简介:摘要目的探究临床科室科研绩效人员构成的影响因素及其影响程度,为优化临床科室人员结构,促进医院科研业绩提升提供参考依据。方法回顾性分析2017年度某医院75个临床科室科研绩效评分及人员整体构成。用主成分回归法分析临床科室科研绩效与人员构成的关系。结果KMO统计量为0.635,P<0.001,模型有统计学意义。4个公因子分别为:中年女性、青年硕士、正高级职称者及硕士生导师、博士及博士生导师,累计方差贡献率87.19%。博士学位(β=124.164)、中级职称(β=123.573)、年龄≥40周岁(β=102.149)及博士生导师(β=95.309)是影响临床科室科研绩效最重要的4个影响因素。结论公因子数量的选择应结合多项判定标准及专业意义综合考虑。构建一个以博士生导师带头、中级中青年人员为基础、博士学位人员为骨干的人员队伍结构,有利于临床科室科研绩效的提升。
简介:21世纪,中国信用卡进入迅速发展阶段,信用卡风险问题也逐渐显现。建立有效的信用卡风险评估系统,保持信用卡业务健康可持续发展,使得信用卡业务从粗放型发展向集约型发展转变具有重要意义。本文基于某银行的信用卡交易数据,首先运用主成分分析法将用户数据分为违约和非违约两类。其次对用户数据进行二元Logistic回归处理,求得其非违约概率,以此对客户进行分类。银行可以根据自身所能承担的风险状况来决定适当的概率分割点计算k值,作为客户的是否发放信用卡的标准,并以此对客户进行风险估计。
简介:摘要智慧社区的建设对于智慧城市建设,注定是至关重要的内容。在实际的问题研究中,由于指标数目过多,指标与指标之间往往存在一定的相关性,这样就会严重增加分析问题的复杂性。而主成分聚类分析法,一方面可以浓缩多指标的信息,也可以简化指标的结构,过程将会变的简单直观。对于智慧社区的评价指标体系,使用主成分聚类分析法,对评价体系的多指标进行标准化,降维和去相关性处理,得到少数几个的综合变量,然后结合聚类分析,通过主成分分析得到的因子载荷矩阵,对多指标进行很好的分类处理,综合的评价智慧社区的优劣程度。本文将主成分分析法和聚类分析法相结合来评价智慧社区,充分利用各自的优势和特点,有利于改进综合评价智慧社区的指标体系。
简介:摘要:如今有很多分析数据的软件,SAS,SPSS,Python,R,Origin等等,都是为了更加简单的处理、分析数据。我们在实验教学中主要用SAS和R。为了能够让学生加深对多种统计学方法的理解和应用,也为了让学生了解这两种软件,我们对教学中提到的每一种统计方法,都用这两种软件进行操作,对比其优缺点。本文中我们主要用到的统计学方法是主成分分析。