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主分量分析ppt課件(編輯修改稿)

2025-06-01 22:03 本頁面
 

【文章內容簡介】 分析能降低所研究的數(shù)據(jù)空間的維數(shù)。即用研究 m維的 Y空間代替 p維的 X空間 (m<p),而低維的 Y空間代替 高維的 x空間所損失的信息很少。即:使只有一個主成分 Y1(即 m= 1)時,這個 Y1仍是使用全部 X變量 (p個 )得到的。例如要計算 Y1的均值也得使用全部 x的均值。在所選的前 m個主成分中,如果某個 Xi的系數(shù)全部近似于零的話,就可以把這個 Xi刪除,這也是一種刪除多余變量的方法。 2.有時可通過因子負荷 a39。i39。j的結論,弄清 X變量間的某些關系。 多維數(shù)據(jù)的一種圖形表示方法。我們知道當維數(shù)大于 3時便不能畫出幾何圖形,多元統(tǒng)計研究的問題大都多于 3個變量。要把研究的問題用圖形表示出來是不可能的。然而,經(jīng)過主成分分析后,我們可以選取前兩個主成分或其中某兩個主成分,根據(jù)主成分的得分,畫出 n個樣品在二維平面上的分布況,由圖形可直觀地看出各樣品在主分量中的地位,進而還可以對樣本進行分類處理,可以由圖形發(fā)現(xiàn)遠離大多數(shù)樣本點的離群點。 4.由主成分分析法構造回歸模型。即把各主成分作為新自變量代替原來自變量 x做回歸分析。 5.用主成分分析篩選回歸變量?;貧w變量的選擇有著重的實際意義,為了使模型本身易于做結構分析、控制和預報,好從原始變量所構成的子集合中選擇最佳變量,構成最佳變量集合。用主成分分析篩選變量,可以用較少的計算量來選擇量,獲得選擇最佳變量子集合的效果。 四、 主分量分析方法應用實例 下面,我們根據(jù)表 ,對某農(nóng)業(yè)生態(tài)經(jīng)濟系統(tǒng)做主成分分析。 樣本序號人口密度x 1 /(2)人均耕地面積x 2 /hm2森林覆蓋率x 3 /%農(nóng)民人均純收入x 4 /(1)人均糧食產(chǎn)量x 5 /(1)經(jīng)濟作物占農(nóng)作物播面比例x 6 /%耕地占土地面積比率x 7 /%果園與林地面積之比 x 8 /%1 3 6 3 .9 1 2 0 .3 5 2 1 6 .1 0 1 1 9 2 .1 1 2 9 5 .3 4 2 6 .7 2 4 1 8 .4 9 2 2 .2 3 12 1 4 1 .5 0 3 1 .6 8 4 2 4 .3 0 1 1 7 5 2 .3 5 4 5 2 .2 6 3 2 .3 1 4 1 4 .4 6 4 1 .4 5 53 1 0 0 .6 9 5 1 .0 6 7 6 5 .6 0 1 1 1 8 1 .5 4 2 7 0 .1 2 1 8 .2 6 6 0 .1 6 2 7 .4 7 44 1 4 3 .7 3 9 1 .3 3 6 3 3 .2 0 5 1 4 3 6 .1 2 3 5 4 .2 6 1 7 .4 8 6 1 1 .8 0 5 1 .8 9 25 1 3 1 .4 1 2 1 .6 2 3 1 6 .6 0 7 1 4 0 5 .0 9 5 8 6 .5 9 4 0 .6 8 3 1 4 .4 0 1 0 .3 0 3表 某農(nóng)業(yè)生態(tài)經(jīng)濟系統(tǒng)各區(qū)域單元的有關數(shù)據(jù) 6 6 8 . 3 3 7 2 . 0 3 2 7 6 . 2 0 4 1 5 4 0 . 2 9 2 1 6 . 3 9 8 . 1 2 8 4 . 0 6 5 0 . 0 1 1 4 . 8 6 17 9 5 . 4 1 6 0 . 8 0 1 7 1 . 1 0 6 9 2 6 . 3 5 2 9 1 . 5 2 8 . 1 3 5 4 . 0 6 3 0 . 0 1 2 4 . 8 6 28 6 2 . 9 0 1 1 . 6 5 2 7 3 . 3 0 7 1 5 0 1 . 2 4 2 2 5 . 2 5 1 8 . 3 5 2 2 . 6 4 5 0 . 0 3 4 3 . 2 0 19 8 6 . 6 2 4 0 . 8 4 1 6 8 . 9 0 4 8 9 7 . 3 6 1 9 6 . 3 7 1 6 . 8 6 1 5 . 1 7 6 0 . 0 5 5 6 . 1 6 710 9 1 . 3 9 4 0 . 8 1 2 6 6 . 5 0 2 9 1 1 . 2 4 2 2 6 . 5 1 1 8 . 2 7 9 5 . 6 4 3 0 . 0 7 6 4 . 4 7 711 7 6 . 9 1 2 0 . 8 5 8 5 0 . 3 0 2 1 0 3 . 5 2 2 1 7 . 0 9 1 9 . 7 9 3 4 . 8 8 1 0 . 0 0 1 6 . 1 6 512 5 1 . 2 7 4 1 . 0 4 1 6 4 . 6 0 9 9 6 8 . 3 3 1 8 1 . 3 8 4 . 0 0 5 4 . 0 6 6 0 . 0 1 5 5 . 4 0 213 6 8 . 8 3 1 0 . 8 3 6 6 2 . 8 0 4 9 5 7 . 1 4 1 9 4 . 0 4 9 . 1 1 4 . 4 8 4 0 . 0 0 2 5 . 7 914 7 7 . 3 0 1 0 . 6 2 3 6 0 . 1 0 2 8 2 4 . 3 7 1 8 8 . 0 9 1 9 . 4 0 9 5 . 7 2 1 5 . 0 5 5 8 . 4 1 315 7 6 . 9 4 8 1 . 0 2 2 6 8 . 0 0 1 1 2 5 5 . 4 2 2 1 1 . 5 5 1 1 . 1 0 2 3 . 1 3 3 0 . 0 1 3 . 4 2 516 9 9 . 2 6 5 0 . 6 5 4 6 0 . 7 0 2
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