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主成分分析的基本思想
主成分分析
与因子分析有什么作用
答:
主成分分析
和因子分析都是信息浓缩的方法,即将多个分析项信息浓缩成几个概括性指标。因子分析在主成分基础上,多出一项旋转功能,该旋转目的即在于命名,更容易解释因子的含义。如果研究关注于指标与分析项的对应关系上,或是希望将得到的指标进行命名,SPSSAU建议使用因子分析。主成分分析目的在于信息浓缩(...
主成分分析
法的主要目的
答:
是希望用较少的变量去解释原来资料中的大部分变量,将我们手中许多相关性很高的变量转化成彼此相互独立或不相关的变量。通常是选出比原始变量个数少,能解释大部分资料中变量的几个新变量,即所谓主成分,并用以解释资料的综合性指标。由此可见,
主成分分析
实际上是一种降维方法。
因子
分析
法如何确定
主成分
及各个指标的权重?
答:
(1)首先将数据标准化,这是考虑到不同数据间的量纲不一致,因而必须要无量纲化。(2)对标准化后的数据进行因子
分析
(
主成分
方法),使用方差最大化旋转。(3)写出主因子得分和每个主因子的方程贡献率。 Fj =β1j*X1 +β2j*X2 +β3j*X3 + ??+ βnj*Xn ; Fj 为主成分(j=1、2、??、m)...
16种常用的数据
分析
方法汇总
答:
十四、典型相关分析 相关分析一般分析两个变里之间的关系,而典型相关分析是分析两组变里(如3个学术能力指标与5个在校成绩表现指标)之间相关性的一种统计分析方法。 典型相关分析的基本思想和
主成分分析的基本思想
相似,它将一组变量与另一组变量之间单变量的多重线性相关性研究转化为对少数几对综合变量之间的简单线性...
主成份分析和因子
分析的
区别
答:
因子分析与
主成分分析的
异同点:都对原始数据进行标准化处理; 都消除了原始指标的相关性对综合评价所造成的信息重复的影响; 构造综合评价时所涉及的权数具有客观性; 在信息损失不大的前提下,减少了评价工作量 公共因子比主成分更容易被解释; 因子分析的评价结果没有主成分分析准确; 因子分析比主成分分析...
第一
主成分
几乎涵盖所有原始成分怎么办
答:
人们自然希望变量个数较少而得到的信息较多。在很多情形,变量之间是有一定的相关关系的,当两个变量之间有一定相关关系时,可以解释为这两个变量反映此课题的信息有一定的重叠。
主成分分析
是对于原先提出的所有变量,将重复的变量(关系紧密的变量)删去多余,建立尽可能少的新变量,使得这些新变量是两两...
如何根据系统聚类的指标集的归类结果,对数据进行分组
答:
对新产生的
主成分
变量及因子变量计算其得分,就可以将主成分得分或因子得分代替原始变量进行进一步的分析,因为主成分变量及因子变量比原始变量少了许多,所以起到了降维的作用,为我们处理数据降低了难度。 聚类
分析的基本思想
是: 采用多变量的统计值,定量地确定相互之间的亲疏关系,考虑对象多因素的联系和主导作用,按它们...
平行因子
分析
法
答:
问题一:求助四维平行因子分析代码 在SPSS中,
主成分分析
是通过设置因子分析中的抽取方法实现的,如果设置的抽取方法是主成分,那么计算的就是主成分得分,另外,因子分析和主成分分析尽管原理不同,但是两者综合得分的计算方法是一致的。 问题二:因子分析法的统计意义 模型中F1,F2,…,Fm叫做主因子或公共因子,它们是在各...
主成分分析
法在财务比率分析中有哪些作用?
答:
并且客观合理。(3)权数具有可变性。权数体系取决于所选取的企业样本或数据时期,克服了传统评价方法中权重
基本
不变的缺陷,这种权重的变化并不影响在同一样本或时期范畴内对企业综合经营业绩的评价。(4)指标更加可比。
主成分分析
中财务比率的标准化处理,提高了财务指标的可比性和可加性。
因子
分析
有多少个原始变量就有多少个因子
答:
是的。主成分分析中的主成分个数与原始变量个数是一样的,即有几个变量就有几个主成分,只不过后我们确定了少数几个主成分而已,因子分析可以看作是
主成分分析的
推广和扩展,主要的含量都是相同一致的。
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