典型相关分析的实例
《SPSS统计分析》第10章 相关分析
12.990 16.290 17.990 19.290
12.500 15.800 17.500 18.800
11.500 14.800 16.500 17.800
2.200 5.500 7.200 8.500
3.300 5.000 6.300
3.300
1.700 3.000
5.000 1.700
1.300
3.分析两个变量间线性关系的程度。往往因为第三个变量的作用,使相关系数不能真正反映两个 变量间的线性程度。 这是应该控制一个变量的变化求另两个变量间的相关系数,也就是说, 在第三个变量不变的情况下,两个变量的线性程度。
CORRELATIONS /VARIABLES=VCP with HEIGHT WEIGHT /PRINT=TWOTAIL NOSIG /MISSING=PAIRWISE .
6.300 3.000 1.300
1.800 1.500 3.200 4.500
2.700 6.000 7.700 9.000
5.000 8.300 10.000 11.300
12.000 15.300 17.000 18.300
9: 9 14.790 14.300 13.300
4.000 1.800 1.500 3.200 4.500
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典型相关分析
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典型相关分析概念
典型相关分析是用来描述两组随机变量间关 系的统计分析方法。
通过线性组合,可以将一组变量组合成一个 新的综合变量。虽然每组变量间的线性组合有无 数多个,但通过对其施加一些条件约束,能使其 具有确定性。
典型相关分析就是要找到使得这两个由线性 组合生成的变量之间的相关系数最大的系数。
学习通过编程解决偏相关问题
教育案例分析题步骤(2篇)
第1篇一、引言在教育领域中,案例分析是一种重要的教学方法和研究方法。
通过分析具体的教育案例,我们可以深入理解教育现象,发现教育问题,探索教育规律,提高教育质量。
本文将详细介绍教育案例分析题的步骤,以帮助教育工作者和学生更好地进行案例分析。
二、教育案例分析题步骤1. 确定案例分析主题在开始案例分析之前,首先需要确定一个明确的案例分析主题。
这个主题可以是教育现象、教育问题、教育规律等。
确定主题有助于聚焦分析内容,提高分析效率。
2. 收集相关资料在确定了案例分析主题后,接下来需要收集与主题相关的资料。
这些资料可以包括教育政策、教育法规、教育理论、教育实践案例等。
收集资料时,应注意资料的真实性、权威性和全面性。
3. 分析案例背景在收集到相关资料后,需要分析案例背景。
这包括了解案例发生的时代背景、地域背景、学校背景、学生背景等。
通过分析背景,可以更好地理解案例发生的原因和条件。
4. 提炼案例问题在分析案例背景的基础上,提炼出案例中的主要问题。
这些问题可以是教育现象、教育问题、教育规律等。
提炼问题时,应注意问题的核心性和代表性。
5. 分析案例原因针对案例问题,分析其原因。
这包括分析教育政策、教育法规、教育理论、教育实践等方面的原因。
在分析原因时,应注意从多角度、多层次进行分析。
6. 寻找解决方案针对案例问题及其原因,寻找解决方案。
这包括提出教育政策、教育法规、教育理论、教育实践等方面的改进措施。
在寻找解决方案时,应注意方案的可行性、有效性和创新性。
7. 评估解决方案对提出的解决方案进行评估,分析其可行性和有效性。
这包括分析方案在实践中的应用情况、效果评价等。
在评估解决方案时,应注意方案的适应性和可持续性。
8. 总结案例分析在完成上述步骤后,对整个案例分析进行总结。
总结内容包括分析过程、分析结果、解决方案、评估结果等。
总结有助于加深对案例的理解,提高分析能力。
三、案例分析实例以下是一个教育案例分析实例,供参考:案例主题:学生厌学现象1. 收集相关资料:教育政策、教育法规、教育理论、教育实践案例等。
处方中不合理用药的典型实例分析
处方中不合理用药的典型实例分析目的调查本院门急诊处方用药情况,为临床合理用药提供参考。
方法随机抽取本院2012年1~9月门急诊处方,根据《医院处方点评管理规范》(试行)的相关规定,对各类不合理情况进行调查分析和点评。
结果不合理问题包括重复用药、无指征用药、单次剂量过大、每日给药次数过少、药物联用不合理现象。
结论高质量的处方点评可以提高医师和药师的用药水平,药师应为临床提供及时的最新用药信息,协助医师提高合理用药水平。
标签:门急诊处方;处方点评;合理用药;分析处方是临床医师对患者用药的书面文件,是药剂人员调配药品的依据,具有法律、技术、经济责任。
处方能够反映临床医师的诊疗水平和医院的医疗质量。
2010年,卫生部颁布了《医院处方点评管理规范》(试行),明确了用药不适宜处方和超常处方的各种具体情况。
促进合理用药、保障用药安全是临床药师不可推卸的职责,笔者作为一名临床药师,参加了本院的处方点评工作。
为了了解处方点评工作的开展对本院处方质量的影响以及深入了解临床用药情况,笔者随机抽查本院2012年1~9月门急诊处方并进行回顾性统计与典型实例分析。
1 资料与方法1.1 一般资料处方来源于本院2012年1~9月门急诊处方,每月随机抽取200张,共计1 800张,样本覆盖本院各门急诊科室,具有普遍性和代表性。
1.2 方法根据《医院处方点评管理规范》(试行)、《抗菌药物临床应用指导原则》以及药品说明书等,对处方不合理用药情况进行统计分析。
2 结果随机抽取的1 800张门急诊处方中,合理处方共1 671张,占全部处方的92.8%;不合理处方共129张,占全部处方的7.2%。
不合理处方的具体分析见表1。
3 讨论3.1 药物和临床诊断不符(1)临床诊断高血压,处方药物为麻仁润肠丸。
麻仁润肠丸具有润肠通便的作用,是治疗便秘的非处方药品,不具有降低血压的作用;(2)糖尿病患者处方头孢呋辛酯片。
头孢呋辛酯是抗感染药物,而此患者并没有合并感染,因此没有使用抗菌药物的指征。
解读劳动合同法第四十条及实例分析7篇
解读劳动合同法第四十条及实例分析7篇篇1一、前言为了保障劳动者的合法权益,促进劳动关系的和谐稳定,我国制定了劳动合同法。
本文将重点解读劳动合同法第四十条,并结合实例进行深入分析,以便更好地理解和应用相关法律规定。
劳动合同法第四十条规定了用人单位在特定情况下提前解除劳动合同的情形。
具体来说,包括以下情形:1. 劳动者患病或者非因工负伤,在规定的医疗期满后不能从事原工作,也不能从事用人单位另行安排的工作的;2. 劳动者不能胜任工作,经过培训或者调整工作岗位,仍不能胜任工作的;3. 劳动合同订立时所依据的客观情况发生重大变化,致使劳动合同无法履行,经用人单位与劳动者协商,无法就变更劳动合同内容达成协议的。
在上述情形下,用人单位在提前解除劳动合同的同时,应当按照国家有关规定给予劳动者经济补偿。
三、实例分析实例一:劳动者患病案例张某是某公司的一名员工,在公司工作三年。
某日,张某因病住院治疗,医疗期为六个月。
医疗期满后,张某的身体状况无法继续从事原工作。
公司经过评估,也无法安排其从事其他工作。
在此情况下,公司可以提前解除劳动合同。
但公司需要按照国家法律规定给予张某相应的经济补偿。
实例二:劳动者不能胜任工作案例李某是某公司的一名销售人员,由于其销售业绩一直未能达到公司要求,经过多次培训和岗位调整,仍无法改善。
公司认为李某无法胜任销售工作。
在这种情况下,公司可以提前解除劳动合同。
但公司必须遵循劳动合同法第四十条的规定,给予李某相应的经济补偿。
实例三:劳动合同无法履行案例王某与一家制造公司签订了劳动合同。
在合同履行期间,由于国家政策调整和技术升级,该公司的生产线进行了重大调整,导致王某的原有岗位被取消。
经过双方协商,无法就变更劳动合同内容达成协议。
在这种情况下,公司可以提前解除劳动合同。
但公司需要按照国家法律规定给予王某相应的经济补偿。
四、总结1. 用人单位在特定情况下可以提前解除劳动合同;2. 用人单位在提前解除劳动合同的同时,应当按照国家有关规定给予劳动者经济补偿;3. 劳动者在遇到相关情况时,应了解自己的权益,并与用人单位合理协商。
公募基金监管案例
公募基金监管案例公募基金监管案例是指监管机构对公募基金公司和相关主体违规行为进行调查、核查并给出相应处罚的实例。
公募基金监管案例通过曝光违规行为,维护了市场秩序,保护了广大投资者的利益。
本文将从近期的典型案例入手,通过具体分析和总结,探讨公募基金监管案例的主要特点和对市场的影响。
近年来,公募基金市场的监管力度不断加强,不合规操作和欺诈行为屡禁不止。
监管机构积极行动,依法打击违规行为,维护了市场的公平公正。
在《公募基金监管案例》这一文档中,我将给大家介绍几个近年来备受关注的案例。
案例一:某基金公司操纵股票价格案某公募基金公司利用其所管理的大额资金,在证券市场上操纵股票价格,牟取非法利益。
监管机构通过调查发现,该基金公司在短时间内大量买入某只股票,使其价格快速上涨。
随后,该基金公司以高价申购和转让这只股票,将股票的价格推高并牟取利润。
监管机构认为该公司操纵股票价格,损害了市场公平竞争的原则,对该公司进行了严厉的处罚,冻结其相关账户,并吊销相关人员的从业资格。
案例二:某基金经理违规操作案某公募基金公司的某基金经理在管理基金时,违规操作、违背投资标准。
该基金经理在未经基金公司和投资者同意的情况下,使用基金资金进行个人投资,从中获得了不当利益。
监管机构对该基金经理进行深入调查,并认定他的行为违反了公募基金管理的相关规定,破坏了基金公司和投资者的利益。
针对这一行为,监管机构决定对该基金经理进行严厉处罚,并要求其赔偿相应损失。
案例三:某基金公司虚假宣传案某基金公司在宣传材料中编造虚假信息,误导投资者,损害了公众利益。
监管机构发现该公司在宣传材料中夸大了基金业绩,隐瞒了风险情况。
监管机构认为该公司虚假宣传,严重违反了公募基金管理规定,误导了投资者的决策,对该公司进行了严厉的处罚,并要求其公开道歉并赔偿受损投资者的损失。
以上几个案例是公募基金监管中的典型案例,代表了监管机构对违规行为的严惩以及对维护市场秩序和保护投资者利益的坚决态度。
数据分析之相关分析的原理方法误区及生活实例03
数据分析之相关分析的原理方法误区及生活实例五、相关分析的其他方法及案例分析常用的三种相关性检验技术,Pearson相关性的精确度最高,但对原始数据的要求最高。
Spearman等级相关和Kendall一致性相关的使用范围更广,但精确度较差。
1.Spearman相关当定距数据不满足正态分布,不能使用皮尔逊相关分析,这时,可以在相关分析中引入秩分,借助秩分实现相关性检验,即先分别计算两个序列的秩分,然后以秩分值代替原始数据,代入到皮尔逊相关系数公式中,得到斯皮尔曼相关系数公式:数据要求:•不明分布类型的定距数据;•两个数据序列的数据一一对应,等间距等比例。
数据序列通常来自对同一组样本的多次测量或不同视角的测量。
结论分析:在斯皮尔曼相关性分析中,也能够得到相关系数(r)和检验概率(Sig.),当检验概率小于0.05时,表示两列数据之间存在相关性。
2.Kendall相关当既不满足正态分布,也不是等间距的定距数据,而是不明分布的定序数据时,不能使用Pearson相关和Spearman相关。
此时,在相关分析中引入“一致对”的概念,借助“一致对”在“总对数”中的比例分析其相关性水平。
Kendall相关系数计算公式如下:Kendall相关实质上是基于查看序列中有多少个顺序一致的对子的这个思路来判断数据的相关性水平。
在Kendall相关性检验中,其核心思想是检验两个序列的秩分是否一致增减。
因此,统计两序列中的“一致对”和“非一致对”的数量就非常重要。
下面举例说明Kendall相关系数的计算过程:假设有两个数据序列A和B的秩分序列分别是{2,4,3,5,1},{3,4,1,5,2},即相对应的秩对为(2,3)(4,4)(3,1)(5,5)(1,2)。
在按照A 的秩分排序后,得到新的秩对(1,2)(2,3)(3,1)(4,4)(5,5),此时B的秩分序列变成了{2,3,1,4,5}。
在这种情况下,针对第一个B值2,后面有3,4,5比它大,有1比它小,所以一致对为3,非一致对为1;第二个数字3,有4,5比它大,有1比它小,所以一致对为2,非一致对为1;依次类推,总共有8个一致对,2个非一致对。
对应分析、典型相关分析、定性数据分析
应用领域的拓展
对应分析的应用领域 拓展
随着数据科学和商业智能的不断 发展,对应分析的应用领域将不 断拓展,如市场细分、消费者行 为分析、社交网络分析等,对应 分析将为这些领域提供更有效的 分析和预测工具。
典型相关分析的应用 领域拓展
典型相关分析作为一种重要的多 元统计分析方法,其应用领域也 将不断拓展,如生物信息学、环 境科学、金融风险管理等,典型 相关分析将为这些领域提供更准 确的数据分析和预测工具。
典型相关分析
能够揭示两组变量之间的关联,但需要较大的样本量, 且对异常值敏感。
定性数据分析
能够挖掘数据中的模式和规律,但主观性强,需要经 验丰富的分析师进行操作。
05
对应分析、典型相关分析、定性数据分析的 未来发展
CHAPTER
新方法的出现
对应分析的新方法
随着数据科学和统计学的不断发展,对应分析的新方法将不断涌现,如基于机器学习的对应分析方法、网络分析方法 等,这些新方法将为对应分析提供更强大的工具和更广泛的应用领域。
心理学研究
在心理学研究中,对应分析可用于揭示人类行为和心理状态之间的关系。
例如,它可以用于研究不同性格类型或心理状态的人在不同情境下的行
为反应。
02 典型相关分析
CHAPTER
典型相关分析的定义
典型相关分析是一种多元统计分析方 法,用于研究两组变量之间的相关关 系。
它通过寻找两组变量之间的典型相关 变量,来解释两组变量之间的相互关 系。
市场调研
在市场调研中,定性数据分析可用于深入了解消费者需求、 态度和行为,为产品定位和市场策略提供依据。
01
社会学研究
在社会学研究中,定性数据分析常用于 探究社会现象、文化差异和群体行为等, 以揭示社会结构和动态。
高中生物教学案例分析(通用6篇)
高中生物教学案例分析(通用6篇)第1篇: 高中生物教学案例分析一、使用幽默、夸张的教学语言感染吸引学生。
教学幽默在课堂教学中的有效应用,避免了板着面孔说教而引发的学生憎恶情绪,而是在笑声中引发学生意味深长的思索或茅塞顿开后的愉悦。
案例:当同学们昏昏欲睡时,我在讲台上激情飞扬地说:同学们,你们现在这样的状态,便像是注射了过量胰岛素后的症状。
也有点类似缺少甲状腺激素后的症状,慵懒而无活力。
那么,同学们是被注射了过量胰岛素,还是甲状腺被切除了呢学生一听乐了,沉闷的气氛一扫而空。
有时,学生上课过于活跃,常常漫无边际地插嘴。
对此,我对学生讲:同学们是不是把酶加多了,反应如此激烈。
若再不降温,老师可要加水稀释了。
学生们一听笑了,态度一改从前。
二、运用报刊上的新闻内容穿插讲课或介绍最新生物成果,能活跃课堂气氛。
案例(一):从2023年的SARS到AIDS,再追溯到天花、鼠疫,以及西班牙大流感,还可以联想到二十一世纪杀伤力最大的生物武器及各个国家对生物武器的研究。
这些都是学生非常感兴趣的话题。
高中生物新教材在内容的编排上,力图构建一种联系现实生活的氛围,创设一种进一步理解和应用生物学知识的情境。
案例(二):1998年洪水泛滥直接造成一千多人死亡,国家损失巨大,其罪魁祸首是长江中上游森林被大量砍伐。
近年来,黄河每年断流达100多天,这是大自然向人类发出的警告。
大炼钢铁炼就了多少荒山。
先围湖造田,后返田还湖,浪费了人民多少血汗。
听说过多利羊吗还有最新的一些生物科技产品,等等。
生物学知识日新月异,发展很快。
为了赶上时代步伐,教师有必要经常上网查阅资料,了解现代生物学新成果、新观念,结合新教材内容相关知识,如克隆人事件、转基因生物与生物效应器等生物高新技术知识等,让学生也关注社会、关注生物学热点。
事实证明,这种潜移默化的熏陶在学生中产生了巨大的影响,他们非常关注生物科学发展的动向,科学成就也成了同学们爱谈论的话题之一。
中国著名合伙企业法例子
中国著名合伙企业法例子1. 引言1.1 概述合伙企业是一种常见的企业组织形式,在中国的商业界具有广泛的应用。
合伙企业法例子旨在详细阐述中国著名的合伙企业的法律实践案例和相关规定。
通过对这些实例的分析和总结,可以更好地了解合伙企业的运作机制、法律约束和发展趋势。
中国作为全球第二大经济体,其商业环境的发展与变革对全球经济具有重要影响。
合伙企业作为一种弹性较大的企业组织形式,在中国的经济发展中发挥了重要作用。
通过合伙企业,个人及不同特长和资源的团队可以合作,共同创造价值,实现利益最大化。
本文将通过案例分析,介绍中国的著名合伙企业,并探讨其法律实践中的挑战和解决方案。
首先,我们将对这些合伙企业的背景和发展历程进行介绍,包括创办目的、合作方式和企业发展策略。
其次,我们将重点探讨合伙企业的权益分配、责任承担和决策机制等关键问题,并分析相应的法律规定。
最后,我们将总结这些案例中的要点,并对未来合伙企业发展的趋势进行展望。
通过对这些著名合伙企业案例的研究,我们可以深入了解中国合伙企业的运作方式以及其在经济发展中的突出贡献。
同时,我们也可以从中汲取经验教训,为今后的合伙企业设立和管理提供借鉴。
本文的目的是为读者提供一个深入了解中国著名合伙企业的法律实践和发展趋势的综合指南,帮助读者更好地理解和应对合伙企业法律问题。
1.2 文章结构文章结构部分的内容可以描述文章的整体结构和各个部分的内容。
文章结构:本文将分为引言、正文和结论三个部分来探讨中国著名的合伙企业法例。
1. 引言引言部分将对本文的主题进行概述,介绍合伙企业法例在中国的背景和重要性。
同时,将说明本文的结构和目的,以便读者了解文章的整体构架和阅读的重点。
2. 正文正文部分将围绕中国的著名合伙企业法例展开探讨。
具体分为两个要点进行叙述。
2.1 第一个要点在第一个要点中,将详细介绍中国的某个著名合伙企业法例。
可以从该法例的起源和发展背景,相关的法律法规,以及与该法例相关的案例等方面展开,以全面了解该法例的内容和影响。
数据分析之相关分析的原理方法误区及生活实例01
数据分析之相关分析的原理方法误区及生活实例一、相关性“万物皆有联”,是大数据一个最重要的核心思维。
所谓联,这里指的就是事物之间的相互影响、相互制约、相互印证的关系。
而事物这种相互影响、相互关联的关系,在统计学上就叫做相关关系,简称相关性。
世界上的所有事物,都会受到其它事物的影响:•HR经常会问:影响员工离职的关键原因是什么?是工资还是发展空间?•销售人员会问:哪些要素会促使客户购买某产品?是价格还是质量?•营销人员会问:影响客户流失的关键因素有哪些?是竞争还是服务等?•产品设计人员:影响汽车产品受欢迎的关键功能有哪些?价格、还是动力等?所有的这些商业问题,转化为数据问题,不外乎就是评估一个因素与另一个因素之间的相互影响或相互关联的关系。
而分析这种事物之间关联性的方法,就是相关性分析方法。
当然,有相关关系,并不一定意味着是因果关系。
但因果关系,则一定是相关关系。
在过去,传统的统计模型主要是用来寻找影响事物的因果关系,所以过去也叫影响因素分析。
但是,从统计学方法来说,因果关系一定会有统计显著,但统计显著并不一定就是因果关系,所以准确地说,影响因素分析应该改为相关性分析。
所以,在不引起混淆的情况下,我们也会用影响因素分析。
二、相关性的种类及相关性分析方法客观事物之间的相关性,大致可归纳为两大类:一类是函数关系,一类是统计关系。
•函数关系,就是两个变量的取值存在一个函数关系来唯一描述。
比如,销售额与销售量之间的关系,可用函数y=px(y表示销售额,p表示单价,x表示销售量)来表示。
所以,销售量和销售额存在函数关系。
这一类确定性的关系,不是我们关注的重点。
•统计关系,指的是两事物之间的非一一对应关系,即当变量x取一定值时,另一个变量y虽然不唯一确定,但按某种规律在一定的可预测范围内发生变化。
比如,子女身高与父母身高、广告费用与销售额的关系,是无法用一个函数关系唯一确定其取值的,但这些变量之间确实存在一定的关系。
典型相关分析、冗余分析
典型相关分析的基本思想
X1 X2 X3
Nk心理
X
U1 U2 CanR1 CanR2
Y
V1 V2
Y1 Y2 Y3
X4 X5
X6
U3
U4 U5
CanR3
CanR4 CanR5
V3
V4 V5
Y4
Y5
典型相关的基本假设和数据要求
Nk心理
两组变量之间为线性关系,即每对典型变 量之间为线性关系
经济水平Vs收入水平:对数 审阅简单相关矩阵、检验所有观测变量的分布
第二组变式1对第一组变量的 平均解释比例: 交叉负载 乘方 1 X1 -0.548 0.3003 X2 0.299 0.0894 合计 0.3897 平均值 0.1949
典型相关分析的统计指标
冗余指数(manova)
Nk心理
1.典型变式序号(CAN.VAR);2、3.每个变式所代表的某分组 的方差比例和累计方差比例,DE因变量组,CO自变量组;4、 5.另一组解释的方差比例以及累计方差比例
典型相关分析
Nk心理
Contents
1
2 3 4 典型相关的基本思想与解法 典型相关分析的统计指标 典型冗余分析 Spss实例与操作
Nk心理
何时采用典型相关分析
典型相关是简单相关、多重相关的推广,或者说,简单相关、 多重相关是典型相关的特例
Nk心理
• 一个随机变量:X
简单相关
• 一个随机变量:Y
典型相关分析的统计指标
典型系数(sps) 典型系数(manova)
Nk心理
典型相关分析的统计指标
典型负载系数(sps) 典型负载系数(manova)
Nk心理
典型负载系数(结构 关系系数):典型变 量与本组观测变量之 间的两两简单相关系 数
spss教学中相关分析的实例探究——基于spss分析的科研项目申报政策导引功能实证研究
1 问题 的 引导 与 提 出
2高校科研项 目申报数、 ) 立项数与进校经费数成正线性相关
目, 才会有科研动力 . 才会 出成果 。随着 类型 高校发展 的需要 .高校如何有效地激发 和调动科研人员 申报科研项 目的热情 和 积极性 , 显得很重要 因为对群体成员的 申报项 目数 激励 . 是提高全体活动效率 的根本前提 而激励 的核心是动机 的激发 动机被激 发得越强烈 , 激励的程度就越高 。 文引 本 导学生就某 高校历年 申报科研项 目数 、 立项数及进校经费进行 s s p 的相关分 析 s 后 .进 ~步探 索了高校激励 措施对教师 科研项 目申报 的导引功能 让学生真正 获 得 立 项数 体验到了 s s p 的强大统计分析功能背后 s 的科学决策效果 从而也激发了学生学 习数学及 ss 统计软件 的兴趣和热情。 ps
,
O 前言
为便 于从大量的信息中获得 有价值 的信息 . 提升科学研究的准确 性。 当前 , 自科和社科各领域 已广泛采用 SS 统计软件对采集 的数据 PS 信息进行 存储 、 整理 、 统计和分析。将实际生活或工作实例融人 S S PS
教学中 , 既可让学生学到知识 , 又可让学生认识到生 活中的统计都需 要科学 分析和决策 。
21 0 2年
第 3 期 1
。高校讲坛。
科技信息
ss 教学中相关分析的实例探究 ps
基 于 ss分析 的科研项 I申报 政策导 引功能 实证研 究 ps l f
周宇剑 ( 湖南科技学院数学与计算科学系 湖南
永州
4 5 ) 2 10 0
【 要 】 实际生活或工作实例 融入 SS 教 学中, 摘 将 PS 既可让学生学到知识 , 又可让学生认识到生活 中的统计都 需要科 学分析和 决策 本文 引导学生对桌高校 20 年 以来申报科研项 目 、 02 数 立项数及进校 经费进行 s s p 的相 关分析后 得 出结论 : 激励政 策在引导 高校科-  ̄ 目 s 科研 g f 发 - 展 方面起 导向作 用; 高校科研 项 I申报数 、 l f 立项数与进校经费数成正 线性相关。 让学生真正体验到 了 ss p 的强大统计分析功 能背后的科学决策 s 效果。从而也激发 了学 生学 习数学及 ss ps 统计软件的兴趣和热情。 【  ̄ lPS 学; sS教 相关分析 ; 目申报 ; 项 政策导 引
公司法的法律案件实例(3篇)
第1篇一、案件背景某科技公司(以下简称“科技公司”)成立于2008年,注册资本1000万元,主要从事互联网技术研发与咨询服务。
公司成立初期,由张三、李四、王五三位股东共同出资设立,各自持有公司33.33%的股权。
随着公司业务的不断发展,三位股东之间的合作关系逐渐出现矛盾,尤其是在公司发展方向和股权分配上存在严重分歧。
2018年,李四因个人原因决定退出科技公司,并与张三、王五协商股权转让事宜。
经过多次协商,双方于2018年12月签订了股权转让协议,约定李四将其持有的科技公司33.33%的股权转让给张三,转让价格为300万元。
协议签订后,张三向李四支付了股权转让款,李四也办理了股权转让登记手续。
然而,股权转让后不久,张三与王五在公司发展方向上再次出现分歧,王五认为张三在经营管理上存在重大失误,导致公司业绩下滑。
于是,王五向法院提起诉讼,要求确认股权转让协议无效,并要求张三返还股权转让款。
二、争议焦点本案的争议焦点主要集中在以下几个方面:1. 股权转让协议的效力;2. 股权转让款的返还;3. 张三、王五在公司经营管理中的责任。
三、法院判决法院经审理认为,股权转让协议是张三、李四双方真实意思表示,且不存在欺诈、胁迫等情形,因此股权转让协议合法有效。
关于股权转让款的返还问题,法院认为,股权转让协议已经履行完毕,张三已向李四支付了股权转让款,且李四已办理了股权转让登记手续,股权转让已经完成。
因此,张三无需返还股权转让款。
关于张三、王五在公司经营管理中的责任,法院认为,根据《公司法》第三十八条规定,股东会会议由股东按照出资比例行使表决权。
张三、王五作为公司股东,对公司经营管理享有平等的权利。
本案中,张三、王五在公司经营管理中存在分歧,但双方均未违反公司章程和法律法规,因此,双方均无需承担赔偿责任。
综上所述,法院判决:1. 股权转让协议合法有效;2. 张三无需返还股权转让款;3. 张三、王五无需承担赔偿责任。
四、案例分析本案涉及公司法中的股权转让、股东权利义务等法律问题。
SPSS因子分析(因素分析)——实例分析
SPSS因子分析(因素分析)——实例分析提起因子分析那是老生常谈,分析人士大都喜欢讨论主成分与因子分析。
我也凑个热闹,顺便温习温习,时间长了就会很模糊。
一、概念探讨存在相关关系的变量之间,是否存在不能直接观察到的但对可观测变量的变化其支配作用的潜在因子的分析方法就是因子分析,也叫因素分析。
通俗点:原始变量是共性因子的线性组合。
二、简单实例现在有12个地区的5个经济指标调查数据(总人口、学校校龄、总雇员、专业服务、中等房价),为对这12个地区进行综合评价,请确定出这12 个地区的综合评价指标。
点击下载三、解决方案1、不同地区的不同指标不同,这导致目前我们拥有的5个指标数据很难对这12个地区给一个明确的评价。
所以,有必要确定综合评价指标,便于对比。
因子分析是一种选择,当然还有其他的方法。
5个指标即为我们分析的对象,直接选入。
2、描述统计选项卡。
我们要对比因子提取前后的方差变化,所以选定“初始分析结果”;现在是基于相关矩阵提取因子,所以,选定相关矩阵的“系数”;比较重要的还有KMO和球形检验,它告诉我们数据是不是适合做因子分析。
选定。
其他选择自定。
3、抽取选项卡。
提取因子的方法有很多,最常用的就是主成分法。
这里选主成分。
关于特征值,不想解释太多,这和显著性水平一样,都是统计学的一个基本概念。
因为参与分析的变量测度单位不同,所以选择“相关矩阵”,如果参与分析的变量测度单位相同,则考虑选用协方差矩阵。
4、是否需要旋转?因子分析要求对因子给予命名和解释,对因子旋转与否取决于因子的解释。
如果不经旋转因子已经很好解释,那么没有必要旋转,否则,应该旋转。
这里直接旋转,便于解释。
至于旋转就是坐标变换,使得因子系数向1和0靠近,对公因子的命名和解释更加容易。
5、要计算因子得分,就必须先写出因子的表达式。
而因子是不能直接观察到的,是潜在的。
但是可以通过可观测到的变量获得。
前面说到,因子分析模型是原始变量为因子的线性组合,现在我们可以根据回归的方法将模型倒过来,用原始变量也就是参与分析的变量来表示因子。
商务谈判案例及分析(通用7篇)
商务谈判案例及分析(通用7篇)商务谈判案例及分析篇1我国某冶金公司要向美国购买一套先进的组合炉,派一高级工程师与美商谈判,为了不负使命,这位高工作了充分地准备工作,他查找了大量有关冶炼组合炉的资料,花了很大的精力对国际市场上组合炉的行情及美国这家公司的历史和现状、经营情况等了解的一清二楚。
谈判开始,美商一开口要价150万美元。
中方工程师列举各国成交价格,使美商目瞪口呆,终于以80万美元达成协议。
当谈判购买冶炼自动设备时,美商报价230万美元,经过讨价还价压到130万美元,中方仍然不同意,坚持出价100万美元。
美商表示不愿继续谈下去了,把往中方工程师面前一扔,说:“我们已经作了这么大的让步,贵公司仍不能合作,看来你们没有诚意,这笔生意就算了,明天我们回国了”,中方工程师闻言轻轻一笑,把手一伸,做了一个优雅的请的动作。
美商真的走了,冶金公司的其他人有些着急,甚至埋怨工程师不该抠得这么紧。
工程师说:“放心吧,他们会回来的。
同样的设备,去年他们卖给法国只有95万卖元,国际市场上这种设备的价格100万美元是正常的。
”果然不出所料,一个星期后美方又回来继续谈判了。
工程师象美商点明了他们与法国的成交价格,美商又愣住了,没有想到眼前这位中国商人如此精明,于是不敢再报虚价,只得说:“现在物价上涨的利害,比不了去年。
”工程师说:“每年物价上涨指数没有超过6%。
余年时间,你们算算,该涨多少?”美商被问得哑口无言,在事实面前,不得不让步,最终以101万美元达成了这笔交易.问题:分析中方在谈判中取得成功的塬因及美方处于不利地位的塬因?案例分析:对于这个案例,明显的可以看出,中方工程师对于谈判技巧的运用更为恰当准确,赢得有利于己方利益的谈判结果也是一种必然,下面我分别从中美各方谈判人员的表现来进行分析:首先,从美方来看。
可以说存在以下这么几个问题,或者是其谈判败笔所在。
1. 收集、整理对方信息上没有做到准确,详尽,全面。
从文中来看,重要的塬因可能是:没有认清谈判对象的位置。
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5组(标准化)典型变量系数(X)
U1 X1 X3 X4 X6 X2 -0.2175 0.5288 U2 0.0189 U3 0.7823 0.6032 U4 0.1289 0.1229 U5 1.5590 0.6988 1.0488 0.5852 -1.1443 0.0352 -0.8298
1.6213 -0.7370 -0.4066 -1.1704
0.3986 0.2919 0.5298 0.4586 0.3053 0.0912 0.0701 0.1669 0.1939 0.0007 0.2274 0.2739 0.5489 0.0840 0.5238 0.3877 0.2523 0.0966 0.0376 0.0510 0.0915 0.0979 0.0669 0.03770 0.0061 0.0948 0.1421 0.1757 0.0210 0.2171 * 此外,还应满足 5 a51 X 1* a56 X 6)的方差为。 U ( 1
简单相关系数矩阵
简单相关系数公式符号
Corr(X)=R11
Corr(X,Y)=R12
Corr(Y,X)=R21 R21 R12
Corr(Y)=R22
简单相关系数 描述两组变量的相关关系的缺点
只是孤立考虑单个X与单个Y间的相关 ,没有考虑X、Y变量组内部各变量间的 相关。 两组间有许多简单相关系数(实例为30 个),使问题显得复杂,难以从整体描 述。
i 1, 2, m, min(p, q) m典型相关系数 i Corr (Ui ,Vi ) 典型变量系数或典型权重 a、b
X*1,X*2,…,X*p和Y*1,Y*2,…,Y*q分别为X1, X2,…,Xp和Y1,Y2,…,Yq的正态离差标准化值。 记第一对典型相关变量间的典型相关系数为: 1 =Corr(U1,V1)(使U1与V1 间最大相关) 第二对典型相关变量间的典型相关系数为: 2 =Corr(U2,V2)(与U1、V1 无关; 使U2与V2 间最大相关) ..... ……
二、典型相关系数及其检验
(一)求解典型相关系数的步骤
1. 求X,Y变量组的相关阵 R= 2. 求矩阵 A、B
A ( R11 )1 R12 ( R22 ) 1 R21 B ( R22 )1 R21 ( R11 ) 1 R12
R11 R 21 R12 R22
;
可以证明A、B有相同的非零特征根;
-0.0632 -0.0843 0.0859 -0.1175 -0.0007 0.1183 -0.1052 0.1390 0.3531
3. 求矩阵A、B的λ (相关系数 的平方)
A I B I 0
A、B有相同的非零特征值
B矩阵求λ
(典型相关系数的平方)
0.2611- λ -0.0053 -0.0632 -0.1175 -0.1052 -0.0560 0.5572 -λ -0.0337 0.1009 -0.0551 0.0034 0.0013 0.2550 - λ -0.0312 -0.0543 0.1743 0.1490 0.5573 -λ
Corr(Y,X)=R21
Corr(Y)=R22
2. 求矩阵A、B
A ( R11 ) R12 ( R22 ) R21 B ( R22 ) R21 ( R11 ) R12
1 1 1 1
A矩阵(p×p)
0.5298 0.4586 0.3053 0.3986 -0.2919 -0.1778 -0.0912 -0.0701 -0.1669 -0.1939 -0.0007 -0.0168 0.2274 0.0966 0.2739 0.0376 0.5489 0.0510 0.0840 0.5238 0.4468
λ3= 0.2611
λ4=0.1256 λ5=0.0220
4. 求A、B关于λi的变量系数 (求解第1典型变量系数)
Aa a 如矩阵A关于第一特征根 .7643 0 的矩阵为: 0.3986 0.2919 0.5298 0.4586 0.3053 0.0912 0.0701 0.1669 0.1939 0.0007 0.2274 0.2739 0.5489 0.0840 0.5238 0.3877 0.2523 0.0966 0.0376 0.0510 0.0915 0.0979 0.0669 0.03770 0.0061 0.0948 0.1421 0.1757 0.0210 0.2171 * 此外,还应满足 1 a11 X 1* a16 X 6)的方差为。 U ( 1 0.1778 a11 a11 0.0168 a12 a12 a 0.4468 a13 0.7643 13 0.1759 a14 a14 a 0.0806 a15 15 a 0.3142 a16 16
典型相关是简单相关、多重相关的推广; 或者说简单相关系数、复相关系数是典型相 关系数的特例。
典型相关是研究两组变
量之间相关性的一种统计分析 方法。也是一种降维技术。
由Hotelling (1935, 1936)最早 提出,Cooley and Lohnes (1971)、 Kshirsagar (1972)和 Mardia, Kent, and Bibby (1979) 推动了它 的应用。
0.3986 0.2919 0.5298 0.4586 0.3053 0.0912 0.0701 0.1669 0.1939 0.0007 0.2274 0.2739 0.5489 0.0840 0.5238 0.3877 0.2523 0.0966 0.0376 0.0510 0.0915 0.0979 0.0669 0.03770 0.0061 0.0948 0.1421 0.1757 0.0210 0.2171 * 此外,还应满足 2 a21 X 1* a26 X 6)的方差为。 U ( 1
第五对典型相关变量间的典型相关系数为: 5 =Corr(U5,V5) (与U1、V1 、…、 U4、V4 无关; U5与V5 间最大相关) 有:
1 2 5 0
典型相关变量的性质
1, i j 1, i j (1) Corr (U i ,U j ) Corr (Vi ,V j ) 0, i j 0, i j 典型相关系数, i j (2) Corr (U i ,V j ) i j 0, 【除前面(i 1 )个CanR之外的最大者】
…求解第5典型变量系数
Aa a 如矩阵A关于第一特征根 .022 0 的矩阵为: 0.1778 a51 a51 0.0168 a52 a52 a 0.4468 a53 0.022 53 0.1759 a54 a54 a 0.0806 a55 55 a 0.3142 a56 56
(二)典型相关分析的思想
采用主成分思想寻找第i对典型(相关)变 量(Ui,Vi):
U i ai1 X ai 2 X ai , p X a X
* 1 * 2 * p
*
Y * Vi b Y b Y b Y b
* i1 1 * i2 2 * i,q q
...... U 5 0.8298X 1.5590X 0.5140X
* 1 * 2 * * 6
X 表示为正态离差标准化 X原变量,即 的 X X X S
3
U i、Vi的均数为0,方差为1。
(三)典型相关分析示意图
典型加权系数 典型相关系数 典型变量
X1 b11 b21 b12 X2 b22 b13 X3 b23 ρ22
1 1
ρ11
1 η1
c11 c21 c12
Y1
2 2
η2 2
c22
Y2
• 1与2是三个X变项的线性组合。 • η1与η2代表两个Y变项的线性组合。
0.1890 -0.9874 -0.7753 0.1948 0.8108 0.1467
X5 -0.1193 -0.0626 -0.2509 -0.5860
0.9523 -0.5140
5组(标准化)典型变量系数(X)
U1 0.5852X 0.2175X 0.1948X
* 1 * 2 * 6
求解第2典型变量系数
Aa a 如矩阵A关于第一特征根 .5436 0 的矩阵为: 0.1778 a21 a21 0.0168 a22 a22 a 0.4468 a23 0.5436 23 0.1759 a24 a24 a 0.0806 a25 25 a 0.3142 a26 26
-0.0843 -0.0007 0.1390
0.0859 - λ
0.1183 0.3531
0.2912
5个λ 与典型相关系数
λ1= 0.7643 λ2= 0.5436
1 1 0.8742 2 2 0.7373 3 3 0.5110 4 4 0.3544 5 5 0.1482
典型相关分析
Canonical Correlation Analysis
一、引言
(一)何时采用典型相关分析
1. 两个随机变量Y与X 简单相关系数 2. 一个随机变量Y与一组随机变量X1,X2,…, Xp 多重相关(复相关系数) 3. 一组随机变量Y1,Y2,…,Yq与另一组随 机变量X1,X2,…,Xp 典型(则)相关系数
实例(X与Y地位相同)
X1, X2, …, Xp