工业产业结构高度化高度化的评价方法通常在定量分析的方面研究方法

先进产业结构评价方法

通常在定量分析方面有很多研究方法，如数据包络分析法、灰色综合评价法、模糊综合评价法等。

(1) 主成分分析基础

主成分分析法，基于降维理论，将多个内容重复的指标进行简化，通过一定的方法将其转化为几个主要指标。这些主要指标都是主成分，每个主成分包含与化简前的大部分内容主成分分析加载s图，每个主成分攻击没有重叠的内容。主成分分析法非常适合研究多变量攻击的相关性。这种方法可以用最少的成分解释多个指标所包含的信息主成分分析加载s图，同时科学地简化了研究工作量，降低了难度，提高了工作效率。

为了保证变量能够包含研究的所有信息，在具体情况下，需要进行多方面的研究，充分分析所有相关因素。然而，所有这些因素指标通常相互交叉和重复，因此有必要将这些交叉信息部分剥离。此时，主成分分析法可以将几个简化后的主成分从原始变量中分离出来，让主成分最大程度地保留原始内容，各个主成分的攻击没有交叉干扰。通常用于寻找事物或现象的主要指标，并能说明主要指标所包含的信息。

(2)主成分分析的基本步骤

1)对索引的各个变量在维度级别和方向上的差异进行加分，并进行无量纲化，即标准化；2)检查数据是否满足主成分分析的要求，用无穷大的量纲索引所在的矩阵推导相关系数；3)通过计算得到协方差矩阵对应的特征根，以及特征向量和主成分贡献率；4)通过计算结果，得到对应的主成分，进而分析所有主成分所包含的实际信息。