數(shù)學模型中的因子分析法(存儲版)
【正文】 盤根目錄下文件名 張三 男 82 95 64 78 data 數(shù)據(jù)名（ chengji)。 var prin1prin6。12, , , p? ? ? ??X A F ???mp???????????????mpmpppmmFrFrFrXFrFrFrX????221112121111? ? pmijA a ??? 因子分析步驟： ? 前四步驟不主成分步驟相同，在此略?？蓪? 看作第 i個變量在第 j個公共因子上的權， 的絕對值越大，表明 不 的相依程度越大，戒稱公共因子對于的載荷量越大。 jF2jg221pj ijiga?? ?jF? ?1, 2 , ,i ipx ?2jgjF2jg jF2jg因子載荷陣 A（主成分法） 一般設 為樣本相關陣 R的特征根， 為對應的標準正交化特征向量。 Run。 189。 0 0 0 189。進行因子旋轉，就是要使因子載荷矩陣中因子載荷的平方值向0和 1兩個方向分化，使大的載荷更大，小的載荷更小。 越大表明 對于 F的每一分量 的共同依賴程度大。 ? 將因子表示成原指標變量線性組合，估計因子得分。 ? 若有 n個學生，每個學生考五門課，考試成績反映了學生的素質和能力，理解能力，邏輯能力，記憶能力，對文字符號概念的反應速度，能否從學生的學習成績去尋找出反映這些能力的量。 主成分分析 ? Proc prinp n=6 out=out1。 ()ij p pRR ??? Eigenvalues of the Correlation Matrix ? Eigenvalue Difference Proportion Cumulative ? 1 ? 2 ? 3 ? 4 ? 5 ? 6 6543211XXXXXXz??????654321XXXXXXz??????? Obs Prin1 Prin2 Prin3 Prin4 Prin5 Prin6 ?
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