數(shù)學(xué)模型中的因子分析法(存儲(chǔ)版)
【正文】 盤(pán)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(gè)變量在第 j個(gè)公共因子上的權(quán)， 的絕對(duì)值越大，表明 不 的相依程度越大，戒稱公共因子對(duì)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(shè) 為樣本相關(guān)陣 R的特征根， 為對(duì)應(yīng)的標(biāo)準(zhǔn)正交化特征向量。 Run。 189。 0 0 0 189。進(jìn)行因子旋轉(zhuǎn)，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(gè)方向分化，使大的載荷更大，小的載荷更小。 越大表明 對(duì)于 F的每一分量 的共同依賴程度大。 ? 將因子表示成原指標(biāo)變量線性組合，估計(jì)因子得分。 ? 若有 n個(gè)學(xué)生，每個(gè)學(xué)生考五門(mén)課，考試成績(jī)反映了學(xué)生的素質(zhì)和能力，理解能力，邏輯能力，記憶能力，對(duì)文字符號(hào)概念的反應(yīng)速度，能否從學(xué)生的學(xué)習(xí)成績(jī)?nèi)ふ页龇从尺@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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