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    主成分分析适用条件

    主成分分析的前提条件答：因此, 使用主成分分析的前提条件是原始数据各个变量之间应有较强的线性相关关系。如果原始变量之间的线性相关程度很小, 它们之间不存在简化的数据结构, 这时进行主成分分析实际是没有意义的。所以, 应用主成分分析时, 首先要对其适用性进行统计检验。主成分分析检验方法有巴特莱特球性检验，KMO检验等，本文...
    主成分分析法适用于哪些问题答：主成分分析法适用于：在多元回归中,主要解决变量间的共线性问题,避免回归稀疏的不合理现象；在因子分析、聚类分析、判别分析中用于减少变量个数,即降维；在综合评价中,还可以作为确定变量权重的依据。主成分分析法 主成分分析是一种统计方法。通过正交变换将一组可能存在相关性的变量转换为一组线性不相关的...
    主成分分析法适用于哪些问题答：主成分分析法适用于变量间有较强相关性的数据，若原始数据相关性弱，则起不到很好的降维作用，降维后，存在少量信息丢失，不可能包含100%原始数据。主成分分析是一种统计方法，即通过正交变换将一组可能存在相关性的变量转换为一组线性不相关的变量，转换后的这组变量叫主成分。主成分分析首先是由K.皮尔...
    主成分分析三个条件答：主成分分析的基本条件：设相关矩阵为R以及与之同阶的单位矩阵为I、原始变量的个数为m，则R就是m阶方阵,特征值为λ，求各特征值λi的过程就是求解下列特征方程:｜R-λI｜=0， 此方程的左边展开后实际上是一个λ的m阶多项式，其解由大到小依次排列为λ1≥λ2≥…≥λm>0。主成分分析的基本...
    主成分分析三个条件答：主成分分析的三个基本条件如下：各主成分之间互不相关：如果原始变量服从正态分布，则各主成分之间互相独立。这意味着在进行主成分分析后，得到的主成分之间不会有线性相关性，从而可以更有效地提取数据中的信息。全部主成分反映的总信息等于原变量的总信息：信息量的多少用变量的方差来度量。在将原始变量...
    主成分分析和层次分析法有什么异同?答：使用SPSSAU【进阶方法-主成分分析】。如果计算主成分权重，需要用到方差解释率。具体加权处理方法为：方差解释率除累积方差解释率。比如本例中，5个指标共提取了2个主成分：主成分1的权重：45.135%/69.390%=65.05 主成分2的权重：24.254%/69.390%=34.95 如果是计算指标权重，可直接查看“线性...
    主成分分析法特征值不大于1答：特征值大于1或者累计方差解释率大于某个具体数值如60%、85%等，这些都是经验值，而不是必须严格遵守的要求。就看的文献来说，也可以加入特征值小于1的因子。比如易志高和茅宁老师在构建中国情绪指数（CICSI）时，使用了累计方差解释率大于85%的统计标准，而不是严格遵守特征值大于1的标准。主成分分析法...
    主成分分析法与因子分析法的区别答：一、性质不同 1、主成分分析法性质：通过正交变换将一组可能存在相关性的变量转换为一组线性不相关的变量，转换后的这组变量。2、因子分析法性质：研究从变量群中提取共性因子的统计技术。二、应用不同 1、主成分分析法应用：比如人口统计学、数量地理学、分子动力学模拟、数学建模、数理分析等学科中均...
    【笔记】统计学知识整合8:因子分析/主成分分析答：主成分分析法的核心是降维，要求样本量大且各变量间具有相关性。具体条件包括样本量应大于五倍变量数，总样本量至少100个，KMO统计量在0.9以上最佳，小于0.6则放弃分析，Bartlett球形检验的p值应小于0.05。因子分析过程包括因子数的推定、因子轴的旋转和因子分析的计算原理。推定因子数通常采用特征值大于...
    主成分分析方法适用哪个方面研究答：主成分分析在这两个领域都有着广泛的应用。在探索性数据分析中，研究者可以通过主成分分析来发现数据的内在结构和模式；而在验证性数据分析中，主成分分析则用于验证理论模型与数据之间的关系。四、其他应用领域 除了上述领域外，主成分分析还广泛应用于心理学、生物学、化学、经济学、医学等多个领域。例如...
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