典型相关性分析（通用11篇）
典型相关性分析 篇1
1研究背景
公司内部治理机制是现代企业运营的核心, 是公司控制的直接工具, 对企业战略管理具有重要的现实意义。不同的内部治理机制下, 所有者赋予管理者的管理权限以及对管理者的监控能力也有所不同, 将导致不同的股利政策的制定。
2基于典型相关分析的数据佐证
2.1 股权结构与股利分配政策
选取 (CD, SD) 和 (CR1, H5, ZH2/1, ZH2-5/1) , 即 (现金股利, 股票股利) 和 (第一大股东持股比例, H5指数, 第二大股东对第一大股东的制衡, 第二, 三, 四, 五大股东对第一大股东的制衡) 作为两组相关变量, 得出股利分配变和股权结构的第一典型变量的表达式是:
Dividend1=0.0064 CD+0.9993 SD
Ownership1=0.8842 CR1+0.1062 H5-0.1207 ZH2/1+0.0156 ZH2-5/1
从典型相关结构可以得出股权结构的变量中, CR1与Dividend1 (股利分配第一典型变量) 呈高度正相关, 相关系数为0.9677;H5与Dividend1呈中度正相关, 相关系数为0.5406;而ZH2/1与Dividend1呈中度负相关, 相关系数为-0.6168;ZH2-5/1与Dividend1之间的相关系数为0.0099, 这两者的相关性几乎为零, 可以忽略不计。从另一方面来看, 代表股利分配的变量中, CD与股权结构第一典型变量呈低度正相关, 相关系数为0.1075;SD与Ownership1呈高度正相关, 相关系数为0.9876, 而股权结构中权重最大的是第一大股东持股比例, 也进一步验证了现金股利、股票股利与第一大股东持股比例之间是正相关关系。
2.2 董事会特征与股利分配政策
选取 (CD, SD) 和 (DS, DLDS, JS) 即 (现金股利, 股票股利) 和 (董事会规模, 独立董事比例, 监事会规模) 作为两组相关变量, 同样的方法得出表达股利分配变量和董事会特征的第一典型变量的表达式分别是:
Dividend1= -0.0913 CD + 0.9986 SD
Directors1= -0.6999 DS + 0.4755 DLDS + 0.2132 JS
而从典型相关结构可以得出CD和SD与Directors1 (董事会第一典型变量) 之间的相关系数分别为-0.0336和0.5515, 其中相关系数0.0336远低于0.1, 不具备解释意义。因此现金股利与董事会特征之间并不存在明显的相关关系, 而股票股利与董事会特征呈中度相关。然后看董事会特征各变量与Dividend1 (股利分配第一典型变量) 的相关系数, 其中DS与Dividend1呈中度负相关, 相关系数为-0.4739;DLDS与Dividend1呈低度正相关, 相关系数为0.3489;JS与Dividend1呈弱度正相关, 相关系数为0.2637。
2.3 高管薪酬与股利分配政策
选取 (CD, SD) 和 (Salary, MH) 即 (现金股利, 股票股利) 和 (高管年薪, 管理层持股比例) 作为两组相关变量, 得出表达股利分配变量和高管薪酬的第一典型变量的表达式分别是:
Dividend1= 0.1864 CD–1.0218 SD
Executives1= 0.5283 Salary + 0.8000 MH
另外从典型相关结构可以得出CD和SD与Executives1 (高管薪酬第一典型变量) 之间的相关系数分别为-0.0075和-0.2951, 其中相关系数0.0075远低于0.1, 且高管薪酬第一典型变量和股利分配第一典型变量之间的相关系数本来就不高 (0.3001) , 因此不具备解释意义。从而现金股利与董事会特征之间并不存在明显的相关关系, 而股票股利与董事会特征呈轻度相关。然后看高管薪酬各变量与Dividend1 (股利分配第一典型变量) 的相关系数, 其中Salary与Dividend1呈低度正相关, 相关系数为0.1816;MH与Dividend1呈低度正相关, 相关系数为0.2553。
3结论
我国上市公司的现金股利只与股权结构相关, 其中与第一大股东持股呈高度正相关, 与H5指数呈中度正相关, 与第二大股东对第一大股东的制衡呈中度负相关, 这证实了我国上市公司发放现金股利的权利主要掌握在大股东的手里, 已经成为大股东侵占小股东利益的工具, 发放现金股利一方面是为了自身利益最大化而进行恶意套现, 另一方面是为了传递公司经营良好的信号, 而这有可能会导致超能力派现的现象。
我国上市公司的股票股利与股权结构、董事会特征、高管薪酬都存在一定相关性, 其中与第一大股东持股呈高度正相关, 与H5指数呈中度正相关, 与第二大股东对第一大股东的制衡呈中度负相关, 这说明股票信号传递理论可以用于解释我国股票股利的发放;其中董事会规模与股票股利分配呈中度负相关, 独立董事规模与股票股利呈轻度正相关, 监事会规模与股票股利呈弱度正相关, 这说明独立董事和监事会的作用还有待加强;股票股利与高管年薪和管理者持股之间是低度正相关关系, 说明中国上市公司存在经理层报酬偏低、激励机制缺位等问题。
摘要：利用典型相关分析法, 从股权结构、董事会特征、高管薪酬三个角度来研究其对股票股利和现金股利的影响, 并以实证结果分析我国股利政策现状形成的原因。
关键词：内部治理机制,股利政策,典型相关分析
参考文献
[1]罗宏.上市公司现金股利政策与公司治理研究[D].暨南大学, 2006.
[2]翟少红, 白俊.新时期我国上市公司内部治理机制与股利政策的相关性研究[J].北方经济, 2008.
典型相关性分析 篇2
摘要：产业集群是产业组织的新发展和地区经济的新现象，它对城市经济发展起着重要的促进作用。文章采用典型性相关分析的方法对产业集群与城市国民经济发展的关系进行了研究，研究结果表明产业集群的绩效指标年度总产值与城市国民经济的度衡指标GDP、社会消费品零售总额、全社会固定资产投资额三者有显著的相关性。
关键词：产业集群；国民经济；典型性相关
中图分类号：F290文献标志码：A文章编号：1008－5831(2009)01－0001－04
一、绪论
(一)产业集群影响城市经济发展的理论基础
产业集群，有时简称集群，通常用来定义在某一特定领域(通常以一个主导产业为主)中，大量产业联系密切的企业以及相关支撑机构在空间上集聚，并形成强劲、持续竞争优势的现象(Porter，1998)。集群具有专业化的特征，其成员企业包括上游的原材料、机械设备、零部件和生产服务等投入供应商；下游的销售商及其网络、客户；侧面延伸到互补产品的制造商，技能与技术培训和行业中介等相关联企业以及基础设施供应商等。集群还具有地理集聚的特征，产业关联及其支撑企业和机构，如地方政府、行业协会、金融部门与教育培训机构等往往在空间上集聚，形成一种柔性生产综合体，这种综合体，往往代表着城市核心竞争力。
基于集群理论的发展战略在国内外城市经济发展中，无论是高科技产业集群，如美国的硅谷、波士顿128公路、德州的奥斯汀、以色列的特拉维夫、英国的剑桥工业园、法国的索非亚地区、印度的班加罗尔地区等，还是传统产业集群，如意大利艾米利亚——罗马格纳地区的服装、浙江嵊州的领带、诸暨市大唐镇的袜业、海宁的皮装、柳市的低压电器等，都取得了很大的成功。在中国浙江，专业化的中小企业集群十分普遍，浙江经济连续多年超常规增长与其企业集群的贡献分不开。在珠三角，人们总是惊叹其经济的高度发达以及发展的巨大潜力，而在这一切的背后，是产业集群的强大支撑。在珠江东岸，以深圳、东莞、惠州及广州为主体，形成了著名的电子信息产业走廊，经济规模近4000亿元，是全国规模最大的电子信息产业集群。在珠江西岸，以佛山、中山、江门、珠海、广州为主体，形成了电器机械产业集群，经济规模达1000亿元。产业集群的崛起极大地促进了城市经济的发展。
产业集群对提升城市经济竞争力具有积极的重要影响，这可以从三个不同角度加以分析。首先从纯经济学角度分析，产业集群的优势主要源于外部规模经济和外部范围经济，不同企业分享公共基础设施并伴随垂直一体化与水平一体化方式，大大降低了生产成本，形成了产业集群价格竞争的基础。其次，产业集群可以有效降低交易费用，因为建立在共同产业文化背景下的人与人之间信任基础上的经济网络关系，能有效地维持老顾客，吸引新顾客。最后，产业集群能够有效地促进知识和技术的创新与扩散，实现技术和产品的不断创新等。正是集群这些内在和外在优势的存在，所以在世界经济地图上产业集群区域都显现出异乎寻常的竞争力。
(二)浙江省产业集群与城市经济发展的研究对象选择
中国社会科学院工业经济研究所2007年8月26日在沪公布了《中国百佳产业集群》名单，被公布的100个产业集群中，沿海地区浙江、广东、江苏、福建、山东五省占了85个。其中，浙江36个、广东21个、江苏17个、福建和山东分别为6个和5个。浙江省产业集群发展可谓“一枝独秀”。近年来，浙江集群经济的发展呈现出数量继续扩张、质量稳步提高的良好发展态势，并且有效带动了各城市经济的增长。所以考虑到数据的可获性和代表性，笔者选取中国产业集群发展比较成熟的浙江省内几个城市为研究对象，运用典型相关性分析的方法力求准确描述产业集群与城市经济发展各项指标之间的关系。
二、典型相关分析原理
典型相关分析的基本思想是1936年由Hotel-ling提出的，它所揭示的是两组随机变量之间的关系。其具体做法是：在第一组变量中提出一个典型变量，在第二组变量中也提出一个典型变量，并使这一对典型变量具有最大的相关性；然后又在每一组变量中分别提出第二个典型变量，使得在与第一个典型变量不相关的典型变量中，这两个典型变量之间的相关性最大……如此下去，直到两组变量间的相关性被提取完毕为止。可见，典型相关分析是把原来两组变量之间的相关转化为研究从各组中提出的少数几个典型变量之间的典型相关，从而减少研究变量的个数。这种研究问题的统计方法就是多元统计分析中的两组变量之间的典型相关分析，与主成份分析一样。典型相关分析也是一种降维技术。
三、典型相关在产业集群与城市经济发展关系研究中的应用
(一)原始变量的选择
笔者认为产业集群发展的度衡指标理论上应当包括两大类，其一是规模性指标，涉及集群聚集度、集群内部所含企业数、集群内部就业人数、集群固定投资总额等；其二是绩效性指标，涉及集群的年度总产值、利润率、集群内专业市场的吞吐量、科技贡献率等。由于受官方综合性资料以及研究条件的限制，相关集群数据的获取工作进展缓慢。然而，在实际搜集期间，我们发现，在浙江省城市经济发展资料的统计中，可以完整地搜集到城市内所包含的块状经济发展的数量以及总产值，考虑到数据的准确性与完整性，笔者选取集群发展个数及集群发展总产值两个指标来代表城市集群经济的发展水平。城市国民经济的发展指标的获取相对比较容易，依据官方权威统计资料，我们选取GDP(由于浙江省外来流动人口所占比例较大且变动幅度较大，考虑到计算的便捷性与准确性，文章选取GDP指标而放弃人均GDP指标)、社会消费品零售总额、全社会固定资产投资、城镇居民人均可支配收入、农村居民人均纯收入五个指标来代表城市经济的发展水平(表1)。
(二)计算结果分析
设X1为2004年浙江各市块状经济个数，X2为各市2004年集群总产值；Y1为2004年各市GDP，Y2为各市社会消费品零售总额，Y3为全社会固定资产投资总额，Y4为城镇居民人均可支配收入，Y5为农村居民人均纯收入。笔者先将所有数据进行标准化，而后运行SPSS10.0的典型相关性分析程序，得到运算结果。
从表2中，可以看出通过对11组数据的运算，计算机找到了两对典型性变量，它们的典型相关性系数Canon Cor.分别为0.978和0.762，其典型性相关系数的平方Sq.Cor为0.956和0.580。这说明产业集群的发展与城市国民经济水平之间存在着相关性。通过F统计量的检验结果来看，检验总体中所有典型相关均为0的零假设时显著性概率为0.015(即Pr>F的值)，也就是在置信度为98.5％的水平上产业集群与城市国民经济发展的若干指标呈显著性相关。然而，第二对典型变量间的相关系数
λ2=0.762，根据检验结果，α=0.280的水平下有显著性。
从上面的分析可以看出，第一典型相关是在α=0.015水平下具有显著性的，而第二典型相关的置信度比较低，故对两组变量的相关性研究可以转化为对第一对典型相关变量的相关性的研究。从表3中，可以知道标准化典型变量系数的公式为U1=0.394*x1+0.637*x2。从表4中，可以知道原变量X1和X2在典型变量上的负荷表达分别为0.951和0.981。这说明第一个典型变量U2被X2即集群的年产总值解释的比例要高于被X1即集群数量的解释，也就是说集群产值的高低在第一典型相关中更具代表性和说明性。
接下来，分析第二个典型变量。从表5中，可以知道标准化典型变量系数的公式为V1=2.179*Y1-0.497*Y2-0.714*Y3-0.008*Y4-0.024*Y5。从表6中，可以知道原变量Y1、Y2、Y3、Y4、Y5在典型变量V1上的负荷表达分别为0.989、0.930、0.944、0.648、0.538。这表明典型变量V1被原变量解释的程度依次是Y1即GDP、Y3即全社会固定资产投资总额、Y2即社会消费品零售总额、Y4即城镇居民人均可支配收入、Y5即农村居民人均纯收入，也就是说GDP、全社会固定资产投资总额、社会消费品零售总额在第一典型相关中更具代表性。
综合以上分析，笔者认为第一对典型变量的意义解释应该是集群年产总值与所在城市的GDP、全社会固定资产投资总额、社会消费品零售总额间存在显著性相关，其典型相关系数corr(U、V)=0.978，置信度为98.5％。
四、结论
第一，产业集群的发展绩效与城市国民经济的总体发展水平有着显著性相关关系。产业集群的运营绩效能够显著提高国民生产总值，拉动经济大幅增长，这为倡导中国在中西部欠发达城市发展产业集群，拉动经济增长提供了理论上的依据。
第二，产业集群发展的绩效指标年度总产值与城市全社会固定资产投资总额显著相关，说明产业集群内部各企业、机构的发展与其固定资产投资额有密切的关联度，也就是说固定资产投资额的增长总是伴随着集群产值的增长。通过建造和购置固定资产，国民经济不断采用先进技术装备，建立新兴部门，进一步调整经济结构和生产力的地区分布，增强经济实力，为改善人民物质文化生活创造条件。所以在城市集群经济的发展中，可以在一定范围内加大固定资产的投资力度来推动产业集群的发展。
第三，产业集群发展的绩效指标年度总产值与城市社会消费品零售总额显著相关。社会消费品零售总额指各种经济类型的批发零售贸易业、餐饮业、制造业和其他行业对城乡居民和社会集团的消费品零售额和农民对非农业居民零售额的总和。集群与这一指标之间的相关性表明两点：其一，集群经济的发展带动了城市第三产业的发展。其二，产业集群的年产总值即发展绩效愈高，那么城市通过各种商品流通渠道向居民和社会集团供应生活消费品来满足其生活需要的能力就越强。由此，产业集群对城市的发展贡献之一就是大大增强了城市全体居民的社会消费品购买力。
第四，城市中产业集群发展的数量比起绩效来讲对城市国民经济发展中各指标的影响程度要弱。这说明在城市发展中，不能盲目强调集群的数量，而是要针对地区的优势，发展特色产业集群，扩大其规模，提高其绩效水平。例如：浙江省近几年来大区块地位不断提高的趋势更加明显化。2000年以来，浙江块状经济总量继续呈增长态势，但两极分化趋势明显。小区块在生生死死中不断分化，区块总量减少、产值占比下降。在2000年年产值10亿元以下的366个小区块中，到2004年有130个萎缩至1亿元以下，有80个成长至10亿元以上。
第五，尽管在典型性相关分析过程中，由于置信水平的缘故，我们主要分析了产业集群发展绩效指标与衡量城市国民经济发展的GDP、全社会固定投资总额、社会消费品零售总额三个指标间的显著关系，然而这并不代表放弃产业集群发展对另外两个指标即城镇居民人均可支配收入、农村居民人均纯收入的关系研究，在此，通过简单相关系数的分析加以阐述。设X1为产业集群的年产总值，Y1和Y2分别为城镇居民人均可支配收入、农村居民人均纯收入，它们之间的简单相关性系数分别为0.663(α=0.026)、0.632(α=0.037)，说明，仍然可以在0.05的水平上，也就是以95％的置信度来接受集群绩效与城镇居民人均可支配收入、农村居民人均纯收入相关。这就表明产业集群的发展为城市居民及农村居民的收入提供了一定程度的增长空间。
典型相关性分析 篇3
1 资料与方法
1.1 一般资料
选择我院2010年1月至2011年1月收治的精神科住院患者160例,男97例,女63例,年龄17~67岁,平均34.5岁,入组前1个月未给予抗精神病药物治疗,均符合分裂样精神障碍疾病的临床诊断标准和国际疾病分类第10版,中国精神障碍分类与诊断标准的第3版[2,3]。阴性和阳性症状量表在70分或以上。患者无其他内分泌病或糖尿病史,无高血脂、高血压、心脑血管疾病及神经系统和机体严重的器质性病变。患者经心电图、血尿常规、肾功、肝功、血脂和血糖检验均无异常。采用喹硫平、齐拉西酮、利培酮、阿立哌唑进行单一治疗。排除女性哺乳期和妊娠期使用、排除有消化系统疾病史后又患有精神分裂症的患者。
1.2 方法
将患者随机分为四组各40例,分别采用利培酮2~5mg/d、阿立哌唑10~30mg/d、喹硫平200~600mg/d、齐拉西酮120~140/d治疗,各药物均从小剂量开始,需要时可小剂量苯海索联用。各组在性别、年龄、平均年龄上比较差异无统计学意义。对患者的空腹血糖、血压、腰围、血脂、餐后血糖在治疗前、后第2、第4、第8个周末进行测量,就对上述指标影响比较各抗精神病药的异同,连续观察8周,患者在住院期间统一饮食。
1.3 代谢综合征诊断标准[4]
诊断标准依据中华医学会糖尿病学分会在2004年制定的建议,符合下列至少3项或以上的临床标准即为代谢综合征:体质量指数≥25kg/m2或女性腰围>80或男性腰围>85;血清高浓度脂蛋白胆固醇(HDC)浓度女性<1.04mmol/L男性<0.9mmol/L;空腹血糖浓度(FPG)≥6.1mmol/L、收缩压/舒张压≥130/85mm Hg,空腹三酰甘油浓度(TG)>1.69mmol/L;隐性糖尿病或血糖在餐后2小时≥7.8mmol/L。
1.4 血样检测
患者住院日对其腰围、血压进行测量,并静脉血在第2日清晨6时采集5m L,在-40℃下离心后取血清保存,采用全自动生化仪对餐后血糖、空腹血糖、血脂进行测定。在治疗后空腹于第2、第4、第6周末早晨6时采静脉血,同时对腰围和血压进行测量。
1.5 统计学方法
采用SPSS13.0统计学软件,计数单位应用χ2检验,P<0.05有统计学意义。
2 结果
2.1 治疗8周末对4组患者代谢综合征的患病情况进行比较,差异无统计学意义(P>0.05);但齐拉西酮与利培酮患病率比较有明显差异(P<0.05),有统计学意义。其他组比较无明显差异(P<0.05)。见表1。
2.2不同时间内4组代谢综合征的发病率情况比较,第4、第8周4组患病率比较差异无统计学意义(P>0.05),组内比较,喹硫平组、利培酮组、阿立哌唑组治疗第4、第8周比较有统计学差异(P<0.05),见表2。
3 讨论
代谢障碍和体质量增加与精神分裂存在一定关联,非典型药物在近年来的广泛应用,使有关此药物引起的体质量增加越来越多的被人们重视,但其中的一些如奥氮平和氯氮平的药物,与其他药物比较对患者的血脂浓度、体质量和血糖控制有着不利作用,加大了代谢异常的发生率。本次研究4组患者中代谢综合征发生率最高的为17.5%,与最早芬兰东部由Heiskanen调查的精神分裂症患者代谢综合症的发病率存在差异,可能受地域、研究对象和时间的影响有观,但4组患者平均患病率与其他研究接近。
有研究表明[5],女性代谢综合征的发生率高过男性,本次结果显示代谢综合征患病率在治疗后8周高过治疗后4周,其发生率还和行为异常、不良生活习惯、活动量下降、内分泌系统因素和不明原因的神经因素共同作用有关。临床工作中,应对肥胖、有糖尿病家族史、超重、性别和年龄具有危险因素的患者进行检测和评估,对其血压、血脂、血糖、血清胰岛素水平进行监测,若有异常及时给予治疗。应对患者加强健康指导,适度运动、合理饮食,对体质量进行控制,提高其治疗的依从性。随着当今年医学体制下医学模式的转变,非典型抗精神病药物与代谢综合征的关系还需要临床进一步研究探讨,以为临床提供用药参考。
摘要：目的 探讨应用非典型精神病药物治疗时与代谢综合征发生率影响的情况。方法 选择我院精神科住院患者160例,分组应用不同药物治疗后对其餐后血糖、腹围、血压、血脂等指标进行检测。结果 治疗8周末对4组患者代谢综合征的患病情况进行比较,差异无统计学意义(P>0.05);但齐拉西酮与利培酮患病率比较有明显差异(P<0.05),有统计学意义。其他组比较无明显差异(P<0.05)。第4、第8周4组患病率比较差异无统计学意义(P>0.05),组内比较,喹硫平组、利培酮组、阿立哌唑组治疗第4、第8周比较有统计学差异(P<0.05)。结论 不同的非典型抗精神病药物对代谢综合征的影响也不相同,应对患者加强健康指导,适度运动、合理饮食,对体质量进行控制,提高其治疗的依从性。
关键词：非典型抗精神病药物,代谢综合征
参考文献
[1]Osby U,Correia N,Bran L,et al.Mortality and causes of death in schizophrenia in Stockholm county[J].Sweden Schiz Res,2000,45(1-2):21-28.
[2]雷光文,衡爱萍,齐琳,等.第2代抗精神病药对糖、血脂和载脂蛋白的影响[J].中国误诊学杂志,2004,4(10):1665.
[3]中华医学会精神科分会编.中国精神障碍分类与诊断标准[M]济南:山东科学技术出版社,2001:75-78.
[4]World Health Organization.The ICD-10 Classification of Mental and Behavioural Disorders.Clinical Description and Diagnostic Cuideline[C].Ceneva:World Health Organization,1992.
典型相关性分析 篇4
基于典型相关分析和小波变换的眼电伪迹去除研究
学 院（系）： 电子信息与电气工程学部 专
业：
生物医学工程
学 生 姓 名：
学
号：
指 导 教 师：
邱天爽
完 成 日 期：
2013.07.20
目 录 绪论........................................................................................................................................1
1.1 脑电信号处理的意义...............................................................................................1 1.2 去除眼电伪迹方法的进展.......................................................................................1
1.2.1 早期的人工处理............................................................................................1 1.2.2 现代的相关去噪算法....................................................................................1 1.3 wCCA算法的提出...................................................................................................2 2 wCCA算法..........................................................................................................................2
2.1 基于典型相关分析的盲源分离方法.......................................................................2 2.2 小波阈值去噪...........................................................................................................3 2.3 基于 wCCA 的盲源分离方法去除眼电伪迹........................................................3 3 程序说明................................................................................................................................4
3.1 算法流程图...............................................................................................................4 3.2 相关matlab函数......................................................................................................4 3.3 相关参数描述...........................................................................................................4 4 实验结果分析......................................................................................................................6
4.1 仿真结果...................................................................................................................6 4.2 数据比较分析...........................................................................................................7 结
论..................................................................................................错误！未定义书签。
-II-基于典型相关分析和小波变换的眼电伪迹去除研究 绪论
1.1 脑电信号处理的意义
脑电活动首次于1924年被德国精神教授测量并定名为EEG。EEG信号作为一种直接反应大脑内部状态的生物电信号，其中蕴含了大量的心理、生理和病理信息。目前被广泛运用于神经心理学、大脑意识及认知、脑部疾病的诊治、脑机接口等诸多研究领域中。
与EEG信号研究紧密关系的另一种典型技术为脑机接口技术BCI，BCI可以完全不依赖于外围神经核肌肉的参与，直接实现人与计算机之间或外部环境之间的通信。BCI一般可以分为以自发脑电信号的BCI系统和使用命令的转换算法。BCI系统可以使有运动障碍的人通过EEG信号来与外界进行交流。提高BCI系统有效性的另一个重要手段就是提高采集到的微弱的EEG信号的信噪比。脑电信号一般通过放置于大脑头皮的电极进行采集，但是实际采集到的脑电信号非常微弱，只有微伏极。由于脑电信号是一种易变的非平稳信号，其在采集过程当中，会不可避免地混入非脑神经组织产生的各种伪迹信号，如眼电（眨眼或眼动），它的幅度比脑电信号大好几倍，所以如何对脑电信号进行预处理、去除各种伪迹成分，并从中提取出有效的脑电信号成分，是各国研究者关注的重要问题，具有重大的理论和实践意义。
1.2 去除眼电伪迹方法的进展
1.2.1 早期的人工处理
在早期，意思和研究者通过实验控制来处理无关的电生理伪迹成分，比如让患者和被试者避免或者减少眨眼、眼动、吞咽以及四肢运动等，这样会添加附加的实验任务，并且不易于控制，如当患者或被试者为儿童时，比较难以控制，因而会影响实验效果。
一般情况下，EEG信号伪迹去除的通用方法是去除含有伪迹成分的EEG信号【片断。比如，识别眼电伪迹（主要包括眨眼和眼动伪迹），通常通过检测眼电导联记录的电平超过一定的固定阈值，其他的伪迹成分或干扰的检测可以通过人工标记并去除，去除含有伪迹成分的EEG片断必然会引起有效的EEG信号成分的大量损失。比如识别人物当中的眨眼可能就是识别任务的一种反应，若剔除就可能导致重要信息的丢失，另外，对于一些病人来说，剔除被污染的脑电数据就意味着病情的漏诊。
1.2.2 现代的相关去噪算法
自适应滤波法。自适应滤波器可以自动调节参数，在设计时无需任何关于信号和噪声的先验统计知识，在信号和噪声的先验知识未知的情况下，可以采用自适应滤波方法来去除噪声。
–1– 基于典型相关分析和小波变换的眼电伪迹去除研究
小波变换方法是20世纪80年代中期发展起来的一种时域分析方法。传统的傅里叶分析方法在处理平稳信号方面具有显著优势，经过其变换的信号具有最大的频率分辨率，但是不具备时空定位信息，而小波变换由于其窗口可以根据频率分辨率的高低的而进行自适应调节，从而具有多分辨特性，小波变换在低频部分具有较高的频率分辨率和较低时间分辨率。而在高频部分具有较高的时间分辨率和较低的频率分辨率，这种多尺度特性适合于分析生物医学信号等非平稳信号。
盲源分离是信号处理领域一个新的研究热点，它尝试在源信号和传输系统特性均未知的情况下对混合信号进行分离。盲源分离法将伪迹成分和EEG信号分解成不同的源信号成分，通过将与伪迹有关的源信号成分置零，可以得到去除伪迹后的信号。盲源分离问题可以采用许多不同的算法以及原则来估计源信号成分，通常采用基于二阶统计量和高阶统计量的方法来实现盲源分离。
1.3 wCCA算法的提出
针对脑电信号中眼电伪迹去除尚存在的问题，提出一种基于典型相关分析与小波变换的(wavelet-enhanced canonical correlation analysis, wCCA)自动去除眼电伪迹的算法。
首先，充分利用脑电信号和眼电伪迹的空间分布特征，将基于典型相关分析的盲源分离算法以一种全新的方式应用于混合信号中，从而保证典型相关分析分解得到的第一个典型相关变量（即左右脑区之间的最公共成分），就是与眼电伪迹相关的分量。其次为了恢复泄漏在该伪迹分量中的脑电成分，对伪迹分量进行小波阈值去噪，仅将小波系数高于某一阈值的分量置零。与其他三种基于盲源分离去除眼电伪迹的方法相比较，该方法在有效地自动去除眼电伪迹的同时，很好地保留了潜在的脑电信号。wCCA算法
2.1 基于典型相关分析的盲源分离方法
讨论相关关系常用的一种方法是讨论第一组每个变量和第二组中每个变量的相关，得到pq个相关系数，用这些相关系数反映两组变量的关系。但这样做是不够的，既繁琐，又抓不住要领。另外一种方法类似于主分量分析，对每组变量做一个线性组合，称其为这组变量的综合变量，然后研究两组综合变量的相关，通过少数几个综合变量来反映两组变量的相关性质，这样可以抓住它们的主要关系，而且又简明。因此典型相关分析揭示了两组变量之间的内在关系，更深刻的反映了这两组随机变量之间的线性相关情况。综合变量对间的相关强弱程度不同，就形成了不同的典型相关对.在实际中，往往只需重点研究相关关系较大的几对典型变量，因为它们反映了两组变量间相互关系的绝大部分信息。这就是典型相关分析的主要思想。
–2– 基于典型相关分析和小波变换的眼电伪迹去除研究
假设X和Y是两组观测信号。典型相关分析寻找X和Y的线性组合,即：
u wx...wxwTXx11xkkxvwy1y1...wykykwTyY使得产生的新变量u和v之间的相关程度最大。
2.2 小波阈值去噪
典型相关分析分解出的伪迹分量中还含有少量的高频脑电成分，若将该分量完全置零可能会造成感兴趣脑电成分的损失，故需要进一步恢复泄漏在伪迹分量中的脑电成分。小波阈值去噪是同时基于时空域和频率的去噪方法。经过CCA 分解得到的伪迹分量中，眼电成分的能量在小波域集中在一些大的小波系数中，而脑电成分的能量却分布于整个小波域内。因此经过小波分解后，伪迹成分的小波系数幅值要大于脑电成分的小波系数幅值。对伪迹分量进行小波阈值去噪，将小波系数高于某一阈值的分量置零，这样可以把大部分脑电成分对应的小波系数保留，而将伪迹成分系数置零。
2.3 基于 wCCA 的盲源分离方法去除眼电伪迹
由电极采集到的脑电信号是由不同来源的脑电和伪迹叠加而成的。不同的脑电信号在头皮上分布的区域是不同的，不同脑区采集到的脑电信号是不同的。另一方面，由于大脑是电的良导体，眼电信号从前额处后向传播，遍历整个头部。充分利用脑电信号和眼电伪迹空间分布特点的不同，本文将CCA 算法以一种全新的方式应用于混合信号中，令X(t)为左侧脑区的脑电信号，Y(t)为右侧脑区的脑电信号。同时将垂直眼电信号分别加入到X(t)和Y(t)中，来提高得到的第一个典型相关变量中伪迹成分的百分比。CCA 分解得到的第一对典型相关变量之间的相关性最大，故该分量可以认为是X(t)和Y(t)之间最公共成分，即左右脑区之间最公共成分。而该成分是由与伪迹相关及少量高频脑电成分构成的。借助于这种方式的CCA，巧妙的回避了基于盲源分离方法中面临的伪迹成分人工识别的问题。当然若将该伪迹分量全部置零再重构的话，会造成其中脑电成分的损失。为此，可利用小波阈值去噪来去除该伪迹分量中眼电成分，保留脑电成分。
–3– 基于典型相关分析和小波变换的眼电伪迹去除研究 程序说明
3.1 算法流程图
3.2 相关matlab函数
本程序主要用的的函数有waverec 小波重构函数、wavedec小波分解函数、appcoef 低频分量（尺度系数）提取函数、detcoef高频分量（小波系数）提取函数
3.3 相关参数描述
X1--------------------------将FP1、F3、C3、O1、垂直眼电信号组合作为一路5×1000 Y1------------------------将FP2、F4、C4、O2、垂直眼电信号组合作为一路5×1000 A、B----------------------分别为X1与Y1每一行的均值为5×1的矩阵 X、Y-----------------------经中心化处理的X1和Y1信号 WX、Wy----------------------由CAA算法处理得到的特征向量 u1、v1----------------------由典型相关向量得到的典型相关变量
C1、C2、L1、L2--------------由小波分解得到的小波解向量和相应的记录长度 cA5 c1A5--------------------u v 的尺度系数（由函数appcoef得到的低频分量）
–4– 基于典型相关分析和小波变换的眼电伪迹去除研究
cD1、cD2、cD3、cD4、cD5、c1D1、c1D2、c1D3、c1D4、c1D5----------------------------由detcoef得到的u、v各层小波系数 k1~k6、p1~p6----------------各个低频阈值和高频阈值 U、V-----------------------经小波重构得到的信号
x1、y1-----------------------别对两路信号中的第一行处理后得到的信号
–5– 基于典型相关分析和小波变换的眼电伪迹去除研究 实验结果分析
4.1 仿真结果
FP1与FP2两路信号的处理前后结果对比图
5000-***0FP1电极处处理前信号10005000-***0FP2电极处处理前信号1000500500wCCA0-***0FP1电极处处理后信号1000wCCA0-***0FP2电极处处理后信号1000
F3与F4两路信号的处理前后结果对比图
5000-5000500F3电极处处理前信号10005000-5000500F4电极处处理前信号1000500500wCCA0-5000
wCCA500F3电极处处理后信号10000-5000500F4电极处处理后信号1000
–6– 基于典型相关分析和小波变换的眼电伪迹去除研究
C3与C4两路信号的处理前后结果对比图
5000-***0C3电极处处理前信号10005000-***0C4电极处处理前信号1000500wCCA500wCCA0-***0C3电极处处理后信号10000-***0C4电极处处理后信号1000
O1与O2两路信号的处理前后结果对比图
50050000-***0O1电极处处理前信号1000-***0O2电极处处理前信号1000500500wCCA0wCCA0200400600800O1电极处处理后信号10000-500-***0O2电极处处理后信号1000
4.2 数据比较分析
由实验结果截图可以看出，本次的实验程序基本上解决了脑电信号中眼电伪迹的去除工作，不同部位电极处的信噪比不同，可知不同部位的去除效果不一样，这可能和眼电传到不同部位的时间和距离有关，与眼电的空间分布特性和传输有关，FP1与FP2处的处理效果不是很好，主要和前额两处电极受眼电干扰大的原因有关，O1和O2处受眼电影响较小，这点由图可以看出来，可能是因为这两点和眼电产生部位的距离有关，从图中看不出来对这两个部位的处理效果，但是实验处理前后的数据是有变化的，所以说即使不能肉眼观察出来这两处的处理效果，但是实验数据能说明该算法还是对这两点起到了去伪迹的效果。
–7– 基于典型相关分析和小波变换的眼电伪迹去除研究
反思与讨论
在评价眼电伪迹去除效果的时候，需要综合考虑两个方面的目标：（1）考虑眼电伪迹去除的干净程度，即是否将眼电伪迹去除彻底；（2）考虑脑电信号的损失程度，即是否在去除眼电伪迹的同时也破坏了感兴趣的脑电信号。这样才能科学地评价一个伪迹去除算法的好坏。我们在这方面的研究与比较还有所欠缺
参考文献
典型相关分析算法理论及其在模式分类中的应用：西安电子科技大学 赵峰 2005.01 基于典型相关分析和小波变换的眼电伪迹去除：大连理工大学 邱天爽 实时脑电信号眼电伪差去除方法的研究：西安交通大学学报 2004.12 基于脑电的脑_机接口_关键技术和应用前景：电子科技大学学报 2009.05 《MATLAB 小波分析》---机械工程出版社
脑电信号中眼电伪迹去除方法研究：电子科技大学 刘铁军 2008.12
中考典型易错题举例分析 篇5
A. coldB. hot
C. sunnyD. rainy
【解析】 答案为D。这里有个put on短语，如果不注意raincoats这个词那就很可能草率地选择A。raincoats是“雨衣”的意思，而不是一般的衣服，那么不是因为外面“冷”，而是因为“下雨”才穿“雨衣”。
（ ）2. —What’s your sister like?
— .
A. She is a worker
B. She likes pears
C. She is very thin
D. She is like her father
【解析】 答案为C。问句的意思是“你姐姐长得怎么样?”What’s ... like? 这个句型常常用来询问某人的长相或某事的情况(包括天气情况)。
（ ）3. —It’s too hot. Would you mind
the door?
— . Please do it now.
A. to open, OK
B. opening, Certainly not
C. opening, Of course
D. to open, Good idea
【解析】 答案为B。mind后面接动词时要用其ing形式。由答语中的Please do it now. 可知“不介意”。
（ ）1. He is taller than girl in his class.
A. anyB. other
C. any otherD. another
【解析】 答案为A。要不要other, 关键是看主语是否也在比较范围之内；如果在范围之内，就必须用other, 以此来避免与自身进行比较；如果不在范围之内，则不能用other, 因为没有必要把自身排除。这里主语he不属于girl in his class之列，不能用other。
（ ）2. How beautifully she sings!I have never heard voice.
A. the bestB. a best
C. the betterD. a better
【解析】 答案为D。许多同学认为最高级前加了定冠词the肯定没错。其实，这是一个暗含比较级，它省略了一些我们很清楚的东西，句子的完整形式应为：I have never heard a better voice than her voice.
■
（ ）1. fathers made them have piano lessons.
A. Peter and Ann’s
B. Peter’s and Ann’s
C. Peter’s and Ann
D. Peter and Ann
【解析】 答案为B。平时考生们做多了“This is Lucy and Lily’s bedroom. ”这样的题，一看到这样的题就想到只在后一个单词后加所有格。其实，用一个所有格，还是两个所有格，取决于它们所修饰的名词：如果所修饰的名词是单数可数名词，就只在后一个名词后加所有格；如果所修饰的名词是复数可数名词，两个名词都加所有格。
（ ）2. There are a lot people today than yesterday.
A. ofB. /
C. mostD. more
【解析】 答案为D。有不少考生因受 “ a lot of +名词” 这一思维定势的影响，一看到a lot，就选择A。其实，该句中的a lot是用来修饰形容词的比较级more的。
（ ）3. “Excuse me, are you ? ”
“No, we are . ”
A. American; Englishman
B. American; Germans
C. American; Germen
D. Englishman; Americans
【解析】 答案为B。从词性来看，American和German既可作名词也可作形容词，作名词时，其复数形式分别为Americans 和 Germans；选项中的Englishman只能作名词，其复数形式是Englishmen。German的复数是Germans，不是Germen。
■
（ ）1. A spaceship flies at about eleven kilometers second.
A. /B. theC. aD. an
【解析】 答案为C。很多同学认为这里的second是序数词，前面应该用定冠词the修饰。其实，second在这里是 “秒” 的意思，是名词。
（ ）2. India and China are of
same continent.
A. /; theB. The; the
C. /; /D. /; a
【解析】 答案为A。译成汉语时这句话的意思是 “印度和中国在同一个大洲”，汉语里说 “同一个”，在英语中要说 “the same”。
■
（ ）1. I hear someone at the door. Please go and see who is.
A. knock; heB. knocking; he
C. knock; itD. knocking; it
【解析】 答案为D。hear sb. do sth. 意为“听见某人做某事”，hear sb. doing sth. 意为“听见某人正在做某事”。其实，在英语中常用it来指代身份(姓名、职业等)不详的人。有人敲门时我们常常用英语问 “Who is it?”
（ ）2. Lucy and I are classmates. We in Class One.
A. all areB. are all
C. both areD. are both
【解析】 答案为D。表示两者都要用both，both一般放在be动词、情态动词或助动词之后，行为动词之前。
（ ）3. There is egg at home. Will you please get for me, please?
A. no; someB. not; some
C. not any; anyD. not an; any
【解析】 答案为A。大家都知道some一般用于肯定句中，而any一般用于疑问句或否定句中。其实，在表示请求或建议的疑问句，如Would you like ...? / Could you / I ...?等中习惯用some而不用any。no可以直接修饰名词，而not必须加上a/an或any之后才可以接名词。
（ ）4. —A latest English newspaper, please!
—Only one copy left. Would you like to have , sir?
A. oneB. this
C. that D. it
【解析】 答案为D。由上文中的Only one copy left. 可知，只剩下一份报纸了，这暗示了购买者别无选择，只能买“它”了。
典型相关性分析 篇6
典型相关分析是处理两个随机矢量之间相互依赖关系的统计方法, 与主成分分析、判别分析一样, 在多元统计分析中占有非常重要的地位, 是一种很有价值的多元数据处理方法。
笔者提出了火灾时开启离火源最近的一个排烟口进行排烟的机械排烟模式, 并基于典型相关分析思想对机械排烟和烟气的特征分别进行抽取, 抽取了烟气危害性与机械排烟装置两个特征, 并分析了两者之间的关系。
1 典型相关分析用于特征抽取的理论构架
在多元分析中, 经常要研究两组随机变量之间的相关关系。若采用传统的简单相关分析, 既繁琐也不能反映问题的实质。1936年Hotelling将简单相关系数推广到多个随机变量与多个随机变量之间的相关关系的讨论中, 提出了典型相关分析。
复相关系数用来描述两组随机变量X= (x1, x2, …, xp) 与Y= (y1, y2, …, yq) 之间的相关程度, 其思想是把 (a, b) 作为投影向量, 在的条件下, 使两组随机变量, 具有最大的相关性 (ruv) 。把 (u, v) 当做第一对典型变量, 继续找出第二对具有最大相关性的典型变量 (u’, v’) , 并使其与u, v不相关。照此下去, 将 (X, Y) 之间的相关特征提取完毕为止, 其个数等于min (p, q) 。
其中, 将两组变量的协方差矩阵分块得式 (1) 。
此时有式 (2) :
2 火灾场景设置
2.1 站台情况
笔者所选站台为国内地铁常用的岛式站台, 其宽度为13.5m, 有效长度为126m, 高度为4.8m。站台分为左右两个防烟分区, 分别设置有8个排烟口, 单个面积为0.63m×0.4m, 排烟口风速为5.5m/s。火灾时楼梯口有1.5m/s的向下风速。
2.2 火源设置
考虑到我国现行的地铁车站设施和车站管理情况, 采用行李火灾作为火源, 采用超快速增长t2火, 火源最大功率为2.5 MW, 考虑到火灾时的疏散情况, 将火源设置在左侧扶梯口处。
3 样本及数据来源
在上述火源情况下, 用FDS进行数值模拟。模拟中只开启离火源最近的一个排烟口进行排烟, 通过改变排烟口风速与排烟口面积, 得到了1~18组实验数据, 另外按照现行GB 50157-2003《地铁设计规范》的排烟要求, 即火灾时打开火源所在防烟分区的所有排烟口进行排烟, 模拟得到了第19组数据。按照现行地铁设计规范, 把360s作为火灾疏散完成时间, 采集了该时刻防烟分区内疏散通道和楼梯口的数据, 如表1所示。表中S为单个排烟口面积。其中, CO体积分数数据来自于左半区距火源2m处的疏散通道处的测点, 因其距离火源较近, 又是火灾时人员疏散的通道, 故取此点作为测量点;能见度数据来自与火源平行的疏散通道上的测点, 特征高度取为1.5m;烟气高度的测量数据来自于左半区距火源2m处的疏散通道处的测点, 特征高度取为1.8m;烟气温度的测量点位于距火源8m的疏散通道上。
通过观察发现, 450s时防烟分区内烟气状态基本达到稳定, 表2为450s后的模拟实验数据。
4 火灾时单口排烟
通过查阅文献, 可将火灾危险状态设定为:烟气高度的特征高度为1.8m, 能见度为10m, CO的体积分数为0.25%, 烟气温度为180℃, 以上任意一个参数出现即认为火场达到了火灾危险状态, 人员不能顺利疏散。
表1中, 前18组数据为只开启一个排烟口的状况, 第19组是按规范执行的排烟口全部开启的状况。观察发现每一组实验数据在360s内都没达到火灾危险状态。说明在当前场景下, 在火源周围开启一个排烟口或将防烟分区内的所有排烟口打开都可以满足火灾时人员疏散的要求。从模拟结果可以看出, 排烟口全开时, 排烟效果比单个排烟口排烟效果好, 但从延缓烟气蔓延利于疏散、减少设备投资的角度, 单口排烟更合理。
5 机械排烟特征参数与烟气危害性的典型相关分析
5.1 典型相关系数及其检验
对排烟效果典型相关分析时采用450s稳定后的数据 (见表2) 。经计算, 典型相关系数如表3所示。
由表3可知, 两个相关系数均较高, 表明相应典型变量密切相关。但要确定典型变量相关性的显著程度, 则需要进行相关系数的χ2统计量检验。具体做法是比较统计量χ2计算值与临界值的大小, 根据比较结果判定典型变量相关性的显著程度。其结果如表3所示。典型相关系数是提取出的两组特征主成分之间的相关程度, 0.5以下, 说明两变量相关性弱;0.5到0.8说明两变量相关性较强;0.8以上说明两组变量相关性强。ShapiroWilk检验法是S S Shapiro与M B Wilk提出的, 用顺序统计量来检验分布的正态性, 当显著度水平α大于0.05时, 接受原假设, 即两组变量符合正态分布。Chi-SQ卡方检验是样本的独立性检验。DF代表样本的自由度。Sig是检验典型相关系数的显著度。可以看出, 这两对典型变量中, 第1对通过了χ2统计量检验, 表明第1对典型变量之间相关关系显著, 即能够用排烟特征变量组来解释烟气危害性变量组。
5.2 典型相关模型
经计算得到典型相关模型, 如式 (3) 、式 (4) 所示。
可知机械排烟特征中的主要因素是排烟口面积x1, 典型系数为-0.916。说明相对于增大排烟风速, 增大排烟口面积更加有效。烟气危害性的主要因素包含烟气温度y4和烟气高度y1, 且与烟气高度y1和能见度y2成反比, 与CO体积分数y3和烟气温度y4成正比, 说明在地铁火灾中烟气高温辐射和烟气高度对人的危害最大。因此, 在火灾烟气控制时, 控制烟气温度和烟气沉降, 必须要引起设计人员的高度注意。
5.3 典型结构与典型冗余分析
结构分析是依据原始变量与典型变量之间的相关系数给出的, 经计算得出的结果如表4所示。
由表4可知, y1、y3、y4与烟气危害性呈高度相关, 说明烟气高度、CO浓度、烟气温度在反映烟气危害性时占有主导地位, 其中又以烟气温度居于首位。这与典型相关模型得到的结果不谋而合, 印证了典型相关分析结果的真实性、可信性。说明在地铁火灾时, 烟气的温度对人造成的伤害是非常大的。烟气温度增加时, 烟气危险性增加最大。因此, 地铁站台发生火灾时控制烟气的温度非常必要。特别是烟气温度超过允许温度的上限值时, 必须用喷淋系统或细水雾系统把烟气温度降下来, 否则烟气的高温辐射将严重威胁人的生命安全。
y1, y4与机械排烟特征高度相关, 说明用机械排烟特征变量组来预测烟气高度和温度, 会有很好的预测能力, 而且交互解释能力也比较强。来自烟气危险性变量组的方差被典型变量v1解释的比例为63.3%, 来自排烟特征变量组的方差被典型变量u1解释的比例为63%。机械排烟特征组被其自身及其对立典型变量解释的百分比、烟气危险性组被其自身及其对立典型变量解释的百分比均较高, 说明抽取的典型变量反映了原变量组大部分重要信息, 典型相关模型反映的信息具有很高的可信度。
6结论
(1) 单排烟口排烟可以满足当前地铁火灾时人员疏散的要求。虽然按照当前规范要求的排烟效果要优于单排烟口排烟, 但是从延缓烟气蔓延利于疏散、减少设备投资的角度讲, 单排烟口排烟应对行李火灾, 可以满足疏散要求。
(2) 在地铁站台火灾时, 烟气高温辐射和烟气高度是对人员疏散危害性最大的因素, 针对这两个因素必须有可靠的措施。
(3) 在地铁站台火灾时, 增加排烟口面积和风速都可以显著提高排烟系统的排烟效果。两者比较, 增加排烟口面积比增加排烟口风速更加有效。
摘要：利用FDS模拟了地铁站台行李火灾时单排烟口排烟和防烟分区内所有排烟口排烟时的火灾烟气参数, 并利用典型相关分析对机械排烟特征参数与烟气危害性的典型相关性进行了研究。研究表明单排烟口排烟可满足当前地铁火灾时人员疏散的要求;在地铁火灾中, 烟气高温辐射和烟气高度对疏散危害最大;增加排烟口面积比增加排烟口风速更有效。
关键词：地铁站台,火灾,单排烟口排烟,典型相关分析,烟气辐射
参考文献
[1]姚斌, 左剑, 李元洲, 等.某复合型地铁车站站台防排烟方案研究[J].火灾科学, 2006, 15 (3) :172-177.
[2]李俊梅, 隋婧.北京某地铁车站不同排烟方案的数值分析[J].广州大学学报 (自然科学版) , 2010, 9 (3) :66-70.
[3]童艳, 何嘉鹏.双层地铁车站防排烟的数值模拟研究[J].暖通空调, 2005, 35 (12) :47-50.
[4]孙权森, 曾生根.典型相关分析的理论及其在特征融合中的应用[J].计算机学报, 2005, 28 (9) :1524-1532.
[5]孙文爽, 陈兰祥.多元统计分析[M].北京:高等教育出版社, 1994.
[6]Hotelling H.Relations between two sets of variates[J].Biomet rika, 1936, 28:321-377.
[7]Kevin Mc Grattan, Editor.Fire Dynamics Simulator technical reference guide[M].NIST Special Publication.
[8]GB 50157-2003, 地铁设计规范[S].
[9]谢灼利, 张建文, 魏利军, 等.地铁车站站台火灾中人员的安全疏散[J].中国安全科学学报, 2004, 14 (7) :21-25.
[10]吴振坤, 张和平, 盛业华, 等.地铁车站敞开楼梯口空气幕挡烟效果测试[J].消防科学与技术, 2013, 32 (3) :257-260.
典型相关性分析 篇7
1 材料与方法
1.1 材料
试验材料共计24份,来源于2008年决选的稳定品系中高油组合、高蛋白组合及常规组合。
1.2 方法
试验于2008～2009年在黑龙江省农业科学院克山分院试验地进行。采用随机区组设计,3次重复,3行区,5 m行长,行距65 cm,株距5 cm,人工点播,整个生育期要求三铲三趟,生育期间对田间主要农艺性状进行调查,每品系成熟后取5株进行考种(去除边行的4株)。品质分析应用近红外(PD7200)品质分析仪分析。品质性状(x)为:x1(脂肪含量)、x2(蛋白质含量);农艺性状(y):y1(营养生长期)、y2(生殖生长期)、y3(生育期)、y4(株高)、y5(底荚高度)、y6(主茎节数)、y7(全株荚数)、y8(全株粒数)、y9(单株粒重)。试验数据采用DPS统计软件[2]进行典型相关分析。
2 结果与分析
2.1 品质性状的相关分析
通过对大豆品质性状中脂肪含量和蛋白质含量的相关分析可以看出脂肪含量与蛋白质含量之间呈极显著负相关(见表1)。
注:*表示显著相关;**表示极显著相关。下同。
2.2 农艺性状的相关分析
由表2可以看出,生育期与营养生长期、生殖生长期,底荚高度与株高,主茎节数与株高、底荚高度,全株粒数与全株荚数,单株粒重和营养生长期、生育期达极显著正相关;全株荚数与株高、主茎节数达显著正相关水平;其它均未达到显著相关水平。
2.3 品质及农艺性状间的相关分析
从表3可以看出,营养生长期、生育期、单株粒重与脂肪含量达到极显著正相关水平,脂肪含量与主茎节数达极显著负相关,其它农艺性状对脂肪含量的影响未达到显著水平;蛋白质含量与营养生长期、生育期、单株粒重呈极显著负相关,与主茎节数显著正相关,与其它农艺性状相关系数未达到显著水平。
2.4 典型相关分析
品质性状与农艺性状典型相关分析结果表明(见表4),第一个相关系数(λ1=0.890 6**)较大且极显著,而第二个相关系数(λ2=0.453 1)小且不显著,说明大部分相关信息包含在第一组数据中。由此可见,品质含量与农艺性状之间确实存在一定的相关。在品质性状与农艺性状的典型变量组合中,脂肪含量(一0.784)、主茎节数(0.631)、单株粒重(—0.610)的载荷量较高;全株荚数(一0.396)、底荚高度(—0.374)、全株粒数(0.364)的载荷量次之;生殖生长期(0.002)和生育期(0)的载荷量最小。可见,脂肪含量与单株粒重、全株荚数、底荚高度的选择有相互促进作用,可同时进行选择和改良;脂肪含量与主茎节数、全株粒数间存在一定的矛盾。脂肪含量与生殖生长期和生育期关系不大。
品质性状与农艺性状典型相关分析中,品质性状可以解释95.31%的组内变异,并解释17.62%的农艺性状变异;农艺性状可以解释22.21%的组内变异,并解释75.60%的品质性状变异。
4 结论与讨论
品质与农艺性状的典型性相关分析中,品质中起主要作用的是脂肪含量,农艺性状中起主要作用的依次是主茎节数、单株粒重、全株荚数、底荚高度、全株粒数;生殖生长期和生育期对脂肪含量的影响最小。脂肪含量与单株粒重、全株荚数、底荚高度的选择有相互促进作用,可同时进行选择和改良;脂肪含量与主茎节数、全株粒数间存在一定的矛盾。
在育种工作中涉及作物多个性状的综合选择往往是很复杂的,一下子很难分清主次并做出取舍。而通过典型相关分析后,可使问题初步简化。在育种中既可兼顾到多个目标性状的要求(典型性状是由多个性状复合而成),又能结合具体目标性状,优先考虑构成多项性状的第一对典型性状,因为此典型性状具有最大的遗传力[4,5]。这就意味着它对环境的变异是稳定的,因为它降低了环境的影响,从而提高了选择的可靠性。这在遗传育种的实践中,具有一定理论和实用价值[6]。
参考文献
[1]陈荣江,陈付贵,郭昆玉.棉花植株性状、产量性状及品质性状的典型相关分析[J].河南科技学院学报(自然科学版), 2008(9):26-28.
[2]陈荣江,王文峰,朱明哲.棉花新品种产量性状与品质性状的典型相关与主成分分析[J].农业系统科学与综合研究, 2007,23(2):187-195.
[3]唐启义,冯明光.实用统计分析及其DPS数据处理系统[M].北京:科学出版社,2002.
[4]吴高岭,徐尚忠.玉米品种栽培性状的典型相关介析[J].玉米科学,1999(5):76-80.
[5]李东亮,许自成,陈景云,等.烤烟主要物理性状与化学成分的典型相关分析[J].河南农业大学学报,2007(10): 492-497.
典型相关性分析 篇8
统计学中, 经常使用相关系数来表示两个变量间的相关性, 更进一步, 当需要研究两组向量间的相关性时, 可以分析第一组向量中的任意一个元素和第二组向量中任意一个元素的相关系数, 但是这样做很繁杂。Hotelling在1936年提出可以将两个随机向量间的相关性研究转化为少数几个变量对间的相关性研究[1], 而且这几个变量对之间又是不相关的。由此奠定了利用CCA进行特征融合的理论基础。
本文利用多元统计理论[2]中的CCA方法[3], 对同一模式的两组特征向量, 抽取它们之间的相关系数作为新的特征, 通过仿真验证, 证明了该方法的有效性。针对特征之间的非线性关系, 提出采用基于核函数[4]的方法对CCA方法进行改进, 并通过水声信号的仿真进行算法验证。
2 基于CCA的理论算法
2.1 传统CCA的理论
式可通过构造拉格朗日函数求解。构造函数
(4) 式通过相关矩阵运算, 可转换成为两个具有相同特征值的特征方程[3,5], 求得的特征值即为两个特征之间的相关系数, 对应的特征向量即为投影方向。可按特征值从大到小排列依次取前若干个特征向量作为投影方向。对于求得的个投影方向, 则可得到对典型相关变量对, 进而求得组合特征。
2.2 基于核的典型相关分析算法
传统的CCA方法只能表达特征间的线性关系, 实际应用中存在着大量的非线性关系。可以研究一种基于核的典型相关分析 (kernelcanonicalcorrelation analysis, KCCA) , 先将原特征空间映射到高维空间中, 然后在高维特征空间中使用CCA算法[6]。
3 算法的仿真验证
仿真1
首先构造两组数据来验证KCCA比CCA更强大的非线性处理能力。这两组数据之间具有比较强的非线性关系。数据如下显示:
由上的均匀分布产生, 随机选取和的100个样本, 它们的三维分布如下图1所示。‘+’曲线表示变量的分布, ‘o’曲线表示变量的分布。这两组变量之间具有潜在的非线性关系, 通过如下式子即可以观察到:
仿真2
接下来仿真两类在水声工程中经常使用的线性调频信号作为实验样本, 并提取它们的双谱特征和维格分布特征[7,8]用于特征融合。信号A的参数为:频率范围100Hz到300Hz, 采样率2000Hz, 加白噪声, 信号B的参数为:频率范围600Hz到800Hz, 采样率2000Hz, 加白噪声, 如图3所示。取A、B两类信号各100个样本。它们的双谱特征和维格分布特征如图4和5所示。
两类特征都是二维特征, 而且维数高, 对它们进行奇异值分解, 取较大的前若干个奇异值作为最后的待融合特征, 将它们称作双谱-奇异值特征 (简称Bisp-SVD特征) 和维格分布-奇异值特征 (简称WS-SVD特征) 。本文取40维的Bisp-SVD特征和20维的WS-SVD特征, 200个总样本, 100个为训练样本, 用神经网络完成分类, 对该实验重复10次, 得到识别率如表1所示。
由表1可知, CCA的识别率能达到80%以上, 但是KCCA的识别率明显比CCA高。表1中还给出了两类单一特征直接用于目标识别时的识别率。
结语
通过仿真1可知, KCCA比CCA具有更良好的非线性能力。通过仿真2可知, CCA的效果接近并略高于PCA方法, 可见CCA仍是一种可行的特征融合方法。KCCA的识别率比CCA高几乎十个百分点, 达到90%以上, 这与仿真1相互印证。单特征WS-SVD的方法可达到接近90%的识别率, 这与信号本身是相关的, 我们构造的是最基本的线性调频信号, 通过单一特征即可完成特征识别, 通过CCA的方法并不能保证对识别效果产生增益。此外, 并非所有的特征都可以用于融合, 对于提取两类什么样的特征用于融合, 这是下一步分析研究的重点, 还有特征融合时维数的选择, 也值得考虑。
摘要：本文利用典型相关分析 (canonical correlation analysis, 以下简称CCA) 可以提取两个随机向量的相关性参数这一特性, 研究了使用CCA方法进行水声信号的特征融合。对于2个原始的水声信号特征向量, 利用它们的相关性判别函数抽取多个相关性依次降低但又互不关联的系数构成最后的鉴别特征, 既达到特征融合, 又剔除冗余信息。本文还研究了基于核函数的典型相关分析, 以克服传统CCA的线性缺陷。最后通过仿真验证CCA算法的有效性以及KCCA较强的非线性处理能力。
关键词：典型相关分析,核典型相关分析,组合特征抽取,特征识别
参考文献
[1]H.Hotelling.Relations between two sets of variates.Biometrika, 1936, 28:321-377
[2]张尧庭, 方开泰.多元统计分析引论.北京:科学出版社, 1999
[3]孙权森, 曾生根, 王平安等.典型相关分析及其在特征融合中的应用[J].计算机学报, 2005, 28 (9) :1524 1533
[4]孙平, 徐宗本, 申建中.基于核化原理的非线性典型相关判别分析.计算机学报, 2004, 27 (6) :789-795.
[5]Sun Wenshuang, Chen Lanxiang.Multivariate Statistical Analysis.Beijing:HigherEducation Press, 1994 (in Chinese) (孙文爽, 陈兰祥.多元统计分析.北京:高等教育出版社, 1994)
[6]Melzer T, Reiter M, Bischof H.Appearance models based on kernel canonical correlation Analysis.Pattern Recognition, 2003, 36 (9) :1961-1971
[7]赵建平.水下目标信号的特征提取和瞬时参量估计的小波变换技术研究.西北工业大学博士学位论文, 1998
典型相关性分析 篇9
1 典型相关分析模型与指标选取
1.1 典型相关分析的基本思想
典型相关分析是1936年由Hotelling提出的, 用于研究两组多元随机变量之间的关系。它借助主成分分析的思想, 根据变量之间的相关关系, 寻找一个或少数几个综合变量来替代原变量, 从而将两组变量的关系集中在少数几对综合变量之间的关系上。具体做法是:在第一组变量中提出一个典型变量, 在第二组变量中也提出一个典型变量, 并使这一对典型变量具有最大的相关;然后又在每一组变量中提出第二个典型变量, 使得在与第一个典型变量不相关的典型变量中, 这两个典型变量线性组合之间的相关性最大。如此下去, 直到两组变量间的相关性被提取完毕为止。
1.2 指标选取
科技投入与产出指标的选取主要依据科技部开展的对县市、区科技进步进行考核的指标, 其中科技投入指标由本级科技三项费用占当年本级财政决算支出比例x1、本级科技三项费用决算增长比例x2、规模以上工业企业技术开发经费占产品销售收入的比例x3、万人拥有专业技术人员数x4构成;科技产出指标由获得上级政府科技进步奖励项目数y1、10万人专利申请数y2、10万人授权专利数y3、年技术合同成交额y4、实用科技成果转化数量y5、高技术产业增加值占工业增加值的比例y6、上级政府部门认定的高新技术企业数y7、规模以上工业企业中通过ISO系列等认证标准的比例y8构成。
按以上指标选取了甘肃省科技进步考核中通过考核的51个县市进行分析, 数据来源于甘肃省科技厅。利用SPSS进行典型相关分析, 结果如下。
2 县市科技投入与产出分析
2.1 典型相关系数
第一对典型变量的相关系数为0.856, 其相关性检验是以Wilks’λ统计量为基础, 并将其转化为卡方值来进行检验。由表1可见, 其p值远远小于显著性水平0.01, 所以第一对典型变量的相关性是显著的;第二对典型变量的相关系数为0.654, 因其未能通过相关性检验, 故只选取第一对典型变量进行分析。
2.2 典型模型与典型结构分析
(1) 典型相关模型
由于原始变量的测量单位不同, 不宜直接比较, 笔者采用标准化的典型系数, 给出典型相关模型, 反映科技投入的第一典型变量为:
在第一对典型变量v1的表达式中, x2本级科技三项费用决算增长比例的典型权重最大, 其次是x1本级科技三项费用占当年本级财政决算支出比例和x3规模以上工业企业技术开发经费占产品销售收入的比例, 这3个变量都反映了科技费用的投入, 可见影响科技投入的主要因素是科技费用的投入。
反映科技产出的第一典型变量为:
在第一对典型变量w1的表达式中, 10万人专利申请数 (y1) 和10万人授权专利数 (y2) 的典型权重最大, 这两个变量都反映了专利数量, 可见专利数量是反映科技产出的主要因素。
(2) 典型结构分析
由于典型变量中存在着多重相关性, 直接用典型权重来描述典型变量的经济含义是不准确的, 需要结合典型结构, 对原始变量与典型变量之间的相关关系进行进一步分析。典型结构分析是依据原始变量与典型变量之间的相关系数给出的, 结果如表2。
从表2可知, 反映科技投入的典型变量v1与科技投入原始变量之间的典型荷载 (简单线性相关关系) 中, x1、x2与v1呈高度的正相关关系, 而x3和x4与v1的相关性较弱, 说明科技投入主要与本级政府科技费用的投入有高度的正相关关系;在反映科技产出的典型变量w1与科技投入原始变量x1、x2之间的典型正交叉荷载 (交叉简单线性相关系数) 较大, 表明科技产出与本级政府科技三项费用的投入存在一定的正相关。
反映科技产出的典型变量w1与科技产出的原始变量之间的典型荷载中, 只有y2与w1有一定的正相关关系, 其他变量的相关性较小, 说明w1主要反映了专利申请数, 而对其他变量的预测能力不强。
3 结论
近年来, 甘肃省在科技创新体系建设方面做了大量的工作, 为提高自主创新能力奠定了基础, 表现在高新技术产业发展较快且对GDP贡献逐年增高以及专利和科技成果产出增长迅速等方面。但甘肃省科技创新仍存在投入不足、创新主体单一、对区域贡献相对较小、科技基础条件平台建设相对滞后、人才结构不合理和流失现象严重等问题。这些问题在甘肃省县市科技发展中尤为突出。
通过对甘肃省各县市科技投入与科技产出的两组指标进行典型相关分析, 可知影响各县市科技投入的主要因素是各级政府的科技三项费用投入, 而企业的科技投入影响不明显;影响科技产出的主要影响因素是各级政府的科技三项费用, 企业的科技投入以及人员投入对科技产出的作用不大;虽然科技投入与科技产出的第一对典型变量是显著相关的, 但除了申请专利数之外, 科技投入的各项指标对科技产出的各项指标的解释能力却不够好, 说明甘肃各县市科技投入对科技产出的影响是有限的, 科技投入对科技产出的影响还没有完全发挥出来, 对科技投入的人力、财力的利用以及对科技实力转化方面还存在一定的问题, 还未能形成一个科技进步的良性循环。
鉴于以上分析, 笔者认为发展甘肃省科技创新能力应综合采取多种措施, 例如加大政府研究与开发投入, 鼓励风险投资, 开辟多渠道的融资方式;审慎选择优先发展的重点县市和优先发展的领域;采取以技术引进为主, 独立研制与技术引进相结合的策略等。
本模型也存在一定的局限性, 比如衡量县市科技投入与科技产出的指标不尽全面, 科技产出相对科技投入有一定的滞后期等, 但研究结果在一定程度上反映了甘肃省各县市科技投入与科技产出的内在关系, 对促进甘肃省县市科技的良性发展具有一定的参考意义。
参考文献
[1]苏位峰, 潘雄锋, 刘玉奎.我国八大区域科技投入与产出典型相关分析[J].科技管理研究, 2005 (12) :82-84.
[2]朱永华.地区高科技企业创新能力的典型相关分析[J].统计与决策, 2008 (6) :87-89.
全球化营销典型分析 篇10
“强势宣传”是十分必要的。另外，针对我们看到了玛氏在文化上的疏忽和管理者弗瑞斯特玛氏的领导特质的缺陷。此后我们将以公司中的权利分布和文化过失实例证明我们的理论。
关键词：玛氏；德芙；金球化；产品文化；弗瑞斯特
玛氏公司已成为世界最大宠物食品和休闲食品制造商，也是美国跨国食品公司的领袖。这是与他全球化的戍功分不开的。我们研究的并不是玛氏并购箭牌的案例，而是2008年并购后，玛氏所做的具有其自身的特点的营销活动。
我们首先站在玛氏公司的角度，“预测”他们在全球化中可能遇到的问题。为了适应各国的不同品味，首先，我们预测，巧克力的味道与形式要有主动的调整。根据背景调查，可以找到各文化中自己的特色。全球化中面临的第二大问题就是管理文化。在其他国家开办分公司，还是聘请本地代理为了更好地控制、宣传、推行公司文化，我有理由相信玛氏会选择前者。
为了验证假设，虽然玛氏并不是德芙开始的代言人，但其近两年的宣传也被众人看在眼里。我们主要关注近年来，玛氏对于德芙的宣传。广告、网站等从未脱离甜美的风格，在这一点上，玛氏的产品们如M&M;、德芙超越了国界，使得所有国家对于温柔甜美的生活有一样的追求的人们，为之疯狂。另一方面，味道是“合”，营销就是“分”。为向全球扩张，玛氏公司也要适应各地的文化，如在国外设立当地据点等。玛氏公司的全球化历史克制追溯到很长时间以前，其待分析的举动也很多。玛氏公司现在是一家跨国企业，在全球47个国家设有分公司，产品行销全世界。玛氏公司全球化的企图心可以追溯到1920年代，那时，弗瑞斯特·玛氏未能成功说服他的父亲到加拿大开展业务。今天，玛氏公司在全球生产了种类无数的产品，以符合不同国家的不同偏好与需求。
最后分析玛氏在文化上的疏忽，那就是没有积极地调整味道，很多国家的人们也许根本不喜欢这种味道，至少不习惯，却单纯为了甜蜜的含义而去买。虽然也能争取到客户，但也相应地一定会有一定程度的客户流失。
据我所知，许多国家本地业生产巧克力，如俄罗斯的巧克力，难免有腻感，但甜味却绝对更甚于德芙或M&M;。而在俄罗斯本地，能买到得大多都是这种巧克力。人们都在购买本地生产的巧克力，游客们也都被推荐品尝这种巧克力。
领导者的个人特质是相当重要的影响因素。弗瑞斯特·玛氏是个很强势的人物，他说服帕翠茜娅将股份转给他，因而得到80％的股份，而他则提出将自己的公司置于玛氏旗下作为交换条件。随后，他又说服其余股东将股份卖给他，由此最后得以全权掌控玛氏公司。1964年12月，弗瑞斯特·玛氏终于身兼玛氏公司的董事长、总裁与首席执行官。由此事足以看出其决心与雄心之大，弗瑞斯特·玛氏曾经及其有侵略性地想要打入加拿大市场，其决心之大违背了父亲的意愿，曾因此一度被逐出公司，最后还是由弗瑞斯特·玛氏第一次带领当时的巧克力“银河棒”走出国门。
这样强势的人心里同样对应着就有缺憾，很容易傲慢，不容易和人合作，不容易听取别人意见。这是心理学的规律，而让作者确信弗瑞斯特的这种特点的，更是该公司的现象和他本人的一些行为。首先，本来签约的合作伙伴多最终将股份卖给弗瑞斯特·玛氏，并放弃掌权，他们声称弗瑞斯特·玛氏不好合作。另一方面，所谓弗瑞斯特·玛氏管理原则，本就是让他独断专行的一个工具。这也是为什么弗瑞斯特·玛氏总是持有公司大部分的股权并几乎全权做出任何决定。这带领着公司成功，却也令其对企业外文化充耳不闻。
为了证明作者的这个观点，我们收集了评论界的意见和一些更具说明性的现象。
评论界对于玛氏的公司的评论当然比我们所做的详细的多。总结分析多方观点，可得玛氏近况中的文化失利如下：
瑪氏公司担心企业文化不合，故不愿买下其他规模较小的公司。公司的资深主管证实，该公司“不买也不卖，而只建造”。这样的做法则使得赫尔希在美国越来越茁壮。赫尔希已经买下一些小型的家族经营的糖果厂。此外，它也买下了海外合资企业的股权，包括在墨西哥与瑞典等国。因此，赫尔希现在已经超越玛氏公司，成为全美最大的糖果制造商。玛氏最近的并购行动，是买下德芙，以及56.4％的法国宠物食品公司皇室之犬股权。而取得后者，事后证明是正确的决策，因为这项收购，每年为公司带来3.6亿美元的销售额。但是，这样的并购似乎并不常见，最近一次是玛氏的子公司Effem MeMco SA de CV与墨西哥的GrupoMatte合资，专门生产糖果以供应西班牙市场。在竞争对手积极扩张之际，玛氏公司却已经被远远抛在后头了。
此外，玛氏家族的个人偏好也相当程度地决定了新产品的推出。相对的，玛氏家族爱吃榛果，并想方设法推出一些榛果产品，不过，这些产品却不符合美国人的口味。在玛氏公司的竞争对手不断进行产品创新之际，这样的现象值得警惕。由于玛氏家族不赞成某些产品的推出，这样的做法多少损害了公司的竞争力。
典型相关性分析 篇11
一、统计指标的选取
能源消费量是指一个国家、地区、部门、行业或企业一定时期内消费能源的总量。原煤、油品 (包括汽油、煤油、柴油等) 、电力是能源消费的四大基本形式, 因此搜集其对应的消费量作为第一组变量来衡量能源消费量的变动情况:x1:原煤消费量 (万吨标准煤) ;x2:油品消费量 (万吨标准煤) ;x3:电力消费量 (折算成万吨标准煤) ;x4:进口能源量 (万吨标准煤) 。
经济增长是反映一个地区在一定时期内经济发展情况的。为了从各个方面全面评价经济增长, 特别搜集了以下六个指标:y1:第一产业生产总值 (亿元) ;y2:工业生产总值 (亿元) ;y3:建筑业生产总值 (亿元) ;y4:第三产业生产总值 (亿元) y5:全省户籍人口 (万人) ;y6:城镇居民家庭人均可支配收入 (元) 。
资料来源:《广东省统计年鉴2001～2011》
二、历年数据的分析
(一) 选择方法。
典型相关分析。典型相关分析是简单相关、多重相关的推广, 用来研究两组变量间的相关性, 也是一种降维技术。考虑两组变量的线性组合, 并研究它们之间的相关系数p (u, v) 。在所有的线性组合中, 找一对相关系数最大的线性组合, 用这个组合的单相关系数来表示两组变量的相关性, 叫做两组变量的典型相关系数, 而这两个线性组合叫做一对典型变量。在两组多变量的情形下, 需要用若干对典型变量才能完全反映出它们之间的相关性。下一步, 再在两组变量的与u1, v1不相关的线性组合中, 找一对相关系数最大的线性组合, 它就是第二对典型变量, 且p (u2, v2) 就是第二个典型相关系数。这样下去, 可以得到若干对典型变量, 从而提取出两组变量间的全部信息。本文运用Qstat软件相关分析中的典型相关功能进行分析。
(二) 数据搜集。
将2000～2011年的相应数据输成11行10列, 分别记每列变量名为x1 、x2 、x3、 x4、 y1、 y2、 y3 、y4 、y5 、y6。
(三) 计算典型相关系数, 构建典型变量的线性组合。
从2000年～2011年, 样本数n=11, 第一组变量p=4, 第二组变量q=6。统计软件Qstat分析结果显示, 典型相关系数分别为:r1=1、r2=0.997、r3 =0.64、r4=0.351。在构造典型变量的线性组合前先对四对典型相关变量进行显著性检验。相关系数的卡方统计量和相应的检验概率列表如下 (表2) 。
经检验:第一、二对典型变量通过检验, 具有显著相关性, 所以我们只需要分析前两对高度显著相关的典型变量。根据Qstat软件分析得出的特征根及相关的单位正交化的特征向量, 可得出前两对典型变量的线性组合是:
undefined
三、经济意义的解释
由于相关系数r1=1, r2=0.997, 说明两对典型变量u1、v1及u2、v2之间具有高度的相关关系, 在各自的线性组合中变量的系数大部分是正数, 说明能源消费与经济增长正相关, 能源消费越多经济增长越快, 反之亦然。因此, 经济要增长离不开能源的必要消费, 指望不消费能源获得经济增长是不现实的, 关键是要在两者的权衡中寻求发展, 通过技术和产业升级最大限度的降低能源消费, 从而代替在粗放型经济发展过程中以能源换发展的状况。
在能源消费指标的线性组合u1中可以发现:第一, 电力消费量x3和原煤消费量x1及进口能源量x4有较大的载荷, 说明电力、原煤和进口能源是能源消费量的主要指标, 他们在能源消费中占主导地位;第二, 油品消费量x2随着国内油品价格的攀升和电动技术的发展而不断减少, 充分体现了能源的相互替代效应;第三, 进口能源消费量x4同样有较大载荷, 说明随着经济的逐渐发展, 本地的能源逐渐不能满足经济发展的需要, 进口能源日益彰显其重要性, 同时也显示了经济增长对进口能源的依赖程度越来越高。
在经济增长有影响的各种指标的线性组合v1中, 有较大载荷的变量是y4 (第三产业生产总值) 、 y2 (工业生产总值) 和y6 (城镇居民家庭人均可支配收入) 。这说明x3 (电力消费量) 和x1 (原煤消费量) 与y4 (第三产业生产总值) 和 y2 (工业生产总值) 之间有较为密切的联系。如果要想保持经济 (尤其是工业和第三产业) 的快速增长, 那么电力和原煤必须有充足的供应, 进口能源的作用也不可轻视, 不然就会成为制约经济增长的瓶颈。值得注意的是, 城镇居民家庭人均可支配收入的快速增长也拉动了居民对能源特别是对电力的消费, 因此, 引导实行阶梯电价居民节约用电十分必要。
在第二对典型变量u2、v2的能源消费指标线性组合中, x3 (电力消费量) 和x3 (进口能源消费量) 的载荷最大, 这再次说明了电力在能源中的重要地位。而在经济增长各项指标的线性组合中, 又是工业生产总值y2的载荷最大, 其次是第三产业生产总值y4, 这再一次显示了这两个产业对能源的依赖程度。且在两对典型变量的线性组合中, 工业和第三产业的载荷量均是一正一负, 说明工业和第三产业两者存在着争夺能源的现象。两者在发展过程中最佳的能源消费组合, 才能使一定量的能源供给产生最大效应。
在两对典型变量的线性组合中, 油品消费量和第一产业生产总值及全省户籍人口三个变量载荷最小。一方面, 在能源消费方面, 油品的作用已经减弱, 其直接消费量的增长也已经放缓或者说被进口能源所替代;另一方面, 在经济增长中, 第一产业和人口的增长与能源消费没有太大关系。
参考文献
[1].王斌会.经济管理模型的多变量统计方法及分析系统Qstat[J].经济研究, 2005
[2].刘斌锋, 吴云凤.广东省能源消费量与经济增长模型构建及实证研究[J].商场现代化, 2006
[3].余颖琳, 赵黛青, 陈勇.区域能源可持续发展指标体系构建及综合评估[J].开放导报, 2011