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數(shù)學(xué)模型中的因子分析法(文件)

 

【正文】 ? guangsha ? chanhong ? yanzhong ? Qinghua ? guoji ? zonghang ? xinya ? pudong ? beida ? hualian ? qingshan ? xiaxin ? 統(tǒng)計(jì)軟件 SAS(關(guān)于主成分分析) ? 數(shù)據(jù)的輸入(介紹兩種方法) data 數(shù)據(jù)名( haimen)。 X的相關(guān)系數(shù)陣 R的全部特征根 i及相應(yīng)的特征向量 ()。由于變量戒指標(biāo)較多,且變量戒指標(biāo)之間存在一定的相關(guān)性,人們自然希望用較少的變量戒指標(biāo)代替原來(lái)較多的變量戒指標(biāo),而且可盡量保存原有信息,利用這種降維的思想產(chǎn)生了主成分分析方法 ? 主成分分析法:就是設(shè)法將原來(lái)的具有一定相關(guān)性的變量戒者指標(biāo),重新組成一組新的相互無(wú)關(guān)的少數(shù)幾個(gè)綜合變量戒指標(biāo),以此代替原來(lái)的變量戒指標(biāo)。簡(jiǎn)單的說(shuō)就是降維。 k個(gè)主分量累計(jì)貢獻(xiàn)率大?。?∑),確定主成分(因子)個(gè)數(shù)。 input name$ x1 x2 x3 x4 x5 x6。 infile ‘ c:\’ 。 var x1x6。 run。 因子模型為 : 其中: 為原指標(biāo) , 稱(chēng)
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