接可以提高统计分析的科学性。数学方法又称为数理统计方法，是以数学理论，特别是概率论为基础对客观现象进行研究的方法。它可以通过对现象貌似偶然的变动来探求其必然的规律性。
2.2定量分析与定性分析的结合
统计分析虽然是从数据人手，但在分析过程中，始终是定量分析与定性分析相结合的。，统计分析面对的不是抽象的数字，而是在定性分析的前提下。通过其数量表现对研究对象进行认识。因此，熟悉和掌握与研究对象有关的知识是十分必要的。统计分析，其研究对象侧重于社会经济现象。任何社会经济现象都是质和量的统一，质是量的基础，而一定的量又是质存在的必要条件。我们在对其进行研究时，必须在研究其质的规律性的同时，研究其量的规律性。定性分析是定量分析的基础，而定量分析则使定性分析更加准确可靠，使人们对质的规律性的认识更加深入全面，从而能深刻揭示经济现象的本质。在统计分析中，把这两种分析有机地结合起来，用定量证明定性，用定性指导定量，使得对事物的分析既有理论依据，又有量化实证，提高了分析结论的理论性、科学性与可操作性。
2.3以统计数据为依据，利用统计数据说话
统计分析的主要依据是统计数据，充分利用统计数据来说话。要依据统计数据所反映的客观事实来判断事物的发展变化状况、发展变化规律以及事物由量变到质变的过程；要运用统计数据形成观点、统帅观点，而不是脱离统计数据空洞地发表议论；要把数据和情况紧密地结合起来，而不是就数字论数字，搞数字罗列。
3. 统计分析在企业中的应用作
统计分析在一个企业的运转中发挥着举足轻重的作用。从统计认识的全过程来看，通过统计设计、调查和初步整理所取得的统计资料，可以对客观现象总体的数量特点取得一定的认识。但是这些认识却只是初步的、表面的，只有对这些资料进行由表及里的分析和研究，才能把握事物的本质特点、内在联系和发展变化规律，使统计认识得到进一步的深化。由于统计分析具有深化认识的作用，使得统计分析在企业当中得到广泛的应用。
统计分析在企业发展中应用广泛，主要体现在几个方面：
3.1统计分析在企业预测中的应用。
在统计预测中，一般强调静态分析预测和动态分析预测相结合，以静态分析预测为主。首先，企业应根据自身特点，重点进行年度、季度统计预测分析，确保企业目标管理和考核的有效性。其次，要根据企业的计划目标和历史销售数据确定各项数据指标，找出经济运行波动的共性和差异性。再次，要根据企业的总体规划和行业的特殊性，综合运用一定的预测模型来提高分析的科学性，公司的市场份额取决于该公司的产品、服务、价格、沟通等与竞争者的关系。如其他因素相同，则公司的市场份额取决于它的市场费用在规模和效益上与竞争者的关系。
3.2统计分析在企业决策中的应用。
随着企业信息化建设的推进，企业受外部环境的影响逐步加深，这就要求企业及时对相关信息进行处理和分析。一是对市场需求和供给能力的分析。主要包括居民的购买力、商品的潜在和实际市场需求量、品牌成熟度、订单满足率、消费偏好等。通过分析，可以判断企业的赢利空间、供需缺口等，为领导层确定商品销售规模、制定阶段性营销策略等提供依据。二是对社会经济环境的分析和影响。主要包括国内、国际的宏观环境对我国行业发展的影响和对地方法规、民风民俗对企业的发展的影响。三是对企业竞争力的分析。通过分析本行业其他企业的经营情况，在对比中认识自身发展的差距和潜力，从而为制定正确的发展战略提供参考。
3.3统计分析在企业过程分析和阶段分析控制中的应用。
在计划方案的落实过程中，往往会出现一些不可预知的状况。需要及时的进行过程分析和阶段分析。企业利用统计数据定期分析计划完成情况、进度情况等，可以及时的发现执行过程中所存在的问题。通过对完成阶段的结果进行对比分析，有利于确定指标完成率。便于衡量市场潜力相同的不同市场之间的业绩。也作为销售目标制定的依据。
结束语：
在企业当中，统计分析工作是了解现状、预测未来，为了更好的促进企业发展进步的重要方法。做好统计分析工作具有重要的作用和意义。因此，我们要提高对统计分析的研究，使统计分析工作更好地成为企业发展的有力推动力量。
参考文献：
[1] 百度百科.统计分析[EB/OL]. ？wtp=tt.
[2] 赵井霞.试谈如何进行统计分析[J].商业经济.2004.4.
[3]宋安. 统计分析在企业管理与经营决策中的应用[J].经济师.2003.6.
篇2
关键词：谱估计；周期图估计；多窗谱分析
文献标识码:A中图分类号：TN911.7
1.引言
随着现代工业的发展，尤其是国防工业，对设备的可靠性要求越来越高，如由机的颠簸、爬升、俯冲等会对机载设备造成强烈的振动、冲击，严重地考验着这些设备的可靠性。振动试验的目的在于确定所设计的设备在运输、工作过程中能承受外来或者自身产生的振动而不被破坏。在可靠性振动试验中，随机振动是通过谱均衡控制的方法来达到的，即通过谱均衡控制使测试件承受的振动功率谱与设定的参考功率谱一致[1,2]。在随机振动中，由于不同试件的特性参数存在很大差异，且系统参数不稳定的影响导致整个系统的动态特性发生改变，因而对谱估计算法提出很高的要求，同时谱估计在电力、化工、 冶金、 矿山、 船运等行业应用广泛[3]。目前振动信号频谱分析最常用的方法是基于FFT 的周期图法, 这种方法的分辨力性能虽然较好,但方差性能很差,不满足一致性估计条件。为改进周期图法的这一问题, 提出了很多改进算法，如Welch 功率谱估计算法。Welch 算法可有效降低功率谱估计的方差,但分辨力性能同时也降低。为了提高Welch算法的性能，提出了增加分段数的方法使估计方差减小，但分数段增加时，段长减小带来分辨力下降，因此，Welch 算法的估计方差与分辨力是一对不可调和的矛盾。从众多文献的研究[4,5,6]知周期图法及其各种改进算法存在分辨力性能和方差性能之间的固有矛盾。本文针对随机振动谱估计分析采用多窗口谱分析法（Multitaper Spectrum Analysis,MTSA），并对MTSA谱估计器和传统算法进行对比分析，在此基础上对其统计特性进行分析以确立其噪声模型，为振动谱均衡控制提供良好的估计算法基础。
2. MTSA谱估计器的统计分析及其噪声模型的建立
由于 MTSA谱估计器相当于K个直接谱估计器的平均，因此它的统计特性与直接谱估计器的特性有很大的关联。以下通过白噪声序列的周期图估计算法的特性分析，建立MTSA谱估计器的噪声模型，并对其统计特性进行分析。
2.1白噪声序列功率谱周期图估计算法分析
对于零均值的平稳高斯过程 ，加w(t)窗的Fourier变换为：
(1)
直接谱估计器可表示为：
(2)
因此，直接谱估计器的协方差为：
（3）
其中，相关序列 。由此可以得到直接谱估计器在不同频率上的相关系数为：
（4）
当窗函数为矩形窗，即 ，直接谱估计器演变为周期图谱估计器，它在Fourier频率点处不相关。对于白噪声序列式（3）变为：
（5）
令 得：
（6）
根据式（4）计算周期图估计器针对白噪声序列的功率谱相关系数。取N=16时，图1为计算得到的结果。由图中可以看出，周期图估计器的不相关频率间隔与Fourier频率是一致的。从上面的分析可知直接谱估计器 进行离散频率取样时,它的不相关离散频率不再是Fourier频率，下面针对白噪声序列来分析直接谱估计器系数不相关时的离散取样点。取DPSS窗与MS窗， ， ，计算结果如图2和图3。从图中可以看出，使用零阶窗函数时，在谱窗带宽外直接谱估计的结果不相关；随着谱窗阶数的增加，相关的频率点扩展到谱窗带宽之外；然而由图2(c,d,e,f)、图3(c,d,e,f)可以看到在谱窗带宽之内，某些频率点仍然不相关；通过比较0频率点、0.25频率点与f的相关系数，表明相关系数的分布与频率的测量点无关。
3.2直接谱估计信息损失分析及MTSA谱估计器噪声模型
由于MTSA谱估计器相当于K个直接谱估计器的平均，因此它的统计特性与直接谱估计器的特性有很大的关联。设零均值的白噪声过程 ，其方差为 ，因此其功率谱密度为 ，方差的估计值为 ，并可求得 的方差为
（7）
从理论上来说，一个最好的谱估计器得到的功率谱密度为 。对于白噪声过程，周期图谱估计器 是 的无偏估计，因此对 进行平滑可得到：
（8）
对于使用归一化窗函数w(t)的直接谱估计器 ，对它进行频域平滑：
（9）
并有方差为:
（10）
由cauchy不等式可以得到 ，且只有当w(t)为矩形窗时等号成立，因此对于任何非矩形窗，周期图估计器与直接谱估计器关系如下：
（11）
从式（11）可以看出虽然直接谱估计器使估计的结果得到平滑，但使用窗函数对信号序列进行加权，导致信息量的减小，从而使估计的方差增大。下面分析MTSA谱估计器对这种损失的补偿作用。设 是一组标准正交的多窗口序列，则MTSA谱估计器可表示为：
（12）
将 用矩阵形式表示为：
（13）
由 的标准正交性可知： 且 ，所以 ，因此可以得到：
（14）
对于式（12）当K=2N时，即多窗口数与信号序列的点数相同，由式（14）可得：
（15）
比较式（8）、（11）、（15）可以看出，对于白噪声序列，MTSA估计器只有当窗口数与信号序列的点数相同时，才挽回了直接谱估计器因加窗而造成信息量的损失。
3.3MTSA谱估计器统计特性分析
下面具体分析MTSA估计器的方差及MTSA特征谱的相关特性。由式（1）、（2）、（3）可以得到特征谱 、 的协方差为：
（16）
及
（17）
若信号序列 是零均值的高斯白噪声，方差为 ，则式（16）可写为：
（18）
当取f＝0.25、N=32、W=0.0625时， 与K的关系如图4中的曲线A； 曲线B是取 时的方差曲线；虚线标明了Shannon数为8。可以看出，当 时曲线A、B基本是重合的，因此可以近似认为当K小于等于Shannon数时各特征谱是不相关的。
虽然以上结果是由高斯白噪声推导出的，对于高斯随机过程，其特性如果在频率区间 上变化不是非常剧烈，其谱估计的统计特性可由高斯白噪声很好地近似。因此由以上分析及式（12）可以得到MTSA估计器的统计分布为：
（19）
并得到：
（20）
对于非高斯的平稳随机过程，根据中心极限定理，MTSA估计器的统计特性也可以由以上两式很好地表述。
3. 结论
分析了周期图估计器对噪声系列的功率谱相关系数及加窗造成的信息损失，在此基础上分析了由直接谱估计算法构建的多窗口谱分析法，建立了其噪声模型，分析得出当参与运算的窗口数增多时，由于各特征谱彼此不相关，得到平均后的估计方差可以减少到传统周期图法的窗口数分之一。并且针对白噪声序列，得到MTSA估计器只有当窗口数与信号序列的点数相同时，才挽回了直接谱估计器因加窗而造成信息量的损失，最后推出了MTSA估计器的统计特征。
参考文献：
【1】 刘小勇，施仁。一种新型电动机机械振动测控系统【J】。小型计算机系统。2004.12，36（6）：123-128
【2】 Page M. Signal processing for vibration control[A],The proceeding of UKACC International Conference on Control’96[C],1996.8,(2):740-745
【3】 罗中良，周友平，刘小勇。新的矿山机械故障诊断方法研究【J】。煤矿机械。2010.4，31(4)：240-243
【4】 余训锋， 马大玮， 魏琳。改进周期图法功率谱估计中的窗函数仿真分析【J】。计算机仿真，2008.3,25(3)：111-114
【5】 吴红卫，吴镇扬，赵鹤鸣等。多正弦窗谱估计的性能分析【J】。信号处理，2007.12，23（6）：932-936
篇3
【关键词】统计分析；基层统计；分析报告；方法
1.我国基层统计工作现状
我国基层统计人员数量较多，在统计人员中占有绝大的比重。基层统计员素质较以前也有所提高，由原来的兼职统计员转变为专职统计员了，但对统计分析工作开展的还不够活跃。为何会出现这样的现象，一是材料掌握得少，对要反映的事物了解的不够透彻，很少能形成自己的看法；二是对统计专业知识还不够了解，对统计分析方法掌握得少，不会灵活运用统计分析方法，动起笔来困难重重．以至于无法下手。由此可见，提高基层统计人员的统计分析能力迫在眉睫。
2.统计分析的意义
第一，统计分析是统计调查研究活动的重要阶段，是统计部门、统计人员必须完成的一项任务。一个完整的统计调查研究活动，包括统计调查、统计设计、统计整理、统计分析和统计资料的开发利用。在进行一项统计调查工作后，一定要进行统计分析工作，把统计分析报告写好，否则就不能很好地完成统计工作任务。第二，统计分析是提高统计工作社会地位的重要手段。有人认为，统计只是加加减减、填写报表的工作，甚至认为统计可有可无。要想提高统计工作的社会地位，必须提高统计工作水平，写出好的统计分析报告，更好地发挥统计信息、咨询、监督的整体功能，从而有望提高统计工作的社会地位。第三，对统计数据进行分析，写出统计分析报告．能为领导提供决策依据。统计分析报告从数据入手，反映情况、问题，提出建议，比统计表更清楚、更系统地反映客观实际，又便于阅读、理解和利用，写出好的统计分析报告确实能成为领导决策的依据。第四，统计分析的结果――统计分析报告，是反映统计工作水平的重要标志。评价一个统计部门、一个统计人员的工作水平高低，不仅要看统计数字的准确与否，重要的是要看有没有对统计数字进行分析研究、是否写出好的统计分析报告。第五，统计分析能提高统计人员的工作水平。在进行统计分析，特别是在写统计分析报告时，能够发现自己的不足之处，这就迫使自己努力学习，从而提高自己的工作水平。
3.如何在开展基层统计分析工作
3.1 选题
如何选题是令很多统计人员头疼的事，众多基层统计工作者，在多年的统计工作实践中不断探索，总结出以下几种方法：第一，积累统计数据，从统计数据对比中发现的问题就是要我们选题的方向。第二，总结统计工作方法与经验，改革不完善的统计工作方法。这类题目与当前统计工作直接有关，对这类问题加以解决或提出自己的见解不仅有助于解决统计实际问题，还可以推动统计事业的发展。第三，了解掌握工作情况、生产动态，从工作情况及生产动态中选题。统计人员在日常工作中要主动了解生产工作中存在的问题，了解领导机关正在酝酿什么问题、将要研究解决什么问题就写什么，以便适时地、有针对性地写出分析报告，解决生产工作中的需要。第四，看新闻，以本单位的生产、生活大事件为题。认真学习党和国家的有关方针政策，了解本单位是如何结合实际情况具体实施党和国家的方针政策的，抓住本单位的工作重点进行选题。使分析工作对准需要，明确目标，提高统计工作的政策水平。
3.2 搜集资料
统计分析是以统计资料为主要依据的。所以，要进行统计分析，就必须搜集大量与分析问题有关的统计资料。选题后，针对自己选定的题目搜集统计数据资料。这个工作很重要。如果搜集的原始数据不够准确或不够完整．就会使整个统计工作得出错误的结论。只有在大量详细地占有真实的统计数据资料的基础上，才能写出观点正确、材料充实、观点和材料高度统一的分析报告。搜集统计资料要采用多种方法．既要充分利用现有的统计资料，又要调查与分析问题有关的新资料。
第一，充分利用统计报表资料。统计报表具有全面性、连续性的特点。所以统计报表资料是统计分析的主要依据。第二，搜集与分析问题有关的业务部门的资料。业务部门的资料一般来说要比统计部门的资料详细全面。尤其是财务部门的核算资料往往是最原始的资料，对于我们分析问题产生的原因很有帮助。第三，利用以前已整理过的争题资料。因为专题资料整理得比较详细，并附有文字说明，所以在搜集分析资料时，要充分利用与分析问题有关的专题资料。第四，搜集国内外同行业的平均水平和先进水平资料。国内外同行业的平均水平可以当作标准进行横向比较，先进水平可以当作奋斗目标。第五，深入实际调查研究，亲自登门访问被调查户。这种方法可以搜集到统计报表中无法反映的典型资料。
3.3 整理资料
统计调查的原始数据资料(或次级资料)一般不能直接进行汇总处理，应根据分析的需要对原始资料进行加工、整理。在计算机普及以前，统计人员使用算盘等手工计算工具对统计数据进行简单的加工、整理，现在计算机已成为统计人员必备的工具。计算机的普及改变了以往整理统计资料的繁琐性，推进了统计工作现代化的进程。下面以Excel为例进行数据统计：第一，数据录入。将搜集到的统计数据录入计算机中，数据录入方法包括键盘录入法、语音识别法、光电输人法。第二，对调查的统计缺欠数据进行估计推算插补。常用的插补方法有推理插补、平衡推算法、因素推算法、比率插补和均值插补等。第三，根据分析需要，对录入的数据进行排序、分类汇总、筛选、计算，建立统计图表。通过编制各种形式的分析表，反映事物之间的相互联系。
3.4 运用统计分析方法进行统计分析
统计分析方法是指应用于统计分析活动，对总体现象的数量方面进行计量和分析的方法，统计分析必须借助于统计分析方法才能达到预期的目的。常用的统计分析方法有对比分析法、平均分析法、分组分析法、因素分析法和动态分析法等。日常统计工作中应根据分析需要选择适当的分析方法，既可使用某一种方法，也可多种方法结合使用。
第一，对比分析法。对比分析法是将有联系的经济量进行对比，以说明其数量联系和变动程度的统计分析方法，例如静态对比分析法、动态对比分析法。在动态对比分析中，当基期指标为负数时，发展速度=2+报告期水平／基期水平的绝对值。第二，平均分析法。平均分析法是利用平均指标来分析研究社会经济现象的二般水平及其发展变化情况，分析社会经济现象之间相互依存关系及其构成特点的统计分析方法。第三，分组分析法。分组分析法是借助统计分组理论，将错综复杂的社会经济现象划分成不同的类型或组．进而分析其内部构成、分布特点、比例关系、变动情况和依存关系的统计分析方法。第四，动态分析法。动态分析法是从发展的观点出发来分析研究事物发展变化的过程、发展变化的趋势及其规律性的一种分析方法。在动态分析的基础上可以进行趋势预测，例如时间序列分析法、移动平均分析法、最小平方法。第五，因素分析法。因素分析法是根据社会经济现象之间的客观经济联系，具体分析各种因素的变动．并对由这些因素构成的复杂现象总变动的影响程度和量变规模的统计分析方法。分析数量指标因素对总变动的影响时．要把质量指标固定在基期；而分析质量指标因素对总变动的影响时，要把数量指标固定在报告期。
以上统计分析方法，在传统的统计工作方式中主要靠手工统计，现在都可以通过计算机应用软件(Excel、Spss等)来完成，效率大大提升。
3.5 撰写统计分析报告
通过上述分析完成由感性认识到理性认识的升华，即得出自己的观点，但这个观点结论不仅自己认为正确可行，同时必须让别人认为是正确的、有用的，并以统计分析报告的形式表现出来。统计分析报告是在对统计资料和有关情况进行研究的基础上用简洁明确的文字对研究过程进行叙述，从而反映客观现实的一种文章。撰写统计分析报告需要注意以下几点：
第一，统计分析报告属于以说明为主要表达方式的一种应用文体。第二，统计分析报告以统计数据为主要语言．并辅之以统计表和统计图．清晰明确地表述事物之间的各种复杂联系。第三，统计分析报告以大量统计调查材料为基础．既要进行具体全面的分析，又要运用科学的抽象力进行综合和概括，达到用数据材料说明中心论点的目的。论点要有所创新，要经得住推敲、经得住论证。第四，统计分析报告除情况说明、原因说明外，还要根据存在的问题提出解决问题的建议。这是整个统计分析工作中关键性的一步。
4.总结
总之，基层统计人员要想搞好统计分析，日常工作中要善于积累、多学勤思。在材料充分、观点明确、论据完备、条理清楚的情况下做好统计分析工作，写好统计分析报告。
参考文献
[1]王冬青.浅谈基层统计员如何搞好统计分析[J].科技情报开发与经济,2010,20(8).
[2]刘玉芳.对当前基层统计工作的思考[J].中国统计,2003(12).
[3]范宝良.解决基层统计工作的问题迫在眉睫[J].统计研究,2007(12).
[4]杨秀丽.浅谈如何提高企业基层统计工作[J].现代经济信息,2010(6).
篇4
主成分分析法，又称主分量分析法是指相关的经济变量间通常存在着起主导作用的决定性因素，通过对原始变量的相关矩阵内部结构进行分析，找出几个不相关的综合指标来线性表示原来的变量，主成分之间既互不相关，又尽可能多的包含了原指标集合。这种方法首先由Hotelling提出，其主要思想是降维。Stone(1947)对美国1929-1938年间的17项国民经济统计指标进行主成分分析，发现完全可以用三个经济指标来概括原来的17项指标，大大简化了数据分析。M.Scott（1961）对英国157个城镇的发展水平进行主成分分析，发现原57个测度指标完全可以由5个综合变量替代，既解决了原指标间的信息重叠问题，又简化了原指标体系的指标结构，主成分分析由此推广。邱东（1990）系统阐述了主成分分析法的定义、基本思想、基本步骤和特点，认为主成分分析法可以消除评价指标间的相关影响，并且伴随数学变换过程生成信息量权数和系统效应权数，保证了客观性。同时也指出了主城分析法在计算综合评价值未充分考虑指标的重要程度等不足，主要适用于被评价对象较多的综合评价。随后，众多学者对此提出了改进：孟生旺（1992）针对原始数据的标准化处理和主成分个数的选择问题，认为标准化不如均值化的无量纲处理方法，提出了非标准化主成分分析法。陈述云等（1995）通过对原始数据作对数—中心化转换，用原始变量的非线性组合表示主成分，同时重点分析样本协方差矩阵而非相关系数矩阵，提出了非线性主成分法。朱泰英等（2004）提出了加权主成分分析法，认为可以将主成分分析法的客观分析和层次分析法的主观分析有机结合。王璐等（2006）在对主成分分析法的权数、降维等问题的研究上，提出了首先要按主成分分析法对指标体系进行分类，得到各方面的评价值后再进行主成分分析，最终得到综合评价值的二重主成分分析法。段力誌等（2009）在传统主成分分析法基础上，首先对原始指标值进行预处理，再借助软件，将原始数据转化为少数几个主成分的线性组合，并进行加权变换，得到改进的主成分综合值。白雪梅等（1995）则分析了“均值化”、“标准化”、“极差正规化”三种方法的选择条件是保证方差损失最小。陈衍泰等（2004）认为主成分分析法具有全面性、可比性和客观合理性等优点，比较适合对评价对象进行分类，但需要大量数据，函数意义不够明显，不能反映客观发展水平。苏为华（2012）提出经典的R型主成分本质是单项指标标准化结果的加权算术平均值，比当量平均法复杂。赵利等（2013）通过主成分分析法对宏观经济中影响城镇劳动就业因素分析时，提出主成分为宏观经济和技术进步，通过VAR模型对主成分进行分析，得出宏观成分中对城镇劳动就业影响最大的是消费、产业结构和城市化水平，而技术进步成分中影响最大的是技术进步的结论。黄利文（2013）针对主成分分析中存在的未考虑负向因子的影响，以及采用线性加权法时确定权重方法不统一，评价结果非唯一等缺陷，提出了逼近理想点的主成分分析法，更好地反映了原始数据信息，并较为客观地给出了综合评价结果。林海明等（2013）认为主成分分析因缺乏应用条件的考虑而导致评价结果不具合理性甚至错误，通过分析因子分析法因子载荷阵的简单结构、加权算术平均数的合理性，得出主成分分析的应用条件是：指标是正向、标准化的；主成分载荷阵达到更好的简单结构时，主成分正向，且主成分与变量显著相关。
二、因子分析
法因子分析法是指从被评对象的观察变量的相关度出发，利用降维的思想，把繁杂的变量尽可能归纳为几个综合因子进行分析的的一种多变量统计分析方法。其基本思想是：将观察变量按相关度的高低或联系的紧密程度进行分类，类别内部变量相关性高，联系紧密，而类别之间的变量则相关度较低，联系稀疏，每一类变量则代表一个公共因子。具体步骤为：
三、逼近理想解的排序法
篇5
关键词：收入；患者人数；患者人均费用；贡献率；弹性系数
统计指数是研究现象差异或变动的重要统计方法，他起源于18世纪欧洲关于物价波动的研究，至今已被广泛应用于经济生活各领域。统计指数的作用主要有两方面，①运用统计指数可以反映复杂现象总体在数量上变动的方向和程度，②运用统计指数可以分析复杂现象总体变动中各个因素的变动，以及他们的变动对总体变动影响程度[1]。
医院业务收入主要来源于门诊收入和住院部收入，这部分收入可以比较直观地反映医院的经济效益，也可以为医院的决策运营提供真实可靠地依据。以下运用统计分析法对我院2013～2014年业务收入进行分析，资料来源，我院统计报表，见表1。
1综合指数
公式[3]：
∑q1p1-∑q0p0=（∑q1p0-∑q0p0）+（∑p1q1-∑p0q1）
∑q1p1/∑q0p0=（∑q1p0/∑q0p0）×（∑p1q1/∑p0q1）
1.1门诊收入分析
门诊收入变动：绝对数：∑q1p1-∑q0p0=6694.75 万元；相对数：∑q1p1/∑q0p0=120.45%。
门诊人次数变动对门诊收入的影响：绝对数：∑q1p0-∑q0p0=3875.97万元；相对数：∑q1p0/∑q0p0=111.84%。
人均费用变动对门诊收入的影响：绝对数：∑p1q1-∑p0q1= 2818.78 万元；相对数：∑p1q1/∑p0q1=107.70%。
各因素间关系： 绝对数：6694.75=3875.97+2818.78万元；相对数：120.45%=111.84%*107.7。
1.1.1门诊总收入 2014年门诊收入比2013年增长6694.75万元，增幅为20.45%。
1.1.2门诊人次数变动对门诊收入的影响 由于门诊患者人数的增加，而使得2014年门诊收入比2013年增加了3875.97万元，增幅为11.84%。
1.1.3人均费用变动对门诊收入的影响 由于人均门诊费增长了而使得2014年门诊收入比2013年增加了2818.78万元，增幅为7.7%。
结论： 门诊人次数与门诊人均费用的增长共同造成了门诊费用的增长，但门诊人次数的增长对门诊收入增加的影响程度大于人均门诊费用变动对门诊收入的影响。
1.2 住院收入分析，方法同上
1.2.1住院总收入 2014年住院收入比2013年增加了9760.89万元，增幅为16.40%。
1.2.2住院人次数变动对住院收入的影响 由于住院患者数增长使得年收入增加收入为6939.76万元，增幅为11.66%。
1.2.3人均住院费用变动对住院收入的影响 由于人均住院费用增长而使得年收入增加了2821.13万元，增幅为4.24%。
结论：住院患者数与住院患者人均费用的增长共同造就了住院收入的增长，但住院患者数的增长对住院收入的影响程度大于住院患者人均费用变动对住院收入的影响。
2贡献率，弹性系数[2]
医院业务收入
医院业务收入=住院收入+门诊收入
2014年医院业务收入=108719.46万元
2013年医院业务收入=92263.82万元
2.1贡献率 住院收入贡献率=住院收入增加量/医院业务收入增加量=59.32%
门诊收入贡献率=门诊收入增加量/医院业务收入增加量=40.68%
表明医院业务收入中，59.32%来自于住院收入，40.68%来自于门诊收入。即医院业务收入主要来源于住院收入。
2.2弹性系数 住院收入弹性系数=住院收入增长速度/医院业务收入增长速度=0.92
门诊收入弹性系数=门诊收入增长速度/医院业务收入增长速度=1.15
表明住院收入每增长一个百分点能带动医院总收入增长0.92个百分点。门诊收入每增长一个百分点则能带动医院业务收入增长1.15个百分点。即门诊收入对医院经济的拉动作用大于住院收入。
3讨论
从以上结论可以看出，首先我院门诊患者数，住院患者数的增长对医院经济效益的影响幅度要远大于患者人均费用的增长，属于良性循环，对医院的经济增长起到了积极地促进作用。但是门诊人均费用与住院人均费用的增长无疑会加重患者的经济负担，也间接地给医患关系带来隐患[4]。当然，这两项指标的增高并非完全是因为绝对费用增高造成的，就住院患者而言，由于我院一些新技术，新项目的开展运用，例如内窥镜在手术中的运用，这些新技术，新项目的收费标准也较此前的同类型项目的收费标准高，但新技术，新项目的运用对于患者而言却是创伤小，愈合快，虽然费用较高，但选择这些技术进行治疗的患者却较多，故而对人均费用的影响也较大，因此，建议医院在提供先进医疗技术的同时，严格控制药占比，以及控制各项检查费用，以降低患者的人均费用，从而提高医院的社会效益[5]。
其次，住院收入对医院业务收入的贡献较大，但门诊收入对医院经济的拉动作用不可小视，这就要求我们在提高医疗质量，提供优质医疗服务的基础上，还要加大对医院的宣传力度，在立足本地区的基础上，以先进的技术，优质的服务来吸引周边及外省市的患者，例如，血管外科，内窥镜技术等，在提高医院社会效益的同，提高医院的经济效益。
总之，医院经济效益和医疗质量是相辅相成的，重经济效益而忽视医疗质量是不可取的，长此以往将会造成患者的大量流失，最终将造成经济效益滑坡，医疗质量下降，但是，单重医疗质量而忽视经济效益也是不可取的，在目前医疗补偿机制还未完善的情况下，最终会导致医务人员收入降低，医疗培训减少，从而影响医护队伍的稳定性，最终仍将导致医疗质量下降，经济效益下滑。因此，决策者因针对影响医院经济效益的各因素，加强指导和监督，对患者而言力求做到疗效高，疗程短，费用低；对医院而言要依靠先进的技术，良好的声望，吸引门诊患者和住院患者，以增加门诊和住院患者总数，并适当降低患者门诊和住院费用，这是提高医院经济效益和社会效益，使医院步入良性循环的唯一途径。
参考文献：
[1]刘飞.高级统计师实物教程[M].陕西出版集团，陕西人民出版，2012，1：20.
[2]刘飞.高级统计师实物教程[M].陕西出版集团，陕西人民出版社， 2012，1：17，91.
[3]全国统计专业技术资格考试大纲，考试用书编写委员会.统计基础理论及相关知识[M].中国统计出版社，2001，3：196-199.
篇6
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.
关键词： 高校；科研状况；因子分析；聚类分析；评价
Key words： colleges and universities；research status；factor analysis；cluster analysis；evaluate
中图分类号：G463 文献标识码：A 文章编号：1006-4311（2016）31-0015-04
0 引言
科研能力是衡量一所高校科教水平的重要标志。某高校作为省重点高校有着悠久的办学历史，科研水平在省内也是名列前茅，本文针对该高校20个学院的各项科研指标进行多元统计分析，建立了描述科研水平的各类变量，包括各类科研项目的经费总额、各类论文的发表数量、论著发表数量，投入科研人员数量等。但由于各学院规模不一，各学院科研性质也不尽相同，为了保证研究结果的平衡性，本文采用对科研成果人均贡献率的方式进行研究。然而进行统计分析时，并非变量收集的越多越有利，变量间信息的高度相关、高度重叠会给统计方法的应用带来许多困难，因此本文借助SPSS统计分析软件，采用因子分析方法，在众多变量中提取影响各学院科研状况的主要因子对问题进行分析，最后通过因子变量的聚类分析对评价结果进行验证。国内学者目前主要集中对我国体育事业进行科研状况分析，如贾志强、郑岩平对我国1995-2000年篮球科研状况作了分析。张金、夏秀荣对我国1994-2003年排球科研状况作了分析。在高校科研状况分析方面，孟学英、陈春华利用调查问卷方式对我国部分高职院校教师科研状况做了调查分析。同时国内对多元统计方法的应用也主要集中在医疗、经济方面，如孟莹、谢守祥等利用多元统计分析方法对江苏省经济差异化做了分析。王曦、宋剑南利用多元统计分析方法对影响中医症候的主要因素做了研究。利用多元统计分析方法结合高效科研状况评价分析还鲜有研究。本文结合多元统计分析分析方法对某高校科学地建立高校科研业绩的管理体系及评价体系提供了理论依据。
1 因子分析方法简介
因子分析是利用降维的思想，由研究原始变量相关矩阵内部的依赖关系出发，把一些具有错综复杂关系的变量归结为少数几个综合因子的一种多变量统计分析方法。因子分析的基本思想是根据相关性大小把原始变量分组，使得同组内的变量之间相关性较高，而不同组的变量之间的相关性则较低。每组变量代表一个基本结构，并用一个不可观测的综合变量表示，这个基本结构就称为公共因子。对于所研究问题的某一具体问题，原始变量可以分解成两部分之和的形式，一部分是少数几个不可测的所谓公共因子的线性函数，另一部分是与公共因子无关的特殊因子。进行因子分析的步骤如下：①根据研究问题选取原始变量。②对原始变量进行标准化并求其相关阵，分析变量之间的相关性。③求解初始公共因子及因子载荷矩阵。④因子旋转。⑤因子得分。⑥根据因子得分值进行进一步分析。
2 各学院科研状况的因子分析
2.1 数据分析和指标选取
本文选用的数据来源于某高校2006年至2015年的统计数据。设定数据中8个指标变量分别是X1：2006-2015年横向项目金额人均贡献率（万元/人）；X2：2006-2015年市校级项目金额人均贡献率（万元/人）；X3：2006-2015年省部级项目金额人均贡献率（万元/人）；X4：2006-2015年国家级项目金额人均贡献率（万元/人）；X5：A类论文人均贡献率（篇/人）；X6：B类论文人均贡献率（篇/人）；X7：C类论文人均贡献率（篇/人）；X8：论著数量人均贡献率（项/人）。数据详情见表1。
在进行数据分析前，进行KMO检验，P值为0.000，检验结果是显著的，同时KMO值达到0.577，结果见表2，表明数据之间具有一定的相关性，可进行因子分析。
从表3变量共同度表中可以看出因子分析的变量共同度均较高，表明变量中的大部分信息均被因子所提取，说明因子分析的结果是有效的。
2.2 因子提取和因子解释
现应用主成分分析法来进行因子提取和因子个数的确定，从表4中可以看出只有前三个因子特征根大于1，并且前三个因子特征值之和接近80%，故提取前三个因子基本包含了全部测评指标的绝大部分信息，因子分析效果较理想。
由于初始载荷阵结构不够清晰，不便于对因子进行解释，因此对因子载荷矩阵实行旋转，达到简化结构的目的，使各变量在某些因子上有较高载荷，而在其余因子上只有小到中等的载荷。这里采用方差最大正交旋转法进行因子旋转。结果见表5。
从旋转后的因子载荷矩阵来看，第一个主因子在省部级项目金额人均贡献率、国家级项目金额人均贡献率、A类论文人均贡献率、B类论文人均贡献率上具有较高载荷，第二个主因子在C类论文人均贡献率、论著数量人均贡献率上具有较高载荷，第三个主因子在横向项目金额人均贡献率、市校级项目金额人均贡献率上具有较高载荷。
2.3 因子得分和因子变量
本文采用回归法估计因子得分系数，并输出因子得分系数矩阵见表6。
根据表6可写出以下因子得分函数：F1=-0.014横向项目金额人均贡献率-0.078市校级项目金额人均贡献率+0.263省部级项目金额人均贡献率+0.293国家级项目金额人均贡献率+0.178A类论文人均贡献率+0.508B类论文人均贡献率+0.021C类论文人均贡献率+0.174论著人均贡献率（1）；F2=-0.159横向项目金额人均贡献率+0.065市校级项目金额人均贡献率+0.00省部级项目金额人均贡献率-0.057国家级项目金额人均贡献率-0.235A类论文人均贡献率+0.393B类论文人均贡献率+0.328C类论文人均贡献率+0.570论著人均贡献率（2）；F3=0.442横向项目金额人均贡献率+0.582市校级项目金额人均贡献率+0.123省部级项目金额人均贡献率+0.010国家级项目金额人均贡献率-0.076A类论文人均贡献率-0.219B类论文人均贡献率+0.384C类论文人均贡献率-0.010论著人均贡献率（3）
通过上述公式（1）、公式（2）和公式（3）可得到各个学院的因子得分。从而获得三个因子变量，由于这三个因子变量是线性无关的。因此，可以利用它们对各个学院的科研状况做统计分析。
3 各学院科研状况的综合评价分析
下面利用三个因子变量对2006年-2015年该高校各学院科研状况做多元统计分析，并对各学院近10年来科研状况进行综合评价。
首先画出三因子变量的散点图，对各学院近10年来科研状况做对比分析。以第一因子变量为横坐标，第二因子变量为纵坐标，第三因子变量为竖坐标的三维散点图如图1所示。
从图1中可以看出P学院、O学院、M学院等的第一因子很高。说明这些学院在国家级项目人均贡献率、省部级项目人均贡献率、A类论文人均贡献率、B类论文人均贡献率上成绩突出，但在横向项目人均贡献率上稍显不足，这些学院应该在保持尖端学术科研的前提下，多加强与企业的合作，创造更多产业应用成果。L学院、R学院、N学院等的第二因子很高，说明这些学院在论著人均贡献率、C类论文人均贡献率上成绩突出，这与这些学院的科研性质是密不可分的，第二因子很高的学院可以在保持自己科研特色的前提下，多关注学术前沿的相关信息，争取在尖端科研中有更大的突破。如B学院、I学院等的第三因子很高，说明这些学院在横向项目人均贡献率上成绩突出，这些学院可以在紧密保持与企业的科研联系的基础上，加强自己在学科特色科研中的研究，多出一些基础研究方面的尖端科研学术成果，增强学院在科研创新中的能力。
最后利用系统聚类分析法对各学院科研状况进行聚类分析，即利用三因子变量对20个学院进行聚类，结果如表7所示，M学院、P学院、O学院和J学院为一类，B学院、I学院为一类，其它学院为一类。这个结果与散点图分析的情况基本类似。
4 结束语
本文针对某高校各学院科研状况进行综合评价分析，通过对高校近十年科研指标数据进行因子分析，将八个指标变量分为三个科研因子，分别是高端科研因子、校企合作科研因子、基础科研因子，并给出了因子得分模型，对各学院近十年的科研状况给出了分析，最终的聚类分析结果也对各学院科研状况做了验证说明。论文的研究成果为科学地建立高校科研业绩的管理体系及评价体系提供了理论依据。
从分析结果来看，因学院科研特色不同，导致各个学院在学术科研这个万花筒中所扮演的角色也各不相同，但各学院之间还是应当加强科研合作，取他人之长补己之短，这样才能为该高校向科研大校、科研强校的进军道路上打下坚实的基础。
参考文献：
[1]薛薇.SPSS 统计分析方法及应用[M].二版.北京：电子工业出版社，2006：303-349.
[2]张文彤.SPSS11统计分析教程―高级篇[M].北京：北京希望电子出版社，2002：166-210.
[3]李卫东.应用多元统计分析[M].北京：北京大学出版社，2008：226-240.
[4]阎慈琳.关于主成分分析做综合评价的若干问题[J].数理统计与管理，1998（2）：22-24.
[5]胡永宏，贺思辉.综合评价方法[M].北京：经济科学出版社， 2000.
[6]何晓群.现代统计分析方法与应用[M].北京：中国人民大学出版社，2003，8：15-18.
篇7
［关键词］2011法网 李娜 技术分析
［中图分类号］G845 ［文献标识码］A ［文章编号］1009-5349（2012）07－0139－01
2011年的法网是中国女子网球收获颇丰的一个重要赛事，罗兰?加洛斯的红色土地见证了历史的诞生——中国金花李娜第一次为中国捧起久负盛名的网球四大满贯冠军奖杯，改写了四大满贯百余年的历史，成为首个夺得四大满贯单打冠军的亚洲球员，书写了中国网球灿烂的辉煌时刻。
一、研究对象与方法
（一）研究对象
以2011年法国网球公开赛中李娜及其对手的技术统计等指标作为本文的研究对象。
（二）研究方法
1.文献资料法：查阅相关文献作为本研究的理论基础。
2.数理统计法：对2011年法网中李娜及其对手的相关比赛数据进行统计分析。
3.逻辑分析法：对分析得到的数据进行逻辑学界定与分析，得出相关结论。
二、结果与分析
（一）发球分析
从表1看出，李娜平均每场发出1.6记Aces球，略高与同场竞技7位选手的1.3个，而低于四强其他3位选手的2.2个。在双误方面，李娜是1.9个，远低于同场竞技7位选手的3.0个和四强其他3位选手的3.6个。在一发成功率方面，李娜平均每场比赛达到了72.4%，比同场竞技的7位选手高出9.5%，比四强的其他3位选手也高出8.6%，说明李娜的一发比较稳定。李娜的平均一发时速只有153.9km/h，比同场竞技7位选手的一发时速低5.1km/h，比四强的其他3位选手低6.4km/h，这就确保了一发的高成功率和高稳定性，降低了双发失误，但同时也减弱了一发的攻击力。在最快发球时速方面，李娜为167.4km/h，比同场竞技的7位选手和四强的其他3位选手都低了8.3km/h。李娜的二发得分率都要高于同场竞技的7位选手和四强的其他3位选手，二发平均时速虽比对手低但差距不大。从表1可以得出，李娜在发球稳定性的基础上还应该追求更高的发球速度和对球的旋转、落点的控制。
（二）接发球分析
从表1看出，李娜的接发球得分率为47.1%，高于同场竞技7位选手的36.3%，略低于四强其他3位选手的49.1%，说明李娜有较好的接发球能力。在破发成功率方面，同场竞技的7位选手为52.4%，四强的3位选手为52.9%，李娜为44.7%，这说明李娜虽然有较稳定的接发球，但接发球的质量不高，不能给对手造成太大的压力。
（三）制胜分和非受迫性失误分析
从表1看出，李娜平均每场的制胜分为23.1分，远高于同场竞技的7位选手的13.4分，同时也比四强的其他3位选手高2.7分；在非受迫性失误方面，李娜平均每场为26.1个，同场竞技的7位选手为26.7个，四强的其他3位选手为23.4个。从表1分析得到，李娜在制胜分方面要好于对手，而非受迫性失误方面则稍稍逊于对手，说明在比赛中李娜的底线进攻能力较强，然而刁钻的落点和大力的击球降低了击球的稳定性，增加了非受迫性失误。
（四）网前技术分析
从表1看出，在网前得分率方面，李娜平均每场为69.7%，同场竞技的7位选手为58.0%，四强的其他3位选手为66.8%；在总得分方面，李娜平均每场得80.3分，同场竞技的7位选手得66.4分，四强的3位选手得72.7分。从表1可以得出，李娜的网前得分率和总得分都强于对手，这说明李娜的底线进攻颇具威胁，迫使对手回球出线，这也给她上网得分创造了绝佳机会。
篇8
[关键词] 平衡记分卡 ERP系统 模糊评价 实证分析
ERP（Enterprise Resource Planning,企业资源计划），是在MRP-Ⅱ的基础上发展而来，由上世纪90年代初美国著名的Gartner集团公司提出。同西方发达国家相比,当前我国的ERP应用常常出现“南橘北枳”的情况，西方企业是通过ERP来固化企业内已形成的先进有效的生产管理流程，而中国企业这个过程却正好相反：它们更多地是希望通过ERP在短时间内提升经营管理水准，迅速改变管理和业务流程上的落后。我国ERP系统的实施常常陷于困境,据称我国已实施的ERP“三分之一能用、三分之一修改后能用、三分之一失败”。究原因主要是ERP系统应用绩效评价落后。由于ERP系统是个大型的IT信息系统，对企业的影响是全方位的、多方面的，有的企业还分步实施，因而对其的效益评价很复杂，现在除了传统的财务评价方法外，目前还没有一个统一评价ERP系统的适当的方法,所以我国企业对实施ERP系统的前途充满了迷茫。
一、平衡记分卡理论的提出
平衡记分卡理论是哈佛商学院的教授Robert S. Kaplan 和复兴方案公司总裁David P. Norton 于1992年共同创立，它是一个整合的源于战略指标的新框架，在保留财务指标的同时，引进了未来财务业绩的驱动因素，这些因素包括客户、内部业务流程、学习与成长等层面，如下图。它们以明确和严谨的手法解释战略组织，而形成特定的目标和指标。
二、基于平衡记分卡原理的研究方法设计
1.研究样本、指标的选取
(1)本文选取样本公司选择的原则为多个行业、大型企业、含有多种经济成分、数据易获得和验证、可比性，力求全面反映我国各企业实施EPR前后的经营绩效对比。
(2)建立ERP系统的评价指标体系如表1。
2.模糊综合评价
(1)确定企业ERP绩效评语集。对企业实施ERP系统的绩效通常评定为若干个等级，由此确定一个多级评语集，假设建立四级评语集V=｛V1(效果很明显)，V2(效果较好)，V3(效果一般)，V4(效果差)｝。
(2)确定评价矩阵。通过对企业实施ERP过程中的数据进行收集与处理，可确定出隶属于企业ERP实施绩效评语集V中每个指标的隶属度，也可由专家根据掌握的情况和积累的经验来确定适当的隶属度，对每个因素进行单因素评价可得到模糊评价矩阵Ri
，k表示评语集的级数，rimj表示Uim属于第j
个评语Vj的隶属度。
(3)确定各个子因素的权重。用层次分析法（AHP）和德尔菲法(Delphi)构造比较判断权重矩阵A（各因素集和基本因素的权重分布），即A=(a1,a2,…,an),∑ai=1 (i=1,2,…,n),Ai=(ai1,ai2,…,aim),∑Wij=1 (j=1,2,…,m)。
(4)做模糊综合评价。对Ui进行综合评价，则可得到Bi=Ai・ Ri=(bi1,bi2,…,b、),“・”采用M(・,+)算子，求得B(总体评价矩阵)。最后得到综合评判集Z=A・B。
三、实证及评价
实证列示岳阳石油分公司的模糊综合评价，其它公司只给出最后结果性的图表和数据，通过建立ERP系统的评语集，确定ERP系统的单因素模糊评价矩阵，用AHP法确定评价因素的权重集。在确定各个评价指标的隶属度时，笔者通过公司财务报表，调查问卷，相关人员访谈及专家意见综合处理而来。
1.做模糊综合评价
“・ ”采用M(・,+)乘加算子进行如下模糊综合评判：
B1=A1・R1=(0.78,0,0.06,0.16),B2=A2・R2=(0.48,0.27, 0.18,0.07)
B3=A3・R3=(0.30,0.22,0.30,0.18),B4=A4・R4=(0.22,0.24, 0.42,0.12)
得ERP系统总体评判矩阵：
于是得到总体评判矩阵Z=A・B=(0.45, 0.20, 0.23, 0.12)。
它表明岳阳石油分公司实施ERP系统后，取得明显的效果占45％，效果较好的占20％，效果一般的占23％，效果差的过程占12％。按最大隶属原则，实施ERP系统后效果属于V1,应该是取得了明显的效果。用加权平均法得Z值为:分，虽然取得了V1的效果，但分数值并不高，在V1中处于较低的分数段。经分析知：V2和V3所占的比值较大，用加权平均值法分析知B1＝81.3，B2＝78.3，B3＝71.1，B4＝70.5，可见该公司在B3和B4两个一级指标还没有取得理想效果，该公司在内部流程和学习和成长两个层面上还有很大的可改善的余地。
2.对所有公司的模糊综合评价做描述性统计分析和评价
我们从上面表2、表3中可以看出，如果按最大隶属原则对实施ERP的各个公司进行模糊综合评判，各个公司几乎都取得了V1即明显的效果。如果按加权平均法进行各公司的模糊综合评判，取得V1级别的公司占总数的三分之一；取得V2的占总数的二分之一；取得V3的占总数的六分之一。可见，各个公司相对都取得了较好的效果。这说明从平衡记分卡法的视角来看，ERP系统在我国的实施取得了较好的效果，因为取得V2评价的公司占了总数的一半，但质量不是很高。我们用加权平均法对实施ERP系统的公司的财务、客户、内部业务流程和学习与成长四个一级指标的模糊评判可以发现：
财务：V1占55％，V2占39％，V3占6％；
客户：V1占33％，V2占50％，V3占17％；
内部业务流程：V1占39％，V2占50％，V3占11％；
学习与成长：V1占39％，V2占39%；V3占22%。
实施ERP系统的公司在财务层面取得的效果最好，V1加V2占了总数的94％，这与公司在经营上传统地重视财务方面的管理，认为好的财务数据代表了公司业绩等原因有关。其次是客户和内部业务流程方面，其V1加V2占总数的83％，但V2占了总数得50％，这与现企业开始重视营销和加强企业内部管理有关，也与企业推行ERP系统的目的有关，但是总体质量不高，企业在这方面还有待加强。学习与成长层面，笔者认为主要原因是我国的人力资源观念和管理落后，对无形资产和智力资产计量评价落后造成的。各个公司对学习与成长重视不够，认为是员工个人的事，公司不想在这方面花钱，而喜欢用鲁迅的“拿来主义”，招人过来就要能用，进行培训教育有限。
参考文献:
[1]Lauren Gibbons Paul. Enterprise Resource Planning-The Ripple Effect[J]. ManagingAutomation,2006,（6）
[2]陈启申:关于ERP实施评价的标准[J].电子商务世界,2003 ,(6):36
[3]祁国宁（德）J.萧塔纳顾新建等:图解产品数据管理 [M].北京：机械工业出版社,2005
[4]郭宏湘邓敏: ERP绩效指标体系的建立及模糊评价[J]. 工业工程,2003,（5）:31
篇9
关键词：区域物流；节点城市；因子分析；聚类分析
一、 引言
本文综合以前学者的研究成果，突出不同区域的物流产业发展水平，提出更为简便可行的指标体系，同时运用因子分析和聚类分析，对这些区域节点城市的物流发展水平进行比较研究，最后针对分析结果提出一些改进建议。
二、 区域物流发展指标体系的构建
1. 评价指标体系的建立。本文选取的指标力图能够反映区域物流发展的整体水平，通过对各种物流评价指标体系的比较，按照指标设置的原则，经过反复筛选，最终从人口规模、经济实力、工业规模、第三产业规模、物流主导产业规模五个方面确立了现代区域物流评价指标体系，并将这些方面分解为9项二级指标（表1）。
2. 数据来源与分析步骤。本研究的数据来源于《中国城市统计年鉴2009》以及各城市统计年鉴，由于在17个区域物流节点城市中，数据符合要求的有11个城市，包括哈尔滨、长春、包头、呼和浩特、太原、合肥、福州、长沙、昆明、海口、银川，本文就以这些城市为研究对象。在数据准备阶段完成之后，利用spss17.0for windows统计软件从以下几个方面展开分析。首先检验构建的区域物流评估指标系统，然后选择因子分析法从9个具体指标中提取出n个公共因子，根据得到的因子得分，建立模型计算综合得分，从而对各节点城市的物流综合水平进行排序，为确保研究结果的科学性和可靠性，在因子分析的基础上进一步进行聚类分析， 并利用聚类分析结果对全国区域物流节点城市的发展水平进行总体评价，并给出相应的政策建议。
三、 因子分析
1. 因子分析适用性检验。在指标综合评价中利用因子分析的目的是从众多的原有指标变量中提取出少量的具有代表性的因子，提取出的因子必须能够代表不同的评价维度。其应用的前提是要求原指标之间具有较强的相关关系，否则就不能运用因子分析法，我们将原始数据进行标准化处理之后，采用kmo和bartlett检验方法来检测因子分析法的适用性。其检测结果如表2所示。
bartlett球度检验表明：bartlett值=131.602。p接近于0，若显著性水平为0.01，则拒绝相关矩阵为单位矩阵的原假设，相关矩阵与单位矩阵存在显著差异，可以进行因子分析。取样足够的kaiser-meyer-olkin检验是用于比较观测相关系数值与偏相关数值的一个指标，其值越逼近1，表明对这些变量进行因子分析的效果越好，从表2中可见，kmo值大于0.5，因而可以对指标变量进行因子分析。
2. 因子提取。本文采用主成分分析法对指标数据进行因子分析，按照相关系数矩阵特征值大于1的标准，从原9个统计指标中提取二个主因子来表达其信息含量。表3是指标数据作因子分析后的因子提取和因子旋转结果。第二列至第四列描述了因子分析的初始解对原有变量总体的刻画情况；第二列合计是各成分的特征值。第一成分特征值合计=4.883，第二成分特征值为合计=1.797，这里只有前两个因子的特征值大于1。第三列是各因子变量的方差贡献率，即该因子刻画的方差占原有变量总方差的比例；第四列是因子变量的累计方差贡献率，表示前m个因子刻画的总方差占原有变量总方差的比例。从表3中可见，如果提取2个公共因子，那么它们可描述原变量总方差的90.536%，大于80%，可以认为，这2个公因子基本反映了原变量的绝大部分信息。
3. 因子旋转。因子分析的目的不仅是要找出主因子，更重要的是知道每个主因子的具体经济意义。为便于对主因子进行解释，一般须对因子载荷矩阵进行旋转。本研究采用方差极大值法进行正交旋转之后，得到9个指标的两个因子负荷，如表4所示。
从表4可以看出，第一主成分对社会消费品零售总额、国内生产总值、第三产业增加值、年末总人口、工业总产值有绝对值较大的相关系数，第二个因子相关系数绝对数较大的正好是九个原始变量中的另外四个，即货运总量、公路货运量、铁路货物运量、交通运输、仓储及邮政业增加值。根据这些变量的原始含义可以对两个因子进行命名。第一个因子主要概括了一般的社会人口规模、经济实力、工业和第三产业的规模，可以命名为社会经济因子。第二个因子主要概括了物流主导产业的情况，可以称为物流产业因子。
根据表4的最终因子载荷矩阵，由此可以写出如下因子分析的模型：
x1=0.979f1+0.024f2；x2=0.974f1+0.183f2；……；x9=0.324f1+0.879f2
xi（i=1，2，…，9）代表了9个评价指标，公共因子f1表示社会经济因子，f2表示物流产业因子。由于因子载荷矩阵是正交旋转，这两个因子之间不存在相关，避免了因子综合评价的多重共线性，故可以代表不同的评价维度。
4. 因子得分。因子分析把原来的9个指标浓缩成相互独立的2个公因子，一方面达到了降维的目的；另一方面也排除了指标之间的相关性，同时，spss根据因子得分函数自动计算各样本的因子得分，并选取各因子的方差贡献率为因子得分权重，计算各城市的综合因子得分，其计算形式为：
f=0.511 09f1+0.394 26f2
每个城市的综合因子得分反映了各节点城市区域物流综合实力的强弱，将11个城市的综合因子得分从高到低排序，如表5所示。
四、 聚类分析
聚类分析是研究“物以类聚”的一种多元统计分析方法。最常用最基本的一种聚类分析方法是层次聚类分析，此外还有动态聚类法、模糊聚类法、有序聚类法等，本研究采用层次聚类法。
层次聚类法的基本思想是，一开始将要归类的n个变量看成一类，然后按事先规定好的方法计算各类之间的归类指数（相似系数或距离），根据指数大小衡量两类之间的密切程度，将关系最密切的两类并成一类，其余不变，即得n-1类；重新计算各类之间的归类指数，再将关系最密切的两类并成一类，其余不变，即得n-2类；如此进行下去，直到最后n个变量都归成一类。
我们按照层次聚类法的步骤，首先经过运算将原始数据标准化，使具有不同量纲、不同数量级的数据能放在一起比较；然后用11个节点城市的标准化数据求出欧氏距离；最后应用wald离差平方和法，按照使总的类内离差平方和增加最小的原则，使得类的分法逐渐减小。具体聚类过程见表6。
spss完成以上运算步骤后，可将11个城市分成2类~4类，如果按照四类来划分，其中包头距离其他城市较远，单独聚合为一类；属于物流发展高水平的地区；长沙、哈尔滨、长春、福州聚合为一类，属于物流发展中等偏上地区；合肥、呼和浩特、太原、昆明距离较近，聚合为一类，属于物流发展中等偏下地区；海口、银川聚合为一类，相对于全国其他九个节点城市来说，是属于物流发展低水平地区（见表7）。
五、 结论及政策建议
第一类为包头。作为中国著名的钢铁工业城市，包头市一枝独秀，在物流产业上具有明显优势。区域物流发展在物流节点城市中处在领先水平，包头市的物流产业因子得分最高，其货运总量为38 841万吨，遥遥领先于其他节点城市，这也决定了包头市被单独列为一类。但其社会经济因子表现不佳，城市人口规模小，第三产业方面处于劣势地位。然而物流产业的绝对优势使得包头市的整体物流发展实力最强，最终得分排名第一。随着我国城市化进程的快速发展，可以预见包头市对第三产业的需求会逐渐加强。因此，包头市需强化经济发展的基础，重点提升第三产业的增加值，发挥其钢铁物流的规模经济优势，提高投资收益率，增强其持续发展的能力。
第二类包括长沙、哈尔滨、长春、福州，这四座城市的综合排名靠前，其中哈尔滨的国内生产总值最高，在社会经济因子得分方面名列前茅，显示了较强的经济实力和工业规模，但其物流产业因子表现平平，最终综合排名位居亚军。其余城市的因子得分也不均衡，主要表现在社会经济因子得分排名高于物流产业因子的得分排名， 反映了其物流业的发展滞后于社会经济的发展。因此，建议这类城市，在努力增强经济实力的同时，要重点确定其物流发展的差异化战略，根据自身城市定位和区位交通优势，优先发展合适的交通运输方式，加强物流基础设施的建设，注重与区域城市的分工合作，形成良好的区域物流网络系统，快速推进其物流业的发展。
第三类包括合肥、呼和浩特、太原、昆明，这四座城市综合因子得分排名中等偏下，其中合肥和太原因子得分较不均衡，由于太原的传统产业和地理区位优势，作为贯通南北的中西部交通枢纽，太原物流产业具有明显的优势，2008年太原货运总量达到20 962万吨，其物流产业因子的排名仅次于包头，但其社会经济因子位次靠后，其第三产业规模也与包头市相当，我们认为太原今后的发展重点是促进区域经济的发展；合肥市近年来经济快速增长，平均增长率约为17%，领跑于中部的省会城市，其社会经济因子位列第五，属中上等水平，但物流发展因子得分仅高于海口、银川，属于较低水平，并且合肥与周边省会城市相比，物流业的基数很小，增长速度相对较慢，合肥如果不快速扩大物流产业规模，将可能会失去周边的物流市场。呼和浩特与昆明在各因子得分方面表现平平，特别是呼和浩特没有突出的经济表现，其经济总量和货运总量也处于下游。在今后的发展中，我们建议这些城市要重点培养一批优势支柱产业，加强交通基础设施的建设，夯实其经济基础并发展优势物流产业。
第四类包括海口、银川，由于经济、地理、人口、文化及交通等原因，这两座城市综合排名比较靠后，二个因子的得分都很低，与以上三类城市有明显的差异，在区域物流节点城市的比较中明显处于劣势，由于物流产业是为其他产业提供支持的生产产业，经济基础对发展物流产业至关重要，海口、银川两市首先要从产业经济抓起，运用现代化的管理理念和手段，做好招商引资工作，提升其区域经济的竞争力；其次应找准物流的发展定位，如海口市应着重发展港口物流和国际物流，然后将区域物流与支柱性产业形成有机的业务链，集中优势资源，发展最能体现自身特色的物流产业。
参考文献：
1. 蒯人杰．关于区域物流节点合肥市物流发展契机的研究.物流技术，2009，（7）:45-49.
2. azzone.measuring resources for supporting resource-based competition.management decision,1995，33（9）:30-57.
3. 高杰.基于因子聚类分析的区域物流评价研究．重庆大学经济与工商管理学院硕士论文，2007，（6）：39-61.
篇10
【关键词】湖南省 SPSS 经济水平
一、指标选取、数据来源及研究方法
为了全面系统地分析湖南省经济发展水平，选取了湖南省2011―2014年的6项经济指标：湖南省地区年生产总值（X1），第一产业总产值（X2），第二产业总产值（X3），第三产业总产值（X4），财政收入（X5），全社会固定资产投资（X6）。
研究数据主要来自于《湖南省统计年鉴》，整理如下（表1）。
研究方法主要是运用SPSS软件，对2011―2014年湖南省经济发展水平进行分析，以确定影响湖南省近几年经济发展水平的主要因素，找出存在的问题，探索解决途径。
二、结果与分析
（一）湖南省经济发展总趋势：依据表1的数据，可知2011年以来，湖南省在正确的经济政策指导下，经济保持高速、持续、稳定的发展。国内生产总值由2011年19669.56亿元增长到2014年27048.50亿元，总产值呈稳步增长趋势；第一产业均呈下降趋势，第二、三产业产值逐年递增，第三产业增长迅猛；在湖南省地区年生产总值中，第三产业产值所占份额逐年加大，第一产业所占份额较小，这说明湖南省处于经济转型期，第三产业蓬勃发展。
（二）主成分分析：运用SPSS软件进行主成分分析，SPSS系统默认从标准后原始变量的相关矩阵出发求解主成分，因此对原始数据进行标准化处理。首先，运用SPSS软件得到原有变量的相关系数矩阵（表2）。由表2可见，除了第一产业与其他5个变量的相关系数较低外，其余各变量之间的相关系数都较高，可从中提取主成分。
（三）分析碎石图：根据SPSS软件输出的结果，生成主成分碎石图（图1）。由图1可知，第1 主成分的特征值很大，对解释原有变量的贡献最大；第2个主成分以后的特征值都较小，对解释原有变量的贡献很小，所以提取1个主成分为宜。
（四）结果分析：已经SPSS的输出结果可知，所有经济指标的度量都反映了湖南省总的经济水平情况。其中，影响最大的是年生产总值、第三产业总产值2个变量。研究发现，这6个变量全面且集中地反映了经济环境中的经济基础因素，有效提高这6大指标就可以促进经济水平的整体提高，尤其应重视年生产总值和第三产业总产值这3个变量。从年生产总值和第二产业总产值间的相关性可看出，第二产业总产值仍是经济环境中的增长动力，因此，提高工业、制造业与建筑业等第二产业的总产值，可以在发展的同时带动其他产业的增长，有利于湖南省经济快速稳定发展。
三、湖南省“十二五”经济存在的主要问题
（一）经济平稳较快增长，但同期也面临较大的压力。从GDP增速看，2011-2014年湖南省GDP年均增速比“十一五”回落3.1个百分点，2014年GDP仅增长9.5%。湖南省的经济发展面临着增速换档、结构调整、化解过剩产能和地方债务的严峻考验，同时经济发展的新增长点不多、新动力不足，投资项目规模偏小，重大项目支撑乏力。
（二）产业结构不优，但同时调整难度大。与第一产业比重过高，农业还停留在种养殖业阶段，精深加工等高附加值环节延伸不够。第二产业后劲不足显示疲态，石化、重型机械、钢铁有色等比重过高，但均处在产业链的低端，高技术含量产品严重不足；第三产业发展不足，促进经济全面发展的现代物流、现代金融等服务业发展滞后，制约了经济发展。
（三）区域协调发展挑战大困难多。一方面，城乡协调发展的水平偏低，以城带乡的能力偏弱。2013年，湖南省城镇化率比全国平均低5.77%，仍有12个县城镇化率不足30%。另一方面，全省区域间差距拉大、区域内部差距明显，2011-2013年，全省经济实力最强的长株潭地区GDP年均增速比最弱的大湘西地区快1.7%，区域协调发展仍存在多方面不足。
四、对湖南省“十三五”规划的建议
（一）推动农业发展由粗放经营向数量质量效益并重、注重提高竞争力、注重农业科技创新、注重可持续的集约发展转变，按照产出高效、产品安全、资源节约、环境友好的要求推进农业现代化。
（二）大力实施创新驱动发展战略，促进协同开放创新，增强科技创新、产品创新、生产组织方式创新、工艺创新和体制机制创新能力，坚持创新与成果转化有机结合，促进大众创业、万众创新。
（三）大力推进长株潭、洞庭湖、湘南和大湘西四大区域协调发展，支持各区域立足特色、强化功能，实现集约发展、优化发展和适度均衡发展，努力形成多极支撑、错位互补、多点突破的发展新格局。
（四）全面推进依法治省，提高运用法治思维和法治方式解决问题、推动工作的能力，加强治理创新，夯实治理基础，促进治理体系和治理能力现代化。
（指导老师：周虎）
