《表7 特征向量矩阵：基于扇区复杂性数据的管制员工作负荷评估》
提示：宽带有限、当前游客访问压缩模式
表6列出了由原始变量分解出的主成分与对应变量的相关系数，继而依次计算特征向量矩阵，对变量进行主成分分析，如表7所示。
| 图表编号 | XD0098299100 严禁用于非法目的 |
|---|---|
| 绘制时间 | 2019.08.01 |
| 作者 | 许辰澄、赵征、胡明华、江斌、孔航 |
| 绘制单位 | 南京航空航天大学民航学院、南京航空航天大学民航学院、南京航空航天大学民航学院、南京航空航天大学民航学院、南京航空航天大学民航学院 |
| 更多格式 | 高清、无水印（增值服务） |
相关图表
- 《表7 特征向量：基于主成分分析的地铁车站施工风险评估研究》2021.02.01
- 《表3 优化参数搜索空间：基于管制语音负荷的容量评估研究》2021.01.18
- 《表1 经济因素成因分析：基于管制语音负荷的容量评估研究》2021.01.18
- 《表2 硬度梯度分析：基于管制语音负荷的容量评估研究》2021.01.18
- 《表2 推出率控制前后管制员工作负荷对比》2020.12.25
- 《表2 管制员工作效能评估检查单》2020.03.01
- 《表2 管制员培养方法：基于胜任力模型的管制员培养方法》2020.08.20
- 《表1 各管制员对于管理因素的权重向量》2020.01.28
- 《表3 相关系数矩阵：基于胜任力模型的管制员培训记录分析》2019.10.20
- 《表2 部分训练数据记录：基于胜任力模型的管制员培训记录分析》2019.10.20
- 《表2 区域管制扇区样本：区域管制扇区复杂性指标构建及分析》2019.09.01
- 《表3 区域管制扇区复杂性指标描述性统计》2019.09.01
- 《表1 区域管制扇区复杂性指标定义》2019.09.01
- 《表2 各扇区管制负荷：管制扇区增开方案分析验证》2019.06.28
- 《表4 扇区复杂性指标相关系数矩阵表》2019.08.01
- 《表3 因子负荷矩阵及特征向量矩阵》2019.05.01
- 《表5:管制员警觉能工作负荷消耗率影响因子》2019.03.15
- 《表1 动态密度指标权值：基于动态密度的民航管制扇区工作负荷研究》2019.02.25
- 《表3 旋转成份矩阵：基于因子分析的工程监理员工作能力评价研究》2018.01.20
- 《表8 基于历史数据的管制员判断决策失效条件概率》2019.09.01