科技期刊质量综合评价的主成分分析法及其改进
本文选题：科技期刊 + 评价 ； 参考：《统计教育》2010年05期
【摘要】：应用主成分分析进行理工大学、工业综合类科技期刊质量综合评价,根据主成分累计贡献值确定主成分的有效维数和权重,消除由于指标间的相关性带来的偏差和人为确定指标权重引起的缺陷,使评价结果更客观、公正和准确。研究了评价指标数、期刊种类数等对评价结果的影响,从而确定了合理的评价指标,得到了可靠、有效的评价结果。在18个指标中,根据保留具有重要作用变量的原则,最终选定14个有效评价指标,并且对期刊质量都具有正向作用,其中引用刊数、学科扩散指标等5个指标最重要,而影响因子的重要性最低。
[Abstract]:The principal component analysis is used to evaluate the quality of science and technology periodicals of university of science and technology, and the effective dimension and weight of principal component are determined according to the cumulative contribution value of principal component. The deviation caused by the correlation between the indexes and the defects caused by the artificial determination of the index weight are eliminated, and the evaluation results are more objective, fair and accurate. The influence of the number of evaluation indexes and the number of periodical types on the evaluation results is studied. The reasonable evaluation indexes are determined and the reliable and effective evaluation results are obtained. Among the 18 indexes, 14 effective evaluation indexes were selected according to the principle of retaining important variables, and all of them had positive effects on the quality of periodicals. Among them, 5 indexes, such as the number of citations and the index of discipline diffusion, were the most important. But the influence factor is the least important.
【作者单位】： 上海理工大学;
【分类号】：G353.1
【参考文献】
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【共引文献】
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本文编号：1959614
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