【摘 要】
【摘要】本文通過建立合理的指標(biāo)正向化轉(zhuǎn)換模型證明了曲線模型不適合做指標(biāo)正向化處理，然后用常用的熱平臺(tái)插補(bǔ)法對(duì)樣本缺失值進(jìn)行了填補(bǔ)，同時(shí)注意控制樣本指標(biāo)缺失率。最后基于上市電子企業(yè)對(duì)處理前后的指標(biāo)數(shù)據(jù)進(jìn)行了因子分析，并對(duì)排名結(jié)果進(jìn)行了對(duì)比分析，證實(shí)了對(duì)指標(biāo)數(shù)據(jù)合理地預(yù)處理后其評(píng)價(jià)結(jié)果更合理、客觀有效。
【關(guān)鍵詞】因子分析 數(shù)據(jù)處理 指標(biāo)正向化 缺失值
因子分析是目前國(guó)內(nèi)外進(jìn)行綜合評(píng)價(jià)的主要方法之一，也是多元統(tǒng)計(jì)分析中應(yīng)用較為廣泛的處理數(shù)據(jù)降維的方法。在實(shí)際應(yīng)用中主要是通過尋找多個(gè)指標(biāo)的少數(shù)獨(dú)立的、專業(yè)上有意義的公因子來探索解釋原多個(gè)指標(biāo)對(duì)個(gè)體特征描述的關(guān)系。
