主成分毕业论文

近年来,随着我国国民经济的持续增长,人们出门旅行以及新增的商务旅客大幅度增加.居民消费结构的全面升级,使得居民（略）通的费用相应的增长,居民支付能力的逐渐增强,也使得综合交通运输结构进一步升级,而民航运输作为中长距离运输中最好的运输方式,也得到了更大的发展空间.同时,（略）市场的逐渐扩大对我国航空运输业的发展也起到了很大的推动作用.这些对于国内的航空企业而言都是一个巨大的发展机遇.然而在巨大的机遇面前,行业竞争也日（略）2005年国家打破了我国民营航空传统的垄断局面后,各种民营资本航空便纷纷在国内落地开花,虽然其规模尚小,但是其灵活的反应机制和决策机制已经对传统的航空企业造成了较大的威胁.一些实力较小的地方性航空企业通过股权转移的方式或者被国有航空企业间接控股,或者转而成为民营航空企（略）,国外实力雄厚的航空企业的不断进入也在加速国内航空业的整合. 由于我国国内的航空企业长期处于国家垄断政策的保护下,所以较少的参与市场竞争,这就（略）空企业具有较少的市场竞争意识,在未来充满机遇与挑战的我国航空运输市场上,国内的各航空企业只有对影响其竞争力的关键因素进行研究,从而... In resent years, with the nation（omitted） gradual growth, the number of traveling and business is rising rapidly. The development of the consum（omitted）ern makes the transportation structure promote. That also makes the civil air-transportation develop correspon（omitted） best way of transportation in long distance. At the same（omitted） gradual expansion of domestic traveling market helps our air-transportation industry pro（omitted）these are a huge opportunity to the air-transportation. However, t... 目录:摘要 第3-7页 Abstract 第7-8页 1. 绪论 第12-15页 ·研究对象和研究背景 第12页 ·研究意义和目的 第12-13页 ·研究方法和篇章结构 第13-15页 2. 相关文献综述 第15-26页 ·企业竞争力的界定 第15-19页 ·福利经济学角度 第15-16页 ·相对能力角度 第16页 ·商业化能力角度 第16-17页 ·持续能力角度 第17页 ·综合能力角度 第17-18页 ·内部能力角度 第18页 ·盈利能力角度 第18-19页 ·企业竞争力的理论 第19-23页 ·基于环境的企业竞争力理论 第19-20页 ·基于资源的企业竞争力理论 第20-21页 ·基于能力的企业竞争力理论 第21-23页 ·企业竞争力的评价研究 第23-26页 ·国外企业竞争力评价研究 第23-24页 ·国内企业竞争力评价研究 第24-26页 3. 航空企业竞争力评价指标体系设计 第26-40页 ·企业竞争力评价方法的选择 第26-29页 ·企业竞争力评价的主要方法 第26-28页 ·本文所采用的方法 第28-29页 ·航空企业竞争力评价的指标体系 第29-40页 ·国内外企业竞争力主要评价指标体系 第29-33页 ·航空企业竞争力评价指标确定的原则 第33-34页 ·航空企业竞争力评价指标体系 第34-40页 4. 我国民用航空企业现状分析 第40-52页 ·我国民用航空现状介绍 第40-47页 ·我国民用航空行业现状介绍 第40-41页 ·我国民用航空竞争环境现状分析 第41-43页 ·我国民用航空企业现状介绍 第43-47页 ·影响民用航空企业竞争力的因素分析 第47-52页 ·企业规模类 第47-48页 ·运营类 第48-49页 ·财务运作类 第49页 ·人力资源类 第49-51页 ·市场表现类 第51-52页 5. 实证结果与分析 第52-72页 ·主成分分析法 第52-55页 ·主成分分析法的原理 第52-53页 ·主成分分析法的步骤 第53-54页 ·主成分分析法的评价 第54-55页 ·航空企业竞争力评价模型的建立 第55-62页 ·模型的假设 第55-56页 ·数据的选取 第56页 ·提取主成分 第56-59页 ·主成分总体表达关系式 第59-61页 ·主成分分类表达关系式 第61-62页 ·民用航空企业竞争力评价的结果 第62-66页 ·总体竞争力得分 第62-64页 ·分类竞争力得分 第64-66页 ·民用航空企业竞争力评价结果的分析 第66-72页 ·中国国际航空股份有限公司 第66-68页 ·中国南方航空股份有限公司 第68-69页 ·中国东方航空股份有限公司 第69页 ·海南航空股份有限公司 第69-70页 ·上海航空股份有限公司 第70-72页 结束语 第72-73页 参考文献 第73-76页 附录 第76-85页 后记 第85-86页 致谢 第86-87页 在读期间科研成果目录 第87页 本篇文章来源于 :博新毕业论文网 原文链接：

你的邮箱发不进去，请换一个，这里发部分供你参考Principal component analysisPrincipal component analysis (PCA) is a mathematical procedure that uses an orthogonal transformation to convert a set of observations of possibly correlated variables into a set of values of uncorrelated variables called principal components. The number of principal components is less than or equal to the number of original variables. This transformation is defined in such a way that the first principal component has as high a variance as possible (that is, accounts for as much of the variability in the data as possible), and each succeeding component in turn has the highest variance possible under the constraint that it be orthogonal to (uncorrelated with) the preceding components. Principal components are guaranteed to be independent only if the data set is jointly normally distributed. PCA is sensitive to the relative scaling of the original variables. Depending on the field of application, it is also named the discrete Karhunen–Loève transform (KLT), the Hotelling transform or proper orthogonal decomposition (POD).PCA was invented in 1901 by Karl Pearson.[1] Now it is mostly used as a tool in exploratory data analysis and for making predictive models. PCA can be done by eigenvalue decomposition of a data covariance matrix or singular value decomposition of a data matrix, usually after mean centering the data for each attribute. The results of a PCA are usually discussed in terms of component scores (the transformed variable values corresponding to a particular case in the data) and loadings (the weight by which each standarized original variable should be multiplied to get the component score) (Shaw, 2003).PCA is the simplest of the true eigenvector-based multivariate analyses. Often, its operation can be thought of as revealing the internal structure of the data in a way which best explains the variance in the data. If a multivariate dataset is visualised as a set of coordinates in a high-dimensional data space (1 axis per variable), PCA can supply the user with a lower-dimensional picture, a "shadow" of this object when viewed from its (in some sense) most informative viewpoint. This is done by using only the first few principal components so that the dimensionality of the transformed data is reduced.PCA is closely related to factor analysis; indeed, some statistical packages (such as Stata) deliberately conflate the two techniques. True factor analysis makes different assumptions about the underlying structure and solves eigenvectors of a slightly different matrix.

第一，避免出现谦词、关联词、感叹词、疑问词等。第二，摘要属纯客观介绍，一般用第三人称。第三，本科毕业论文摘要一般不用分段。第四，摘要应避免和论文引言、结论部分重复。第五，摘要要结构严谨避免冗杂，用简洁话语表述即可，一般不用长句。