數(shù)學(xué)模型中的因子分析法(完整版)
【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)。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(gè)綜合變量戒指標(biāo)，以此代替原來的變量戒指標(biāo)。 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)。 infile ‘ c:\’ 。 run。 A。為了得到因子分析結(jié)果的經(jīng)濟(jì)解釋，因子載荷矩陣 A中有兩個(gè)統(tǒng)計(jì)量十分重要，即變量共同度和公共因子的方差貢獻(xiàn)。則因子載荷陣 A的一個(gè)解為： 12 p? ? ?? ? ?12, , , p? ? ?? ?1 1 2 2? , , , mmA ? ? ? ? ? ??因子旋轉(zhuǎn) 建立因子分析模型的目的丌僅是找出主因子，更重要的是知道每個(gè)公共因子的意義，以便對實(shí)際問題進(jìn)行分
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