属性相关分析
属性数据分析
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第一节 属性数据与列联表
以数据集sales为例: proc freq data=sales; tables purchase*income; run; Tables语句可加的选项： nopercent norow nocol out=数据集名
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第二节 关联性分析
一、概述
（一）关联性的卡方检验 H0:行列变量无关联 H1:行列变量有关联 （二）fisher精确检验法 适合于小样本 （三）Mentel-Haenszel检验法（有序关联性检验） H0:行列变量无有序关联 H1:行列变量有序关联
属 性 变 量 列
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第一节 属性数据与列联表
列联表
高收入 购买量 <100元 购买量 >=100元 合计 81 74 155 中等收入 90 42 132 低收入 98 46 144 合计 269 162 431
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第一节 属性数据与列联表
二、用分析员应用作双向频数统计 以数据集sales为例，在调入数据集后 在下拉菜单选： 1.statistics=>table analysis 2.purchase=>row gender,income=>column 3.OK
对于sales2可用weight语句： Proc freq data=tj01.sales2; tables inclev*purchase / chisq ; weight count; Run;
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第二节 关联性分析
对于不是2 ×2列联表要给出fisher精确 检验，可加语句： exact pchi; Proc freq data=tj01.sales2; tables inclev*purchase / chisq ; weight count; exact pchi; Run;
基于属性相关分析的大学生体质检测比较研究
中 图分 类号 ： Ｇ８ ０ — ３ 文 献标 识 码 ： Ａ
随 着《 国 家学生体质健康标准》 ［ １ 自２ ０ ０ ７ 年４ 月起在全 国各级各类学校全面实施， 对大学生体育教学提出了 新的要 求， 怎样进一步总结大学生体质检测中的内在规律， 结合《 国 家学生体质健康标准》 指导大学生体育工作的有效开展， 就 成为体育教学和研究的一个重要的任务。 许多学者对照《 国 家学生体质健康标准》 及此前的 《 学生 体质健康标准（ 试行方案） 》 进行了研究， 文献［ ２ ］ 通过对大学 生的身高标准、 体重、 肺活量、 坐位体前屈、 台阶试验、 立定跳 远等测试项目 进行《 学生体质健康标准（ 试行方案） 》 （ 简称 《 老标准》 ） 与 《 国家学生体质健康标准》 （ 简称《 新标准》 ） 的 评 价比 较， 探讨了 《 新标准》 在测试项目 、 权重系数、 评价等级、 评分标准等方面的合理性与科学性。提出《 新标准》 中测试 内 容虽然丰富， 但选测项目 仍然分类不清问题。文献［ ３ ］ 以 广东省部分高校学生为调查对象和测试对象， 通过问卷调查 和实验方法， 探讨影响 《 国家学生体质健康标准》 测试结果的 主 客观因 素问 题。 文献［ ４ ］ 对江 南大学学生体质健康标准测 试指标进行了 三学年跟踪研究， 提出了体质健康标准成绩总 体呈偏态分布、 评分结 果明显偏高问题。 其它研究者如文献
１ ０ ７
根据属性 Ａ的这种划分的期望信息称为属性 Ａ的熵
Ｅ （ Ａ ） ＝∑
产品设计属性分析报告
产品设计属性分析报告1. 简介本报告旨在对产品设计属性进行分析，以评估产品的可行性和市场潜力。
产品设计属性是指产品在外观、功能、性能、价格等方面的特征和优势。
通过深入了解产品设计属性，企业可以更好地满足消费者的需求并提升竞争力。
2. 产品外观设计属性分析产品外观设计是消费者第一眼接触产品的重要因素之一。
外观设计属性包括颜色、形状、纹理等特征。
- 颜色：产品颜色应与品牌形象一致，能够吸引目标用户的眼球。
根据市场调研，深蓝色和浅灰色在目标用户中较为受欢迎。
- 形状：产品形状应具有美观且符合人体工学原理。
经过用户调查，椭圆形和流线型的产品形状更能引起用户的好感。
- 纹理：产品纹理应具有触觉上的舒适感。
市场研究显示软质材料的纹理在用户中较受欢迎。
3. 产品功能设计属性分析产品功能设计是产品核心价值的体现，直接关系到用户的购买决策。
- 核心功能：产品的核心功能应满足用户的最基本需求。
根据调研，用户对于性能稳定、易于操作、高效率的产品表现出较高的偏好。
- 附加功能：附加功能可以增加产品的附加价值。
经用户调查，声控和智能控制是用户对产品功能的重要关注点。
4. 产品性能设计属性分析产品性能设计是产品在使用时的表现，直接关系到用户的体验和满意度。
- 耐用性：产品应具备一定的经久耐用性，以满足用户的长期使用需求。
通过实验和测试，保证产品在各种环境下的稳定运行。
- 安全性：产品在使用过程中应杜绝安全隐患，保证用户的人身安全。
通过严格的质量控制和安全测试，确保产品的安全性。
- 性能稳定性：产品应具备稳定的性能表现，避免出现卡顿、崩溃等问题。
通过优化和升级产品内部结构和软件算法，以提高产品的性能稳定性。
5. 产品价格设计属性分析产品价格设计是企业销售策略的核心部分，直接关系到产品的市场占有率和盈利能力。
- 市场定位：产品价格应与目标市场的定位一致。
通过调研目标用户的收入水平和购买能力，确定适当的市场定位和价格策略。
- 竞争力：产品价格应具备竞争力，能够吸引目标用户并击败竞争对手。
构造与属性关系分析
构造与属性关系分析在现代科学领域，构造与属性关系分析是一项极其重要的研究方法。
在各个学科领域中，我们都可以看到这一方法的应用。
那么，什么是构造与属性关系分析呢？构造与属性关系分析其实是通过研究事物的构造和属性之间的关系，从而深入了解事物的本质规律。
简言之，它是研究事物内在构造和外在属性相互作用的一种方法。
在众多学科领域中，我们都可以看到构造与属性关系分析的应用。
比如，在材料科学中，通过对材料分子结构和元素组成的研究，可以进一步探究材料的物理性质和化学性质。
在化学中，研究化学物质的分子结构、化学键和分子间相互作用等，可以更好地解释化学反应的规律和机制。
在生物学中，研究生物体的结构和功能，可以揭示生命活动中的内在规律。
在地球科学中，通过研究地球上岩石的构造和矿物的性质，可以深入理解地球的形成和演化。
构造与属性关系分析的一大优势是它能够揭示事物的本质特性，并帮助我们更好地理解事物。
通过此方法，我们能够深入了解事物的物理、化学、生物等方面的规律性，从而在实践中获得更好的应用价值。
在工业生产和科技创新等领域，构造与属性关系分析也扮演着重要的角色。
比如，在材料科学中，通过对材料构造和属性之间的关系进行研究，可以设计出更优质的材料，并大幅度提高材料使用效率。
在工业生产中，利用构造与属性关系分析，可以更好地控制生产过程中的物质变化和催化反应等，也可以更好地控制产品的品质和成本。
总的来说，构造与属性关系分析在各个学科领域中都有着重要的应用价值。
通过深入研究事物的构造与属性之间的关系，我们可以更好地了解事物的规律和本质特性，并为实践带来更大的益处。
属性相关分析
在机器学习、统计学、模糊逻辑和粗糙集等领域提出了许多属性相关分析的方法。
属性相关分析的基本思想就是针对给定的数据集或概念，对相应属性进行计算已获得(描述属性相关性)的若干属性相关参量。
这些参量包括:信息增益、Gini 值、不确定性和相关系数等。
采用属性相关分析方法，以帮助滤去统计无关或弱相关的属性并保留(与挖掘任务)最相关的属性。
包含属性(维)相关分析的定性概念描述就称为分析定性概念描述(analytical characterization )。
包含属性(维)相关分析的对比定性概念描述也就称为分析对比定性概念描述(analytical comparison)。
直观上讲，若一个属性(维)的取值可以帮助有效地区分不同类别的数据集(class ，那么这个属性(维)就被认为是与相应类别数据集密切相关的。
例如:一个汽车的颜色不太可能用于区分贵贱汽车(类别);但是汽车的型号、品牌、风格可能是更相关的属性。
此外即使同一个属性(维)，其不同抽象层次的概念对不同类别数据集的分辨能力也不同。
例如:在出生日期(birth date)维中，birth day 和birth month 都不太可能与雇员的工资相关;而只有birth decade(年龄)可能与雇员的工资相关。
这也就意味着属性(维)相关分析应该在多层次抽象水平上进行，只有最相关的那个层次的属性(维)应被包含到数据分析中。
当属性相关分析应用在聚类算法时，它根据数据在每个属性上的分布情况来删除稀疏的属性和数据，最终达到降维和缩小数据集的目的；当属性相关分析应用在离群数据挖掘时，它根据数据在每个属性上的稀疏程度删除稠密的属性和数据，通过删除稠密属性和数据，也能达到降维和缩小数据集的目的。
利用属性相关分析，首先，可以删除在所有维组合中都处于稠密区域的数据，由于这些数据不可能出现在稀疏区域内，因此他们也不可能出现在离群子空间中；第二，利用属性相关分析删除不相关属性，不相关属性是指在这个属性中所有的数据都分布在稠密区域内，容易知道由稠密区域构成的维不可能成为构成离群子空间的维，因此，不相关属性可以删除。
相关性分析方法（Pearson、Spearman）
相关性分析⽅法（Pearson、Spearman）
有时候我们根据需要要研究数据集中某些属性和指定属性的相关性，显然我们可以使⽤⼀般的统计学⽅法解决这个问题，下⾯简单介绍两种相关性分析⽅法，不细说具体的⽅法的过程和原理，只是简单的做个介绍，由于理解可能不是很深刻，望⼤家谅解。
1、Pearson相关系数
最常⽤的相关系数，⼜称积差相关系数，取值-1到1，绝对值越⼤，说明相关性越强。
该系数的计算和检验为参数⽅法，适⽤条件如下：（适合做连续变量的相关性分析）
（1）两变量呈直线相关关系，如果是曲线相关可能不准确。
（2）极端值会对结果造成较⼤的影响
（3）两变量符合双变量联合正态分布。
2、Spearman秩相关系数
对原始变量的分布不做要求，适⽤范围较Pearson相关系数⼴，即使是等级资料，也可适⽤。
但其属于⾮参数⽅法，检验效能较Pearson系数低。
（适合含有等级
变量或者全部是等级变量的相关性分析）
3、⽆序分类变量相关性
最常⽤的为卡⽅检验，⽤于评价两个⽆序分类变量的相关性。
根据卡⽅值衍⽣出来的指标还有列联系数、Phi、Cramer的V、Lambda系数、不确定系数等。
OR、RR也是衡量两变量之间的相关程度的指标。
卡⽅检验⽤于检验两组数据是否具有统计学差异，从⽽分析因素之间的相关性。
卡⽅检验有pearson卡⽅检验，校正检验等，不同的条件下使⽤不同的卡⽅检验⽅
法，⽐如说满⾜双⼤于（40,5）条件的情况下要使⽤pearson卡⽅检验⽅法，另外的情况下要使⽤校正卡⽅检验⽅法。
说的不多，只是想在⼤家使⽤相关⽅法的时候清楚他们之间的差别，以及不同⽅法的适⽤条件是什么。
节假日出行活动模式与个人属性相关性分析
Ｖｏ ． １８
Ｎｏ． ６
Ｄｅ ｅ ｅ ｏ ８ ｃ ｍｂ ｒ２ ｏ
文 章 编 号 ：１ ９ ６ ４ （０ ８ ６ ０ ６０ ０ —７４ ２ ０ ）０ — ５ —５ ０ ０
～特 ～殊 ～需 ～求 一下 ～的
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～运 节 假～ 日出行 活动模 式 与个 人属 性相 关 性分 析
ｌｃｅ ｓｉｆ ｅ ｃｎ ｃｏ ．Ｂ ｅ ｎ ｈｌ ａ ａｅ ｕ ｓｏｎ ｉ ｓｉ ｅ ｉｇ ｈｅｒｌｔ ｎｈｐｂ ｔｅ ｎｉｄｖｄ ａ ｅ ｔ ａ ｎ ｕ ｎｉｇｆ ｔｒ ｄ ｌ ａ ｓ ｓ ａ ｄｏ ｏｉ ｙｔ ｖ ｌ ｅｔ ｎ ａ ｅ Ｂ ｉｎ ，ｔ ｅａｏ ｓｉ ｅｗ ｅ ｉｉｕｌ ｄ ｒ ｑ ｉ ｒ ｎ ｊ ｉ ｎ
ｃ ａ ａ ｔｒｓｉｓａ ｄ ｈ ｌ ａ ｃｉｉ ａｔｒ ｈ ｏｉ ａ ｅ ｎ ｓ ｉｄ ａ ｄ ｔｅ ｃ ｒｅａ ｏ ｆｄｆｅｅ ｔｃ ａ ａ ｔｒｓ ｃ ｈ ｒ ｃｅ ｔ ｏｉ ｙ ａ ｔｖｔ ｐ ｔｅｎ ｃ ｏ ｓｎｇｈ ｓｂ ｅ ｔ ｅ ｉ ｃ ｎ ｄ ｙ ｕｄ ｎ ｈ ｏ ｒｌｔ ｎ ｏ ｉ ｒｎ ｈ ｉ ｒ ｃｅ ｔ ｓ ｉｉ ｎ ｓ ｎ ｅ ｔ ｃｉｉｙ ｐ ｔｅｎ ｒ ｎ ｚ ｄ．Ｒｅ ｕｔ ｎ ｉａｅ ｔａ ｎ ｉｉｕ ｌｃ ａａ ｔｒｓｉｓｉｃｕ ｉ ｇ ａ ｄ ｍｏ ｔｉｆｕ ｎｉｌａ ｔｖｔ ａｔｒ ｓｗｅｅ ａ ｕｙ ｅ ｌ ａ ｌ ｓｌｓ ｉｄｃ ｔ ｔｉｄｖｄ ａ ｈ ｒｃｅ ｔｃ ｎ ｌｄｎｇａ ｅ， ｈ ｉ ｃ ｅ ｒ ｎ ｎ ａ ｉ ｎ ｉｅ ｅ ｔ ｓ ｎ ｕ ｎｉ ａ ｔｒ ｏｔ ｅ ｈ ｌｄ ｙ ａ ｔｖｔ ａ ｒ ｓ ｒ ａ ｅ ．ａ ｄ ｉｈ ｂｔ ｔｓｔｓ ａ ｈｅ ｍｏ ｔｉ ｅ ｔ ｆｃｏ ｔ ｏｉａ ｃ ｉｙ ｐ ￣ｅ ． ａ ｒ ｌ ｆ ｌ ｕ ｓ ｈ ｉ ｎ
探究游戏角色属性的分析方法
探究游戏角色属性的分析方法游戏角色属性是玩家在游戏中控制角色的重要组成部分，不同的角色属性会影响游戏玩法和策略选择。
如何进行有效的游戏角色属性分析，成为了许多游戏研究者和玩家关心的话题。
本文将围绕这一话题展开探讨，探究游戏角色属性的分析方法，以期为游戏玩家和研究者提供一些思路和方法。
一、游戏角色属性的基本概念游戏角色属性是指游戏中不同角色所具备的一些基本特性，例如生命值、攻击力、防御力、速度等。
这些属性通常会影响角色在游戏中的表现，也是玩家在选择和控制角色时需要进行考虑的因素。
在许多游戏中，角色属性的不同组合会导致不同的游戏体验，因此对游戏角色属性进行分析是十分重要的。
1. 统计分析法统计分析法是一种通过数据统计和分析来研究游戏角色属性的方法。
通过对游戏中所有角色的属性数据进行收集和整理，可以得到不同属性的平均值、标准差等统计指标，进而了解不同角色属性的分布情况和变化规律。
这对于玩家在选择角色时可以提供一些客观的参考信息，也对于游戏研究者进行游戏平衡性分析和角色设计提供了数据支持。
实证分析法是一种通过实际游戏操作和实验来观察和分析游戏角色属性的方法。
通过组织实验和对比不同角色的属性表现，可以得到一些实际的游戏体验和结果。
这对于玩家来说可以帮助他们更加直观地了解不同角色的属性影响，对于游戏设计者来说可以帮助他们更好地调整和优化角色属性设计。
3. 专家评审法专家评审法是一种通过专家意见和经验来评价游戏角色属性的方法。
游戏中的角色设计者、玩家和研究者等都可以被视为专家，他们可以通过自己的经验和知识对游戏角色属性进行评价和建议。
通过专家评审，可以得到一些深入的、专业的意见，有助于完善游戏角色属性设计。
4. 用户调查法用户调查法是一种通过问卷调查和用户反馈来了解游戏角色属性的方法。
通过向大量游戏玩家收集用户反馈和意见，可以得到一些广泛的、多样的意见和建议。
这对于游戏开发者来说是一种了解用户需求和喜好的重要手段，可以帮助他们更好地满足玩家的需求，提高游戏的品质。
属性数据分析引论
属性数据分析引论
近年来，互联网正以迅猛之势发展着。
作为新兴的媒体形式，它在传播信息价值、宣传商品价值和支持行业发展三大领域都发挥着重要的作用。
具体来说，一方面，互联网可以帮助品牌主对消费者进行有效的沟通。
利用精细的信息定位和大数据采集等技术，品牌可以有效地了解消费者，推出具有持久市场需求的特定产品和服务。
另一方面，互联网也为品牌促进消费者粘性提供了前所未有的自由性。
通过内容营销等微信社交媒体网络，品牌可以组织视频会议等多种形式的活动，缔结长久的关系，分割和适应消费者的行为特征，从而最终提高品牌形象和知名度。
总的来看，互联网在帮助品牌实现营销价值方面具有不可替代的作用。
同时，
它也可以在政府监控、专利管理、软件服务等多个领域有效支持行业发展。
对于充分发挥互联网价值的行业企业而言，充分利用智能算法、增强现实和虚拟现实等技术，进行数据分析和元数据分析，有效调整社交媒体、移动媒体、信息媒体等渠道的内容，是实现精准营销的重要保证。
综上所述，互联网正以持续的节奏改变着商业行业，传播社会、创新服务、影
响消费行为，使品牌发展更具有准确度、高效率及耐久性。
未来，通过建立品牌模型，积极探索各种形式的投入，品牌可以把握个性化服务，借助大数据实现更快速、更有效率的营销工作，提升品牌影响力，创造更多财富。
属性分析报告
属性分析报告1. 引言属性分析是一种将样本数据中的各种属性进行深入研究和分析的方法。
通过属性分析，我们可以发现不同属性之间的关联性，从而更好地了解数据的特点和规律。
本报告将对属性分析的概念、方法和应用进行详细介绍，并以实例进行说明。
2. 属性分析概述属性分析是数据分析的重要组成部分，它对于理解数据的特点和规律具有至关重要的作用。
属性分析主要通过以下几个步骤进行：1.收集数据：首先，需要收集样本数据，确保数据的真实性和完整性。
2.数据清洗：对收集到的数据进行清洗，包括去除重复值、处理缺失值、处理异常值等。
3.属性选取：根据分析的目的，选择相应的属性进行分析。
4.属性关联性分析：通过统计方法、数据挖掘等技术手段，分析不同属性之间的关联性。
5.结果呈现：将分析结果以可视化的方式展示出来，以便更好地理解数据的特点和规律。
3. 属性分析方法属性分析可以采用多种方法进行，根据不同的数据类型和分析目的，选择相应的方法进行分析。
常用的属性分析方法包括：1.描述性统计分析：描述性统计分析是对数据进行表述和总结的方法，它可以通过计算中心趋势、离散程度、分布特征等指标，对数据进行全面的描述和概括。
2.相关性分析：通过计算不同属性之间的相关系数，可以分析不同属性之间的关联程度。
常用的相关系数包括皮尔逊相关系数、斯皮尔曼相关系数等。
3.回归分析：回归分析可以找出自变量和因变量之间的关系，通过建立回归模型，可以预测因变量的取值。
4.聚类分析：聚类分析是将数据按照某种相似性指标进行分类的方法，通过分析不同属性之间的聚类情况，可以发现数据的内在特点和规律。
5.主成分分析：主成分分析是一种降维技术，通过线性变换将原始的属性空间转换为新的属性空间，从而减少属性的数量，并保留数据的主要特征。
4. 属性分析应用属性分析在各个领域都有广泛的应用，下面以几个实例说明属性分析的应用场景：4.1 金融领域在金融领域，属性分析可以帮助银行进行风险评估和信用评级。
基于属性相关分析中的信息增益计算——五年制高职与三年制高职教育的比较
（ 甘肃 工业 职业技术 学院信息工程 系
’
甘肃天水 ７ １ ２ ） ４ ５ ０
摘 要： 讨论 了数据 挖掘 中有关属性分析 的基本思 想 ， 用信息增益分析 方法定 量分析 了 年制 高职与三年 制高职学生不 同属性分 类时 运 五 的信 息增益 ，为 两种教 育方 式的比较 提供依据 。 关键 词 ： 五年 钢高职 三年钢 高职 数据挖掘 属性相关分析 信息增益分析 方法 熵 中图分类 号： Ｐ ０ Ｔ ３９ 文 献标识码 ： Ａ 文章编号 ：６ ４ ９ ｘ ２ ｏ）８ｃ一 ２ ２ ０ １ ７一ｏ ８ （ｏ ８ｏ（） ｏ １－ ２
０ 鹅 ． 鏊 臻
枣 强、
图 ２
２属性相关分析基本原理
属性 相 关 分 析 的 基 本 思 想 是 计 算 某 种 度 量 ， 于 量 化 属 性 与 给 定 类 或 概 念 的 相 用 关 性 。 属 性 相 关分 析 度 量 可 以 帮 助 识 别 不 相 关 或 弱 相 关 属性 。 属性 相 关分 析 中 的 信 息 增 益 分 析 技 术 可 应 用 于 多 维 数 据 分 析 中 ， 方 法 删 除 信息 量 较 少 的 属 性 ， 集信 该 收 息量 较 多 的属 性 ， 行 概 念 描 述 分 析 ， 进 这种 属性 或 维 相 关 分 析 的 类 特征 化 称 为 解析 特 征 化 。 一 般 讲 属 性 或 维 的 高 度 相 关 ， 可 就 用 于 区分 该类 和 其 他 类 。 ２。 信息增 益分析 技术 ‘ １ 设 是 训 练样 本 的集 合 ， 个 样 本 的类 每 标 号 已知 ， 含 个 ｃ类 样本 ， １２ ． 包 ，… ， ｍ 。Ｓ包含的对象 总数为 ＋ ， 。一 ＝ ＋…
毕业证书 。
探究游戏角色属性的分析方法
探究游戏角色属性的分析方法游戏角色属性分析是游戏策划和玩家们非常关注的一个话题。
游戏角色属性是指游戏角色在游戏中的各项能力和特点，包括生命值、攻击力、速度、防御力、魔法值等。
对角色属性进行深入的分析可以帮助策划者设计出更加平衡和有趣的游戏玩法，同时也可以帮助玩家更好地理解游戏，并选择适合自己的角色进行游戏。
一、角色属性的分类我们需要对角色属性进行分类。
一般来说，游戏角色的属性可以分为基本属性和附加属性两种。
基本属性包括生命值、攻击力、防御力、速度等，这些属性是角色最基本的能力。
而附加属性则包括各种技能、状态、装备等，这些属性可以对基本属性进行加成或者改变角色的能力，使角色更加丰富多样。
1. 统计分析法统计分析法是一种比较直观和简单的角色属性分析方法。
通过对游戏中的大量数据进行搜集和整理，然后进行统计和分析，可以得出角色属性之间的关系和规律。
我们可以通过统计分析法来了解不同角色的生命值、攻击力等基本属性的分布情况，从而确定每种角色的定位和特点，为后续的游戏平衡调整提供数据支持。
对比分析法是一种通过对游戏中不同角色之间能力的对比来进行分析的方法。
通过对不同角色的能力、技能、装备等进行对比分析，可以更好地了解每种角色的优势和劣势，从而设计出更加平衡和有趣的游戏。
在一款竞技型游戏中，可以通过对不同角色的攻击力、速度、防御力等进行对比分析，来确定每种角色的定位和平衡性，从而提高游戏的可玩性和竞技性。
3. 专家评估法专家评估法是一种通过请游戏领域的专家对角色属性进行评估和反馈的方法。
通过专家的意见和建议，可以更加全面和深入地了解角色属性的特点和优劣，从而为游戏的设计和平衡提供更加权威和可靠的参考。
在游戏开发初期，可以邀请游戏策划、游戏设计师等专业人士对角色属性进行评估，从而及早发现和解决问题，提高游戏的质量和可玩性。
公允价值作为衍生金融工具计量属性的相关分析
情况下 正的回收。 面在以 公允价值计量所有的衍属性选择 的现实分析 二 、 我 国 公 允 价 值 计 量 衍 生 金 融 工 具 的 影 响 分 析 （ ）历 史 成 本 计 量 衍 生 金 融 工 具 的局 限性 分 析 一 公允价值 计量衍 生金 融工具 固然有其 必然性 ，但 是也有其 传 统 的 财 务 会 计 要 求 以 历 史 成 本 为 主 要 计 量 模 式 ，立 足 自身 的不 足 ： 于能够客观 真实的反 映各 项交易或 事项，不高估 资产或低估 负 １ ．公允价值缺乏参照，估价技术的运用存在障碍，可靠性相 债 。但 衍 生 金 融 工 具 特 有 的 未 来 交 易 事 项 突 显 出 历 史 成 本 计 量 对较低。在确 定一项资产或负债的公允价值 时，最可靠的做法是 存在的 自身局限性。 采用市价法，其次 是类似项 目法 ，最后才是估价技术法 ，原因在 １ ．历史成本原则所依据的前提条件是货 币计量假设，货币是 于这三种 方法 的主观性依次增强，获取 的难度也是依次加大的。 企业经济业务所引起 的资产和权 益变动 的衡量尺度，本身是 固定 而在我国，由于大部分衍生金融工具并不存在所谓 “ 活跃的交易 不变 的 ，也 不 能被 计 量 。但 在衍 生金 融工 具 合 约 中 ， 货 币成 为 标 市场 ”，这时公允价值 的计量就必须依赖于估价技术 。而计量公 的资产，出现 了一种货 币被另一种货 币所计量的现象，利 率成 了 允价值时所使用估价技术的 目标在于，确定被计量资产或负债在 衍生金融工具交易的主要决定因素。有 了价格 （ 利率 ）来反映使 计量 曰出于正常商业考虑所进行的公平交易 中的交易价格。该估 用资金所付出的代价 ，并且随供 求关系 的变化而变化 。可 以说衍 价技术应 最大 限度地使用市场输入变量，且最小 限度地使用主体 生金 融 工具 的 出现 加强 了对 货 币计 量 假设 的动摇 。 特有输入变量 。但我 国金融市场不发达 也欠规范 ，利率和汇率还 ２ ．从 决策 有用 性 来看 ，历 史成 本 仅 能提 供过 去 的信 息 ，不 能 未完全市场化 ，生产要素市场 还不够成熟 ，即使一些相对 有效的 反 映现 时 价 值 ， 因此 不 能 反 映企 业 真 实 的 财 务状 况和 经 营 业 绩 。 交易市场 ，也缺乏足够 的深度与广度 ，因此，我 国在运用 估价技 企业 内部或外部相关者制定经营决策或投资决策必须 以现 时的 、 术 计 量 公 允 价 值 时缺 乏 市 场 参 考 标 准 。 未来 的信息为参考 。衍生金融工具价格变动频繁，投 资者要求不 ２ ．公允价 值 的运用 范 围有 一定 主观 随意性 ，增 加金 融机 断地 反 映 其价 格 的波 动 以便 降低 风 险 ，但 历 史成 本 无 法 满 足 这 一 构经营业 绩的不确 定性及运用 衍生金融 工具 的风 险性我 国金 融 要求 ，不能向企业管理人员、投 资者和债权人提供与决策相关的 工具会计 准则赋予 了金融机构特 别是银 行业管理 当局一种 “ 公 会计 信 息 ，对 决 策没 有 帮助 。 允 价 值 选 择 权 ” ， 该 选 择 权 允 许 管 理 当 局 对 任 何 金 融 资 产 或 金 ３ ．衍生金融工具的历史成本较难取得。历史成本反映的是过 融 负 债 按 照 公 允 价 值 计 量 ，并 且 把 公允 价 值 的变 动 计 入 当期 损 去的资产价值 ，如期权的购入成本 。但有的衍生金融工具在企业 益。从增 强我 国上市 银行现阶 段财务报 告透 明度 的角度来看 ， 签订 合 约 时 ， 并不 需 要 付 出代 价 ，历 史 成 本 为零 ，虽 然 有 参 与 期 该公允价值选择权 的引入在我 国当前 的经济环 境下并不合适 。 货交 易需 缴 纳 的保 证 金 ，但 其 并不 是 签 订 合 约 的代 价 ，也 不 是 历 ３ ．衍 生金 融工 具会计 准则 过于 复杂 ，执行 难度 大 ，对 金 史成 本 。 因此 用 历 史 成 本计 量 衍 生 金 融 工 具 ，其 历 史 成 本 资料 难 融机 构 专 业 人 员 专 业 能 力 要 求 高 。 与 其 他 企 业 会 计 准 则 相 比 ， 以取得 。从以上分析可以看 出，以历史成本 作为衍生金融工具的 衍 生金融 工具会计准 则更加复 杂。这与其 规范 的对 象有关 ，衍 计量属性 已经不符合理论和现实 的要求，我们 需要一种全新的计 生金融工 具的专业性和 风险性 不可避免地 带来 了衍 生金融工 具 量属性来对衍 生金融工具进行计量。这种计量具有相关性，与市 会计 准则 的复杂性 。虽 然金融工 具会计准 则实现 了与国际会 计 场价格紧密相联 ，能够 分阶段及时地反映市场参与者所持有的衍 准 则的实质性 趋 同，提 高 了金融机 构会计信 息 的相关 性和决策 生金融工具的真实价值 。这种计量属性就是公允价值 。 有用 性 ，但 同时也应该 考虑到 ，复杂 的准 则会导致对 准则 的误 （ ） 公 允价 值 作 为衍 生金 融工 具计 量 属 性 的 可行 性分 析 解和 误用 ，造 成会计信 息可靠性 的下 降，同时 ，过度 复杂 的准 二 １ ．公允价值满 足 了决策 有用 性。会计信 息系统的基本职能 则在 一定程度 上会影 响会 计信息 的可理解性 ，从而增 加使用者 就是提供 对信息使用者 决策有用 的信 息 。无疑 ，不 同类 型的信 分 析 和 使 用 信 息 的 成 本 。 另 外 ，衍 生 金 融 工 具 会 计 准 则 对 金 融 息使用 者所需要 的会计信 息是有 区别的 。而 随着 金融市场 的不 机 构 从 业 人 员 的 专 业 能 力 和 职 业 素 质 提 出 了 更 高 要 求 。 尽 管 职 断发 展，人们～致认 为面 向未来 的预测信息要 比面 向过 去的历 业 判 断 从 行 为 上 看 是 主 观 的 ，但 判 断 的 标 准 是 客 观 的 ， 即 必 须 史 信 息 对 决 策 更 有 用 ，其 信 息 含 量 更 高 。具 体 到 计 量 属 性 ， 面 有充分 的证据证 明判断 是合理 的、可靠 的，使会 计工作 的技术 向未来的公允价值 要比面向过去的历史成 本更有用 于决策。 难度增 大 。这种情 况直接 增加 了金 融机构准确 、 口径 一致 地进 ２ ．公允价值提 高了信 息的可 比性 。公允价值代表 当前期望 行会计 业务核算 ，有效 、系统地进 行风险管 理和经营 决策的难 现金流量按经 适当风险调整后 的折现率 贴现 的现值 。所 以不 同 度，金融机构从业人员 的专业水平 面临考 验。 时点 、不 同企业控制 的同一衍 生金融工 具具有相 同的价值 ，可 ４ ．公允价 值计 量加 快市场 波动 性 ，政府监 管力 度不 够 ， 以相互纵 向或 横 向比较 。相 反地 ，在历 史成本下 ，相同时 间取 易于 引发金融危机 。受 国际金融市场利 率大 幅波 动 、全球 主要 得金融工具，可能会 由于取得成本不 同而无法 比较 。 股指大起 大落 以及 美 国次级 抵押贷款 风波等 因素影响 ，我 国未 ３ ．公允价值具有 良好 的预测性 。在半强势有效市场 中，证 来经济增 长的不确 定性有所 增强 。当资产泡沫化 出现 “ 吹草 风 券价格蕴含着有 效市场 中所有 公开信息 ，是公允价值 的最佳证 动 ”迹象 的时候 ， 由于公允 价值的计量 模式会将 这些金融 风险 据。 因此 ，在考 虑到衍生金 融工具 当前经济 状况和风 险类型 的 放大 ，银 行 以及其 它金融机 构的财务状 况会 由此 迅速恶化 ，很 情况下，金融 资产 和金融负债 的公允价值信 息 比历史 成本数据 可能陷入经 营 困境 ，甚至破产 。而银行在 经济生 活中特有 的风 具有 更 强 的预 测 能 力 。 由于 金 融 工 具 的 公允 价 值 以 当 前 风 险 调 险分担机制 ，此 时就会 转换成 风险聚积 效应 ，促使投 资与信贷 整 后 的 利 率 对 该工 具 的 未 来 现 金 流 量 进 行 贴 现 后 的价 格 ， 理 性 活动 的终止 。政府 也会 因援救 倒闭或濒 临倒 闭的金 融机构而支 投 资者 据 �
设备相关属性分析
设备相关属性分析正确认识设备管理的相关属性，不仅从学术上看有其必要性，而且从实践上也有助于培养系统视角，有助于正确认识和把握设备一生运动规律。
一、产品属性设备通常是作为产品在装备制造企业里生产出来的。
由于设备寿命周期费用主要在设备的设计、制造阶段决定，因此设备产品的技术创新是设备一生技术创新的基础和关键，设备产品直接形成和决定了其性能、质量、可靠性和本质安全化水平。
二、商品属性制造企业生产出来的设备主要是作为商品出售的，企业中所需的设备主要是作为商品通过市场交换而有偿获得的。
三、资产属性（投入属性）作为企业生产工具的设备，通常属于企业固定资产的范畴，具有固定资产属性。
固定资产是企业所拥有或所控制的生产资料，是企业依靠投入有偿获得的产权或使用权。
四、技术属性设备本身作为科学技术的主要载体和凝聚物，具有技术属性。
技术对社会经济发展最直接的表现就是生产工具和设备的改进，不同时代生产力的标尺是不同的生产工具和设备，石器时代、青铜器时代、铁器时代、蒸汽时代、电气时代、信息时代的划分主要是以设备和工具的技术进步及主导作用来划分的。
五、磨损属性固定资产的价值是根据它本身的磨损程度逐渐转移到新产品中去的，它的磨损分为有形磨损和无形磨损两种情况。
有形磨损又称物质磨损，是设备或固定资产在生产过程中使用或因自然力影响而引起的使用价值和价值上的损失。
无形磨损又称精神磨损，是设备资产由于科学技术的进步而引起的贬值。
按其产生的具体原因，同样分为两种。
六、社会属性1．生产设备的社会属性现代设备涉及的科学知识门类越来越广，而社会分工越来越精细，在这种情况下，设备本身的生产往往就是社会化协作的结果。
2．设备使用的社会属性设备产品性能如何，一旦投入使用，会对社会产生多方面的影响。
设备效能发挥如何取决于其提供的产品和服务的社会接受程度，设备的安全、节能和环保指标也受到社会多种条件的制约和限制，设备维修和设备保运服务社会化、专业化已成趋势。
分析方法验证中专属性相关问题的探讨
分析方法验证中专属性相关问题的探讨对于专属性，中国药典给出的定义是在其他成分（如杂质、降解产物、辅料等）可能存在下，采用的分析方法能正确测定出被测物的能力。
具体的操作方法是加标或者强制降解比较测定结果。
描述看似很详细，但缺少具体操作的描述，也没有说明规定的理由，这就会导致日常验证中弄不清技术要求和法规要求的区别，或过于严格，或为了应付检查而做的过于简单，或按照自己浅显的理解做错,造成最终的结果不尽人意。
为了对专属性的要求有更好的理解，下面就对专属性的相关问题进行相应的探讨。
O1峰纯度专属性验证中都要求考察峰纯度，确认主成分峰为单一成分的峰。
峰纯度的原理是工作站根据光谱匹配度来衡量峰纯度，即峰上各个时间点采集到的光谱归一化处理后几乎一样，具体操作是用DAD检测器进行峰纯度扫描，一般峰纯度因子超过990即认为该峰是单一成分的峰。
但利用光谱进行纯度检测也有一定的局限性：首先如果混合物中组分的光谱相似，那么各个时间点采集到的混合光谱几乎是一致的，也会得到很高的纯度匹配因子；另外如果主成分响应过高，导致峰顶点处的光谱由于响应高而变形，纯度因子就会很低；如果主峰中包含的杂质响应过低，各个时间点采集到的光谱只有主成分的光谱，纯度因子就会很高。
所以峰纯度检测不是确定检测峰是否是纯峰的绝对证明，建议最好采用1CMS确认和采用代表性样品（过期样品更好）进行峰纯度确认。
02强制降解强制降解试验也称破坏性试验，其试验目的明确。
强制降解试验可预测原料药的稳定性或影响制剂的纯度、有效性和安全性。
强制降解一般认为样品降解量应在5~20%之间，一般10%o但是由于样品自身的性质问题很多时候会出现不产生降解或者降解剧烈的问题，这时候就需要对破坏时间和强度进行调整，尤其是对于降解不出来杂质的物质，需要在原降解条件基础上加热或者增加破坏时间来达到降解要求。
另外强制降解的物料平衡是极为头痛的问题之一,由于物料平衡主要是考察分析方法能否将所有杂质有效检出，所以含量测定没有必要进行物料平衡的考察，物料平衡的接受范围问题，至今没有统一的规定，其实也很难统一，需要具体情况具体分析，根据样品中各组份性质、降解率大小、强制降解杂质的结构、质量标准中杂质限度要求等因素综合考虑,建议为95.0~105.0%较为合适,有些企业制定为98.0%~102.0%,只考虑HP1C方法本身误差，没有考虑未知杂质的结构、介质PH等因素对测定的影响，接受标准过于严格，有些企业对于制剂考虑到辅料影响，制定为90.0%~110.0%,又过于宽松，失去物料平衡考察的意义。
属性相关分析
在机器学习、统计学、模糊逻辑和粗糙集等领域提出了许多属性相关分析的方法。
属性相关分析的基本思想就是针对给定的数据集或概念，对相应属性进行计算已获得(描述属性相关性)的若干属性相关参量。
这些参量包括:信息增益、Gini 值、不确定性和相关系数等。
采用属性相关分析方法，以帮助滤去统计无关或弱相关的属性并保留(与挖掘任务)最相关的属性。
包含属性(维)相关分析的定性概念描述就称为分析定性概念描述(analytical characterization )。
包含属性(维)相关分析的对比定性概念描述也就称为分析对比定性概念描述(analytical comparison)。
直观上讲，若一个属性(维)的取值可以帮助有效地区分不同类别的数据集(class ，那么这个属性(维)就被认为是与相应类别数据集密切相关的。
例如:一个汽车的颜色不太可能用于区分贵贱汽车(类别);但是汽车的型号、品牌、风格可能是更相关的属性。
此外即使同一个属性(维)，其不同抽象层次的概念对不同类别数据集的分辨能力也不同。
例如:在出生日期(birth date)维中，birth day 和birth month 都不太可能与雇员的工资相关;而只有birth decade(年龄)可能与雇员的工资相关。
这也就意味着属性(维)相关分析应该在多层次抽象水平上进行，只有最相关的那个层次的属性(维)应被包含到数据分析中。
当属性相关分析应用在聚类算法时，它根据数据在每个属性上的分布情况来删除稀疏的属性和数据，最终达到降维和缩小数据集的目的；当属性相关分析应用在离群数据挖掘时，它根据数据在每个属性上的稀疏程度删除稠密的属性和数据，通过删除稠密属性和数据，也能达到降维和缩小数据集的目的。
利用属性相关分析，首先，可以删除在所有维组合中都处于稠密区域的数据，由于这些数据不可能出现在稀疏区域内，因此他们也不可能出现在离群子空间中；第二，利用属性相关分析删除不相关属性，不相关属性是指在这个属性中所有的数据都分布在稠密区域内，容易知道由稠密区域构成的维不可能成为构成离群子空间的维，因此，不相关属性可以删除。
属性数据分析讲解
属性数据分析一属性变量和属性数据通常所指属性数据(categorical data)，是说反映事物属性的数据，也称为定性数据或类别数据，它是属性变量取的值。
属性变量可能是表示事物属性，取值为事物属性的量反映事物的客观属性，例如变量“性别”取值为男，女；又如变量是中医所分人的体质，取值为平和，气虚，阳虚，阴虚，瘀血，痰湿，湿热，气郁，特凛。
对事物表态的量表达人们主观对事物的评论，例如变量是“某人对某个政策的态度”，取值是赞成，中立和反对；又如变量是“人对医疗效果的评价”，取值为特好，好，一般，差，很差。
区间值变量取值为多个互不重叠区间：例如变量是“顾客的购买水平”，取值分为[0，100)，[100,200)，[200,300)和300以上。
“属性变量”是反映事物的客观属性或对事物表态，以及区间值变量，它是一种变量，它取的值之间不能做加，减，乘，除等运算，而且所取的值只能是有限个，属性变量取的值也称为属性变量的“水平”。
二属性数据表示形式属性变量有4种表示形式：原始属性变量形式、指示变量形式（调查数据常用）、频数形式和列联表。
例1 某连锁超市要检验商品销售情况与陈列方式是否相关，随机抽取了10家门店，分别以C B A 、、共3种方式陈列（即第一个属性变量是“陈列方式”，取值A 、B 、C ），各门店销售情况分为 “high ”及“low ”两类（即第二个属性变量是“销量”，取值“high ”和“low ”）。
这两个属性变量的统计资料4种形式如下：属性变量形式的样本是把各个属性变量的1次观测值排成1行；例如例1中属性变量“销量”和“排列方式”的第1个观测值（第1个门店）的观测值是“high ”和“B ”，就把“high ”、“B ”排在第一行，见下表表 超市数据属性变量形式指示变量形式是列出各个属性变量的所有值，对每个值建立一个变量，例如例1中两个属性变量取值“high ”、“low ”、“A ”、“B ”、“C ”；建立5个指示变量：sl ，sh,ma,mb,mc.每次观测中，属性变量的哪个值出现了，就在对应列中用1表示，否则用0表示；例如对于超市数据建立5个变量后：sh 表示变量销售额高，sl 表示变量销售额低,ma 表示排列方式是A ，mb并表示排列方式是B，mc表示排列方式是C。
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属性相关分析的基本思想是计算某种度量，用于量化 属性与给定类或概念的相关性。 这种度量包括信息增益、Gini 索引、不确定性和相关 系数。
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信息增益计算如何工作？
设 S 是训练样本的集合，其中每个样本的类标号是已 知的。事实上，每个样本是一个元组，一个属性用于确定 训练样本的类。 例如，属性 status 可以用于定义每个样本的类标号或 者是“graduate”，或者是“undergraduate”。假定 有 m 个类。设 S 包含 si个 Ci类样本，i = 1, ..., m。一个任意 样本属于类 Ci的可能性是 si / s，其中s 是集合S 中对象的 总数。对一个给定的样本分类所需的期望信息是：
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概念描述的属性相关分析执行步骤如下： 1.数据收集。 2.使用保守的 AOI 进行预相关分析 3.使用选定的相关分析度量删除不相关 和弱相关属性 4.使用 AOI 产生概念描述
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应用
1.当属性相关分析应用在聚类算法时，它根据数据在
每个属性上的分布情况来删除稀疏的属性和数据，最终达
到降维和缩小数据集的目的；
2.当属性相关分析应用在离群数据挖掘时，它根据数 据在每个属性上的稀疏程度删除稠密的属性和数据，通过 删除稠密属性和数据，也能达到降维和缩小数据集的目的。
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因此这里应采用一些属性相关分析方法，以帮助滤去 统计无关或弱相关的属性并保留（与挖掘任务）最相关的 属性。 1.包含属性（维）相关分析的定性概念描述就称为分 析定性概念描述（analytical characterization）。 2.包含属性（维）相关分析的对比定性概念描述也就 称为分析对比定性概念描述（analytical comparsion）。
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属性相关分析
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为什么要采用属性相关分析？
对用户来讲，决定数据集定性描述应包含哪些属性是 一件困难的事，因为数据集通常包含了 50 到 100 个属性， 而用户对选择哪些属性进行有效数据挖掘也并知道更多。 1.用户选择较少的属性进行分析时，就可能使得所挖 掘出的定性概念描述知识不完全或不易理解。 2.若用户选择了较多的属性用于分析时，就可能会影 响挖掘的效率以及挖掘结果的可理解性。
具体步骤
第一，可以删除在所有维组合中都处于稠密区域的数 据，由于这些数据不可能出现在稀疏区域内，因此他们也 不可能出现在离群子空间中； 第二，利用属性相关分析删除不相关属性，不相关属 性是指在这个属性中所有的数据都分布在稠密区域内，容 易知道由稠密区域构成的维不可能成为构成离群子空间的 维， 因此，不相关属性可以删除。
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直观上讲，若一个属性（维）的取值可以帮助 有效地区分不同类别的数据集（class），那么这 个属性（维）就被认为是与相应类别数据集密切 相关的。
例如：一个汽车的颜色不太可能用于区分贵贱汽车 （类别）；但是汽车的型号、品牌、风格可能是更相关的 属性。
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此外即使同一个属性（维），其不同抽象层次 的概念对不同类别数据集的分辨能力也不同。
i Si S I ( s1 , s2 ,...,sm ) log2 i 1 S
m
S
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具有值{a1,a2,...,av}的属性 A 可以用来将 S 划分为子集 { S1,S2,...,Sv }，其中，Sj 包含 S 中A值为 aj的那些样本。 设 Sj 包含类 Ci的sij 个对象。根据 A 的这种划分的期望信息 称作 A 的熵。它是加权平均：
例如：在出生日期（birth_date）维中，birth_day 和 birth_month 都不太可能与雇员的工资相关；而只有 birth_decade（年龄）可能与雇员的工资相关。
这也就意味着属性（维）相关分析应该在多层 次抽象水平上进行，只有最相关的那个层次的属 性（维）应被包含到数据分析中。
E ( A)
j 1 v
s1 j ... smj s
I ( s1 j ... smj )
A 上该划分的信息增益定义为 ：
Gain( A) I (s1, s2 ,...sm ) E( A)
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在这种相关分析方法中，我们可以计算定义 S 中样本 的每个属性的信息增益。具有最高信息增益的属性是给定 集合中具有最高区分度的属性。通过计算信息增益，我们 可以得到属性的秩评定。这种秩评定可用于相关分析，选 择用于概念描述的属性。
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以上所述的属性（维）相关分析是针对属性（维）分 辨不同类别对象的能力进行评估的。
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在对对比目标数据集进行挖掘（discrimination）时，可 以根据目标集合与对比集合内容进行属性（维）相关分析， 但在定性概念描述挖掘中，由于仅有一个数据集，而没有 其它数据集可以作为对比参考数据集，来帮助进行属性相 关分析，这时就可以将数据库中除当前数据集之外的其它 数据作为对比数据集。 例如：在对学校研究生数据集进行定性概念描述挖掘 时，可以将学校数据库中其它非研究生的学生数据集作为 对比数据集，来帮助进行属性相关分析。