四种分析方法优缺点.doc

四种分析方法优缺点.doc四种剖析方法优弊端
四种剖析方法优弊端
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四种剖析方法优弊端
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一、各个剖析方法的优弊端
1．主成分剖析优弊端：
长处： 1）能够除去各个变量之间有关影响
因为主成分剖析在对原指标变量进行变换后形成了相互互相独立的主成分，并且实践证明指标之间有关程度越高，主成分剖析成效越好。
2）可减少指标选择的工作量
关于其余评论方法，因为难以除去评论指标间的有关影响，所以选择指标时要花销许多精力，而主成分剖析因为能够除去这类有关影响，所以在指标选择上相对简单些。
3）当评级指标许多时还能够在保存绝大多数信息的状况下用少量几个综合指标取代原指标进行剖析
主成分剖析中各主成分是按方差大小挨次摆列次序的，在剖析问题时，能够舍弃一部分主成分，只取前后方差较大的几个主成分来代表原变量，进而减少了计算工作量。
4）在综合评论函数中，各主成分的权数为其贡献率，它反应了该主成分包括原始数据的信息量占所有信息量的比重，这样确立权数是客观的、合理的，它战胜了某些评论方法中以为确立权数的缺点。
5）这类方法的计算比较规范，便于在计算机上实现，还能够利用特意的软件。
弊端：
1）在主成分剖析中，我们第一应保证所提取的前几个主成分的累计贡献率达到一个
较高的水平 （即变量降维后的信息量须保持在一个较高水平上） ，其次对这些被提取的主成分一定都能够给出切合实质背景和意义的解说（不然主成分将空有信息量而无实质含义） 。
2）主成分的解说其含义一般多少带有点模糊性，不像原始变量的含义那么清楚、确
切，这是变量降维过程中不得不付出的代价。所以，提取的主成分个数 m 往常应显然小于原始变量个数 p（除非 p 自己较小），不然维数降低的“利”可能抵可是主成分含义不如原始变量清楚的“弊” 。
2．多元线性回归优弊端：
精选
四种剖析方法优弊端
四种剖析方法优弊端
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四种剖析方法优弊端
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1） 长处：方法简单，能够计算出独一的结果，提升展望方程式的成效
2）弊端：有时在回归剖析中，采纳何种因子和该因子采纳何种表达式不过一种推
测，这影响了某些因子的不行测性，使得回归剖析在某些状况下遇到限制。
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长处：
１） 系统性的剖析方法
２） 简短适用的决议方法
３） 所需定量数据信息较少
弊端：
１） 不可以为决议供给新方案
２） 定量数据较少，定性成分多，不易令人服气
３） 指标过多时数据统计量大，且权重难以确立
.博弈论的优弊端
长处：博弈论是描绘和研宄行为者之间策略互相依存和互相作用的一种决议理
论。比传统的经济学更进一步， 它研宄的不是面对非人品化的价钱参数下的决议 问
题， 而是研宄功效随各个