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1、吉林師范大學(xué)畢業(yè)論文（設(shè)計(jì)）論文分類號:0211.1密級：無SAS在主成分分析中的應(yīng)用學(xué)院、專業(yè)：數(shù)學(xué)學(xué)院統(tǒng)計(jì)學(xué)學(xué)生姓名：任海晶年級班：2007級七班指導(dǎo)教師：滕飛（講師）2011年5月2日SAS在主成分分析中的應(yīng)用任海晶(吉林師范大學(xué)數(shù)學(xué)學(xué)院2007級統(tǒng)計(jì)系7班吉林四平136000)指導(dǎo)老師：騰飛(講師)摘要：在科學(xué)研究中，經(jīng)常需要通過同時考察多個變量的取值及其內(nèi)在規(guī)律，研究一組受試對象是否具有某些特征或屈性.由丁?這些變量之間往往存在一定的相關(guān)性，即使觀測變量的數(shù)冃很多，但真正能起支配作用的變量的數(shù)目可能十分冇限.若能從眾多的原
2、變暈中發(fā)現(xiàn)起主導(dǎo)作用的少數(shù)變暈，對掌握所研究問題的木質(zhì)是大有幫助的.主成分分析就是將這多個變量轉(zhuǎn)化為少數(shù)幾個互不相關(guān)的綜合指標(biāo)，通過綜合指標(biāo)來反映原來眾多變量所包含的信息的方法.木文介紹主成分分析的SAS軟件作用的實(shí)現(xiàn).【關(guān)鍵詞】：統(tǒng)計(jì)學(xué)主成分分析SAS軟件ApplicationofSASinPrincipalComponentAnalysisRenHaijing(Class7Grade2007,DepartmentofMathematics,川inNormalUninversity,Siping川in,136000)Directiv
3、eTeacher:TengFei(lecture)Abstract:Inscientificresearch,toexploreagroupoftestsubjectswhetherithassomecharacteristicsorattributesoftenneedstoinspectmultiplevariablesandtheinternalrulesatthesametime?Becauseofthesevariablestendtohaveacertaincorrelationbetweenanumberofobserv
4、edvariables,evenifmany,butreallycanplayadominantvariablenumbercanbeverylimited.Ifafeworiginalvariableswhichplaytheleadingrolecanbefoundfromnumerousones,itwillhelptograsptheessenceofwhatresearchproblems.Principalcomponentanalysisistotransformthemultiplevariablesintothefe
5、wirrelevantcomprehensiveindexes.Throughthecomprehensiveindex,toreflecttheinformationmethodsthoseareincludedintheoriginalvariables.ThispaperintroducestheroleofSASsoftwareinprincipalcomponentanalysis.[Keywords]:statistics;principalcomponentanalysis;SASsoftware一、主成分分析簡介例如：
6、在綜合評價全國獨(dú)立核算的工業(yè)企業(yè)經(jīng)濟(jì)效益中，涉及到9?_Xq-項(xiàng)指標(biāo)。經(jīng)主成分計(jì)算，只選擇了2個主成分作為綜合評價指標(biāo)。代表原信息量的91.6%o主成分分析的幾何意義V)=X]cos0+x2sin0y2=一再sin0+x2cos0xl,x2壓縮為yl,丟棄信息y2。信息量的大小定義為D（yl）數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)兀21兀12“22占2X?丿nxp壬2.…耳（-）主成分分析的基本概念及主成分分析的基本思想在實(shí)際問題中，研究多指標(biāo)（變量）問題是經(jīng)常遇到的，然而在多數(shù)情況下，不同指標(biāo)Z間有一定的相關(guān)性.由于指標(biāo)較多再加上指標(biāo)之間有一定的相關(guān)性，勢必增加
7、了分析問題的復(fù)雜性?主成分分析就是設(shè)法將原來指標(biāo)重新組合成一組新的互相無關(guān)的幾個綜合指標(biāo)來代替原來指標(biāo)，同時根據(jù)實(shí)際需要從中可取幾個較少的綜合指標(biāo)盡可能多地反映原來指標(biāo)的信息.這種將多個指標(biāo)化為少數(shù)相互無關(guān)的綜合指標(biāo)的統(tǒng)計(jì)方法叫做主成分分析或稱主分最分析.也是數(shù)學(xué)上處理降維的i種方法，例如，某人要做一件上衣要測量很多尺寸，如身長、袖長、胸圍、腰圍、肩寬、肩厚等十兒項(xiàng)指標(biāo)，但某服裝廠要牛?產(chǎn)一批新型服裝絕不可能把尺寸的型號分得過多，陽是從多種指標(biāo)中綜合成幾個少數(shù)的綜合指標(biāo)，做為分類的型號，如利用主成分分析將「幾項(xiàng)綜合指標(biāo)綜合成三項(xiàng)指標(biāo)，
8、一項(xiàng)是反映長度的指標(biāo)，一項(xiàng)是反映胖瘦的指標(biāo)，一向是反映特體的指標(biāo)?在商業(yè)經(jīng)濟(jì)中用主成分分析可將復(fù)雜的一些數(shù)據(jù)綜合成幾個商業(yè)指數(shù)形式，如物價指數(shù)、生活費(fèi)用指數(shù)、商業(yè)活動指數(shù)等等.主成分分析主要目的是希望用較少的變量去解釋原
