spss主成分分析-資料下載頁(yè)
2025-08-12 05:23本頁(yè)面
【導(dǎo)讀】以達(dá)到數(shù)據(jù)的壓縮和數(shù)據(jù)的解釋的目的。例1：我們知道生產(chǎn)服裝有很多指標(biāo)，比如袖長(zhǎng)、肩寬、身高等十幾個(gè)指標(biāo)，服裝廠(chǎng)生產(chǎn)時(shí)，不可能按照這么多指標(biāo)來(lái)做，怎么辦？一般情況，生產(chǎn)者考慮幾個(gè)綜合的指標(biāo)，象標(biāo)準(zhǔn)體形、資產(chǎn)原值實(shí)現(xiàn)利稅，百元資金實(shí)現(xiàn)利稅，百元工業(yè)總產(chǎn)值實(shí)現(xiàn)利稅，百元銷(xiāo)售收入實(shí)現(xiàn)利稅，現(xiàn)產(chǎn)值等，我們要找出綜合指標(biāo)，來(lái)評(píng)價(jià)企業(yè)的效益。點(diǎn)，使我們?cè)谘芯繌?fù)雜的問(wèn)題時(shí)，容易抓住主要矛盾。，取綜合指標(biāo)即它們的線(xiàn)性組合F，當(dāng)然有很多，我們希望線(xiàn)性組。合F包含很多的信息，即var最大，這樣得到F記為1F，然后再找2F，1F與2F無(wú)關(guān)，以此類(lèi)推，我們找到了一組綜合變量mFFF,,,21?設(shè)有n個(gè)樣品，每個(gè)樣品有兩個(gè)觀(guān)測(cè)變量,,21XX二維平面的散點(diǎn)圖。代表了原始數(shù)據(jù)的絕大部分信息，即使不考慮2F，信息損失也不多。們?nèi)菀椎乃愠鏊奶卣鱌和特征向量A和累計(jì)貢獻(xiàn)率。
【正文】 2 4 9 1 1 5 1 1 1 0 9 9 9 XXXXXXXXF ???????? 方差貢獻(xiàn)率為 第三主成分 876543213 5 5 8 3 6 7 4 4 2 2 6 6 9 7 5 6 5 XXXXXXXXF ????????? 方差貢獻(xiàn)率為 第四主成分 876543214 0 0 1 4 1 1 6 1 1 3 3 6 1 8 9 1 1 XXXXXXXXF ???????? 方差貢獻(xiàn)率為 前四個(gè)成分的累計(jì)貢獻(xiàn)率達(dá) %，說(shuō)明前四個(gè)主成分包含了全部指標(biāo)具有的信息，不須在計(jì)算其他的主成分。 附表： 2020年全國(guó)各地區(qū)經(jīng)濟(jì)效益主 要指標(biāo) 地區(qū) GDP （億元） 工業(yè)增加值 （ %） 總資產(chǎn)貢獻(xiàn)率 （ %） 資產(chǎn)負(fù)債率 （ %） 流動(dòng)資產(chǎn)周轉(zhuǎn)次數(shù) （次 /年） 工業(yè)成本費(fèi)用利潤(rùn)率（ %） 全員勞動(dòng)生產(chǎn)率 （元 /人 .年） 產(chǎn)品銷(xiāo)售率 （ %） 北 京 63878 天 津 52425 河 北 41990 山 西 23356 內(nèi)蒙古 32756 遼 寧 40451 吉 林 36796 黑龍江 62152 上 海 82327 江 蘇 50259 浙 江 48268 安 徽 31203 福 建 51244 江 西 24780 山 東 48804 河 南 32340 湖 北 43921 湖 南 31675 廣 東 59775 廣 西 35494 海 南 52707 重 慶 31252 四 川 31848 貴 州 31751 云 南 68960 西 藏 31634 陜 西 32899 甘 肅 26819 青 海 41175 寧 夏 32874 新 疆 76656 數(shù)據(jù)來(lái)源： 2020年《中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒》
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