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《用spss進(jìn)行詳細(xì)主成分的分析步驟》由會員上傳分享，免費在線閱讀，更多相關(guān)內(nèi)容在應(yīng)用文檔-天天文庫。
1、...頁眉怎樣用SPSS進(jìn)行主成分分析???????怎樣用SPSS進(jìn)行主成分分析一、基本概念與原理 主成分分析（principalcomponentanalysis） 將多個變量通過線性變換以選出較少個數(shù)重要變量的一種多元統(tǒng)計分析方法。又稱主分量分析。在實際課題中，為了全面分析問題，往往提出很多與此有關(guān)的變量（或因素），因為每個變量都在不同程度上反映這個課題的某些信息。但是，在用統(tǒng)計分析方法研究這個多變量的課題時，變量個數(shù)太多就會增加課題的復(fù)雜性。人們自然希望變量個數(shù)較少而得到的信息較多。在很多情形，變量之間是有一定的相關(guān)關(guān)系的，當(dāng)兩個變量之間有一定相關(guān)關(guān)系時，可以解釋為這兩個變量反
2、映此課題的信息有一定的重疊。主成分分析是對于原先提出的所有變量，建立盡可能少的新變量，使得這些新變量是兩兩不相關(guān)的，而且這些新變量在反映課題的信息方面盡可能保持原有的信息。主成分分析首先是由K.皮爾森對非隨機變量引入的，爾后H.霍特林將此方法推廣到隨機向量的情形。信息的大小通常用離差平方和或方差來衡量?！ 。?）主成分分析的原理及基本思想。 原理：設(shè)法將原來變量重新組合成一組新的互相無關(guān)的幾個綜合變量，同時根據(jù)實際需要從中可以取出幾個較少的總和變量盡可能多地反映原來變量的信息的統(tǒng)計方法叫做主成分分析或稱主分量分析，也是數(shù)學(xué)上處理降維的一種方法。....頁腳...頁眉 基本思想：主成分
3、分析是設(shè)法將原來眾多具有一定相關(guān)性（比如P個指標(biāo)），重新組合成一組新的互相無關(guān)的綜合指標(biāo)來代替原來的指標(biāo)。通常數(shù)學(xué)上的處理就是將原來P個指標(biāo)作線性組合，作為新的綜合指標(biāo)。最經(jīng)典的做法就是用F1（選取的第一個線性組合，即第一個綜合指標(biāo)）的方差來表達(dá)，即Var(F1)越大，表示F1包含的信息越多。因此在所有的線性組合中選取的F1應(yīng)該是方差最大的，故稱F1為第一主成分。如果第一主成分不足以代表原來P個指標(biāo)的信息，再考慮選取F2即選第二個線性組合，為了有效地反映原來信息，F(xiàn)1已有的信息就不需要再出現(xiàn)再F2中，用數(shù)學(xué)語言表達(dá)就是要求Cov(F1,F2)=0，則稱F2為第二主成分，依此類推可以構(gòu)造出
4、第三、第四，……，第P個主成分。 ?。?）步驟 Fp=a1mZX1+a2mZX2+……+apmZXp 其中a1i,a2i,……,api(i=1,……,m)為X的協(xié)方差陣Σ的特征值多對應(yīng)的特征向量，ZX1,ZX2,……,ZXp是原始變量經(jīng)過標(biāo)準(zhǔn)化處理的值，因為在實際應(yīng)用中，往往存在指標(biāo)的量綱不同，所以在計算之前須先消除量綱的影響，而將原始數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化，本文所采用的數(shù)據(jù)就存在量綱影響[注：本文指的數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化是指Z標(biāo)準(zhǔn)化]?！ =(aij)p×m=(a1,a2,…am,)，Rai=λiai，R為相關(guān)系數(shù)矩陣，λi、ai是相應(yīng)的特征值和單位特征向量,λ1≥λ2≥…≥λp≥0?！ ∵M(jìn)行主成分分
5、析主要步驟如下： 1.指標(biāo)數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化（SPSS軟件自動執(zhí)行）； 2.指標(biāo)之間的相關(guān)性判定； 3.確定主成分個數(shù)m； 4.主成分Fi表達(dá)式；5.主成分Fi命名；二、以沿海10個省市經(jīng)濟綜合指標(biāo)為例....頁腳...頁眉?三、用SPSS進(jìn)行詳細(xì)的主成分分析步驟?....頁腳...頁眉....頁腳...頁眉....頁腳...頁眉發(fā)評論以上網(wǎng)友發(fā)言只代表其個人觀點，不代表新浪網(wǎng)的觀點或立場。原文網(wǎng)址:http://blog.sina.com.cn/s/blog_3e8dd9070100emos.html....頁腳...頁眉....頁腳
