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大家好,今天小编关注到一个比较有意思的话题,就是关于成分数据分析的问题,于是小编就整理了4个相关介绍成分数据分析的解答,让我们一起看看吧。
按照数据组织形式不同可将数据分为基本类型、用户定义类型、构造类型和其他类型。按照程序运行时数据的值能否改变,将数据分为常量和变量。变量具有左值和右值,在程序运行过程中其右值可以改变;常量只有右值,在程序运行过程中不能改变。
意义是减少数据变量的数量,压缩变量的冗余性。
主成分分析(Principal Component Analysis,PCA), 是一种统计方法。通过正交变换将一组可能存在相关性的变量转换为一组线性不相关的变量,转换后的这组变量叫主成分。
在实际课题中,为了全面分析问题,往往提出很多与此有关的变量(或因素),因为每个变量都在不同程度上反映这个课题的某些信息。
主成分分析首先是由K.皮尔森(Karl Pearson)对非随机变量引入的,尔后H.霍特林将此方法推广到随机向量的情形。信息的大小通常用离差平方和或方差来衡量。
我有21个指标,每个指标共涉及10年数据。
当我用主成分分析法去确定权重时,应该怎么做:
1. 将全部数据全部年份输入进去,直接用主成分分析法(不知道是否可操作)
2. 用主成分分析法分别去跑10年的数据,每年分别得分,然后计算分别每年的最终结果。
3. 用主成分分析法跑近三年的数据,得出三年的各指标得分,计算平均值,在用平均每个指标的得分,去计算所有年份的最终结果
有三个方法:
(1)在生产食品调味料厂里的检验室里检测。不过企业的出厂检验项目比较少分析的话不是很准确,完整。
(2)有食品专业的高校和研究所,他们分析的比较全,专门搞食品成分的,让他们做估计没什么问题。但必须是好学校,一般学校也不行的。
(3)质检局可检测里面部分项目。如盐分,糖分,部分添加剂含量。不过质检局是监督检查的。主要看里面东西对人体有害没有,成分分析不是很透彻和专业/ 所以第2种方法比较好。食品企业里面的成分要求都是有标准的,国家要求不能添加未知的添加剂。做起来的话不难成本不高,但不会是你想要的那种成分比例非常精确。
到此,以上就是小编对于成分数据分析的问题就介绍到这了,希望介绍关于成分数据分析的4点解答对大家有用。
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