不同身份乘客對京津城際高鐵評價研究—基于主成分分析和因子分析

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1、不同身份乘客對京津城際高鐵評價研究—基于主成分分析和因子分析不同身份乘客對京津城際高鐵評價研究—基于主成分分析和因子分析不同身份乘客對京津城際高鐵評價研究—基于主成分分析和因子分析不同身份乘客對京津城際高鐵評價研究—基于主成分分析和因子分析不同身份乘客對京津城際高鐵評價研究—基于主成分分析和因子分析不同身份乘客對京津城際高鐵評價研究—基于主成分分析和因子分析不同身份乘客對京津城際高鐵評價研究—基于主成分分析和因子分析不同身份乘客對京津城際高鐵評價研究—基于主成分分析和因子分析論文導(dǎo)讀:：身份乘客評價綜合得分。下文將采

2、取主成分分析和因子分析法。主成分分析和因子分析原理[1]。論文關(guān)鍵詞：京津高鐵，乘客評價，主成分分析，因子分析　　一、基本研究目的　　在調(diào)研過程中我們發(fā)現(xiàn)，不同乘客對京津城際高鐵有不同的訴求，總體來說有：降低票價、改進購票方式、靈活班次、改善車上環(huán)境、實現(xiàn)轉(zhuǎn)乘、完善周邊設(shè)施；同時，京津城際鐵路還有著自身的優(yōu)點，如：速度快、班次多、環(huán)境舒適。同時，京津城際高速鐵路還具有方便短程出行和旅游的特殊競爭優(yōu)勢?！　∪绱酥嗟挠绊懸蛩鼐C合作用下，乘客究竟會做出何種選擇？為了進一步探究不同身份的乘客對京津城際鐵路的選擇傾向，并用盡

3、可能簡單的變量判斷和解釋不同身份乘客的選擇，下文將采取主成分分析和因子分析法，利用SPSS16.0軟件，對不同身份的乘客的選擇進行判斷和預(yù)測。　　二、主成分分析和因子分析原理[1]　　（一）主成分分析的含義：　　主成分分析是用原來指標(biāo)重新組合成一項新的互相無關(guān)的綜合指標(biāo)來代替原指標(biāo)，并根據(jù)實際需要從中選取幾個較少的綜合指標(biāo)來代替原來指標(biāo)，以達(dá)到簡化數(shù)據(jù)的目的。這些指標(biāo)可以盡可能多的反應(yīng)原始數(shù)據(jù)的信息，這種統(tǒng)計方法就是主成分分析或主分量分析?！　。ǘ?、主成分分析的基本思想：　　選取對原變量做線性組合后方差較大的幾個量

4、（這些變量反映的信息是最完全的）交通論文，這些綜合指標(biāo)稱為主成分，主成分之間不相關(guān)，且方差遞減。　?。ㄈ⒅鞒煞址治龅膸缀我饬x：　　p個變量組成p維空間，而n個樣品就是p維空間中的n個點，做線性變換，將構(gòu)成的坐標(biāo)系旋轉(zhuǎn)產(chǎn)生新的坐標(biāo)系，新坐標(biāo)軸使之通過樣品的最大方差的方向。此時主成分問題就是尋找p維空間的橢球體的主軸問題。形象的說，以二維主成分為例，由橫縱坐標(biāo)來代表，基于數(shù)據(jù)的二維正態(tài)分布假定，這些樣本數(shù)據(jù)在這個坐標(biāo)上形成一個橢圓形的點陣。在極端情況下，橢圓的長軸上盡可能多的集中了變化的數(shù)據(jù)，而短軸方向上數(shù)據(jù)變化極少

5、。那么主成分就由二維降到一維了。對于多維的情況，變量就形成了一個P維空間的橢球體免費論文下載。那么找到多維橢球體的主軸和相應(yīng)能最大限度反應(yīng)信息的最長的幾個軸，就達(dá)到了主成分分析的目的?！　。ㄋ模?、主成分分析的數(shù)學(xué)模型：　　將原始資料庫()做線性組合：　　　　上述線性方程組應(yīng)滿足如下條件：　　1）、，　　2）、線性無關(guān)，即兩輛協(xié)方差為零，這是為了使得第二個主成分中不再含有第一組成分已經(jīng)說明了的重復(fù)性息?！　?）、方差依次遞減　　如果指標(biāo)數(shù)據(jù)的量綱不同，需要先對原始數(shù)據(jù)進行標(biāo)準(zhǔn)化處理。由于本文的所有樣品均為被調(diào)查者頻數(shù)，

6、故不需要進行標(biāo)準(zhǔn)化數(shù)據(jù)。　?。ㄎ澹?、因子分析的基本思想：　　因子分析是通過對變量的相關(guān)系數(shù)矩陣內(nèi)部結(jié)構(gòu)的研究，找出能控制所有變量的少數(shù)幾個變量去描述多個變量之間的相關(guān)關(guān)系。這少數(shù)幾個變量就稱之為因子。根據(jù)相關(guān)性的大小把變量分組，使得同組內(nèi)的變量之間的相關(guān)性較高，不同組內(nèi)的相關(guān)性較低。　　因子分析分為R型因子分析和Q型因子分析。R型因子分析是對變量進行分析從相關(guān)系數(shù)矩陣出發(fā)，而Q型因子分析從相似系數(shù)矩陣出發(fā)，對樣本進行分析?！　。?、因子分析的數(shù)學(xué)模型：　　R型因子分析【2】　　　　簡記為：　　滿足下列條件：　　1、

7、　　2、，即各因子不相關(guān)且同方差　　，即各個特殊因子不相關(guān)且異方差。　　其中F是表示因子列向量，是的共有向量交通論文，成為公公因子。稱為因子載荷，是第i個變量在第j個因子上的負(fù)荷，他表示在坐標(biāo)軸上的投影。是不能被公公因子包含的量，成為特殊因子?！　∫蜃臃治龅哪康木褪峭ㄟ^模型以F代替X，由于故達(dá)到了簡化模型的目的【3】。　　二、調(diào)研數(shù)據(jù)收集　　根據(jù)連續(xù)五次的跟蹤調(diào)研數(shù)據(jù)，發(fā)現(xiàn)有超過90%的乘客認(rèn)為京津高鐵對旅游的促進作用非常大，因此選取京津城際高鐵的“短途旅游優(yōu)勢”為變量之一，并采取科學(xué)的方法定量描述這一指標(biāo)；選取乘客

8、出行乘坐列車最關(guān)注的幾個問題為其它城際高鐵服務(wù)質(zhì)量的評價指標(biāo)，包括：速度、班次，乘車環(huán)境；同時，通過調(diào)研收集的數(shù)據(jù)分析，選取價格、購票方式、班次的靈活性、靈活轉(zhuǎn)乘以及周邊配套設(shè)施等指標(biāo)，對乘客的態(tài)度進行評價。調(diào)研數(shù)據(jù)顯示，乘客的身份有：公務(wù)員、學(xué)生、企業(yè)人員、工人、農(nóng)民、科研教育人員等。將數(shù)據(jù)計算、整合，為分析做好準(zhǔn)備。　　三、進行主成分分析和