对应分析

第九章对应分析

（一）教学目的

通过本章的学习，对对应分析有一个全面地认识，理解对应分析的基本思想和基本原理，掌握用聚类分析解决实际问题的能力。

（二）基本要求

了解对应分析的定义，理解对应分析方法的方法和原理，掌握对应分析的计算步骤。

（三）教学要点

1、对应分析的定义和基本思想；

2、对应分析方法的原理；

3、R型因子分析和Q型因子分析的对应关系；

4、对应分析方法及计算步骤；

（四）教学时数

3课时

（五）教学内容

1、对应分析的基本思想；

2、对应分析方法的方法和原理；

我们知道，主成分分析、因子分析都是研究多维变量之间相互的关系。但在某些实际问题中，既要研究变量之间的关系，还需要研究样品之间的关系。不仅如此，人们往往还希望能够在同一个直角坐标系内直观地同时表达变量和样品之间的相互关系。为实现这一目的就需要进行对应分析。对应分析能够提供变量之间，样品之间以及变量和样品之间相互关系的信息。

第一节对应分析的基本思想

一、什么是对应分析

对应分析（correspondence analysis）又称为相应分析，是一种目的在于揭示变量和样品之间或者定性变量资料中变量与其类别之间的相互关系的多元统计分析方法。

根据分析资料的类型不同，对应分析分为定性资料（分类资料）的对应分析和连续性资料的对应分析（基于均数的对应分析）。其中，根据分析变量个数的多少，定性资料的对应分析又分为简单对应分析和多重对应分析。对两个分类变量进行的对应分析称为简单对应分析，对两个以上的分类变量进行的对应分析称为多重对应分析。

一般认为对应分析起源于20世纪30～20世纪40年代的一批互相独立的文献如Richardson 和Kuder(1933)、Hirshfeld(1935)、Horst(1935)、Fisher(1940)、Cuttman (1941)等,很难说

哪位统计学家是该方法的真正作者，但所有方法的基本原理是相同的。这里主要介绍的是1970年由Beozecri提出的主要是用于连续性资料分析的对应分析方法。

对应分析实际是在R型因子分析和Q型因子分析的基础上发展起来的一种方法。因子分析可以用最少的几个公共因子去提取研究对象的绝大部分信息，既减少了因子的数目，还把握住了研究对象间的相互关系。因子分析有R型因子分析和Q型因子分析两种类型,R型因子分析是将变量转换为变量因子,其实质是对变量进行降维和消除相关性,变量因子的个数小于或等于变量的个数,并且变量因子之间不相关。Q型因子分析是将样品转换为样品因子,其实质是对样品进行降维和消除相关性,样品因子的个数小于或等于样品的个数,并且样品因子之间不相关。但是，因子分析也有其局限性：

一是，R型因子分析和Q型因子分析是分开进行的。当研究的对象是变量时，通常作R型因子分析，当研究的对象是样品时，则采用Q型因子分析，而且把R型和Q型看成两种分离的概念，无法使R型和Q型因子分析同时进行，这样将R型和Q型割裂开后就会损失很多有用的信息，而且还不能揭示指标与样品之间的相关信息。

二是，在处理实际问题中,样品容量往往较大,使Q型因子分析的计算量非常巨大,比如有100个样品,就要计算100×100阶矩阵的特征根和特征向量,这对于一般小型计算机的容量和速度都是难以胜任的。

三是，在进行数据处理时，为了将数量级相差很大的变量进行比较，需要对变量进行标准化处理，然而这种只按照变量列进行的标准化处理对于变量和样品是非对等的，这给寻找R型因子分析和Q型因子分析的联系带来—定的困难。

对应分析就是为了克服因子分析的上述不足而发展起来的。对应分析将R型因子分析和Q型因子分析结合起来进行统计分析，它是从R型因子分析出发，而直接获得Q型因子分析的结果。克服了由于样品容量大，进行Q型因子分析带来的计算上的困难。另外根据对原始数据进行规格化处理，找出R型因子分析和Q型因子分析的内在联系，可将变量和样品同时反映到相同坐标轴的一张图形上，便于对问题的分析和解释。

对应分析的重要输出结果之一在于，把变量与样品同时反映到相同坐标轴(因子轴)的一张图形上,结合计算结果,在绘出的图形上能够直观地观察变量之间的关系、样品之间的关系以及变量与样品之间的对应关系。为此也有人认为，对应分析的实质是将变量、样品的交叉表变换成为一张散点图，从而将表格中包含的变量、样品的关联信息用各散点空间位置关系的形式表现出来。

随着计算机软件的应用，对应分析的方法在社会科学和自然科学领域都有着广泛的应用价值。特别是近年来在市场调查与研究中，有关市场细分、产品定位、品牌形象以及满意度研究等领域正得到越来越广泛的重视和应用。

二、对应分析的基本思想

对应分析的关键是利用一种数据变换，使含有p 个变量n 个样品的原始数据矩阵，变换成为一个过渡矩阵Z ，并通过矩阵Z 将R 型因子分析和Q 型因子分析有机地结合起来。具体地说，首先给出进行R 型因子分析时变量点的协差阵Z Z A '=和进行Q 型因子分析时样品点的协差阵Z Z B '=，由于Z Z '和Z Z '有相同的非零特征根，记为

m λλλ≥≥≥ 21，),min(0n p m ≤<，

依据证明，如果A 的特征根i λ对应的特征向量为i U ，则B 的特征根i λ对应的特征向量就是i i V ZU ?，根据这个结论就可以很方便地借助R 型因子分析而得到Q 型因子分析的结果。因为求出A 的特征根和特征向量后很容易地写出变量点协差阵对应的因子载荷矩阵，记为F 。则

??=m pm p p m m m m u u u u u u u u u F λλλλλλλλλ 2

122

221

2112121

11 这样，利用关系式i i V ZU ?也很容易地写出样品点协差阵B 对应的因子载荷阵，记为G 。则

??=m nm n n m m m m v v v v v v v v v G λλλλλλλλλ 2

122

221

2112121

11 从分析结果的展示上，由于A 和B 具有相同的非零特征根，而这些特征根正是公共因子的方差，因此可以用相同的因子轴同时表示变量点和样品点，即把变量点和样品点同时反映在具有相同坐标轴的因子平面上，以便显示出变量点和样品点之间的相互关系，并且可以一并考虑进行分类分析。

第二节对应分析方法的方法和原理

一、对原始数据规格变换，使R 型和Q 型因子分析有机结合

在以往的对实际问题的统计分析中，若变量值的量纲不同以及数量级相差很大时，通常先将对变量作标准化的处理，然而这种对变量进行的标准化处理是按各个变量列进行的，并没有考虑到样品之间的差异，对于变量和样品而言是非对等的，为了使之具有对等性，以便将R 型因子分析和Q 型因子分析建立起联系，就需将原始数据阵)(ij x X =变换成矩阵)(ij z Z =，即将ij x 变换成ij z 之后，ij z 应满足使变量和样品具有对等性，并且能够通过ij z 把R 型因子分析

和Q 型因子分析的联系建立起来。

具体数据矩阵Z 是按照如下的方法变换得到的，即

...

..i j i j ij ij x x x x x x z -=

其中，∑==

j ij

i x

x 1

. ∑==

i ij

j x

x 1

. ∑∑=

j ij

x T ..

这一数据变换，实际是根据在列联表上进行独立性检验时，计算2

χ统计量的方法所启发得到的。2

χ统计量的计算公式是：

∑∑????

?-=i j

j i j i ij

n n n n

n n n ..2

..2χ

为了便于理解上述的数据变换，下面给出进一步的解释。设有n 个样品，每个样品有p 项指标，原始资料阵为：

?????

????

?=np n n p p x x x x x x x x x X 2

122221

11211

假定矩阵X 的元素0>ij x ，否则对所有的数据同加上一个适当的数，便可满足这个要求，然后写出X 的行和、列和总和，分别记为j i x x ..，和..x 。

其中，∑==

j ij

i x

x 1

. ∑==

i ij

j x

x 1

. ∑∑=

x T ..。

这里把..x 记为T ，用它去除矩阵X 的每一个元素，相当于改变了测度尺度，使变量与样品具有相同比例大小，即T

x x x p ij ij ij =

，显然10<

1=∑∑i

，因而ij P 可解

释为“概率”，这样得到一个规格化的“概率”矩阵p n ij p P ?=)(。类似地可写出P 阵的行和、列和，分别记为j i p p ..,。

其中∑==

j ij

i p

p 1

.，∑=

j p

p .。

（一）对于R 型因子分析的情况

如果将n 个样品，看成是p 维空间的点，则其n 个点的坐标用???

??..2

.1i ip i i i i p p p p p p ，，，（n i ，， 1=）表示，称为n 个样品点。这实际是用各变量在该样品中的相对比例来表示的一种常见的方法，这样对n 个样品之间相互关系的研究就可转化为对n 个样品点的相对关系的研究。如果要对样品分类，就可用样品点的距离远近来刻划了。若引入欧氏距离则任两个样品点k 与l 之间的欧氏距离为

∑=-

j l lj k kj p p p p l k D 1

)(

),(

为进一步消除各变量的数量级的不同，如第k 个变量有较大的数量级，在计算距离时就会抬高这个变量的作用尺度差异的影响。所以再用系数j

p .1

去乘距离公式就得到一个加权的距离公式，有

∑=-

j j l lj k kj p p p p p l k D 1

.2.

)(

),(

1...

.∑=???

j l j lj k j kj p p p p p p 上式也可以说是坐标为

????

...

2.2.

1.1,

i p ip

i i i i p p p p p p p p p n i ,,1 = 的n 个样品点中两个样品点k 与l 之间的距离。更进一步的，把各个样品点的坐标写出来，实

际上也可以得到概率加权后的样品点的数据矩阵为，

??????

??p p np p n p n p p p p

p p p p p p p p

p p p p p p p p p p p p p p p p p p p ..2

..21

..1..222

..2221..221..112..1121..111

通过计算两两样品点或两两变量点之间的距离，可对样品点或变量点进行分类，但这样做还不能用图表示出来。为了更直观地表示变量点和样品点之间的关系，采用R 型因子分析的处理方法时，就需要根据上述的数据矩阵给出变量点协差阵的定义。为此先给上述数据矩阵中第i 个变量的均值为，

j j

j n

ij j

i n

i i j ij p p p p p p p p p (1)

.1=

∑∑

p j ,,1 =

这里不是求算术平均，而是按概率.i p 进行加权，可以验证上式的结果不仅是诸样品平均点坐标，恰好也是各变量的平均值。因此，可写出样品空间中变量点的协差阵，即第i 个变量与第j 个变量的协差阵为 )(ij a A = 其中

....1...ααααααp p p p p p p p p a j j j

i i i ij ???

? ??-???? ??-=∑=

???

??-????? ?

?-=∑=....1....αααααααp p p

p p p p p p p j

j j

n i

i i

???

??-????

??-=∑=....1....αααααααp p p p p p p p p p j j j n

i i i j

z z αα∑?

其中

...

........

.x x x x x x x x p p p p p z i i i i i i i αααααα?-=

...

..αααx x x x x x i i i -

（ i z α对i ,α是对等的）

n ,,1 =α p i ,,1 =

令)(ij z Z =，则有

Z Z A '=

即变量点的协差阵可以表示成Z Z '的形式。

为此，只须从Z Z A '=出发进行R 型因子分析即可，因子载荷矩阵为

?????

??=m pm p p m m m m u u u u u u u u u F λλλλλλλλλ 2

122

221

211212111

（二）对于Q 型因子分析的情况

类似的，可将p 个变量看成是n 维空间的点，用???

??j nj

j j j j p p p p p p ..2.1,, 表示p 个变量的坐标，称为p 个变量点，这时两个变量i 与j 之间的加权距离为

()2

....2*,∑=???? ??-

=n k j k kj

k ki

p p p p p p j i D 类似上面的方法，可写出样品空间中样品点的协差阵，即第k 个样品与第l 个样品的协差阵为)(kl b B =，其中

i l i l li p

i k i k ki kl p p p p p p p p p b ....1...???

??-???? ??-=∑= ???

??-???? ?

?-=∑=i l i l li

p i i k i k ki

p p p

p p p p p p p ..

..1..

???

??-????

??-=∑=i l l i li p

i i k k i ki p p p p p p p p p p ....1.... li p

i ki

z z

∑==

其中

.....

..........x x x x x x x x x x p p p p p z k i k i ki i k k i k ki ??

-=-=

...

...k i k i k x x x x x x -=

.....

..........x x x x x x x x x x p p p p p z l i l i li i l l i l li ??

-=-=

...

...l i l i l x x x x x x -=

从而有

Z Z B '=

即样品点的协差阵可以表示成Z Z '的形式。

为此，只须从Z Z B '=出发进行Q 型因子分析即可，因子载荷矩阵为

??=m nm n n m m m m v v v v v v v v v G λλλλλλλλλ 2

122

221

211212111 综上所述，若将原始数据阵X 变换成Z 时，则变量点和样品点的协差阵分别为Z Z A '=和Z Z B '=。A 与B 两矩阵明显的存在着简单的对应关系，而且将原始数据ij x 变换成ij z 后，对于j i ，是对等的，即ij z 对变量和样品具有对等性。

二、R 型因子分析和Q 型因子分析的对应关系

为了进一步说明R 型因子分析和Q 型因子分析的对应关系，根据数学上的证明，有如下

定理和推论。

定理对变量和样品的协方差矩阵A 与B 的非零特征值相同

推论如果U 是Z Z '的特征向量，则ZU 是Z Z '的特征向量。如果V 是Z Z '的特征向量则V Z '是Z Z '的特征向量。

因为，若U 是Z Z '的特征向量，则有

U ZU Z λ='

两边左乘Z 得，

)()(ZU ZU Z Z λ='

即ZU 是Z Z '的特征向量。

这一定理和推论为我们建立了R 型因子分析和Q 型因子分析的关系。为此，借助这一定理，我们可以从R 型因子分析出发而直接获得Q 型因子分析的结果。

而且，我们还可以进一步得到，由于A 和B 矩阵具有相同的特征值，而这些特征值又表示各个公共因子所提供的方差贡献，因此在变量空间(p R )中的第一因子、第二因子……直至第m 个公共因子与样品空间(n

R )中相对应的各个公共因子在总方差中所占的百分比完全相同，从几何意义上来说，(p

R )中诸样品点与(p

R )中各因子轴的距离和(n

R )中诸变量点与(n

R )中相对应的各因子抽的距离完全相同，由于这样，我们可以用相同的因子轴同时表示变量和样品，即将R 型因子分析和Q 型因子分析的结果同时反映在具有相同坐标轴的因子平面上。

例如，假设对于R 型因子分析，从Z Z '出发求出最大和次大的两个特征值1λ和2λ，以及相应的特征向量1U 和2U ；对于Q 型因子分析而言，矩阵Z Z '的最大和次大的两个特征值也是1λ和2λ，相应的特征向量为11ZU V =、22ZU V =，把1U 、2U 以及1V 、2V 单位化后，在

变量空间(p R )中把11λU 、22λU 分别记为1F 、2F ；在样品空间(n

R )中，把11λV 、

22λV 分别记为1G 、2G 。于是对于每个样品()αx 在因子平面21F F -上，根据其坐标值可以

描出一个点；同样，对于每个变量j x 在因子平面21G G -上，根据其坐标值也可以描出一个点；又由于平面21F F -与平面21G G -的两条直角坐标轴是重合的，所以，就可在同一个因子平面上同时表征变量和样品间的相互关系，以便于进行统计推断和解释。

三、对应分析的计算步骤

根据上述的原理和方法，可以得出对应分析的具体步骤。第一步由原始资料阵X 出发，计算规格化的概率矩阵T

x x x p P ij ij ij =

=..

)(

第二步计算过渡矩阵)(ij z Z = 其中

i j i ij ij x x T x x x z ....

第三步进行因子分析（1）R 型因子分析

①计算协差阵Z Z A '=的特征根P λλλ≥≥≥ 21，按其累计贡献率百分比

%851

1≥∑∑==p

m α

αααλλ，取前m 个特征根m

λλλ,,,2

，并计算相应的单位特征向量记为

m u u u ,,,21 ，从而得到因子载荷阵：

?????

??=

m pm p p m m m m u u u u u u u u u F λλλλλλλλλ 2

122

2212112121

11 ②在两两因子轴平面上作各样品点图（2）Q 型因子分析

①对上述所求的m 个特征根m λλλ,,,21 ，计算其对应于矩阵Z Z B '=的单位特征向量

m m V Zu V Zu V Zu ???,,,2211 ，从而得到Q 型因子载荷阵

??=m nm n n m m m m v v v v v v v v v G λλλλλλλλλ 2

122

221

2112121

11 ②在两两因子轴平面上作变量点图。

第四步，根据因子平面上所呈现出的变量之间、样品之间以及变量与样品之间的相互关系，进行统计推断和分析。

国家政策分析

国家、山东省、青岛市三级政府旅游政策解读（2007-2012年）孟祥蕊200941100226 摘要：旅游政策是旅游发展的目标和一套实现目标的规范准则，对促进旅游业健康快速发展具有十分重要的意义。从旅游产业政策、专项旅游政策和旅游政策经验借鉴等方面对中国旅游政策主要研究领域进行了综述。积极响应国家相关政策,调整青岛经济金融及旅游产业政策,为青岛旅游产业持续健康发展提供必要的政策引导与财政支持关键词:旅游;旅游产业;旅游政策第一篇国家级一、政策概要改革开放以来，我国旅游业的蓬勃发展受到全世界的瞩目，这与我国实施有效的旅游政策密不可分。因为我国实行的是“政府主导”的旅游发展战略，而政府对旅游业的宏观调控或校正以政策性调节为主，即制定各种有关的旅游政策，并围绕一个或几个主要的政策目标加以实施。旅游政策的正确与否直接关系到旅游业的兴衰成败。十一五期间，中国旅游业主要取得八个方面的成就：旅游产业基本完成起飞，进入持续高速增长新阶段；国际旅游持续发展，已成为世界旅游大国；国内旅游进入大众化阶段，成为全面建设小康社会的重要内容；旅游产业体系日臻完善，产业竞争力不断提升；区域旅游合作方兴未艾，成为旅游发

展重要方向；体制改革不断深化，旅游管理体制逐步完善；履行入世承诺,对外开放稳步推进；旅游业对经济社会发展的促进日渐显著。总结这期间的发展经验，主要是六个坚持：坚持服务大局，发挥旅游产业综合功能；坚持以人为本，满足游客需求；坚持产业化发展；坚持改革创新，推动政府主导；坚持联合协作；坚持高标准，努力实现国际接轨。作为落实国民经济和社会发展“十一五”规划总体部署的专项规划，“十一五”中国旅游业发展规划针对旅游业发展的特点和当前迫切需要解决的突出问题，明确发展思路和工作重点寻找着力点和工作方向。旅游业发展规划与国家规划相衔接，在内容上突出培育国民经济重要产业的特征，在经济社会持续发展的大趋势中明确旅游产业的地位和作用。配合国家实施区域发展总体战略，“十一五”旅游发展将促进城乡区域统筹的旅游发展新格局。西北和西南地区，成为我国旅游业发展新的战略基地。东北地区旅游业成为促进经济结构转型的重要接续产业。中部地区，依托承东启西、贯通南北的区位优势，发挥河南、山西、安徽以及湖南、湖北、江西等省旅游资源和优势，成为促进中部崛起的战略支撑点。沿海地区则是我国建设世界旅游强国的示范地区。在海峡西岸旅游区、粤港澳旅游区、长江三角洲旅游区、环渤

对应分析方法与对应图解读方法

对应分析方法与对应图解读方法——七种分析角度对应分析就是一种多元统计分析技术,主要分析定性数据Category Data方法,也就是强有力的数据图示化技术,当然也就是强有力的市场研究分析技术。这里主要介绍大家了解对应分析的基本方法,如何帮助探索数据,分析列联表与卡方的独立性检验,如何解释对应图,当然大家也可以瞧到如何用SPSS操作对应分析与对数据格式的要求！对应分析就是一种数据分析技术,它能够帮助我们研究由定性变量构成的交互汇总表来揭示变量间的联系。交互表的信息以图形的方式展示。主要适用于有多个类别的定类变量,可以揭示同一个变量的各个类别之间的差异,以及不同变量各个类别之间的对应关系。适用于两个或多个定类变量。主要应用领域: 概念发展(Concept Development) 新产品开发(New Product Development) 市场细分(Market Segmentation) 竞争分析(Competitive Analysis) 广告研究(Advertisement Research) 主要回答以下问题: 谁就是我的用户？还有谁就是我的用户？谁就是我竞争对手的用户？相对于我的竞争对手的产品,我的产品的定位如何？与竞争对手有何差异？我还应该开发哪些新产品？对于我的新产品,我应该将目标指向哪些消费者？数据的格式要求对应分析数据的典型格式就是列联表或交叉频数表。常表示不同背景的消费者对若干产品或产品的属性的选择频率。背景变量或属性变量可以并列使用或单独使用。两个变量间——简单对应分析。多个变量间——多元对应分析。案例分析:自杀数据分析上面的交互分析表,主要收集了48961人的自杀方式以及自杀者的性别与年龄数据！POISON(毒药)GAS(煤气)HANG(上吊)DROWN(溺水)GUN(开枪)JUMP(跳楼)(我们就不翻译成中文了,读者可以把六个方式想象成品牌或别的什么) 当然,我们拿到的最初原始数据可能就是SPSS数据格式记录表,

对应分析

标签：市场研究统计分析对应分析是一种多元统计分析技术，主要分析定性数据Category Data方法，也是强有力的数据图示化技术，当然也是强有力的市场研究分析技术。这里主要介绍大家了解对应分析的基本方法，如何帮助探索数据，分析列联表和卡方的独立性检验，如何解释对应图，当然大家也可以看到如何用SPSS操作对应分析和对数据格式的要求！对应分析是一种数据分析技术，它能够帮助我们研究由定性变量构成的交互汇总表来揭示变量间的联系。交互表的信息以图形的方式展示。主要适用于有多个类别的定类变量，可以揭示同一个变量的各个类别之间的差异，以及不同变量各个类别之间的对应关系。适用于两个或多个定类变量。主要应用领域： ?概念发展（Concept Development) ?新产品开发 (New Product Development) ?市场细分 (Market Segmentation) ?竞争分析 (Competitive Analysis) ?广告研究 (Advertisement Research) 主要回答以下问题： ?谁是我的用户？ ?还有谁是我的用户？ ?谁是我竞争对手的用户？ ?相对于我的竞争对手的产品，我的产品的定位如何？

?与竞争对手有何差异？ ?我还应该开发哪些新产品？ ?对于我的新产品，我应该将目标指向哪些消费者？数据的格式要求 ?对应分析数据的典型格式是列联表或交叉频数表。常表示不同背景的消费者对若干产品或产品的属性的选择频率。背景变量或属性变量可以并列使用或单独使用。两个变量间——简单对应分析。多个变量间——多元对应分析。案例分析：自杀数据分析上面的交互分析表，主要收集了48961人的自杀方式以及自杀者的性别和年龄数据！POISON（毒药）GAS（煤气）HANG（上吊）DROWN（溺水）GUN（开枪）JUMP（跳楼）（我们就不翻译成中文了，读者可以把六个方式想象成品牌或别的什么）当然，我们拿到的最初原始数据可能是SPSS数据格式记录表，

SPSS软件中对应分析

对应分析当A 与B 的取值较少时,把所得的数据放在一张列联表中,就可以很直观的对A 与B 之间及它们的各种取值之间的相关性作出判断,当ij P 较大时,则说明属性变量A 的第i 状态与B 的第j 状态之间有较强的依赖关系.但是,当A 或者B 的取值比较多时,就很难正确的作出判断,此时就需要利用降维的思想简化列联表的结构. 几个基本定义: 我们此处讨论因素A 有n 个水平，因素B 有p 个水平。行剖面：当变量A 的取值固定为i 时（i=1，2，…，n ），变量B 的各个状态相对出现的概率情况，即：可以方便的把第i 行表示成在p 维欧氏空间中的一个点，其坐标为： ) ,,,(..2 .1i ip i i i i r i p p p p p p p = ，i=1，2，… , n , 实际上，该坐标可以看成p 维超平面121=+++p x x x 上的点。记n 个行剖面的集合为n(r)。由于列联表行与列的地位是对等的，由上面行剖面的定义方法，可以很容易的定义列剖面。列剖面： ) ,,,(..2.1j nj j j j j c j p p p p p p p = ，j=1，2，… , p,

实际上，该坐标可以看成n 维超平面121=+++n x x x 上的点。记p 个列剖面的集合为p(c)。定义了行剖面和列剖面之后，我们看到属性变量A 的各个取值情况可以用p 维空间的n 个点来表示，而B 的不同取值情况可以用n 维空间上的p 个点来表示。而对应分析就是利用降维思想，把A 的各个状态表现在一张二维图上，又把B 的各个状态表现在一张二维图上，且通过后面的分析可以看到，这两张二维图的坐标有着相同的含义，即可以把A 的各个取值与B 的各个取值同时在一张二维图上表示出来。距离：通过行剖面与列剖面的定义，A 的不同取值可以利用P 维空间中的不同点表示，各个点的坐标分别为r i P （i=1，2，…，n ）。而B 的不同取值可以用n 维空间中的不同点表示，各个点的坐标分别为c j P （j=1，2，…，p ）。对此，就可以引入距离概念来分别描述A 的各个状态之间与B 的各个状态之间的接近程度。定义A 的第k 状态与第l 状态之间的加权距离为： 2 1 ..2 ) ( ),(. . ∑=- =p j j lj j kj l k p p p p p p l k D ，该距离也可以看做是坐标为： ) , ,, ( . .. 2.2. 1.1i p ip i i i i p p p p p p p p p ，i=1，2，…,n （1）

言语理解与表达逻辑填空之对应分析法

中的逻辑填空题目单纯考查词义的题目越来越少，多数题目都把考查重点放在了对特定语境的分析上。对应分析法是进行语境分析的一种方法，也是快速突破逻辑填空的有效方法。对应分析法主要适用于有一定的言语片段和上下文之间的关系的语境。命题人通常会在空缺处的上下文设置一些提示信息，这些信息与正确答案之间存在一定呼应关系。对应分析法就是通过揭示这种呼应关系，帮助考生寻找解题思路。下面，中公教育专家就结合真题对对应分析法进行讲解，帮助考生理解与复习。逻辑填空题中的对应关系主要分为正对应和逆对应两种。一、正对应正对应，指的是文段中上下文的某些词句从正面提示了正确答案的信息。（一）解说关系例题1：（2008?国家）作为一个公司领导，不需要、也不可能事必躬亲，但一定要，能够在注意细节当中比他人观察得更细致、，在某一细节操作上做出榜样，并形成，使每个员工不敢马虎，无法。只有这样，企业的工作才能真正做细。填入划横线部分最恰当的一项是（）。 A.明察秋毫周密威慑力搪塞 B.明辨是非周详使命感推脱 C.抓大放小透彻好习惯塞责 D.高瞻远瞩入微内聚力敷衍中公解析：此题答案为A。本题材料不长，却设了四个空。解答此类题目的基本方法是选定一个突破口，然后分项排除，最终锁定。突破口的选择因人而异，本题中第一空和第三空均有明显的提示信息，适合作为解题的突破口。 “能够在注意细节当中比他人观察得更细致”与第一空构成解说关系的正对应。由此可知公司领导要注意细节，相关的只有“明察秋毫”；“使每个员工不敢马虎”与“形成”（第三空）构成解说关系，“不敢”提示了公司领导要形成的是“威慑力”。由这两空可知，A为正确答案。（二）概括关系例题2：（2010?联考）有研究表明，生物大灭绝在历史上发生过二十几次，大约每2600万年发生一次，似乎具有。对于物种大灭绝的发生是否真的如此频繁和有规律，还有争议。但即便是最的估计，也认为至少有5次物种大灭绝是非常明显的。Ａ.必然性乐观Ｂ.规律性简单Ｃ.突发性粗略Ｄ.周期性保守中公解析：此题答案为D。阅读题干可知，第一空与“大约每2600万年发生一次”构成概括关系的正对应，“每”在此表示同一动作有规律地反复出现，由此可知，第一空只能

财务报表解读与分析

财务报表解读与分析课程背景财务会计报告是对企业生产经营情况的全面概括与综合反映，透过财务会计报告的阅读与分析，优秀的经理人可以发现企业经营管理中的薄弱环节与方面，同时发现企业经营管理中的优势环节与方面，从而有效巩固优势，改善弱势。因此本课程可谓经营管理人员的必修课，否则管理活动将变地无据可依，管理将在盲目中进行。课程收益通过通俗易懂、层层深入的分析，结合众多中外案例的讲解，使参加者能够全面理解财务会计报告阅读与财务分析的方法，从而变原来的感性管理为现在的数字管理、理性管理。具体培训收益可以概括为以下几点：一、透彻掌握三大财务报表，读懂财务报告二、掌握常见的财务分析方法，发现经营管理的改善点三、强化现金流意识，提高资金运作效率四、掌握应收账款与存货的管理方法，降低企业资金占用成本五、运用财务思维解读企业运作，并寻求提升经营绩效的方法课程大纲财务会计报告阅读篇一、会计基础知识（一）财务会计报告体系 1）会计报表 2）会计报表附注 3）财务情况说明书（二）会计要素 1）资产 2）负债 3）所有者权益 4）收入 5）费用 6）利润（三）会计恒等式 1）现代复式记账法 2）会计恒等式

二、资产负债表的阅读（一）从逻辑结构与主要内容宏观了解公司运作 1）资产负债表的逻辑结构 2）资产负债表的主要内容（二）各项经营活动在报表上的具体反映 1）货币资金 2）应收票据 3）应收账款 4）其他应收款 5）预付账款 6）存货 7)固定资产 8）累计折旧 9）无形资产 10）应付账款 11）应付工资 12）其他应付款13）应交税金 14）其他应交款 15）实收资本 16）资本公积 17）盈余公积 18）未分配利润三、利润表的阅读（一）利润的形成过程 1）利润的概念2）利润的形成（二）利润表各项内容详解 1）营业收入 2）营业成本 3）营业税金及附加4）管理费用 5）销售费用 6）财务费用 7）营业外收入 8）营业外支出 9）投资收益 10）所得税（三）税收对利润及现金的影响 1）财产税对利润及现金的影响 2）行为税对利润及现金的影响 3）所得税对利润及现金的影响 4）流转税对利润及现金的影响 5）基金对利润及现金的影响四、现金流量表的阅读（一）现金流量表主表分析 1）经营活动产生的现金流量分析 2）投资活动产生的现金流量分析

对应分析

1.对应分析对应分析表(A correspondence table)是一个两维表(two-way table)，表中的单元包含行变量和列表量之间对应测度的一些信息。所谓的对应测度(The measure of correspondence)，可以表明行变量或列变量之间的近似程度(similarity)、密切关系(affinity)、复杂关系(confusion)、关联程度(association)或交互作用(interaction)。交叉列联表(a crosstabulation)是对应分析表中最普通的一种类型，该表中的单元格包含频数(计数)。利用SPSS中的列联表分析也可以得到交叉列联表，但是交叉列联表并不总是能够清晰地刻画出行变量和列变量之间的本质关系。当我们所感兴趣的变量是名义变量(没有内在的次序或秩序)同时还包含很多类型时，这种问题尤其突出。一个有关职业和早餐谷类食品的交叉列联表，也许能够告诉我们观测单元频数和期望频数是否存在显著差异，但是它很难识别出从事何种职业的人们喜欢哪种类似的早餐食品，同时也很难对早餐口味进行归类。利用多维空间图形，对应分析可以分析两个名义变量之间的关系。这种图形称为对应分析图，是利用计算出来的行变量和列变量得分而绘制的。变量中相似的类型在图形中比较接近，因此通过这种方法可以很容易看出某个变量的哪些类型和其它类型相似，也可以分析出行变量和列变量的哪些类型存在相关性。SPSS的对应分析方法还容许用辅助点(supplementary points)对根据活动点定义出的空间进行拟合。如果没有办法根据类型的得分排序，或者这种排序与我们的直觉不相符，那么可以设定某些类型的得分相同，实际上就是对类型的次序设定限定条件。比如说，我们预期变量“吸烟行为”有四个类型：不吸烟、少量吸烟、适度吸烟和大量吸烟，每一类型都有对应于次序的得分，但是对应分析对这四个类型进行排序时，可以限定适度吸烟和大量吸烟的得分相同。利用距离来进行对应分析依赖于我们所使用的正态化方法。对应分析可用来分析一个变量类型之间的差异，同时也可以分析变量(行变量和列变量)之间的差异。在默认的正态化方法下下，SPSS的对应分析主要用来研究行变量与列变量之间的差异(。对应分析算法可以进行各种类型的分析。标准的对应分析以行变量和列变量为中心并且分析这两个变量之间的开方距离。但是也有其它的中心选项，利用欧式距离，并且以低维空间的矩阵作为代表。正态化过程将惯量分布到行变量和列变量得分上，不管采用哪种类型的正态化方法，对应分析的某些输出结果，比如奇异值(the singular values)、每个维度的惯量(the inertia per dimension)和贡献度(contributions)并不发生变化。但是行变量得分、列变量得分和它们的方

对应分析数学模型解析

对应分析数学模型解析 1.对应分析模型的提出在因子分析时常常会出现以下三个问题：第一，因子分析分为R型和Q型，寻找变量的公因子就采用R型，寻找样品的公因子就采用Q型；R型是从变量的相关系数矩阵出发，Q型是从样品的相似矩阵出发。在因子分析中把R型和Q型互相割裂单独进行，有些问题只做R型分析，有些只做Q型分析，即使有些问题同时做了这两种分析，在解释时也无法将它们有机地联系起来。然而变量和样品是分不开的，这也就说明R型分析和Q 型分析是不可分割的。第二，在实际生活中，我们往往取得样本数目要远远大于变量的数目，这就给Q型因子分析带来了计算上的困难。比如说，有150个样品，每个样品分析10个变量，如果做R型因子分析时只需计算10 10?阶的变量向关系数矩阵的特征值和特征向量，而Q型因子分析则要计算150 150?阶的样品相似矩阵的特征值和特征向量，这个计算量相当可观。第三，在因子分析中我们为了能将量纲不同的变量进行比较，往往要对变量进行标准化处理，然而这种标准化只能对变量进行，对样品则无从谈标准化，所以标准化对变量和样品是非对等的，这也就给R型和Q型因子分析之间的联系带来障碍。针对以上问题，我们综合了Q型和R型因子分析的优点，并将他们统一起来使得由R型的分析结果很容易得到Q型的分析结果，这就克服了Q型分析计算量大的问题，更重要的是可以把变量和样品的载荷反映在相同的公因轴上，这样把变量和样品连接起来便于解释和推断。 2. 基本思想：是将一个联列表的行和列中各元素的比例结构以点的形式在较低维的空间中表示出来。首先编制两变量的交叉列联表，将交叉列联表中的每个数据单元看成两变量在相应类别上的对应点；然后，对应分析将变量及变量之间的联系同时反映在一张二维或三维的散点图；最后，通过观察对应分布图就能直接地把握变量之间的类别联系； 3. 它最大特点：是能把众多的样品和众多的变量同时作到同一张图解

财务报表解读复习资料全

判断题 1.财务报告分析的主体不同，分析的内容不同，分析的目的也有所不同。（） 2．资产负债表各项目占资产总额的比重，在财务报告分析中被称为效率比率。（）3．稳健结构的主要指标是流动资产的一部分资金需要由长期资金来解决（）。 4．运用水平分析可以更深入地说明销售费用的结构变动情况及其合理性。（）。 5．现金流量表中经营活动现金流量净额与利润表的净利润是相同的（）。 6．企业的资本公积、盈余公积和未分配利润，属于企业生产经营过程中形成的留存收益。 7.产权比率反映了经营者运用财务杠杆的程度，当该指标过低时，表明企业不能充分发挥负债带来的财务杠杆效应。（） 8.资本经营盈利能力分析主要对全部资产报酬率指标进行分析和评价。（） 9.在正常情况下，如果企业经营顺利，存货周转率越高，说明存货周转得越慢。（） 10.最能体现企业经营目标的财务指标是净资产收益率。（） 11会计政策和会计估计变更以及差错更正的说明说明属于会计报表附注的内容。（）12绝对数比较只通过差异说明金额，但没有反映变动程度，而对于相对数比率可以进一步反映变动程度。（） 13．在保守结构形式中，流动负债不仅用于满足流动资产的资金需要，而且还用于满足部分长期资产的资金需要。（） 14．息税前利润是没有扣除所得税的利润，等于利润总额加上利息支出（）。 15．现金流入结构包括企业经营活动的现金流入量、投资活动的现金流入量和筹资活动的现金流入量分别占现金总流入量的比重。（） 16．直接计入所有者权益的利得和损失是企业已实现但根据会计准则的规定已确认的收益。17．对于债权人而言，企业资产负债率越高越好。（） 18．资产经营、商品经营和产品经营都服从于资本经营目标。（） 19．较高的总资产周转率也可能是由于总资产过少引起的。（） 20．股利支付率越高，可持续增长比率就越高。（）单项选择题 1.财务报告分析的主要好基础部分依据是（）。 A.其他报告 B.企业外部环境 C.非财务信息 D.财务报表 2. 在财务分析主体中，必须对企业的获利能力、偿债能力、营运能力和发展能力的全部信息予以详尽了解和掌握的是（）。 A.企业投资者 B.企业债权人 C.企业经营者 D.税务机关 3. 6．在财务报告分析中，以分析期的数额与固定基期数额计算出来的动态比率是（）。 A.定基比率 B.环比比率 C.财务比率 D.共同比率 4.（）是计算连续若干期的相同指标，揭示和预测发展趋势的一种方法。这种方法在统计学中也被称为动态分析。 A.趋势分析法 B.比较分析法 C.比率分析法 D.因素分析法 5.以下属于经营性资产的是（）。 A.货币资金 B.应收账款 C.应收票据 D.其他应收款 6.企业的收益来源于（）。 A.经营活动 B.投资活动 C.筹资活动 D.投资收益 7.反映企业全部财务成果的指标是（）。 A.主营业务利润 B.营业利润 C.利润总额 D.净利润 8.产生销售折让的原因是（）。

对应分析

对应分析练习题一．对应分析的思想方法及特点（一）对应分析的基本思想及特点对应分析的基本思想是将一个联列表的行和列中各元素的比例结构以点的形式在较低维的空间中表示出来。它最大特点是能把众多的样品和众多的变量同时作到同一张图解上，将样品的大类及其属性在图上直观而又明了地表示出来，具有直观性。另外，它还省去了因子选择和因子轴旋转等复杂的数学运算及中间过程，可以从因子载荷图上对样品进行直观的分类，而且能够指示分类的主要参数（主因子）以及分类的依据，是一种直观、简单、方便的多元统计方法。（二）对应分析方法的优缺点 1.定性变量划分的类别越多，这种方法的优越性越明显 2.揭示行变量类间与列变量类间的联系 3.将类别的联系直观地表现在图形中 4.不能用于相关关系的假设检验 5.维数有研究者自定 6.受极端值的影响二．对应分析中的总惯量

总惯量不仅反映了行剖面集定义的各点与其重心加权距离的总和,同时与2 统计量仅相差一个常数,而统计量反映了列联表横联与纵联的相关关系,因此总惯量也反映了两个属性变量各状态之间的相关关系。对应分析就是在对总惯量信息损失最小的前提下，简化数据结构以反映两属性变量之间的相关关系。三．对应分析具体案例 1.搜集5387位中学生眼睛颜色与头发颜色的调查数据，应用对应分析比较两变量的关系 2.对数据进行预处理，以频数变量进行加权：

分析-降维-对应分析 3.结果分析（1）对应分析反映的是眼睛颜色和头发颜色不同组合下的实际样本数

（2）对应分析摘要维度=最小分类数（眼睛颜色数）-1，前两个维度就解释了99.6%的信息。（3）对应分析坐标值及贡献值

对应分析练习题

练习题在研究读写汉字能力与数学的关系时，取得了美国232个亚裔学生的数学成绩和汉字读写能力的数据。关于汉字读写能力的变量有三个水平：“纯汉字”意味着可以完全自由使用纯汉字读写，“半汉字”意味着读写中只有部分汉字（比如日文），而“纯英文”意味着只能够读写英文而不会汉字。数学成绩有4个水平：A、B、C、F。这里只选取亚裔学生是为了消除文化差异所造成的影响。（数据见ChMath.sav）研究目的：考察汉字具有的抽象图形符号的特性能否会促进儿童的空间和抽象思维能力。两个变量不独立。

那么，两个变量各个类别之间存在什么关系呢？在对应分析中，可以找到行和列的若干有意义的代表，分别称为行记分（row score）和列记分（column score），它们互为对方的加权均值，而且它们之间有不同程度的相关性。 Inertia：惯量（也就是特征根），为每一维到其重心的加权距离的平方。它度量的是行列关系的强度。 Singular Value：奇异值，是惯量的平方根，反映的是行与列各水平在二维图中分量的相关程度，是对行与列进行因子分析产生的新的综合变量的典型相关系数。 Chi Square：列联表行列独立性的2 检验值。 Proportion of Inertia：惯量比例，是各维度（公因子）分别解释总惯量的比例及累积百分比，类似于因子分析中公因子解释能力的说明。

从该表可以看出，由于第一维的惯量比例占了总比例的93.9%，因此，其他维的重要性可以忽略（虽然画图时需要两维，但主要看第一维，即横坐标的大小）。 Mass：行与列的边缘概率（各类别的百分比）。 Score in Dimension：各维度的分值（二维图中的坐标）

多重对应分析方法

多重对应分析方法多重对应分析在超过两个以上定类变量时有时候非常有效，当然首先我们要理解并思考，如果只有三个或有限的几个变量完全可以通过数据变换和交互表变量重组可以转换成两个定类变量，这时候就可以用简单对应分析了。对应分析对数据的格式要求： ?对应分析数据的典型格式是列联表或交叉频数表。 ?常表示不同背景的消费者对若干产品或产品的属性的选择频率。 ?背景变量或属性变量可以并列使用或单独使用。 ?两个变量间——简单对应分析。 ?多个变量间——多元对应分析。现在，我们还是来看看如何操作多重对应分析并如何解读对应图；我们假定有个汽车数据集，包括：

来源国（1-美国、2-欧洲、3-日本）尺寸（1-大型、2-中型、3-小型）类型（1-家庭、2-运动、3-工作）拥有（1-自有、2-租赁）性别（1-男、2-女）收入来源（1-1份工资来源、2-2份工资来源）婚姻状况（1-已婚、2-已婚有孩子、3-单身、4-单身有孩子）；从数据集看，我们有7个定类变量，如果组合成简单的交叉表是困难的事情，此时采用多重对应分析是恰当的分析方法。

下面我还是采用SPSS18.0，现在叫PASW Statistics 18.0来操作！注意：不同版本在多重对应分析方法有一些不同，但大家基本上可以看出了，高版本只能是更好，但选择会复杂和不同！在进行多重对应分析之前，研究者应该能够记住各个变量大致有多少类别，个别变量如果变量取值太偏或异常值出现，都会影响对应分析的结果和对应图分析！

在SPSS分析菜单下选择降维（Data Redaction-数据消减）后选择最优尺度算法，该选项下，根据数据集和数据测量尺度不同有三种不同的高级定类分析算法，主要包括：多重对应分析、分类（非线性）主成分分析、非线性典型相关分析；

公共政策分析名词解释题(1)

名词解释（100题） 1）、公共政策公共政策是公共权力机关经由政治过程所选择和制定的为解决公共问题、达成公共目标、以实现公共利益的方案。 2）、公共政策主体公共政策主体是指参与影响公共政策全过程，对公共政策有直接或者间接的决定作用的组织或个人。 3）、公共政策主体能力公共政策主体能力是指政策主体能否成功地适应环境挑战及其程度，即在环境的挑战下，政策主体能否应付或适应这些挑战，以及取得成功的程度。 4）、决策权力决策权力可以定义为一种法津权力，它或者是在一系列可能行动中做出选择的权力，或者是影响政策主体、推动他去选择自己所偏好的某一行动的权力。 5）、公共决策体制公共决策体制：实质就是围绕决策权力的分配，人为设计出来的包括决策程序、决策规划、决策方式等制度的总称。 6）政策执行资源政策执行资源：指的是政策执行主体实施政策时必须具备的主观和客观条件，主要包括：经费和人力、信息、权威、执行保护。 7）、政策执行矫正政策执行矫正：是指政策主体采取一定的纠正措施，使政策执行回到正确的方向并且消除不良后果的过程。 8）、政策均衡政策均衡：指的是所有政策要素、政策关系维持一定的最好情况的状态，政策供给适应政策需求，人们对既定的政策安排和政策结构处于一种满族或满意状态，因而无意也无力改变现行政策。 9）、政策宣示：政策宣示：即法定政策主体依照法定权限和程序，通过法定和约定俗成的方式，正式向公众发布政策决定，如记者招待会，白皮书，文件，宪报等。 10）、政策监控系统

监控系统是指政策系统之外的人员和机构，对政策行为、政策方案的内容和执行，进行监督和控制的机构。 11）、公共政策评价公共政策评价：依据一定标准和程序，对公共政策的效益、效率、效果及价值进行判断的一种政治行为，目的在于取得有关这些方面的信息，作为决定政策变化、政策改进和制定新政策的依据。 12）、正式评价正式评价：指事先制定完整的评价方案，并严格按规定的程序和内容执行，并由确定的评价者进行的评价。 13）、非正式评价非正式评价：指对评价者、评价形式、评价内容没有严格规定，对评价的最后结论也不作严格要求，人们根据自己掌握的情况对公共政策做出评价。 14）、政策执行政策执行者通过建立组织机构，运用各种政策资源，采取解释、宣传、实验、实施、协调与监控等各种活动，将政策观念形态的内容转化为实际效果，从而实现政策目标的活动过程15）、政策执行再决策政策执行再决策是指公共政策执行主体在公共政策执行过程中以及公共政策执行任务完成以后，根据信息反馈对原政策所作的必要补充或修正。 16）、公共政策实验政策实验主要是指党政机关为了验证其决策的正确性、可行性，并取得实施决策的具体方案，而在其辖区内的若干单位进行的局部性决策实施活动。 17）、政策议程政策议程：通常是有关公共问题受到政府及公共组织的高度重视并被正式纳入其政策讨论和被确定为予以解决的政策问题的过程。 18）、元政策元政策：也叫总政策，是政策体系中总的具有统摄性的政策，对其他各项政策起指导和规范的作用，是其他各项政策的出发点和基本依据，是政策主体用以指导一定历史时期全局性行动的高度原则性指针。 19）、公共决策体制公共决策体制：实质就是围绕决策权力的分配，人为设计出来的包括决策程序、决策规划、

财务报表分析资产负债表解读

第二章资产负债表解读第一节资产负债表质量分析第二节资产负债表趋势分析第三节资产负债表结构分析本章考点： 1.资产负债表质量分析 2.比较资产负债表分析 3.定比趋势分析 4.共同比资产负债表分析 5.资产结构分析本章重点：资产负债表的质量分析、趋势分析与结构分析。本章难点：资产负债表一些具体项目的解读，特别是一些具体项目要涉及到对会计处理相关规范的深入理解。第二章资产负债表解读资产负债表反映企业某一特定日期的财务状况的会计报表。使用者可以了解某一日期的资产总额和资产结构，债务的结构和数量，以及资本保值增值情况。第一节资产负债表质量分析一、资产质量分析资产负债表质量分析就是对企业财务状况的质量进行分析，即指资产负债表上数据反映企业真实财务状况的程度。

（一）货币资金 1.流动性最强的资产，包括库存现金、银行存款和其他货币资金。 2.关注是否有外币或被冻结的资金。 3.持有动机：（1）交易动机（2）预防动机（3）投资动机 4.持有量决定因素（1）企业规模：规模大，持有多。反之，则少。（2）行业特征：金融业会多，制造业会少。（3）企业融资能力：融资能力强，持有量少；融资能力弱，则多。（4）企业负债结构：短期债务多，持有量多。（二）交易性金融资产 1.定义：交易性金融资产持有的目的是为了近期内出售获利，所以交易性金融资产应按照公允价值计价。 2.分析关注：（1）如果长时间没有出售，应怀疑分类是否正确。（2）关注分析时公允价值与表上数据是否一致。（三）应收票据 1.定义：因销售商品、提供劳务而收到的商业汇票。 2.分析关注：应收票据的类型是商业承兑汇票还是银行承兑

对应分析

实验七对应分析一、实验目的 1、了解对应分析的原理，巩固课堂所学的理论知识； 2、会用SPSS操作，完成对应分析。二、实验要求 1.利用购买商品房的客户背景资料和房屋购买情况的数据(对应分析（买房）.sav),分析不同客户对互相购买的偏好. 2.某生产纯水的企业为其产品命名，决定对选定的备选名称方案进行品牌测试，采用问卷调查的方式对消费者进行名称联想调查，以便最终确定产品品牌名称。调查数据表如下是通过对应分析说明选定的品牌在消费者的心目中是否达到了预期效果。三、实验内容问题1实验步骤： 1、打开数据集，点“分析”——“降维”——“对应分析”

2、将x5键入到行,点击“定义范围”，设置最小值为1，最大值为6，点击“更新”，再点击“继续将x10键入到列，点击“定义范围”，设置最小值为1，最大值为11，点击“更新”，再点击“继续”

3、点击“模型”，看到解的维数默认为2，即公共因子数为2，距离度量中卡方是检验收入和户型之间是否相关，原假设为不相关（注：这里一般拒绝原假设，否则没有必要做对应分析） 4、点“继续”，点击“统计量”

5、点击“继续”，点击“绘制”，“双标图”必选，“行点”“列点”可选可不选 6、点击“确定”，得输出结果，以及对实验结果的分析：

从对应表中，我们可以看到，调查的对象有一共719个，而家庭年收入在10000~25000元的家庭购买房屋的有355人，在719个对象中，购买两室一厅、三室一厅、三室两厅的居多，这就可以给房屋工商提供初步的判断：两室一厅、三室一厅、三室两厅的销售市场要比其他的大，可以作多一些的投资。我们可以了解到惯量就是特征值，奇异值是惯量的特征值，而通过摘要，我们可以看到第一个维度的方差贡献率为0.658，前两个维度的方差贡献率为0.804>0.80,信息量损失很小。

面试提分点综合分析之政策解读

面试提分点综合分析之政策解读集团文件发布号：（9816-UATWW-MWUB-WUNN-INNUL-DQQTY-

面试提分点——综合分析之政策解读随着省考笔试的结束，各个省份都即将迎来面试考核。对于面试很多考生都有自己独特的见解，每种见解都有它的闪光点。大家都知道，面试答题是非常灵活的，而且面试评分标准中强调的最多的一项就是去模板化。那么当灵活的面试遇到了固定的政策，考生又该怎么去答题呢？面试中综合分析题一般均为必考题，而政府政策理解是综合分析题目中一种非常常考而且重要的题型，那么我们如何去解读政策呢？在这里中公教育专家题型各位考生，政府政策的出台一定都是为了解决问题，出发点都是好的。那么考生该如何判定一项政策的究竟是好是坏呢？这就要求我们去判定政策出台之后是利大于弊还是弊大于利了。之后答题的过程就是我们分析的过程，就是去分析政策出台的积极之处和政策的不足，最后给出具体可行的办法去弥补政策的缺陷。具体我们以一道真题为例。【真题展示】某地出台一项新政策，不仅对酒驾司机加大查处力度，而且对同车乘客以及同桌饮酒的人也要处罚。有人认为好，有人认为处罚力度太大，不应该这样，你怎么看？（17年山西省考面试真题）【中公解析】近年来，随着私家车辆的增多，随之而来的交通安全问题也越来越成为公民和政府不得不考虑的问题。而在这当中，酒驾作为一种导致问题最直接的因素，也是最严重的因素，值得所有人去重点关注。该政府

出台的“加大酒驾查处力度，甚至追究同车乘客以及同桌饮酒人责任”的政策，对于全面禁止酒驾，提升交通安全，保障公民生命安全是非常有利的。对于该项政策，有人认为处罚力度太大，我是不认同的。我们知道，酒驾不出事仅仅是自身的违规，而一出事则是追悔莫及。为了自身和他人的安全考虑，酒驾这种行为是一定要杜绝的。对于酒驾这种危害社会安全的行为，实际上每个人在法律上都有其义不容辞的规劝责任。而该政府的政策则是法律的具体落实。一方面，对于同车乘客而言，不仅不去规劝驾驶者不要酒后开车，更是助长了酒驾者的盲目自信，放纵了酒驾者的行为，当然要负有连带责任。另一方面，同桌饮酒人员明知驾驶车开车而来，起码要做到基本的劝解，让其不要进行违法驾驶。如果不能做到，也要负有连带责任。所以该政府政策出台从制度上讲，处罚力度大是不正确的。当然，我们也要考虑到该项政策在具体落实中可能存在的问题，比如群众不理解不支持，同车同桌人员责任界定的界限，相关惩处力度的轻重等，使政策能够真正的“落地”，达到杜绝酒驾的目的。这就需要我们审慎地考虑，多方位地完善政策的执行。第一、政府应该谨慎地制定相关配套责任鉴定机制，积极听取社会各方面意见，制定合理的易于被人接受的措施，争取能使公民主动参与到政策的落实中来。第二、政府应该联系媒体参与政策宣传，让更多群众理解政府政策的初衷及目标，配合政策的实施，从根源上减少酒驾问题的产生。

SPSS处理对应分析

实验八：对应分析一．实验目的 1）掌握对应分析方法在SPSS 软件中的实现； 2）熟悉对应分析的用途和操作方法；二．实验要求某生产纯水的企业为其产品命名，决定对选定的备选名称方案进行品牌测试，采用问卷调查的方式对消费者进行名称联想调查，以便最终确定产品品牌名称。调查数据表如下雪糕纯水碳酸饮料果汁饮料保健饮料空调洗衣机玉泉5050855109341120雪源4421106895292812期望2151364130214664波澜1483713637113365天山绿5088471251353913美纯20605374342208品牌名称产品名称是通过对应分析说明选定的品牌在消费者的心目中是否达到了预期效果。三．实验内容 1. 试验步骤：（1）数据录入。打开SPSS 数据编辑器，建立“对应分析.sav ”文件。在变量视窗中录入3个变量，用A 表示“品牌”，用B 表示“产品”，用C 表示“频数”，对A 变量和B 变量输入对应的标签和值，C 变量输入对应的标签。然后在数据视图中将数据对应录入，其相关操作及变量视图的效果如下图一所示：【图一】（2）进行对应分析。依次点击“数据→加权个案→描述”再将“频数”导入“频率变量”，如下图二所示：【图二】依次点击“分析-数据降维→点击对应分析→将pp （品牌名称）导入行→定义全距→最小值为1，最大值为6→将cpmc （产品名称）导入列→定义全距→最小值为1，最大值为7→点击更新→点击继续”，如下图三所示：

【图三】依次点击“模型→选择距离度量中的卡方→继续”如下图四所示：【图四】依次点击“统计量→选择行轮廓表，列轮廓表，对应表，行点概览，列点概览→点击继续”，如下图五所示：【图五】依次点击“图→选择散点图中的行点，列点→选择线图中的已转换的行类别，已转换的列类别→继续”，如下图六所示：【图六】 2.试验结果输出，如下表一：【表一】 3.实验分析 1）“对应表”是产品名称与品牌名称的交叉列联表，表中的数据为相应的频数，有效边际是相应的合计数据。可以看到，在调查的4223名消费者中，大多数消费者以玉泉，雪源，美纯品牌命名，大多数消费者命名的产品是雪糕，纯水，保健饮料。尽管通过对应表发现消费者命名产品的倾向，但没有揭示出以哪种品牌命名哪种产品的规律； 2）“行简要表”是“对应表”的补充，是用对应表中相应位置的数据除以每一行的有效边际，如50/789=0.063 ，显示了各频数在各行方向上的百分比，较对应表更直观清晰。可以看到，消费者命名“雪糕，纯水，保健饮料”分别占总消费者的“14.1%，34.2%，13.7%”，命名“纯水”的比例最高，命名“碳酸饮料”的比例最低，仅为7.4%； 3）“列简要表”也是“对应表”的补充，是用“对应表”中相应位置的数据除以每一列的有效边际，如50/597=0.084 。显示了各频数在列向上的百分比，较对应表更直观清晰。可以看到，消费者以玉泉，雪源品牌命名的比例最高，占到18.6%，以天山绿品牌命名的比例最低，仅为11.8%；

政策解读14条相关法规及分析

政策解读14条相关法规及分析 1，《国务院办公厅关于加快培育和发展住房租赁市场的若干意见》国办发〔2016〕39号其中条款如下：来源：国务院（十二），允许改建房屋用于租赁。允许将商业用房等按规定改建为租赁住房，土地使用年限和容积率不变，土地用途调整为居住用地，调整后用水、用电、用气价格应当按照居民标准执行。 2，《国务院：可用宅基地搞小型加工》，来源：人民网，文中：二是强化融资服务和场地扶持。----允许利用宅基地建设生产用房创办小型加工项目。 3，（1），《2011年公安机关党风廉政建设和反腐败工作意见》，来自：公安部严禁公安民警参与征地拆迁等非警务活动。（2），《公安部：今后发现警察参与拆迁和截访，请立即拨打12389举报》，来源：搜狐试想：村干部选举现场，没有任何违法征兆，而动用大批警察是否是警务活动？ 4，《最高院关于审理涉及农村集体土地行政案件若干问题的规定》，来源：最高院（1），有厉害关系的。（2），权利人土地确权中登记内容和有关文书内容不同的。（3），农集体成员全部转为城镇居民后，对涉及农村集体土地的行政行为不服的，过半数的原集体经济组织成员可以提起诉讼。（关键：户口性质退出历史舞台）（4），使用权人。（5），权利人认为行政行为侵犯享有使用权或使用权的（可告土地局）。（6），权利人申请复议后，复议机关不受理或以不符合条件驳回的，可告复议机关。（7），权利人认为行政机关侵权的。（8），（9），（10），土地补偿有异议，先申请行政机关裁决，然后（11），超过两年对非法占地行为进行处罚违法，向人民法院起诉的，人民法院应当按照行政处罚法第二十九条第二款的规定处理。（已被发现，但持续弄虚作假的应该受理）第二十九条第一款“违法行为在二年内未被发现的，不再给予行政处罚。另有规定的除外。”第二十九条第二款“前款规定的期限，从违法行为发生之日起计算；违法行为有连续或者继续状态的，从行为终了之日计算。” -------------------- 5，《征收国有土地上房屋时应当对被征收人未确权登记的空地和院落单独予以补偿》([2012]行他字第16号)，来源：陈丹律师 6，《中华人民共和国现行法律大全：233部法+424条条例（2017年10月版）》来源：法律籍汇基本法都在 7，《农村土地承包法修正案(草案)》，来源：圣运律师，期待正式出台，出台后准备更新文中：（1），耕地承包期届满后再延长三十年（2），草案删除了现行法律中关于承包方全家迁入设区的市，转为非农业户口的，应将承包地交回发包方的规定。 8，《中国庭审公开网》：来源：中国庭审公开网

财务报表的解读与分析

课程名称：《财务报表的解读与分析》课纲课程大纲/要点：一、阅读财务报表应具备的基础知识 1、会计记账的基础 2、谨慎性原则 3、重要性原则二、阅读报表的整体观念 1、财务报表不是一个“孤家寡人” 2、财务报表的“族” 3、“族”成员间的衔接关系 ?特殊项目 ?特殊数据 4、联动理念读报表 ?要学地道战——村与村，户与户，地道连成片！ 5、如何拆穿某些报表中的造假 ?报表的内在联系 ?报表的逻辑关系三、财务造假的基本原理 1、财务报表造假，追根溯源 ?资产=负债+（所有者权益+（收入－费用） 2、利润虚增或虚假的具体体现 3、资产负债表与利润表的联系 4、不要孤立的看报表 5、识别造价者的项目（资产、负债）偏好

四、报表中一些高风险项目的识别（部分）——案例 1、商誉：从海娜被扣说起 2、预计负债：温州跑路 3、应收账款：平安赔了3个亿！ 4、其他应收款：掀起你的盖头来 5、资产减值损失：中信银行业绩的大变脸 6、在建工程：一个财务上既爱又恨的项目 7、存货：销货退货为哪般？ ?中联重科 ?美特斯邦威 8、固定资产与折旧：钢铁企业离不开的毒品 ?宝钢 ?鞍钢 ?武钢 9、长期股权投资：绕不开的资本运作 ?海航 10、无形资产：除了地，其他都没有什么意思！ ?诺基亚的衰落 11、营业外收入：共和国的长子们无担当！ ?东航、南航，“赌”航油亏损 ?中石油大叫炼油业务亏损 12、支付的各项税费：吹牛皮是要上税的！ 13、经营活动产生的现金流量净额：是金子总会发光的！ ?现金流量表 14、其他应付款：一个甜饼罐！ ?企业小金库 15、预收账款：收入的风向标！ ?格力电器、茅台的收入已触及“天花板”