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關(guān)的少數(shù)幾個綜合變量戒指標(biāo)，以此代替原來的變量戒指標(biāo)。簡單的說就是降維。 k個主分量累計貢獻率大?。?∑），確定主成分（因子）個數(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
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