因子分析法預(yù)測ppt課件-資料下載頁
2025-05-03 18:28本頁面
【正文】 p，計(jì)算樣本均值和方差，進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化計(jì)算（處理）；v求樣本相關(guān)系數(shù)矩陣 R=(rij)p*p；v求相關(guān)系數(shù)矩陣的特征根 λi (λ1,λ2,…, λp0)和相應(yīng)的標(biāo)準(zhǔn)正交的特征向量 li；八、因子分析的步驟YOUR SITE HEREv確定公共因子數(shù) m（按前 m個(gè)特征值之和占特征值總和的百分比來確定）；v求出主因子載荷矩陣 A=[aij]；v計(jì)算公共因子的共性方差 hi2,是否接近于 1；v對載荷矩陣進(jìn)行旋轉(zhuǎn)，以求能更好地解釋公共因子；v計(jì)算因子得分；v對公共因子作出專業(yè)性的解釋。YOUR SITE HERE相關(guān)性度量：變量間的方差 協(xié)方差、相關(guān)系數(shù)相關(guān)性度量：夾角余弦和各種距離系數(shù)R型因子分析 —— 控礦地質(zhì)因素分析R型因子分析是主成分分析的發(fā)展Q型因子分析 —— 圈定遠(yuǎn)景區(qū)研究變量之間的成因分類研究樣品之間的成因分類焦家金礦礦化元素因子分析地質(zhì)找礦論叢 , 2022年 02期 焦家金礦位于膠東西北部 ,是 “焦家式破碎帶熱液蝕變巖型 ”金礦的命名地。它以規(guī)模巨大、礦體形態(tài)簡單、礦化連續(xù)、穩(wěn)定等特點(diǎn)明顯有別于石英脈金礦。在水平上 ,以斷面為中心向外依次出現(xiàn)絹英巖化帶、鉀化 絹英巖化 硅化帶、硅化 鉀化帶、正?；◢弾r帶 。在垂向上 ,蝕變分帶不是很發(fā)育 ,隨著深部韌性變形作用加強(qiáng) ,蝕變的強(qiáng)度和規(guī)模都逐漸減小。YOUR SITE HERE第四節(jié) 對應(yīng)分析YOUR SITE HERE對應(yīng)分析是在 R型因子分析和 Q型因子分析的基礎(chǔ)上發(fā)展起來的、能夠揭示變量與樣品之間雙重關(guān)系的一種多元統(tǒng)計(jì)方法。YOUR SITE HERE可提供以下信息： ① 變量間的關(guān)系：空間上鄰近的一些變量點(diǎn)，表示這些變量緊密相關(guān)，即它們具有成因上的聯(lián)系，指示某一特定的地質(zhì)作用；② 樣品間的關(guān)系：鄰近的樣品點(diǎn)具有相似的性質(zhì)，屬同一類型，是同樣地質(zhì)作用的產(chǎn)物；③ 變量與樣品之間的關(guān)系：同一類型的樣品點(diǎn)將為鄰近的變量點(diǎn)所表征。也就是說，同類樣品點(diǎn)為其鄰近變量點(diǎn)所指示的地質(zhì)作用下的產(chǎn)物。更重要的是，可在同一圖上表示出上述三種信息，從而可同時(shí)進(jìn)行分類及地質(zhì)推斷解釋。 YOUR SITE HERER型和 Q型對應(yīng)關(guān)系的對偶定理 YOUR SITE HEREYOUR SITE HEREG2 F2G2 F20 1．2．3．4．5．6．7．8．11．10．12．9． 13．1△2△ 3△4△5△6△7△8△9△圖 對應(yīng)分析的 R型因子載荷和 Q型因子載荷圖（圓點(diǎn)為樣品點(diǎn)，三角為變量點(diǎn)）YOUR SITE HERE216。主成分分析是將主分量表示為原觀測變量的線性組合，而因子分析是將原觀測變量表示為公共因子的線性組合；216。主成分分析的主成分?jǐn)?shù) m和原變量數(shù) p相等，它是將一組具有相關(guān)性的變量變換為一組獨(dú)立的變量，而因子分析的目的是要使公共因子數(shù)。 m比原變量數(shù) p小，而且要盡可能地選取小的 m，以便盡可能地構(gòu)造一個(gè)結(jié)構(gòu)簡單的模型。216。在主成分分析中，原觀測變量對某一主成分的影響大小，由該主成分相應(yīng)的特征向量確定，而在因子分析中，原觀測變量在某一主因子上的載荷，由該主因子相應(yīng)的特征向量確定。 因子分析與主成分分析的差別主成分分析和因子分析的區(qū)別 ? 主成分分析的重點(diǎn)在于解釋各變量的總方差，而因子分析則把重點(diǎn)放在解釋各變量之間的協(xié)方差。 ?主成分分析中不需要有假設(shè) (assumptions),因子分析則需要一些假設(shè)。因子分析的假設(shè)包括：各個(gè)共同因子之間不相關(guān)，特殊因子（ specific factor）之間也不相關(guān)，共同因子和特殊因子之間也不相關(guān)?在因子分析中，因子個(gè)數(shù)需要分析者指定（ spss根據(jù)一定的條件自動設(shè)定，只要是特征值大于 1的因子進(jìn)入分析），而指 定的因子數(shù)量不同而結(jié)果不同。在主成分分析中，成分的數(shù)量是一定的，一般有幾個(gè)變量就有幾個(gè)主成分。 ?和主成分分析相比，由于因子分析可以使用 旋轉(zhuǎn)技術(shù) 幫助解釋因子，在解釋方面更加有優(yōu)勢。?大致說來，當(dāng)需要尋找潛在的因子，并對這些因子進(jìn)行解釋的時(shí)候，更加傾向于使用因子分析，并且借助旋轉(zhuǎn)技術(shù)幫助更好解釋。?而如果想把現(xiàn)有的變量變成少數(shù)幾個(gè)新的變量（新的變量幾乎帶有原來所有變量的信息）來進(jìn)入后續(xù)的分析，則可以使用主成分分析。當(dāng)然，這中情況也可以使用因子得分做到。所以這中區(qū)分不是絕對的。?總得來說，主成分分析主要是作為一種 探索性 的技術(shù)，在分析者進(jìn)行多元數(shù)據(jù)分析之前，用主成分分析來分析數(shù)據(jù)，讓自己對數(shù)據(jù)有一個(gè)大致的了解是非常重要的。?主成分分析一般很少單獨(dú)使用：?a，了解數(shù)據(jù)。?b,和 cluster analysis一起使用，?c，和判別分析一起使用，比如當(dāng)變量很多，個(gè)案數(shù)不多，直接使用判別分析可能無解，這時(shí)候可以使用主成份發(fā)對變量簡化 .?d,在多元回歸中，主成分分析可以幫助判斷是否存在共線性（條件指數(shù)），還可以用來處理共線性。 因子分析是十分主觀的，在許多出版的資料中，因子分析模型都用少數(shù)可闡述因子提供了合理解釋。實(shí)際上，絕大多數(shù)因子分析并沒有產(chǎn)生如此明確的結(jié)果。不幸的是，評價(jià)因子分析質(zhì)量的法則尚未很好量化，質(zhì)量問題只好依賴一個(gè)“哇！ ”準(zhǔn)則 如果在仔細(xì)檢查因子分析的時(shí)候，研究人員能夠喊出 “哇，我明白這些因子 ”的時(shí)候，就可看著是成功運(yùn)用了因子分析方法。YOUR SITE HEREF1x1 x2 x3F2主成分分析 . 因子分析歸納綜合F1x1 x2 x3F2ε1 ε3 ε3分解演繹YOUR SITE HERE
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