主成分和因子分析
一、主成分分析概述： 是否可以用較少的幾個相互獨立的指標代替原來的多個指標，使其既能減少指標個數，又能綜合反映其原指標的信息？主成分分析結解決這個問題。 有些變量不能或不易直接觀察，他們只能通過其他多個可觀察指標來間接反映。 主成分分析：基本思想 ...
原文：stata學習筆記（四）：主成份分析與因子分析
.判斷是否適合做主成份分析，變量標准化 Kaiser Meyer Olkin抽樣充分性測度也是用於測量變量之間相關關系的強弱的重要指標，是通過比較兩個變量的相關系數與偏相關系數得到的。 KMO介於 於 之間。KMO越高，表明變量的共性越強。如果偏相關系數相對於相關系數比較高，則KMO比較低，主成分分析不能起到很好的數據約化效果。 根據Kaiser ，一般的判斷標准如下： . . ,不能接受 un ...
2015-08-13 20:27 0 22942 推薦指數：
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Principal Components AnalysisCall: principal(r = USJudgeRatings[, -1], nfactors = 1)S ...
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一、主成分分析原理 主成分分析試圖在力保數據信息丟失最少的原則下，對多個變量進行最佳綜合簡化，即對高維變量空間進行降維處理。 假設原來有p個變量（或稱指標），通常的做法是將原來p個變量（指標）作線性組合，以此新的綜合變量（指標）代替原來p個指標進行統計分析。如果將選取 ...
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因子分析——應用 P248 在一項消費者愛好的研究中，隨機邀請了一些顧客對某種新食品進行評價，共有5項指標（變量1-5）味道，價格，風味，適於快餐，補充能量。得到他們的相關系數矩陣。 求出載荷矩陣： 其實從相關系數矩陣中就可以看出，變量 ...