1) method of dominant content subsidence
主成分下沉法
2) factor analysis
主成分法
1.
This paper adopts Factor Analysis method to analyze whether MBO improve the performance of china s listed companies or not.
本文采用主成分法,对1997至2004年间中国上市公司的管理层收购是否改善目标公司的经营绩效进行了分析。
3) principal component analysis
主成分法
1.
Application of principal component analysis in evaluating nutritional status of preschool children;
用主成分法评价学龄前儿童的营养状况
2.
A study of spectral features of stands and their related factors with principal component analysis;
用主成分法进行林分及相关因子光谱特征研究
4) main shaft sinkage
主轴下沉
1.
In order to look for the reason of a main shaft sinkage in a heavy-duty horizontal lath,a finite element model for the lath\'s main shaft system is established based on ANSYS.
针对某重型卧式车床主轴下沉问题,基于Ansys软件对其主轴系建立了有限元模型,对主轴系静态性能进行了分析。
6) PCA
主成分分析法
1.
Taking Chengdu as an example,the sustainable development model is worked out and coordinated development degree of this region is analyzed on the basis of ascertaining each exponential weight of eco-environment and social economy based on the PCA.
以成都市为研究区域,采用主成分分析法(PCA)确定选取的生态环境与社会经济各项指标的权重,在此基础上建立可持续发展模型,对该区域生态环境与社会经济的协调发展度进行了分析。
2.
The PCA(principal component analysis) of multivariate statistics is applied to the performance evaluation system with a telecom enterprise taken as multi-objective example to analyze.
将多元统计中的主成分分析法运用于电信企业绩效评价体系中,并针对实例进行了分析和评价。
3.
Based on principal component analysis(PCA),a multi-step method to predict the molten iron sil- icon content using dynamic neural network is introduced.
本文提出一种基于主成分分析法的动态神经网络模型实现高炉铁水含硅量多步预报。
补充资料：主成分分析
| 主成分分析 principal component analysis 将多个变量通过线性变换以选出较少个数重要变量的一种多元统计分析方法。又称主分量分析。在实际课题中，为了全面分析问题，往往提出很多与此有关的变量（或因素），因为每个变量都在不同程度上反映这个课题的某些信息。但是，在用统计分析方法研究这个多变量的课题时，变量个数太多就会增加课题的复杂性。人们自然希望变量个数较少而得到的信息较多。在很多情形，变量之间是有一定的相关关系的，当两个变量之间有一定相关关系时，可以解释为这两个变量反映此课题的信息有一定的重叠。主成分分析是对于原先提出的所有变量，建立尽可能少的新变量，使得这些新变量是两两不相关的，而且这些新变量在反映课题的信息方面尽可能保持原有的信息。主成分分析首先是由K.皮尔森对非随机变量引入的，尔后H.霍特林将此方法推广到随机向量的情形。信息的大小通常用离差平方和或方差来衡量。 |
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参考词条