分析

注册国际投资分析师。前者比后者有更好的就业前景，国际投资分析师在任何一家金融公司都可以谋得一份高薪职位，受到的局限性相对来说较小。注册国际投资分析师在外企很也是受青睐的。注册国际投资分析师（Certified International Investment Analyst，CIIA）资格是全球投资分析领域最具国际影响力的专业资格之一，由注册国际投资分析师协会（Association of Certified International Investment Analyst ， ACIIA）统一管理。注册国际投资分析师协会成立于2000年6月，其主要宗旨是建立国际性的职称评估计划，推出投资分析师国际水平考试，并颁发国际注册投资分析师（即CIIA）资格。ACIIA的，现有包括中国在内的近三十个国家和地区的分析师协会作为会员。注册会计师，是指取得注册会计师证书并在会计师事务所执业的人员，英文全称Certified Public Accountant，简称为CPA，指的是从事社会审计/中介审计/独立审计的专业人士，在其他一些国家的会计师公会，如加拿大的CGA ，美国的AICPA，澳大利亚的澳洲会计师公会， 英国特许公认会计师公会ACCA。在国际上说会计师一般是说注册会计师，而不是我国的中级职称概念的会计师。注册会计师考试科目为《会计》、《审计》、《财务成本管理》、《经济法》、《税法》、《战略与风险管理》。至2014年底累计有19.3万人取得了全科证书。

注册国际投资分析师通过率百分之30。根据查询相关公开信息显示，两卷满分都是180，通过分是当期考试全球最高分的百分之五十，一般在75到90，虽然看似分数不高，但是难度却很大，国人不适应这种国外的主观题的考试形式，通过率只有百分之30。

⑴ 成为一名证券分析师需要哪些条件 1、《证券法》第170条规定，分析师，即投资咨询机构从业人员，必须具备证券专业知识和从事证券业务或证券服务业务两年以上经验。 2、认定其证券从业资格的标准和管理办法，由中国证监会制定。在我国希望成为证券分析师的人员，首先须参加中国证券业协会组织的《证券市场基础理论》、《证券投资分析》等学科的从业资格考试， 3、再由所在的证券公司或咨询机构到中国证券业协会注册登记为执业人员，即成为证券分析师。证券分析师在中国又称为股评师、股票分析师，他们是依法取得证券投资咨询业务资格和执业资格，就证券市场、证券品种走势及投资证券的可行性，以口头、书面、网络或其他形式向社会公众或投资机构提供分析、预测或建议等信息咨询服务的专家。 证券分析师是一个高智慧、高挑战的职业，执业资格方面“门槛”不低。从业需拥有会计学、审计学和法律知识，能对年度报告、中期报告、招股说明书等指标和数据进行多方面的对比分析。 (1)行业分析师需要考什么条件扩展阅读 尽管各个国家证券市场不同、金融制度有别，证券分析师的任务不可能完全一致，他们一般都从事以下工作： 信息收集 这是证券分析师在进行具体分析之前所必须完成的工作。分析师不仅要收集所有的有关上市公司的公开资料，而且还要通过 *** 主管、行业组织、上市公司或者其他非正式部门获得上市公司的第一手资料。只有充分地占有资料，才能作出准确和有价值的分析。 沟通 分析师必须与自己研究的上市公司建立稳定而长久的联系。这一方面可以通过每年的股东大会以及对上市公司的直接拜访等实现交流，另一方面，分析师还定期组织包括上市公司人员参加的分析师会议。由于上市公司一般都比较注重在二级市场的形象，因此通常都非常乐意参加这样的会议。 ⑵ 取得证券分析师资格，需要什么条件 金融分析师证是金融证券投资与管理界的一种职业资格证书，简称CFA，由CFA协会所授与，金融分析师在投资金融界被誉为“金领阶层”。 金融分析师（CFA）考试 金融分析师考试共有三个等级，Level I、Level II和Level III，考试在全球各个地点同意举行，考试内容涵盖了广泛的金融知识，同时考察当年最新的金融市场相关知识以及最新金融领域研究成果。考试难度逐级递增，而且不能越级考试，必须从一级到二级再到三级，各级考试的通过率约40%。 金融分析师（CFA）考试内容 包括：道德和职业标准、数量分析、经济学、财务报表分析、公司金融、投资组合管理、权益类投资分析、固定收益证券分析、衍生工具分析与应用、其它类投资分析。 ⑶ 数据分析师需要什么条件才可以做 1、态度复严谨负责 2、好奇心制强烈 3、逻辑思维清晰 4、擅长模仿 5、勇于创新 数据分析师职业要求 ： 1、计算机、统计学、数学等相关专业本科及以上学历； 2、具有深厚的统计学、数据挖掘知识，熟悉数据仓库和数据挖掘的相关技术，能够熟练地使用SQL； 3、三年以上具有海量数据挖掘、分析相关项目实施的工作经验，参与过较完整的数据采集、整理、分析和建模工作； 4、对商业和业务逻辑敏感，熟悉传统行业数据挖掘背景、了解市场特点及用户需求。 5、具备良好的逻辑分析能力、组织沟通能力和团队精神； 6、富有创新精神，充满 *** ，乐于接受挑战。 ⑷ 行业研究员或分析师要证券从业资格证吗 金融分析师证是金融证券投资与管理界的一种职业资格证书，简称CFA，由CFA协会所授与，金融分析师在投资金融界被誉为“金领阶层”。 金融分析师（CFA）考试 金融分析师考试共有三个等级，Level I、Level II和Level III，考试在全球各个地点同意举行，考试内容涵盖了广泛的金融知识，同时考察当年最新的金融市场相关知识以及最新金融领域研究成果。考试难度逐级递增，而且不能越级考试，必须从一级到二级再到三级，各级考试的通过率约40%。 金融分析师（CFA）考试内容 包括：道德和职业标准、数量分析、经济学、财务报表分析、公司金融、投资组合管理、权益类投资分析、固定收益证券分析、衍生工具分析与应用、其它类投资分析。 ⑸ 报考证券分析师考试需要什么条件 金融分析师报考需要护照,CFA考生必须持有护照才能进行CFA考试报考，但是需要注意的是，你的CFA护照的到期时间一定要在你考试时间之后，如果CFA考试日，你的护照已经过期，是不允许进入考场的，同时需要注意的是，护照必须为可机读护照。 CFA报名没有规定必须要用信用卡，cfa考试报名费缴纳总共有四种方式：信用卡、支票、汇票、ACH。 1.Visa，万事达卡，美国运通，大来卡，JCB和Discover 2.个人支票，公司支票或银行支票（如支票，银行本票） 3.汇票或邮政汇票（包括西联汇款） 4.电线或ACH（联系info cfainstitute说明） 这是CFA协会支持的四种付费方式，所有费用必须以美元支付，大多数考生选择信用卡支付方式，所以报考金融分析师，信用卡也是很重要的。 ⑹ 考注册分析师需要什么条件 国内的CFA注册分析师分为三级，从初始的一级到三级，，主要的要求是从学历、从业经验、学习时间等几个方面进行要求的。下面是具体的细则： 1、中国注册金融分析师（一级） （1）报名条件：大学本科以上学历，一年以上财务或者金融领域工作经验；或者专科以上学历，三年以上财务或者金融领域工作经验；能够在学习期间，确保250个小时的自学时间。 （2）招生对象：金融领域初、中级专业人士；企业财务、投资岗位中级以上专业人士。 2、中国注册金融分析师（二级） （1）报名条件：硕士研究生以上学历，金融或者财务领域一年以上工作经验；或者大学本科以上学历，金融或者财务领域三年以上工作经验；或者专科以上学历，金融或者财务领域五年以上工作经验； 直接报名二级的学员需通过报名资格考试（考试难度相当于一级考试水平）；通过CRFA、CFA一级水平的专业人士也可以直接报名参加二级的学习；二级学员在学习过程中（不能超过5天课程）如果发现自己跟不上课程进度，可以申请退回到一级课程的学习班，但各地授权培训机构仍然按照二级报名时的费用收费。如果该学员在通过一级的考试后，继续参加二级的学习计划则可按照一级的费用收取：能够在学习期间，确保250个小时的自学时间。 （2）招生对象：金融领域中级专业人士；企业财务、投资岗位的中、高级专业人士。 3、中国注册金融分析师（三级）： （1）报名条件：硕士研究生以上学历，金融领域四年以上工作经验；或者大学本科以上学历，金融或者财务领域五年以上工作经验；或者专科以上学历，金融或者财务领域连续8年以上工作经验；参加二级培训并获得“中国注册金融分析师”二级证书，或者通过国际注册金融分析师（CFA）二级的学员：能够在学习期间，确保250个小时的自学时间。 希望能够帮助你 ⑺ 合格的业务分析师需具备什么条件 取得证券分析师资格，需要什么条件 目前，我国的“证券投资分析师”认证可大致分为三种。其中，国内唯一“土生土长”的是中国证券业协会认证的“证券分析师执业资格”。 “进口”的有两种，分别是CFA和CIIA，相对比较高端。 1. 特许金融分析师（CFA） 特许金融分析师（Chartered Financial Analyst，简称CFA）认证是由“投资管理与研究协会”(AIMR)主办的。特许金融分析师是当今世界证券投资与管理界普遍认可的一种职业称号。特许金融分析师资格考试被称作“全球金融第一考”。 CFA考试自2000年进入中国大陆地区。在中国内地，诸多投资银行、基金管理公司及证券公司等机构有“千金易得，分析师难求”的慨叹。许多已担任了如基金经理、投资总监、研究总监、财务总监等重要职位。 关于CFA考试 CFA考试每年在中国举行两次，分别在6月和12月。 CFA考试分为Level I、Level II和Level III三个阶段，考生必须通过前一阶段才能参加次一阶段考试。三个阶段的考试时间为6个小时，上、下午分别各三小时。考试为全英文试卷。 报考CFA考试的考生需具备以下条件之一 专注财务金融教育领域 1. 拥有本科学位 2. 在校学生（必须是大四下半学期才有报考资格） 3. 有四年全职工作经验 4. 专科（2年制）+2年全职工作经验 5. 专科（3年制）+1年全职工作经验 2. 注册国际投资分析师（CIIA） 注册国际投资分析师（Certified International Investment Analyst, 简称CIIA）认证是由国际注册投资分析师协会（ACIIA）为金融和投资领域从业人员量身订制的一项高级国际认证，近年来得到越来越多国家与地区的关注及认可。 CIIA职业资格及相关认证考试由中国证券业协会于2006年引进中国。通过CIIA考试的人员，如果拥有在财务分析，资产管理和/或投资等领域三年以上相关的工作经历，即可获得由国际注册投资分析师协会授予的CIIA称号。 关于CIIA考试 CIIA考试每年在中国举行两次，分别在3月和9月。 考试分为两张中文试卷，分别为卷一和卷二，考生可一次报一卷，也可两卷同时报考。 报考CIIA考试的考生必须已通过证券业从业人员资格全部五个科目的考试。 3. 证券分析师执业资格 “证券分析师执业资格”是中国证券业协会组织的国内证券分析师的统一认证，也是目前唯一的国内证券分析师认证。一般在电台等公共媒体提供投资咨询的嘉宾或是证券公司的分析师都需具备此种资格，在行业内广受认可。 取证基本条件 通过中国证券业协会组织的证券从业资格考试中“证券市场基础知识”和“证券投资分析”科目的考试。 其他条件 具有中华人民共和国国籍 具有大学本科以上学历 具有从事证券业务两年以上的经历 符合上述条件的人员，可以通过所在证券经营机构向中国证券业协会申请统一的执业证书。 感觉这样的提问没有什么意义 建议看看书，查查资料 ⑻ 金融分析师需要哪些条件才能考试 金融分析师（CFA）的报考条件及要求： 1.拥有学士学位或相当的专业水准以上，对专业没有任何限制，英语方面也没有硬性要求只要有良好的阅读理解能力即可； 大学学习年限与全职工作经验合计满四年； 如果申请人不具备学士学位，而是具备相当的专业水准，也可被接受为候选人。CFA会用工作经历来考核申请人的专业水准，一般来讲，4年的工作经历即被视为替代学士学位。这4年的工作经历，不一定要从事投资领域相关工作，只要是合法、全职、专业性的工作经历都可被接受；在校大学生，最早可在毕业前12个月内注册报名考试； 2.遵守职业道德规范； 3.完成注册和报名以及支付费用； 4.能够用英语参加考试。 【注意】：1、首先，报考CFA考试是需要护照的，其他的个人身份证明都不符合CFA协会的规定，所以要记得在CFA报名之前要把护照办理好。护照类型，就是普通的旅行护照就行。办理护照是要到户口所在地的出入境管理处办理。要错过节假日，不然排队还是挺严重的。 2、已经有护照的CFA考生，需要核对一下自己的护照到期时间是否在考试日期之后。 3、提醒大家，如果已经注册了CFA一级考试，再次查看自己的信息就比较困难，这是为了防止有人窃取网络信息，对各位考生做的保护，在报名之后只能看到自己的护照信息的后四位数字，所以，在报名的时候确认您的个人信息填写正确以及完整。 4、CFA考试报名采取的是early bird政策，也就是早报优惠，CFA报名是三个阶段，在第一阶段报名是最便宜的。现在2016年6月的考试在第二阶段中。所以要尽早考虑好是否报名参加考试。 5、CFA报名之后就无法随便延迟考试。所以在考试之前首先要考虑到未来你考试之前的时间安排。比方说容易出差的人，最好向公司说明一下。以免给自己的财务带来损失。延迟考试是有特殊规定的，必须是有医疗证明，自己的或者家人（需要陪床）的等不可抗力因素才可以申请延考。⑼ 我想考个证券分析师证。要什么条件。 事实上证券分析师并不是一个考试，这点请大家注意．大家要参加的是证券业从业人员资格考试．注意：资格证是证券公司的任职基本要求，做业务员都需要的，证券分析师是岗位的名称，需要你考投资分析师证，金融分析师等等 证券业从业人员资格考试自2003年起向社会及境外人士开放。凡年满18周岁，具有高中以上文化程度和完全民事行为能力的境内外人士都可以报名参加证券业从业人员资格考试。证券分析师要具备三个基本条件和两个必要条件。 基本条件 基本条件 把握大势。具宏观经济理论知识，懂得并会有效收集、处理与金融市场，尤其与证券市场有关的利率、汇率、通货膨胀率、就业率、GDP增长率、财政收入和国际收支状况,国民经济综合景气指数、居民消费物价指数（CPI）、社会商品零售价格指数、各个行业的生产资料价格指数、各种消费信息指数、以及市场预测心理状况等，再做出现在或未来一段时间内，经济运行趋势或方式的科学合理的判断分析，并根据经济运行的态势，探析 *** 管理层可能会推出的财政货币调控政策，或对各个行业具有产业指导性的措施，及其会对证券市场演绎何种趋势，产生什么方向的作用，其力度大小，大概提前或滞后多长时间等，以力求把握证券市场的趋势或波段，从而有效避免犯方向性的误导投资者的错误。这要求从业者既懂经济金融，又懂证券市场。 基本条件二：具投资本领。拥有投资学知识，对实体经济投资项目进行调查研究、考察筛选、论证决策，因而积累起有选择投资项目的丰富实践经验；善于在上市公司公布的众多实体经济投资项目中，利用自己的知识结构和丰富经验及特别的"感悟"能力，挑选出成功概率大、投资周期短、利润最大化、风险尽量小的项目，从而引导投资者进行理性投资。最好有过银行或信托公司和其它投资公司经营工作的经历。 基本条件三：具专家素质。拥有会计学、审计学和法律知识，能对年度报告、中期报告、招股说明书等指标和数据进行多方面的对比分析，有识别"数字游戏"，剖析其水分大小的能力，且能避免被虚假的财务报表所迷惑。同时，了解中国为调控金融风险和证券发行、承销交易而制定的法律体系，熟悉证券市场法律制度的基本框架。由于现阶段市场法规不够完善，还存在着违法、违规行为，因而，分析师还要担当起法规、政策的捍卫者，维护社会公众股东，尤其是广大中小散户投资者利益的重任。既要律人，更要律己。 必要条件 必要条件一：通晓证券市场的技术分析。不但具有较强的综合技术分析能力，且能在此基础上，依据现阶段证券市场运行特点而有所创新，形成一套独特而有效的证券市场技术分析办法。与此同时，还要广交朋友，尤其与证券市场层次较高的人广为接触，争取建立较为密切的联系，以增加高质量的信息渠道，形成丰富、完善、及时、准确的情报信息网络，用于沟通、应对检查和交流。 必要条件二：要经历过几次股市牛熊交替的洗礼。在积累一手的、丰富而有价值的实践经验、心理上反复历经摔打磨练之后，人才对证券市场有着"悟性"甚高的敏锐力，并能始终保持冷静清晰的头脑，养成独立思考的习惯。有时，分析师会觉得自己是个极度孤独者，所形成一种独特的"气质"：穿梭于证券丛林的投资猎人。此外，还要有做好投资客户心理医生的能力，帮助投资客户克服心理障碍，稳定心态，达到手中有股，心中无股的境界，不为短线波动而产生浮躁情绪，以致贻误战机。 以上五个条件是一个中国证券分析师的执业条件，笔者认为也是证券分析师综合素质的反映，具备的条件越充分，其本身素质、智慧和能力就越高，那么提供给证券市场投资者的"产品"——证券分析研究报告的质量就越高，价值就越大。 ⑽ 想考证券分析师，谁知道难不难，需要什么条件 证券从业分析师这个职位要求全日制本科学历以上加上过2门从业资格考试（证券从业分析+证券基础） 但是要当一名好的分析师不光只有理论知识，更要有实战经验以及各方面的阅历，比如对债券市场，全球市场的了解，对现有的理财产品的认知等等一系列的东西，跟客户交谈的过程中让人家觉得你是个有个人见解的一个分析师。

金融分析师报考需具备下列条件之一：一、助理金融分析师1、本科以上或同等学历学生；2、大专以上或同等学历应届毕业生并有相关实践经验者；二、金融分析师1、已通过助理金融分析师资格认证者；2、研究生以上或同等学历应届毕业生；3、本科以上或同等学历并从事相关工作一年以上者；4、大专以上或同等学历并从事相关工作两年以上者。三、高级金融分析师1、已通过金融分析师资格认证者；2、研究生以上或同等学历并从事相关工作一年以上者；3、本科以上或同等学历并从事相关工作两年以上者；4、大专以上或同等学历并从事相关工作三年以上者。扩展资料：金融分析师是证券投资与管理界的一种职业资格称号，CFA是“注册金融分析师”(CharteredFinan cialAna-lyst)的简称的缩写，它是证券投资与管理界的一种职业资格称号，他们分布在证券公司、商业银行、保险公司以及投资机构。由美国“注册金融分析师学院”(ICFA)发起成立。该学院最初是在1959年6月由美国“金融分析师联合会”(FAF)同意在弗吉尔亚的夏洛茨维尔市与弗尔市与弗吉尼亚大学联合设立。投资分析师资格是全球投资分析领域最具国际影响力的专业资格之一，由注册国际投资分析师协会（Association of Certified International Investment Analyst ， ACIIA）统一管理。注册国际投资分析师协会成立于2000年6月，其主要宗旨是建立国际性的职称评估计划，推出投资分析师国际水平考试，并颁发国际注册投资分析师（即CIIA）资格。ACIIA的注册地在瑞士，现有包括中国在内的近三十个国家和地区的分析师协会作为会员，例如著名投资分析师：毛文佳、Andreas Hommet、朱利安·罗伯逊等等。参考资料来源：百度百科-金融分析师

　　目前，我国的“证券投资分析师”认证可大致分为三种。其中，国内唯一“土生土长”的是中国证券业协会认证的“证券分析师执业资格”。“进口”的有两种，分别是CFA和CIIA，相对比较高端。　　1.特许金融分析师（CFA）　　特许金融分析师（CharteredFinancialAnalyst，简称CFA）认证是由“投资管理与研究协会”(AIMR)主办的。特许金融分析师是当今世界证券投资与管理界普遍认可的一种职业称号。特许金融分析师资格考试被称作“全球金融第一考”。　　CFA考试自2000年进入中国大陆地区。在中国内地，诸多投资银行、基金管理公司及证券公司等机构有“千金易得，分析师难求”的慨叹。许多已担任了如基金经理、投资总监、研究总监、财务总监等重要职位。　　关于CFA考试　　CFA考试每年在中国举行两次，分别在6月和12月。　　CFA考试分为LevelI、LevelII和LevelIII三个阶段，考生必须通过前一阶段才能参加次一阶段考试。三个阶段的考试时间为6个小时，上、下午分别各三小时。考试为全英文试卷。　　报考CFA考试的考生需具备以下条件之一　　1.拥有本科学位　　2.在校学生（必须是大四下半学期才有报考资格）　　3.有四年全职工作经验　　4.专科（2年制）+2年全职工作经验　　5.专科（3年制）+1年全职工作经验　　2.注册国际投资分析师（CIIA）　　注册国际投资分析师（CertifiedInternationalInvestmentAnalyst,简称CIIA）认证是由国际注册投资分析师协会（ACIIA）为金融和投资领域从业人员量身订制的一项高级国际认证，近年来得到越来越多国家与地区的关注及认可。　　CIIA职业资格及相关认证考试由中国证券业协会于2006年引进中国。通过CIIA考试的人员，如果拥有在财务分析，资产管理和/或投资等领域三年以上相关的工作经历，即可获得由国际注册投资分析师协会授予的CIIA称号。　　关于CIIA考试　　CIIA考试每年在中国举行两次，分别在3月和9月。　　考试分为两张中文试卷，分别为卷一和卷二，考生可一次报一卷，也可两卷同时报考。　　报考CIIA考试的考生必须已通过证券业从业人员资格全部五个科目的考试。　　3.证券分析师执业资格　　“证券分析师执业资格”是中国证券业协会组织的国内证券分析师的统一认证，也是目前唯一的国内证券分析师认证。一般在电台等公共媒体提供投资咨询的嘉宾或是证券公司的分析师都需具备此种资格，在行业内广受认可。　　通过中国证券业协会组织的证券从业资格考试中“证券市场基础知识”和“证券投资分析”科目的考试。　　其他条件　　具有中华人民共和国国籍　　具有大学本科以上学历　　具有从事证券业务两年以上的经历　　符合上述条件的人员，可以通过所在证券经营机构向中国证券业协会申请统一的执业证书。

ciia，又称作注册国际投资分析师，是 全球投资分析领域最具国际影响力的专业资格之一，那么考了ciia注册国际投资分析师，年薪一般多少呢?下面让我们一起来了解看看吧!目前，越来越多的岗位招聘，都会注明“ciia优先录用”。无论是券商财富管理中心，还是 投资银行都有着CIIA持证者的身影。拿到ciia注册国际投资分析师证书，可以让你轻易进入证券公司从事分析师的相关岗位。年薪至少能够拿到20万或者30万以上。如果你能进入基金公司，从事基金相关工作，年薪能够过百万。为什么ciia注册国际投资分析师能够拿到那么高的年薪呢?这就从其含金量说起了。ciia注册国际投资分析师在国际金融及投资领域内认可度极高，而且是国际金融和投资行业的敲门砖。获得ciia资格，可以用于不同国际市场的投资分析知识及经验的资格。ACIIA各成员国家和地区对其极为认可。十分适合投资分析、 投资银行及企业融资等工作人士报考，能够为你带来更加广阔的职业发展，为你提供更强的职业晋升力。正是因为其含金量如此之高，并且国内对于此类人才需求较大。所以，从事ciia注册国际投资分析师，可以获得一个相对高的薪资待遇!

没有。根据查询中国证券业协会官网显示。截止到2023年8月23日。1、注册国际投资分析师考试还未发出公告。2、注册国际投资分析师考试是由注册国际投资分析师协会（ACIIA）为金融和投资领域从业人员量身订制的一项高级国际认证资格考试。

CIIA，即注册国际投资分析师，随着金融行业的迅速发展，近年来报考CIIA人数也开始逐渐在增多。到底报考注册国际投资分析师CIIA会涉及到哪些费用?其成绩有效期是多长?注册国际投资分析师CIIA考试介绍CIIA是注册国际投资分析师公会所创办的认证类考试，自成立以来，CIIA一直受到各界人士的高度重视和认可，CIIA是一个具有国际资质并且含金量较高的认证，是全球金融及投资领域的最具代表性的专业资格证书，也是入行国际金融及投资行业的“敲门砖”，自2006年中国证券业协会引入CIIA考试中，CIIA在国内影响力日益大增，证书含金量也在不断提高。CIIA考试费是多少?注册国际投资分析师CIIA考试费共分为注册费和考试费两大部分，考生在报考过程中，注册费及考试费都需要通过指定的方式进行支付，一般来说都是以网上支付的形式。根据往年的收费标准，CIIA考试注册费为600元/人，考试费为每卷2500元/人。CIIA考试方式注册国际投资分析师CIIA考试共分为了试卷一和试卷二两大部分，考试均设有英文和中文两种语言，每卷考试时长为3个小时，考试形式均采取无纸化机考进行，并且考试题型都是主观题。成绩有效期多长?CIIA考试评分与其它考试可大有不同，CIIA普通考试与特殊考试的成绩有效期都不同，普通考试成绩有效期为5年，而特殊考试成绩有效期是3年。评分方面，一共需要经过3轮，首先是协会评分，到最后经过ACIIA专家进行复审，考生拿到50分基本可以通关考试。

ciia持证者可以从事的行业极为广泛，比如经纪行业、企业融资、投资分析等就业方向。那么ciia注册国际投资分析师年薪一般是多少呢?可以过百万吗?含金量到底有多高?ciia注册国际投资分析师年薪过百万吗?无论在券商财富管理中心，还是在投资银行，我们都可以看到 ciia持证者的身影。其作为国际金融和投资的敲门砖，很受大型企业、银行机构等青睐。目前，ciia注册国际投资分析师年薪一般水平处于二、三十万以上。但如果你能够获得进入基金公司从事基金工作的机会，年薪可以拿到至少两百万。综上所述，ciia注册国际投资分析师年薪水平普遍是二十万以上;少数能够凭借优秀的工作能力获得年薪百万起。ciia注册国际投资分析师含金量到底有多高?1、ciia注册国际投资分析师，获得ACIIA各成员国家及地区的高度认可。其就业方向十分广泛。2、获得ciia注册国际投资分析师证书，相当于拿到了 国际金融和投资的入场券。这本证书相当于个人全球执业护照。并且得到雇主广泛认可。拓宽个人职业发展道路。3、拿到ciia注册国际投资分析师证书，相当于获得了真正的国际资质认证。ciia=国际公认的专业资格，也就是注册国际投资分析师作为个人在金融及投资领域的专业资格，受到国际公认。综上所述，ciia注册国际投资分析师含金量极高，拿下该证书，相当于为个人未来发展开辟了一条更宽、更远的道路!深空网在此提醒大家：ciia注册国际投资分析师能够给个人发展带来更大优势，拿下它，升职加薪将变得更加简单!

1、金融理财、财务策划、投资分析或经济学、金融学范畴自选题论文经IRIIA论文评审委员会通过。2、拥有如：AFA/ACCA/HKICPA/CFA/金融学硕士等资格或学位（资格互认）。3、拥有3年以上相关经验。国际注册投资分析师（RIIA）是金融投资理财行业里的专业资格，该认证是由金融理财、财务策划、投资分析行业及经济、金融学术界的专家和专业人士发起的国际注册投资分析师学会（IRIIA）颁授的。扩展资料：具有国际注册投资分析师（RIIA）资格认证的人士可以作为投资理财分析师或咨询师为机构或个人客户提供投资理财方面的服务和咨询。国际注册投资分析师（RIIA）广泛分布于各类理财机构。国际注册投资分析师（RIIA）可服务于从事银行、保险、证券、基金、债券外汇、期货、黄金等业务的机构或公司，也可从事投资业务和投资管理公司业务，以及与律师有关的业务。、通过国际注册投资分析师（RIIA）认证后，将获得由国际注册投资分析师学会（IRIIA）颁授的国际注册投资分析师（RIIA）国际资格证书，成为国际注册投资分析师学会（IRIIA）正式会员。

ciia注册国际投资分析师是一个真正的国际资质认证，考下ciia证书，能够拿到的真实年薪一般是多少呢?就业前景怎么样?接下来跟着深空网小编一起来了解看看吧!ciia注册国际投资分析师真实年薪一般为多少?答案：获得ciia注册国际投资分析师证书，可以为你带来更多的就业机会。选择成为证券公司的一名分析师，真实年薪一般至少能够拿到20万/30万。如果个人所在岗位是基金公司基金类岗位，那么至少能够拿下200万或者300万的年薪。ciia注册国际投资分析师就业前景怎么样?1、ciia注册国际投资分析师=国际金融及投资的敲门砖ciia注册国际投资分析师证书持有者应聘相关工作岗位时，都会发现招聘单位以“ciia优先录取”为原则。实际上，ciia注册国际投资分析师证书相当于国际金融及投资行业的敲门砖。2、ciia证书=工作机会多对于ciia证书持有者而言，他们拥有更多的工作机会。券商财富管理中心，营业部及投资银行对于ciia人才很是重视。取得了ciia注册国际投资分析师资格，将给我们的职业生涯创造更多机会!拥有更多可能性!3、ciia证书=注册国际投资分析师协会(ACIIA)的高度认可ciia注册国际投资分析师获得注册国际投资分析师协会(ACIIA)的高度认可，给你带来更多的职业发展机会。比如：可以帮助你进入国际金融集团工作，给你带来更加广阔的事业发展空间!有助您进入国际金融集团发展，让您在国际市场(如欧洲、亚洲等市场)畅通无阻。同时，获得了ciia证书，相当于拿到了国际市场就业的通行证。综上所述，ciia注册国际投资分析师就业前景十分广阔，给你带来高薪资高福利，且拥有了更强的职业竞争力!

ciia注册国际投资分析师资格证书极具国际影响力，由ACIIA进行管理。那么ciia注册国际投资分析师考试到底有多难呢?考了ciia证书到底有什么用?ciia注册国际投资分析师考试到底有多难?答案：由ciia考试内容分析可得，ciia注册国际投资分析师考试难度较大。1、ciia注册国际投资分析师考试内容： 国际通用知识考试+ 本地考试。其中，国际通用知识考试又包含了两级—基础考试+最终考试。在我国，协会从业资格考试(受ACIIA认可)=国际通用基础考试+本地考试。只举行国际通用考试的最终考试。2、经注册后，普通考试要求5年内通过，特殊考试要求是3年内考过。3、评分过程：一共3轮，刚开始，由协会进行评分，最后由ACIIA专家进行复审。通常情况下，考生获得50%的分数，视为通过考试。综上所述，考生想拿到ciia注册国际投资分析师证书，并不容易。其考试难度还是很大的。考了ciia证书到底有什么用?1、考了ciia证书，可以从事国际金融和投资领域的相关工作。且获得ACIIA的高度认可。2、考了ciia证书，意味着具备了过硬的专业水平，能够从事的就业方向更广阔。比如券商财富管理中心、投资银行、营业部等都是不错的选择!3、考了ciia证书，发展前景极具吸引力。更快获得高层管理岗位，且极受国际市场欢迎。

CIIA，即注册国际投资分析师，在国际金融领域，CIIA证书可是有着极高含金量及认可度，由于CIIA考试涉及的知识点范围比较广，所以考生要想顺利通过CIIA考试并不是简单事情。那么，注册国际投资分析师CIIA要该如何复习?我们一起看看吧。CIIA试卷一方面众所周知，CIIA一共分为了试卷一以及试卷二考试，其中，试卷一涉及到了经济学、财务、审计报表分析等。总体难度方面并不是很大，不过就是内容比较多，考生在复习时一定要分配好学习的时间，比且抓住重点知识点，巩固好之前所学的基础，对于理财、股票、财务报表等这类知识点千万不能忽视，其实CIIA试卷一考试，重点还是考察大家对知识点的理解，以及对基础概念知识的掌握等，总体难度并不算大。即使对于零基础考生来说，将心思放在CIIA教材中，只要能够坚持下来，相信通关CIIA考试问题并不大。CIIA试卷二方面相比起试卷一，CIIA试卷二考试难度方面整体会提高一个档次，基本上试卷二的知识基本上是在试卷一的教材基础内容上进行，对于CIIA试卷一基础没有打好的考生，在学习试卷二会比较吃力，除了基础概念外，试卷二涉及到比较多计算题、综合分析题等题型，当中涉及到金融学、基金、债券统计等专业知识内容，在复习CIIA试卷二的时候，考生除了理解好教材每个章节内容外，还需要具备一定数学运算基础，这样才能提高CIIA试卷二考试通过率。培训班备考复习CIIA试卷一、试卷二的内容，可是一个艰辛、漫长的阶段，考生能否学得好，关键看考生在这个阶段中自身的学习情况，以及专注度等因素，对于时间不充足、或者学习能力欠缺、基础能力薄弱的考生，建议还是选择报名培训班来提高自己。跟着网课老师的思路去学习，你的收获相信会有明显的提高。

距离注册国际投资分析师CIIA的考试已经是越来越近了，作为一项国际类考试，CIIA考试会涉及到的考点范围可非常广，往往会消耗考生比较多时间和精力，那么在备考CIIA方面，有哪些学习技巧值得大家借鉴的呢?我们一起看看吧。CIIA考试通过率根据近几年的考试情况，注册国际投资分析师CIIA其考试通过率并不是很理想，通过率与国内CPA考试相差无几，通过率只有25%左右，尽管CIIA考试每年的报考率都在上涨，不过通过率方面并没有出现较大幅度的增长。CIIA备考技巧1、了解CIIA考试特点常言道，知己知彼百战百胜，要想顺利通关CIIA考试，就需要先提前了解好CIIA考试特点，其实CIIA考试难度并不算很大，主要就是涉及的知识点范围比较广，包括有财务管理、金融学、统计学等方面内容。考生在学习过程中，需要多方面去理解，不能忽略每个章节的知识内容。2、掌握应试技巧参加CIIA考试其实与参加其他考试一样，在答题时候，考生掌握好相关题型的答题技巧同样非常重要。除了最好备考工作，锻炼自己的做题效率外，在心态方面也需要端正好。在备考过程中，在构思方面思路必须要清晰、明了，每天需要做些什么、分配多长时间进行学习、做题等，都需要清楚安排妥当，按照自己所制定的计划严格执行，CIIA考试通过率自然大大提高。3、考试心态有不少人在看到CIIA考试通过率后，心情就会很容易低落、沮丧，因为心里觉得比较难，在备考过程中就会逐渐失去了信心，从而直接影响考试效率，所以要想提升考试自信心，确保考试当天能有好的状态应试，就必须要学会调整个人考试心态，平时遇到问题，多点给自己心理暗示，提升自信心，即使遇到困难，也会迎刃而解。

CIIA，即注册国际投资分析师。因为在行业中CIIA人才正出现严重短缺问题，为了培养更多CIIA人才，各地机关部门也下发了相应福利政策来吸引大家报考。究竟注册国际投资分析师CIIA值不值得报考?发展前景如何?CIIA考试介绍注册国际投资分析师，即CIIA，它是由注册国际投资分析师协会创办，专门为从事投资分析工作的人士而设的考试，在全球投资分析领域中，是最具影响力的国际考试之一，近年来随着过界人士对CIIA认可度不断提高，协会也会企业培养中较多专业、高端的国际注册投资分析人才，随着协会规模以及报名人数的增多，目前CIIA会员已经遍布了包括中国在内全球三十多个国家及地区。CIIA值不值得报考?1、入行必备敲门砖要知道、注册投资基本是与国际接轨的行业，即使是在国内的企业，也都需要与国外客户等打交道。随着经济发展及竞争力的加大，不少企业越来越看重求职者手中随持有的CIIA证书。可以说CIIA已经成为大家入行注册投资的必备敲门砖。2、竞争优势提高在国际注册投资领域里，CIIA可是极具含金量的认证证书，无论身处在哪个地方，都是得到企业的认可和重视，CIIA证书可以当作是“全球执业护照”，持有CIIA证书你会在众多求职者当中脱颖而出。CIIA薪资状况如何?无论是目前还是将来，国际注册投资分析师CIIA其就业前景可都是非常广阔的，目前，CIIA考试的通关数及报名数并不是很多，在这个人才短缺的形势下，对于报考CIIA并成功取得证书的你，你的薪资待遇条件明显会大大提高，据统计，一般刚入行CIIA持证人士，他们的年薪基本能够达到20~30w左右的水平，对于有一定资质、经验丰富的投资分析师，其薪资会更加多。

注册国际投资分析师，也就是我们说的ciia证书。取得ciia资格，并不容易。那么，注册国际投资分析师证书ciia值得考吗?年薪一般是多少?注册国际投资分析师证书ciia值得考吗?答案：注册国际投资分析师证书ciia值得我们考取。原因如下：1、考取注册国际投资分析师证书ciia，意味着取得了国际资质认证，获得注册国际投资分析师协会(ACIIA)的认可。2、拿下注册国际投资分析师证书ciia，可以给我们带来更多就业发展机会，找工作过程中处于主动地位。3、拿到注册国际投资分析师证书ciia，是一种专业能力的证明，能够与国际金融和投资领域的高层管理岗位相匹配。4、拿到注册国际投资分析师证书ciia，相当于获得了进入国际金融集团发展的机会。在国际市场就业方面占据绝对优势。综上所述，注册国际投资分析师证书ciia含金量相当高，能够给我们带来更好的职业发展前景。所以，注册国际投资分析师证书ciia值得金融从业人士努力考取。ciia年薪一般是多少?ciia国际投资分析师发展前景十分不错。国内ciia人才较为短缺。从事注册国际投资分析师ciia工作，一般年薪由于岗位不同而有所区别。证券公司分析师岗位：一般年薪二十万、三十万以上。基金公司基金岗位：一般年薪两百万、三百万没有问题。综上所述，ciia年薪待遇十分不错。建议各位小伙伴尝试考取，可助你获得更长远的职业发展!

消费结构是在一定的社会经济条件下，人们(包括各种不同类型的消费者和社会集团)在消费过程中所消费的各种不同类型的消费资料(包括劳务)的比例关系。有实物和价值两种表现形式。实物形式指人们在消费中，消费了一些什么样的消费资料，以及它们各自的数量。价值形式指以货币表示的人们在消费过程中消费的各种不同类型的消费资料的比例关系 。在现实生活中具体的表现为各项生活支出。消费结构研究的是居民是随着其总消费支出的增加而变化的，关于消费结构一词虽然被广泛应用，但学界对其确切定义有不同的认识,具有代表性的观点有:人们在消费过程中所消费的不同类型消费资料的比例关系;在消费行为过程中，各类消费品和劳务在数量上各自所占的百分比及其相互之间的配合、替代诸比例关系；在需求和供给的矛盾运动中形成的各类消费资料(劳务)在消费支出总额中所占的比例及其相互关系;人们生活消费过程中各种社会因素自然因素内部以及社会因素与自然因素之间的相互关系和数量比例的总和。这些观点为人们深入研究消费结构奠定了基础，但这些定义也存在一些不足，把消费结构的概念仅仅规定为比例关系，没有反映其内涵，没有反映对质的要求及其质与量的相互协调性。消费结构应包括质与量两个方面的统一。消费结构的质包括消费品本身的质量、生活消费中各种消费品的相互协调状况、消费环境和消费者本人享受各种消费品的能力,也包括直接反映生活消费过程中的舒适和便利程度，和人们在心理上、精神上所得到的享受和乐趣。消费结构的量是各种消费对象的实物量和价值量的统一。消费结构从质与量的规定性出发可定义为:人们在生活消费过程中所耗费的各种消费对象的构成及其协调程度。指各种不同内容、不同形式的消费在消费总体中所占的比重以及它们的相互关系。比如，按照人们消费的实际内容来划分，可以把消费分为吃、穿、住、用、烧这样的结构；按照消费形式来划分，可以把消费分为实物消费和服务消费这样的结构。消费结构，也是指一国在一定时期内用于生活消费的各种消费资料的比例关系，以及各种消费方式、消费形式、居民各阶层、各地区消费水平之间的比例关系的总和。编辑本段消费结构的分类与意义①实物消费结构和价值消费结构。前者由一系列消费资料和消费服务的实物名称和数量来表示，后者则通过人们收入中各项货币支出的数量和比例来表示。在中国，当前实际消费的实物结构中还包括一定量的自给性实物消费，这部分一般不通过价值结构表现。②宏观消费结构与微观消费结构。前者指整个社会的消费结构，表明总体的消费数量和比例关系，从总体上反映一个国家或一个地区的消费结构状况。后者指某一家庭或个人的消费结构，它从一个消费单元上反映消费结构状况，并成为宏观消费结构的基础。前者与国民经济状况及国民收入水平相适应，后者与消费者收入及消费对象的价格变化相适应。③不同社会集团的消费结构。例如农民家庭的消费结构和城市职工家庭的消费结构等。编辑本段影响消费结构的主要因素消费结构的变动受多种因素影响。主要是：社会生产力发展水平、社会经济制度、产业结构、消费者的收入水平、消费品价格与消费决策（引导）、人口的社会结构和自然结构所决定的需求结构、消费者心理和消费行为、自然环境，等等。

线性规划中灵敏度分析 　对于线性规划问题：这里max表示求极大值，s.t.表示受约束于，X是目标函数,xj是决策变量。通常假定aij，bi和cj都是已知常数。但是实际上这些参数往往是一些根据估计或预测得到的数据，因而存在误差。同时，在实际过程中，这些参数还会发生不同程度的变化。例如，在处理产品搭配的线性规划问题中，目标函数中的cj一般同市场条件等因素有关。当市场条件等因素发生变化时，cj也会随之而变化。约束条件中的 aij随工艺条件等因素的变化而改变，bi的值则同企业的能力等因素有关。线性规划中灵敏度分析所要解决的问题是：当这些数据中的一个或几个发生变化时，最优解将会发生怎样的变化。或者说，当这些数据在一个多大的范围内变化时最优解将不发生变化。投入产出法中灵敏度分析 　可以用来研究采取某一项重大经济政策后将会对国民经济的各个部门产生怎样的影响。例如，美国政府曾经利用投入产出表研究了提高职工工资10%对国民经济各部门商品价格的影响。研究的结果表明，在职工工资增加10%时，建筑业产品的价格将上涨7%，农产品的价格将上涨1.3%，其余各部门产品价格将上涨1.3～7%不等,生活费用将上升3.8%，职工的实际得益为6.2%。方案评价中灵敏度分析 　可以用来确定评价条件发生变化时备选方案的价值是否会发生变化或变化多少。例如，在利用评价表进行评价时，需要确定每一个分目标的权重系数和各分目标的评分数。这中间或多或少地会存在当事人的主观意识，不同的人可能会有截然不同的价值观念。因此就必须考虑当分配的权重系数或评分数在某一个范围内变化时，评价的结果将会产生怎样的变化。定货批量的灵敏度分析 　在分析整批间隔进货模型中，经济订货批量Q可用下式计算：式中D为单位时间需求量，K为每次订货的固定费用，h为单位时间内每单位物资的保管费。它们一般都是根据统计资料估算的，与实际情况有所出入，需要进行灵敏度分析。用D1，K1，h1和Q壒分别表示实际的需求量、订货量、保管费和调整后的经济订货批量。ΔD，ΔK,Δh和ΔQ分别代表需求量、订货量、保管费和经济订货批量的相对变化值，即： 通过计算后可得代入具体的数值后便可用上式说明 ΔD、ΔK和Δh对订货批量的综合影响程度。

投入产出分析是研究国民经济各部门间平衡关系所使用的方法。从一般均衡的假定出发，把各部门的产品量的依存关系表现为方程组。再依据统计材料，制成一种矩阵形或棋盘形的平衡表，表现国民经济各部门产品的供给和需求相平衡的全貌;并由此求得每一部门的产品总量与它生产这个总量所需其他部门的产品量的比例（称“技术系数”），从而确定上述方程组中的有关参数值。从含有这些参数值的方程组，推断某一部门产销情况的变化对其他部门的影响，计算为满足社会上一定的“最终消费”（即个人及 *** 消费、投资和输出）所需生产的各种产品总量，并预测国民经济发展的前景。 简介,理论基础,投入产出表,实物表,价值表,数学模型,实际套用, 简介 投入产出分析，是研究经济系统各个部分间表现为投入与产出的相互依存关系的经济数量方法。 （钟契夫，陈锡康，刘起运，《投入产出分析》，中国财政经济出版社，1993.pp1）投入是进行一项活动的消耗。如生产过程的消耗包括本系统内各部门产品的消耗（中间投入）和初始投入要素的消耗（最初投入）。产出是指进行一项活动的结果。如生产活动的结果是为本系统各部分生产的产品（物质产品和劳务）。（陈锡康，投入产出分析讲义，2004） 瓦西里·列昂剔夫（Wassily W.Leontief，1906—1999）是投入产出账户的创始人（SURVEY OF CURRENT BUSINESS，March 1999,pp9）。1936年，列昂剔夫发表了《美国经济体系中的投入产出的数量关系》一文，接着在1941年又出版了《美国经济结构1919—1929》一书，1953年，又出版了《美国经济结构研究》一书。在这些著作中，列昂剔夫提出了投入产出方法。（何其祥，《投入产出分析》，科学出版社，1999.pp4） 列昂剔夫的投入产出思想的渊源可以追溯到重农学派魁奈（Francois Quesnay，1694—1774年）著名的《经济表》。列昂剔夫把他编的第一张投入产出表称为“美国的经济表”。数理经济学派瓦尔拉（Walras，1834—1910）和帕累托（Vilfredo Pareto，1848—1923）的一般均衡理论和数学方法在经济学中的套用构成了列昂剔夫体系的基础。（瓦西里·列昂剔夫，《投入产出经济学》（译序），商务印书馆，1980.ppii）列昂剔夫本人认为“投入产出分析是全部相互依存这一古典经济理论的具体延伸”。 理论基础 是L.瓦尔拉斯的一般均衡论。在中国，对投入产出分析从经济理论上进行改造后，通常称为投入产出原理，它的理论基础包括劳动价值论、生产资料生产与消费资料生产两大部类的理论等等。 投入产出表 投入产出分析是通过编制投入产出表来实现的。投入产出表有实物和价值两种形式： 实物表 亦称综合物资平衡表,按实物单位计量,主栏为各种产品，宾栏有三部分：①“资源”。反映各种产品的来源，如年初库存（或储备）、当年生产、进口和其他来源。②“中间产品”。这一部分的项数、所列产品名称、排列都和主栏相同顺序，形成一个棋盘式平衡表。③“最终产品”。分别列出固定资产的更新、改造、大修，年末库存（或储备），集体消费，个人消费和出口。这种平衡表的另一种形式，是去掉“资源”部分，将它与“最终产品”部分的有关项目合并，如将年初库存（或储备）与年末库存（或储备）合并成为库存（或储备）变化差额，将进口与出口合并成为进出口差额，列入“最终产品”部分。 价值表 按纯部分编制的。纯部分是由生产工艺、消耗构成、产品用途基本相同的产品所构成的部门。 投入产出分析 表可以从横向和纵列两个方向进行考察，横向从使用价值的角度反映各部门产品的分配使用情况，分为第一、第二两部分；纵列反映部门产品的价值形成，分为第一、第三部分。第四部分反映非生产部门和个人通过国民收入再分配所得到的收入，一般不编这一部分。 数学模型 在投入产出表的基础上，可以建立以下投入产出模型 投入产出分析 产品平衡模型 　 A x + y = x ，式中 A 是直接消耗系数矩阵； x 为各部门总产值列向量； y 为最终产品列向量。 移项求逆后得：（ I - A ）-1y=x， 式中I为单位矩阵。 　价值构成模型 　ATx+v+m =x，式中，AT为A的转置矩阵；v为劳动报酬；m 为剩余产品。 　移项求逆后得：（I-AT）-1（v+m ）=x。 　消耗系数 　在投入产出原理中，消耗系数分为直接消耗系数和完全消耗系数。前者又称为投入系数、工艺系数或技术系数,用于反映国民经济的生产技术结构,一般用符号a ij表示，即纯部门j生产单位产品对纯部门i产品的消耗量，如炼一吨钢所消耗的生铁。计算公式是 式中 x ij 为 j 部门生产产品时对 i 部门产品的消耗量，又叫做中间流量； x j 为 j 部门的产量。 直接消耗系数与计画统计工作中广泛使用的消耗定额基本相同，但也有一些区别。其区别表现在：①消耗定额是指生产单位产品的工艺消耗量，直接消耗系数除这种消耗外，还包括车间、厂部和公司的相应消耗；②消耗定额一般只按实物计量，而直接消耗系数除按实物计量外，还采用货币计量；③消耗定额一般是按某种产品的具体品种、型号确定的，如钢材的具体品种、型号，而直接消耗系数一般是按大类产品（如钢材）确定的。 在直接消耗系数的基础上可以计算出完全消耗系数，它是生产单位最终产品对某种总产品或中间产品的直接消耗与间接消耗之和。例如，生产一台机器除直接消耗钢材外，还要消耗电力，而发电需要设备，生产设备又要消耗钢材。生产机器通过电力发电设备对钢材的消耗，叫做间接消耗。 生产单位 k 种最终产品对 i 种产品的完全消耗系数（记作 b ik ）的计算公式是 （i,j,k=1,2,3,…,n） 计算公式 上式写成矩阵为 B = A B + I 。由此得 B=（I-A）-1 完全消耗系数还有另一种计算公式（ i , j , k =1,2,3,…, n ） 计算公式 式中 c ik 为生产单位 k 种最终产品对 i 种产品的完全消耗系数。上式写成矩阵为 C = A + A C 。由此得： C=（I-A）-1A 两种完全消耗系数的关系如下: B-C=（I-A）-1-（I-A）-1A=（I-A）-1（I-A）=I 由此可见，两种完全消耗系数的区别是一个单位矩阵，它的主对角线上的元素为1，其他元素为0。从经济含义上讲，最终产品是脱离生产过程的产品，不应包含在生产消耗中，应以系数 C 作为完全消耗系数，但系数 B 是计算 C 的基础,并可以反映最终产品与总产品之间的依存关系。 实际套用 上面所说的是静态投入产出模型，利用它可以进行经济分析、政策模拟、计画论证和经济预测，并为电子计算机在经济管理中的套用开辟了途径。 投入产出分析的提出已经近半个世纪，在这段时间里，它有很大的发展。除上面所说的产品模型外，还有固定资产模型、生产能力模型、投资模型、劳动模型以及研究人口、环境保护等专门问题的模型。除上面所说的静态模型外，还有动态模型、最佳化模型等。

楼主你好！报表里当然有啊，是不需要的！流动资产=（期初数+期末数）/2指的是平均流动资产，而你在计算的流动比率肯定是某个时点上的，所以不用（期初数+期末数）/2，流动资产在资产负债表中有合计数的，具体是指 货币资金 结算备付金 拆出资金 交易性金融资产 应收票据 应收账款 预付款项 应收保费 应收分保账款 应收分保合同准备金 应收利息 应收股利 其他应收款 买入返售金融资产 存货 一年内到期的非流动资产 其他流动资产 以上科目的合计数流动负债在资产负债表中也有合计数的，具体是指 短期借款向中央银行借款吸收存款及同业存放拆入资金交易性金融负债应付票据应付账款预收款项卖出回购金融资产款应付手续费及佣金应付职工薪酬应交税费应付利息应付股利其他应付款应付分保账款保险合同准备金代理买卖证券款代理承销证券款一年内到期的非流动负债其他流动负债 以上科目的合计数流动比率=流动资产/流动负债

10月份业务的分录如下：（1）借：银行存款 80×800×1.17 贷：主营业务收入 80×800 应交税费-应交增值税（销项税额） 80×800×0.17借：主营业务成本 45×800 贷：库存商品 45×800（2）借：原材料 30000 应交税费-应交增值税（进项税额）5100 贷：应付账款 35100（3）借：财务费用 180 贷：银行存款 180（4）借：银行存款 10000 贷：应收账款 10000（5）借：应付账款 20000 贷：银行存款 20000货币资金：发生额借方64700，期初33225，期末97950应收账款：发生额贷方10000，期初28000，坏账1750，期末16250存货：发生额贷方6000，期初96500，期末90500流动资产合计：97950+13250+18000+90500=217950固定资产：259000，累计折旧5400，期末253600在建工程：87000非流动资产合计：340600资产合计：558550应付账款：发生额贷方15100，期初38000，期末53100短期借款：20000应交税费：发生额贷方5780，期初8600，期末14380负债合计：20000+14380+53100=87480实收资本：400000未分配利润：发生额贷方27820，期初43250，期末71070所有者权益合计：471070负债及所有者权益合计：558550------这题写了我半小时，哈哈

　　经济形势：经济增长速度减缓和CPI持续高位的两难选择。　　政策微调：降低存款准备金率，降低基准利率，允许存款利率上浮到10%，进行利率市场化的改革试行。　根据我国现有情况我认为：总体是双松，但货币政策放松必须是步伐缓慢，可以通过在放收结合中达到适当放松。财政政策则需要放松。　　1．GDP增速从2011一季度的9.7%下滑到二季度的9.5%和三季度的9.1%。经济增长减缓,会引起一系列的社会问题，主要为失业及由失业导致的社会稳定等一系列问题，通过货币政策的适当放松达到提振经济，解决就业，稳定职工收入，稳定社会的目的。但放松货币政策引起信贷规模的一定增长，一是解决企业的资金链问题，在民营中小企业为主体GDP创造者的当今，可能效果不会明显；二是在高准备率的环境下，金融机构通过金融工具的创新等已形成一定的绕过货币政策的做法，货币政策实际效果已打折扣。　　2．地方财政债券的发行等财政政策的实施，挤占了货币流动性的释放，扩大了投资但减少了消费。扩张性的财政政策和扩张性的货币政策混合使用，使市场利率水平保持稳定，在CPI高位情况下，存贷款利率不宜作大的松动，否则会使今年的调控（特别是对房价调控）付之东流。　　货币政策和财政政策的协调配合，是实现国家宏观经济管理目标的客观要求和必要条件。但两大政策协调配合的效果，不仅取决于正确确定两大政策的搭配方式及其具体操作，在很大程度上还取决于外部环境的协调配合。例如，需要有产业政策、收入分配政策、外贸政策、社会福利政策等其他政策的协同；有良好的国际环境和稳定的国内社会政治环境；有合理的价格体系和企业(包括金融企业)的运行机制；还需要有各部委、各部门和地方政府的支持配合

成交量上涨是指成交量大幅增加，个别股票价格同时上涨的一种量价合作现象。股价上涨和价格上涨通常是在股票价格在一段时间内处于较低水平之后出现的，大部分都出现在上涨行情的早期阶段，而其中的一小部分出现在上涨行情的中间。由于股票价格处于长期低点，大部分筹码都定得很高，而且只有少数投资者有资金购买股票。因此，成交量大的唯一原因是剩余主力的反转，以吸引市场资金。特别值得注意的是，即使该股基本面突然出现利好，主力也有可能进行大量的释放，因为利好消息的引入不会导致大量的高层抛售和流血，因此，底部成交量的上升通常是由该交易日的主力完成的，这也表明该股仍有未“死亡”的主力。如果我们通过长期观察得知，该股只有主力，而不是控制市场的交易商，只要底部的成交量不大，未来市场走强的可能性仍然很大。如果该股是一家市场控制度高的交易商，其未来走势将难以超越市场。库存量的上升取决于它是高还是低。在底部的成交量上升后，它通常更有可能上升；成交量大，涨幅大，说明该股即将下跌；当然，这不是绝对的。这也可能是主力军故意制造的幻觉。股价上涨和价格上涨通常是在股票价格在一段时间内处于较低水平之后出现的，大部分都出现在上涨行情的早期阶段，而其中的一小部分出现在上涨行情的中间。经过长时间的衰落和沉寂，逐渐形成以量增价升为典型特征的底部形态，量价形成双金叉，似乎以明显的仓库建设为特征。经过一段时间的上涨，比如30%，上涨突然停止，股价下跌，成交量急剧下降，甚至跌破历史支撑水平。这种现象不是仓库的建设，而是通过低水平淘汰运输。

金融工程专业就业方向分析 　　 一、中央(人民)银行、银行业监督管理委员会、证券业监督管理委员会、保险业监督管理委员会，这是金融业监督管理机构。 　　进入行业监督管理部门做金融官员，对于金融研究生而言应是首选。首先，中国金融学是立足于宏观经济学，基于金融市场宏观调控，专业应用较易入手，政策把握比较到位;其次，在行业管理部门做上三五年再入行到实践机构至少能给个中层以上的职位。其局限在于：要进入这几个行业主管部门难度较大，可能还需要背景依托，本科生想进较难，除非本人确实非常优秀。 　　 二、商业银行，包括四大行和股份制商行、城市商业银行、外资银行驻国内分支机构。 　　首先进入国有四大商业银行是毕业生一个很好的选择。因为具备一定的银行业从业经验、专业背景，再到股份制商行或外资银行驻华机构的可能性会增大。很多同学起初就是投身于国有四大行中，在城市股份制商业银行迅速发展起来之后，纷纷跳槽，并成为城市商业银行、股份制商行的中坚力量，很多成为中层管理人员，少数成为高层领导。城市商行、股份制商行的灵活务实、不论资排辈的干部任用方式，使得四大行成为其专业人才的黄埔军校，至今这种情况仍在延续。另外，虽然国有四大行有一些遗留的官僚积习，但其稳定的收入，较轻的压力，较高的福利水平还是有一定吸引力的，尤其对于女同学来说是个不错的选择。建议对四大国有商行感兴趣的朋友把专业方向集中在商业银行经营管理、国际金融、货币政策等方向上。 　　 三、国家开发银行、中国农业发展银行等政策性银行 。 　　政策性银行如开发行、农发行亦是较佳选择，但其工作性质类似公务员，金融业务并不突出，是靠政策吃饭的地方，对于个人职业生涯的益处相对于行业监管部门、商业银行来说还是较弱的，若想在金融领域成一时气候最好不要选择这样的单位。不过目前这类单位的工资水平待遇等比商业银行好，而这也成为吸引毕业生眼球的亮点所在。 　　 四、证券公司(含基金管理公司)、信托投资公司、金融控股集团等风险性很大的.金融公司。 　　证券、信托、基金这三家均是靠风险管理吃饭的，存在行业系统风险因素，但一旺俱旺，赚钱相对较易，短期回报较高(风险亦大)，且按真正的企业管理机制运行，如果想在专业方面有所发展，有所建树，在这一行业做是极佳选择，很多基金经理、投资银行经理人员都年薪过百万。难点是学历要求在逐步提高，最低要求硕士学历，相对于银行等金融机构其个人投资管理、金融运营能力要求更高，如果对这些行业有兴趣，可以选择证券投资、金融市场、金融工程专业方向，如果是学财务管理、法律硕士专业(本科是金融经济)的，这也是不错的选择。最近信托业重新崛起，对于金融专业以及其他专业的毕业生来说又添一新的选择，而其大投行的操作方略，又使其在人员使用上奉行精英路线，在投行业有一句话是公司百分之八十的利润是不到百分之五的员工所创造的。上述三家当下用人思路是积极挖角，在金融行业内人员流动性最强的当属这三家。有志于风险管理、终日奔波、常年胃痛、居无定所的精英人才不妨选择这个行业。当然，不能否认，这个行业给你的回报与投入相比还是成正比的。建议男同学选择此行业，应该更有发展。 　　 五、四大资产管理公司、金融租赁、担保公司。 　　四大资产管理公司类似于政策性银行，目前其设立之初的目的和作用在逐渐消退。金融租赁、担保这个行业发展迅速，可以考虑进入，当然，如果有在银行、证券的从业经历，进入到这个行业中应该更有作为。 　　 六、保险公司、保险经纪公司。社保基金管理中心或社保局。 　　保险公司可以参照对商业银行的分析，做上数年，有保险营销、风险管理经验之后，在国内股份制保险机构迅速成长、外资保险机构进入的契机下，还是大有可为的。保险精算专业是非常吃香的。社保中心以及财政审计部门等是养老的地方，稳定有余，灵动不足，当然，希望获得稳健回报的朋友不妨作为一个选择来考虑。 　　 七、上市(欲上市)股份公司证券部、财务部、证券事务代表、董事会秘书处等。 　　在上市公司证券部的工作经历亦可，先天横跨证券产业两行，再要发展有立脚点。如果全程做过IPO筹备工作，对未来的职业生涯将更加有益，它对财务、产业分析能力要求较高，要加强这方面的学习。 　　 八、国家公务员序列的政府行政机构如财政、审计、海关部门等;高等院校金融财政专业教师;研究机构研究人员。 　　高校、研究所是有志于做学术的同学的首选，这显而易见就不多说了。 ;

【 #报告# 导语】在学习、工作生活中，报告的使用频率呈上升趋势，要注意报告在写作时具有一定的格式。以下是 整理的行业市场调研分析报告，欢迎阅读！ 1.行业市场调研分析报告 　　由于工业化的加快，风沙灰尘的迅猛增多，口罩承担了越来越多的保健卫生作用，已成为必不可少的日用防护品，如果所有的人都备有口罩需时就用，疾病的发生和感染就会减少。 　　据中国国家统计局统计资料显示，我国七亿四千万正常劳动工作者中有二亿五千万多人，长期需要和经常需要配带口罩工作。在日常生活中，与风沙田、久晴不雨、出门旅游、家具大扫除等等，如果备有口罩就方便、顺利、轻松，但常常是用而无备，弄得灰头土脸，烦躁不适，鉴于有庞大的市场，网上热卖的品种有百多种，价格各异，单价从05元到100元不等，初估年产值为20亿以上。 　　现有口罩有多种缺陷： 　　1、全柔性口罩佩戴时以罩蒙面，口鼻一起包，滤网紧贴皮肤，四周不易封闭，还增加语言交流的难度，造成呼吸气体集中，有效过滤面积狭小，呼出潮湿的气体影响皮肤和眼部的舒适，且清洗后要晾干再用。 　　2、硬质口罩过于笨重，缺乏美观感，增加了头部的负担，且清洗难度大。 　　3、一次性口罩成本高，最低批发价单个在05元以上，有继续使用腻味，弃置浪费可惜感觉。 　　4、药物口罩它是靠药物的挥发起作用，药物挥发有时间限度，到时也是弃之浪费可惜，继续使用一物原有的效果。 　　上述诸种缺陷，替换式支架折叠口罩与支架隔层分气式口罩，两项专利技术合用生产口罩，让这些缺陷迎刃而解，其优点在于量轻、物美、价廉、方便、环保、实用。用筛网式卫生制作一次性过滤网罩（有如卫生纸、餐厅纸代替手帕的功能）是最起码的目标，实现这个目标，今后人们随身所带的卫生纸可为口罩模样，根据需要使用，价格单个过滤网以分厘计算。具有方便添加药剂，更换方便、价廉物美、卫生、实用。而且面清洗、打消了继续使用腻味、弃之浪费可惜的感觉，其它高、中、低档口罩过滤网也可以做成相应的模型，置入支架内使用，省去置带等工序，省成本。 　　支架小巧美观，量轻、有如随身饰物，携带方便（以塑料制品测估，但各种约40克，原料成本02元）功能好，因其设有中拱架、底架，所以过滤不与皮肤接触，用凹型中拱架加隔气层，将口、鼻循环气体分开，形成各自的呼吸区，减少了口鼻呼吸相互影响和皮肤的影响，对戴罩后说话不易听清有减轻作用。该款口罩佩戴后如遇短暂休息、透气，喝饮料，不用摘下口罩，只需掰开两边的卡扣向前打开上部即可。休息搁置时放倒中拱架向后折叠重合封闭，保持清洁。系带用按扣式、快捷方便。底座柔韧性裙边加强了非过滤区的密封性。增强了舒适感。免除了非过滤气体的吸入。同时它可用不同的基质材料，生产不同档次的支架：如塑料、玻璃钢、金、银等等，还可以在支架上镶嵌珍珠、宝石等饰物。用精巧的工艺将其做成精美的随身饰物，针对社会各阶层购买力的需要。开发该型口罩有两大生产系列，及支架生产系列和过滤网系列。 　　口罩是简便有效，国家劳动、卫生部门强力要求普及的防护品，然而实际佩戴率并不理想，究其原因有二：一是久戴腻味不适，夏热冬湿。二是清洗麻烦，丢掉浪费可惜。本口罩就是专门为解决这二个问题而设计的，一定可以推广普及，取得良好的效益。 2.行业市场调研分析报告 　　国内美容行业从20世纪八十年代才开始发展，至今二十多年，从初期阶段的摸索到现在的蓬勃发展，到2008年，中国的美容化妆品需求量超过韩日，成为亚洲第一，并仅次于美国和法国，居世界第三，这样就出现了一个巨大的美容市场需求问题。 　　中国美容行业从业人员已经从之初的12万发展到800多万。整个美容行业产值超过2000亿元，还间接拉动数以千亿元的其他消费，美容业正在成为继房地产、汽车、电子通讯、旅游之后的第五大消费热点，巨大商机已经凸现。同时，此前小而散的美容行业已逐渐向规范化、国际化格局发展。不过我国美容市场发展过程中也存在一些问题。 　　一、热衷卖品牌却疏于管理 　　热衷卖品牌却疏于管理是美容业的通病。据深圳吉斯迪科技有限公司了解，国内规模较大的美容连锁品牌均采用加盟模式。纵观多个美容连锁品牌的加盟管理流程发现，品牌商对“加盟后支持”一块的界定大多模糊，更多强调成本低及投资回报率高。这与对加盟流程管控严格的国际品牌相比差距明显。 　　根据中国报告大厅发布的美容市场分析报告了解到，与国内美容业的乱象相比，欧美、日韩等地美容业已经进入了规范、健康轨道。严格规范从业人员成为美容业的一大特点。按照法国的有关规定，行业经验少于七年，没有受过专业培训的人不得在美容培训学校执教。日本则颁布《美容师法》，对开业条件、从业人员资格、培训及考试都设有严格规定。 　　二、美容市场消费纠纷多 　　从2012年截止到2014年二月份，深圳市消费者委员会共受理了523宗，2013年跟2012年相比，投诉量增加了三倍。据了解，美容可以分为生活美容和整形医疗美容，两者各有分工，整形医疗美容可以涉及生活美容，但是生活美容是绝对不能从事整形医疗美容的服务。美容服务行业的卫生环境和从业人员的水平问题，也是造成美容消费纠纷的原因之一，很多小的美容门店从业人员，甚至根本就没有从业资格。 　　其实，一般来说，消费者遇到消费纠纷都会向消委会投诉，由于没有执法权，对于一般的美容投诉，消委会进行跟进协调，但如果涉及到医疗美容纠纷，则会转到深圳市卫人委，至于产品问题则另归药监部门管，卫生问题归卫生监督部门管。多头管理方式，导致不少美容院钻空子，甚至进行越界经营，导致了美容消费纠纷频繁出现，那么消费者应该如何避免进入商家的消费陷阱呢？深圳市消费者委员会的专业人士指出，消费者在美容市场消费前应该了解美容机构资质，选择熟悉的产品，如果看到英文标示的产品要小心了，因为只要是从国外进口的正规商品，是一定要有中文标示的，另外进行预付卡消费时一定要考虑自身情况，不能被商家的促销手段迷惑。 　　三、美容行业发展趋势如何呢 　　现如今，越来越多的美容院、生活馆、养颜坊、休闲中心等美容行业的专业店如雨后春笋般遍地开花。一眼望去，遍布大街小巷的美容专业店越挨越近，一家家形象店、旗舰店、概念店、社区店争先恐后开张，他们个个装潢考究、靓丽照人，成了一道都市风景线。 　　近两年，美容行业相互渗透的势头比较突出，尤其医疗美容和生活美容，它们相互都在做着对方做的事。从宏观的角度看美容行业，依然保持着旺盛的发展态势，美容行业将走向更多元化发展势态，那么美容行业将朝着那些趋势发展呢？下面了解一下我国美容行业发展趋势详情。 　　趋势一：美容企业走向专业化 　　在美容行业趋于多元化的大背景下，一方面终端顾客的选择越来越多，产品的质量和性价比竞争将是影响购买力的重要因素。另一方面，顾客对产品要求越来越高，谁能掌握市场最新产品动态，把握消费心理，合理产品价格，产品质量过硬，这些都将成为未来品牌竞争的命脉。 　　美业产品和服务的专业细分成都加剧，产品的高科技附加值将成为企业市场号召力的基础。既然是专业美容，精细化必然是专业美容的第一步，无论是技术、美容院专业线产品或其他关于美容的产品以及服务，都将越来越细分，细分也意味着专业性，意味着对消费者负责。 　　此外，高端市场也将成为专业市场需争取的重要客户群。根据中国报告大厅发布的美容发展前景报告了解到，高科技抗衰、中医养生、医学美容等项目都将推动高端美容进入类奢侈品的个性化定制时代。 　　趋势二：美容行业整合加剧 　　近两年将是中国专业美容行业重大转折的一年。在这一年，企业不仅将面临激烈的竞争，也将拥有更多的机会，行业整合趋势将更加明显。未来几年，在整合产业链基础上，供应商、渠道商与门店并购与托管将成为跨区域扩张的重要手段。随着行业外新资本的进入，以及业内资本的调整，在未来，美容行业也将陆续进入资本运营、连锁美容院加盟和直营连锁时代。 　　趋势三：美容顾客消费趋于理性 　　随着顾客对美容知识的了解越来越深入，美容行业的日益规范，在过去行业内曾出现的盲目消费，造势炒作的空间将会越来越小，赚快钱的美容业者会逐渐被淘汰。查阅中国报告大厅发布的《2014—2018年中国美容美发产业运行趋势分析及投资潜力研究报告》。 　　美容市场将更趋于理性，这一理性不仅表现在市场的规范化和顾客在消费时的理性和个性化上，也表现在生产和销售企业的理性经营上。在这一趋势影响下，企业将生产出越来越安全、绿色、环保，越来越本土化的产品，他们更愿意倾听市场需要，也更愿意在研发商投入更多精力和资本来提升产品品质。 　　趋势四：80后、90后将引领个性服务消费 　　从美容行业发展趋势分析详情了解到，个性美容的概念已经在市场上炒得异常火热，但由于市场需求量等各种因素，一直未能成就大气候。而未来，“80后、90后”这个绝对追求个性化的青年群体，无论在单位、家庭、还是在社会，都将逐渐扮演重要角色，将成为美发美容市场的消费主体，由于他们思想活跃、个性张扬，一定会给这个行业带来真正意义上的个性化的需求和变革。同时，伴随着日韩时尚潮流风的盛行，一些非主流的个性美容潮流也随着进入，成为一个新的个性流派。因此，个性美容将成为未来市场的消费趋势，个性化服务将成为美容行业发展的必然趋势。 3.行业市场调研分析报告 　　过去40年来，全球大米市场一直被少数几个出口国垄断着，泰国、越南、美国和巴基斯坦占到了全球出口的60%到70%。在此期间，泰国一直是头号出口大国。2011年是个关键的转折点——没错，这就是泰国推行大米典押计划的年份，泰国政府人为地以高于市场价50%的价格收购大米，结果导致泰国大米出口市场份额骤降10%，痛失占据国际长达三十多年的头号大米出口国地位。 　　国际大米市场自此风起云涌，竞争程度不断白热化，竞争格局也出现新变化。伺机而动的印度、越南和巴基斯坦快速抢占市场份额，2011年重新恢复出口的印度更在次年迅速跃居出口榜首。越南凭借持续的低价优势，不断夺取市场份额；泰国则在2014年停止典雅计划，降价出售库存而重返首席位置。而因检验检疫问题一直未能打开中国市场的低调的老牌大米出口国美国，十年来的出口量一直维持在350万吨左右的水平，终于也不甘寂寞，要积极开拓中国市场了。 　　大米出口国之间的较量越来越精彩，城头变幻大王旗也成为常态。对于未来的潜力，单产是个有意思的切入角度，它是一国资源禀赋、科技、农业发展程度，农业政策倾向等等的综合反映。为什么泰国的大米单产一直非常低，只有世界平均水平的66%，但却长期占据主导地位？“靠天田”多、常规稻多是其单产低的主要原因。然而这又成为其质量制胜的秘诀。当然，除此之外，泰国政府对大米产业的支持、对大米品种的培育、加工技艺的先进和对品牌的维护这些因素同样缺一不可。与之形成鲜明对比的是越南。越南大米近年单产水平提高很快，生产成本低使其在国际市场上拥有比价优势，因为越南偏好低附加值类型的大米，周期短，长得更快。但由此产生的质量问题却被诟病，所以一直只能走低价路线，未能像泰国那样轻松打入高端市场。相比之下，美国是个奇葩，它不是大米消费大国，却是不折不扣的贸易大国，它的单产出乎意料地全球。这是美国优越的自然生产条件和更优越的机械化农业生产条件的共同作用。而且美国的大米品质很不错，符合广大食米地区人们的爱好，在国际稻米市场上很有竞争力。 　　作为两大新兴经济体，中国和印度的龙象之争经常成为国际的焦点。如果单说农业方面，中国目前的优势非常明显。大米生产量全球第一和第二的中国与印度，一个成为进口大国，一个成为出口大国，但前者腰围越来越粗，后者却仍在国际饥饿排行榜上徘徊。印度耕地数量世界第二，仅次于美国。但印度农业生产率不高，印度小麦、大米、玉米、豆类生产率仅为中国一半。无论怎么看，中国的农业发展水平和粮食安全程度都远高于印度。 　　过去十年来，国际大米贸易量从3144万吨增加至4251万吨，增幅35%。对于已从卖方市场变为买方市场的国际大米市场，中国这个有着全球最多人口的进口量大升的国家，俨然成为了主导者。当然，粮食连续十连增的中国，也面临着严峻的局面——数量过剩，质量堪忧。中国总的谷物进口量从2011年的200万吨增长到了2012年的1100万吨，背后一边是轮换越来越难的巨量储备粮，一边是加工企业求之若渴的优质进口粮；一边是原粮收购成本日益提高，一边是加工行业利润不断变薄，品牌化之路遭遇大败局。这些现象都在警示我们，再以数量为岗的粮食安全战略已经不合时宜，符合市场需求的优质路线才是未来的发展之道。 4.行业市场调研分析报告 　　一、调研背景 　　随着全球经济一体化进程的加快，世界各国已经越来越深刻地认识到，要想在未来经济竞争中占有一席之地，要想使综合国力增强，一方面需要高层次的创新人才，另一方面更需要大批有文化、有知识、能够将先进科技成果转化为现实生产力的高素质的技术、技能型高级人才。重视和发展高等职业教育，已经成为世界各国提高劳动者素质和实现现代化的迫切要求。 　　我校平面设计专业自2006年开办以来已有9年办学历史，目前14级学生在校外实习，15级学生有5个班，面对日益剧烈的人才竞争及平面设计人才高素质、现代化的要求，提高平面设计人才的职业化教育综合水平至关重要。 　　二、调研目的及意义 　　本次调研的目的是了解我国计算机平面设计相关产业发展现状和未来发展趋势，明确经济建设与社会发展对本专业人才的需求情况，更好地把握办学方向，找准人才培养定位，了解职业能力，获取岗位工作任务，合理开发课程与教学内容，落实实践教学条件和教师培养方向，为探索适合本专业高职层次专业教学课程体系奠定基础。通过调研，为计算机平面设计专业教学指导方案的编写工作提供基础资料和依据，使本专业能更好地为区域经济服务。 　　三、调研对象 　　调研对象主要有计算机平面设计相关企业、开设同类专业的职业院校和培训机构。企业方面：对北京、天津、上海、山东、山西、浙江等多家用人企业进行了问卷调查、参观考察和走访座谈，接受调研的企业涉及广告公司、室内装饰公司、网络推广和运营公司、摄影机构、印刷公司、报社等，这些公司经营内容不尽相同，但是都与计算机平面设计息息相关。 　　四、调研方法 　　参与本次调研的共有8名老师，这些老师均为本专业的授课教师，项目组成员分别采用了文献查询、问卷调查、专题会议、走访座谈、参观考察等方法，进行扎实有效、切合实际的调研工作。 　　为了方便调研工作的开展，将项目组成员划分为8个课题小组，每个课题小组选定一位老师作为课题负责人。项目总负责人根据调研的任务和内容，起草拟定了调查问卷的相关问题，分别涉及企业人才需求调查、计算机平面设计专业毕业生情况调查、计算机平面设计专业在校生情况调查等，经专家审核修改后发放给调研人员，开展调研工作。 　　五、调研内容 　　首先感谢您能花时间和精力来认真填写这份问卷，该问卷调查意在获取当代平面设计人才需求情况和工作岗位具备的能力素质需求情况，调查结果为长清区职业中专平面设计专业课程设置的改进提供价值依据，希望您提供宝贵的信息和意见。 5.行业市场调研分析报告 　　1.通信行业市场营销体系的发展现状 　　通信行业市场营销体系的发展现状，主要集中在我国通信行业的三大巨头，中国电信、中国移动和中国联通。三家企业的市场营销发展的趋势大体相同，根据2014年12月26日中国信息产业网人民邮电报的报道，2015年信息通信行业的十大趋势一是产业互联网、信息消费和兴起中的信息经济，二是我国4G全面启动，5G国际布局加快，三是宽带中国迈向新的发展阶段，四是移动互联网孕育新一轮的创新与变革，五是从智能终端到智能硬件，开启智能化时代，六是工业互联网：构筑智能制造的关键基础，七是云计算和大数据：向新技术新平台演进，八是车联网：从概念走向生活，九是网络信息安全：基础设施和信息资源保护成为战略，十是网络空间法制建设将加速推进。多层次、多样化使用用户逐渐对通信行业提出更高质量、更多样化的需求，而通信行业产品趋于差异化且目标客户和市场也需要更加细分。 　　2.通信行业市场营销体系的构建 　　2.1缺少通信行业市场营销管理规范制度 　　市场营销不能缺少法律法规的规范。随着通信行业的飞速发展，通信行业的市场营销的发展过程中，已经凸显出了诸多问题。随着愈发激烈的市场竞争，出现了越来越多的营销手段衍生品，许多经营商利用法律的漏洞进行大肆地非法经营，以谋取暴利。而通信是人与人或人与自然之间通过某种行为或媒介进行的信息交流与传递，对于每个客户都是息息相关的，非法的营销手段不仅造成客户经济上的损失，而且造成了市场营销系统的紊乱。所以，只有加强通信行业市场营销管理，建立完善的通信行业市场营销的法律法规，才能促进通信市场的健康发展。 　　2.2通信行业市场营销手段滞后，管理机制缺失 　　当今社会通信行业飞速发展的趋势下，通信行业的发展理念需要与现代市场经济相吻合，才能不断适应社会的发展。通信行业中市场营销手段是其发展的重要组成部分。营销是技术质量的要求、是服务质量的要求，落后的营销手段降低了企业的品牌质量，不利于客户群体的扩充。同时通信行业三大巨头企业之间的竞争往往存在着一地多系统交叉竞争的现象，通信行业的系统之间的差异性有着相似之处，管理机制的缺失，导致通信行业在这一方面很难进行统一，在一定程度上造成了通信行业的`资源浪费。通信行业市场营销手段的滞后和管理机制缺失，严重阻碍了通信行业的健康发展。 　　2.3通信行业售后服务不到位 　　随着我国市场经济的不断发展，通信行业的发展也在不断壮大。通信行业的三大通信运营商拥有者数字可观的客户群，所以客户群的维护是一重大课题。通信行业的市场营销需要产业链条的维护，通信行业市场竞争的激烈性，使通信行业不得不全面发展自身体系，无论是技术上，还是服务上。产品售后服务的不足，导致客户群对企业服务的不满，影响着客户对通信企业的信任，信任是通信行业市场发展的无形资产，良好的信誉度使企业得到客户群的良好口碑，并能有效扩充客户群体。而较差的信誉，导致企业口碑的下降，客户群流失，严重的可以导致通信企业的倒闭。所以说，通信行业售后服务的不到位，影响着通信行业的正常市场营销的有序进行。 　　3.完善通信行业市场营销措施 　　3.1健全通信行业市场营销管理规范制度 　　当今通信行业市场营销管理方面，许多经营商利用法律的漏洞进行大肆地非法经营，以谋取暴利，正是因为通信行业市场营销管理缺乏相关法律法规的有序管理，严重制约了通信行业的发展。相关法律法规的实施，可以净化市场营销手段，对不法经营分子进行有力的打击，并且进行严厉的处罚以示警戒，同时可以对诚实守信的通信企业进行奖励，为通信行业的营销的良性循环做好基础准备。井然有序的发展环境，才能促进通信行业的健康发展。 　　3.2通信行业市场营销多样化，管理机制统一化 　　我国通信行业营销市场的发展竞争非常激烈，在这种情况下，只有拓展通信行业市场的多样性，营销手段不断更新，才能立于竞争的不败之地。首先，我国通信市场的重点转向娱乐业务的发展。将娱乐业务作为现代通信行业的重点业务主要原因是近年来娱乐事业的不断发展，其客户群体已经成为不可小觑的力量。其次同时通信行业的营销手段也应注重品牌效应，通过良性竞争的循环，通信行业不断的体自身产品的质量和服务，进而来实现通信行业的品牌价值，提高通信行业运营商的经济效益。通信行业市场营销中管理机制的统一，对通信行业起到了综合管理的目的，在一定程度上能促进通信行业间的良性竞争，减少了通信行业的资源浪费，加强了各通信企业的有序发展。 　　3.3增强通信行业售后服务业务能力 　　通信行业产品售后服务的不足，往往会导致客户群对企业服务的不满，影响着客户对通信企业的信任，信任是通信行业市场发展的无形资产，良好的信誉度和口碑，才能有效地扩充客户人群。通信行业的售后服务，不仅关乎通信用户对通信企业的信任，同时影响着通信企业的品牌形象。客观意义上来说，售后服务是通信行业和客户进行亲密服务的二次机会，完善售后服务，提高通信客户对通信企业的信任感，并能有效促进客户的二次消费。通信行业良好的售后服务，维持着市场占有率，增加产品和业务销量，争夺增量市场，保有存量市场，从而提高品牌形象，才能获得客户对通信企业的拥护和持久的忠诚。从而有效的促进通信行业的健康、快速的发展。

【答案】：A,B,C,E本题涉及的考点是项目建设规模的合理性分析。研究项目建设规模时，应对其进行合理性分析，主要包括：(1)符合产业政策、规划和准入条件；(2)收益的合理性；(3)资源利用的合理性；(4)外部条件的适应性与匹配性；(5)对于改、扩建与技术改造项目，其建设规模的确定要与现装置有效结合和匹配。

【答案】：A, C, D, E建设规模的合理性分析有：①符合产业政策和行业特点；②收益的合理性，建设规模的变动会引起收益的变动；③资源利用的合理性，主要应考虑资源利用的可靠性、有效性和经济性；④外部条件的适应性与匹配性；⑤对于技术改造项目，建设规模的确定要与现装置有效结合和匹配。

【答案】：B【精析】对拟定建设规模应进行合理性分析，主要分析：①符合产业政策和行业特点；②收益的合理性；③资源利用的合理性；④外部条件的适应性与匹配性；⑤对于技术改造项目，建设规模的确定要与a;装置有效结合和匹配。

建设规模的合理性分析有哪几方面？1.产业政策和行业特点的符合性：规模是否符合国家和行业的产业政策，是考虑的首要因素。2.收益的合理性：适当的规模可取得费用的节约，提高竞争力，获得相应的经济效益1）并不是所有的项目都是规模越大越经济2）不同产业规模的经济性可能不同。着重对规模效益显著的产业，研究规模的经济性，选择能实现规模收益递增的经济规模3）在确定建设规模时，理论上应追求最优经济规模，但现实重往往受到各种因素的制约，最优经济规模往往难以达到，一般寻求的是合理的经济规模。3.资源利用的合理性：主要考虑资源利用的可靠性、有效性、经济性、1）可靠性：投入物来源，规模的确定以资源的可靠性为前提。广义的资源，包括物质资源、人力资源和资金2）有效性：有效利用资源不仅实现了资源的节约，同时也降低了成本、提高了效益。3）经济性：资源的经济性与有效性有着内在的联系。达到一定的合理规模，一方面可以更加有效的利用资源；另一方面有利于合理组合，综合利用资源。4.外部条件的适应性与匹配性：外部条件泛指项目之外的所有方面，包括市场、原材料供应和其他外部建设条件（物资条件、交通条件、自然环境和社会人文环境等）5.技术改造项目的特殊问题：建设规模的合理性受老装置的影响，建设规模的确定是否能预先装置有效结合和匹配。更多关于工程/服务/采购类的标书代写制作，提升中标率，您可以点击底部官网客服免费咨询：https://bid.lcyff.com/#/?source=bdzd

　　2008年至今，“恢复经济”的货币政策宏观调控所处背景　　2008年下半年以后，随着金融危机全面爆发，中国人民银行货币政策迅速掉头，从实行适度从紧的货币政策转变为扩张性的货币政策。到了2010年，央行继续实行适度宽松的货币政策，引导货币条件从反危机状态向常态水平回归。2011年，由于前两年应对金融危机实施的过度宽松货币政策，已经积聚了较大的资产泡沫和通胀压力。自2011年始，央行采取稳健的货币政策。2012年始，央行决定自2012年6月8日起下调金融机构人民币存贷款基准利率，此次降息意味着货币政策进一步放松的空间已经打开。 　　货币政策对于经济增长的促进作用 　　定性分析—央行运用货币政策工具调节经济 　　从货币政策的传导机制来看，央行主要是通过改变基础货币、存款准备率和货币结构比率来调节货币供应量，继而影响消费和投资，最终对经济产生作用。自金融危机发生以来，央行审时度势及时调整政策方向，综合运用各种货币政策工具扩大货币供应量，对于遏制经济下滑发挥了积极的作用。 　　1、运用存款准备金政策和利率政策调节基准利率。2008年中国人民银行先后4次下调存款准备金率，5次下调金融机构存贷款基准利率，以扩大货币供给量，拉动经济增长。2011年始，鉴于前两年过快过多的扩大货币供应量造成通货膨胀压力增大，中国人民银行6次（1月至6月）上调存款准备金率，3次（2月至7月）上调金融机构人民币存贷款基准利率。 　　2、通过公开市场业务，调节银行体系的流动性。2008年9月开始，受金融危机影响，央行票据的发行量由第三季度的9 810亿元下降为第四季度的3710亿元；并且暂停发行3年期央行票据，调减1年期和3个月期中央银行票据发行频率，适合增加短期正回购品种，保证流动性供应。 　　3、运用再贴现政策调节信贷结构。一是增大贴现额346亿元，主要用于支持“三农”信贷投放和中小企业融资；二是两次下调贴现率共2.52个百分点，支持金融机构进一步扩大票据融资。 　　总的来说，央行通过运用“三大法宝”，多管齐下，既从总量上调节流动性又从结构上调节信贷方向，对于经济产生了积极的调控作用。 　　定量分析—建立M2和GDP模型进行实证分析 　　1、建模思路 　　本文试图建立M2与GDP之间的计量回归模型，通过分析货币政策的有效性，从而论证适度宽松的货币政策对经济增长具有促进作用。 　　（1）选择变量。本文的模型是以我国国内生产总值的自然对数值ln （GDP）作为被解释变量，以货币和准货币的自然对数值ln（M2）作为解释变量，以此来分析货币供应量和经济增长之间的关系。在软件中用ly代表ln（GDP），用lm代表ln（M2）。 　　（2）数据来源。本文的原始数据M2和GDP均来源于国家统计局统计年鉴，时间区间为1990—2010。模型中的变量是通过对原始数据取自然对数值获得的。 　　2、数据分析 　　（1）考虑因变量与解释变量是否存在线性关系， 绘出ly和lm的散点图（图1），可知两者之间具有显著的线性关系。 　　图1　ly-lm散点图 　　考虑所选取的时间序列数据是否具有平稳性，对ly和lm进行单位根检验。由表1可知ly，lm均为平稳时间序列，则由这一组变量构造的模型不是“伪回归”。 　　3、建立模型 　　（1）根据经济理论构造模型 　　其中ly代表对国内生产总值取自然对数，a， b代表线性回归系数，lm代表对货币供应取自然对数，%e（1）为回归残差，以此模型来分析货币供应量对国内生产总值的弹性。 　　（2）用普通最小二乘法进行估计，估计结果为 　　Ly = 2.2267 + 0.789lm 　　（14.426） （60.282） 　　R2=0.9948， R2==0.9945　F=3633.925　S.E=0.066090　DW=0.51 　　（3）模型检验 　　lm的符号为正，体现了货币供应量的增加对社会总产出的促进作用，符合经济理论。 　　由R2==0.9948，R2==0.9945可知样本回归线对于样本观测值的拟合程度高；当显著性水平a=0.05时，F统计值为3633.925，远远大于临界值F（1，19）=4.38，方程总体显著性好；a和b的t检验值均大于t0.025（19）=2.093，解释变量具有显著性；此时DW∈（0，dl）dl=1.22范围内，猜测随机误差项存在自相关。 　　1）异方差检验 　　运用white检验，由WT=TR2==2.97778小于临界值X20.05（1）=3.84，可知模型中不存在异方差，结果如表2。 　　表2　white检验结果 　　2）自相关检验 　　运用LM检验滞后期为2时，LM=TR2==13.059大于X20.05（2）=5.99，拒绝原假设。可知该模型存在二阶自相关。（检验结果如表3） 　　表3　LM检验结果 　　3）自相关修正 　　运用Cochrene-Qractt二阶段迭代法，求出%j1=1.0467，μj2=-0.3679 　　et=1.0467et-1-0.3679et-2+vt 　　令ly1=ly-1.0467ly（-1）+0.3679ly（-2）， 　　lm1=lm-1.0467lm（-1）+0.3679lm（-2）， 　　建立新的模型，运用广义差分法消除自相关，回归结果为 　　Ly1=0.7540+0.78Lm1 　　（5.828）（23.550） 　　R2=0.9703　R2=0.9685　F=554.6237　S.E=0.042144　DW=1.9314 　　修正后的DW值显著提高可知模型的自相关问题已经得到解决。修正后的模型解释变量的符号和大小符合经济理论，模型不存在异方差和自相关问题。 　　（4）结论 　　修正后的回归结果ln（GDP）=0.7540+0.78ln（M2），表明货币供应量（M2）每增长1个百分点，国内生产总值（GDP）增加0.78个百分点。由此可见，运用货币政策调控宏观经济，能够较大程度地促进国民经济的增长。综上所述，货币政策是有效的，这与现实中货币供应量与经济增长的同方向变化是相符的。 　　当前货币政策的选择和建议 　　虽然2009年适度宽松货币政策实施初级阶段，我国不会爆发通货膨胀，但由于货币政策存在时滞，从2010年—2011年数据来看，过快过多地放松银根对于未来币值的稳定会产生较大的影响，央行已经调整通胀预期并于2011年6次上调存款准备金率，3次上调金融机构人民币存贷款基准利率。但货币政策从紧力度过大，可能导致经济增速下滑过快，有出现经济滞胀的风险。虽然我国已经慢慢地走出了经济危机的阴影，但是经济复苏之路才刚刚起步。目前的经济形势只能说是暂时性稳定还有着相当的脆弱性，再者当前我国出口总量大幅下降，外贸摩擦不断，外需面临大量萎缩的局面。因此宏观经济政策的方向不能变，实行积极的财政政策的同时，还必须辅以适度宽松的货币政策以减少挤出效应来延续中国经济增长的基本速度，央行制定当期货币政策目标应该侧重以促进经济增长为主。 　　在央行贯彻适度宽松的货币政策过程中，有两点是应该注意的： 　　第一，引导金融机构合理增加信贷投放。2009年以来金融机构的大量信贷已经“偏离了”适度宽松的货币政策，利益的驱动导致金融机构盲目地扩大信贷规模，导致不良贷款的激增，最终可能会酿成流动性困境。因此，央行应当加强对金融机构的风险管理，引导金融机构信贷流向和流量，防止金融机构过度放贷。 　　第二，防范通货膨胀预期。经济企稳回升的同时，货币供应量会不断增加，而2012年一季度宽松的货币政策又加大了流动性释放的幅度。过度的货币发行势必会引发新一轮的通胀，因此央行应该采取有效的措施防范预期通货膨胀的发生，保持币值稳定。 　　（作者单位：安徽大学经济学院）

金融分析师证是金融证券投资与管理界的一种职业资格证书，简称CFA，由CFA协会所授与，金融分析师在投资金融界被誉为“金领阶层”。 金融分析师（CFA）考试 金融分析师考试共有三个等级，Level I、Level II和Level III，考试在全球各个地点同意举行，考试内容涵盖了广泛的金融知识，同时考察当年最新的金融市场相关知识以及最新金融领域研究成果。考试难度逐级递增，而且不能越级考试，必须从一级到二级再到三级，各级考试的通过率约40%。金融分析师（CFA）考试内容包括：道德和职业标准、数量分析、经济学、财务报表分析、公司金融、投资组合管理、权益类投资分析、固定收益证券分析、衍生工具分析与应用、其它类投资分析。

自己选着抄点吧 控制温室气体排放 ——通过加快转变经济发展方式，强化能源节约和高效利用的政策导向，加大依法实施节能管理的力度，加快节能技术开发、示范和推广，充分发挥以市场为基础的节能新机制，提高全社会的节能意识，加快建设资源节约型社会，努力减缓温室气体排放。到2010年，实现单位国内生产总值能源消耗比2005年降低20%左右，相应减缓二氧化碳排放。 ——通过大力发展可再生能源，积极推进核电建设，加快煤层气开发利用等措施，优化能源消费结构。到2010年，力争使可再生能源开发利用总量（包括大水电）在一次能源消费结构中的比重提高到10%左右，煤层气抽采量达到100亿立方米。 ——通过强化冶金、建材、化工等产业政策，发展循环经济，提高资源利用率，加强氧化亚氮排放治理等措施，控制工业生产过程的温室气体排放。到2010年，力争使工业生产过程的氧化亚氮排放稳定在2005年的水平。 ——通过继续推广低排放的高产水稻品种和半旱式栽培技术，采用科学灌溉和测土配方施肥技术，研究开发优良反刍动物品种技术和规模化饲养管理技术等措施，加强对动物粪便、废水和固体废弃物的管理，加大沼气利用力度，努力控制甲烷排放。 ——通过继续实施植树造林、退耕还林还草、天然林资源保护、农田基本建设等重点工程和政策措施，到2010年，力争森林覆盖率达到20%，实现年碳汇数量比2005年增加约0.5亿吨二氧化碳。 增强适应气候变化能力 ——通过完善多灾种的监测预警应急机制、多部门参与的决策协调机制、全社会广泛参与的行动机制，加强极端气象灾害监测预报能力建设。到2010年，建成一批对经济社会具有基础性、全局性、关键性作用的气象灾害防御工程，提高应对极端气象灾害的综合监测预警能力、抵御能力和减灾能力。 ——通过加强农田基本建设、调整种植制度、选育抗逆品种、开发生物技术等适应性措施，到2010年，力争新增改良草地2400万公顷，治理退化、沙化和碱化草地5200万公顷，农业灌溉用水有效利用系数提高到0.5。 ——通过加强天然林资源保护和自然保护区的监管，继续开展生态保护重点工程建设，建立重要生态功能区，促进自然生态恢复等措施，到2010年，力争实现90%左右的典型森林生态系统和国家重点野生动植物得到有效保护，自然保护区面积占国土总面积的比重达到16%左右，综合治理水土流失面积25万平方公里，实施生态修复面积30万平方公里，治理荒漠化土地面积2200万公顷。 ——通过合理开发和优化配置水资源、完善农田水利基本建设新机制、强化节水和加强水文监测等措施，到2010年，力争减少水资源系统对气候变化的脆弱性，节水型社会建设迈出实质性步伐，基本建成大江大河综合防洪除涝减灾体系，全面提高农田抗旱标准。 ——通过加强对海平面变化趋势的科学监测以及对海洋和海岸带生态系统的监管，合理利用海岸线，保护滨海湿地，建设沿海防护林体系，不断加强红树林保护和恢复等措施，到2010年，力争实现全面恢复红树林区，提高沿海地区抵御海洋灾害的能力。 加强科学研究与技术开发 ——通过加强气候变化领域的基础研究，进一步开发和完善研究分析方法，加强对相关专业与管理人才的培养等措施，到2010年，力争使气候变化研究部分领域达到国际先进水平，为有效制定应对气候变化战略和政策，积极参与应对气候变化国际合作提供科学依据。 ——通过加强自主创新能力，积极推进国际合作与技术转让等措施，到2010年，力争在能源开发、节能和清洁能源技术等方面取得较大进展，加快先进技术产业化步伐，提高农业、水利、林业等部门适应气候变化的技术水平，为有效应对气候变化提供有力的科技支撑。 增强公众意识与管理水平 ——通过利用现代信息传播技术和手段，加强气候变化方面的宣传、教育和培训，鼓励公众参与等措施，到2010年，力争在全社会基本普及气候变化方面的相关知识，提高全民保护气候意识，为有效应对气候变化创造良好的社会氛围。 ——通过完善多部门参与的决策协调机制，建立企业、公众广泛参与应对气候变化的行动机制等措施，逐步形成与应对气候变化工作相适应的、高效的组织机构和管理体系。四、减缓气候变化的政策与行动 中国积极推进减缓气候变化的政策和行动，在调整经济结构，转变发展方式，大力节约能源、提高能源利用效率、优化能源结构，植树造林等方面采取了一系列政策措施，取得了显著成效。 调整经济结构，促进产业结构优化升级 中国政府注重经济结构的调整和经济发展方式的转变，制定和实施了一系列产业政策和专项规划，将降低资源和能源消耗作为产业政策的重要组成部分，推动产业结构的优化升级，努力形成“低投入、低消耗、低排放、高效率”的经济发展方式。 ——促进服务业加快发展。2007年发布《关于加快发展服务业的若干意见》，提出到2010年服务业增加值占GDP的比重比2005年提高3个百分点，明确了支持服务业关键领域、薄弱环节和新兴行业发展的政策。旅游、金融、物流等现代服务业蓬勃发展。 ——做强做大高技术产业。2007年发布高技术产业、电子商务和信息产业等领域的“十一五”（2006—2010年）规划，提出到2010年高技术产业增加值占工业增加值的比重比2005年提高5个百分点。完善促进数字电视、软件和集成电路、生物产业等高技术产业发展的政策措施，加快培育符合节能减排要求的新兴产业。信息、生物、航空航天、新能源、新材料、海洋等高新技术产业加快发展，振兴装备制造业成效显著，基础设施基础产业建设取得长足进展。 ——加快淘汰落后产能。2007年发布13个行业“十一五”淘汰落后产能分地区、分年度计划。2007年关停小火电机组1438万千瓦，淘汰落后炼铁产能4659万吨、落后炼钢产能3747万吨、落后水泥5200万吨，关闭了2000多家不符合产业政策、污染严重的造纸企业和一批污染严重的化工、印染企业，累计关闭各类小煤矿1.12万处。 ——遏制高耗能、高排放行业过快增长。出台新开工项目管理的相关政策规定，相继制定发布了高耗能行业市场准入标准，提高节能环保准入门槛，采取调整出口退税、关税等措施，抑制“两高一资”（高耗能、高排放、资源型）产品出口。高耗能行业增速呈逐步回落趋势。 大力节约能源，提高能源利用效率 中国政府高度重视能源节约问题，把节约资源作为基本国策，长期坚持开发与节约并举，节约优先的方针。中国第十一个五年规划《纲要》（2006—2010年）把建设资源节约型、环境友好型社会作为一项重大的战略任务，提出到2010年单位GDP能耗比2005年降低20%左右，并作为重要的约束性指标。 ——把节能减排放在更加突出的位置。国务院成立了节能减排工作领导小组，印发了《节能减排综合性工作方案》，全面部署节能减排工作。 ——建立节能减排目标责任制。国务院印发了《节能减排统计监测及考核实施方案和办法》，明确对各省（自治区、直辖市）和重点企业能耗及主要污染物减排目标完成情况进行考核，实行严格的问责制。 ——加快实施重点节能工程。2006年国家利用国债和中央预算内投资支持节能重点项目111个，形成1010万吨标准煤的节能能力。2007年国家利用国债和中央预算内投资以及中央财政资金，支持重点节能工程项目681个，形成2550万吨标准煤的节能能力；各级地方政府引导的企业节能技术改造形成6000多万吨标准煤的节能能力。2006—2010年，通过实施十大重点节能工程可形成约2.4亿吨标准煤的节能能力。采用财政补贴推广使用节能灯5000万只的任务已在各地组织实施，近三年将推广使用节能灯1.5亿只以上。 ——推动重点领域节能减排。开展千家企业节能行动，推动企业开展能源审计、编制节能规划，公告企业能源利用状况，启动重点耗能企业能效水平对标活动。积极推广节能省地环保型建筑和绿色建筑，新建建筑严格执行强制性节能标准，加快既有建筑节能改造，1.5亿平方米供热计量和节能改造任务分解到了各地区，在24个省市启动国家机关办公建筑和大型公共建筑节能监管体系试点工作。继续完善和严格执行机动车燃料消耗量限值标准。中央国家机关开展了空调、照明、锅炉系统节能诊断和改造，完成了办公区所有非节能灯具的改造。 ——提高能源开发转换效率。电力、煤炭领域推广使用高效节能设备，加快淘汰小火电、小煤矿。2007年，6000千瓦及以上火电机组供电煤耗由1980年的每千瓦时448克标准煤下降到370克标准煤；单位原煤产量能耗比上年下降5.9%，电耗下降了5.1%。 ——实施有利于节能的经济政策。调整部分矿产品资源税，适时调整成品油、天然气价格，实行节能发电调度的政策，下调小火电上网电价，加大差别电价实施的力度，出台支持企业节能技术改造、高效照明产品推广、建筑供热计量及节能改造等资金管理办法。出台鼓励节能环保小排量汽车、限制塑料购物袋等政策。建立政府强制采购节能产品制度。 ——加强法制建设。修订《节约能源法》。国务院办公厅下发《关于严格执行公共建筑空调温度控制标准的通知》。2007年来，发布火电、烧碱等22项高耗能产品能耗限额强制性国家标准。安排电动机、节能灯等16类终端用能产品的监督抽查。各地节能主管部门和节能监察机构依法开展节能行政执法。 经过全社会的共同努力，2006年和2007年全国单位GDP能耗分别下降1.79%和3.66%。2007年电力、钢铁、建材、化工等行业年耗能1万吨标准煤以上重点企业35种主要产品单位综合能耗指标中，下降的有33项，上升的只有2项，节能3830万吨标准煤。2006年和2007年累计节能1.47亿吨标准煤。 发展可再生能源，优化能源结构 2005年颁布《可再生能源法》，制定可再生能源优先上电网、全额收购、价格优惠及社会分摊的政策，建立可再生能源发展专项资金，支持资源评价与调查、技术研发、试点示范工程建设和农村可再生能源开发利用。截至2007年底，中国水电装机容量达到1.45亿千瓦，年发电量4829亿千瓦时，电力装机和发电量均居世界第一位，其中2006年、2007年两年平均新增装机2600万千瓦，年均增长12%。风电规模成倍增长，装机容量超过600万千瓦，居世界第五位，其中2006年、2007年新增装机305万千瓦，年均增长148%。太阳能热水器集热面积达到1.1亿平方米，多年位居世界第一。生物质发电装机容量约为300万千瓦，生物燃料乙醇年生产能力超过120万吨。核电装机906万千瓦，比2006年增长30.5%。煤炭在一次能源消费中的比重由1980年的72.2%下降到2007年的69.4%，水电、风电和核电的比重由4%提高到7.2%。可再生能源总利用量约为2.2亿吨标准煤（包括大水电）。 发展循环经济，减少温室气体排放 迄今已实施了两批国家循环经济示范试点，初步探索形成企业、企业间或园区、社会三个层面的循环经济发展模式，废旧家电回收处理和汽车零部件再制造试点取得积极进展。完善废弃物综合利用和再生资源回收利用的税收优惠政策，加大国债和中央预算内投资对发展循环经济重点项目的支持力度。通过引进、消化、吸收和自主创新，形成了一批具有自主知识产权的先进技术，特别是开发、示范和推广了一批对行业有重大带动作用的共性和关键技术。纯低温余热发电、干法熄焦、高炉炉顶压差发电、电石渣干法制水泥、高炉和回转窑消纳社会废物等一批适用技术得到广泛应用。2005年，中国钢、有色金属、纸浆等产品近三分之一左右的原料来自再生资源，水泥原料的20%、墙体材料的40%来自于工业固体废物。半导体制造、封装过程降低温室气体排放也取得明显成效，电子信息产品制造过程温室气体排放处于较低水平。 减少农业、农村温室气体排放 近年来，中国在减少农业和农村温室气体排放方面取得积极进展。迄今已在全国1200个县开展了测土配方施肥行动，引导农民科学施肥，减少农田氧化亚氮排放；推广以秸秆覆盖、免耕等为主要内容的保护性耕作，发展秸秆养畜、过腹还田，增加土壤有机碳含量；建立了草原生态补偿机制，落实草畜平衡、禁牧休牧轮牧制度，控制草原载畜量，避免草场退化。同时，大力发展农村沼气，推广太阳能、省柴节煤炉灶等农村可再生能源技术。截至2007年底，全国户用沼气达到2650多万户，每年可以替代近1600万吨标准煤，相当于减排二氧化碳4400万吨。全国已建养殖场沼气工程2.66万处，推广农村太阳能热水器4286万平方米、太阳房1468万平方米、太阳灶112万台、小型风力发电机20多万台，建成一批秸秆气化、固化示范点，累计推广省柴节煤炉灶1.51亿户、节能炉3471万户。 推动植树造林，增强碳汇能力 自上世纪80年代以来，中国政府通过持续不断地加大投资，平均每年植树造林400万公顷。同时，国家还积极动员适龄公民参加全民义务植树。截至2007年底，全国共有109.8亿人次参加义务植树，植树515.4亿株。近几年，通过集体林权制度改革等措施，调动了广大农民参与植树造林、保护森林的积极性。目前，全国人工林面积达到了0.54亿公顷，蓄积量15.05亿立方米，森林覆盖率由上世纪80年代初期的12%提高到目前的18.21%。2006年中国城市园林绿地面积达到132万公顷，绿化覆盖率为35.1%。据估算，1980—2005年中国造林活动累计净吸收约30.6亿吨二氧化碳，森林管理累计净吸收16.2亿吨二氧化碳，减少毁林排放4.3亿吨二氧化碳，有效增强了温室气体吸收汇的能力。 加大研发力度，科学应对气候变化 ——将应对气候变化纳入科学发展规划之中。2006年颁布《国家中长期科学和技术发展规划纲要》，把能源和环境确定为科学技术发展的重点领域，把全球环境变化监测与对策明确列为环境领域的优先主题之一。2007年制定《中国应对气候变化科技专项行动》，提出了应对气候变化科技工作在“十一五”期间的阶段性目标和到2020年的远期目标，对气候变化的科学问题、控制温室气体排放的技术研发、适应气候变化的技术和措施、应对气候变化的重大战略与政策等方面进行了重点部署。 ——加强人才与基地建设。经过近20年的努力，中国在气候变化领域初步形成了一支跨领域、跨学科的从事基础研究和应用研究的专家团队，取得一批开创性的研究成果，为中国应对气候变化提供了重要的科技支撑。建成一批国家级科研基地，基本建成国家气候监测网等大型观测网络体系。加强应对气候变化先进技术的研发和示范，产学研结合加快了先进技术产业化步伐。 ——不断加大对气候变化相关科技工作的资金投入。建立了相对稳定的政府资金渠道，并多渠道筹措资金，吸引社会资金投入气候变化的科技研发领域。“十五”（2001—2005年）期间，中国通过攻关计划、863计划和973计划等国家科技计划投入应对气候变化科技经费逾25亿元。截至2007年底，“十一五”国家科技计划（2006—2010年）已安排节能减排和气候变化科技经费逾70亿元。此外，还通过其他渠道投入大量资金用于气候变化的科技研发。 ——科技研发重点领域。中国已确定将重点研究的减缓温室气体排放技术包括：节能和提高能效技术，可再生能源和新能源技术，主要行业二氧化碳和甲烷等温室气体的排放控制与处置利用技术，生物与工程固碳技术，煤炭、石油和天然气清洁、高效开发和利用技术，先进煤电、核电等重大能源装备制造技术，二氧化碳捕集、利用与封存技术，农业和土地利用方式控制温室气体排放技术等。五、适应气候变化的政策与行动 中国在农业、森林与其他自然生态系统、水资源等领域，以及海岸带及沿海地区等脆弱区，积极实施适应气候变化的政策和行动，取得了积极成效。 农业 中国将进一步加大优良品种推广力度，提高良种覆盖度。强化重大动物疫病防控，建立和完善动物防疫体系，加强动物疫病监测预警，提高动物疫病的预防和控制能力。开展草原退牧还草，草场围栏，人工草场建设，加强草原防火基础设施建设，保护和改善草原生态环境。开展水生生物养护行动，保护水生生物资源和水生生态环境。 森林等自然生态系统 中国将进一步加强林地、林木、野生动植物资源保护管理，继续推进天然林保护、退耕还林还草、野生动植物自然保护区、湿地保护工程，推进森林可持续经营和管理，开展水土保持生态建设。建立健全国家森林资源与生态状况综合监测体系。完善和强化森林火灾、病虫害评估体系和应急预案以及专业队伍建设，实施全国森林防火、病虫害防治中长期规划，提高森林火灾、病虫害的预防和控制能力。改善、恢复和扩大物种种群和栖息地，加强对濒危物种及其赖以生存的生态系统保护。加强生态脆弱区域、生态系统功能的恢复与重建。 水资源 中国将加快全国水资源综合规划、流域综合规划等规划的编制工作，制订主要江河流域水量分配方案，加快实施南水北调等跨流域调水工程，优化水资源配置格局，提高特殊干旱情况下应急供水保障能力。加强水资源统一管理和统一调度，建立国家初始水权分配制度、水权转让制度以及水资源节约和保护制度。加强大江大河防洪工程建设和山洪灾害防治体系建设，基本建成以水库、河道、堤防、蓄滞洪区为主的大江大河防洪减灾工程体系和以管理措施为主的山洪灾害防治体系，进一步完善国家防汛抗旱指挥系统，建立洪水风险管理制度，提高抵御洪涝灾害的能力。对于生态严重恶化的流域，实施地下水限采，努力控制地下水超采，采取积极措施予以修复和保护。进一步加强气候变化对中国水资源的影响研究，加强大气水、地表水、土壤水和地下水的转化机制和优化配置技术研究，加强污水再生利用技术、海水淡化技术的研究、开发与推广。 海岸带及沿海地区 中国将进一步建立健全海洋灾害应急预案体系和响应机制，全面提高沿海地区防御海洋灾害能力。建设完善海洋领域应对气候变化观测和服务网络，开展海洋领域对气候变化的分析评估和预测。建立海平面监测预测分析评估系统，进一步做好海平面变化分析评估和影响评价。提高近海和海岸带生态系统抵御和适应气候变化的能力，推进海洋生态系统的保护和恢复技术研发以及推广力度，强化海洋保护区的建设与管理，开展沿海湿地和海洋生态环境修复工作，建立典型海洋生态恢复示范区，大力营造沿海防护林等。加强海岸带管理，提高沿海城市和重大工程设施的防护标准，控制沿海地区地下水超采和地面沉降，采取陆地河流与水库调水、以淡压咸等措施，应对河口海水倒灌和咸潮上溯。 其他领域 中国加强了对极端天气气候事件的监测预警能力建设，基本建立相应的气象及其衍生和次生灾害应急处置机制。强台风和区域性暴雨洪涝等极端天气气候事件的防御取得重大进展，初步建立起气候与气候变化综合观测系统。 针对气候变化可能导致流行病疫区的扩大，国家将进一步加强监测、监控网络，建立和完善健康保障体系。编制城市防洪排涝计划，提高城市防洪工程设计规范的标准。在重大工程的设计、建设和运行中考虑气候变化的因素，相应制定新的标准，适应未来气候变化的影响。六、提高全社会应对气候变化意识 七、加强气候变化领域国际合作 八、应对气候变化的体制机制建设

国际收支交易规模持续增长。2007年上半年，我国国际收支交易总规模为1.95万亿美元，同比增长35％；与同期GDP之比达到141％，比2006年上升15个百分点。这表明我国对外经济继续保持较快发展，与全球经济的联系更加紧密，对国内经济的影响进一步增强。 经常项目顺差占据主导地位。2007年上半年，经常项目顺差1629亿美元，在国际收支总顺差的比重为64％；资本和金融项目顺差902亿美元，在国际收支总顺差的比重为36％。 国际收支顺差进一步扩大。货物贸易顺差继续上升，按国际收支统计口径，2007年上半年，我国货物贸易顺差1357亿美元，为2006年全年货物贸易顺差的62％；外国来华直接投资较快增加，外国在华直接投资净流入583亿美元，同比增长56％；外债规模有所上升，2007年6月末外债余额为3297亿美元（不包括香港特区、澳门特区和台湾地区对外负债，下同），比上年末增加67亿美元。2007年上半年国家外汇储备同比多增1441亿美元，外汇储备规模达到13326亿美元。 国际收支持续顺差，外汇储备大幅增加表明我国综合实力和国际竞争力不断增强。首先，对外贸易不断扩大，外商直接投资流入增加，直接推动了国内经济和就业的增长，带来大量国外资金和技术，有利于我国经济增长、结构升级和技术进步。其次，相对充裕的外汇储备也为国家经济结构调整、关键领域改革等重大战略的实施提供了有利保障，增强了我国对外偿付和抗风险能力。从进口支付情况看，2007年6月末我国外汇储备相当于17个月的进口额；从债务偿付能力看，我国外汇储备与短期外债的比例为720.85％，远高于国际公认的100％的警戒线。 国际收支顺差过大，外汇储备增长过快也会对我国国民经济运行产生不利影响，这是现阶段影响我国国际收支平衡的主要矛盾。主要表现在： 第一，影响国家宏观调控的有效性。外汇储备持续快速增长，导致央行基础货币被动投放增加，对冲操作压力加大，货币政策主动性减弱，流动性管理更加复杂，维持价格水平长期稳定的难度增加，通货膨胀风险加大，经济运行中的不确定性因素增多，影响国民经济持续、健康发展。 第二，增加人民币升值压力。国际收支大额顺差一方面使得国内外汇市场外汇供给持续大于需求；另一方面，加强了市场上人民币升值预期，促使机构、企业和个人进一步改变资产结构，减持外汇资产，增持人民币资产，加大了人民币升值压力，并在一定程度上影响我国经济发展的外部环境，增加贸易摩擦。 第三，加大国际资本冲击风险。在跨境资本流动规模日益扩大、流动方式更加复杂的国际环境下，我国持续的国际收支大额顺差，吸引国际资本大量流入。如果未来市场预期发生逆转，将会导致跨境资本集中流出，对我国经济发展造成严重冲击。 总之，如果国内外经济形势不发生较大变化，我国国际收支大额顺差将是一个长期现象。因此，未来可积极发挥国际收支顺差、外汇储备充足的有利方面，在相对稳定的经济金融环境下，加快国内经济结构、产业结构调整和经济增长方式转变，积极实施"走出去"发展战略，继续完善人民币汇率形成机制，促进国际收支基本平衡。 　　二、国际收支主要项目分析 （一）货物贸易 2007年上半年，我国货物贸易继续保持快速增长。按国际收支统计口径，货物贸易进出口总值9587亿美元，同比增长23％。其中，出口5472亿美元，增长28％，进口4115亿美元，增长18％，货物贸易顺差1357亿美元，增长70％。 据海关统计，2007年上半年我国货物贸易呈现以下主要特点： 货物贸易规模继续扩大，进出口顺差增长较快。2007年上半年全国进出口总值为9809.3亿美元，增长23.3％，增速与上年同期持平。其中：出口5467.3亿美元，增长27.6％，增幅比上年同期上升2.4个百分点；进口4342亿美元，增长18.2％，增幅比上年同期下降3.1个百分点。进出口顺差1125亿美元，增长83.1％。 一般贸易快速增长，顺差增速远高于加工贸易。一般贸易进出口4408.4亿美元，增长29％；加工贸易进出口4408.8亿美元，增长18％。 外商投资企业增长平稳，民营企业快速发展。上半年，外商投资企业进出口5644.5亿美元，同比增长21.3％，低于总体增幅1.7个百分点，占进出口总值57.5％。民营企业进出口1879.4亿美元，增长39％，高于总体增幅16个百分点，占进出口总值的19.2％。 与主要贸易伙伴保持良好的增长势头。上半年，欧盟仍是我国第一大贸易伙伴，中欧双边贸易额达到1584亿美元，同比增长27.3％，占进出口总值的16.1％，占比上升0.9个百分点；美国、日本继续为我国第二和第三大贸易伙伴，中美、中日双边贸易额分别达到1406亿美元和1100亿美元，增长17.4％和14.5％。中美、中日贸易额占贸易总额的比重同比分别下降0.7和0.9个百分点。 进出口商品结构继续改善。上半年，机电产品和高新技术出口为3099.5亿美元和1528.7亿美元，分别较上年同期增长27.1％和23.9％，在出口商品中所占比重分别为56.7％和28％。机电产品和高新技术产品进口为2233.1亿美元和1289.6亿美元，分别增长14.3％和15.2％。传统大宗商品出口平稳增长。部分"两高一资"产品出口规模下降，原油和煤的出口金额分别下降48.3％和29.3％。

巴曙松表示，国家对于“高污染、高能耗和资源性”这样的“两高一资”行业一直是国家控制的重点，但是在信贷扩张的过程中，为了片面追求经济迅速回暖，有些地方开始上马一些两高一资项目。国家这次通过经济手段迅速调整固定资产投资项目资本金比例，将在很大程度上解决这种现状。像电石、铁合金、烧碱、焦炭、黄磷项目以及电解铝、玉米深加工这样的“两高一资”项目，将受到较大冲击。而对于那些投资规模巨大的重大基础设施建设，将在一定程度上缓解资金压力。据了解，目前，钢铁项目资本金比例在40%及以上，房地产35%及以上，其他一般掌握在30%（及以上）左右。巴曙松说：“我们这次扩大内需重点扶持的大型基础设施，降低资本金要求的行业，他们融资能力会提高，所以它应该说下一步得到信贷支持的空间就更大，应该说会有正面的效果。”

1、指标没有说哪个准哪个不准，在不同环境下都有用，这两个常用指标可以结合起来用，要比分别单一去看，成功率会提升2、要提升准确率，需要看大周期，日K线（含）以下的指标容易被主力人为做出来

分类: 商业/理财 解析: 主要包括趋势型指标、超买超卖型指标、人气型指标、大势型指标等内容。 一、趋势型指标 1、MA（移动平均线） 移动平均的分类： 根据对数据处理方法的不同： 1、 算术移动平均线（SMA） 2、 加权移动平均线（WMA） 3、指数平滑移动平均线（EMA） 实际应用中常使用 根据计算期的长短： 1、短期移动平均线（5日、10日线）――快速MA 2、中期移动平均线（30日、60日线） 3、长期移动平均线（13周、26周）――慢速MA 基本思想：消除股价随机波动的影响，寻求股价波动的趋势。 特点：①追踪趋势。②滞后性。③稳定性。④助涨助跌性。⑤支撑线和压力线的特性。 MA的应用法则：葛兰威尔法则（“移动平均线八大买卖法则”）――以证券价格（或指数）与移动平均线之间的偏离关系作为研判的依据。（4条买进法则，4条卖出法则） 葛兰威尔法则的不足：没有明确指出投资者在股价距平均线多远时才可以买进卖出，这可用乖离率指标弥补。 MA的组合应用： ①“黄金交叉”与“死亡交叉”（向上突破压力线或向下突破支撑线）：当现在价位站稳在长期与短期MA之上，短期MA又向上突破长期MA时，为买进信号；若现在行情价位于长期与短期MA之下，短期MA又向下突破长期MA时，则为卖出信号。 ②长、中、短期移动平均线的组合使用 2、MACD（指数平滑异同移动平均线）――由正负差（DIF）和异同平均数（DEA）组成，DIF是核心，DEA是辅助。DIF：快速平滑移动平均线与慢速平滑移动平均线的差。 应用法则（从2个方面考虑）： （1）DIF和DEA的取值和相对取值 ①DIF和DEA均为正值时，属多头市场。DIF向上突破DEA是买入信号；DIF向下跌破DEA只能认为是回落，作获利了结。 ②DIF和DEA均为负值时，属空头市场。DIF向下突破DEA是卖出信号；DIF向上穿破DEA只能认为是反弹，作暂时补空。 ③当DIF向下跌破0轴线时，为卖出信号，即12日EMA与26日EMA发生死亡交叉；当DIF上穿0轴线时，为买入信号，即发生黄金交叉。 （2）指标背离原则 ①当股价走势出现2个或3个近期低点时，而DIF(DEA)并不配合出现新低点，可买； ②当股价走势出现2个或3个近期高点时，而DIF(DEA)并不配合出现新高点，可卖。 优点：消除MA频繁出现买入与卖出信号，避免一部分假信号的出现。 二、超买超卖型指标 1、WMS（威廉指标） 涵义：当天收盘价在过去一段时日全部价格范围内所处的相对位置。取值范围：0～100 应用法则（从2个方面考虑）： （1）WMS的数值 ① WMS高于80时，处于超卖状态，行情即将见底，应当考虑买进； ② WMS低于20时，处于超买状态，行情即将见顶，应当考虑卖出。 盘整过程中，WMS准确性较高；上升或下降趋势中，却不能只以WMS超买超卖信号作为行情判断的依据。 （2）WMS曲线的形状 背离原则――①WMS进入低数值区位后（此时为超买），一般要回头。如果这时股价还继续上升，就会产生背离，是卖出信号。②WMS进入高数值区位后（此时为超卖），一般要反弹。如果这时股价还继续下降，就会产生背离，是买进的信号。 撞顶和撞底次数原则――WMS连续几次撞顶（底），局部形成双重或多重顶（底），则是卖出（买进）信号。 2、KDJ（随机指标） KD在WMS基础上发展起来，具有WMS的一些特性。反映股市价格变化时，WMS最快，K其次，D最慢。K指标反应敏捷，但容易出错；D指标反应稍慢，但稳重可靠。 J是D加上一个修正值。 应用法则（KDJ指标是三条曲线，应用时从5个方面考虑）： （1）KD取值的绝对数字：KD取值范围为0～100，80以上为超买区，20以下为超卖区，其余为徘徊区。 （2）KD曲线的形态：KD指标在较高或较低位置形成头肩形和多重顶（底）时，是采取行动的信号，位置越高或越低，结论越可靠。 （3）KD指标的交叉：K线与D线的关系有死亡交叉和黄金交叉，应用时的附带条件： 第一个条件：金叉位置应该比较低，在超卖区位置，越低越好。 第二个条件：与D线相交的次数。交叉次数以2次为最少，越多越好。 第三个条件：“右侧相交”原则――K线是在D线已经抬头向上时才同D线相交，比D线还在下降时与之相交要可靠得多。 （4）KD指标的背离：KD处在高位或低位，如出现与股价走向背离，是采取行动信号。 （5）J指标的取值大小：J指标常领先于KD值显示曲线的底部和头部。J指标的取值超过100和低于0，都属于价格的非正常区域，大于100为超买，小于0为超卖。 理论转向讯号：当K线和D线上升或下跌的速度减弱，出现屈曲，通常表示短期内会转势；K线在上升或下跌一段时期后，突然急速穿越D线，显示市势短期内会转向；K线跌至0时通常会出现反弹至20～50之间，短期内应回落至零附近，然后市势才开始反弹；如果K线升至100，情况则刚好相反。 3、RSI（相对强弱指标） RSI通常采用某一时期内收盘指数的结果作为计算对象，来反映这一时期内多空力量的强弱对比。 应用法则（从4个方面考虑）： （1）RSI取值大小 （2）两条或多条RSI曲线的联合使用： 短期RSI＞长期RSI，属多头市场；短期RSI＜长期RSI，属空头市场。 （3）RSI的曲线形状 （4）RSI与股价的背离：顶背离（RSI处于高位，并形成一峰比一峰低的两个峰，此时，股价却对应一峰比一峰高）是比较强烈的卖出信号。底背离（RSI在低位形成两个底部抬高的谷底，而股价还在下降）是可以买入的信号。 4、BIAS（乖离率指标） 测算股价与移动平均线偏离程度的指标。基本原理：如果股价偏离移动平均线太远，不管是在移动平均线上方或下方，都有向平均线回归的要求。 应用法则（从3个方面考虑）： （1）BIAS的取值大小和正负：正的乖离率愈大，表示短期多头的获利愈大，获利回吐的可能性愈高；负的乖离率愈大，则空头回补的可能性也愈高。实际应用中，可预设一分界线（参考因素：BIAS参数、所选择股票的性质、分析时所处的时期） （经验）遇到由于突发利多或利空消息而暴涨暴跌时，可参考的数据分界线： 综合指数：BIAS（10）＞30%为抛出时机，BIAS（10）＜－10%为买入时机； 对于个股：BIAS（10）＞35%为抛出时机，BIAS（10）＜－15%为买入时机。 （2）BIAS的曲线形状：适用形态学和切线理论，主要是顶背离和底背离原理。 （3）两条BIAS线结合：短期BIAS在高位下穿长期BIAS时是卖出信号；短期BIAS在低位上穿长期BIAS时是买入信号。 三、人气型指标 1、PSY（心理线指标） 应用法则： ① PSY取值在25～75，说明多空双方基本处于平衡状态。如果PSY取值超出这个平衡状态，则是超卖或超买。 ② PSY取值过高或过低，都是行动的信号。一般说来，如果PSY＜10或PSY＞90两种极端情况出现，是强烈的买入和卖出信号。 ③ PSY取值第一次进入采取行动区域时，往往容易出错。一般要求PSY进入高位或低位两次以上才能采取行动。 ④ PSY曲线如果在低位或高位出现大W底或M头，也是买入或卖出的行动信号。 ⑤ PSY线一般可同股价曲线配合使用，这时，背离原则也同样适用。 心理线显示的买卖信号为事后现象，运用有局限性。 2、OBV（能量潮指标） 理论基础：市场价格的有效变动必须有成交量配合，量是价的先行指标。 应用法则： ① OBV不能单独使用，必须与股价曲线结合使用才能发挥作用。 ② OBV曲线变化对当前股价变化趋势的确认： 股价上升（下降），而OBV也相应上升（下降），则可确认当前上升（下降）趋势 股价上升（下降），但OBV并未相应上升（下降），出现背离现象，则对目前上升（下降）趋势的认定程度要大打折扣。 ③ 形态学和切线理论同样适用于OBV曲线。 ④ 股价进入盘整区后，OBV曲线会率先显露出脱离盘整的信号，向上或向下突破，且成功率较大。 OBV线是预测股市短期波动的重要指标，利用OBV可验证当前股价走势的可靠性，并可以得到趋势可能反转的信号。 四、大势型指标 1、ADL（腾落指数） ADL以股票每天上涨或下跌的家数作为观察对象，通过简单算术加减来比较每日上涨股票和下跌股票家数的累积情况，形成升跌曲线，并与综合指数相互对比，对大势的未来进行预测。 应用法则： ① ADL的应用重在相对走势，而不看重取值大小。与OBV相似。 ② ADL不能单独使用，要同股价曲线联合使用才能显示出作用。 ADL与股价同步上升（下降），创新高（低），则可验证大势的上升（下降）趋势，短期内反转可能性不大。 ADL连续上涨（下跌）了很长时间（一般是3天），而指数却向相反方向下跌（上升）了很长时间，这是买进（卖出）信号，至少有反弹存在。 在指数进入高位（低位）时，ADL并没有同步行动，而是开始走平或下降（上升），这是趋势进入尾声的信号。 ADL保持上升（下降）趋势，指数却在中途发生转折，但很快又恢复原有趋势，并创新高（低），这是买进（卖出）信号，是后市多方（空方）力量强盛的标志。 ③ 形态学和切线理论也适用。 ④ 经验证明，ADL对多头市场的应用比对空头市场的应用效果好。 2、ADR（涨跌比指标） ADR是根据股票的上涨家数和下跌家数的比值，推断证券市场多空双方力量的对比，进而判断出证券市场的实际情况。 应用法则： （1）ADR的取值： ADR在0.5～1.5之间是常态情况，多空双方处于均衡状态。极端特殊情况下，如出现突发利多、利空消息引起股市暴涨暴跌时，ADR常态的上限可修正为1.9，下限修正为0.4。超过ADR常态状况的上下限，就是采取行动的信号。 （2）ADR可与综合指数配合使用，应用法则与ADL相同，也有一致与背离两种情况。 （3）ADR曲线的形态： ADR从低向高超过0.5，并在0.5上下来回移动几次，是空头进入末期的信号。ADR从高向低下降到0.75之下，是短期反弹的信号。 ADR先下降到常态状况的下限，但不久就上升并接近常态状况的上限，则说明多头已具有足够的力量将综合指数拉上一个台阶。 （4）大势短期回档或反弹方面，ADR有先行示警作用。若股价指数与ADR成背离现象，则大势即将反转。 3、OBOS（超买超卖指标） 运用上涨和下跌的股票家数的差距对大势进行分析。 应用法则： （1）OBOS取值在0附近变化时，市场处于盘整时期；OBOS为正数时，市场处于上涨行情；OBOS为负数时，市场处于下跌行情。 OBOS达到一定正数值时，大势处于超买阶段，可择机卖出；OBOS达到一定负数时，大势超卖，%B

◆ 宏观经济分析的主要方法 1.经济指标分析对比。经济指标是反映经济活动结果的一系列数据和比例关系。 （1） 先行指标如：货币供应量。股票价格指数等。它们可以对国民经济的高峰和低谷进行计算和预测。 （2） 同步指标如：失业率。国民生产总值等。它们反应的是国民经济正在发生的情况，不预示将来的变动。 （3） 滞后指标 如：银行短期商业贷款利率。工商业未还贷款等。 2.计量经济模型。它是表示经济变量及其主要影响因素之间的函授关系。 （1） 经济变量 （2） 参数 （3） 随机误差 3.概率预测它实质上是根据过去和现在来推测未来。广泛搜集经济领域的历史和现时的资料是开展经济预测的基本条件，善于处理和运用资料又是概率预测取得效果的必要手段。◆ 宏观经济分析的主要内容1． 宏观经济运行与证券市场 （1）宏观经济形势与政策因素：经济增长与经济周期，通货膨胀，利率水平，汇率水平，货币政策，财政政策。 （2） 行业因素：行业周期，其它因素。 （3） 公司因素 （4）市场技术因素：股票市场上的投机操作，股票市场规律，证券管理部门的管制行为。 （5） 社会心理因素 （6） 市场效率因素 （7） 政治因素2． 宏观经济变动与证券市场 (1) 国内生产总值（GDP）变动对证券市场的影响： a. 持续.稳定.高速的GDP增长(证券价格上帐); b. 高通胀下的GDP增长(证券价格下跌); c. 宏观控制下的GDP减速增长(平稳渐升); d. 转折性的GDP变动(由下跌转为上升); (2) 经济周期与股价波动的关系, (3) 通货膨胀对证券市场的影响: a. .温和的.稳定的通货膨胀对股价影响较小; b. 通货膨胀控制在可容忍的范围内,但经济处于景气阶段,股价也会持续上升; c. 严重的通货膨胀是很危险的; 3. 宏观经济政策与证券市场 (1) 财政政策对证券市场的影响 财政政策有国家预算.税收.国债.财政补贴.财政管理体制.转移支付制度.在我国财政政策主要是发"相机抉择"的作用.它分为松的财政政策.紧的财政政策和中性财政政策. 松的财政政策对证券市场的影响:减少税收,降低税率,扩大减免税范围;扩大财政支出,加大财政赤字;减少国债发行;增加财政补贴.这些都能刺激股价上涨. 当社会总需求不足时,可单纯使用松的财政政策,通过扩大支出,增加赤字,以扩大社会总需求;证券价格上涨;当社会总供给不足时,单纯使用紧缩的财政政策,通过减少赤字,增加公开市场上出售国债的数量,以及减少财政补贴等政策,压缩社会总需求,证券价格下跌; 当社会总供给大于总需求时,可搭配运用"松"."紧"政策,如果支出总量效应大于税收效应,证券价格将上涨;当社会总供给小于总需求时,也可搭配运用"松""紧"的财政政策,压缩支出的紧缩效应大于减少税收的刺激效应,对证券价格不利. (2) 货币政策对证券市场的影响 我国货币政策的目标是:保持货币币值稳定,并以此促进经济增长. 货币政策工具有: 1.法定存款准备金率.当中央银行提高法定存款准备金率时,商业银行可运用的资金减少,贷款能力下降,货币乘数变小,市场货币流通量便会相应减少,在通货膨胀时,可提高法定准备金率,反之,则降低; 2.再贴现政策.它主要着重于短期政策效应; 3.公开市场业务.主要指在金融市场上公开买卖有价证券,以此来调节市场货币供应量的政策行为.要增加货币供应量时,就在金融市场上买进有价证券(国债),反之就出售有价证券. 我国的货币政策分为紧的货币政策和松的货币政策. 紧的货币政策手段:如果市场物价上涨，需求过度，经济过度繁荣，被认为是社会总需求大于总供给，这时会减少货币供应量，提高利率，加强信贷控制； 松的货币政策手段：如果市场产品销售不畅，经济运转困难，资金短缺，设备闲置，被认为是社会总需求小于总供给，这时应增加货币供应量，降低利率，放松信贷控制；总的来说，在经济衰退时，总需求不足，采取松的货币政策，在经济扩张时，总需求过大，采取紧的货币政策。 (3) 利率对证券市场的影响 利率上升，公司借款成本增加，利润率下降，股票价格自然下降。 利率上升，将使负债经营的企业更加困难，经营风险进一步加大，使股票和债券的价格下跌。 利率上升，将吸引资金转向储蓄，导致证券需求下降，证券价格下跌。 (4) 汇率对证券市场的影响 a. 汇率上升，本币贬值，本国产品竞争力强，出口型企业将增加收益，进口企业成本增加，利润将受损。 b.汇率上升，本币贬值，将导致资本流出本国，市场价格将下跌。 c.汇率上升，本币表示的进口商品价格提高，进而带动国内物价水平上涨，引起通货膨胀。 d.汇率上升，为维持汇率稳定，政府可能动用外汇储备，抛售外汇，减少本币供应量，市场价格将下跌；在同时回购国债时，国债市场价格将上扬。

先行指标(Leading Economic Indicator)又称超前指标也称预兆性指标，是指预示未来月份经济状况和可能出现的商业周期性变化，并为分析者提供利率趋势变化早期迹象的市场指标。出自《百度百科》经济周期(Business cycle)：也称商业周期、景气循环， 经济周期一般是指经济活动沿着经济发展的总体趋势所经历的有规律的扩张和收缩。是国民总产出、总收入和总就业的波动，是国民收入或总体经济活动扩张与紧缩的交替或周期性波动变化。出自《百度百科》经济周期有很多先行指标，例如失业率、原材料价格、证券市场价格（以及能够反应公众预期的资本市场价格或利率）、消费者、采购经理信心指数、银行信贷总额等。

主成分分析是设法将原来众多具有一定相关性（比如P个指标），重新组合成一组新的互相无关的综合指标来代替原来的指标。因子分析是研究如何以最少的信息丢失，将众多原始变量浓缩成少数几个因子变量，以及如何使因子变量具有较强的可解释性的一种多元统计分析方法。主成分分析，是考察多个变量间相关性一种多元统计方法，研究如何通过少数几个主成分来揭示多个变量间的内部结构，即从原始变量中导出少数几个主成分，使它们尽可能多地保留原始变量的信息，且彼此间互不相关.通常数学上的处理就是将原来P个指标作线性组合，作为新的综合指标。主成分分析和因子分析的不同：1、原理不同：主成分分析是利用降维(线性变换)的思想，在损失很少信息的前提下把多个指标转化为几个不相关的综合指标(主成分)，即每个主成分都是原始变量的线性组合，使得主成分比原始变量具有某些更优越的性能，从而达到简化系统结构，抓住问题实质的目的。而因子分析更倾向于从数据出发，描述原始变量的相关关系，是由研究原始变量相关矩阵内部的依赖关系出发，把错综复杂关系的变量表示成少数的公共因子和仅对某一个变量有作用的特殊因子线性组合而成。2、线性表示方向不同：主成分分析中是把主成分表示成各变量的线性组合，而因子分析是把变量表示成各公因子的线性组合。3、假设条件不同：主成分分析不需要有假设条件；而因子分析需要一些假设。因子分析的假设包括：各个共同因子之间不相关，特殊因子之间也不相关，共同因子和特殊因子之间也不相关。

你好。根据你的描述：回归是统计分析的一种，多元回归分析是多元统计分析的一种。满意采纳下。

因素分析法步骤及公式如下：因素分析法包括以下四个步骤：1、确定分析对象，利用比较分析法将分析对象与选择的标准进行比较，确定差异数。2、确定分析对象的影响因素。3、确定分析对象与影响因素之间的数量关系，建立函数关系式。4、按一定的顺序依次代入各影响因素，确定各因素对分析对象的影响程度。因素分析法公式：设某一分析指标M是由相互联系的A、B、C三个因素相乘得到，报告期(实际)指标和基期(计划)指标为：报告期(实际)指标M1=A1*B1*C1，基期(计划)指标M0=A0*B0*C0在测定各因素变动指标对指标R影响程度时可按顺序进行：基期(计划)指标M0=A0*B0*C0……(1)第一次替代A1*B0*C0……(2)第二次替代A1*B1*C0……(3)第三次替代A1*B1*C1……(4)(2)-(1)→A变动对M的影响。(3)-(2)→B变动对M的影响。(4)-(3)→C变动对M的影响。总影响：△M=M1-M0=(4)-(3)+(3)-(2)+(2)-(1)因素分析法因素分析法。又称经验分析法，是一种定性分析方法。该方法主要指根据价值工程对象选择应考虑的各种因素，凭借分析人员的知识和经验集体研究确定选择对象。该方法简单易行，要求价值工程人员对产品熟悉，经验丰富，在研究对象彼此相差较大或时间紧迫的情况下比较适用，缺点是无定量分析、主观影响大。因素分析法是利用统计指数体系分析现象总变动中各个因素影响程度的一种统计分析方法，包括连环替代法、差额分析法、指标分解法等。因素分析法是现代统计学中一种重要而实用的方法，它是多元统计分析的一个分支。使用这种方法能够使研究者把一组反映事物性质、状态、特点等的变量简化为少数几个能够反映出事物内在联系的、固有的、决定事物本质特征的因素。

这种情况方法如下：癌症检测，目标是构建一个可根据质谱数据区分癌症患者和对照患者的分类器，此示例中遵循的方法是选择一组精简测量值或“特征”，这些测量值或“特征”可用于通过分类器区分癌症患者和对照患者，这些特征是特定质量/电荷值下的离子强度水平。Matlab判别分析是根据观测到的某些指标对所研究的对象进行分类的一种多元统计分析方法，其一是变量之间没有显著的相关，其二是各组案例的协方差矩阵相等，其三是各判别变量之间具有多元正态分布即每个变量对于所有其它变量的固定值有正态分布。

第一部分一般线性与混合线性模型.第1章方差分析模型1.1模型简介1.1.1模型入门1.1.2常用术语1.1.3方差分析模型的适用条件1.2简单分析实例1.2.1模型表达式1.2.2初步分析结果1.2.3模型参数的估计值1.2.4两两比较1.2.5其他常用选项1.3两因素方差分析模型1.3.1分析实例1.3.2边际均数与轮廓图1.3.3拟和劣度检验1.4因素各水平间的精细比较1.4.1POSTHOC子句1.4.2EMMEANS子句1.4.3LMATRIX和KMATRIX子句1.4.4CONSTRAST子句1.5随机因素的方差分析模型1.6其他问题1.6.1自定义效应检验使用的误差项1.6.2四类方差分解方法第2章常用实验设计分析方法2.1仅研究主效应的实验设计方案2.1.1完全随机设计(CompletelyRandomDesign)2.1.2配伍组设计(RandomizedBlockDesign)2.1.3交叉设计(Cross-overDesign)2.1.4拉丁方设计(LatinSquareDesign)2.2考虑交互作用的实验设计方案2.2.1析因设计(FactorialDesign)2.2.2正交设计(OrthogonalDesign)2.2.3均匀设计(UniformDesign)2.3误差项变动的特殊实验设计方案2.3.1嵌套设计(NestedDesign)2.3.2重复测量设计(RepeatedMeasureDesign)2.3.3裂区设计(Split-plotDesign)2.4协方差分析(AnalysisofCovariance)2.4.1协方差分析的必要性2.4.2平行性假定的检验2.4.3计算和检验修正均数第3章多元方差分析与重复测量方差分析3.1多元方差分析3.1.1模型简介3.2.2分析实例3.3.3检验统计量的计算3.3.4对引例的进一步分析3.2重复测量资料的方差分析3.2.1模型简介3.2.2分析实例第4章混合线性模型入门4.1模型简介4.1.1问题的提出4.1.2模型入门4.2层次聚集性数据分析实例4.1.1拟合混合线性模型的基本结构4.1.2在固定效应中加入自变量4.1.3在随机效应中加入自变量4.1.4更多解释变量的引入4.1.5其他常用选项4.3重复测量数据分析实例4.3.1对数据的初步分析4.3.2拟合混合线性模型的基本结构4.3.3考虑重复测量间的相关性4.3.4更改对测量间相关性的假定4.3.5模型中可用的相关阵种类4.4本章方法小结4.4.1混合效应模型的用途4.4.2混合效应模型与一般线性模型的联系第二部分回归模型第5章多重线性回归模型5.1模型简介5.2简单分析实例5.2.1对数据的初步分析5.2.2回归模型的假设检验5.2.3偏回归系数的假设检验5.2.4标准化偏回归系数5.2.5衡量多元线性回归模型优劣的标准5.3回归预测与残差分析5.3.1回归预测与区间估计5.3.2残差分析与模型适用条件的检验5.4逐步回归5.4.1筛选自变量的基本原则5.4.2常用的逐步回归方法5.4.3分析实例5.5模型的进一步诊断与修正5.5.1强影响点的识别与处理5.5.2多重共线性的识别与处理5.6本章方法小结5.6.1回归模型的建立步骤5.6.2多重线性回归模型结果解释时应注意的问题第6章线性回归的衍生模型6.1非直线趋势的处理：曲线直线化6.1.1方法简介6.1.2使用Linear过程进行分析6.1.3使用曲线拟合过程分析6.2方差不齐的处理：加权最小二乘法6.2.1方法简介6.2.2使用Linear过程进行分析6.2.3使用WLS过程分析6.3共线性的处理：岭回归6.3.1方法简介6.3.2分析实例6.4分类变量的数值化：最优尺度回归6.4.1方法简介6.4.2分析实例6.4.3最优尺度方法的应用注意事项第7章路径分析入门7.1两阶段最小二乘法7.1.1模型简介7.1.2　使用Linear过程进行分析7.1.3使用2SLS过程进行分析7.2路径分析入门7.2.1模型简介7.2.2分析实例第8章非线性回归模型8.1模型简介8.1.1问题的提出8.1.2模型入门8.2简单分析实例8.2.1软件操作与界面说明8.2.2基本分析结果8.2.3模型的进一步分析8.3自定义损失函数：最小一乘法实例8.3.1分析实例8.3.3结果解释8.4分段回归模型的拟合8.4.1分析实例8.4.2结果解释8.4.3模型的进一步分析8.5其他需要注意的问题8.5.1参数初始值的设定8.5.2模型的拟合方法第9章二分类logistic回归模型9.1模型简介9.1.1模型入门9.1.2一些基本概念9.2简单分析实例9.3分类自变量的定义与比较方法9.3.1使用哑变量的必要性9.3.2SPSS中预设的哑变量编码方式9.3.3设置哑变量时要注意的问题9.4自变量的筛选方法与逐步回归9.4.1模型中的假设检验方法9.4.2自变量的筛选方法9.4.3分析实例9.5模型拟合效果与拟合优度检验9.5.1模型效果的判断指标9.5.2拟合优度检验9.6模型的诊断与修正9.6.1残差分析9.6.2多重共线性的识别及其对回归系数的影响及处理办法第10章多分类.配对logistic回归与probit回归10.1有序多分类logistic回归模型10.1.1模型简介10.1.2分析实例10.1.3模型适用条件的检验10.2无序多分类logistic回归模型10.2.1模型简介10.2.2分析实例10.31:1配对logistic回归10.3.1模型简介10.3.2分析实例10.4probit回归模型10.4.1模型简介10.4.2实例一：与logistic模型比较10.4.3实例二：计算LD50第三部分多元统计分析方法第11章主成分分析与因子分析11.1主成分分析11.1.1模型入门..11.1.2简单分析实例11.1.3对主成分分析的进一步说明11.2因子分析11.2.1模型入门11.2.4简单分析实例11.3因子分析的进一步讨论11.3.1不同的因子分析法11.3.2相关阵和协方差11.3.3确定公因子数量11.4因子分析综合案例11.5主成分分析和因子分析的比较第12章聚类分析12.1模型简介12.1.1问题的提出12.1.2聚类分析入门12.1.3聚类分析的方法体系12.2层次聚类法12.2.1方法原理12.2.2分析实例12.2.3对层次聚类法的进一步讨论12.3K-均值聚类法12.3.1方法原理12.3.2分析实例12.4两步聚类法简介12.4.1方法原理12.4.2分析实例12.5本章方法小结第13章判别分析13.1模型简介13.1.1典型判别分析的基本原理13.1.2判别分析的适用条件和违背条件时的处理方法13.1.3判别效果的评价13.1.4判别分析的一般步骤13.2简单分析实例13.2.1软件操作与界面说明13.2.2基本分析结果13.2.3判别结果的图形化展示13.2.4判别效果的验证13.2.5适用条件的判断方法13.3贝叶斯判别分析13.3.1方法原理13.3.2软件实现13.4对判别分析的进一步讨论13.4.1逐步判别分析13.4.2判别分析和因子分析的相似性和差异13.4.3二类判别和多重回归的等价性第14章典型相关分析14.1方法介绍14.1.1典型相关分析的基本思想14.2.1典型相关分析的数学描述14.2分析实例14.2.1两组变量间的相关系数14.2.2典型相关系数及显著性检验11.2.3典型变量的系数14.2.4典型结构分析14.2.5典型冗余分析14.3本章方法小结14.3.1典型相关分析的应用14.3.2典型相关分析和因子分析第15章对应分析15.1模型简介15.1.1问题的提出15.1.2模型入门15.1.3SPSS中的相应功能15.2简单分析实例15.2.1对数据的初步分析15.2.2正式分析15.2.3对引例的进一步分析15.3基于均数的对应分析15.3.1方法原理15.3.2分析实例15.4多重对应分析15.4.1方法原理15.4.2分析实例15.5对应分析中的其它问题15.5.1对应分析结果的正确解释15.5.2罕见类别和相似类别的处理15.5.3有序类别的处理15.6本章方法小结15.6.1对应分析与其它分析方法的关系15.6.2对应分析的优势与劣势第16章多维尺度分析16.1古典MDS模型16.1.1方法原理16.1.2分析实例16.1.3距离的计算方式16.2非度量MDS模型16.2.1数据测量尺度的设定16.2.2方法原理16.2.3分析实例16.3考虑个体差异的MDS模型16.3.1方法原理16.3.2分析实例16.3.3空间定位图的含义解释16.4基于最优尺度变换的MDS模型16.4.1方法简介16.4.2分析实例16.5本章方法小结第四部分其他统计分析方法第17章对数线性模型与Poisson回归17.1对数线性模型简介17.1.1问题的提出17.1.2模型入门17.1.3SPSS的相应功能17.2一般对数线性模型分析实例17.2.1对数据的初步分析17.2.2正式分析17.2.3对引例的进一步分析17.3因果关系明确时的对数线性模型17.4对数线性模型的选择17.4.1模型的选择策略17.4.2分析实例17.5对数线性模型与其它模型的关系17.5.1对数线性模型与方差分析模型的关系17.5.2对数线性模型与Logistic回归的关系17.6Poisson回归模型17.6.1模型简介17.6.2分析实例第18章信度分析18.1信度理论入门18.1.1真分数测量理论18.1.2信度与效度18.1.3内在信度与外在信度18.1.4信度的判断标准18.2简单分析实例18.2.1Alpha信度系数18.2.2对各题目的深入分析18.2.3对真分数理论假设的考察18.3其余常用的信度系数18.3.1重测信度18.3.2折半信度18.3.3Guttman系数18.3.4平行模型的信度系数18.3.5严格平行模型的信度系数18.3.6评分者信度18.3.7信度系数总结18.4信度理论进阶18.4.1真分数测量理论的缺限18.4.2概化理论入门18.4.3SPSS中相应的分析功能第19章生存分析19.1生存分析简介19.1.1生存分析简史19.1.2生存分析中的基本概念19.1.3生存分析的基本步骤19.1.4SPSS与生存分析19.2生存函数的估计和检验19.2.1生存函数的基本估计方法19.2.2Kaplan-Meier法19.2.3寿命表法19.2.4Kaplan-Meier法和寿命表法比较19.3Cox回归模型19.3.1Cox模型入门19.3.2分析实例19.3.3比例风险性的图形验证19.4含时间依存性变量的Cox模型19.4.1时依协变量的种类19.4.2用时依模型验证比例风险性19.4.3用时依模型评价处理因素的影响19.4.4用时依模型评价重复测量因子的影响19.5关于Cox模型的一些高级话题19.5.1生存分析中的分层变量19.5.2用Cox回归过程拟合配伍Logistic回归19.5.3竞争风险的Cox模型第20章缺失值分析入门20.1缺失值理论简介20.1.1数据的缺失机制20.1.2SPSS中对缺失值的处理方法20.2对缺失情况的基本分析20.2.1缺失值数据的生成20.2.2对缺失模式的分析20.2.3缺失情况的统计描述20.3缺失值填充技术20.3.1列表输出20.3.2使用回归算法进行填充20.3.3使用EM算法进行填充20.3.4多重填充技术简介思考与练习参考文献附录...

多维标度分析的古典解法是主成分分析的扩展多维标度法是一类多元统计分析方法的总称，它包含各种各样的模型和手段，其目的是通过多种途径把多维的研究对象转化成低维情形进行研究。具体地说多维标度法它是以多维研究对象之间某种亲近关系为依据(如距离、相似系数、亲疏程度等)，从它们所给出的信息出发合理地将几个多维研究对象在近似的定义下。从多维约简到一个较低维的空间内，并寻求一个最佳的空间维数和空间位置(如二维和三维)，从而尽可能的揭示原始研究对象的真实结构关系。适用情况多维标度法解决的问题是：当N个对象(Object)中各对对象之间的相似性(或距离)给定时，确定这些对象在低维空间中的表示(感知图，Perceptual Mapping)，并使其尽可能与原先的相似性(或距离)“大体匹配”，使得由降维引起的任何变形达到最小。多维空间中排列的每一个点代表一个对象，因此点间的距离与对象间的相似性高度相关。也就是说，两个相似的对象由多维空间中两个距离相近的点表示，而两个不相似的对象则由多维空间中两个距离较远的点表示。多维空间通常为二维或三维的欧几里得空间，但也可以是非欧几里得三维以上空间。多维标度法内容丰富、方法较多。按相似性(距离)数据测量尺度的不同，MDS可分为：度量MDS和非度量MDS。当原始相似性(距离)的实际数值为间隔尺度和比率尺度时称为度量MDS(Metric MDS)；当原始相似性(距离)为等级顺序(即有序尺度)而非实际数值时称为非度量MDS(Nonmetric，MDS)。按相似性(距离)矩阵的个数和MDS模型的性质，MDS可分为：古典多维标度(CMDS)(一个矩阵，无权重模型)、重复多维标度(Replicated MDS)(几个矩阵，无权重模型)、权重多维标度(WMDS)(几个矩阵，权重模型)。

对应分析以R型和Q型因子为分析基础。对应分析历史：对应分析是由法国人Benzenci于1970年提出的，起初在法国和日本最为流行，然后引入到美国。对应分析法是在R型和Q型因子分析的基础上发展起来的一种多元统计分析方法，因此对应分析又称为R-Q型因子分析。在因子分析中，如果研究的对象是样品，则需采用Q型因子分析；如果研究的对象是变量，则需采用R型因子分析。但是，这两种分析方法往往是相互对立的，必须分别对样品和变量进行处理。因此，因子分析对于分析样品的属性和样品之间的内在联系，就比较困难，因为样品的属性是变值，而样品却是固定的。对应分析作用：对应分析的基本思想是将一个联列表的行和列中各元素的比例结构以点的形式在较低维的空间中表示出来。它最大特点是能把众多的样品和众多的变量同时作到同一张图解上，将样品的大类及其属性在图上直观而又明了地表示出来，具有直观性。另外，它还省去了因子选择和因子轴旋转等复杂的数学运算及中间过程，可以从因子载荷图上对样品进行直观的分类，而且能够指示分类的主要参数（主因子）以及分类的依据，是一种直观、简单、方便的多元统计方法。对应分析法整个处理过程由两部分组成：表格和关联图。对应分析法中的表格是一个二维的表格，由行和列组成。每一行代表事物的一个属性，依次排开。列则代表不同的事物本身，它由样本集合构成，排列顺序并没有特别的要求。在关联图上，各个样本都浓缩为一个点集合，而样本的属性变量在图上同样也是以点集合的形式显示出来。

最近打算开始写一个多组学（包括宏基因组/16S/转录组/蛋白组/代谢组）关联分析的R包，避免重复造轮子，在开始之前随便在网上调研了下目前已有的R包工具，部分罗列如下： 应该是在多组学领域知名度最高的一个R包，有专门的团队，做了十余年了，引用量也比较高。 官网： http://mixomics.org/ 文章： mixOmics: An R package for ‘omics feature selection and multiple data integration Github： https://github.com/mixOmicsTeam/mixOmics Bookdown： https://mixomicsteam.github.io/Bookdown/ 特点： 主要内容： 统计方法 ：PCA/IPCA/CCA/PLS/PLS-DA/MixMC/MINT/DIABLO 可视化 ：2D和3D散点图/相关性网络/聚类/相关性圈图/箭头图/DIABLO圈图/载荷图 此外，这个包还自带了不少demo数据，具体可看官方文档。 2014年就发表了，好在一直都有维护。 文章： tRanslatome: an R/Bioconductor package to portray translational control Bioconductor： https://bioconductor.org/packages/release/bioc/html/tRanslatome.html 作者博客： http://www.mybiosoftware.com/tag/translatome Github： https://github.com/tomateba/tRanslatome （五年前的源码） 特点： 最近新出的一个R包，创建了一种新的关联方法。 文章： OmicsARules: a R package for integration of multi-omics datasets via association rules mining Github： https://github.com/BioinformaticsSTU/OmicsARules 特点： 十年前开发的iCluster算法（联合潜在变量模型），针对癌症数据多组学聚类。去年的时候又开发了一个新的iClusterPlus包，做了一些升级。 文章1： Integrative clustering of multiple genomic data types using a joint latent variable model with application to breast and lung cancer subtype analysis Github： https://github.com/cran/iCluster Bioconductor： https://bioconductor.org/packages/release/bioc/html/iClusterPlus.html 文章2： A fully Bayesian latent variable model for integrative clustering analysis of multi-type omics data 这种基于模型算法的工具我只能望洋兴叹，会用就不错了。 十多年的工具，虽然当年发了Bioinformatics，后面没有维护更新，废了。 文章： integrOmics: an R package to unravel relationships between two omics datasets Github： https://github.com/cran/integrOmics 这也是一种算法，和icluster类似，主要整合数据聚类，用于细胞或疾病分子分型等。应用场景相对比较单一。 这个包又可称 omicade4: Multiple co-inertia analysis of omics datasets ，即多元协惯量分析。一种多元统计分析方法，类似于PCA的展示吧，比较有限。 Bioconductor： http://bioconductor.org/packages/release/bioc/html/omicade4.html Github： https://github.com/aedin/omicade4 其他还有不少R包做组学数据整合，或是基于新的算法，或是仅针对基因突变和基因表达关系等方面进行关联，相对而言比较冷门，如： 除了以上常用的R包，更多的多组学工具和方法可参考这一篇综述： https://jme.bioscientifica.com/view/journals/jme/62/1/JME-18-0055.xml

spss进行显著性差异分析的方法：首先打开spss软件选择需要的数据；然后右击选择一般线性模型，并选择单变量；接着将变量分别对应移至因变量和协变量，并选择参数估算值；最后单击选项中的继续选项即可。spss进行显著性差异分析的方法：1、首先我们打开SPSS版本23.0软件，找到想要进行编辑处理的数据，这里以药物对身高的影响做显著性分析2、找到上方菜单栏中的分析菜单，鼠标移动至一般线性模型，然后选择单变量，点击鼠标左键选择3、在单变量对话框中，将变量分别对应移至因变量和协变量，这里将身高移动至因变量，药物移动至协变量4、点击右侧菜单的选项，鼠标移动至单变量选项中，选中参数估算值，将参数估算值标记为打勾状态5、选中完成后，单击选项中的继续选项，然后在单变量对话框中单击确定，进行编辑之后的查看操作6、在SPSS的查看器中我们可以看到药物对身高影响的显著性分析，红框中显著性为0＜0.05，具有显著性两个分类变量间的关系，无法直接使用常见的皮尔逊相关系数来表述，多采用频数统计、交叉表卡方检验等过程进行处理，当分类变量的取值较多时，列联表频数的形式就变得更为复杂，很难从中归纳出变量间的关系。对应分析，则是解决分类变量间关系这个复杂问题的有力武器。也称为相应分析，是一种多元统计分析方法，目的是在同时描述各变量分类间关系时，在一个低维度空间中对对应表中的两个分类变量进行关系的描述。常见应用领域如市场研究分析、竞争分析等。先看一个案例对于男性而言，个人职位是否与吸烟有关，假设有人收集了这样的一组数据，如下：数字表示人数，仅从交叉表内数据大小按照热度区分的话，效果大概是这个样子，红色越深的格子表示人数越多：我们发现初级雇员普遍吸烟，中度最多，其他的表现并不明显，总体上很难发现什么规律。除了热图之外，还可以考虑常见的条形图，效果如下：可视化的效果要比前面热图好很多，给人的直观感觉是，职位较高的男性，重度吸烟的比例较低，多数从不吸烟。经过以上两种图示化方法的预处理，我们能从其中总结职位和吸烟关系的把握并不大。SPSS交叉表卡方检验熟悉SPSS统计分析的人可能还会想到，是否可以先采用交叉表卡方检验来观察职位和吸烟之间的关系呢？在SPSS的数据视图下，对数据按频数变量进行加权，然后依次点击【分析】→【描述统计】→【交叉表】，在【交叉表：统计】对话框内勾选【卡方】，其他参数默认设置。来看结果：原假设职位和吸烟两个变量间相互独立，渐进显著性小于0.01，说明两个变量间不完全独立，存在某种关系。

运筹学和多元统计分析相比运筹学难。运筹学相对较难，它不仅需要建立模型，需要数学知识，更需要熟悉所要解决的问题，如管理问题或军事问题。

个人感觉是计量经济学更难一点，因为学计量经济是要求有统计学的基础的，现在经济学很多的前沿问题都会和计量经济有关，这些年的诺贝尔经济学奖也基本都是研究计量经济的，如果你看论文的话，你会发现，统计学的论文还算好的，但是计量经济学的论文就就看不懂的。

书 名：实用多元统计分析作　者：（美）约翰逊（Johnson，R.A.），（美）威克恩（Wichern，D.W.）　著出 版 社：清华大学出版社出版时间：2008-1-1版　次：1页　数：773字　数：印刷时间：2008-1-1开　本：纸　张：胶版纸印　次：1I S B N：9787302165187包　装：平装20098089

我觉得复旦大学出版社的多元统计分析这本书就挺好的，不过是用STATA为主，如果不喜欢这个软件，建议可以看一下金丕焕的医用统计方法这本书

应用多元统计分析朱建平第3版和第4版区别是第4版内容更加丰富。根据查询相关公开信息显示：应用多元统计分析第3版和第4版，作者是朱建平，应用多元统计分析在2016年1月出版了第三版，2021年1月正式出版了第四版，应用多元统计分析朱建平第3版和第4版区别是第4版内容更加丰富。

星相图是雷达图的多元表示形式，它将每个变量的哥哥观察单位的数值表示为一个图形，n个观察单位就有n个图，每个图的每个角表示每个变量。

统计上一般认为大于30个样本数就是大样本，这样就可以减少样本误差，所以老师说至少三十个样品。

library(openxlsx) #加载读取Excel数据包#【输出设置】#setwd("C:/Users/lst89/Documents/mvexer5") #设置目录options(digits=4)par(mar=c(4,4,2,1))#第二章p57-2-1R=matrix(c(1,0.8,0.26,0.67,0.34,0.8,1,0.33,0.59,0.34,0.26,0.33,1,0.37,0.21,0.67,0.59,0.37,1,0.35,0.34,0.34,0.21,0.35,1),nrow = 5,ncol = 5);R #输入数据solve(R) #求逆矩阵R.e=eigen(R,symmetric=T) #symmetric是判断是否为对称阵，R.e #求矩阵的特诊值R.e $ vectors%*%diag(R.e $ values)%*%t(R.e $ vectors)#特征向量#第二章p57-2-2library(openxlsx) #加载读取Excel数据包E2.2=read.xlsx("mvexer5.xlsx","E2.2"); E2.2 #读取mvexer5.xlsx表格E2.2数据breaks = seq(0,3000,by = 300) #按组距为300编制频数表breakshist(E2.2 $ X,breaks,col = 1:7,xlab = "工资(元)",ylab = "频数")#以工资x为横轴，频数y为纵轴，将数据划分为0-3000并以300为度量，绘制7列的彩色直方图hist(E2.2 $ X ,breaks,freq = F,col = 1:7,xlab = "工资(元)",ylab = "频率")Cumsum <- cumsum(E2.2 $ X)cumsumM <- seq(0,96000,by = 3000)hist(Cumsum,M,freq = F,col = 1:12,las = 3,xlab = "工资(元)",ylab = "累积频率")#绘制出累计频率直方图H = hist(E2.2 $ X,breaks = seq(900,3000,300))#正态概率图names(H)data.frame("组中距" = H $ mids,"频数" = H $ counts,"频率" = H $ density*300,"累积频率" = cumsum(H $ density*300))##第二章p57-2-3library(openxlsx) #加载读取Excel数据包E2.3=read.xlsx("mvexer5.xlsx","E2.3"); E2.3 #读取mvexer5.xlsx表格E2.2数据str(E2.3) summary(E2.3) #对数据进行基本统计分析#第三章P84-2.1library(openxlsx)E3.2 = read.xlsx("mvexer5.xlsx",sheet = "E3.2",rowNames = TRUE) #设定参数rowNames=TRUE，即可将第一列字符变量变成数据框的行名，供后期使用E3.2#在Excel文件中mvexer5.xlsx的表单d3.2中选择A1：E22，并复制到剪切板dat = read.table("clipboard",header = T) #将剪切板数据读入数据框dat中dat#数据框标记转换函数msa.X <- function(df){ #将数据框第一列设置为数据框行名 X = df[,-1] #删除数据框df的第一列并赋给X rownames(X) = df[,1] #将df的第一列值赋给X的行名 X #返回新的数值数据框=return（X）}E3.2 = msa.X(dat)E3.2barplot(apply(E3.2,2,mean)) #按行作均值条形图barplot(apply(E3.2,1,mean),las = 3) #修改横坐标标记barplot(apply(E3.2,2,mean)) #按列作均值条图barplot(apply(E3.2,2,median)) #按列作中位数条图barplot(apply(E3.2,2,median),col = 1:8) #按列取色boxplot(E3.2) #按列作箱尾图boxplot(E3.2,horizontal = T) #箱尾图中图形按水平放置#四p119-2-1library(openxlsx) #加载读取Excel数据包E4.1=read.table("clipboard",header = T)E4.1plot(x,y,main = "散点图",xlab = "每周加班时间（小时）",ylab = "每周签发的新保单数目（张）") #绘制散点图cor(E4.1) #相关系数lm4.1 <- lm(E4.1)lm4.1#估计值square_sigma <- t(E4.1)/(10-1-1)#square_sigma <- t(x_hat - y)%*%(x_hat - y)/(10-1-1)square_sigma y = c(3.5,1,4,2,1,3,4.5,1.5,3,5)x = c(825,215,1070,550,480,920,1350,325,670,1215)y_hat <- 46.15 + 251.17*ys <- t(y_hat - x)%*%(y_hat - x)/(10-1-1)s(summary(lm4.1) $ s)^2#求方差分析SR <- t(y_hat - mean(x))%*%(y_hat - mean(x))ST <- t(x - mean(x))%*%(x - mean(x))s_R <- SR/STs_R (summary(lm4.1) $ r.squared)anova(lm4.1) #对回归方程作残差图分析res <- residuals(lm4.1)resplot(y,res,main="残差散点图",xlab="每周签发的新保单数目",ylab="残差")plot(lm4.1) #计算1000张要加班的时间lm4.1_1 <- lm(x ~ y,data = ee4.1)predict(lm4.1_1,newdata = data.frame(y = 1000))lm4.1_1 <- lm(y ~ x,data = ee4.1)predict(lm4.1_1,newdata = data.frame(x = 1000)) #四p119-2-2library(openxlsx)E4.2 = read.xlsx("mvexer5.xlsx",sheet = "E4.2",rowNames = T)(lm4.2 = lm(y ~ x1 + x2,data = E4.2)) #显示多元线性回归模型

主成分分析（Principal Component Analysis，PCA）是一种常用的多元统计分析方法，其优缺点如下：优点：降维效果显著：PCA可以将原始数据集的维度降低，从而方便数据的可视化和处理。减少冗余信息：PCA可以从原始数据中提取出主要的特征，减少冗余信息的影响。去除噪声：PCA可以通过特征值分解的方法去除噪声，提高数据的准确性和可靠性。提高计算效率：PCA通过对协方差矩阵进行特征值分解，可以将大规模数据计算转化为少量特征向量的计算，从而提高计算效率。缺点：对异常值敏感：PCA对异常值比较敏感，可能会导致提取出的主成分偏离真实情况。对数据分布的假设：PCA假设数据符合高斯分布，如果数据分布与该假设不符，则可能导致分析结果不准确。解释性不足：PCA提取的主成分可能难以解释其含义，需要通过额外的分析和解释才能得出结论。受样本量和变量个数限制：PCA的应用需要考虑样本量和变量个数的限制，如果样本量不足或变量过多，可能会导致提取的主成分不具有代表性。

概率论是研究随机现象的学科，数理统计是以概率论为理论基础研究现实世界的数据的规律性，多元统计分析更进一步通过几大过程（方法）深入细致地研究现实世界的数据，而随机过程是动态的概率论，加入了时间指标动态地研究随机现象。概率论、随机过程是理论，统计是应用，侧重点不同。随机过程最难学。

按照参与统计的变量的统计分析可以分为三种。1、一元统计分析，只有一个变量参与统计分析。2、二元统计分析，只有两个变量参与统计分析，3、多元统计分析，多个变量参与统计分析。

《实用多元统计分析》电子书网盘下载免费在线阅读链接：https://pan.baidu.com/s/1E5WdJegMBgc4VodRmIKn8A 提取码：uzab书名：实用多元统计分析豆瓣评分：8.9出版社：清华大学出版社出版年份：2008-11页数：595内容简介：《实用多元统计分析(第6版)》多元统计分析是统计学中内容十分丰富、应用范围极为广泛的一个分支。在自然科学和社会科学的许多学科中，研究者都有可能需要分析处理有多个变量的数据的问题。能否从表面上看起来杂乱无章的数据中发现和提炼出规律性的结论，不仅需要对所研究的专业领域有很好的训练，而且要掌握必要的统计分析工具。对研究者来说，《实用多元统计分析》是学习掌握多元统计分析的各种模型和方法的一本有价值的参考书：首先，它做到了“浅入深出”，既可供初学者入门，又能使有较深基础的人受益；其次，它既侧重于应用，又兼顾必要的推理论证，使学习者既能学到“如何”做，又能在一定程度上了解“为什么”这样做；最后，它内涵丰富、全面，不仅基本包括各种在实际中常用的多元统计分析方法，而且对现代统计学的最新思想和进展有所介绍。作者简介：作者：(美国)约翰逊 (Johnson.R.A.) (美国)威客恩 (Wichern.D.W.) 译者：陈旋 叶俊

《SPSS多元统计分析方法及应用》在阐述了SPSS基本功能的基础上，着重对多元统计分析的各个方法，针对目前部分统计教材以及SPSS丛书存在的问题，以数据分析应用需求为主线，对假设检验、方差分析、非参数检验、回归分析、聚类分析、判别分析、主成分分析、因子分析、对应分析、时间序列分析、信度分析、联合分析、生存分析、神经网络分析和结构方程模型15类方法，按照实际数据分析步骤从基本原理到软件操作进行了深入浅出的论述。本书基于SPSS17.0版本，并在SPSS17.0软件操作后附以独立案例进行分析。本书以自然科学和社会科学各领域研究人员为主要对象，同时也可供相关专业本科生、研究生、专业统计分析人员以及管理决策者进行学习或参考。

拿笔和纸画多元统计分析是从经典统计学中发展起来的一个分支,是一种综合分析方法,它能够在多个对象和对个指标互相关联的情况下分析它们的统计规律

1.1 多元统计分析的历史1.2 多元统计分析的用途1.3 多元统计分析的内容1.4 软件及其在统计分析中的应用1.4.1 强大的统计分析软件1.4.2 完整的数值计算软件1.4.3 免费的数据分析软件思考练习题 2.1 如何收集和整理多元分析资料2.2 数据的数学表达2.3 数据矩阵及R语言表示2.4 数据的R语言表示——数据框2.5 多元数据的R语言调用2.6 多元数据的简单R语言分析思考练习题 3.1 简述3.2 均值条图及R使用3.3 箱尾图及R使用3.4 星相图及R使用3.5 脸谱图及R使用3.6 调和曲线图及R使用3.7 其他多元分析图思考练习题 4.1 变量间的关系分析4.1.1 简单相关分析的R计算4.1.2 一元线性回归分析的R计算4.2 多元线性回归分析4.2.1 多元线性回归模型的建立4.2.2 多元线性回归模型的检验4.3 多元线性相关分析4.3.1 矩阵相关分析4.3.2 复相关分析4.4 回归变量的选择方法4.4.1 变量选择准则4.4.2 逐步回归分析思考练习题 5.1 数据的分类与模型选择5.1.1 变量的取值类型5.1.2 模型选择方式5.2 广义线性模型5.2.1 广义线性模型概述5.2.2 Logistic模型5.2.3 对数线性模型5.3 非线性回归模型5.3.1 一元非线性回归模型及其应用5.3.2 多元非线性回归模型概述5.3.3 多元非线性回归模型的计算思考练习题 6.1 判别分析的概念6.2 线性判别分析6.3 距离判别法6.3.1 两总体距离判别6.3.2 多总体距离判别6.4 Bayes判别法6.4.1 Bayes判别准则6.4.2 正态总体的Bayes判别思考练习题 7.1 聚类分析的概念和类型7.2 聚类统计量7.3 系统聚类法7.3.1 系统聚类法的基本思想7.3.2 系统聚类法的计算公式7.3.3 系统聚类法的基本步骤7.4 kmeans聚类法7.4.1 kmeans聚类的概念7.4.2 kmeans聚类的原理与计算7.5 聚类分析的一些问题思考练习题 8.1 主成分分析的直观解释8.2 主成分分析的性质8.3 主成分分析的步骤8.4 应用主成分分析的注意事项思考练习题 9.1 因子分析的思想9.2 因子分析模型9.3 因子载荷的估计及解释9.3.1 主因子估计法9.3.2 极大似然估计法9.3.3 因子载荷的统计意义9.4 因子旋转方法9.5 因子得分计算9.6 因子分析的步骤9.7 实际中如何进行因子分析思考练习题 10.1 对应分析的提出10.2 对应分析的基本原理10.3 对应分析的计算步骤10.4 对应分析应注意的几个问题思考练习题 11.1 引言11.2 典型相关分析的基本架构11.3 典型相关分析的基本原理11.4 典型相关系数的显著性检验11.5 典型相关系数及变量的计算思考练习题 12.1 MDS的基本理论和方法12.2 MDS的古典解12.3 非度量方法12.4 多维标度法的计算过程思考练习题 13.1 综合评价的基本概念13.2 综合评价中指标体系的构建13.2.1 选择并构建综合评价指标体系13.2.2 确定观测指标的量纲方法13.2.3 综合评价指标的合成方法13.2.4 确定评价指标的权数13.3 综合评价方法及其应用13.3.1 综合评分法13.3.2 层次分析法思考练习题 14.1 关于R语言14.1.1 什么是R语言14.1.2 为什么要用R语言14.1.3 R语言进行统计分析的优势和缺点14.2 关于Rstat软件14.2.1 Rstat简介14.2.2 Rstat使用简介 【案例1】基于R语言的统计计算框架【案例2】多元数据的基本统计分析【案例3】广东省各地区城市现代化水平的直观分析【案例4】财政收入的多因素分析案例分析题【案例5】年龄和性别对服务产品观点的差异分析案例分析题【案例6】企业财务状况的判别分析案例分析题【案例7】我国区域经济的综合评价案例分析题【案例8】广东省各地区电信业发展情况综合分析案例分析题【案例9】因子分析在上市公司经营业绩评价中的应用案例分析题【案例10】对应分析在市场细分和产品定位中的应用案例分析题【案例11】农村居民收入和支出的典型相关分析案例分析题【案例12】国内各地区工资水平分析案例分析题附录A R使用界面和命令附录B R语言包及其函数附录C 自编R语言包及函数参考文献……

1. 因子分析模型 因子分析法是从研究变量内部相关的依赖关系出发，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。它的基本思想是将观测变量进行分类，将相关性较高，即联系比较紧密的分在同一类中，而不同类变量之间的相关性则较低，那么每一类变量实际上就代表了一个基本结构，即公共因子。对于所研究的问题就是试图用最少个数的不可测的所谓公共因子的线性函数与特殊因子之和来描述原来观测的每一分量。 因子分析的基本思想： 把每个研究变量分解为几个影响因素变量，将每个原始变量分解成两部分因素，一部分是由所有变量共同具有的少数几个公共因子组成的，另一部分是每个变量独自具有的因素，即特殊因子因子分析模型描述如下： （1）X = (x1，x2，…，xp)￠是可观测随机向量，均值向量E(X)=0，协方差阵Cov(X)=∑，且协方差阵∑与相关矩阵R相等（只要将变量标准化即可实现）。 （2）F = (F1，F2，…，Fm)￠ （m<p）是不可测的向量，其均值向量E(F)=0，协方差矩阵Cov(F) =I，即向量的各分量是相互独立的。 （3）e = (e1，e2，…，ep)￠与F相互独立，且E(e)=0， e的协方差阵∑是对角阵，即各分量e之间是相互独立的，则模型： x1 = a11F1+ a12F2 +…+a1mFm + e1 x2 = a21F1+a22F2 +…+a2mFm + e2 ……… xp = ap1F1+ ap2F2 +…+apmFm + ep 称为因子分析模型，由于该模型是针对变量进行的，各因子又是正交的，所以也称为R型正交因子模型。 其矩阵形式为： x =AF + e . 其中： x=，A=，F=，e= 这里， （1）m ￡ p； （2）Cov(F，e)=0，即F和e是不相关的； （3）D(F) = Im ，即F1，F2，…，Fm不相关且方差均为1； D(e)=，即e1，e2，…，ep不相关，且方差不同。 我们把F称为X的公共因子或潜因子，矩阵A称为因子载荷矩阵，e 称为X的特殊因子。 A = (aij)，aij为因子载荷。数学上可以证明，因子载荷aij就是第i变量与第j因子的相关系数，反映了第i变量在第j因子上的重要性。 2. 模型的统计意义 模型中F1，F2，…，Fm叫做主因子或公共因子，它们是在各个原观测变量的表达式中都共同出现的因子，是相互独立的不可观测的理论变量。公共因子的含义，必须结合具体问题的实际意义而定。e1，e2，…，ep叫做特殊因子，是向量x的分量xi(i=1，2，…，p)所特有的因子，各特殊因子之间以及特殊因子与所有公共因子之间都是相互独立的。模型中载荷矩阵A中的元素(aij)是为因子载荷。因子载荷aij是xi与Fj的协方差，也是xi与Fj的相关系数，它表示xi依赖Fj的程度。可将aij看作第i个变量在第j公共因子上的权，aij的绝对值越大(|aij|￡1)，表明xi与Fj的相依程度越大，或称公共因子Fj对于xi的载荷量越大。为了得到因子分析结果的经济解释，因子载荷矩阵A中有两个统计量十分重要，即变量共同度和公共因子的方差贡献。 因子载荷矩阵A中第i行元素之平方和记为hi2，称为变量xi的共同度。它是全部公共因子对xi的方差所做出的贡献，反映了全部公共因子对变量xi的影响。hi2大表明x的第i个分量xi对于F的每一分量F1，F2，…，Fm的共同依赖程度大。 将因子载荷矩阵A的第j列( j =1，2，…，m)的各元素的平方和记为gj2，称为公共因子Fj对x的方差贡献。gj2就表示第j个公共因子Fj对于x的每一分量xi(i= 1，2，…，p)所提供方差的总和，它是衡量公共因子相对重要性的指标。gj2越大，表明公共因子Fj对x的贡献越大，或者说对x的影响和作用就越大。如果将因子载荷矩阵A的所有gj2 ( j =1，2，…，m)都计算出来，使其按照大小排序，就可以依此提炼出最有影响力的公共因子。 3. 因子旋转 建立因子分析模型的目的不仅是找出主因子，更重要的是知道每个主因子的意义，以便对实际问题进行分析。如果求出主因子解后，各个主因子的典型代表变量不很突出，还需要进行因子旋转，通过适当的旋转得到比较满意的主因子。 旋转的方法有很多，正交旋转(orthogonal rotation)和斜交旋转(oblique rotation)是因子旋转的两类方法。最常用的方法是最大方差正交旋转法(Varimax)。进行因子旋转，就是要使因子载荷矩阵中因子载荷的平方值向0和1两个方向分化，使大的载荷更大，小的载荷更小。因子旋转过程中，如果因子对应轴相互正交，则称为正交旋转；如果因子对应轴相互间不是正交的，则称为斜交旋转。常用的斜交旋转方法有Promax法等。 4.因子得分 因子分析模型建立后，还有一个重要的作用是应用因子分析模型去评价每个样品在整个模型中的地位，即进行综合评价。例如地区经济发展的因子分析模型建立后，我们希望知道每个地区经济发展的情况，把区域经济划分归类，哪些地区发展较快，哪些中等发达，哪些较慢等。这时需要将公共因子用变量的线性组合来表示，也即由地区经济的各项指标值来估计它的因子得分。 设公共因子F由变量x表示的线性组合为： Fj = uj1 xj1+ uj2 xj2+…+ujpxjp j=1，2，…，m 该式称为因子得分函数，由它来计算每个样品的公共因子得分。若取m=2，则将每个样品的p个变量代入上式即可算出每个样品的因子得分F1和F2，并将其在平面上做因子得分散点图，进而对样品进行分类或对原始数据进行更深入的研究。 但因子得分函数中方程的个数m小于变量的个数p，所以并不能精确计算出因子得分，只能对因子得分进行估计。估计因子得分的方法较多，常用的有回归估计法，Bartlett估计法，Thomson估计法。 （1）回归估计法 F = X b = X (X ￠X)-1A￠ = XR-1A￠ (这里R为相关阵，且R = X ￠X )。 （2）Bartlett估计法 Bartlett估计因子得分可由最小二乘法或极大似然法导出。 F = [(W-1/2A)￠ W-1/2A]-1(W-1/2A)￠ W-1/2X = (A￠W-1A)-1A￠W-1X （3）Thomson估计法 在回归估计法中，实际上是忽略特殊因子的作用，取R = X ￠X，若考虑特殊因子的作用，此时R = X ￠X＋W，于是有： F = XR-1A￠ = X (X ￠X＋W)-1A￠ 这就是Thomson估计的因子得分，使用矩阵求逆算法(参考线性代数文献)可以将其转换为： F = XR-1A￠ = X (I+A￠W-1A)-1W-1A￠ 5. 因子分析的步骤 因子分析的核心问题有两个：一是如何构造因子变量；二是如何对因子变量进行命名解释。因此，因子分析的基本步骤和解决思路就是围绕这两个核心问题展开的。 （i）因子分析常常有以下四个基本步骤： （1）确认待分析的原变量是否适合作因子分析。 （2）构造因子变量。 （3）利用旋转方法使因子变量更具有可解释性。 （4）计算因子变量得分。 （ii）因子分析的计算过程： （1）将原始数据标准化，以消除变量间在数量级和量纲上的不同。 （2）求标准化数据的相关矩阵； （3）求相关矩阵的特征值和特征向量； （4）计算方差贡献率与累积方差贡献率； （5）确定因子： 设F1，F2，…， Fp为p个因子，其中前m个因子包含的数据信息总量（即其累积贡献率）不低于80%时，可取前m个因子来反映原评价指标； （6）因子旋转： 若所得的m个因子无法确定或其实际意义不是很明显，这时需将因子进行旋转以获得较为明显的实际含义。 （7）用原指标的线性组合来求各因子得分： 采用回归估计法，Bartlett估计法或Thomson估计法计算因子得分。 （8）综合得分 以各因子的方差贡献率为权，由各因子的线性组合得到综合评价指标函数。 F = (w1F1+w2F2+…+wmFm)／(w1+w2+…+wm ) 此处wi为旋转前或旋转后因子的方差贡献率。 （9）得分排序：利用综合得分可以得到得分名次。 在采用多元统计分析技术进行数据处理、建立宏观或微观系统模型时，需要研究以下几个方面的问题： · 简化系统结构，探讨系统内核。可采用主成分分析、因子分析、对应分析等方法，在众多因素中找出各个变量最佳的子集合，从子集合所包含的信息描述多变量的系统结果及各个因子对系统的影响。“从树木看森林”，抓住主要矛盾，把握主要矛盾的主要方面，舍弃次要因素，以简化系统的结构，认识系统的内核。 · 构造预测模型，进行预报控制。在自然和社会科学领域的科研与生产中，探索多变量系统运动的客观规律及其与外部环境的关系，进行预测预报，以实现对系统的最优控制，是应用多元统计分析技术的主要目的。在多元分析中，用于预报控制的模型有两大类。一类是预测预报模型，通常采用多元线性回归或逐步回归分析、判别分析、双重筛选逐步回归分析等建模技术。另一类是描述性模型，通常采用聚类分析的建模技术。 · 进行数值分类，构造分类模式。在多变量系统的分析中，往往需要将系统性质相似的事物或现象归为一类。以便找出它们之间的联系和内在规律性。过去许多研究多是按单因素进行定性处理，以致处理结果反映不出系统的总的特征。进行数值分类，构造分类模式一般采用聚类分析和判别分析技术。 如何选择适当的方法来解决实际问题，需要对问题进行综合考虑。对一个问题可以综合运用多种统计方法进行分析。例如一个预报模型的建立，可先根据有关生物学、生态学原理，确定理论模型和试验设计；根据试验结果，收集试验资料；对资料进行初步提炼；然后应用统计分析方法(如相关分析、逐步回归分析、主成分分析等)研究各个变量之间的相关性，选择最佳的变量子集合；在此基础上构造预报模型，最后对模型进行诊断和优化处理，并应用于生产实际。 Rotated Component Matrix，就是经转轴后的因子负荷矩阵， 当你设置了因子转轴后，便会产生这结果。 转轴的是要得到清晰的负荷形式，以便研究者进行因子解释及命名。 SPSS的Factor Analysis对话框中，有个Rotation钮，点击便会弹出Rotation对话框， 其中有5种因子旋转方法可选择： 1.最大变异法(Varimax)：使负荷量的变异数在因子内最大，亦即，使每个因子上具有最高载荷的变量数最少。 2.四次方最大值法(Quartimax)：使负荷量的变异数在变项内最大，亦即，使每个变量中需要解释的因子数最少。 3.相等最大值法(Equamax)：综合前两者，使负荷量的变异数在因素内与变项内同时最大。 4.直接斜交转轴法(Direct Oblimin)：使因素负荷量的差积（cross-products）最小化。 5.Promax 转轴法：将直交转轴(varimax)的结果再进行有相关的斜交转轴。因子负荷量取2，4，6次方以产生接近0但不为0的值，藉以找出因子间的相关，但仍保有最简化因素的特性。 上述前三者属於「直交(正交)转轴法」(Orthogonal Rotations)，在直交转轴法中，因子与因子之间没有相关，因子轴之间的夹角等於90 ufa01。后两者属於「斜交转轴」(oblique rotations)，表示因子与因子之间彼此有某种程ufa01的相关，因素轴之间的夹角uf967是90ufa01。 直交转轴法的优点是因子之间提供的讯息uf967会重叠，受访者在某一个因子的分uf969与在其他因子的分uf969，彼此独uf9f7互uf967相关；缺点是研究迫使因素之间uf967相关，但这种情况在实际的情境中往往并不常存在。至於使用何种转轴方式，须视乎研究题材、研究目的及相关理论，由研究者自行设定。 在根据结果解释因子时，除了要看因子负荷矩阵中，因子对哪些变量呈高负荷，对哪些变量呈低负荷，还须留意之前所用的转轴法代表的意义。2,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。 （1）主成分分析的原理及基本思想。原理：设法将原来变量重新组合成一组新的互相无关的几个综合变量，同时根据实际需要从中可以取出几个较少的总和变量尽可能多地反映原来变量的信息的统计方法叫做主成分分析或称主分量分析，也是数学上处理降维的一种方法。基本思想：主成分分析是设法将原来众多具有一定相关性（比如P个指标），重新组合成一组新的互相无关的综合指标来代替原来的指标。通常数学上的处理就是将原来P个指标作线性组合，作为新的综合指标。最经典的做法就是用F1（选取的第一个线性组合，即第一个综合指标）的方差来表达，即Var(F1)越大，表示F1包含的信息越多。因此在所有的线性组合中选取的F1应该是方差最大的，故称F1为第一主成分。如果第一主成分不足以代表原来P个指标的信息，再考虑选取F2即选第二个线性组合，为了有效地反映原来信息，F1已有的信息就不需要再出现再F2中，用数学语言表达就是要求Cov(F1, F2)=0，则称F2为第二主成分，依此类推可以构造出第三、第四，……，第P个主成分。（2）步骤Fp=a1mZX1+a2mZX2+……+apmZXp 其中a1i, a2i, ……,api(i=1,……,m)为X的协方差阵∑的特征值多对应的特征向量，ZX1, ZX2, ……, ZXp是原始变量经过标准化处理的值，因为在实际应用中，往往存在指标的量纲不同，所以在计算之前须先消除量纲的影响，而将原始数据标准化，本文所采用的数据就存在量纲影响[注：本文指的数据标准化是指Z标准化]。A=(aij)p×m=(a1,a2,…am,)，Rai=λiai，R为相关系数矩阵，λi、ai是相应的特征值和单位特征向量,λ1≥λ2≥…≥λp≥0 。进行主成分分析主要步骤如下：1. 指标数据标准化（SPSS软件自动执行）；2. 指标之间的相关性判定；3. 确定主成分个数m；4. 主成分Fi表达式；5. 主成分Fi命名；选用以上两种方法时的注意事项如下：1、因子分析中是把变量表示成各因子的线性组合，而主成分分析中则是把主成分表示成个变量的线性组合。 2、主成分分析的重点在于解释个变量的总方差，而因子分析则把重点放在解释各变量之间的协方差。 3、主成分分析中不需要有假设(assumptions)，因子分析则需要一些假设。因子分析的假设包括：各个共同因子之间不相关，特殊因子（specific factor）之间也不相关，共同因子和特殊因子之间也不相关。 4、主成分分析中，当给定的协方差矩阵或者相关矩阵的特征值是唯一的时候，的主成分一般是独特的；而因子分析中因子不是独特的，可以旋转得到不同的因子。 5、在因子分析中，因子个数需要分析者指定（spss根据一定的条件自动设定，只要是特征值大于1的因子进入分析），而指定的因子数量不同而结果不同。在主成分分析中，成分的数量是一定的，一般有几个变量就有几个主成分。和主成分分析相比，由于因子分析可以使用旋转技术帮助解释因子，在解释方面更加有优势。大致说来，当需要寻找潜在的因子，并对这些因子进行解释的时候，更加倾向于使用因子分析，并且借助旋转技术帮助更好解释。而如果想把现有的变量变成少数几个新的变量（新的变量几乎带有原来所有变量的信息）来进入后续的分析，则可以使用主成分分析。当然，这中情况也可以使用因子得分做到。所以这中区分不是绝对的。 总得来说，主成分分析主要是作为一种探索性的技术，在分析者进行多元数据分析之前，用主成分分析来分析数据，让自己对数据有一个大致的了解是非常重要的。主成分分析一般很少单独使用：a，了解数据。(screening the data)，b，和cluster analysis一起使用，c，和判别分析一起使用，比如当变量很多，个案数不多，直接使用判别分析可能无解，这时候可以使用主成份发对变量简化。（reduce dimensionality）d，在多元回归中，主成分分析可以帮助判断是否存在共线性（条件指数），还可以用来处理共线性。 在算法上，主成分分析和因子分析很类似，不过，在因子分析中所采用的协方差矩阵的对角元素不在是变量的方差，而是和变量对应的共同度（变量方差中被各因子所解释的部分）。 (1)了解如何通过SPSS因子分析得出主成分分析结果。首先，选择SPSS中Analyze－Data Reduction－Factor…，在Extraction…对话框中选择主成分方法提取因子，选择好因子提取个数标准后点确定完成因子分析。打开输出结果窗口后找到Total Variance Explained表和Component Matrix表。将Component Matrix表中第一列数据分别除以Total Variance Explained表中第一特征根值的开方得到第一主成分表达式系数，用类似方法得到其它主成分表达式。打开数据窗口，点击菜单项的Analyze－Descriptive Statistics－Descriptives…，在打开的新窗口下方构选Save standardized values as variables，选定左边要分析的变量。点击Options，只构选Means，点确定后既得待分析变量的标准化新变量。选择菜单项Transform－Compute…，在Target Variable中输入：Z1（主成分变量名，可以自己定义），在Numeric Expression中输入例如：0.412（刚才主成分表达式中的系数）*Z人口数（标准化过的新变量名）+0.212*Z第一产业产值+…，点确定即得到主成分得分。通过对主成分得分的排序即可进行各个个案的综合评价。很显然，这里的过程分为四个步骤：Ⅰ.选主成分方法提取因子进行因子分析。Ⅱ.计算主成分表达式系数。Ⅲ.标准化数据。Ⅳ.计算主成分得分。 我们的程序也将依该思路展开开发。（2）对为何要将Component Matrix表数据除以特征根开方的解释我们学过主成分分析和因子分析后不难发现，原来因子分析时的因子载荷矩阵就是主成分分析特征向量矩阵乘以对应特征根开方值的对角阵。而Component Matrix表输出的恰是因子载荷矩阵，所以求主成分特征向量自然是上面描述的逆运算。 成功启动程序后选定分析变量和主成分提取方法即可在数据窗口输出得分和在OUTPUT窗口输出主成分表达式。3,聚类分析(Cluster Analysis) 聚类分析是直接比较各事物之间的性质，将性质相近的归为一类，将性质差别较大的归入不同的类的分析技术 。 在市场研究领域，聚类分析主要应用方面是帮助我们寻找目标消费群体，运用这项研究技术，我们可以划分出产品的细分市场，并且可以描述出各细分市场的人群特征，以便于客户可以有针对性的对目标消费群体施加影响，合理地开展工作。 4.判别分析(Discriminatory Analysis) 判别分析(Discriminatory Analysis)的任务是根据已掌握的1批分类明确的样品，建立较好的判别函数，使产生错判的事例最少，进而对给定的1个新样品，判断它来自哪个总体。根据资料的性质，分为定性资料的判别分析和定量资料的判别分析；采用不同的判别准则，又有费歇、贝叶斯、距离等判别方法。 费歇（FISHER）判别思想是投影，使多维问题简化为一维问题来处理。选择一个适当的投影轴，使所有的样品点都投影到这个轴上得到一个投影值。对这个投影轴的方向的要求是：使每一类内的投影值所形成的类内离差尽可能小，而不同类间的投影值所形成的类间离差尽可能大。贝叶斯（BAYES）判别思想是根据先验概率求出后验概率，并依据后验概率分布作出统计推断。所谓先验概率，就是用概率来描述人们事先对所研究的对象的认识的程度；所谓后验概率，就是根据具体资料、先验概率、特定的判别规则所计算出来的概率。它是对先验概率修正后的结果。 距离判别思想是根据各样品与各母体之间的距离远近作出判别。即根据资料建立关于各母体的距离判别函数式，将各样品数据逐一代入计算，得出各样品与各母体之间的距离值，判样品属于距离值最小的那个母体。 5.对应分析(Correspondence Analysis) 对应分析是一种用来研究变量与变量之间联系紧密程度的研究技术。 运用这种研究技术，我们可以获取有关消费者对产品品牌定位方面的图形，从而帮助您及时调整营销策略，以便使产品品牌在消费者中能树立起正确的形象。 这种研究技术还可以用于检验广告或市场推广活动的效果，我们可以通过对比广告播出前或市场推广活动前与广告播出后或市场推广活动后消费者对产品的不同认知图来看出广告或市场推广活动是否成功的向消费者传达了需要传达的信息。

多元统计分析是从经典统计学中发展起来的一个分支，是一种综合分析方法，它能够在多个对象和对个指标互相关联的情况下分析它们的统计规律，很适合农业科学研究的特点。主要内容包括多元正态分布及其抽样分布、多元正态总体的均值向量和协方差阵的假设检验、多元方差分析、直线回归与相关、多元线性回归与相关(Ⅰ)和(Ⅱ)、主成分分析与因子分析、判别分析与聚类分析、Shannon信息量及其应用。简称多元分析。当总体的分布是多维（多元）概率分布时，处理该总体的数理统计理论和方法。数理统计学中的一个重要的分支学科统计分析是指运用统计方法及与分析对象有关的知识，从定量与定性的结合上进行的研究活动。它是继统计设计、统计调查、统计整理之后的一项十分重要的工作，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。它又是在一定的选题下，集分析方案的设计、资料的搜集和整理而展开的研究活动。系统、完善的资料是统计分析的必要条件

bivariate analysis：二元分析、双变量分析双变量分析是两个变量统计分析技术在社会研究中的运用。又称二元分析。它的分类方法很多，主要有按变量层次分类和按功能分类。双变量分析为统计方法的一种，包含了许多的方法，最基本的为单变量，再延伸出来的多变量分析。统计资料中有两个变量（或称因素、指标）以上，同时存在时的统计分析，是统计学的重要分支，是单变量统计的发展。统计学中的多变量统计分析起源于医学和心理学。1930年代它在理论上发展很快，但由于计算复杂，实际应用很少。1970年代以来由于计算机的蓬勃发展和普及，双变量统计分析已渗入到几乎所有的学科。到80年代后期，计算机软件包已很普遍，使用也方便，因此多变量分析方法也更为普及。变量统计分析（Multivariate Statistical Analysis),又称多元统计分析，简称多变量分析，为统计学的一支，常用於管理科学、社会科学和生命科学等领域中。多变量分析主要用於分析拥有多个变数的资料，探讨资料彼此之间的关联性或是釐清资料的结构，而有别於传统统计方法所著重的参数估计以及假设检定。由於多变量分析方法需要复杂且大量的计算，因此多借助电脑来进行运算，常用的统计套装软体有SAS、SPSS、Statistica等。常见分析方法主成分分析（Principal Component Analysis, PCA）因素分析（Factor Analysis）判别分析（Discriminant Analysis）群集分析（Cluster Analysis）典型相关分析（Canonical Correlation Analysis, CCA）结构方程式模式（Structural Equation Model, SEM）线性结构相关模式（Linear Structure Relation, LISREL）- 为SEM成员

为了从大量数据中提取 有效 的信息，可以通过计算一些通称为 描述统计量 的 概括性数字 来对样本数据进行分析，进而推断 总体特征 。 常用的描述统计量有：样本均值、样本方差（标准差）、样本协方差、变异系数、样本相关系数、偏度（峰度） 反映样本数据集中趋势的统计量，是对单个变量样本数据取值一般水平的描述。 样本方差和样本标准差都是衡量一个样本波动大小的量，样本方差或样本标准差越大，样本数据的波动就越大。 反映数据离散趋势的统计量，可以描述样本数据的分布程度。协方差分析实质是利用线性回归的方法消除了混杂因素的影响进行的方差分析。 参考方差的计算公式可以得到协方差公式： 即消除测量尺度和量纲的影响后，反映数据离散程度的绝对值的量。它是原始数据标准差与原始数据平均数的比。 又称皮尔逊（Pearson）积矩相关系数，是协方差标准化后的形式，反映2个现象之间相关关系密切程度。 均值 步骤：分析->描述统计->频率，单击Statistics按钮，如图： （篇幅过长，见另一篇 SPSS与统计图 ）

1. 应用统计学与R语言实现学习笔记（十）——聚类分析 ) 2. 厦门大学-多元统计分析 3. DBSCAN 密度聚类法 4. 四大聚类算法（KNN、Kmeans、密度聚类、层次聚类） 俗话说，物以类聚，人以群分。聚类在日常生活中，非常常见. 就是将相似的物体，放在一起. 聚类的目的 ——根据已知数据（ 一批观察个体的许多观测指标） ， 按照一定的数学公式计算各观察个体或变量（指标）之间亲疏关系的统计量（距离或相关系数等）。 根据某种准则（ 最短距离法、最长距离法、中间距离法、重心法等），使同一类内的差别较小，而类与类之间的差别较大，最终将观察个体或变量分为若干类。 根据分类的对象可将聚类分析分为： 样品间亲疏程度的测度 研究样品或变量的亲疏程度的数量指标有两种，一种叫相似系数，性质越接近的变量或样品，它们的相似系数越接近于1，而彼此无关的变量或样品它们的相似系数则越接近于0，相似的为一类，不相似的为不同类；另一种叫距离，它是将每一个样品看作p维空间的一个点，并用某种度量测量点与点之间的距离，距离较近的归为一类，距离较远的点属于不同的类。 变量之间的聚类即R型聚类分析，常用相似系数来测度变量之间的亲疏程度。 而样品之间的聚类即Q型聚类分析，则常用距离来测度样品之间的亲疏程度。 距离 假使每个样品有p个变量，则每个样品都可以看成p维空间中的一个点， n个样品就是p维空间中的n个点，则第i样品与第j样品之间的距离可以进行计算。 几种常用方式度量： 欧式距离 L2（Euclidean distance）--- 常用 马氏距离（Mahalanobis distance）---协方差矩阵 Minkowski测度（ Minkowski metric） Canberra测度（Canberra metric） 有了距离衡量度量，我们可以计算两两的距离，就得到距离矩阵~ 比如：下面用dist 计算距离的方法 定义了距离之后，怎样找到"合理"的规则，使相似的/距离小的个体聚成一个族群？ 考虑所有的群组组合显然在计算上很难实现，所以一种常用的聚类方法为层次聚类/系统聚类（hierarchical clustering） 从系统树图中可以看出，我们需要度量族群与族群之间的距离，不同的定义方法决定了不同的聚类结果： 计算族群距离的三种方法的比较： （可以看到都是小小的族群合并在一起，因为让方差增加最小，倾向与合并小群体） 一般情况，我们得到系统树，需要对树进行切割. 如下图一条条竖线. 层次聚类族群数的选择： 1、建立n个初始族群，每个族群中只有一个个体 2、计算n个族群间的距离矩阵 3、合并距离最小的两个族群 4、计算新族群间的距离矩阵。如果组别数为1，转步骤5；否则转步骤3 5、绘制系统树图 6、选择族群个数 在层次聚类中，一旦个体被分入一个族群，它将不可再被归入另一个族群,故现在介绍一个“非层次”的聚类方法——分割法（Partition）。最常用的分割法是k-均值（k-Means）法 k-均值法试图寻找 个族群 的划分方式，使得划分后的族群内方差和（within-group sum of squares，WGSS）最小. 思路也是将相近的样本,聚在一起，使得组内方差小，组间方差大. ① 选定 个“种子”（Cluster seeds）作为初始族群代表 ② 每个个体归入距离其最近的种子所在的族群 ③ 归类完成后，将新产生的族群的质心定为新的种子 ④ 重复步骤2和3，直到不再需要移动 ⑤ 选择不同的k 值，计算WGSS,找到拐点确定最合适的K. 有多种初始种子的选取方法可供选择： 1、在相互间隔超过某指定最小距离的前提下，随机选择k个个体 2、选择数据集前k个相互间隔超过某指定最小距离的个体 3、选择k个相互距离最远的个体 4、选择k个等距网格点（Grid points），这些点可能不是数据集的点 可以想到，左侧的点收敛更快得到全局最优；左侧可能聚类效果一般，或者收敛非常慢，得到局部最优. 我们的目标是使得WGSS足够小，是否应该选取k使得WGSS最小？ 我们需要选择一个使得WGSS足够小（但不是最小）的k值.（PS: 族群内方差和最小时候，k=n,此时WGSS为0，此时是过拟合问题~） 当我们分部计算k=1,2,3,4,5... 时候，WGSS值，就可以绘制下面碎石图。及WGSS 随着k 变化过程。k 越大，WGSS越小.

用stata进行平稳性检验的方法：1、点击面板上的额ADF检验2、在打开的对话框中输入命令dfuller，就开始了平稳性检验Stata是一套提供其使用者数据分析、数据管理以及绘制专业图表的完整及整合性统计软件。它提供许许多多功能，包含线性混合模型、均衡重复反复及多项式普罗比模式。Stata的统计功能很强，除了传统的统计分析方法外，还收集了近20年发展起来的新方法，如Cox比例风险回归，指数与Weibull回归，多类结果与有序结果的logistic回归，Poisson回归，负二项回归及广义负二项回归，随机效应模型等。

本书是在河北省精品课“多元统计分析”课程建设的基础上，贴近省属院校实际，以学生的应用分析技能为主要培养目标，以方法、案例引导，对学生开展方法学习、案例分析、数据处理、结果讨论、文献阅读和论文撰写全方位的应用分析技能训练，是一本主要面向省属院校统计学各专业和其他相关专业的高年级本科生或研究生的应用型教材。 多元统计分析是统计学科中的一个重要分支，在自然科学、社会科学等领域具有广泛的应用，是探索多元世界强有力的工具。河北经贸大学的“多元统计分析”课程是统计学各专业的主干课程，是河北省的省级精品课程。在精品课程建设的过程中，我们结合丰富的教学、科研实践和大量鲜活的案例，贴近省属院校实际，以学生的应用分析技能为主要培养目标，以方法、案例引导进行多元统计分析方法的学习。　　作为省属院校，我们切身体会到应用分析能力的培养对学生未来发展的重要性，也切实感受到国内纯应用性专业教材匮乏的无奈。因此，我们在建设省级精品课程的同时，结合科研和教学经验，紧贴应用分析技能培养这条省属院校学生培养与就业的生命线，编写了这本以应用为主线、以方法与软件相结合更好地解决实际问题为核心的《应用多元统计分析》教材。　　本书用浅显的语言阐明各种多元统计方法的功能和原理，针对具体的案例，通过在国内广泛使用的统计分析软件SPSS，讲授方法的上机实现和应用，尽可能详尽地介绍统计软件的各种操作选项和提供数据处理结果的解释，结合文献阅读和论文撰写对学生进行应用分析技能的培养。　　本书涵盖了常用的多元统计分析方法，是一本主要面向省属院校统计学和经济学、管理学、生物医学统计等有关专业的高年级本科生或研究生的应用型教材和教学参考书，也可作为社会统计工作者和数据分析人员的实用参考书。　　本书在编写过程中，研究生孟杰、刘扬、冯丽红、李圣瑜、俱翠、胡一帆、王洪彪做了大量的基础性工作，清华大学出版社对教材的编写和出版给予了大力支持，陈明编辑为本书做了大量的组织工作，在此一并表示感谢！由于作者水平有限，书中难免出现疏漏和错误，希望广大读者提出宝贵意见，以便进一步修改。李春林　　2013年7月于石家庄 作者： 党耀国 米传民 钱吴永丛书名： 21世纪经济管理精品教材.管理科学与工程系列出版社：清华大学出版社ISBN：9787302283560上架时间：2012-6-18出版日期：2012 年5月开本：16开页码：186版次：1-1所属分类： 经济管理 经济管理学书籍《应用多元统计分析》系统地介绍了多元统计分析中的经典理论和方法，重点讲解多元正态总体的参数估计和假设检验、聚类分析、判别分析、主成分分析、因子分析、对应分析及典型相关分析。力求以统计思想为主线，以spss软件为工具，深入浅出地介绍各种多元统计方法的理论和应用；以大量实际问题为背景，介绍多元统计分析的基本概念和方法，具有很强的实用性；在基本原理和方法的介绍方面，尽量避免复杂的理论证明，通过大量通俗易懂的例子进行理论方法的讲解，具有较强的趣味性，又不失理论性，理论难度由浅人深，适合不同层次的读者。《应用多元统计分析》将spss软件的学习和案例分析有机结合，体现了多元统计分析方法的应用，并配备有多媒体教学课件，既可作为经济类、管理类等有关专业的高年级本科生或研究生教材，也适合自学多元统计分析的读者阅读参考。同时，也可作为市场研究、数据分析等领域实际工作者的多维数据分析参考书。 《应用多元统计分析》第1章多元统计分析概述1．1引言1．2多元统计分析的应用背景第2章多元正态分布及其参数估计2．1基本概念2．2多元正态分布2．3多元正态分布的参数估计习题第3章多元正态分布均值向量和协方差阵的检验3．1均值向量的检验3．2协方差阵的检验习题第4章聚类分析4．1聚类分析的概念4．2距离与相似系数4．3系统聚类方法4．4动态聚类方法4．5实例分析习题.第5章判别分析5．1判别分析的概念5．2距离判别法5．3费歇尔判别法5．4贝叶斯判别法5．5逐步判别法5．6实例分析习题第6章主成分分析6．1主成分分析的概念及基本思想6．2总体主成分分析的数学模型及几何解6．3样本主成分分析6．4主成分分析的综合评价6．5主成分回归分析6．6实例分析习题第7章因子分析7．1因子分析的概念7．2因子分析的数学模型7．3因子载荷矩阵的求解7．4因子旋转7．5因子得分7．6变量间的相关性检验7．7实例分析习题第8章对应分析8．1对应分析方法及其基本思想8．2对应分析方法的基本原理8．3实例分析习题第9章典型相关分析9．1典型相关分析的基本概念及基本思想9．2总体典型相关分析9．3样本典型相关分析9．4实例分析习题第10章spss在多元统计分析中的应用10．1spss概述．10．2spss在多因素方差分析中的应用10．3spss在判别分析中的应用10．4spss在聚类分析中的应用10．5spss在因子分析与主成分分析中的应用10．6spss在对应分析中的应用10．7spss在典型相关分析中的应用参考文献

1、首先用统计学原理，研究各种感兴趣领域的知识。2、其次统计推断就是根据从总体中观测到的部分数据对总体中我们感兴趣的未知部分作出推测，这种推测必然伴有某种程度的不确定性，需要用概率来表明其可靠程度。3、最后人们对于预测和解释影响一个对象所属类别的关系感兴趣。

首先p＜α代表有显著性差异。通常我们会提前令α=0.05，α也叫犯第一类错误的概率，即拒绝了实际上正确的假设的概率。当p＜α时，也就是你题干所提到的“有的是小于0.05”时，我们发现此时拒绝原假设犯错误的概率可以接受（我们认为小于α就是可以接受的范畴），因此我们拒绝原假设，并认为“有显著差异”。这里的“显著”，在英文里是“significance”，具体指代什么取决于你的原假设是什么。比如我们进行正态性检验，H0是总体服从正态分布，那么“显著”指的就是这批数据的分布情况与正态分布之间有显著差异。由于我们进行假设检验，都是为了他能推翻原假设，也就是希望拒绝原假设，所以正常情况下都是希望p越小越好，也就是你所说的“小于0.05”是希望发生的情况，也叫其具备显著性。而正态假设，在我眼里是没有用的假设，因为这一类假设的H0是服从正态分布，而你检验的目的想必也是希望他服从正态分布，这样确实是p越大越好，可犯错误的概率就要涉及到“犯第二类错误”的概率了，也就是β的大小。而p与β之间的关系又不如p与α之间的关系那么简单明了，因此这里的不确定性是很大的。

主成分分析（Principal Component Analysis，PCA）是一种常用的多元统计分析方法，用于对多维数据进行降维。在PCA中，通过线性变换将原始的高维数据转化为低维空间中的主成分，从而实现了数据的降维和信息的压缩。PCA的基本思想是通过求解特征值和特征向量来确定主成分，并利用这些主成分对原始数据进行变换。通过选择适当数量的主成分，可以保留数据中最重要的信息，同时减少数据的维度。虽然PCA是最常用的降维方法之一，但并不是唯一的方法。还有其他降维方法，如因子分析、独立成分分析等，它们能够应对不同类型的数据和分析目标。需要注意的是，在选择降维方法时，要根据具体情况考虑使用何种方法，并进行合适的数据预处理和模型评估，以获得准确可靠的结果。

要画多元统计分析谱系图，需要先确定所要分析的变量和它们之间的关系，然后选择合适的统计方法进行分析，并将结果可视化呈现出来。可以使用多种软件工具来绘制谱系图，如SPSS、R、Excel等。在绘制过程中，需要注意谱系图的布局和标注，使其易于理解和解释。

简单的说多元统计分析就是实现作定量分析的有效工具。 多元统计分析是从经典统计学中发展起来的一个分支，是一种综合分析方法，它能够在多个对象和多个指标互相关联的情况下分析它们的统计规律，很适合农业科学研究的特点。主要内容包括多元正态分布及其抽样分布、多元正态总体的均值向量和协方差阵的假设检验、多元方差分析、直线回归与相关、多元线性回归与相关(Ⅰ)和(Ⅱ)、主成分分析与因子分析、判别分析与聚类分析、Shannon信息量及其应用。

多元统计分析方法的作用使实际工作者利用多元统计分析方法解决实际问题更简单方便。如果每个个体有多个观测数据，或者从数学上说，如果个体的观测数据能表为P维欧几里得空间的点，那么这样的数据叫做多元数据，而分析多元数据的统计方法就叫做多元统计分析，它是数理统计学中的一个重要的分支学科。典型相关分析它是寻求两组变量各自的线性函数中相关系数达到最大值的一对，这称为第一对典型变量，还可以求第二对，第三对，等等，这些成对的变量，彼此是不相关的。各对的相关系数称为典型相关系数。通过这些典型变量所代表的实际含意，可以找到这两组变量间的一些内在联系。典型相关分析虽然30年代已经出现，但至今未能广泛应用。

　　多元统计分析是统计学的一个重要分支，它在自然科学、社会科学、教育卫生以及经济金融等领域具有广泛的应用。下文是我为大家整理的关于的范文，欢迎大家阅读参考! 　　篇1 　　多元统计分析课程教学探讨 　　摘要：多元统计分析是统计学的一个重要分支，它在自然科学、社会科学、教育卫生以及经济金融等领域具有广泛的应用。利用多元统计分析方法分析和处理实际资料、解决实际问题是统计学专业学生必备的基本能力，因此，如何进行多元统计分析课程的教学具有相当重要的意义。本文从教学实践出发，对多元统计分析课程的教学进行了探索和实践，提出了一些教学方法。 　　关键词：以人为本;案例教学;软体程式设计;考试改革;创新教学 　　多元统计分析是统计学中内容极其丰富、应用极其广泛的一个重要分支。随着计算机和统计学的发展，它在自然科学、社会科学、教育卫生以及经济金融等领域中的应用越来越广泛，它已成为进行多元资料分析与处理的非常重要的工具之一。随着社会的发展，我们常需要处理较为复杂的多维资料以及高维或超高维资料，特别地，对于统计学专业的学生，利用多元统计分析方法分析和处理日常生活中的多维资料是他们应该具备的基本能力。因此，如何让学生很好地掌握一些基本的多元分析方法并能在实践中加以应用是我们统计学专业的教师应该思考的重要问题。通过多年的实践教学，我们对多元统计分析课程的教学进行了探索和实践，主要在以下几个方面进行了探索和尝试。 　　一、转变教育观念，树立“以人为本”的教学理念 　　教育的物件是大学生，教育的目的是以学生的终身发展为基础的。在教学过程中，我们教师首先应转变教育观念，处处体现以学生为本的人文关怀与教育。关注学生的思想、学生的需要以及在当今时代下学生所面临的挑战与机遇，争取成为学生的良师益友，建立良好的师生关系;通过案例教学、启发式教学等等多种教学方法，鼓励和促使学生积极参与课堂教学，变被动学习为主动学习，使学生成为课堂的主体;正视学生之间的个体差异，不歧视差生也不偏爱优等生，实施因材施教，使每个学生都得到不同程度的提高与进步。 　　二、注重案例教学，培养“学以致用”的学习意识 　　多元统计分析是实用性极强的一门课程，学生通过学习后，应具备处理多维资料分析实际问题的能力。在自然科学、社会科学、教育卫生以及经济金融领域，我们遇到的资料大多是多维资料。比如大型商场、超市等需要分析商品销售情况，以确定商品结构以及进货时间、数量等;利用网际网路资料进行商业投资和商业资讯挖掘等。这些问题中，我们遇到的资料都是多维甚至是高维资料，如何处理这类资料以获得一些重要资讯以便进行正确的决策，这就需要一些多元分析方法。因此，在教学中，我们特别注重案例教学，对每一种分析方法，我都尽量选取一些与时代联络紧密的例项，结合这些例子讲解方法以及在实践中的应用。通过案例教学，一方面让学生更好地掌握资料分析方法，另一方面也培养了学生“学以致用”的意识。通过案例教学，让学生体会到判别分析、聚类分析、因子分析、主成分分析、对应分析、典型相关分析、多元回归分析方法等分析方法是统计分析中相当重要的方法，它几乎应用在每个领域，学会这些方法可以解决日常生活中的许多实际问题，具备这些能力是统计学专业本科生的必备能力，无论是毕业设计、公司上班还是继续深造等，都离不开这些分析方法，从而激发学生学习的兴趣。 　　三、结合软体教学，提高学生程式设计和资料处理能力 　　多元分析方法分析和处理的资料是多维资料，通常维数较多，而且观测资料也较多，计算量都比较大，通常需要计算机才能实现。因此，在教学中，我们特别注重软体教学，对每一种分析方法，在学生掌握了这种方法的理论知识和适用范围后，向学生介绍SPSS、Excel等软体如何给出分析结果，以及介绍SAS，R和Matlab的程式程式码。在学生的作业中，要求学生至少用一种语言编写分析处理资料的程式程式码。对于统计学专业的学生，不仅要求学生掌握一些重要的统计分析方法，同时还要熟练掌握1～2门软体进行资料分析与处理。实践证明，方法学习与软体结合的教学，将大大提高学生程式设计和资料处理能力。 　　四、尝试创新教学，注重培养学生自主学习和实践能力 　　为了培养学生的自主学习能力，我们大胆进行教改尝试，一改教师“一言堂”的教学模式，采用多种教学方式，坚持“学生为主体，教师为主导”的教学模式。1对于每一种方法的教学，我们首先由一个实际问题入手，引发学生思考和讨论，在学生讨论和发言的基础上引出新的分析方法。2学生自学，分组讨论并准备教学PPT，选取准备充分的小组派一名代表上台讲授，教师只是做一些必要的补充和完善。3学生和老师评价教学效果，对于特别优秀的小组给予奖励加分。通过这些创新教学，培养了学生的自主学习能力、协作能力与口头表达能力，这些能力的培养，将为学生终生发展打下良好的基础。关于作业布置，传统的方法就是布置一些对基本概念的理解和知识的实际应用的习题。为了让学生学会用所学知识去思考社会、教育、医药卫生和经济金融等领域的实际问题，我们除了布置一些基本概念的理解和知识的实际应用的习题外，每一种方法学习结束后，对每一种多元分析方法，要求学生撰写1篇小论文至少使用一种分析方法。而对于论文的撰写，由学生自己选题、资料获取，并利用所学的分析方法和统计软体进行分析，最后撰写一篇一定字数以上的小论文。我们从这些论文中挑选1～2篇优秀论文进行讲解，从论文题目的选取、论文的书写格式、方法和软体的应用以及文章的撰写等各方面进行评价。对于特别优秀的论文，我们推荐到正式刊物进行发表，并在总评成绩中进行加分，以激励学生学习的热情。 　　五、改革考核方式，培养符合社会需要的专业人才 　　多元统计分析是统计学专业的专业必修课程，因此通常这门课的考核方式是闭卷笔试，这种传统的考核方式很难掌握学生实际应用能力的情况。而学习多元统计分析的重要目的是：利用多元统计分析方法分析和解决实际问题，这才是我们教学的核心所在。为了兼顾理论学习能力和实践能力的考察，我们尝试采用一种新的考试方法，那就是平时成绩20%+期末笔试成绩40%+小论文40%，其中平时成绩包括出勤情况5%，课堂表现5%，平时作业10%;这样既考查了学生的理论学习能力，同时也考查了学生写作能力、软体程式设计能力等多方面的能力。同时，我们还注重软体使用以及程式设计能力的考查，对于那些在论文中附上了SAS、R、Matlab等正确程式程式码的论文，我们将给予更高的成绩和评价，以锻炼学生的程式设计能力和资料处理能力。考试不是目的，只是一种手段，考试的方式在一定程度上将是学生学习的风向标，就如同高考的指挥棒。这样的考核方式，将迫使学生既要学习这些方法的来龙去脉，这些方法的理论基础，同时又要学习软体程式设计知识，更重要的是能将知识与实际联络起来，以便培养解决实际问题的能力，最后还要能将研究成果以论文形式呈现出来。学生只有具备了这几个方面的能力，才会成为社会需要的统计专业人才。 　　多元统计分析课程是进行科学研究的重要工具之一，它在自然科学、社会科学等领域有着相当广泛的应用。该课程教学的目的在于让学生熟练掌握多种多元统计分析的基本思想、基本原理的基础上，能够将大量的资料进行简化，利用所学的方法进行判别和分类，能够结合统计软体进行计算，并对计算结果进行合理的解释。实践教学表明，学生通过该门课的学习都能很好地利用所学方法对实际问题进行分析和解释。 　　篇2 　　多元统计分析在学生管理中的应用 　　【摘要】运用因子分析方法将学生课程进行聚类，进而将学生分为5类进行分类管理。并且运用单因素方差分析可知，作业完成情况、出勤情况、课堂响应情况对学生成绩均有显著影响，且课堂响应情况的影响最大。 　　【关键词】因子分析 单因素方差分析 学生管理 　　一、相关理论研究综述 　　自20世纪80年代起，多元分析方法在我国多个领域均有成功应用的案例，针对教育、教学方面的研究也在逐渐丰富。1995年，吴群英曾研究过多元分析在教学质量评估中的应用，发现多元分析的结果对提高教学质量具有明显的导向性。田开、郑宗培、虞小海利用SPSS软体，深入探讨了有关主成分分析在学生成绩中的应用，为教学研究和管理提供了科学的依据。应敏、景平等人多次将多元分析方法引入到学生成绩的分析，并取得相关成果。从以上研究可以看出，多元分析在学生管理中的应用，多停留在教学工作及学生成绩分析方面，没有涉及到学生的综合管理方面。而本文准备以学生的分类管理和学风建设为例，利用因子分析方法，探讨多元分析在学生管理中的应用。 　　二、多元统计方法介绍 　　多元分析是单变数统计方法的继承与推广，几种典型的多元分析方法有因子分析、单因素方差分析等。多元分析方法开始于18，F.高尔顿首先提出相关系数和线性回归理论。C.E.斯皮尔曼等人在后来的数十年中不断丰富了多元分析方法的内容。 　　一因子分析 　　因子分析法是指从研究指标相关矩阵内部的依赖关系出发，把一些资讯重叠、具有错综复杂关系的变数归结为少数几个不相关的综合因子的一种多元统计分析方法。基本思想是：根据相关性大小把变数分组，使得同组内的变数之间相关性较高，但不同组的变数不相关或相关性较低，每组变数代表一个基本结构一即公共因子。 　　二单因素方差分析 　　单因素方差分析是通过计算F统计量和相应的概率P值，判断不同水平的控制变数对观测变数的影响程度。对于给定显著水平，α若与检验统计量对应的P值小于显著性水平α，则应拒绝原假设，认为控制变数对观测变数存在显著影响;反之，则应接受原假设，认为控制变数对观测变数没有显著影响。 　　三、实证分析 　　一因子分析在学生成绩分类管理中的应用 　　本节使用的学生成绩资料从某大学辅导员处收集整理得来。原始资料记录了82名同学在校期间13门课程的成绩。x1-x13分别表示为高等代数，外出实践，解析几何，常微分方程，体育，统计软体及应用，传统文化，西方经济学，多元统计分析，统计学原理，回归分析，大学英语Ⅰ，大学英语Ⅱ。 　　首先进行相关性检验分析。由SPSS的相关性检验结果分析可知，这些变数对应的Sig值较小。说明这些变数相关性较为显著。证明此时进行因子分析是非常有效的。其次由因子分析KMO检验结果表明，用因子分析的效果较好。 　　由因子贡献率可知前7个公因子的累积贡献率为85.43%，大于85%，因此选取前7个公因子为公因子，就可以比较好的解释原有变数所包含的资讯了。通过累积贡献率我们已经确定，选取7个公因子是合理的。 　　我们可以由旋转后的因子载荷确定与7个因子分别对应的变数，也就是说，可以用该因子代表这些变数。分别解释为：第一公因子代表x4、x3、x1、x10四个变数，表示基本课程水平;第二公因子代表x11、x9两个变数，表示专业课程水平;第三公因子代表x12、x13两个变数，表示其英语水平;第四公因子x5表示身体素质;第五公因子x8为经管学习能力;第六公因子x7为记忆能力;第七公因子x6为专业操作水平，公因子x2表示工作能力。 　　由于7个旋转后的公因子的方差贡献率依次是22.838%、14.530%、13.050%、9.411%、9.069%、8.471%、8.062%，则综合因子得分为： 　　F=22.838%F1+14.53%F2+13.05%F3+9.411%F4+9.069%F5+8.471%F6+8.062%F7 　　利用SPSS16.0计算出因子的综合得分，并接下来将根据综合得分进行资料分组，拟将82名同学分为五个等级，记为：A、B、C、D、E。选取-0.20、0.00、0.20、0.40为界点，这样就实现了学生分类管理，分别针对这五个等级的学生制定不同的管理方法实现学生科学化管理。 　　二单因素方差分析在学风建设中的应用 　　将学生的作业完成情况、出勤情况、课堂响应程度按照一定的界点分为三类，分别应用单因素方差分析，通过比较分析结果中Sig值与显著性水平α=0.05的大小，判断该因素是否对学生成绩产生显著行影响。 　　以学生成绩为观测变数，作业完成情况为控制变数，通过单因素方差分析，对作业完成情况对学生成绩的影响进行分析。原假设为：作业完成情况对学生成绩没有产生显著影响。 　　首先检验均值μ是否相等。原假设H0：μ0=μ1=μ2;H1：μ0，μ1，μ2不全相等。在均值检验中，Sig值为0.288，大于显著性水平α=0.05，因此应该接受原假设，也即均值相等，因此可以继续进行单因素方差分析。 　　由作业完成情况对学生成绩单因素方差分析的结果可以得出统计量的观测值为21.358，对应的概率值P为0.000，如果显著性水平α为0.05，由于概率值小于显著性水平α，因此应该拒绝原假设，认为学生的作业完成情况对考试成绩产生了显著影响。 　　同样可以得到出勤情况和课堂响应程度对学生成绩的单因素方差分析。可知，学生的出勤情况和课堂响应程度对学生成绩产生了显著影响。 　　四、结论 　　一由综合因子得分的大小将学生样本分为五类，记作：A、B、C、D、E。下面针对这五类学生，分别提出一些管理方面的建议 　　A类“完全粗放式”管理：这类学生成绩优秀、目标明确。应该给予其足够的自由空间。B类“不完全粗放式”管理：这类学生成绩较好，属于班级里比较优秀的学生。可以进行适当指导。C类“不完全集约式”管理：C类生学习表现一般，几乎不会做违反学校规定的事。对于这类学生比较好的方法是定时为其制定一些任务目标，要求他们按时完成。D类“完全集约式”管理：该类生成绩较差、日常表现较差。对于这类学生，应该重点关注，安排跟班老师尽可能帮助他们学习。E类“牢笼式”管理：E类生已成绩太差，如果不好好管理很可能走上歧路，既要在学习中严加管理，又要在生活中集中关注。 　　二通过单因素方差分析可以看出，作业完成情况、出勤情况、课堂响应情况对学生成绩均有显著性影响，但三者之中，课堂响应情况的影响更大 　　在学风建设的三个方面中，要更加重视课堂响应程度。因此，将单因素方差分析应用到学风建设工作中，能够使学风建设的目标更加明确、工作重心更加清楚、工作成效更高。再一次验证了多元分析在学生管理工作中的必要性和可实现性。

大数据与金融科目进行大数据和金融科目的研究和分析要学习基础的多元统计分析。大数据和金融科目的研究和分析需要进行大量的数据分析和处理工作。而多元统计分析是一种将多个变量联系起来进行研究和分析的方法，可以帮助我们更深入地理解数据之间的关系，从而得出更准确和可靠的数据分析结果。在大数据方面，多元统计分析可以帮助我们进行数据预处理、特征工程、模型建立和结果验证等方面的工作，从而提高数据分析的效率和准确性。

不一样。多元统计分析和时间序列分析的分析方式不一样，所以两者不一样。多元统计分析是从经典统计学中发展起来的一个分支，是一种综合分析方法；时间序列分析是通过对社会经济活动中的时间序列数据进行观察、研究，寻找其内在的发展变化规律，建立合理的统计模型，来预测变量的未来走势。

多元统计分析方法主要包括线性回归分析方法、判别分析方法、聚类分析方法、主成份分析方法、因子分析方法、对应分析方法、典型相关分析方法以及片最小二乘回归分析方法等。《多元统计分析方法》是2009年上海格致出版社出版的图书，作者是（德）巴克豪斯。本书主要讲解了多元统计分析中最常见的九种方法。简介多元统计分析是从经典统计学中发展起来的一个分支，是一种综合分析方法，它能够在多个对象和多个指标互相关联的情况下分析它们的统计规律，很适合农业科学研究的特点。主要内容包括多元正态分布及其抽样分布、多元正态总体的均值向量和协方差阵的假设检验。多元方差分析、直线回归与相关、多元线性回归与相关(Ⅰ)和(Ⅱ)、主成分分析与因子分析、判别分析与聚类分析、Shannon信息量及其应用。简称多元分析。当总体的分布是多维（多元）概率分布时，处理该总体的数理统计理论和方法。数理统计学中的一个重要的分支学科。

multivariate statistical analysis研究客观事物中多个变量（或多个因素）之间相互依赖的统计规律性。它的重要基础之一是多元正态分析。又称多元分析 。 如果每个个体有多个观测数据，或者从数学上说， 如果个体的观测数据能表为 P维欧几里得空间的点，那么这样的数据叫做多元数据，而分析多元数据的统计方法就叫做多元统计分析 。 它是数理统计学中的一个重要的分支学科。20世纪30年代，R.A.费希尔，H.霍特林，许宝碌以及S.N.罗伊等人作出了一系列奠基性的工作，使多元统计分析在理论上得到迅速发展。50年代中期，随着电子计算机的发展和普及 ，多元统计分析在地质 、气象、生物、医学、图像处理、经济分析等许多领域得到了广泛的应用 ，同时也促进了理论的发展。各种统计软件包如SAS，SPSS等，使实际工作者利用多元统计分析方法解决实际问题更简单方便。重要的多元统计分析方法有：多重回归分析（简称回归分析）、判别分析、聚类分析、主成分分析、对应分析、因子分析、典型相关分析、多元方差分析等。早在19世纪就出现了处理二维正态总体（见正态分布）的一些方法，但系统地处理多维概率分布总体的统计分析问题，则开始于20世纪。人们常把1928年维夏特分布的导出作为多元分析成为一个独立学科的标志。20世纪30年代，R.A.费希尔、H.霍特林、许宝禄以及S.N.罗伊等人作出了一系列奠基性的工作，使多元统计分析在理论上得到了迅速的进展。40年代，多元分析在心理、教育、生物等方面获得了一些应用。由于应用时常需要大量的计算，加上第二次世界大战的影响，使其发展停滞了相当长的时间。50年代中期，随着电子计算机的发展和普及，它在地质、气象、标准化、生物、图像处理、经济分析等许多领域得到了广泛的应用，也促进了理论的发展。多元分析发展的初期，主要讨论如何把一元正态总体的统计理论和方法推广到多元正态总体。多元正态总体的分布由两组参数，即均值向量μ（见数学期望）和协方差矩阵（简称协差阵）∑ （见矩）所决定，记为Np(μ,∑)(p为分布的维数,故又称p维正态分布或p 维正态总体)。设X1,X2,…,Xn为来自正态总体Np(μ,∑)的样本，则μ和∑的无偏估计（见点估计）分别是和分别称之为样本均值向量和样本协差阵，它们是在各种多元分析问题中常用的统计量。样本相关阵R 也是一个重要的统计量，它的元素为其中υij为样本协差阵S的元素。S的分布是维夏特分布，它是一元统计中的Ⅹ2分布的推广。另一典型问题是：假定两个多维正态分布协差阵相同,检验其均值向量是否相同。设样本X1，X2，…，Xn抽自正态总体Np（μ1，∑）,而Y1，Y2，…，Ym抽自Np（μ2，∑），要检验假设H 0:μ1=μ2(见假设检验)。在一元统计中使用t统计量（见统计量）作检验;在多元分析中则用T2统计量,,其中,,·,T2的分布称为T2分布。这是H.霍特林在1936年提出来的。在上述问题中的多元与一元相应的统计量是类似的，但并非都是如此。例如,要检验k个正态总体的均值是否相等，在一元统计中是导致F统计量,但在多元分析中可导出许多统计量，最著名的有威尔克斯Λ统计量和最大相对特征根统计量。研究这些统计量的精确分布和优良性是近几十年来多元统计分析的重要理论课题。多元统计分析有狭义与广义之分，当假定总体分布是多元正态分布时，称为狭义的，否则称为广义的。近年来，狭义多元分析的许多内容已被推广到更广的分布之中，特别是推广到一种称为椭球等高分布族之中。按多元分析所处理的实际问题的性质分类，重要的有如下几种。 简称回归分析。其特点是同时处理多个因变量。回归系数和常数的计算公式与通常的情况相仿，只是由于因变量不止一个，原来的每个回归系数在此都成为一个向量。因此，关于回归系数的检验要用T2统计量；对回归方程的显著性检验要用Λ统计量。回归分析在地质勘探的应用中发展了一种特殊的形式，称为趋势面分析，它以各种元素的含量作为因变量，把它们对地理坐标进行回归（选用一次、二次或高次的多项式）,回归方程称为趋势面,反映了含量的趋势。残差分析是趋势面分析的重点，找出正的残差异常大的点，在这些点附近，元素的含量特别高，这就有可能形成可采的矿位。这一方法在其他领域也有应用。 由 k个不同总体的样本来构造判别函数，利用它来决定新的未知类别的样品属于哪一类，这是判别分析所处理的问题。它在医疗诊断、天气预报、图像识别等方面有广泛的应用。例如，为了判断某人是否有心脏病，从健康的人和有心脏病的人这两个总体中分别抽取样本，对每人各测两个指标X1和X2，点绘如图 。可用直线A将平面分成g1和g2两部分，落在g1的绝大部分为健康者，落在g2的绝大部分为心脏病人,利用A的垂线方向l=(l1,l2)来建立判别函数y=l1X1+l2X2,可以求得一常数с，使 y<с 等价于（X1，X2）落在g1，y>с等价于（X1，X2）落在g2。由此得判别规则：若，l1X1+l2X2<c判,即此人为健康者;若，l1X1+l2X2>C判，即此人为心脏病人;若，l1X1+l2X2=c则为待判。此例的判别函数是线性函数,它简单方便,在实际问题中经常使用。但有时也用非线性判别函数，特别是二次判别函数。建立判别函数和判别规则有不少准则和方法，常用的有贝叶斯准则、费希尔准则、距离判别、回归方法和非参数方法等。无论用哪一种准则或方法所建立的判别函数和判别规则，都可能产生错判，错判所占的比率用错判概率来度量。当总体间区别明显时，错判概率较小；否则错判概率较大。判别函数的选择直接影响到错判概率，故错判概率可用来比较不同方法的优劣。变量（如上例中的X1和X2）选择的好坏是使用判别分析的最重要的问题，常用逐步判别的方法来筛选出一些确有判别作用的变量。利用序贯分析的思想又产生了序贯判别分析。例如医生在诊断时,先确定是否有病,然后确定是哪个系统有病，再确定是什么性质的病等等。 又称数值分类。聚类分析和判别分析的区别在于，判别分析是已知有多少类和样本来自哪一类，需要判别新抽取的样本是来自哪一类；而聚类分析则既不知有几类,也不知样本中每一个来自哪一类。例如,为了制定服装标准，对 N个成年人，测量每人的身高(x1)、胸围(x2)、肩宽(x3)、上体长(x4)、手臂长(x5)、前胸(x6)、后背(x7)、腰围(x8)、臀围(x9)、下体长(x10)等部位，要将这N个人进行分类,每一类代表一个号型；为了使用和裁剪的方便，还要对这些变量(x1,x2,…,x10)进行分类。聚类分析就是解决上述两种分类问题。设已知N个观测值X1,X2,…,Xn,每个观测值是一个p维向量（如上例中人的身高、胸围等）。聚类分析的思想是将每个观测值Xi看成p维空间的一个点,在p维空间中引入“距离”的概念，则可按各点间距离的远近将各点（观测值）归类。若要对 p个变量（即指标）进行分类，常定义一种“相似系数”来衡量变量之间的亲密程度，按各变量之间相似系数的大小可将变量进行分类。根据实际问题的需要和变量的类型，对距离和相似系数有不同的定义方法。按距离或相似系数分类,有下列方法。①凝聚法:它是先将每个观察值{Xi}看成一类，逐步归并，直至全部观测值并成一类为止，然后将上述并类过程画成一聚类图（或称谱系图），利用这个图可方便地得到分类。②分解法：它是先将全部观测值看成一类，然后逐步将它们分解为2类、3类、…、N类,它是凝聚法的逆过程。③动态聚类法：它是将观测值先粗糙地分类，然后按适当的目标函数和规定的程序逐步调整，直至不能再调为止。若观察值X1,X2,…,Xn之间的次序在分类时不允许打乱，则称为有序分类。例如在地质学中将地层进行分类，只能将互相邻接的地层分成一类，不能打乱上下的次序。用于这一类问题中的重要方法是费希尔于1958年提出的最优分割法。聚类分析也能用于预报洪水、暴雨、地震等灾害性问题，其效果比其他统计方法好。但它在理论上还很薄弱，因为它不象其他方法那样有确切的数学模型。 又称主分量分析，是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方法。设原来有p个变量x1,x2,…,xp,为了简化问题，选一个新变量z，,要求z尽可能多地反映p个变量的信息，以此来选择l1,l2,…,lp,当l1,l2,…,lp选定后,称z为x1,x2,…,xp的主成分（或主分量）。有时仅一个主成分不足以代表原来的p个变量，可用q(<p)个互不相关的呈上述形式的主成分来尽可能多地反映原p个变量的信息。用来决定诸系数的原则是，在的约束下，选择l1,l2,…,lp使z的方差达到最大。在根据样本进行主成分分析时又可分为R型分析与Q型分析。前者是用样本协差阵（或相关阵）的特征向量作为线性函数的系数来求主成分；后者是由样品之间的内积组成的内积阵来进行类似的处理，其目的是寻找出有代表性的“典型”样品，这种方法在地质结构的分析中常使用。 它是由样本的资料将一组变量y2，……yp）分解为一些公共因子f与特殊因子s的线性组合,即有常数矩阵A使у=Af+s。公共因子f 的客观内容有时是明确的,如在心理研究中,根据学生的测验成绩（指标）来分析他的反应快慢、理解深浅（公共因子）；有时则是不明确的。为了寻求易于解释的公共因子，往往对因子轴进行旋转，旋转的方法有正交旋转,斜旋转,极大变差旋转等。从样本协差阵或相关阵求公共因子的方法有广义最小二乘法、最大似然法与不加权的最小二乘法等。通常在应用中，最方便的是直接利用主成分分析所得的头几个主成分，它们往往是对各个指标影响都比较大的公共因子。 它是寻求两组变量各自的线性函数中相关系数达到最大值的一对，这称为第一对典型变量，还可以求第二对，第三对，等等，这些成对的变量，彼此是不相关的。各对的相关系数称为典型相关系数。通过这些典型变量所代表的实际含意，可以找到这两组变量间的一些内在联系。典型相关分析虽然30年代已经出现，但至今未能广泛应用。上述的各种方法可以看成广义多元分析的内容，在有些方法中，如加上正态性的假定，就可以讨论一些更深入的问题，例如线性模型中有关线性假设检验的问题，在正态的假定下，就有比较系统的结果。 　多元分析也可按指标是离散的还是连续的来区分，离散值的多元分析实质上与列联表分析有很大部分是类似的，甚至是一样的。非数量指标数量化的理论和方法也是广义多元分析的一个重要的研究课题。