第五讲 因子分析
在许多实际问题中，涉及的变量众多，各变量间还存在错综复杂的相关关系，这时最好能从中提取少数综合变量，这些综合变量彼此不相关，而且包含原变量提供的大部分信息。因子分析就是为解决这一问题提供的统计分析方法。
以后，如无特别说明，都假定总体是一个p 维变量：
),...,,(21'=p X X X x
它的均值向量μ
=)(x E ，协方差矩阵V =(σij )p ?p 都存在。
第一节 正交因子模型
1．1 公共因子与特殊因子
从总体中提取的综合变量：F 1, F 2, … , F m (m
变量X i 的信息＝公共因子可以表达部分
+公共因子不可表达部分
这就是所谓因子模型。目前，公共因子可以表达的部分由公共因子的线性组合表示。即上面的因子模型可以写成以下的形式：
p i F a F a F a X i m im i i i i ,...,2,1,2211=++++=-εμ
1．2 正交因子模型
设总体),...,,(21'=p
X X X x ，均值向量μ
=)(x E ，协方差矩阵p p V x Va r
?=)(
。因子模型有形式：
其中m
X i 的特殊因子。
如果引入以下向量与矩阵：
),...,,(,),...,,(2121'='=p m F F F F εεεε
??
???
??
??=pm p p m m a a a a a a a a a A
2
1
22221
11211
则因子模型的矩阵形式为：
εμ
+=-F A x 对于正交的因子模型，还要进一步要求：
z 1. m m I F Var F E ?==)(,0)(
。即有：
j i F F Cov F Var F E j i i i ≠===0
),(,1)(,0)(
公共因子是互相不相关的。
z 2. 0),(,],...,[)(,0)(221
===F Cov diag Var E p
εοσεε。即：
m
j p i F Cov Var E j i i i i ,...,2,1;
,...,2,10),(,)(,0)(2=====，εοεε
特殊因子和公共因子不相关。
1．3 因子载荷矩阵
1．矩阵A 称为因子载荷矩阵(component matrix)，系数a ij 称为变量X i 在因子F j 上的载荷(loading)。由于
∑=+=m
k j i k ik j i F F a Cov F X Cov 1),(),(ε
??
????
?++++=-++++=-++++=-p
m pm p p p p m m m m F a F a F a X F a F a F a X F a F a F a X εμεμεμ 221122222121221121211111
ij m
k j i j k ik a F Cov F F Cov a =+=∑=1),(),(ε
特别，如果总体是标准化的，则有Var (X i )=1，从而有：
),()
()(),(),(j i j i j i j i F X Cov F Var X Var F X Cov F X =＝
ρ
于是：
),(j i ij F X a ρ=
即变量X i 在公共因子F j 上的载荷a ij 就是X i 与F j 的相关系数。 2．载荷矩阵的估计：主成分法。
主成分法是估计载荷矩阵的一种方法，由于其估计结果和变量的主成分仅相差一个常数倍，因此就冠以主成分法的名称。在学到这里的时候，不要和主成分分析混为一谈。主成分法是SPSS 系统默认的方法，在一般情况下，这是比较好的方法。以数据“应征人员”为例，按特征值大于1提取公共因子。在用不同方法获得因子载荷时，公共因子对总体方差的贡献率以主成分法为最高：
关于主成分法的内容可参看任何一本多元统计分析书，例如：《应用多元统计分析》，高惠璇著，北京大学出版社，p301。
1．4 因子模型的不唯一性
设T 是一个正交矩阵，由I T T ='，因子模型εμ
+=-F A x
与模型 εμ
+'=-))((F T AT x 等价。后者载荷矩阵为AT ，新
的公共因子为F T G
'=。
第二节 变量的共同度与因子的方差贡献率
3．1 变量的共同度
定义 载荷矩阵A 的第i 行元素的平方和：
p i a h m
j ij i
,...,2,1,122==∑=
称为变量X i 的共同度(communality)。
共同度表示公共因子F
能在多大的程度上解释变量X i 。关
于这一点，可从分析变量X i 的方差入手：
)()()()(12
1i m
k k ik m
k i k ik i Var F Var a F a Var X Var εε+=+=∑∑==
注意到正交因子模型的假设：Var (F k )=1，k =1,…,m ；另外，记
Var (εi )=σi 2。于是得：
22212
)(i i i m
k ik i h a X Var σσ+=+=∑=
这就是把变量X i 的方差分解为两部分：一部分是2i h ，它是由公共因子产生的；另一部分是2
i σ，是由特殊因子产生的。所以共同度被理解为公共因子能够解释原有变量的程度。对于标准化的变量，Var (X i )=1，因此有：
122=+i i h σ
2．2 公共因子的方差贡献率
定义 载荷矩阵A 第j 列的平方和：
m j a q p
i ij j ,...,2,1,
12
2==
∑=
称为因子F j 对总体x
的贡献(initial eigenvalues)。
第三节 方差最大正交旋转
3．1 因子旋转的意义
1．正交因子模型只是一个数学模型，所得的因子在专业上不一定能反映问题的实质，或者说：因子作为一个综合变量，其专业意义在许多情况下不容易解释。因子旋转就是针对这一问题，提出的一种改进的方法。
2．因子旋转的依据：因子模型的不唯一性。 正是由于因子模型的不唯一性，如果模型
ε
+=F A x
不适合专业解释，那么作一个正交变换T ，模型改变为：
εε
+=+'=G B TF T A x ))(( 在新模型中再去寻找因子的专业解释。 3．2 方差最大正交旋转 *1．因子载荷的离散程度
因子F j 在总体
),...,,(21'=p X X X x
上载荷的分散程度可以通
过以下一组“标准化”的载荷平方值表示：
m j h
a h
a h
a p
pj j
j
,...,2,1,
,
,,
2
222
2221
2
1=
令
m j d p
d h
a d p i ij
j i
ij
ij ,...,2,1,1,12
22==
=
∑=
于是因子F j 的载荷离散平方和：
m j d d D p
i j ij j ,...,2,1,
)(12=-=∑=
全部公共因子载荷的离散总平方和：
∑
==
m j j D D 1
2．方差最大化正交旋转(Varimax)
选择正交变换（矩阵）T ，使得经变换后的因子模型：
εε
+=+'=G B F T AT x ))(( 的公共因子G
具有最大的载荷离散总平方和D 。由此确定的因子载荷矩阵B ，对每个公共因子来说，载荷最为分散，因此比较容易对因子的专业意义作出解释。
第四节 因子得分
4．1 因子得分函数
因子模型将总体中的原有变量分解为公共因子与特殊因子的线性组合：
p i F a F a F a X i m im i i i ,...,2,1,2211=++++=ε
按照这个思路，也可以把每个公共因子表示成原变量的线性组合：
m j X b X b X b F p jp j j j ,...,2,1,
2211=+++=
称这个线性表达式为因子得分函数。用它可以计算出每个观察值在各公共因子上的取值，从而在一定程度上解决了公共因子不可观察的问题。获得因子得分函数的关键问题是怎样估计参数b j1,b j2,…,b jp 。
*4．2 因子得分函数的估计(Thompson 方法)
根据回归分析中最小二乘估计的方法，应有：
j j F X X X b ''=-1)(?
其中：
),...,,(,)?,...,?,?(?2121'='=jn j j j jp
j j j F F F F b b b b
??????
?
??=np n n p p X X X X X X X X X X
2
1
22221
112
11
但是，j F
是不可观察的。因此上述公式尚不能给出因子得分函数的系数
估计。
在总体变量标准化的条件下，根据正交因子模型的假设j F X
'
是总体x
与因子j F 的样本相关系数，所以可以用因子载荷矩阵
A 的第j 列
),...,,(21'=pj j j j a a a a
代替。同样道理，在标准化的条件下，矩阵
X X '是总体
x
的相关矩阵，即：
X X R '=
所以有：
j j a R b 1?
-=
从而得到：
m j x R a x b F j j j ,...,2,1,
?1='='=-
第五节 KMO 检验与Bartlett 球形检验
5．1 因子分析对样本的要求
和任何统计分析问题一样，因子分析也要求样本具有一定的容量。这从两个方面来说：从变量个数p 考量，则样本容量
n应有n>5p；即使这样，样本容量也不能太少，一般应在100以上。以上要求在实际问题中往往都达不到。这时可以适当放宽要求，结合检验来判断结果的可靠性。
5．2 因子分析可行性与效果检验
1．Bartlett球形检验检验各变量是否独立，通过相关阵是否单位阵来判断。只有在原假设：各变量相互独立被拒绝，因子分析才能进行。
2．KMO检验检查各变量间的偏相关性，用来判断因子分析效果：0≤KMO≤1。通常使用的标准是：
当KMO>0.7，因子分析效果较好，越大越好；
当KMO<0.5，此时不适合用因子分析法。
5．3 关于因子的解释
因子分析得到的公共因子应该可以解释，即有实际意义。否则，就应该重新设计原始变量集合。
第六节因子分析应用举例
例数据data09，此文件收录了15个企业的7个主要经济指标。试对这7个指标提取2个公共因子，作因子分析。
选择命令菜单：Data Reduction \ Factor，在Factor Analysis 对话框中，将变量固定资产率、固定资产利率、资金利率、资金利税率、流动资金周转天数、销售收入利税率和全员劳动生
产率输入Variables，打开Number of factors中
键入2（因子个数）。返回，打开Varimax。返
回，打开选择Save as variables中的Regression和Dis-
play factor score coefficient matrix
这是一张方差解释表，Initial Eigenvalues一栏中的Total便是每个公共因子的方差贡献值，系统计算出全部7个因子的方差贡献值，并按降序排列。% of Variance系每个因子的方差贡献占总方差的比率，即方差贡献率。其后的Extraction Sums of Squared Loadings意译为“被提取的载荷平方和”它表示在未经旋转时，被提取的2个公共因子（表中为第一、第二因子）各自方差贡献值以及方差贡献率。从中可以看到，在未经旋转时，提取的第一公共因子的方差值为4.638，方差贡献率66.262%；第二公共因子的方差值为1.281，方差贡献率18.295%。同时，告诉读者：两个公共因子可以解释总方差的84.557%，也就是说：总体近85％的信息可以由这两个公共因子来解释。打一个比喻，这就相当于选出两个代表，他们可以代表选民近85％的要求。最后一栏Rotation Sums of Loadings意译为“旋转的载荷平方和”，它表示经过Varimax旋转后，得到的新公共因子的方差贡献值、方差贡献率和累计方差贡献率。可以看到，和未经旋转相比，每个因子的方差贡献值有变化，但累计方差贡献率不变。
这是两张因子载荷矩阵表，第一张是未经旋转的，第二张是旋转后的。明显可以看到，旋转后的载荷矩阵比未旋转时更容易解释因子意义。现以旋转后的载荷矩阵为例说明。由于因子载荷是变量与公共因子的相关系数，因此对一个变量来说，载荷绝对值较大的因子与它关系更密切，也更能代表这个变量。按照这一观点，第一因子更能代表固定资产率、固定资产利率、资金利率、资金利税率和销售收入利税率，而第二因子则更适合代表流动资金周转天数和全员劳动生产率。从而可见，第一因子主要代表企业的固定实力（固定资产与资金），第二因子主要代表企业的管理水平。
这张表是变量的共同度，其中的Extraction 一栏表示共同度的值。因为共同度取值区间为[0, 1]，所以不妨认为共同度的值是一个比率，例如：固定资产率的共同度为0.831，可以看作两个公共因子能够解释固定资产率方差的83.1%。
这张表是因子得分系数矩阵，它给出因子得分公式：
qyldscl
xslsl lzzzts zjlsl
zjll gdzcll gdzcl F 048.0136.0172.0271.0266.0191.0235.01-+++++=
读者自己写出第二因子F 2的得分公式。
回到数据文件，看到文件中增加了两列：FAC1?1（第一因子得分）和FAC2?1（第二因子得分）。数源科技以2.13081的得分名列第一因子得分榜首，而中华电子则以 2.20625分居第二因子得分首位。说明这两个企业前者实力雄厚，后者管理强劲。
如果要看综合实力，则可对两个因子得分加权求和，权数
取方差值或方差百分比。本题旋转后第一因子方差值为4.214，方差百分比为60.195%，第二因子方差值为1.705，方差百分比为24.362。可以用以下两个公式之一求综合得分：
21705.1214.4F F zF +=
21362.24195.60F F zF +=
上述综合得分用Transform \ Compute 计算，结果自动生成在数据文件中。用第一个公式计算结果：中华电子8.36分居榜首，数源科技7.87分紧随其后。
这个问题的样本容量显然偏小，因此必须做检验验证因子分析是否有效。点击
选择KMO and Barlett ’s test of sphericity 。这样，在因子分析时就会输出：
KMO 值为0.646，小于0.7，但大于0.5。效果差一些，但可供参考。而Bartlett 检验值Sig.=0.000，变量间的相关性不显著，故可以做因子分析。
最后，提出一个问题由读者自己完成：如果本题要求所提取的公共因子能够解释变量总方差不低于90％，至少应提取几个公共因子，试作因子分析。
2017年环评师技术方法考点：评价因子筛 选的方法 评价因子筛选的方法 (一)大气环境影响评价因子的筛选方法 应根据建设项目的特点和当地的大气污染状况对污染因子进行筛选1、首先选择该项目等标排放量pi较大的污染物为主要污染因子等标排放量pi的计算： (1) 式中：pi——等标排放量，m3/h;qi——单位时间排放量，t/h;coi——大气环境质量标准，mg/m3. coi一般选用gb3095中二级标准的一次采样浓度允许值(或1h平均值)，对该标准中未包含的项目，可以照tj 36—37中的相应值选用，如已有地方标准，应选用地方标准中的相应值，对某些上述标准中都未包含的项目，可参照国外有关标准选用，但应作出说明，报环保部门批准后执行。qi应符合国家或地方大气污染物排放标准。对上述标准中只规定了日平均容许浓度限值的污染物，coi可取日平均浓度限值的3倍，对于致癌物质、毒性可积累或毒性较大的如苯、汞、铅等，可直接取日平均容许浓度限值。
2、其次还应考虑评价区内已造成严重污染的污染物 3、列入国家主要污染物总量控制指标的污染物，亦应作为评价因子。 (二)水环境影响评价因子的筛选方法 1、现状评价因子的选择水环境影响评价因子是从所调查的水质参数中选取的。 所选择的水质参数包括现两类：一类是常规水质参数，它能反映水域水质一般状况;另一类是特征水质参数，它能代表建设项目将来排放的水质。在某些情况下，还需要调查一些补充项目。 (1)常规水质参数：以gb 3838中所提出的ph、溶解氧、高锰酸盐指数、化学需氧量、五日生化需氧量、凯氏氮或非离子氨(总氮或氨氮)、酚、氰化物、砷、汞、铬(六价)、总磷以及水温(13项)为基础，根据水域类别、评价等级、污染源状况适当删减。 (2)特征水质参数：根据建设项目特点、水域类别及评价等级选定。可根据按行业编制的特征水质参数表进行选择，选择时可适当删减。 (3) 其它方面参数：当受纳水域的环境保护要求较高(如自然保护区、饮用水源地、珍贵水生生物保护区、经济鱼类养殖区等)，且评价等级为一、二级时，应考虑调查水生生物和底质。其调查项目可根据具体工作要求确定，或从下列项目中选择部分内容：水生生物方面：浮游动植物、藻类、底栖无脊椎动物的种类和数量、水生生物群
因子分析例题 Revised as of 23 November 2020
因子分析 因子分析（Factor Analysis ）是主成分分析的推广，它也是从研究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变量的一种多变量统计分析方法。 第一节 因子分析的基本思想 首先我们看下面两个实际例子： 例1． 例1． 某企业招聘人才，对每位应聘者进行外貌、申请书的形式、专业能力、讨人喜 欢的能力、自信心、洞察力、诚实、推销本领、经验、积极性、抱负、理解能力、潜在能力、实际能力、适应性等15个方面的考核。这15个方面可归结为应聘者的外露能力、讨人喜欢的能力、经验、专业能力4个方面，每一方面称之为一个公共因子。企业可根据这4个公共因子的情况来衡量应聘者的综合水平。 例2． 例2． 在企业经济效益的评价中，有经济效益的指标体系。通常这个指标体系有八项 指标：固定资产利税率、资金利税率、销售收入利税率、资金利税率、固定资产产值率、流动资金周转天数、万元产值能耗、全员劳动生产率等。这八项指标可概括为盈利能力、资金和人力利用、产值能耗三个方面。这三个方面在企业的生产经营活动中为主要因子，起着支配作用，企业要提高经济效益就要在这三个公共因子方面下功夫。 因子分析的基本思想：是通过变量（或样品）的相关系数矩阵（对样品是相似系数矩阵）内部结构的研究，找出能控制所有变量（或样品）的少数几个随机变量去描述多个变量（或样品）之间的相关（相似）关系，但在这里，这少数几个随机变量是不可观测的，通常称为因子。 ? 因子分析分为两类，即R 型因子分析（对变量作因子分析），Q 型因子分析（对样品作因子分析）。 第二节 第二节 因子分析的数学模型 1．1． 模型（R 型） 设),,,(21p x x x X =为观察到的随机向量，),,,(21m F F F F =是不可观测的向量。 有 111111ε+++=m m F a F a x 221212ε+++=m m F a F a x ? p m pm p p F a F a x ε+++= 11 即 ε+=AF X 其中)',,(1p εεε =称作误差或特殊因子。 满足假设： 1）p m ≤ 2）0),cov(=εF ，
因子分析在综合评价中的应用 摘要：因子分析方法是一种降维、简化数据的技术。将因子分析运用于统计指标体系的综合评价中，克服了传统评价方法在处理指标高度相关和权重设定上的缺陷，但所构造的因子得分模型仅适用于对评价对象的静态比较，并不适用于动态比较 。文探将深入探讨因子分析法进在综合评价的作用以及应注意的一些问题。 关键词：因子分析法；综合评价 在多指标综合评价方法中，传统方法对于权重的设置往往带有一定的主观随意性，将多元统计引入综合评价方法，如因子分析法，可以克服人为确定权数的缺陷，使得综合评价结果唯一，而且客观合理。许多学者在因子分析方法的运用上存在着一些问题，削弱了实证分析研究的解释力和信服力。本文试从如何正确运用因子分析法进行综合评价作一些探讨。下面将从两个方面进行介绍： 一、因子分析方法的基本思想和运用 因子分析法是把一些具有错综复杂关系的变量归结为少数几个无关的新的综合因子的一种多变量统计分析方法。其基本思想是根据相关性大小对变量进行分组，使得同组内的变量之间相关性较高，不同组的变量相关性较低。每组变量代表一个基本结构，因子分析中将之称为公共因子。 假设观测系统 (即评价总体）, 有k 个评价指标，n 个观测单位，因子分析的数学模型就是把 n 个观测单位分别表示为p
《利用python进行数据分析》读书笔记 pandas是本书后续内容的首选库。pandas可以满足以下需求：具备按轴自动或显式数据对齐功能的数据结构。这可以防止许多由于数据未对齐以及来自不同数据源（索引方式不同）的数据而导致的常见错误。. 集成时间序列功能既能处理时间序列数据也能处理非时间序列数据的数据结 构数学运算和简约（比如对某个轴求和）可以根据不同的元数据（轴编号）执行灵活处理缺失数据合并及其他出现在常见数据库（例如基于SQL的）中的关系型运算1、pandas数据结构介绍两个数据结构：Series和DataFrame。Series是一种类似于以为NumPy数组的对象，它由一组数据（各种NumPy数据类型）和与之相关的一组数据标签（即索引）组成的。可以用index和values分别规定索引和值。如果不规定索引，会自动创建0 到N-1 索引。#-*- encoding:utf-8 -*- import numpy as np import pandas as pd from pandas import Series,DataFrame #Series可以设置index，有点像字典，用index索引 obj = Series([1,2,3],index=['a','b','c'])
#print obj['a'] #也就是说，可以用字典直接创建Series dic = dict(key = ['a','b','c'],value = [1,2,3]) dic = Series(dic) #下面注意可以利用一个字符串更新键值 key1 = ['a','b','c','d'] #注意下面的语句可以将Series 对象中的值提取出来，不过要知道的字典是不能这么做提取的 dic1 = Series(obj,index = key1) #print dic #print dic1 #isnull 和notnull 是用来检测缺失数据 #print pd.isnull(dic1) #Series很重要的功能就是按照键值自动对齐功能 dic2 = Series([10,20,30,40],index = ['a','b','c','e']) #print dic1 + dic2 #name属性,可以起名字 https://www.doczj.com/doc/3517056841.html, = 's1' https://www.doczj.com/doc/3517056841.html, = 'key1' #Series 的索引可以就地修改 dic1.index = ['x','y','z','w']
1 对于Ⅲ-Ⅳ度骨髓抑制，或发热性粒细胞缺乏患者，短效还是长效升白药的起效时间更快，持续时间更长？ 短效重组人粒细胞刺激因子的药代动力学资料显示皮下注射的半衰期为2.5-5.8小时，而长效制剂的的药代动力学资料显示其平均半衰期依据剂量不同而波动于27-47小时之间。且资料显示，常规剂量给予短效制剂1天后嗜中性细胞成熟（不给药状态下一般需要5-7天），从骨髓进入血液，这样似乎短效制剂起效相对迅速。 短效制剂主要由肾小球滤过排出，而长效制剂由于其独特的PEG链上的环氧乙烷单元高度水合形成的环状结构能够避免其蛋白成分被相关酶水解或被巨噬细胞吞噬，同时避免其被肾小球滤过，所以其进入人体后主要由中性粒细胞表面的RHG-CSF受体介导清除，随着外周血中性粒细胞绝对计数（ANC）的升高，血浆中的长效制剂浓度呈现与ANC负相关表现。这样既可以达到持续有效改善白细胞缺乏，同时也能减少ANC过高风险。 在石远凯教授组织的关于聚乙二醇化长效制剂的临床Ⅰ期临床耐受性实验，以及徐兵河教授组织的关于聚乙二醇化长效制剂预防化疗后中性粒细胞减少的多中心随机对照Ⅱ期临床研究中，也得到了支持上述观点的相关结论（分别发表于2006年《癌症》及2016年《中国肿瘤临床与康复》）。 2影响G-CSF疗效的原因有哪些？ 患者的治疗依从性，药物副反应（包括罕见但严重的副反应如脾破裂/毛细血管渗漏综合症等），患者一般体力状态/既往化疗方案及次数/年龄因素（间接反映患者的骨髓储备功能水平）。 对于短效制剂还应当考虑到作为大肠埃希菌的表达产物，其免疫原性和抗原性导致机体产生中和性抗体导致药效减退的因素。
3放疗状态下出现的粒细胞减少，G-CSF如何使用？ 参考ASCO建议，对于致死剂量全身放射治疗或意外全身照射的患者应考虑在终止放射暴露后G-CSF应用治疗（该推荐基于美国放射事故登记中心的辐射急症救援中心的病例观察资料而提出）。 2012年美国放疗协会推荐在大剂量放疗后24-48小时应用长效聚乙二醇化制剂。 而2016年发表的由CSCO联合中国抗淋巴瘤联盟/中国抗癌协会乳腺癌专业委员会/中华医学会血液学分会白血病及淋巴瘤学组/中国抗癌协会血液肿瘤专业委员会共同做出的《聚乙二醇化重组人粒细胞刺激因子临床应用中国专家共识》明确指出：建议对暴露于≥2GY和/或总粒细胞计数明显减少或预期中性粒细胞计数＜0.5×10~9/L，且持续时间≥7天的患者考虑细胞因子治疗，并推荐开始治疗时间为治疗暴露后24小时。 4长效集落细胞刺激因子会增加病人的经济负担，国内外的背景有何不同？ 1长效制剂目前不在我省医保目录范围，属于全自费药物，在目前国内形势下存在一定不足。 2从改善骨髓抑制状态从而减少并发感染导致非计划性住院治疗方面考虑，在一定程度上节约了医疗资源，减少了患者在并发症治疗方面的经济支出和家庭社会压力。 3截至2016年8月，原研长效聚乙二醇化制剂的核心专利在美国/日本/欧洲及中国均全部到期。随着辉瑞等厂家仿制药进入市场，能否通过竞争模式改善其市场定位及表现有待进一步观察。
环评师技术方法考点：评价因子筛选的方法 评价因子筛选的方法 (一)大气环境影响评价因子的筛选方法 应根据建设项目的特点和当地的大气污染状况对污 染因子进行筛选1、首先选择该项目等标排放量p i较大的污染物为主要污染因子等标排放量p i的计算： (1)式中：p i——等标排放量，m3/h;q i——单位时间排放量，t/h;c o i——大气环境质量标准，m g/m3. c o i 一般选用g b3095中二级标准的一次采样浓度允许值(或1h平均值)，对该标准中未包含的项目，可以照t j36—37中的相应值选用，如已有地方标准，应选用地方标准中的相应值，对某些上述标准中都未包含的项目，可参照国外有关标准选用，但应作出说明，报环保部门批准后执行。q i应符合国家或地方大气污染物排放标准。对上述标准中只规定了日平均容许浓度限值的污染物，c o i可取日平均浓度限值的3倍，对于致癌物质、毒性可积累或毒性较大的如苯、汞、铅等，可直接取日平均容许浓度限值。 2、其次还应考虑评价区内已造成严重污染的污染物 3、列入国家主要污染物总量控制指标的污染物，亦
应作为评价因子。 (二)水环境影响评价因子的筛选方法 1、现状评价因子的选择水环境影响评价因子是从所调查的水质参数中选取的。 所选择的水质参数包括现两类：一类是常规水质参数，它能反映水域水质一般状况;另一类是特征水质参数，它能代表建设项目将来排放的水质。在某些情况下，还需要调查一些补充项目。 (1)常规水质参数：以g b3838中所提出的p h、溶解氧、高锰酸盐指数、化学需氧量、五日生化需氧量、凯氏氮或非离子氨(总氮或氨氮)、酚、氰化物、砷、汞、铬(六价)、总磷以及水温(13项)为基础，根据水域类别、评价等级、污染源状况适当删减。 (2)特征水质参数：根据建设项目特点、水域类别及评价等级选定。可根据按行业编制的特征水质参数表进行选择，选择时可适当删减。 (3)其它方面参数：当受纳水域的环境保护要求较高(如自然保护区、饮用水源地、珍贵水生生物保护区、 经济鱼类养殖区等)，且评价等级为一、二级时，应考 虑调查水生生物和底质。其调查项目可根据具体工作要
转：SPSS因子分析 (因素分析)——实例分析 2011-03-22 16:29 https://www.doczj.com/doc/3517056841.html,/%CD%DA%BF%F3%B9%A4%C8%CB/blog/item/270b63812ec5c9 ac0cf4d2a7.html 提起因子分析那是老生常谈，分析人士大都喜欢讨论主成分与因子分析。我也凑个热闹，顺便温习温习，时间长了就会很模糊。 一、概念 探讨存在相关关系的变量之间，是否存在不能直接观察到的但对可观测变量的变化其支配作用的潜在因子的分析方法就是因子分析，也叫因素分析。通俗点：原始变量是共性因子的线性组合。 二、简单实例 现在有12个地区的5个经济指标调查数据（总人口、学校校龄、总雇员、专业服务、中等房价），为对这12个地区进行综合评价，请确定出这12 个地区的综合评价指标。点击下载 三、解决方案 1、不同地区的不同指标不同，这导致目前我们拥有的5个指标数据很难对这12个地区给一个明确的评价。所以，有必要确定综合评价指标，便于对比。因子分析是一种选择，当然还有其他的方法。5个指标即为我们分析的对象，直接选入。
2、描述统计选项卡。我们要对比因子提取前后的方差变化，所以选定“初始分析结果”；现在是基于相关矩阵提取因子，所以，选定相关矩阵的“系数”；比较重要的还有KMO和球形检验，它告诉我们数据是不是适合做因子分析。选定。其他选择自定。 3、抽取选项卡。提取因子的方法有很多，最常用的就是主成分法。这里选主成分。关于特征值，不想解释太多，这和显著性水平一样，都是统计学的一个基本概念。因为参与分析的变量测度单位不同，所以选择“相关矩阵”，如果参与分析的变量测度单位相同，则考虑选用协方差矩阵。
因子分析在综合评价中的应用 摘要：因子分析方法是一种降维、简化数据的技术。将因子分析运用于统计指标体系的综合评价中，克服了传统评价方法在处理指标高度相关和权重设定上的缺陷，但所构造的因子得分模型仅适用于对评价对象的静态比较，并不适用 于动态比较。文探将深入探讨因子分析法进在综合评价的作用以及应注意的一些问题。 关键词：因子分析法；综合评价 在多指标综合评价方法中，传统方法对于权重的设置往往带有一定的主观随意性，将多元统计引入综合评价方法，如因子分析法，可以克服人为确定权数的缺陷，使得综合评价结果唯一，而且客观合理。许多学者在因子分析方法的运用上存在着一些问题，削弱了实证分析研究的解释力和信服力。本文试从如何正确运用因子分析法进行综合评价作一些探讨。下面将从两个方面进行介绍： 一、因子分析方法的基本思想和运用 因子分析法是把一些具有错综复杂关系的变量归结为少数几个无关的新的综合因子的一种多变量统计分析方法。其基本思想是根据相关性大小对变量进行分组，使得同组内的变量之间相关性较高，不同组的变量相关性较低。每组变量代表一个基本结构，因子分析中将之称为公共因子。 假设观测系统（即评价总体），有k个评价指标，n个观测单位，因子分析的数学模型就是把n个观测单位分别表示为pvk个公共因子和一个独特因子的线性加权和，即 X i i1 F1 i2 F2 1p F P (i 1,2,..., n)(1-1) 其中：F I,F2,…,F p为公共因子，它是各个指标中共同出现的因子，因子之间通常是彼此独立的；i是各对应变量X i所特有的因子，称为特殊因子，通常假定i?N 0, i2;系数j是第i个变量在第j个公共因子上的系数，称为因子负荷量，它揭示了第i个变量在第j个公共因子上的相对重要性。 因此，通过因子模型建立综合评价函数的步骤如下： （1）根据原始变量矩阵估计因子载荷矩阵。因子载荷阵的估计方法有很多, 主成分法是其中最为普遍的方法： 设原始变量X （ X1,X2，…,X K）的协方差阵为，1 2 ... K 0为的
Alpha策略因子的选择与评价 2015-07-28 本文是量化对冲Alpha策略系列报告的第一篇，主要概述了Alpha策略的整体思路，介绍了Alpha策略因子的分类方法、筛选和评价的一般方法和步骤，同时还较为详细地说明了因子的组合方法以及基于因子库的量化选股的一般方法和步骤。 1.量化对冲Alpha策略简介 1.1 Alpha的含义 根据拓展的CAPM模型，我们知道，证券s的实际收益率满足： 其中，Rs为现货组合的预期收益率，rf为无风险利率，Rm为市场指数的预期收益，?s为误差项，α衡量了非系统性风险，βs衡量了系统性风险。投资者在市场交易中同时面临着系统性风险和非系统性风险，阿尔法策略通过对系统性风险进行度量并将其分离，从而获取超额绝对收益。 1.2 Alpha策略的基本思想 Alpha策略是典型的对冲策略，通过构建相对价值策略来超越指数，然后通过指数期货或期权等风险管理工具来对冲系统性风险。Alpha策略可以看成中性策略的一种，但是Alpha策略的约束更小，其Alpha来源可能是行业的、风格的或者其他的。Alpha策略注重选股，属于主动投资，相比之下，Beta策略注重对投资时机的选择，属于被动投资。股票的Alpha是它超过或低于通过CAPM模型预测的可能期望收益的部分，若股票定价公平，则其Alpha为0。 1.3 Alpha策略的分类 在实际中经常使用的Alpha策略主要有：多因子、风格轮动、行业轮动、资金流、动量反转等。 多因子是应用最为广泛的一种策略，该策略选择一系列因子搭建模型。通过这些因子筛选股票，满足则买入，不满足则卖出。多因子的最大优势在于，在不同的市场和行情下，因子库中总有一些因子能够发挥作用。 风格轮动是指利用市场的风格特征进行投资。市场有时会偏好小盘股，有时偏好大盘股。通过观察某些指标来
《应用统计分析》----题目2 题目2 数据data2是某医院3年中各月的数据，包括门诊人次、出院人数、病床利用率和周转次数、平均住院天数、治愈或好转率、病死率、诊断符合率、抢救成功率。采用因子分析法探讨综合评价指标。 一、因子分析法 因子分析是主成分分析的推广和发展，也是利用降维方法进行统计分析的一种多元统计方法。它是一种将多变量化简的技术，其目的是分解原始变量，从中归纳出潜在的“类别”，相关性较强的指标归为一类，不同类间变量的相关性则降低。每一类变量代表了一个“共同因子”，即一种内在结构,因子分析就是要寻找该结构。 因子分析有一个默认的前提条件就是各变量间必须有相关性，否则，各变量间没有共享信息，就不应当有公因子需要提取，自然也谈不上使用该方法。具体在该条件的判断上，除了根据专业知识来估计外，还可以使用KMO统计量和Bartlett’s 球形检验加以判定。 二、操作步骤 1.导入数据 依次单击“文件—打开—数据文件”命令，打开如图1所示的对话框。 图1 导入数据
2.因子分析 （1）依次单击“分析—降维—因子分析”命令，如图2所示。打开图3所示的“因子分析”主对话框。 图2 因子分析菜单 （a ）选入变量前 （b ）选入变量后 图3 “因子分析”主对话框 （2）在图3（a ）所示的对话框中选中左边的变量，单击 按钮，将其 选入到左边的列表框中（如图3a 所示）。 （3）单击“描述”按钮，弹出“因子分析：描述统计”对话框，如图4所示，在“统计量”选项组中选取“原始分析结果”；在“相关矩阵”中选取“系
数”和“KMO和Bartlett”。设置完毕后，单击“继续”按钮，确认操作。 图4 “因子分析：描述”对话框 图5 “因子分析：抽取”对话框 （4）单击“抽取”按钮，得到如图5所示的“因子分析：抽取”对话框。选择“方法”为“主成分”；在“分析”选项组选择“相关性矩阵”；在“输出”选项组选择“未旋转的因子解”和“碎石图”；在“提取”选项组中将“因子的固定数量：”设置为4；将“最大收敛性迭代次数：”设置为25. （5）单击“旋转”按钮，得到如图6所示的“因子分析：旋转”对话框。在“方法”选项组选择“最大四次方值法”；在“输出”选项组选择“旋转解”；将“最大收敛性迭代次数：”设置为25。 （6）单击“得分”按钮，得到如图7所示的“因子分析：得分”对话框。选择“保存为新变量”和“显示因子得分系数矩阵”；在“方法”选项组选择“回归”。 最后，在“因子分析”主对话框（如图3所示）中，单击“确定”按钮，执行操作。
注射用重组人粒细胞巨噬细胞刺激因子 【药品名称】 通用名称：注射用重组人粒细胞巨噬细胞刺激因子 英文名称：Propranolol Hydrochloride T ablets 【成份】 本品主要组成成分： 活性成分为重组人粒细胞巨噬细胞集落刺激因子（rhGM-CSF）。 非活性成分包括甘露醇，磷酸钠，柠檬酸，聚乙二醇4000和人血白蛋白。 【适应症】 适用于治疗和预防骨髓抑制性治疗引起的白细胞减少症。可预防白细胞减少症伴发的潜在的感染的发生，使患者能更好地耐受化学药物的治疗。 【用法用量】 剂量视具体病情而定，应调节剂量使白细胞维持在正常水平。癌症化疗或放疗后24小时，按3-10μg/kg，皮下注射，每日一次，持续5-10天（注意：本药不应与抗癌药物同时使用，化疗停止24小时后方可使用）。用1毫升注射用水溶解（切勿剧烈振荡），可在腹部、大腿外侧或上臂三角肌皮肤处进行皮下注射（要求：注射后局部皮肤隆起约1cm2以便药物缓慢吸收）。 【不良反应】 大部分不良反应多属轻度中度。严重的或危及生命的反应罕见，并且一般是当剂量大于推荐剂量范围时才发生。最常见的不良反应为发热、皮疹，发热可用扑热息痛控制，胸痛、骨痛和腹泻等不良反应较少见。据国外报道，低血压和低氧综合症在首次给药时可能出现，但以后给药则无此现象，本品在临床研究中，尚未发现，但在使用本品过程中建议医生参考。另
外，据国外研究表明，对肺癌病人使用本药治疗时应特别仔细加以观察。 【禁忌】 本药禁用于对rhGM-CSF或该制剂中其它成份有过敏史的病人，同样禁用于自身免疫性血小板减少性紫癜的病人。 【注意事项】 1 本药应在专科医生指导下使用，剂量视病人情况而定，病人对rhGM-CSF的治疗反应和耐受性个体差异较大，应调节剂量使病人白细胞数量维持在所期望的水平。病人在治疗前及开始治疗后定期观察外周血白细胞或中性粒细胞、血小板数据的变化。血象恢复正常后立即停药或采用维持剂量。 2 接受本药的病人偶而会产生急性过敏反应，应立即停药，并给予适当治疗。 3 据国外文献报告：（1）rhGM-CSF很少引起胸膜炎或胸腔积液。心包炎的发生率为2%，心包积液的发 【药物相互作用】 由于rhGM-CSF可以引起血浆白蛋白降低，因此，同时使用具有高血浆白蛋白结合力的药物时应注意调整药物剂量。虽未发现rhGM-CSF不良的药物相互作用的报导，但也不能完全排除存在药物相互作用的可能性。 【药理作用】 药理作用 本品为利用基因重组技术生产的人粒细胞巨噬细胞集落刺激因子（rhGM-CSF）。rhGM－CSF作用于造血祖细胞，促进其增殖和分化，并刺激粒细胞、单核细胞和T细胞的生长，促进成熟细胞向外周血释放，另外，还能促进巨噬细胞及嗜酸性细胞的多种功能。 毒理研究
5 环境影响因子识别和评价因子的筛选 5.1 识别与筛选的目的 本工程为煤矿开采，其建设期、运营期和服务期满后都将会给环境带来一定的影响。本评价根据工程类别、规模、工艺特征和矿井建设工程的特点，以及矿井所处地区的污染状况，通过区域环境对建设项目的制约因素的分析，识别建设项目对环境影响的主要生产环节、设备和主要的环境敏感因素，确定工程对区域自然环境、社会经济、生态环境等方面的可能影响、影响程度和范围，以确定环境影响评价工作内容、评价重点及预测因子。 5.2 建设项目环境影响综合分析 本工程建设项目为120万吨/年矿井兼并重组整合工程，工程内容包括主井、副井、风井、工业场地等生产设施建设、办公区建设等。工业场地周围主要为村庄农田和沟谷，自然植被状况一般。工程主要的环境影响为： 5.2.1 对自然物理资源的影响 本建设项目对自然物理环境的影响,在施工建设期主要表现在对环境空气、声环境、地表水、地下水环境及土壤不利影响上。主要表现为施工过程中清理场地、场地开挖、地基处理、搅拌、运料等施工机械和运输车辆产生的环境空气、废水、噪声等污染影响，但由于施工期相对较短，故对周围环境的影响并不突出。 工程投产运行期，对环境产生的主要影响包括废气、废水、矸石排放、噪声及生态影响，工程虽然采用了较严格的污染治理措施，但仍不能完全排除对周围环境产生不利影响的可能。生产运行期的这些影响为长期和直接的影响。具体包括：1）对环境空气的影响主要有锅炉、原煤储存、原煤筛分产生烟（粉）尘等废气污染。 2）对地表水的影响主要为工程外排的废水中污染物将可能对河水水质产生不利影响； 3）对地下水的影响主要是在巷道掘进和回采过程中产生的地表沉陷可能对隔水
案例：基于因子分析法的高级管理者人力资源价值计量模型一、背景介绍及问题提出 1. 人力资源价值计量的背景著名会计学家 W.A 佩顿(Paton)教授曾经睿智地指出：在企业中，良好组织且忠诚的员工是一项远比商品更为重要的“资产”。对于这样重要的“资产”为什么直到现在都没有纳入财务会计核算体系呢？人力资源价值信息没有在财务报表体系中加以披露的原因是：人力资源的价值计量是一个难题，使得人力资源会计一直处于理论探讨和实验阶段，未能登堂入室。人力资源价值计量研究目的在于：用人力资源的创造能力来反映组织现有人力资源的质量状况及企业对人力资源的能力回报，为企业管理当局和外部利害关系集团提供完整的决策信息。 2．高级管理者人力资源的研究背景高级管理者是企业的核心和灵魂，在企业人力资源中居于中心地位是一种稀缺的生产要素，对高级管理者人力资源的垄断是超额剩余价值的主要来源，几乎每一个优秀的企业都与企业中高级管理团队紧密地联系在一起的。 3. 问题的提出在人力资源价值计量发展的完善的过程中，如何动态地、客观地、科学地综合评价高管的价值，一直是困扰人力资源价值计量的一个难题，许多专家和学者采用未来收益折现或期权定价等方法对人力资源价值进行计量；未来收益折现是以工资为基础对高级管理者的未来收益进行折现，这种货币计量方法存在主要问题在于工资不能反映人力资源真实价值，因为高级管理者人力资源价值本身存在复杂性、隐蔽性及能动性，仅以工资作为衡量人力资源价值的大小的标准，忽略了高级管理者在企业价值创造中的特殊性。由于高级管理者人力资源存在某些特性。因此，对高级管理者的采用非货币计量的方法更加具有现实的意义。二、问题研究的意义 1、人力资源价值的科学计量会使企业更加全面、科学的掌握高级管理者的信息并更加重视人力资源的作用，从而为了保留和争取人才，对企业的高级管理者进行有效的激励。 2、对高级管理者人力资源价值计量的准确与否，关系到企业总资产的精确程度和企业未来发展的能力。对高级管理者人力资源价值的准确计量有利于实现人力资源会计核算体系的建立。三、案例思路首先，在分析高级管理者人力资源价值计量的基本理论与其特性分析的基础上，案例建立影响高级管理者人力资源价值计量的指标体系，该体系由 29 个初级指标构成(如下图一所示)。其次，通过问卷调查的方式，应用因子分析法对上述29 个指标进行筛选。隐性因子学历天赋社会资本任职时间职业背景职业生命周期薪酬年龄体质能力心理能力领导能力战略决策能力风险承受能力人力资源管理能力领导管理因子创新能力学习能力洞察能力沟通能力组织能力团队协作能力个人特征及组织环境因子价值观忠诚感道德行为敬业精神乐观自信理智情绪稳定企业规模职位图一高级管理者人力资源价值指标体系四、数据说明：案例采用问卷调查的方式进行数据收集。问卷发放的数量：本次共发放问卷180 份，其中包括电子文档和纸质问卷，共回收有效问卷103 份，有效回收率为57.22%。问卷内容的设计：案例在分析了高级管理者人力资源价值计量的理论基础和特性分析的基础上建立了高级管理者人力资源价值指标体系。问卷的调查内容是该指标体系中的指标，由企业的高级管理人员依据各指标对高级管理者人力资源价值计量的影响做出基本判断。问卷结构的设计：首先，针对案例提出的 29 个指标要素，设计了 29 个判断指标程度的问题。通过被调查者选择打分的方式，获得各指标的具体分值。所有问题都划分为 7 选项对应7 个程度，由管理者根据题目的内容进行选择。然后采用 7 分模糊打分法，每一个选项对应一个分值，选择第一选项为 7 分，第二选项为6 分，依次为5 分、4 分、3 分、2 分、1 分（调查问卷如下所示）。高级管理者人力资源价值计量
《受众分析》读书笔记 《受众分析》（audience analysis）是传播学大师——丹尼斯·麦奎尔对传播受众的全景扫描著作。麦奎尔的书在国内介绍的很多，《大众传播模式论》和《大众传播理论》很多研究者耳熟能详（这两本也都是需要啃的著作）。媒介发展日新月异，传统受众形态已经遭到根本的颠覆。在新媒体时代，在小众化传播时代，受众还存在么？如果答案是否定的，那么现在这些信息接收者，我们该如何称呼他们？ 本书译者之一，在前沿对受众概念进行了微化扫描，叫做《受众分析》：解读与思考，其中一些知识观点摘录如下。 一、大众、受众与大众受众 大众受众（mass audience）在传播学中简称受众，其实大众（mass）和受众（audience）属于不同的话语范畴，一个是社会学概念，一个是传播学的。大众与受众的勾连，一定程度上反映了历史和社会发展的内在逻辑。 在社会学领域，大众是现代工业化社会的产物，也是大众传播的结果，反映了脱离家庭、血缘、土地等传统纽带，相互依赖却又彼此陌生的人们的生存状态。大众具有规模大、分散、匿名和无根性等特点，既不同与组织性的群体（group）(传播学上应该称之为组织)，也不同于松散的群集（crowd），以及有政治自觉意识的公众(public)。受众没有任何组织，没有稳定的结构、规则和领导者，也缺乏为实现自身目的而行动的意愿和手段。 麦奎尔认为受众是社会环境和特定媒介供应方式的产物。最早受众可追溯到古希腊古罗马时代，那些聚集在一起现场观看表演或竞技的城邦观众，他们是受众的原始雏形。以报刊为代表的印刷媒体催生了最早的大众受众——阅读公众，一种拥有一定社会地位和阅读技能，相对自主的群体。电影则创造了第一个真正意义上的大众受众：数百万的人们一起分享相同的、经媒介传播的情感和体验，批量生产的拷贝传播，取代了个性化的、活生生的现场表演和互动。广播电视的出现，使受众身份第一次与技术手段的拥有联系在一起，跨越有形疆域的无形传播，大大扩展了传播的影响面和影响力，时空转换性更强，共时分享的受众也更多。 但是在批判学派的眼里，大众受众一词多少带有贬低的意思，意味着个性丧
2.4评价因子、评价等级与范围 2.4.1评价因子 结合项目特点和项目地区的环境特征，本项目的评价因子如下： （1）声环境：等效连续A声级； （2）生态环境：国家及黑龙江省重点保护野生动植物，生物多样性，土地利用； （3）环境空气：SO2、CO、NO2、TSP、PM2.5； （4）地表水：pH、COD、BOD5、氨氮、石油类、SS。 2.4.2评价等级 本项目评价等级见表2-4-1 表2-4-1评价等级判定依据及结果 2.4.3评价范围 本项目环境评价范围确定见表2-4-2
2.5评价标准 根据当地环境功能区规划和环境影响评价技术导则要求，本次评价采用以下标准进行评价工作，该评价标准已取得东宁县环境保护局（东环便函[2017]5号）和牡丹江市环境保护局批复。 2.5.1环境质量标准 （1）声环境 改扩建前：新建路段公路两侧执行《声环境质量标准》（GB3096-2008）中 2类标准；改扩建路段公路边界线外35m之内执行《声环境质量标准》 （GB3096-2008）中4a类标准，公路边界线外35m之外执行2类标准。改扩建 后：新建路段和改扩建路段均为公路边界线外35m之内执行《声环境质量标准》（GB3096-2008）中4a类标准，公路边界线外35m之外执行2类标准。公路两侧临街建筑高于三层（含三层）区域，将公路边界线外35m以内面向道路一侧的区域划分为执行4a类标准，远离道路一侧执行2类标准。 （2）水环境 本项目所在地为绥芬河水系，线位桥梁跨越水体为罗圈沟、大肚川河、杨家堂子沟、蔡克义南沟、大蛤蟆沟、新城子沟、地印子村小河、绥芬河和北河沿小河，主线约有1.6km伴行九佛沟水库。 根据《全国重要江河湖泊水功能区划（2011—2030年）》，本项目线位所在绥芬河断面为东宁小河汇入口下1km至长征村断面属于川类水质，执行《地 表水环境质量标准》（GB3838-2002）中川类标准；桥梁跨越的罗圈沟、大肚川河、杨家堂子沟、蔡克义南沟、大蛤蟆沟、新城子沟、地印子村小河、绥芬河、
【管理学】SPSS因子分析案例共
11.2.1 数据预备 激活数据治理窗口，定义变量名：分不为 XI 、X2、X3、X4、 X5、X6、X7,按顺序输入相应数值，建立数据库，结果见图 11.1。 图11.1 原始数据的输入 激活Statistics 菜单选 Data Reduction 的 Factor..命令项，弹出 F actor An alysis 对话框（图 11.2） X7，点击？钮使之进入 Variabl 图11.3 描述性指标选择对话框 点击 Extraction …钮，弹出 Factor Analysis:Extraction 对话框（图 11.4），系统提供如下因子提取方法： 图 11.4 因子提取方法选择对话框 在对话框左侧的变量列表中选变量 X1至 es 框。 图11.2 因子分析对话框 出 Factor Analysis:Descriptives 对话框（图 11. te descriptives 项要求输出各变量的均数与标 内选 Coefficients 项要求运算有关系数矩阵， 在Statistics 中选 U I 口 I 耐||的財血 准差；在 Correlation "CnrtEititlv ii Mtfhrix ( 并选KMO E “「and Bartlett ' s test of sphericity 项，要求对有关系数矩阵进行 3）， 统计 Matrix 栏 pCnr-rcl-fl liciin Mirfirix
Principal components 主成分分析法；Un weighted least squares未加权 最小平方法；Generalized least squares 综合最小平方法；Maximum likelihood ：极大似然估量法；Principal axis factoring: 主轴因子 法；Alpha factoring : a 因子法；Image fa cto ri n g ：多元回来 法。 本例选用Principal components方法，之后点击Continue钮返回 Factor Analysis 对话框。 点击Rotation...钮，弹出Factor Analysis:Rotation 对话框（图 1 I.5），系统有 5 种因子旋转方法可选： 图11.5 因子旋转方法选择对话框 No ne：不作因子旋转； Varimax :正交旋转； Equamax：全体旋转，对变量和因子均作旋转； Quartimax :四分旋转，对变量作旋转； Direct Oblimin ：斜交旋转。旋转的目的是为了获得简单结构，以关心我们讲明因子。本例选正交旋转法，之后点击Continue钮返回Factor Analysis对话框。 点击Scores..钮，弹出弹出Factor Analysis:Scores对话框（图 II.6）,系统提供3种估量因子得分系数的方法，本例选Regression （回来 因子得分），之后点击Continue钮返回Factor Analysis对话框，再点击OK 钮即完成分析。 图11.6 估量因子分方法对话框 11.2.3 结果讲明 在输出结果窗口中将看到如下统计数据：
重组人粒细胞刺激因子注射液使用说明书 （欣粒生?使用说明书） 请仔细阅读说明书并在医生指导下使用 [药品名称] 通用名称：重组人粒细胞刺激因子注射液 商品名称：欣粒生? 英文名称 汉语拼音： [成分]重组人粒细胞刺激因子，辅料为醋酸钠、冰醋酸、甘露醇、聚梨酸酯 [性状] 无色透明液体，。 [适应症] .促进骨髓移植后中性粒细胞计数增加。 .癌症化疗引起的中性粒细胞减少。包括恶性淋巴瘤、小细胞肺癌、胚胎细胞瘤（睾丸肿瘤、卵巢肿瘤等）、神经母细胞瘤等。 .骨髓异常增生综合征伴发的中性粒细胞减少症。 .再生障碍性贫血伴发的中性粒细胞减少症。 .先天性、特发性中性粒细胞减少症。 [规格] μ支、μ支、μ支 [用法用量] .促进骨髓移植后中性粒细胞数增加。 成人及儿童的推荐剂量为μ, 通常自骨髓移植后次日至第五日给予静脉滴注，每日一次。 当中性粒细胞计数上升超过 时,停药,观察病情。 在紧急情况下，无法确定本药的停药指标中性粒细胞数时，可用白细胞的半数来估算中性粒细胞数。 .癌症化疗后引起的中性粒细胞减少症。 .恶性淋巴瘤、肺癌、卵巢癌、睾丸癌和神经母细胞瘤化疗后次日开始给药,成人及儿童推荐剂量为μ,皮下注射,每日一次。化疗后中性粒细胞数降低到(白细胞计数)以下的成人患者和化疗后中性粒细胞数减少到(白细胞计数)以下的儿童患者应给予本品。 经用药后，如果中性粒细胞计数经过最低值时期后增加到(白细胞计数)以上时，应观察病情，同时停用本品。 如皮下注射困难，应改为μ静脉滴注，成人及儿童，每日一次。 .急性白血病 通常在化疗给药结束后（次日以后），骨髓中的幼稚细胞减少到足够低的水平且外周血中无幼稚细胞时，开始给药，成人及儿童推荐剂量为μ，每日一次，皮下或静脉给药（包括静脉点滴）。 紧急情况下，无法确定本药的给药及停药时间的指标中性粒细胞数时，可用白细胞的半数来估算中性粒细胞数。 .骨髓异常增生综合征伴发的中性粒细胞减少症 中性粒细胞计数低于的患者，给予本品μ皮下或静脉滴注，每日一次。 如果中性粒细胞计数超过 ，应减少剂量或终止给药，并观察病情。 .再生障碍性贫血伴发中性粒细胞减少症 【核准日期】 【修改日期】
统计学原理读书笔记 1、统计工作是指对社会经济现象数量方面进行搜集、整理和分析工作的总称，它是一种社会调查研究活动。统计资料也即统计信息，是统计部门或单位进行工作所搜集、整理、编制的各种统计数据资料的总称，它是进行国民经济宏观调控的决策依据，是社会公众了解国情、国力和社会经济发展状况的信息主题。统计学是关于统计过程的理论和方法的科学。 2、统计学在研究社会经济现象时，首先从定性研究开始，即在搜集原始统计资料（统计调查）之前，就要根据所要研究对象的性质和研究任务、目的，确定调查对象的范围，规定分析这个对象的统计指标、指标体系和分组方法。——定性工作，为定量分析做准备。在定量分析基础上再达到认识社会经济现象的本质、特征或规律。 3、质——量——质 4、统计学特点： ①数量性（用大量数字资料说明事物的规模、水平、结构、比例关系、差别程度、普遍程度、发展速度、平均规模和水平、平均发展速度等） ②总体性（针对总体，研究过程是从个体到总体，即必须对足够大量的个体进行登记、整理和综合，是它过度到总体的数量方面，从而把握社会经济现象的总规模、总水平及其变化与发展的总趋势。 ③具体性（一定的质规定一定的量，一定的量表现一定的质。） ④社会性 5、统计工作的基本任务 ①全面、准确、及时地提供有关社会经济发展情况的资料为决策管理服务。 会议记录 买单率X 客单价 ‖‖ 商圈人流X20%=进店客流X（买单人数/进店客流数）X（营收/买单人数）=营收 进店客流少——行销品牌问题 买单率低——产品组合问题 客单价高——商圈和选址问题 选址在远离市区，开大商场，要求开车来，这样买单率和客单价会高，件单价会低，一买一车。选址在市内，开便利店，要求件单价高，客单价低，客流大。 人口变项——目的是做市调 人口结构——消费结构。 人口 品 项
因子分析的基本概念和步骤 一、因子分析的意义 在研究实际问题时往往希望尽可能多地收集相关变量，以期望能对问题有比较全面、完整的把握和认识。例如，对高等学校科研状况的评价研究，可能会搜集诸如投入科研活动的人数、立项课题数、项目经费、经费支出、结项课题数、发表论文数、发表专著数、获得奖励数等多项指标；再例如，学生综合评价研究中，可能会搜集诸如基础课成绩、专业基础课成绩、专业课成绩、体育等各类课程的成绩以及累计获得各项奖学金的次数等。虽然收集这些数据需要投入许多精力，虽然它们能够较为全面精确地描述事物，但在实际数据建模时，这些变量未必能真正发挥预期的作用，“投入”和“产出”并非呈合理的正比，反而会给统计分析带来很多问题，可以表现在： 计算量的问题 由于收集的变量较多，如果这些变量都参与数据建模，无疑会增加分析过程中的计算工作量。虽然，现在的计算技术已得到了迅猛发展，但高维变量和海量数据仍是不容忽视的。 变量间的相关性问题 收集到的诸多变量之间通常都会存在或多或少的相关性。例如，高校科研状况评价中的立项课题数与项目经费、经费支出等之间会存在较高的相关性；学生综合评价研究中的专业基础课成绩与专业课成绩、获奖学金次数等之间也会存在较高的相关性。而变量之间信息的高度重叠和高度相关会给统计方法的应用带来许多障碍。例如，多元线性回归分析中，如果众多解释变量之间存在较强的相关性，即存在高度的多重共线性，那么会给回归方程的参数估计带来许多麻烦，致使回归方程参数不准确甚至模型不可用等。类似的问题还有很多。 为了解决这些问题，最简单和最直接的解决方案是削减变量的个数，但这必然又会导致信息丢失和信息不完整等问题的产生。为此，人们希望探索一种更为有效的解决方法，它既能大大减少参与数据建模的变量个数，同时也不会造成信息的大量丢失。因子分析正式这样一种能够有效降低变量维数，并已得到广泛应用的分析方法。 因子分析的概念起源于20世纪初Karl Pearson和Charles Spearmen等人关于智力测验的统计分析。目前，因子分析已成功应用于心理学、医学、气象、地址、经济学等领域，并因此促进了理论的不断丰富和完善。 因子分析以最少的信息丢失为前提，将众多的原有变量综合成较少几个综合指标，名为因子。通常，因子有以下几个特点： ↓因子个数远远少于原有变量的个数 原有变量综合成少数几个因子之后，因子将可以替代原有变量参与数据建模，这将大大减少分析过程中的计算工作量。 ↓因子能够反映原有变量的绝大部分信息 因子并不是原有变量的简单取舍，而是原有变量重组后的结果，因此不会造成原有变量信息的大量丢失，并能够代表原有变量的绝大部分信息。 ↓因子之间的线性关系并不显著 由原有变量重组出来的因子之间的线性关系较弱，因子参与数据建模能够有效地解决变量多重共线性等给分析应用带来的诸多问题。 ↓因子具有命名解释性 通常，因子分析产生的因子能够通过各种方式最终获得命名解释性。因子的命名解