聚類分析和主成分分析-資料下載頁
2025-08-16 02:27本頁面
【正文】 情況是主成分為 2到 3個 。 數(shù)學模型和幾何解釋 主成分分析的數(shù)據(jù)結構 用編程法進行主成分分析 ? 測得 10名幼兒的體重 （ x1， kg） 、 身高 （ x2，cm） 。 試做主成分分析 。 用編程法進行主成分分析 系數(shù)越大，說明主成分受該指標的影響也就越大 累積貢獻率達到 100% 用 SAS/ASSIST進行主成分分析 用 SAS/ASSIST進行主成分分析 用 SAS/ASSIST進行主成分分析 用 SAS/ASSIST進行主成分分析 用 SAS/ASSIST進行主成分分析 用 SAS進行主成分分析 用 SAS進行主成分分析 用 SAS進行主成分分析 用 SAS進行主成分分析 用 SAS進行主成分分析 用 SAS進行主成分分析 用 SAS進行主成分分析 用 SAS進行主成分分析 某經(jīng)濟分析數(shù)據(jù) Y：進口總額 X1： GDP X2：積累總額 X3：消費總額 ? 求進口總額與 GDP、積累總額和消費總額之間的回歸方程。 用 SAS進行主成分分析 data zhucf。 input x1 x2 x3 y。 cards。 。 P1=++ P2=+ ? 朗萊用美國聯(lián)邦政府雇員人數(shù) Y ? 國民總產(chǎn)出隱含平減指數(shù) X1，國民總產(chǎn)出 X2，失業(yè)人數(shù) X3，武裝力量人數(shù) X4， 14歲及以上非慈善機構人口數(shù) X5，時間變量 X6。 ? 朗萊所用數(shù)據(jù)是美國 47— 62年數(shù)據(jù)，該例是主成分回歸用得較早的例子。 用 SAS/ASSIST進行主成分分析 y x1 x2 x3 x4 x5 x61892 83 234289 2356 1590 107608 19471863 259426 2325 1456 108632 19481908 258054 3682 1616 109773 19491828 284599 3351 1650 110929 19502302 328975 2099 3099 112075 19512420 346999 1932 3594 113270 19522305 99 365385 1870 3547 115094 19532188 100 363112 3578 3350 116219 19542187 397469 2904 3048 117388 19552209 419180 2822 2857 118734 19562217 442769 2936 2798 120445 19572191 444546 4681 2637 121950 19582233 482704 3813 2552 123366 19502270 502601 3931 2514 125368 16602279 518175 4806 2572 127852 19612340 554894 4007 2827 130081 1962用 SAS/ASSIST進行主成分分析 實例分析 1 實例分析 1 實例分析 1 單因素方差分析
教學課件相關推薦
鄂ICP備17016276號-1