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中文摘要：
本项目拟从实践应用出发，结合偏最小二乘回归、结构模型、多维度数据表分析和分段逆回归等先进统计技术，研究成分数据多元分析中的一些重要的模型和理论，创建允许对多个成分数据进行回归分析、因子分析、分段逆回归以及典型相关分析等理论方法，提出构建成分数据系统评估指数的两层次分析方法。本项目的实现将克服成分数据在应用研究中的限制与困难，为成分数据分析的理论发展提供新的增长点，为经济管理中的数据处理问题提供一类具有广泛应用价值的崭新工具。
结论摘要：
在社会、经济、技术等许多领域中，成分数据分析都有着极为广泛的应用。然而，此类数据又具有非常复杂数学性质，在研究中必须采用特殊处理和专门技术。本项目从应用实践出发，提出基于longratio变换和基于球坐标变换的成分数据预测模型；将对称longratio变换与偏最小二乘现代技术结合，提出成分数据的多元回归模型以及成分数据结构方程模型，并讨论了成分数据的因素分析、典型相关分析和分段逆回归等多元分析方法。本课题还通过进一步拓展成分数据分析方法得到特征值预测方法、基尼系数和洛伦兹曲线预测方法，以及巴雷特图、条形图和直方图等基本统计图形的预测和统计建模方法，用于分析统计数据特征与图形的动态规律。本项目的研究成果为成分数据分析技术的发展提供了新的理论增长点，为经济管理中的数据处理问题提供一类具有广泛应用价值的新工具。本项目在特征值和特征向量预测方面的研究成果，还为多元分析模型的预测方法研究奠定了重要的理论基础。本项目的理论成果应用于北京市劳动就业需求预测分析和国外技术性贸易壁垒预警系统的项目中，有关研究结论被政府决策部门采用。
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