项目分析和探索性分析的一些要求

项目分析

采用两种方法对问卷条目的区分度进行了分析:第一，用相关法计算题项得

分与总问卷得分的相关系数。美国测量学家Ebel 根据自己编制测验的经验提出，

鉴别力指数在0.2 以下的题项应予以淘汰，鉴别力指数在0.2 一0.4 之间的题项

一般，鉴别力指数在0.4 以上的题项较好。根据测查结果，删去相关系数小于

0.3 的第6 题，其余各题的相关系数在0.392-0.739 之间，且都达到显著，说明

这些问卷条目的区分度良好。第二，采用求出各个题项的临界比率值(CR 值)的

方法，将未达显著水平的题项予以删除。即将总分按从高到低的顺序排列，得分

前27%者为高分组，得分后27%者为低分组，进行高低两组在每题得分平均数上

的差异显著性检验。

探索性因素分析

因素分析之前先进行取样适当性检验

(Kaiser 一Meyer 一01kin，KMO)和Bartlett 球形检验。KMO 值越大，表示变量

间的共同因素越多，越适合进行因素分析。根据Kaiser(1974)的观点，KMO 的值小于0.50 时不适合进行因素分析，在0.80 以上适合进行因素分析。本研究的

一般责任心分问卷的KMO 值为0.941，说明样本量充足，适合进行因素分析。

软件项目的风险分析报告

软件项目的风险分析软件工程项目的开发也存在各种各样的风险，有些风险甚至是灾难性的。R.Charette认为，风险与将要发生的事情有关，它涉及诸如思想、观念、行为、地点、时间等多种因素；风险随条件的变化而改变，人们改变、选择、控制与风险密切相关的条件可以减少风险，但改变、选择、控制条件的策略往往是不确定的。在软件开发过程中，人们关心的问题是，什么风险会导致软件项目的彻底失败？顾客需求、开发环境、目标机、时间、成本的改变对软件项目的风险会产生什么影响？人们必须抓住什么机会、采取什么措施才能有效地减少风险、顺利完成任务？所有这些问题都是软件开发过程中不可避免并需要妥善处理的。软件工程的风险分析包括：风险标识、风险估算、风险评价和风险管理四部分 1、风险标识从宏观上看，风险可以分为项目风险、技术风险和商业风险三类。由于项目在预算、进度、人力、资源、顾客和需求等方面的原因对软件项目产生的不良影响称为项目风险。软件在设计、实现、接口、验证和维护过程中可能发生的潜在问题，如规格说明的二义性、采用旧或尚不成熟的技术等等，对软件项目带来的危害称技术风险。开发了一个没人需要的优质软件，或推销部门不知如何销售这一软件产品，或开发的产品不符合公司的产品销售战略，等等，称为商业风

险。这些风险有些是可以预料的，有些是很难预料的。为了帮助项目管理人员、项目规划人员全面了解软件开发过程存在的风险，Boehm建议设计并使用各类风险检测表标识各种风险。 2、风险估算软件项目管理人员可以从影响风险的因素和风险发生后带来的损失两方面来度量风险。为了对各种风险进行估算，必须建立风险度量指标体系；必须指明各种风险带来的后果和损失；必须估算风险对软件项目及软件产品的影响；必须给出风险估算的定量结果。 3、风险评价和管理在风险分析过程中，经常使用三元组[RI,LI,XI]描述风险。其中RI代表风险，LI表示风险发生的概率，XI是风险带来的影响，I = 1，2，…L是风险序号，表示软件项目共有L种风险。软件开发过程中，由于项目超支、进度拖延和软件性能下降都会导致软件项目的终止，因此多数软件项目的风险分析都需要给出成本、进度和性能三种典型的风险参考量。当软件项目的风险参考量达到或超过某一临界点时，软件项目将被迫终止。在软件开发过程中，成本、进度、性能是相互关联的。例如，项目投入成本的增长应与进度相匹配，当项目投入的成本与项目拖延的时间超过某一临界点时，项目也应该终止进行。通常风险估算过程可分为

探索性数据分析

分布的概念一个变量的分布是该变量的取值的具体表现形式，它不仅描述了该变量的不同取值，同时也描述了其每个值的可能性。一、变量类型及其分布 1、首先我们打开life expectancy这个数据表。本例中的每个国家都有13年的年度观察数据，并且每个国家的13年数据都是以年份为序依次排序。JMP将这种编排方式称为堆叠数据。区分四类变量：定类变量（定名型、定序型），定量变量（定距型、定比型）二、定类变量的分布 2、选择菜单---分析。将region作为Y，列变量。点击确定，得到如下结果。 JMP构造出了一个简单的矩形条形图，列出了六个大陆地区，并用直方条显示出相应区域在数据中出现的次数。虽然不能在图表中准确的获悉每个区域中国家的数目，却能清晰的得知south Asia国家数目最少，Europe&Central Asia国家数目最多。图形下方的频数分布表提供了一个更加详细的变量概要。 3、菜单选择图形---图表。图表对话框如下图，可生成很多其他格式的图表。默认设置是竖直方向的条形图。

4、选择列框中点击Region，并点击按钮统计量，选择数量。结果得到一张可以显示每个区域观察对象数量的条形图。可以通过点击图表右侧的红色三角形按钮进行更改和自定义图形。

5.JMP自动按照字母顺序对定类数据进行结果输出。我们也可以修改输出结果。 6.在数据表格中或者在列框中右击Region，选择列信息。 7.点击列属性，选择值排序。 8.选择一个变量值名，使用按钮上移和下移，最后确定。 9.需要点击图表标题右侧的红色三角形按钮，选择脚本——重新运行分析。最后才得到我们需要的顺序的图形。三、定量变量的分布 1、选择数据表的一部分某些时候我们需要从数据表中选择某一些特定的行进行分析。JMP为我们提供了在分析包含和剔除行的多种方法。菜单选择行—行选择—选择符合条件的行。如下图所示，选择那些year等于2010的行，点击添加条件，最后点击确定。菜单选择表---子集。在子集对话框中要确保做出的选择是选定行选项，并点击确定。窗口中会显示出第二张打开的数据表。该表中有与第一张表相同的四个变量，但仅有195行。在每个案例中，观察年份都是2010年，并且每个国家只有一行数据。 2、连续型数据直方图的构建 ●菜单选择分析——分布。将LifeExp选入Y，列框中。 ●当分布窗口打开时，点击LifeExp左侧的红色三角形按钮，选择直方图选项——垂直。该操作会清空垂直选项前的复选框，将直方图变成更加符合传统的水平方向。

风险分析报告

风险分析报告一、项目介绍： 1.项目宗旨； 2.项目定位与总体目标； 3.市场计划； 4.产品介绍；二、运行风险分析： 1．政策风险； 2．资源（原材料/供应商）风险； 3．研发（技术）风险； 4．市场不确定性风险； 5．生产不确定性（内部控制）风险； 6．成本控制风险 7．竞争风险 8．财务风险（应收帐款/坏帐） 9．管理风险（含人事/人员流动/关键雇员依赖）无锡飞锐数码科技开发有限公司 LCD(液晶数字电视)生产及销售项目风险分析报告一、项目介绍： 1.宗旨：以人为本，做强“飞锐”，为繁荣世界经济做出贡献。 2.定位与总体目标公司坚持产品100%出口，市场定位:为客户OEM、ODM；客户范围:世界各国,目标：3年内达到年出口120万台LCD，利润2400万美元元/年。 3.市场开发计划和生产规模

公司销售现已开发有欧洲市场、中东市场、非洲市场、大洋洲市场和美洲市场：（1）L CD/TV市场开发：公司在市场开发计划总体分成两个板块,主要在地理位置和技术适应两个方面.以欧洲,英国,法国,德国,俄罗斯为代表的国家技术适应性.基本覆盖了欧洲,非洲,中东,大洋州,东南亚大部分国家.以美国,巴西,阿根廷等国家为代表的国家基本覆盖了美洲.按照以上情况公司已经开发了欧洲市场其中100%的客户需要LCD/TV,北美洲市场100%的客户需要LCD/TV,南美洲市场20%的客户需要LCD/TV,大洋州客户100%的客户需要LCD/TV,中东,非洲客户30%的客户需要LCD/TV公司的客户在生产中会不断的增加,市场会不断的扩大. （2）L CD技术开发：结构设计和机芯方案软件开发,公司有自主设计能力,已有完成开发计划和方案,机芯开发有 15”,17”20”26”32”42”47”,采用自主设计和外包设计相结合的方法,以新,奇,特,短,频,快不同的风格满足客户要求.生产规模:第一年年产40万台,日产1800台LCD/TV,生产流水线(总装)三条,SMT贴片完全可以满足产量要求。 4.主要产品介绍（1）P HILIPS，MSTAR206,系列机芯——该机芯为目前应用在大屏幕15”17”26”32”37”42”47”中高档机种上，有明显的技术优势，可做欧洲各国制式，芯片可互换，电源范围从90V~270V，可实行1000页图文，，核心技术由PHILIPS公司提供减少了出口国家不同必须换机芯的麻烦，建立了生产用机芯标准化，为大规模生产带

SPSS探索性因子分析报告地过程

现要对远程学习者对教育技术资源和使用情况进行了解，设计一个李克特量表，如下图所示：问题题项从未使用很少使用有时使用经常使用总是使用 1 2 3 4 5 a1 电脑 a2 录音磁带 a3 录像带 a4 网上资料 a5 校园网或因特网 a6 电子邮件 a7 电子讨论网 a8 CAI 课件 a9 视频会议 a10 视听会议一．因子分析的定义在现实研究过程中，往往需要对所反映事物、现象从多个角度进行观测。因此研究者往往设计出多个观测变量，从多个变量收集大量数据以便进行分析寻找规律。多变量大样本虽然会为我们的科学研究提供丰富的信息，但却增加了数据采集和处理的难度。更重要的是许多变量之间存在一定的相关关系，导致了信息的重叠现象，从而增加了问题分析的复杂性。因子分析是将现实生活中众多相关、重叠的信息进行合并和综合，将原始的多个变量和指标变成较少的几个综合变量和综合指标，以利于分析判定。用较少的综合指标分析存在于各变量中的各类信息，而各综合指标之间彼此是不相关的，代表各类信息的综合指标成为因子。因子分析就是用少数几个因子来描述许多指标之间的联系，以较少几个因子反应原资料的大部分信息的统计方法。二．数学模型 i m im i i i i U F F F F Z +++++=αααα · · · 332211 i Z 为第i 个变量的标准化分数；（标准分是一种由原始分推导出来的相对地位量数，它是用来说明原始分在所属的那批分数中的相对位置的。） m F 为共同因子； m 为所有变量共同因子的数目； i U 为变量i Z 的唯一因素； im α为因子负荷。（也叫因子载荷，统计意义就是第i 个变量与第m 个公共因子的相关系数,它反映了第i 个变量在第m 个公共因子上的相对重要性也就是第m 个共同因子对第i 个变量的解释程度。）因子分析的理想情况，在于个别因子负荷im α不是很大就是很小，这样每个变量才能与较少的共同因子产生密切关联，如果想要以最少的共同因素数来解释变量间的关系程度，则i U 彼此间不能有关联存在。所谓的因子负荷就是因子结构中原始变量与因子分析时抽取出共同因子的相关，即在各个因子变量不相关的情况下，因子负荷im α就是第i 个原有变量和第m 个因子变量间的相关系数，也就是i Z 在第m 个共同因子变量上的相

项目专项风险评估报告

XXX标项目经理部专项风险评估报告一、事项概述（一）基本情况 1.背景情况 2.实施模式项目部设立了工程技术部、安全质量环保部、物资设备部、计划合同部、计划财务部、综合管理部和综合协调部共7个部门；根据业主要求和铁路施工管理模式的特点，充分考虑项目实际情况，项目部采用“大分部，小总部”的管理方式，按区段划分成立了4个现场管理架子队。 3.资金运作情况本工程建设资金来自中国铁路总公司、福建省投入的资本金和银行贷款。项目部每期按照与业主签订合同单价与中水三局项目部结算。（二）合同或协议的主要内容 1.标的：标段内所有工程 2.履行的方式： 3.期限：2013年12月1日至2015年12月1日，完工日期以业主批复实施性施工组织设计工期为准。 4.价款支付：在工程施工进行中按主合同相关规定进行结算 5.担保条款：乙方向甲方提交四千八百万银行履约保函或一千四百四十万元现金担保。若乙方承担部分项目发生影响甲方的纠纷和诉讼时，乙方不能及时妥善处理，甲方可无条件动用保函用于解决。

6.违约条款和生效条件：如乙方的违约行为导致工期延误、甲方经济损失等后果，乙方应承担违约责任，赔偿因此给甲方造成的经济损失，甲方有权利从乙方应得价款中直接扣除；当发生下列严重违约情况是，甲方有权单方面将乙方所承担的施工任务部分或全部收回，与乙方解除合同并不承担责任：（1）乙方擅自将本合同全部或部分权利转让，或私自将合同的全部（部分）义务转移给他人；（2）未经甲方书面批准，私自将合同中约定的投入到本管段内的施工设备和资源撤离现场；（3）乙方在施工过程中，使用了不合格的材料或工程设备，工程质量达不到主合同要求又拒绝清除不合格工程或依合同修补缺陷仍达不到主合同要求的；（4）乙方未能按照施工计划及时完成约定的工作；关键线路工期滞后累计超过两个月的；（5）乙方在质保期内，未能对其施工管段内所存在的质量缺陷进行及时修复；（6）乙方已无力继续履约或表明不愿意继续履约；（7）乙方未能按照本合同约定履行自身义务且经甲方指出拒不改正；（8）乙方因故意或重大过失拖欠供货商、农民工工资，损害甲方及甲方所属集团公司声誉或扰乱甲方施工和/或办公现场秩序的；（9）乙方在施工期内，发生重大责任安全事故、环保事故等。甲方的违约行为导致工期延误、乙方经济损失等后果，甲方应承担违约责任，赔偿因此给乙方造成的经济损失；当发生下列情况之一时，视为甲方严重违约，乙方根据主合同相关条款有权暂停施工或解除合同，所有费用由

数据探索性分析方法

数据探索性分析方法 1.1数据探索性分析概述探索性数据分析（Exploratory Data Analysis，简称EDA），是指对已有的数据（特别是调查或观察得来的原始数据）在尽量少的先验假定下进行探索，通过作图、制表、方程拟合、计算特征量等手段探索数据的结构和规律的一种数据分析方法。特别是当我们对这些数据中的信息没有足够的经验，不知道该用何种传统统计方法进行分析时，探索性数据分析就会非常有效。探索性数据分析在上世纪六十年代被提出，其方法由美国著名统计学家约翰·图基（John Tukey）命名。 EDA的出现主要是在对数据进行初步分析时，往往还无法进行常规的统计分析。这时候，如果分析者先对数据进行探索性分析，辨析数据的模式与特点，并把它们有序地发掘出来，就能够灵活地选择和调整合适的分析模型，并揭示数据相对于常见模型的种种偏离。在此基础上再采用以显著性检验和置信区间估计为主的统计分析技术，就可以科学地评估所观察到的模式或效应的具体情况。所以概括起来说，分析数据可以分为探索和验证两个阶段。探索阶段强调灵活探求线索和证据，发现数据中隐藏的有价值的信息，而验证阶段则着重评估这些证据，相对精确地研究一些具体情况。在验证阶段，常用的主要方法是传统的统计学方法，在探索阶段，主要的方法就是EDA。 EDA的特点有三个：一是在分析思路上让数据说话，不强调对数据的整理。传统统计方法通常是先假定一个模型，例如数据服从某个分布(特别常见的是正态分布)，然后使用适合此模型的方法进行拟合、分析及预测。但实际上，多数数据(尤其是实验数据)并不能保证满足假定的理论分布。因此，传统方法的统计结果常常并不令人满意，使用上受到很大的局限。EDA则可以从原始数据出发，深入探索数据的内在规律，而不是从某种假定出发，套用理论结论，拘泥于模型的假设。二是EDA分析方法灵活，而不是拘泥于传统的统计方法。传统的统计方法以概率论为基础，使用有严格理论依据的假设检验、置信区间等处理工具。EDA处理数据的方式则灵活多样，分析方法的选择完全从数据出发，灵活对待，灵活处理，什么方法可以达到探索和发现的目的就使用什么方法。这里特别强调的是EDA更看重的是方法的稳健性、耐抗性，而不刻意追求概率意义上的精确性。三是EDA分析工具简单直观，更易于普及。传统的统计方法都比较抽象和深奥，一般人难于掌握，EDA则更强调直观及数据可视化，更强调方法的多样性及灵活性，使分析者能一目了然地看出数据中隐含的有价值的信息，显示出其遵循的普遍规律及与众不同的突出特点，促进发现规律，得到启迪，满足分析者的多方面要求，这也是EDA对于数据分析的的主要贡献。 1.2数据基本描述及可视化 1.2.1数据的类型按照所采用的计量尺度不同，可以将统计数据分为分类数据、顺序数据和数

科研项目风险分析报告模板

Xx XXXXXXX可行性研究项目风险分析编制说明与案例中讯邮电咨询设计院 2007年1月

目次文件一：XXXXXXX可研项目风险评估报告内容提纲 (1) 文件二：XXXXXXX可研项目风险分析内容提纲 (2) 文件三：XXXXXXX可研项目风险评估报告编制说明 (3) 一、前言 (3) 1．风险评估的目的与意义 (3) 2．风险评估的主要内容和思路 (3) 二、项目概况及环境分析 (4) 1．项目概况 (4) 2．项目环境分析 (4) 三、主要风险因素分析 (4) 1．电信投资建设项目主要风险因素 (4) 2．不同类型项目的主要风险因素 (6) 四、风险评价 (8) 1．项目综合风险评价 (8) 2．风险坐标图 (8) 五、风险应对策略 (10) 六、风险评估结论 (11) 文件四：项目风险分析示例 (12) 七、DDDXXXXXXX3G项目风险分析报告 (12) 1、前言 (12) 2、项目概况及环境分析 (13) 3、主要风险因素分析 (15) 4、风险评价 (18) 5、风险应对策略 (20) 6、风险评估结论 (22) 八、北京XXXXXXX奥运工程风险分析 (23)

XXXXXXX可研项目风险评估报告内容提纲一、项目概况及外部环境分析 1．项目概况对项目的主要情况，如市场目标、技术方案选择、投资规模及财务效益等情况，以及项目与全网的关系等进行简要的说明。 2．项目环境分析就可能对项目造成重大影响的外部环境因素进行分析，如业务开展、市场竞争、技术演进等进行分析。三、主要风险因素分析根据项目的具体情况，从项目自身、项目对全网的影响等方面识别项目的主要风险因素。按来源进行分类，电信投资建设项目涉及的主要风险因素包括：市场风险、技术风险、建设与运营风险、财务风险、政策与法律风险等方面。四、风险评价 1．风险因素评价在识别主要风险因素的基础上，对各主要风险因素发生的可能性及风险发生后对目标的影响程度进行分析和评价。风险评价可通过风险坐标图的形式进行，通过风险因素处于坐标图中的位置判定该风险因素的风险等级。 2．项目风险综合评价在对单个风险因素进行风险评价的基础上，对项目风险进行综合评价。五、风险应对策略根据对项目主要风险因素的分析和项目风险评级，提出针对性的风险应对策略。六、风险评估结论给出项目的风险评估的简要结论。

探索性数据分析

探索性数据分析探索性数据分析是利用ArcGIS提供的一系列图形工具和适用于数据的插值方法，确定插值统计数据属性、探测数据分布、全局和局部异常值（过大值或过小值）、寻求全局的变化趋势、研究空间自相关和理解多种数据集之间相关性。探索性空间数据分析对于深入了解数据，认识研究对象，从而对与其数据相关的问题做出更好的决策。一数据分析工具 1.刷光（Brushing）与链接（Linking）刷光指在ArcMap数据视图或某个ESDA工具中选取对象，被选择的对象高亮度显示。链接指在ArcMap数据视图或某个ESDA工具中的选取对象操作。在所有视图中被选取对象均会执行刷光操作。如在下面章节将要叙述的探索性数据分析过程中，当某些ESDA工具（如直方图、V oronoi图、QQplot图以及趋势分析）中执行刷光时，ArcMap数据视图中相应的样点均会被高亮度显示。当在半变异/协方差函数云中刷光时，ArcMap数据视图中相应的样点对及每对之间的连线均被高亮度显示。反之，当样点对在ArcMap数据视图中被选中，在半变异/协方差函数云中相应的点也将高亮度显示。 2.直方图直方图指对采样数据按一定的分级方案（等间隔分级、标准差分级）进行分级，统计采样点落入各个级别中的个数或占总采样数的百分比，并通过条带图或柱状图表现出来。直方图可以直观地反映采样数据分布特征、总体规律，可以用来检验数据分布和寻找数据离群值。在ArcGIS中，可以方便的提取采样点数据的直方图，基本步骤为： 1）在ArcMap中加载地统计数据点图层。 2）单击Geostatistical Analyst模块的下拉箭头选择Explore Data并单击Histogram。 3）设置相关参数，生成直方图。 A.Bars：直方图条带个数，也就是分级数。 B.Translation：数据变换方式。None：对原始采样数据的值不作变换，直接生成直方图。 Log：首先对原始数据取对数，再生成直方图。Box-Cox：首先对原始数据进行博克斯-考克斯变换（也称幂变换），再生成直方图。 https://www.360docs.net/doc/175234317.html,yer：当前正在分析的数据图层。 D.Attribute：生成直方图的属性字段。从图3.1a和图3.1b的对比分析可看出，该地区GDP原始数据并不服从正态分布，经过对数变换处理，分布具有明显的对数分布特征，并在最右侧有一个明显的离群值。在直方图右上方的窗口中，显示了一些基本统计信息，包括个数（count）、最小值（min）、最大值（max）、平均值（mean）、标准差（std. dev.）、峰度（kurtosis）、偏态（skewness）、

项目风险分析报告(终稿)

西安沣科花园项目风险分析评估报告 B国电建 POWERCHINA 编制：审核: 审批: 中国水电建设集团十五工程局有限公司西安沣科花园项目部

2017年6月评估说明按照《生产经营单位生产安全事故应急预案编制导则》和 (GB/T29639-2013)《国家能源局综合司关于深入开展电力企业应急能力建设评估工作的通知》 (国能综安全[2016]542号)的要求，结合项目生产经营实际情况，在应急预案编制前，按照自然灾害、事故灾难、公共卫生、社会安全等事故类别，运用预先危险性分析法分析本单位存在的危险因素；运用风险矩阵图，分析事故发生的可能性及危险性，确定风险等级，针对危险因素做出评价，并提出风险防控措施。最终形成《西安沣科花园项目应急预案风险评估报告》，为项目应急预案编制工作提供基础支撑。

西安沣科花园项目风险分析报告 1 评估目的为规范项目安全风险管理工作，进一步控制和减少事故发生，通过识别和分析生产安全作业中的危险有害因素，确定事故发生的类型、等级和可能性，进而提出风险防控措施，确保生产作业安全。2编制原则客观公正原则。在组织评估和撰写评估报告等各个环节，都从思想和形式上力求做到实事求是，确保评估结果的可信、可用。发展性原则。评估不是目的，促进应急管理工作的开展和完善才是目的。评估过程中，应始终以发现问题，解决问题为主要目标，建设性地开展工作。 3 编制依据《国家能源局综合司关于深入开展电力企业应急能力建设评估工作的通知》（国能综安全[2016]542号）《生产经营单位生产安全事故应急预案编制导则》（GB/T29639-2013）《风险评估风险管理技术》（GB/T 27921-2011）《电力建设企业应急能力建设评估规范（试行）》（国家能源局电力安全监管司2016年8 月）中国电力建设集团（股份）有限公司应急能力建设评估工作实施方案》（中电建股[2017]37号）《关于印发<中国水电建设集团十五工程局有限公司2017 年应急能力建设评估实施方案> 的通知》（水电十五局[2017]220号）等法律法规、规章及

SPSS探索性因子分析的过程

现要对远程学习者对教育技术资源和使用情况进行了解，设计一个李克特量表，如下图所示：一. 因子分析的定义

在现实研究过程中，往往需要对所反映事物、现象从多个角度进行观测。因此研究者往往设计出多个观测变量，从多个变量收集大量数据以便进行分析寻找规律。多变量大样本虽然会为我们的科学研究提供丰富的信息，但却增加了数据采集和处理的难度。更重要的是许多变量之间存在一定的相关关系，导致了信息的重叠现象，从而增加了问题分析的复杂性。因子分析是将现实生活中众多相关、重叠的信息进行合并和综合，将原始的多个变量和指标变成较少的几个综合变量和综合指标，以利于分析判定。用较少的综合指标分析存在于各变量中的各类信息，而各综合指标之间彼此是不相关的，代表各类信息的综合指标成为因子。因子分析就是用少数几个因子来描述许多指标之间的联系，以较少几个因子反应原资料的大部分信息的统计方法。二. 数学模型 Z i i1F1 i2^ i3F3 …im F m U i 乙为第i个变量的标准化分数；（标准分是一种由原始分推导出来的相对地位量数，它是用来说明原始分在所属的那批分数中的相对位置的。） F m为共同因子； m为所有变量共同因子的数目； U为变量Z的唯一因素； i个变量与第im为因子负荷。（也叫因子载荷，统计意义就是第 m个公共因子的相关系数，它反映了第i个变量在第m个公共因子上的相对重要性也就是第m个共同因子对第i个变量的解释程

度。）因子分析的理想情况，在于个别因子负荷im不是很大就是很小，这样每个变量才能与较少的共同因子产生密切关联，如果想要以最少的共同因素数来解释变量间的关系程度，则U彼此间不能有关联存在。所谓的因子负荷就是因子结构中原始变量与因子分析时抽取出共同因子的相关，即在各个因子变量不相关的情况下，因子负荷.就是第i个原有变量和第m个因子变量间的相关系数，也就是Z在第m个共同因子变量上的相对重要性，因此，.绝对值越大则公共因子和原有变量关系越强。在因子分析中有两个重要指针：一为“共同性”，二为“特征值”。所为共同性，也称变量共同度或者公共方差，就是每个变量在每个共同因子的负荷量的平方总和（一横列中所有因子负荷的的平方和），也就是个别变量可以被共同因子解释的变异量百分比，这个值是个别变量与共同因子间多元相关的平方。从共同性的大小可以判断这个原始变量与共同因子间的关系程度。如果大部分变量的共同度都高于0.8，则说明提取出的共同因子已经基本反映了各原始变量80%以上的信息，仅有较少的信息丢失，因子分析效果较好。而各变量的唯一因素就是1减掉该变量共同性的值，就是原有变量不能

项目风险评估报告

项目风险评估报告第一章项目概况一、项目建设单位概况。 *****项目是由 ***** 投资的新建项目，项目地点位于 ***** 。二、项目概况本项目工程的建设规模为 *******, 属新建项目。 **装置包括： **** 区、 ** 主车间、 ** 罐区、 ** 灌装、 ** 灌装；锅炉房规模为 **** 蒸汽锅炉；生活辅助设施包括：综合楼、宿舍楼、 ****、围墙及大门；生产辅助设施包括： *** 区、辅材库、备件库（含 ***库）、化学品库、机修间、循环水站、一次水池及堆场（煤堆场、灰渣堆场、**** 场等）；厂区工程包括：厂区工艺及热力外管、厂区供电、照明及避雷、厂区给排水及消防管网。初步设计已经批准。第二章评估对象及目标本项目风险评估的对象为******* 项目可能出现的经济、管理、安全、环境等各方面风险。通过风险评估，确定风险等级，并针对各风险因素（事件）编制应急预案，将各类风险降低到可以接受的水平。第三章风险评估程序和评估方法 1.风险评估程序根据已经批准的本项目的初步设计、公司规章制度、相似工程的风险评估文件等相关要求，结合项目所在地的实际情况，确定本项目风险评估程序为： ◢1◣

（1）对项目初始风险进行评价，分别确定各风险因素和安全风险发生的概率和损失值。（2）分析各风险因素的影响程度，确定主要风险因素对施工安全和施工成本的影响。（3）根据评价结果制定相应的管理方案或措施。 2、风险评估方法以集团批准的初步设计为主线，综合运用风险层次分析法、图表法、模糊综合评估法等方法。 3、风险管理领导小组及工作职责根据本项目工程特点，结合公司管理经验，成立专门的风险管理领导小级。（1）领导小组组长： *** 副组长： ***** 组成员如下： *********** 。（2）职责分工组长：负责风险评估与管理工作的领导工作。制定各个施工阶段风险评估工作实施细则。副组长：根据组长制定的实施细则开展管理工作，并向组长负责。落实风险评估、风险监督管理、风险措施落实等。

探索性空间数据分析

研究生课程探索性空间数据分析杜世宏北京大学遥感与GIS研究所

提纲一、地统计基础二、探索性数据分析

?地统计（Geostatistics）又称地质统计，是在法国著名统计学家Matheron大量理论研究的基础上逐渐形成的一门新的统计学分支。它是以区域化变量为基础，借助变异函数，研究既具有随机性又具有结构性，或空间相关性和依赖性的自然现象的一门科学。凡是与空间数据的结构性和随机性，或空间相关性和依赖性，或空间格局与变异有关的研究，并对这些数据进行最优无偏内插估计，或模拟这些数据的离散性、波动性时，皆可应用地统计学的理论与方法。 ?地统计学与经典统计学的共同之处在于：它们都是在大量采样的基础上，通过对样本属性值的频率分布或均值、方差关系及其相应规则的分析，确定其空间分布格局与相关关系。但地统计学区别于经典统计学的最大特点是：地统计学既考虑到样本值的大小，又重视样本空间位置及样本间的距离，弥补了经典统计学忽略空间方位的缺陷。?地统计分析理论基础包括前提假设、区域化变量、变异分析和空间估值。

? 1. 前提假设 –⑴随机过程。与经典统计学相同的是，地统计学也是在大量样本的基础上，通过分析样本间的规律，探索其分布规律，并进行预测。地统计学认为研究区域中的所有样本值都是随机过程的结果，即所有样本值都不是相互独立的，它们是遵循一定的内在规律的。因此地统计学就是要揭示这种内在规律，并进行预测。 –⑵正态分布。在统计学分析中，假设大量样本是服从正态分布的，地统计学也不例外。在获得数据后首先应对数据进行分析，若不符合正态分布的假设，应对数据进行变换，转为符合正态分布的形式，并尽量选取可逆的变换形式。

SPSS探索性因子分析的过程

S P S S探索性因子分析的过程 Company Document number：WUUT-WUUY-WBBGB-BWYTT-1982GT

现要对远程学习者对教育技术资源和使用情况进行了解，设计一个李克特量表，如下图所示：一．因子分析的定义在现实研究过程中，往往需要对所反映事物、现象从多个角度进行观测。因此研究者往往设计出多个观测变量，从多个变量收集大量数据以便进行分析寻找规律。多变量大样本虽然会为我们的科学研究提供丰富的信息，但却增加了数据采集和处理的难度。更重要的是许多变量之间存在一定的相关关系，导致了信息的重叠现象，从而增加了问题分析的复杂性。因子分析是将现实生活中众多相关、重叠的信息进行合并和综合，将原始的多个变量和指标变成较少的几个综合变量和综合指标，以利于分析判定。用较少的综合指标分析存在于各变量中的各类信息，而各综合指标之间彼此是不相关的，代表各类信息的综合指标成为因子。因子分析就是用少数几个因子来描述许多指标之间的联系，以较少几个因子反应原资料的大部分信息的统计方法。二．数学模型 Z为第i个变量的标准化分数；（标准分是一种由原始分出来的，它是用来说明原始分i 在所属的那批分数中的相对位置的。）

m F 为共同因子； m 为所有变量共同因子的数目； i U 为变量i Z 的唯一因素； im α为因子负荷。（也叫因子载荷，统计意义就是第i 个变量与第m 个公共因子的相关系数,它反映了第i 个变量在第m 个公共因子上的相对重要性也就是第m 个共同因子对第i 个变量的解释程度。）因子分析的理想情况，在于个别因子负荷im α不是很大就是很小，这样每个变量才能与较少的共同因子产生密切关联，如果想要以最少的共同因素数来解释变量间的关系程度，则i U 彼此间不能有关联存在。所谓的因子负荷就是因子结构中原始变量与因子分析时抽取出共同因子的相关，即在各个因子变量不相关的情况下，因子负荷im α就是第i 个原有变量和第m 个因子变量间的相关系数，也就是i Z 在第m 个共同因子变量上的相对重要性，因此，im α绝对值越大则公共因子和原有变量关系越强。在因子分析中有两个重要指针：一为“共同性”，二为“特征值”。所为共同性，也称变量共同度或者公共方差，就是每个变量在每个共同因子的负荷量的平方总和（一横列中所有因子负荷的的平方和），也就是个别变量可以被共同因子解释的变异量百分比，这个值是个别变量与共同因子间多元相关的平方。从共同性的大小可以判断这个原始变量与共同因子间的关系程度。如果大部分变量的共同度都高于，则说明提取出的共同因子已经基本反映了各原始变量80%以上的信息，仅有较少的信息丢失，因子分析效果较好。而各变量的唯一因素就是1减掉该变量共同性的值，就是原有变量不能被因子变量所能解释的部分。所谓特征值，是每个变量在某一共同因子的因子负荷的平方总和（一直行所有因子

项目风险评估报告内容提纲

XXXXXXX项目风险评估报告内容提纲一、项目概况及外部环境分析 1．项目概况对项目的主要情况，如市场目标、技术方案选择、投资规模及财务效益等情况，以及项目与全网的关系等进行简要的说明。 2．项目环境分析就可能对项目造成重大影响的外部环境因素进行分析，如业务开展、市场竞争、技术演进等进行分析。三、主要风险因素分析根据项目的具体情况，从项目自身、项目对全网的影响等方面识别项目的主要风险因素。按来源进行分类，电信投资建设项目涉及的主要风险因素包括：市场风险、技术风险、建设与运营风险、财务风险、政策与法律风险等方面。四、风险评价 1．风险因素评价在识别主要风险因素的基础上，对各主要风险因素发生的可能性及风险发生后对目标的影响程度进行分析和评价。风险评价可通过风险坐标图的形式进行，通过风险因素处于坐标图中的位置判定该风险因素的风险等级。 2．项目风险综合评价在对单个风险因素进行风险评价的基础上，对项目风险进行综合评价。五、风险应对策略根据对项目主要风险因素的分析和项目风险评级，提出针对性的风险应对

策略。六、风险评估结论给出项目的风险评估的简要结论。

XXXXXXX项目风险评估报告编制说明一、前言前言部分内容可以省略 1．风险评估的目的与意义风险是指由于可能发生的事件，造成实际结果与主观预计之间的差异，并且这种结果可能伴随某种损失的产生。尽管在电信投资建设项目的前期工作中已经就市场需求、采用技术、设备、工程方案、环境保护、配套条件等方面作了详尽的研究，但由于这些工作都是根据历史资料对将来所作的预测，预测本身具有不确定性。特别是电信技术发展迅速，新的业务不断推出，电信技术和业务的更新周期不断加快；同时随着电信管理体制改革的深化，电信市场竞争日益激烈，市场变化加剧，电信资费水平调整频繁，使得项目经营的将来状况会与设想状况发生偏离，项目实施后的实际结果可能与预测的基本方案产生较大偏差，致使预期目标带有不确定性，电信投资建设项目因而有可能面临潜在的风险。因此，对电信投资建设项目进行风险评估，识别风险因素和可能的影响后果，提出风险规避措施和对策，以避免因在决策时忽视风险的存在而蒙受损失，并在项目实施和经营中进行针对性地风险防范和控制，尽可能使风险损失最小化。 2．风险评估的主要内容和思路项目风险评估主要包括风险因素识别、风险分析与评价、风险应对等。风险识别是指查找项目在建设和运营过程中有无风险，有哪些风险；风险分析是对识

项目风险评估报告

国高网乐山至雅安段公路 LM3 标段项目风险评估报告施工单位： XXXXXXXX XX 编制：编制日期：二 O 一一年 xxx月

目录一、编制依据... ........................................................................ .. 1 二、工程概述... ........................................................................ .. 2 三、评估对象及目标... ............................................................ .. 3 四、风险评估程序和评估方法... ............................................. . 3 1、风险评估程序................................................................ .. 3 2、风险评估方法................................................................ .. 3 3、风险管理领导小组及工作职责..................................... . 3 五、风险分析... ........................................................................ .. 4 1、风险分析流程... .......................................................... (4) 2、风险分级和接受准则... .............................................. (6) 3、风险辨识......................................................................... . 8 4、本项目施工风险因素核对表........................................ .. 9 5、风险因素分析............................................................. (11) 六、风险评估... ..................................................................... (29) 七、残余风险评估... ............................................................... . 29

探索性因子分析

什么是探索性因子分析法？探索性因子分析法（Exploratory Factor Analysis，EFA）是一项用来找出多元观测变量的本质结构、并进行处理降维的技术。因而，EFA能够将具有错综复杂关系的变量综合为少数几个核心因子。探索性因子分析法的起源因子分析法是两种分析形式的统一体，即验证性分析和纯粹的探索性分析。英国的心理学家Charles Spearman在1904年的时候，提出单一化的智能因子（A Single Intellectual Factor）。随着试验的深入，大量个体样本被分析研究，Spearman的单一智能因子理论被证明是不充分的。同时，人们认识到有必要考虑多元因子。 20世纪30年代，瑞典心理学家Thurstone打破了流行的单因理论假设，大胆提出了多元因子分析（Multiple Factor Analysis）理论。 Thurstone 在他的《心智向量》（Vectors of Mind， 1935）一书中，阐述了多元因子分析理论的数学和逻辑基础。 [编辑] 探索性因子分析和验证性因子分析的异同[1] 探索性因子分析和验证性因子分析相同之处两种因子分析都是以普通因子分析模型作为理论基础，其主要目的都是浓缩数据，通过对诸多变量的相关性研究，可以用假想的少数几个变量(因子、潜变量)来表示原来变量(观测变量)的主要信息。图1所示即为最简单、也最为常见的因子模型，每个观测变量(指标)只在一个因子(潜变量)上负荷不为零，x1、x2、x3是潜变量ξ1的指标，x4、x5是潜变量ξ2的指标。

将图1所示的因子模型推广至一般意义上的因子模型后，各观测变量x_i与m个公共因子ξ1,ξ2,...,ξm之间的关系可以用数学模型表示如下： x1= λ11ξ1+ λ12ξ2+ ... + λ1mξm+ δ1 ...... x k= λk1ξ1+ λk2ξ2+ ... + λkmξm+ δk 其中：x i为各观测变量；ξi是公共因子；δi是x i，的特殊因子，有时也称误差项，包括x i 的唯一性因子和误差因子两部分；λij是公共因子的负载；m是公共因子ξ1,ξ2,...,ξm的个数，k是各观测变量x1,...,x k的个数，m

项目风险分析报告

澳门电讯3G项目风险分析报告 1.风险评估的主要内容和思路 3G项目风险评估主要包括风险因素识别、风险分析与大小评价、风险应对等。风险识别是指查找项目在建设和运营过程中有无风险，有哪些风险；风险分析是对识别出的风险及其特征进行明确的定义描述，分析和描述风险发生的条件、发生可能性的高低；风险大小评价是评估风险对实现目标的影响程度；风险应对是针对项目存在的主要风险提出相应的风险应对措施。 2.1项目概况本期工程澳门电讯将在澳门建成技术领先、覆盖良好的CDMA20001XEV-DO网络，并为澳门本地客户及跨域客户提供3G流动通讯服务。借助更强大的业务支持、更高效的频谱利用、更快的传输速率、更低的运营成本等优势，为澳门电讯市场带来更多丰富精彩的3G 数据增值业务，并实现公司自身的盈利和发展目标。澳门经济环境良好，而且还没有别的运营商提供3G业务，给澳门电讯提供了一个较为宽广的舞台。澳门电讯有限公司、和记电话（澳门）有限公司占有市场主导优势，并准备在2007年7月1日前推出3G业务，市场竞争将会日趋激烈，客户需求的多元化发展则使得澳门电讯必须通过强化业务提供能力，来提高自身的竞争能力满足目标客户的需求。澳门电讯应尽快、合理建设3G网络，提供3G服务，从而①占领市场先机，树立电讯形象，增强竞争优势；②为内陆大网提供有力漫游支撑和实验支撑；③迎合技术演进、业务转型的时代趋势。 cdma20001XEV-DO作为3G的重要技术体制，在市场需求的驱动下，这几年来得到快速发展，全球49个国家的77个运营商已经部署或者正在部署EV-DORev.O网络，总用户数已经突破3000万。然而另一方面，现有EV-DORev.0网络虽解决了非实时类数据业务的应用，但其局限性也是明显的。由于反向容量的限制和QoS机制的缺乏，无法支撑诸如VT、VoIP等实时多媒体业务的应用，难以满足未来通信方式和终端方式多样化的需求。EV-DORev.A弥补了这些缺陷，主要的设备供应商，朗讯、摩托、中兴、华为等CDMA主要厂家都推出EV-DORev.A的商用解决方案。结合技术发展和设备商用的情况，澳门电讯cdma20001XEV-DO网络采用Rev.A版本。本项目满足2007年底的业务发展需要，其市场目标如表1所示。

空间数据探索性分析与地统计分析

1.数据检查，即空间数据探索分析（ESDA）在地统计分析中，克里格方法是建立在平稳假设的基础上，这种假设在一定程度上要求所有数据值具有相同的变异性。另外，一些克里格插值（如普通克里格法、简单克里格法和泛克里格法等）都假设数据服从正态分布。如果数据不服从正态分布，需要进行一定的数据变换使其服从正态分布。因此，在用地统计分析创建表面之前，了解数据的分布状况十分重要。在ArcGIS GA模块中，主要提供了两种方法检验数据的分布：直方图法和正态QQPlot 图法。（1）直方图显示数据的概率分布特征以及概括性的统计指标图1 上图中所展示的数据，中值接近均值、峰值指数接近3。从图中观察可认为近似于正态分布。（2）正态QQ Plot 图图2 正态QQ 图上的点可指示数据集的单变量分布的正态性。如果数据是正态分布的，点将落在45 度参考线上。如果数据不是正态分布的，点将会偏离参考线。所以正态QQ 图可以用来检查数据的正态分布情况。作图原理是用分位图思想。直线表示正态分布，从图中可以看出数据很接近正态分布。该研究通过地统计分析工具生成35个样本点的直方图和正态QQPlot 图，分别如图1、图2所示。从图1及其各种统计指标值可以看出，该样本点近乎于正态分布。在图2中，该例选取的35个样本点基本沿直线分布，也说明样本点接近于服从正态分布。在本研究区的样本点近乎于正态分布，而且区域化变量NO2的期望值是未知的，经过分析，在后期预测表面时，采用普通克里格插值是最为合适的。

（3）趋势分析图上图为NO2的空间分布趋势图，x 轴正向指向东，y 轴正向指向北，z 轴正向指向属性（此处为NO2浓度）值增大的方向，采样点（即空气质量监测站）位于xy 平面上，黑色的垂直杆的高度代表NO2浓度的大小，分别将散点投影到xz 平面和yz 平面上，然后分别用二次曲线拟合，xz 平面上的绿色曲线代表东西方向的趋势，yz 平面上的蓝色曲线代表南北方向的趋势。从图中可以看到,NO2的浓度南北方向呈现出倒U 型的趋势，东西方向也呈现出倒U 型的趋势，说明在该地区的中部地区NO2浓度最高。趋势分析工具提供用户研究区平面上的采样点转化为以感兴趣的属性值为高度的三维视图，然后用户从不同视角分析采样数据集的全局趋势。趋势分析图中的每一根竖棒代表了一个数据点的值（该实验中是NO2的浓度）和位置。这些点被投影到一个东西向的和一个南北向的正交平面上。通过投影点可以做出一条最佳拟合线，并用它来模拟特定方向上存在的趋势。此实验中的趋势分析图中南北方向和东西方向上有明显的趋势出现，因此需要用二次曲面拟合，即在后续剔除趋势的操作中选择二次(second)。可见，使用趋势分析来分析样本点数据的走向，可以使后续的表面拟合更加客观，拟合的结果具有更大的可信程度。（4）Voronoi 图 Voronoi 图可以用来发现离群值。Voronoi 图的生成方法：每个多边形内有一个样点，多变形内任一点到该点的距离都小于其他多边形到该点的距离，生成多边形后。某个样点的相邻样点便会与该样点的多边形有相邻边。利用相邻点的这个定义，可计算多种局部统计量。“Voronoi 图”工具提供下列方法来指定或计算面的值。简单：指定给面的值是在该面内的采样点处记录的值。平均值：指定给面的值是根据面及其相邻面计算出的平均值。众数：利用五个组距对所有多边形进行分类。指定给面的值是面及其相邻面的众数（最常出现的组）。聚类：利用五个组距对所有多边形进行分类。如果面的组距与其每个相邻面的组距都不同，则该面将灰显并放进第六组以区分该面与其相邻面。熵：所有的面都利用基于数据值（小分位数）的自然分组的五个组进行分类。