1、“.....只要他门所能包含原变量信息的以上即可。由上表可以得到每个主成分的贡献率和累计贡献率，相关系数的特征值即各主成分的方差，可以看出第个成分的特征值的累积贡献率已经高达，而且我们只能选取特征根合计大于的主成分，所以我们选取第个成分为主成分。再由得到相关系数矩阵的特征向量如下成份矩阵成份女性比重农村人口比重恩格尔系数预期平均寿命人均教育经费投入科学技术投入文体投入社会保障投入医疗卫生环境保护自然增长率表由上表，我们在第个主成分中选取特征向量的绝对值在以上的四个最主要的因素。主要因素预期平均寿命人均教育经费投入农村人口比重特征向量分析得出结果根据上表所示，我们据此提取出人均，平均寿命，教育经费投入，农村人口比重这四个主成分。模块Ⅱ线性拟合求出各出成分与人口老龄的关系模型分析根据模型Ⅰ的提炼，我们得出预期平均寿命，人均，教育经费投入，农村人口比重这四个主成分，据此故列出此四种成分的数据下表年份预期平均寿命人均教育投入农村人口比重表经过以上计算我们仅仅得出了主成分，但主成分与因变量人口老龄化比重之间的关系还不十分明确，我们可以看到人口老龄化比重是随着人均，平均寿命......”。

2、“.....随着农村人口比重的增加而减少。我们需要种函数关系，来确定四者与人口老龄化之间的关系。故而选取线性拟合的方式来建立模型。模型建立设为因变量即人口老龄化比重，为预期平均寿命，为人均，为教育经费的投入，为农村人口比重可得如下线性方程根据上面所列线性回归模型在软件中编写程序，进行运算得出如下结果。注因与所得结果较小，且对最终运算有较大影响，故运算结果保留小数较多故所得线性方程为模型检验为了分析模型的可靠性，我们进步，将到年的四项主成分数据带入线性方程中进行运算，将预测值与实际值进行比较，得出结论如下表数值年份实际值预测值绝对误差表从表可看出，绝对误差的绝对值均在之内，说明回归方程具有较高的代表性和显著性，可以很好的表示这四者之间的关系。模型优点选择主成分分析法，结合国家统计局所披露的数据，权威客观的分析出了影响人口老龄化的主要因素。结合已有年份的数据及科学研究表明，我们所从工作岗位上退下来的都是低龄老人，而欧美都是流行提高法定退休年龄的。建议适当提高法定退休年龄，延长健康状况良好文化素质高的专业科技和教育等方面的高层次人才的工作时间，充分利用其才智，继续为国家做贡献......”。

3、“.....增强了他们自养的能力，同时对国家经济建设也是非常有利的。就目前而言，我国仍存在着劳动力充分就业和农村剩余劳动力转移的问题老年人就业无疑增加就业压力。但是我国低龄老人多，适当组织老年人再就业自养，是社会养老和家庭养老的必要补充面向第三产业为主的老年人再就业，在当前不失为可持续老年社会保障的组成。国家和政府部门可建立老年人就业介绍所，帮助老年人进行再就业的职业转换大力发展老年人事业和银发产业老年人群是个巨大的市场，应该给与重视。比如可以效仿日本，大力投资兴建和加强管理老年人活动中心和养老院，出台养老服务企业的优惠政策，促进发展银发产业，不但可以增加就业机会，促进就业，还可以增加国家税收。重点搞好老年社区服务，积极开展老有所为老有所乐活动，不断提高老年人生活质量更新养老观念农业社会给我们留下了养子防老等家庭养老观念，但是在现代社会中，养老不像以前那么简单，应该赋予时代精神，至少应包括以下四个方面是经济上帮助老人二是关注老人身体健康三是生活上照顾和护理好老人四是关注老人心理健康。逐步解决农村老年人口的社会保障和医疗保障问题农业兴百业兴，农村稳天下安......”。

4、“.....定要切实落实和提高对农村孤寡老人实行保吃保穿保住保医保葬五保供养标准。提高供养水平，建立特困医疗救济基金和农民生活最低保障线，建立社会互助制度，使农村老人得到全社会的关注农村养老工作在巩固家庭养老的同时，应积极发展社会与家庭相结合的养老方式，充分调动社会集体家庭子女老人等多方面的力量，建立适合中国国情和经济发展水平的中国特色农村养老方式。进步改革开放，加快城市化进程。十八大报告中指出，全面建成小康社会和全面深化改革开放的目标，加速经济和社会发展，缩小地区差距，在改善民生和创新管理中加强社会建设，让更多农村成为城市，这样也可以把农村问题变成城市问题而体解决。结语心得这次通过个星期的时间来完成这篇论文，在网上查阅了不少文章，中国不愧是世界上人口最多的国家，高等教育人数也是全球第的，近几年来关于人口老龄化的文章真是林林总总数不胜数，俯拾皆是的论文看得人眼花缭乱。很多观点都是雷同的，因为知识点无非就那几个，难免有所交集和雷同，时间也很难有所创新。不过，经过这样下子看了挺多的文章，对于我国目前人口老龄化的基本情况还是有了点了解......”。

5、“.....对于解决人口老龄化问题自己心中也有些小小的想法。知道了中国人口老龄化问题原来已经是那么复杂严重的了，突然觉得自己身上的责任和担子也有点加重了，看来大学真的是应该好好读书，将来找份安稳的工作，赡养和报答父母的时候。总体来说，做这次作业，收获还是蛮大的。不足之处数据资料是从网上查找的，缺乏现实调查的手资料数据实证分析工具掌握不够，除了，之外，其他分析工具几乎都不熟悉大学生的阅历有限，些想法有时候可能过于天真，不具有实际可操作性参考文献新华社全文播报胡锦涛在中国共产党第十八次全国代表大会上的报告中华人人民共和国国家统计局中国统计年鉴孙光德董克用社会保障概论第三版北京中国人民大学出版社，中国老龄工作委员会年度中国老龄事业发展公报正文蔡昉主编年中国人口与劳动问题报告城乡就业问题与对策，北京，社会科学文献出版社，。原新，刘世杰我国人口老龄化原因的人口学因解分析学海陈金磊甄珍李冉上海世博会影响力的定量评估数学模型年李长远日本农村养老保险制度研究山东理工大学学报......”。

6、“.....防焊编辑防焊就是指线路需要露铜的部分，最后将用于组装零件或贴片。制作防焊的目的就是为了将线路层的焊盘保护起来，在印刷油墨的过程中不让焊盘被油墨覆盖，从而将焊盘的铜露出。对于防焊的种类在我们公司分为种即上锡铜面上的防焊光学点的防焊基材上的防焊形状不的防焊。其中最重要的是上锡和，所谓上锡，就是线路全部露铜，而就是部分露铜，不是全开。用来理解上锡就是防焊的锡垫大于线路的焊盘，反之。它们的做法分别是上锡按工作片线路放大线路到防焊的距离则是按比原稿孔大小来以孔为基准放大防焊到线路的距离。此料号的防焊相对来说简单点般只是要卡防焊之间的间距，防焊与线路间距就好了。文字编辑文字主要的就是按照指示是移字后套除依原稿卡孔距离还是直接套除。套除的过程中不能将标示正负极性的，第个插装零件的，箭头表示方向，文字隔线的等重要物件套除。因为文字在防焊后制作，所以般要卡防焊到文字的安全距离。另外厂内般会要求在文字层添加些特殊物件如周期，厂内标示。以作现场识别。排版编辑前面几步都是单片编辑，但出货时般都是以连片的形式，所以我们会按照客户给的机构或指示的排版样式去将单片组合起来......”。

7、“.....我们要在板边加些板框厂内机器识别和检测用的，这是用的自动程式做出来的见图，但是自动程式跑出来的可能会叠加再起，所以需要人工检查修改。图排版自动程式示意图资料输出在制作完成后，我们需要输出的资料有彩图成型资料式找到线路图形的每点将图形放大到显示屏的最大比例，使我们更好的判断怎样修改客户传来的还可以对线路进行平行移动复制改变线的走向等。其中上图标示的两个编辑工具对我们编辑线路有很大帮助个是过滤选择器，通过它，我们可以限制性的选择属性的线路图形进行编辑，如光学点，等通常对这些特殊属性线路会另外做补偿。另个是同网络选择器，它可以帮助我们判断线路是否是同网络，使我们避免了将电路板制作出短路的现象，也使我们避免了将客户原稿是断开的线路制作相连。因此，图形编辑器是系统中比较重要的工作系统。分析工具般客户传来的板资料都会包括钻孔成型线路防焊文字等层别。开始时，我们首先把资料实体化，其次就是对资料进行编辑，使其的些技术参数符合我们公司的制程能力，所以，我们需要些分析工具，去分析我们的编辑是否符合规范。包含了钻孔分析线路分析几乎所有制程上的分析功能，并且规定的参数并不固定......”。

8、“.....达到符合自己的规范。钻孔分析图与孔点图可以相互转换，且气呵成，强大的钻孔管理器，可以对孔孔孔进行补偿调节高亮刀具合并及每个孔的位置轨迹指示。根据内外层的分布属性，可以检查出孔与孔的电器性能是否导通，还可以报告近孔重孔八字孔及每种孔的个数和位置，并判断孔到成型或板边距离是否太近，具体工作界面见图。图钻孔分析示意图线路分析对照绿油开窗的属性定义，按照自身要求调节参数，可以做加大缩小绕线更改形状，对不满足间距的地方进行削切，然后报告所作动作的结果可根据尺寸分屏显示。运行线路自动检查功能，可侦测线经分不超过或个，只要他门所能包含原变量信息的以上即可。由上表可以得到每个主成分的贡献率和累计贡献率，相关系数的特征值即各主成分的方差，可以看出第个成分的特征值的累积贡献率已经高达，而且我们只能选取特征根合计大于的主成分，所以我们选取第个成分为主成分。再由得到相关系数矩阵的特征向量如下成份矩阵成份女性比重农村人口比重恩格尔系数预期平均寿命人均教育经费投入科学技术投入文体投入社会保障投入医疗卫生环境保护自然增长率表由上表，我们在第个主成分中选取特征向量的绝对值在以上的四个最主要的因素......”。

9、“.....我们据此提取出人均，平均寿命，教育经费投入，农村人口比重这四个主成分。模块Ⅱ线性拟合求出各出成分与人口老龄的关系模型分析根据模型Ⅰ的提炼，我们得出预期平均寿命，人均，教育经费投入，农村人口比重这四个主成分，据此故列出此四种成分的数据下表年份预期平均寿命人均教育投入农村人口比重表经过以上计算我们仅仅得出了主成分，但主成分与因变量人口老龄化比重之间的关系还不十分明确，我们可以看到人口老龄化比重是随着人均，平均寿命，教育经费投入的增加而增加，随着农村人口比重的增加而减少。我们需要种函数关系，来确定四者与人口老龄化之间的关系。故而选取线性拟合的方式来建立模型。模型建立设为因变量即人口老龄化比重，为预期平均寿命，为人均，为教育经费的投入，为农村人口比重可得如下线性方程根据上面所列线性回归模型在软件中编写程序，进行运算得出如下结果。注因与所得结果较小，且对最终运算有较大影响，故运算结果保留小数较多故所得线性方程为模型检验为了分析模型的可靠性，我们进步，将到年的四项主成分数据带入线性方程中进行运算......”。