DreamBlooms/HansPub-15000-to-45000 huggingface dataset:
system: [SYSTEM]

user: 1. 绪论 语言是人类最重要的交际和思维工具，新构式是社会发展的集中体现，研究现代汉语新构式有助于把握语言生活状况和汉语语言面貌。语言中新构式的大量涌现是社会嬗变和语言自身发展相结合的产物。克罗夫特(2008) [ 1 ] 认为，语言是社会认知的核心特征，作为一种规约化的协作工具，它能解决交际中的协作问题。田海龙、赵芃(2017) [ 2 ] 认为，客观现实世界的新特征引发了许多话语方面的变化，并形成当代公共话语的一些新特征。这些话语方面的变化以及这个时代的话语特征，是由发生在这个社会实实在在的变化所引起。因而，任何对这些话语特征的研究，都需要重视引起这些语言变体的社会变化。自20世纪90年代以来汉语界对新构式的研究主要集中于从语言内部结构进行研究，即对新构式的形式、构成方式的关注。对“行走的X”构式的研究主要集中于该构式中产生的隐喻现象，认为该构式主要在隐喻上集中产生了“人”的含义。前人研究未关注到“行走的X”构式中的去范畴化现象，也未结合社会性从认知机制层面对该构式进行研究。 随着网络语言的飞速发展，网络语言不断推陈出新，“行走的CD”“行走的图书馆”“行走的ATM”“行走的厨房”等新表达不断在微信、微博等社交网络平台被人们频繁使用，甚至进入了《人民日报》等主流媒体。这些表达的使用频率越来越高、传播速度越来越快、范围越来越广，已进入了人们的视野和生活。 本文从认知语言学与社会语言学视角，基于动态范畴化理论的去范畴化理论，将概念整合、构式压制、隐转喻理论以及语言社会性结合在一起，尝试建立整合–压制–隐转喻–社会性模型(Coercion- Blending-Coercion-Metaphor & Metonymy + Sociality Model简称BCM + 模型)，详细探究“行走的X”构式的语言变异现象，并基于BCM + 模型对该构式的去范畴化过程进行了详细描述。
system: [SYSTEM]

user: 2. 去范畴化 霍珀和汤普森(Hopper， 1984; Thompson， 1984) [ 3 ] 提出“去范畴化”这一概念，主要用来解释词范畴属性的动态性。刘正光(2006) [ 4 ] 将这一概念引人到汉语词类范畴研究中，学界对这一理论的关注度越来越高，研究成果丰富。刘正光(2005) [ 5 ] 首先将其称为非范畴化，并将其定义为语言研究层次上的、在一定的条件下范畴成员逐渐失去范畴中典型特征的过程和认识方法层次上的一种思维创新方式和认知过程。李小飞、范振强(2010) [ 6 ] 结合具身哲学对范畴边界的模糊性进行了阐述，认为范畴没有固定的、明确的边界，随着新事物的出现，其范围可以扩大。王天翼(2017) [ 7 ] 将其称为去范畴化并将其定义为范畴内部成员属性减少，使范畴成员从中心向边缘或范畴外部方向移变。 语言“去范畴化”理论是语言范畴研究的一种新视角。语言层面上，“去范畴化”指在一定条件下范畴成员逐渐丧失范畴属性特征的过程；而认知层面上的“去范畴化”实际是一种思维创新方式和认知过程。 去范畴是动态范畴过程中的一个阶段，它表示范畴的典型成员会丢失其某些原始属性或添加一些异构属性，然后从典型成员更改为非典型成员，并出现“边缘化”现象。比如，“行走的图书馆”构式中，“图书馆”代表移动展览和书籍传播，而不是作为图书馆的这一原型含义。这个变化过程可以看作是去范畴化过程 鉴于“行走的X”构式中产生了去范畴化现象，为对此现象进行解释，本文建立BCM + 模型解释其认知机制。
system: [SYSTEM]

user: 3. BCM + 模型 3.1. 社会性 语言学家拉波夫早在1970年代就反对“社会语言学”一词，并认为“语言学”本身就是“社会语言学”，因为如果忽视语言的社会层面因素和变体就无法进行语言研究。哈德(Harder， 1999) [ 8 ] 认为，社会互动是语言和认知环境中最重要的部分，并强调社会事实应作为一种特定的本体论水平，明确地纳入认知语言学的世界观。郭松，田海龙(2011) [ 9 ] 认为，社会语言学旨在探索语言与社会之间的关系。通过研究语言结构和社会语境之间的相互作用，达到了揭示语言本质的目的。王天翼，王寅(2012) [ 10 ] 认为社会语言学主要基于社会和语言之间的关系。在此前提下，扩展了许多特定内容，例如：语言的社会功能，人际交往，区域/社会范式，社会身份以及表中的其他内容可以视为主线的产物。田海龙(2011) [ 9 ] 认为，作为社会语言学最重要的分支，以拉波夫、特鲁吉尔为代表的社会方言学派主要考察语言变异与社会因素之间的关系，研究对象是人们在日常生活中所说的言语，核心问题是因阶级、职业、年龄和性别等社会变量而形成的语言变异。苏金智(2019) [ 11 ] 认为，任何语言都不是整齐划一的统一体，语言根据使用地点、时间和环境的不同而发生变化。 随着信息时代网络的飞速发展，网络语言也逐渐被认为是语言变体的一种。语言变体的出现就带有语言社会性的原因，所以对语言变体的研究就离不开对语言的社会性的讨论。汪磊(2017) [ 12 ] 认为，从语言学的角度来审视，网络语言并不是一种全新的、与现代汉语并行并用的语言，而是日常语言的一种网络变体，它离不开通用的汉语、汉字而存在。网络语言作为语言变异的一种，已经逐渐进入到对语言的社会性的研究领域。苏晓军(2009) [ 13 ] 认为，要真正理解语言的认知运作我们就不能忽视语言的文化背景。向明友(2018) [ 14 ] 认为，语言的社会性是不可否认的。因此，语言的研究不能脱离社会性结合语言的社会性，本文对“行走的X”构式的研究探究了语言背后的社会现象。因此，对“行走的X”构式的研究使我们对诞生这个表达和这个表达背后的社会因素进行探究，从而进一步挖掘社会现实对于人们的认知，认知对于语言的决定作用，即认知语言学“现实–认知–语言”的根本原理。本文的研究既可揭示汉民族诞生“行走的X”构式的认知规律，发现其在语法、语义、语用方面的特点，为现代汉语新构式研究提供新思路，也有利于探索汉民族认知世界的方式和范畴化、概念化的能力，具有一定的社会价值。 3.2. 基于BCM + 模型的案例分析 通过研究，我们发现，使用单独的构式压制、概念整合、隐转喻和去范畴化理论无法解释“行走的X”构式的认知机制和语法、语义、语用特点。所以我们建立BCM + 模型来对“行走的X”构式进行分析。 图1. BCM + 模型 图1显示了BCM + 模型是如何运作的：C指构式压制，B代表概念整合理论，M代表隐喻或转喻。圆环是指整个构式的去范畴过程。在这个构式中，“行走”一词在构式压制的作用下产生了去范畴化现象，构式中的名词或名词短语在隐喻或转喻的作用下产生了去范畴化现象，接下来整个构式，结合“行走”和构式中的名词或名词短语的去范畴化现象，以及结合概念整合理论的作用，在整个BCM + 模型下得到了新的含义。 图1表示，在现实即社会文化和网络环境，对人们的认知产生了影响，即对一些惯用的表达产生了不同含义的理解，之后在认知的作用下，通过对含义变化的理解，诞生产出许多具有新含义的新表达。 基于以上的BCM + 模型的阐释，我们用以下案例进行具体分析。 1) 展交会将设立“一带一路”国际交流展区，利用自贸区便利优势，充分挖掘“一带一路”沿线国家及地区资源，引入“行走的画笔——中国画家非洲采风作品展”“不朽的城雕——欧洲文化之都城市雕塑摄影艺术展”“俄罗斯文化风情展”等异域风情的艺术展示和国家特色文创产品及旅游商品、工艺品、创意家居、特色美食等内容。 该案例的诞生处于“一带一路”的大环境背景，是来自第七届天津滨海国际文化创意展交会的相关新闻报道。作为促进文化产业发展的重要平台，第七届天津滨海国际文化创意展交会于2017年9月24日在天津未来科技城渤龙湖创意街区圆满落幕。本届展交会由中共天津市委宣传部、天津市文化广播影视局、天津市滨海新区人民政府共同主办。展会以“助力京津冀丝路添精彩”为主题，在近2万平方米的六大展区中，聚集了新浪、豆瓣网、永新华韵、国际版画藏书票馆等400多家国内外知名文化企业和品牌参会。在“一带一路”的国家战略背景下，该展交会特别注重打造京津冀文化协同发展战略平台，形成京津冀三地资源共享、文化共兴的新局面。并设置“一带一路”国际交流展区打通京津冀文化产业与国际交流合作的渠道和途径，增强京津冀文化在国际上的知名度和影响力。 基于以上社会背景，“行走的画笔”油然而生，指的是中国画家非洲采风作品展。在“行走的画笔”这个构式中，“行走”和“画笔”都产生了去范畴化现象。“画笔”在该构式中的含义远离其原型含义“绘画用的笔”，其含义去范畴为中国画家非洲收藏作品展。“行走”一词也不只是原本的步行的原型含义，而是指向公众传播绘画和非洲文化这个含义。 “行走的画笔”之所以能够诞生出上述的去范畴化现象，我们用BCM + 模型可以其认知机制。其中基于语言的社会性，在“一带一路”的大时代背景下，诞生出了“行走的画笔”这一表达，其次在隐转喻的作用下，“画笔”一词不再指具体拿来画画使用的笔，而是指画展。在构式压制的作用下，“行走”一词也远离其原型含义“步行、前进”，含义转为宣传文化。最后在概念整合理论的作用下，“行走”和“画笔”合起来诞生了“宣传文化的画展”的含义，而且诞生出画展宣传、传播的画作很好的新创含义。 基于“现实–认知–语言”的理念，“行走的画笔”构式首先来自于社会背景，即现实，继而在人脑中形成相关认知，即将“行走”和“画笔”各自诞生出新含义，最后通过语言的形式进行产出。
system: [SYSTEM]

user: 5. 结语 本文从认知语言学与社会语言学视角，基于动态范畴化理论的去范畴化理论，将概念整合、构式压制、隐转喻理论以及语言社会性进行结合，建立BCM + 模型对“行走的X”构式的认知机制进行解释，并佐以例句进行解释定量分析，发现该构式以及构式中的“行走”和“X”都在BCM + 模型的作用下，产生了去范畴化现象。 本文将当前热点的动态范畴化理论与流行构式进行结合，将动态范畴化理论应用于对流行构式的分析实践之中，对动态范畴化理论进行进一步拓展与延伸，具有一定的理论意义。 本文首次将认知语言学中认知构式压制、概念整合理论和隐转喻结合起来，建立了BCM + 模型，并以此为理论框架从全新的角度分析了“行走的X”构式形成的认知机制，为其提供更合理的解释。我们知道，认知语言学与构式语法处于目前国内外语言学理论的前沿，因此，本研究也具有一定的领先性。
system: [SYSTEM]

user: 摘 要 本文共采用了四种缺失值处理方案进行缺失值处理，并根据六种机器学习算法分析比较出了这四种缺失值处理方案的优劣程度。对于每一种机器学习算法，本文都给出了为防止算法模型过拟合所应采取的措施，并通过比较各算法预测结果的F1值，筛选出合适的算法模型作为Stacking集成学习算法的初级学习器，然后选取逻辑回归算法为该集成学习算法的次级学习器。最终，通过调节逻辑回归算法的参数得到精度高、泛化能力强的基于妊娠期糖尿病患病风险预测问题的Stacking集成学习算法模型。 关键词 :KNN，MLPC，GBDT，随机森林，SVM，朴素贝叶斯，Stacking Copyright © 2020 by author(s) and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY 4.0). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
system: [SYSTEM]

user: 1. 引言 2017年国家二孩政策全面放开后，随着高龄、前次妊娠糖尿病史的妇女怀孕，妊娠糖尿病的发病率进一步增加，至此，妊娠糖尿病已经成为孕期最常见的并发症之一，形势极其严峻。所以，通过妊娠糖尿病的早筛查、早发现、早干预，减缓、阻止妊娠糖尿病的发生和发展具有重要的意义。本文利用天池精准医疗大赛复赛提供的数据集，对数据集中体检者的各项体检项目指标进行分析，并运用若干种机器学习算法进行结果的分析与比较，最终得到预测精准度颇高的Stacking集成学习算法模型。
system: [SYSTEM]

user: 2. 数据处理 2.1. 数据归一化 由于不同评价指标具有不同的量纲，这样会影响到数据分析的结果，为了消除指标之间量纲的影响，需要进行数据归一化处理，使各指标处于同一数量级，方便进行对比评价。本文采用离差标准化，即根据 x * = x − min max − min (1) 对原始数据进行归一化处理 [ 1 ]。 2.2. 冗余数据清洗 去掉id、孕前身高和体重特征。 2.3. 缺失值处理 由于样本数量较小，且缺失值占比较大。各特征中缺失值所占比例(见图1)。若删除全部缺失值则会导致样本数量过小而无法进行数据分析与建模。故此次需要对缺失值进行填补。为比较不同处理方法对预测结果的影响，将分别采取以下方案进行预测精度的对比。 图1. 标准试验系统结果曲线 方案一：随机森林填补缺失值 [ 2 ] 由于样本缺失较多，完整特征比较少，少数完整特征难以估计整体数据分布。因此，采用遍历所有特征的方式，从缺失值最少的特征开始填补(需填补缺失值较少的特征所需要的准确信息也较少)。填补一个特征时，其它特征用中位数暂时代替，每完成一次预测，就将预测值放回到原本的特征矩阵中。 方案二：KNN填补缺失值 将样本数据做归一化处理之后，进行k近邻填补，用相邻样本的中位数填补缺失值。 方案三：不做处理(将缺失值替换为−1) 方案四：分特征处理缺失值 缺失值比例大于10%的特征不做处理(将缺失值替换为−1)；缺失值比例小于10%特征用中位数填充。 2.4. 异常值剔除 根据拉以达准则，剔除所有特征中标准差在 ( − 3 δ ， 3 δ ) 之外的所有样本数据 [ 3 ]。 2.5. 相关性检验 相关系数 r 的绝对值大小表示两个指标之间的相关强度，为了定量分析两个指标之间的关系，可以通过计算相关系数来进行分析。相关系数 r 的计算公式如下：其中 x ， y 为任意两个指标。 r = ∑ i = 1 850 ( x i − x ¯ ) ( y i − y ¯ ) ∑ i = 1 850 ( x i − x ¯ ) 2 ∑ i = 1 850 ( y i − y ¯ ) 2 (2) 相关系数 r 的绝对值大小表示两个指标之间的相关强度，具体关系如下表1： Table 1 Correlation intensity tabl 0.7 < | r | < 1 0.4 < | r | < 0.7 0.2 < | r | < 0.4 | r | < 0.2 高度相关 中等相关 低度相关 极低相关 表1. 相关强度表 根据上述相关系数公式，得到相关性最高的10个指标间的相关性强度(见图2)。从图2中可以看出，除对角线是自相关外，大部分指标之间都极低相关，个别低度相关。 图2. 部分指标间相关系数图
system: [SYSTEM]

user: 3. 特征选择 3.1. 去掉方差较小的特征 方差阈值是特征选择的一个简单方法，即去掉那些方差没有达到阈值的特征 [ 4 ]。 3.2. 单变量特征选择 单变量特征提取的原理是分别计算每个特征的某个统计指标，根据该指标来选取特征。本文选择根据卡方统计量排名前K个的特征。通过卡方检验得到的特征之间是最可能独立的随机变量，因此这些特征的区分度很高。
system: [SYSTEM]

user: 5. 结论 1) 通过对比分析四种不同的缺失值处理方案，得到了适合于解决该问题数据缺失值的处理方案，即用分特征的方案处理，将缺失值比例大于10%的特征缺失值替换为−1，缺失值比例小于10%特征用中位数填充，得到的处理效果最好。 2) 本文以倾向于提高模型的泛化能力为目标，对于每一种机器学习算法，均根据算法本身的特点分别采用了适合于各自算法的避免过拟合的方法。并且通过对图像和数据的分析筛选出了能较好预测出该问题结果的算法模型，为Stacking集成学习算法做准备。 3) 以KNN、MLPC、GBDT、随机森林、SVM等算法作为初级学习器，以逻辑回归算法作为次级处理器的Stacking集成学习算法模型通过适当调整逻辑回归模型的参数，最终使得基于妊娠期糖尿病预测问题的Stacking集成学习算法模型在保证模型具有较强泛化能力的条件下进一步提升了糖尿病患病预测结果的可靠性。
system: [SYSTEM]

user: 摘 要 本文以杭州市中小学教师为调查群体，旨在调查当前该群体的压力现状，研究有效减压措施。首先，我们以简单随机抽样获得调查数据，通过文字和图表对基本信息和基本情况进行描述性分析，接着我们对受压现状和压力影响因素进行关联规则挖掘、对压力程度和来源进行列联表分析，寻找彼此相关性。再次，我们利用主成分分析对影响因素进行降维，用层次分析确定因素权值，对压力影响因素进行分析，通过二元Logistic回归模型对“教师是否产生倦怠情绪”进行回归分析，最后研究压力因素对教师满意度的影响，根据各因素权重研究相关减压措施。 关键词 :描述性分析，关联规则挖掘，主成分分析，层次分析，二元Logistic回归 Copyright © 2020 by author(s) and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY 4.0). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
system: [SYSTEM]

user: 1. 引言 自20世纪70年代以来，教师压力 [ 1 ] 日益受到全世界教育界的重视，教师压力过大产生的教师职业倦怠 [ 2 ] 等等问题，会给教育带来不良影响。因此，缓解教师压力、减轻教师职业负担已成为一个迫切需要解决的问题。 杭州地区具有优秀的教学质量，浓厚的学习氛围以及丰富的教学资源，教师在这个城市的人口组成中占有相当一部分比重，因此我们选择对杭州范围内的中小学教师就各方面压力 [ 3 ] (学校、学生、家长方面及社会家庭、个人方面)展开调查。基于层次分析法和因子分析法对各方面的受压指数来综合分析教师总体的压力指数，从而得出当前教师受压状况以及对教师压力影响最大的多个因素，以此来研究教师减负减压的方案与策略。
system: [SYSTEM]

user: 2. 样本量的确定 为了估算需要的样本容量，我们通过预调查获取杭州市中小学教师的压力现状。我们将教师的压力程度从没有压力到压力非常大，给予0~100分的范围 [ 4 ]。计算出样本均值 x ¯ = 76.28 ，样本方差s 2 = 2056.17，我们要求估计的相对误差不超过5%，即r ≤ 0.05，假定置信度为95%，即α = 0.05，此时t的统计量为1.96，极限抽样误差 e = r × x ¯ = 3.814 ，初始样本容量计算为： N 1 = t 2 s 2 e 2 = t 2 s 2 r 2 x ¯ 2 = 543 再根据杭州教师人数 x = 72000 ，修正总体大小： N 2 = N 1 x x + N 1 = 543 × 72000 72000 + 543 = 539 根据预计问卷有效回答率r = 70%，进行最后调整，确定最终样本容量N： N = N 2 r = 543 85 % = 674 通过以上的调整计算，初步得到 N = 647 ，由于初步扩大样本容量有助于减少误差，为了进一步保证估计的精确度，我们最后确定样本容量为700。
system: [SYSTEM]

user: 3. 教师压力影响因素调查结果分析 3.1. 基于主成分分析的影响因素降维 本文主要研究如下9种影响因素对教师压力状况的影响(为方便，后文将用 X n ( n = 1 ， 2 ， ⋯ ， n ) 代替各影响因素)：其中 X 1 为学生成绩， X 2 为强制性教学任务， X 3 为家长干涉教学， X 4 为家长期望， X 5 学生身心健康， X 6 为经济压力， X 7 为教师技能提升， X 8 为同事间竞争， X 9 为家庭与工作的平衡。 Step 1：取样适当性检验 Table 1 The test of KMO and Bartle Kaiser-Meyer-Olkin检验 0.853 Bartlett的球形度检验 近似卡方值 1925.708 自由度 36 显著性p 0.000 表1. KMO和Bartlet的检验 数据进行标准化处理后的Bartlett球型检验的显著性见表1为0.000，因此可认为相关系数矩阵与单位阵有显著差异。同时KMO值为0.853 > 0.7，根据KMO的检验标准可知，此数据适合因子分析的程度为“适合”，这说明本次调查的变量可进行主成分分析。 Step 2：提取因子 [ 5 ] Table 2 Explanation table of total variance of principal component analysi 组件 特征值 初始特征值 方差百分比 累积% 特征值 旋转载荷平方 和方差百分比 累积% 1 4.229 46.990 46.990 2.119 23.505 23.505 2 0.969 10.771 57.761 1.838 20.424 43.928 3 0.906 10.071 67.832 1.752 19.467 63.395 4 0.759 8.436 76.268 1.159 12.873 76.268 5 0.608 6.752 83.020 6 0.528 5.871 88.891 7 0.357 3.969 92.860 8 0.351 3.895 96.755 9 0.292 3.245 100.000 表2. 主成分分析总方差解释表 由表2可知提取前4个显著性因子的累计方差贡献率达到76.268%，超过75%。因此可利用4个因子基本反映大部分指标信息，即代替原来的9个指标。 Step 3：对各个因子进行分析 Table 3 Load matrix after rotatio 项目 0.835* 0.170 0.193 0.082 0.456 0.388 0.157 0.354* 0.176 0.073 0.133 0.939* 0.771* 0.344 0.124 0.189 0.543 0.063 0.675* 0.206 0.255 0.154 0.824* 0.041 0.222 0.803* 0.145 0.169 0.406 0.767* 0.219 -0.087 -0.106 0.525 0.673* 0.172 表3. 旋转后的荷载矩阵 由表3分析得第一个因子与因素 X 1 、 X 5 密切相关，归为成绩因素 Y 1 ；第二个因子与因素 X 7 、 X 8 密切相关，归为发展因素 Y 2 ；第三个因子与因素 X 5 、 X 6 、 X 9 密切相关，归为心理因素 Y 3 ；第四个因子与因素 X 2 、 X 3 密切相关，归为外部干涉因素 Y 4 。 3.2. 基于层次分析确定因素权值 依照前述所得四个因子的旋转载荷平方和方差百分比，我们确定了准则层对目标层的判断矩阵如下： A = ( 1 2 3 4 1 2 1 1 2 1 3 1 1 2 1 4 1 2 1 2 1 ) 并且利用MATLAB对模型进行求解分析出准则层各因子所占权重见表4： Table 4 The weight of each factor in the criterion layer of AH 因子 成绩因Y 1 因子Y 2 成绩因Y 3 因子Y 4 权重 0.480 0.216 0.196 0.108 表4. 层次分析法准则层各因子权值表 并且对所得结论进行一致性检验，得到检验值 C R = 0.0077 < 0.10 ，说明通过检验，可以将A的最大特征根对应的特征向量作为权向量。同样地，我们也对方案层到准则层也建立判断矩阵，得到 Y n ( n = 1 ， 2 ， 3 ， 4 ) 的表达式为： { Y 1 = 0.60 X 1 + 0.40 X 4 Y 2 = 0.52 X 7 + 0.48 X 8 Y 3 = 0.31 X 5 + 0.38 X 6 + 0.31 X 9 Y 4 = 0.27 X 2 + 0.73 X 3 本文定义，量表总得分 Z = 0.480 Y 1 + 0.216 Y 2 + 0.196 Y 3 + 0.108 Y 4 ，各影响因子的评价值 Y n = Y n 权 值 × Y n 得 分 Z ， n = 1 ， 2 ， 3 ， 4 。其中，评价值越接近1表明影响程度越大，越接近0表示影响程度越小。
system: [SYSTEM]

user: 4. 基于二元Logistic回归对压力与职业倦怠的研究 4.1. 模型的选取与变量的选取 考虑到后期模型建立的方便与分析的准确，我们在前期对众自变量与是否倦怠情绪进行列联分析，从而挑选出与因变量相关显著的因子作为本次回归模型的自变量，整理得到下表： Table 5 Pearson chi square test of factors and burnou 自变量 皮尔逊卡方值 皮尔逊卡方p值 显著性结果 性别(T 1 ) 0.271 0.603 不显著 教龄(T 2 ) 50.550 0.000 显著 职称(T 3 ) 8.100 0.064 不显著 平均工资(T 4 ) 8.406 0.058 不显著 学段(T 6 ) 10.105 0.006 显著 学校位置(T 7 ) 40.207 0.000 显著 授课人数(T 8 ) 3.697 0.296 不显著 周课时数(T 9 ) 29.576 0.000 显著 培训时数(T 10 ) 23.835 0.000 显著 表5. 各因素与倦怠情绪的皮尔逊卡方检验表 我们将表5中显著的因素设定为自变量，并且记因变量和自变量为(见图1)： 图1. 因变量与自变量对应图 4.2. 模型的建立与求解 为了确保模型自变量选取的可靠性，我们使用了前进法选逐一选取有效变量，来确保变量对于预测结果的有效性，有效保证预测结果。通过软件运行得到结果(下表只保留最终结果)： Table 6 Variables in equation 教龄 B S.E. Wald df Sig. Exp(B) 步骤5 a 教龄(1) 45.323 4 0.000 教龄(2) −1.020 0.248 16.996 1 0.000 0.360 教龄(3) −0.540 0.314 2.965 1 0.085 0.583 教龄(4) 0.339 0.342 0.981 1 0.322 1.403 学段 −2.004 0.382 27.484 1 0.000 0.135 学段(1) 16.089 2 0.000 学段(2) −1.088 0.294 13.666 1 0.000 0.337 学校位置 −0.210 0.266 0.622 1 0.430 0.810 学校位置(1) 49.611 2 0.000 学校位置(2) −1.416 0.316 20.037 1 0.000 0.243 周课时数 −2.090 0.297 49.422 1 0.000 0.124 周课时数(1) 44.022 3 0.000 周课时数(2) −0.831 0.375 4.920 1 0.027 0.436 周课时数(3) 0.347 0.334 1.080 1 0.299 1.415 培训时长 1.479 0.428 11.946 1 0.001 4.386 培训时长(1) 23.222 4 0.000 培训时长(2) −20.473 15，191.407 0.000 1 0.999 0.000 培训时长(3) −21.295 15，191.407 0.000 1 0.999 0.000 培训时长(4) −21.630 15，191.407 0.000 1 0.999 0.000 常数 −21.637 15，191.407 0.000 1 0.999 0.000 表6. 方程中的变量 由表6我们通过观察最终结果可以发现五个自变量的Wald检验p值均小于0.05，通过显著性检验，故我们得到以下回归方程：公式设定为： ln ( p 1 − p ) = 23.32 − 1.02 X 11 − 0.54 X 12 + 0.34 X 13 − 2.00 X 14 − 1.09 X 21 − 0.21 X 22 − 1.42 X 31                               − 2.09 X 32 − 0.83 X 41 + 0.35 X 42 + 1.48 X 43 − 20.47 X 51 − 21.30 X 52 − 21.63 X 53 − 21.64 X 54 4.3. 模型的应用 通过上述建立的模型，我们可以用来预测不同教师群体是否产生过职业倦怠，从而进一步分析哪些特征人群更容易产生职业倦怠，从而能更加具有针对性地提出意见和建议帮助教师群体减少职业倦怠的情况. 在上述模型中，我们可以通过确定自变量：教龄、学段、学校位置、周课时数以及培训时长来确定人群特征，从而得到相应的产生职业倦怠的概率。下面我们以几类比较典型的教师群体为预测目标进行回归分析。模拟结果整理表格如下： Table 7 Burnout rate of typical teacher 情况 教龄 所教学段 学校位置 课时(节) 培训时长 职业倦怠率 A 0~5 初中 农村 14 96 62.8% B 0~5 初中 城市 14 96 46.3% C 0~5 小学 农村 14 96 41.2% D 10~15 初中 农村 12 60 87.1% E 5~10 高中 城市 17 120 28.8% 表7. 典型教师的职业倦怠率 由表7综合分析可知，对于工作量较小但是资历较老的老教师而言，由于工作内容的简单和繁复，更容易发生职业倦怠的情况。对于工作量极大、生活在城市、有一定教龄的成熟教师来说反而不容易出现职业倦怠。这一现象也说明了适当的工作量和压力反而能降低教师的职业倦怠情况，与实际情况贴合。
system: [SYSTEM]

user: 5. 建议 5.1. 经济方面 本文提出全面提高广大教师的教龄津贴，从之前的3元、5元、7元、到10元封顶的教龄津贴数量增长到随着教龄每增长一年，教龄津贴提高10元，即意味着教龄10年的教师可领到每月100元的教龄津贴，教龄30年的教师则每月可以领到300元的教龄津贴。这对广大教师工资停留在4000以下的教师是一个不小的数目。 5.2. 绩效方面 改变“唯升学率、分数论’评价体制 [ 6 ]，坚持过程评价与结果评价相结合，教育教学评价体系科学与否直接关系到教师的工作积极性。教师教学劳动得不到客观、公正的评价工作缺乏成就感。成绩与学生自身因素也有关系，分数、升学率不能完全客观地反映教师的付出，教师品格、精神对学生的影响也无法量化，数字化评价方法容易挫伤教师积极性。故要探索新的评价体系，把过程评价与结果评价相结合，结合教师教学态度课堂表现“综合评价”以减少教师挫败感。 5.3. 教师个人方面 端正教育态度，减少功利性从教。当工作本身不能激发个体的积极性时，外在激励往往不会持续下去，但是工作环境、制度安排等却往往给员工带来不满意，不满情绪又会对工作热情产生反作用。 学会自我减压，调节负面情绪。多做科学研究，多进行学术交流，明确自身定位，从现实出发，提高业务素质 [ 7 ]，为自己树立职业理想，并按既定目标不断努力。 合理表达诉求，积极谏言献策。积极纳言献策，于学校还是个人，良好的沟通文化，促进问题的解决，对校方和员工双方有利。 5.4. 社会地位 提高教师社会地位 [ 8 ]，营造宽容的社会舆论环境，让教师感受到职业的尊严。教育是民族振兴的基石，社会对教师的高期待可以理解但要理性，教师也是普通人不是神，也有不完美的地方。提高教师的社会地位刻不容缓。
system: [SYSTEM]

user: 6. 结束语 通过本次研究，我们借助主成分分析法归纳了对于杭州市中小学教师来说主要的几大压力来源，同时也对由此产生的职业懈怠情绪进行分析，得到各类型教师人群其产生职业情绪的可能性，为后续针对性建议的提出提供重要依据。
system: [SYSTEM]

user: 摘 要 近年来，我国政府先后出台多项政策促进文化与旅游相结合以深化其体制改革，科学衡量各区域的文旅产业竞争力也随之成为研究的热点。本文从旅游产业竞争力、旅游资源竞争力、文化竞争力、城市环境设施竞争力、人才竞争力、资本竞争力、开放竞争力七个方面选取27项指标构建城市文化旅游竞争力评价体系，并运用因子分析法定量评价河北省11个城市的文化旅游综合竞争力，最后根据竞争力强度将11个城市划分为三个等级。在此基础上进行分析评价，同时提出增强城市文化旅游业竞争力的举措。 关键词 :城市文化旅游业竞争力，因子分析，河北省 Copyright © 2020 by author(s) and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY 4.0). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
system: [SYSTEM]

user: 1. 引言 进入21世纪以来，全球经济经历着深刻变革，发展旅游业已经是世界经济发展的重要趋势之一。在十三届全国人大一次会议上审议通过的国务院机构改革方案中，明确指出旅游管理体制发生重大变化：将旅游局和文化部合并组建文化和旅游部。文化与旅游融合就是要转变过去只把旅游业定位成经济性产业的思路，改变景区开发过度商业化的发展模式，逐渐突出旅游业的文化属性，这是旅游业性质与功能的一次重新定位，而河北省作为我国地势地貌最齐全的省份，其先天的旅游条件尤为优越。因此，研究河北省旅游业发展水平可以为我国旅游事业的发展提供依据，其中研究城市文化旅游业竞争力状况显得更为重要。
system: [SYSTEM]

user: 2. 文献综述 关于旅游业竞争力的研究，国外学者对其关注较早，早在1986年Haahti A.J.就制定了评测芬兰旅游竞争力的评价指标体系，为芬兰旅游业的发展做出了不可磨灭的贡献 [ 1 ]。1990年Krohn U.和Ahmed Z.探究了美国的旅游国际竞争力下降的原因，并分析出其下降的原因，最后为政府提出了一系列的应对措施 [ 2 ]。2000年Uysal M.等人以佛吉尼亚和其它州的旅游数据为研究对象，将“直觉地图”理论用于旅游竞争力分析，分析出了佛吉尼亚作为旅游地区的优势和劣势 [ 3 ]。2019 年Xu J.采用钻石模型，从生产要素，需求条件，配套产业，产业战略，政府和机遇六个方面分析中亚五个国家的旅游竞争力，提出如何提高旅游产品的文化吸引力 [ 4 ]。 国内关于旅游业竞争力研究的代表也有很多，2000年郭鲁芳从实力、潜力和未来发展方面对国际旅游竞争力进行评价，不仅体现了中国旅游市场过去和现在的国际竞争力，更挖掘出我国旅游竞争潜力 [ 5 ]。2009年李雪等人以山东半岛城市群为研究区域，对2005~2020年整个区域及其内陆城市的旅游竞争力趋势进行了模拟和分析。结果表明，加强旅游业的综合发展和区域组合是提升该地区旅游竞争力的重要手段 [ 6 ]。2015年刘中艳和罗琼搜集了2011和2012两年的湖南省旅游竞争力数据建立旅游竞争力测度的指标体系，运用灰色关联分析模型进行评测，提出了提升旅游竞争力的相应措施和建议 [ 7 ]。
system: [SYSTEM]

user: 3. 研究目的及意义 本文研究目的是在国家当前高度重视发展文化和旅游产业的背景下，促进河北省文化与旅游产业的深度融合，发现目前河北省旅游业的优势和不足，定量分析河北省各城市的文化旅游业竞争力水平，通过对河北省城市文化旅游业竞争力在全省排名的分析，发掘河北省文化旅游产业中的“短板”，为旅游业接下来的发展提供方向，从而促进河北省文化旅游业快速、稳定、持续的发展。
system: [SYSTEM]

user: 4. 城市文化旅游业竞争力评价体系 4.1. 指标选取 文化旅游业竞争力的强弱是受环境、经济、资源等诸多影响因素共同作用产生的结果。虽然到目前为止对旅游业竞争力的研究不下少数，但就目前实证研究的情况来看，很少有研究是在考虑文化和旅游双层因素建立指标体系来衡量文旅产业竞争力水平。因此，在梳理和回顾了相关文献的基础上，本文遵循科学性、层次性、系统性以及代表性的原则构建了河北省文化旅游竞争力评价指标体系，从旅游产业竞争力，旅游资源竞争力，文化竞争力，城市环境设施竞争力，人才竞争力，资本竞争力，开放竞争力这七个维度出发，共选取了27个指标全面系统地对河北省11个城市的文化旅游产业竞争力进行比较分析。其中旅游产业竞争力层面包括接待旅游总人数、旅游总收入、接待入境旅游人数、旅游外汇收入4个指标。它反映了河北省旅游市场的规模，是衡量一个国家或地区旅游发展水平的重要标志。旅游资源竞争力层面包括A级以上旅游景区、国家级风景名胜区、国家级自然保护区3个指标，主要体现了地区的旅游资源丰富度。文化竞争力层面包括文化站数、文化馆数、公共图书馆数、国家级历史文化名城、博物馆数5个指标，反映了河北省各市的文化设施发展水平。城市环境设施竞争力层面包括，空气质量达标天数、森林覆盖率、医疗卫生机构数、常住人口城镇化率、机场旅客吞吐量、旅客运输周转量6个指标，代表了各市的基础设施建设情况和生态环境现状。人才竞争力层面包括普通高等学校数、在校大学生数、人口自然增长率、教育经费4个指标，是该地区最核心、最长久的竞争力体现。资本竞争力层面包括地区生产总值、社会固定资产投资增长率、居民可支配收入3个指标，反映了该地区的整体经济实力。开放竞争力层面包括进出口总额、外商投资金额2个指标，反映的是地区经济对外开放的程度，是影响入境旅游发展水平的重要因素 [ 8 ]。 4.2. 构建指标体系的创新 虽然2关于旅游竞争力评价方面的研究成果国内外已有很多，但是目前研究中很少涉及构建评价河北省旅游竞争力指标体系时考虑加入文化层面的指标。本文是在综合先前并具有较高说服力研究成果的基础上，进一步考虑文化因素对旅游竞争力的影响来构建评价体系。 综上，河北省文化旅游业竞争力评价体系具体内容如表1所示： Table 1 Cultural tourism competitiveness evaluation index system of Hebei provinc 河北省文化旅游业竞争力 旅游产业竞争力 接待旅游总人数(万人次) 旅游总收入(亿元) 接待入境旅游人数(万人次) 旅游外汇收入(万美元) 旅游资源竞争力 A级以上旅游景区数(个) 国家级风景名胜区数(个) 国家级自然保护区数(个) 文化竞争力 文化站数(个) 文化馆数(个) 公共图书馆数(个) 国家级历史文化名城 博物馆数(个) 城市环境及设施竞争力 空气质量达标天数(天) 森林覆盖率 医疗卫生机构数(个) 常住人口城镇化率 机场旅客吞吐量(万人次) 旅客运输周转量(亿人公里) 人才竞争力 普通高等学校数(个) 在校大学生数(人) 人口自然增长率 教育经费(亿元) 资本竞争力 地区生产总值(亿元) 社会固定资产投资增长率 居民可支配收入(元) 开放竞争力 进出口总额(亿元) 外商投资金额(亿美元) 表1. 河北省文化旅游业竞争力评价指标体系 4.3. 部分指标含义说明 接待旅游总人数：包括接待国内旅游人数和接待入境旅游人数，是二者之和。 旅游总收入：是指在一定时期内各市向全体游客提供旅游产品及相关服务，付出对应劳务所取得所有收入的总计。 文化站数：是指向广大人民群众进行宣传教育，研究文化活动规律，创作文艺作品，组织、辅导群众开展文体活动，普及科学文化知识，并提供活动场所，公益性的文化传播与管理的最基层公共文化事业机构。 空气质量达标天数：是指该区域根据空气质量评价标准一年空气质量指数(AQI)小于100的天数。 医疗卫生机构：是指依法成立的从事疾病诊断、治疗活动的卫生机构，包括医院、卫生院、疗养院、诊所、卫生室等。 旅客运输周转量：是指一定时期内运送旅客的数量和平均运送距离的乘机。 社会固定资产投资增长率：是指当年的社会固定资产投资的增长量与前一年的比值。 居民可支配收入：是指该区域居民可用于最终消费支出和储蓄的总和，即居民可用于自由支配的收入。
system: [SYSTEM]

user: 5. 研究方法与步骤 5.1. 研究方法 因子分析法是指从研究变量内部的依赖关系出发，把具有复杂关系的变量转化为少数几个综合因子的一种多变量统计分析方法。在本研究中利用因子分析法将河北省文化旅游业评价指标重新组合分类后计算因子得分定量评价河北省文化旅游业竞争力。 其模型结构如下： { x 1 = a 11 F 1 + a 12 F 2 + ⋯ + a 1 m F m + ε 1 x 2 = a 21 F 1 + a 22 F 2 + ⋯ + a 2 m F m + ε 2 ⋯ x n = a n 1 F 1 + a n 2 F 2 + ⋯ + a n m F m + ε n (1) 其中， x 1 ， x 2 ， ⋯ ， x n 表示为观测变量， F 1 ， F 2 ， ⋯ ， F m 表示为公共因子， ε 1 ， ε 2 ， ⋯ ， ε n 为特殊因子， a i j 为第i个变量在第j个因子上的因子载荷 [ 9 ]。 5.2. 研究步骤 第一步将11个城市的27项指标标准化，利用SPSS 19.0软件中的“计算变量”功能，进行无量纲化处理，以消除计量单位的影响，使数据间有更强的可比性。第二步，利用“降维”对上一步得到的数据进行处理。第三步，取主成分累计贡献率大于85%的几大主成分。第四步，计算旋转后的主成分因子载荷，解释并计算主成分得分。第五步，计算主成分综合得分，其中权重按累计贡献率确定。 根据上述五步，可以计算11个城市的综合城市旅游竞争力的大小，分值越大，则竞争力越强；分值越小，则竞争力越弱。如果综合得分为正，则说明该指标所反映的情况在全省平均水平之上；反之，则说明该指标所反映的情况低于全省平均水平。
system: [SYSTEM]

user: 6. 数据来源及处理 本文主要从河北文化旅游局官方网站、《河北省统计年鉴》、河北省各市2019年发布的国民经济和社会发展统计公报、《环境质量公报》、河北省各市2019年的政府工作报告等资料上收集的旅游相关数据进行分析。 由于秦皇岛市和邯郸市旅客运输周转量(亿人公里)数据、衡水市在校大学生数(万人)数据未查到，为了保证数据的完整性，故采用线性插值补法进行补充。 在旅游业竞争力评价体系中，各项指标的数据量纲和量级差距过大，且单位不统一，所以不能直接比较分析。为了消除原始指标数据的不同量纲、量级、单位对分析造成的影响，因此在进行竞争力评价之前要对指标进行无量纲处理，也称指标的标准化处理。本文采用离差标准化方法对2018年河北省11个城市的27项指标数据进行标准化，具体方法如下： x * = x − x min x max − x min (2) 其中，x * 表示标准化后的新数据，x max 为原始指标数据中的最大值，x min 原始指标数据中的最小值，x为各指标值 [ 9 ]。
system: [SYSTEM]

user: 8. 结论与建议 本文是从旅游产业竞争力、旅游资源竞争力、文化竞争力、城市环境设施竞争力、人才竞争力、资 图3. 河北省文化旅游业竞争力等级空间分布 Table 6 Classification of urban cultural tourism competitiveness in Hebei provinc 分类 标准 地区 竞争力等级 个数 第一类 F < 0.1 沧州市、邢台市、衡水市 弱 3 第二类 0.1 < F < 0.25 张家口市、秦皇岛市、廊坊市、邯郸市 中 4 第三类 0.25 < F < 0.5 石家庄市、承德市、保定市、唐山市 强 4 表6. 河北省城市文化旅游业竞争力分类 本竞争力、开放竞争力七个方面选取27个指标构建河北省文化旅游竞争力定量评价体系，对河北省各市11个区域的文化旅游竞争力进行定量评价。按照河北省各城市文化旅游竞争力综合得分，将11个城市划分为强、中、弱三个竞争力等级。竞争力等级强的城市旅游资源丰富，文化底蕴深厚，经济发展水平较高，在保持现有优势的同时也不能忽视自身的短板，尤其是石家庄市和保定市空气质量达标天数远远落后于其它城市，而唐山市应更加重视科技人才的培养。竞争力等级中等的城市文化旅游业整体发展良好，但发展不平衡是影响其竞争力的根本原因，这些城市在打造本市特色文化旅游产业的同时要加强与周边城市的合作，实现资源的共享，优势的互补，从而进一步提高自身文旅产业的整体水平。竞争力等级弱的城市中邢台市和沧州市的综合得分为负，衡水市也仅仅是略高于0分，说明这三个城市整体文化旅游发展业绩较差，对此首先应确立城市文化旅游竞争的阶段性目标，加大对本地区现有文旅资源的开发力度，从内部挖掘竞争潜力。
system: [SYSTEM]

user: 摘 要 上海原油期货价格本质上是一个到岸价格，其意义和作用之一就是为了反映中国原油市场的供需结构变化。上海原油期货市场在交投时产生的价格一定会更多参考目前中国原油市场的基本面情况。因此，影响上海原油期货价格波动的因素与国际上原油期货不同。本文从原油期货的商品属性与金融属性两个角度出发，通过主成分分析法研究上海原油期货价格波动的影响因素，有利于进一步发展和完善我国原油期货市场。 关键词 :上海原油期货，影响因素，主成分分析法 Copyright © 2020 by author(s) and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY 4.0). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
system: [SYSTEM]

user: 1. 引言 上海原油期货是目前中国第一个也是唯一一个原油期货，同时也是中国期货业首个对外开放的品种。上海原油期货正式挂牌交易标志着中国期货市场国际化扬风起航，意味着人民币国际化迈出了重要一步，也意味着中国正式加入亚太原油定价权竞争。因此，本文选择上海原油期货作为研究对象。近年来国际油价波动剧烈，中国石油产业链相关企业面临较大的风险敞口，经营发展的不确定性大大增加。对上海原油期货价格波动影响因素的研究，将有利于为国内涉油企业提供有效的风险管理工具，有利于为产业链企业提供价格参考，有利于形成金融市场全面开放的新格局。
system: [SYSTEM]

user: 2. 文献综述 已有文献对原油期货价格波动的研究主要是从两个方面展开讨论，一是影响原油期货价格变动的有关因素，二是其他金融市场对原油期货价格波动的影响关系。 在研究原油期货价格影响因素的问题上，Hammoudeh和Li [ 1 ] 以亚洲金融危机为视角，运用向量误差修正模型，研究了美国和国际原油价格的影响因素。结果表明，因果关系在危机前后发生了改变。张珣等 [ 2 ] 着重研究石油期货价格波动影响因素中的突发事件，分析了三次突发事件，包括海湾战争、伊朗革命和伊拉克战争，证明突发事件对石油期货价格的波动影响显著。采用的方法有结构性断点检验和常收益事件分析模型。蒋瑛 [ 3 ] 着重研究石油期货价格波动影响因素中的投机行为，证明投机行为对石油期货价格的波动影响显著。采用的方法有误差修正模型、向量自回归和格兰杰因果关系检验。部慧等 [ 4 ] 在考虑投机活动的同时，还考虑了库存信息对市场预期的冲击。Lu等 [ 5 ] 运用Hong检验和DCC-MGARCH Hong检验，研究国际一些重大事件对原油期现货之间溢出效应的影响，探讨时变性的因果关系。李智等 [ 6 ] 选取三个内生变量和四个外生变量，涵盖了期货市场和石油供求相关影响因素，通过MSVAR模型对国际原油期货价格进行分析。表明西方国家的石油需求变化依然是决定石油期货价格变动的主要因素。马郑玮等 [ 7 ] 研究影响原油期货价格的因素包括原油现货价格、原油期货持仓量、美元汇率、原油库存、原油供需。 在研究其他金融市场对原油期货价格波动的影响问题上，Bekiros和Diks [ 8 ] 探讨了西德克萨斯原油的期货和现货和期货之间的关系，主要从非线性的因果关系入手。李聂 [ 9 ] 以中外石油期货合约的日收益率为视角，研究世界石油期货价格的波动性与合约到期日之间的关系，证明了世界石油期货收益率的到期日效应。甘欢欢和焦建玲 [ 10 ] 以纽约商品交易所的原油期货为例，运用GARCH类模型实证研究原油价格的收益和波动的关系，结果表明原油期货价格波动存在着杠杆效应及周日历效应。胡淑兰 [ 11 ] 通过GARCH模型和Markov机制转移模型，研究了三十年期间的世界原油期货价格波动结构转变特征。李丽红 [ 12 ] 以西得克萨斯中质原油期货价格与大庆原油价格关系为例，进行实证分析，结果表明，国际原油期货与国内原油现货价格的周期性互为联动的趋势越来越明显。刘映琳等 [ 13 ] 使用相关性结构断点和VaR分位数回归模型研究国际原油价格波动对中国商品期货的影响，结果表明我国商品期货与国际原油价格之间的相关性呈现某种“周期性”，周期持续期大约为七年。
system: [SYSTEM]

user: 3. 主成分分析法理论基础 在分析处理实际问题的过程中，有的问题是多变量(多指标)的。如果变量过多，会增加问题的复杂性。同时，在实际问题中，变量之间也可能存在一定的相关性，因此，多变量中可能存在信息的重叠。直接利用它们进行分析，不但模型复杂，还会因为变量间存在多重共线性而引起较大的误差。因此可以通过克服相关性、重叠性，用较少的新变量来代替原来较多的变量，而这种代替可以反映原来多个变量的大部分信息。这实际上是一种“降维”的思想，所以主成分分析可以对数据进行降维。 3.1. 主成分分析法模型 主成分分析的基本思想就是通过少数几个主分量来解释多个变量间的内部结构。即从原始变量中导出少数几个主分量(降低维数)，同时使它们尽可能多地保留原始变量的信息，且彼此间互不相关。 主成分分析的数学模型公式如下： { F 1 = a 11 x 1 + a 12 x 2 + ⋯ + a 1 p x p F 2 = a 21 x 1 + a 22 x 2 + ⋯ + a 2 p x p                                       ⋮ F p = a p 1 x 1 + a p 2 x 2 + ⋯ + a p p x p (1) 主成分模型通过寻找原指标的线性组合F i ，来确定主成分的个数。而X的系数a即为特征向量。同时方程需满足下列条件： 1) a i 1 2 + a i 2 2 + ⋯ + a i p 2 = 1 。 2) 主成分F之间互不相关。 C o v ( F i ， F j ) = 0 ， i ≠ j ， i ， j = 1 ， 2 ， ⋯ ， p 。 3) 且方差依次递减。 V a r ( F 1 ) ≥ V a r ( F 2 ) ≥ ⋯ ≥ V a r ( F p ) 。 3.2. 主成分分析模型推导 在了解主成分模型的实质含义之前，需要做线性代数相关方面的准备。我们知道若A是p阶实对称阵，则一定可以找到正交阵U，使 U − 1 A U = [ λ 1 0 ⋯ 0 0 λ 2 ⋯ 0 ⋮ ⋮ ⋱ ⋮ 0 0 ⋯ λ p ] p × p (2) 其中 λ i ( i = 1 ， 2 ， ⋯ ， p ) 是A的特征根。如果该矩阵的特征根所对应的单位特征向量为U， U = ( u 1 ， ⋯ ， u p ) = [ u 11 u 12 ⋯ u 1 p u 21 u 22 ⋯ u 2 p ⋮ ⋮ ⋱ ⋮ u p 1 u p 2 ⋯ u p p ] (3) 则实对称阵A属于不同特征根所对应的特征向量是正交的，即有 U ′ U = U U ′ = I 。 主成分模型寻找的一组新的变量 F 1 ， F 2 ， ⋯ ， F m ( m ≤ p ) ，要求充分地反映原来变量 X 1 ， X 2 ， ⋯ ， X P 的信息，而且相互独立。对于 F 1 ， F 2 ， ⋯ ， F m 有 D ( F i ) = D ( U ′ i X ) = U ′ i D ( X ) U ″ i = U ′ i ∑ U i ， i = 1 ， 2 ， ⋯ ， m (4) C o v ( F i ， F k ) = C o v ( U ′ i X i ， U ′ k X k ) = U ′ i C o v ( X ， X ) U ″ i = U ′ i ∑ U k ，   i ， k = 1 ， 2 ， ⋯ ， m (5) 这样，根据主成分携带信息最大(或者损失信息最小)的原则，我们所要解决的问题就转化为，在新的变量 F 1 ， F 2 ， ⋯ ， F m 相互独立的条件下，求 U i 使得 D ( F i ) = U ′ i ∑ U i ， i = 1 ， 2 ， ⋯ ， m ，达到最大。 首先应该注意到，使得 D ( F i ) 达到最大的线性组合，显然用常数乘以 U i 后， D ( F i ) 也随着增大，为了消除这种不确定性，不妨假设 U i 满足 U ′ i U i = 1 或者 | U | = 1 。那么，问题可以更加明确。 第一主成分为，满足 U ′ 1 U 1 = 1 ，使得 D ( F 1 ) = U ′ 1 ∑ U 1 达到最大的 F 1 。 第二主成分为，满足 U ′ 2 U 2 = 1 ，且 C o v ( F 2 ， F 1 ) = 0 ，使得 达到最大的 F 2 。 一般情况下，第k个主成分满足 U ′ k U k = 1 ，且 C o v ( F i ， F k ) ， i < k ，使得 D ( F k ) 达到最大的 F k 。 3.3. 主成分分析法步骤 第一步：对原来的p个指标进行标准化，以消除变量在水平和量纲上的影响。 第二步：计算原始变量的协方差或相关系数矩阵R，或进行KMO和Bartlett球形度检验，判断是否适合做主成分分析。 第三步：计算协方差矩阵或相关系数矩阵R的特征值λ (主成份的方差)，并按从大到小的顺序排列。 第四步：计算特征值对应的特征向量，即为主成分相应的系数。 第五步：计算出主成分得分，进而可以把各个主成分看作新的变量代替原始变量，从而达到降维的目的。
system: [SYSTEM]

user: 5. 结语 本文通过讨论原油期货的商品属性和金融属性，剖析关于我国上海原油期货价格波动的影响因素。运用主成分分析法建立影响因子的指标体系，提取主成分进行研究分析，对全面认识和把握我国原油期货市场的发展现状及其内在特征有一定的帮助，有利于进一步发展和完善我国石油期货市场，进一步体现石油期货的价格引导作用，从而提高我国原油期货市场在国际市场上的话语权与影响力。
system: [SYSTEM]

user: 摘 要 三江源国家公园是我国第一个国家公园，其优质的自然景观和独特的藏族文化，为发展生态旅游提供了基础。为定量分析三江源国家公园发展生态旅游的优势和不足，本研究调查了三江源国家生态旅游的现状，采用问卷调查法筛选出该区域发展生态旅游的SWOT模型，并用层次分析法AHP方法对模型中13个要素进行加权排序，最终确定了三江源国家公园生态旅游“扬长处–补短板–抓机遇–避风险”的发展战略，以期为民族地区自然保护地开展生态旅游发展提供建议和参考。 关键词 :生态旅游，三江源国家公园，SWOT分析法，层次分析法 Copyright © 2020 by author(s) and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY 4.0). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/