主成分分析-資料下載頁
2025-01-14 10:24本頁面
【正文】 ，研究哪一個指標在1一 T年間發(fā)生 的變化最大。首先， j指標在 1一 T年間的變化可以用 aj表示，有所有指標在 1—T 年的變化為 a表示，有使 cj最大的指標 xj，在 1—T 年發(fā)生的變化最大，在經(jīng)濟系統(tǒng)分析中，過大過小的 cj都應是分析人員關注的對象。（ 3） 從 1—T 年，研究在哪一年 發(fā)生了較大的變化。這是比值，比 cj更加深入的分析。則說明 j指標在 t~t+1年間的變化比其它年間更大。二、主軸對第 t年的數(shù)據(jù)表 xt做平面主成分分析，可以得到一組主軸 ，對應的有特征值 ，分析 是如何隨時間變化的，可以了解數(shù)據(jù)的主要特征發(fā)展變化的歷史過程。從前面的分析可以知道， 是第 t年數(shù)據(jù)變異最大的方向，數(shù)據(jù)在這個方向被拉得最長。如果研究國民生活水平的話，則在這一方向人們生活水平的差距最大，所以， 是最能反映國民生活水平的主要特征。與 對應的是主成分 數(shù)據(jù)的主要特征隨時間的發(fā)展會發(fā)生變化，這個變化可以通過 的變化過程來觀察。特別對于第一、第二主軸 (即 h＝ 1,2)，以及后續(xù)含數(shù)據(jù)信息量較大的那些主軸，更應給予重點研究。三、方差 的變化在數(shù)據(jù)表由 x1， x2， … ， xT的變化過程中，除了需要研究數(shù)據(jù) 的主要特征隨時間的變化以外，還要分析數(shù)據(jù)在主軸上的分布方差是否發(fā)生了較大的變化。分別從以下三個指標來觀察數(shù)據(jù)在主軸散布范圍發(fā)生的變化。（ 1）在 h軸上，數(shù)據(jù)的分散程度的差分（ 2）比較在 t+1年，哪個主軸 的散布范圍較大（ 3）比較 1～ T年間，哪個主軸的分散范圍較大四、樣本點間相對位置和排列順序的變化隨著時間的發(fā)展，群點 在某一方向上的相對位置和排列 順序也會發(fā)生變化。例如，改革開放以來，我國沿海城市經(jīng)濟發(fā)展速度較其他地區(qū)的城市要快，特別在對外貿(mào)易方面，其發(fā)展更為顯著。如果第一主軸反映了城市經(jīng)濟的綜合實力，則在這個軸上可以看出，在不同的年份上，各城市由于發(fā)展速度不一，因此，相對位置和順序都有變化，沿海城市的經(jīng)濟實力顯然日趨向前。 如何反映樣本點間位置和順序的變化呢 ?有一個要點必須注意，這就是必須在同一的軸上比較樣本點的位置和順序，因此，取全局主成分分析的第h主軸 ，它對所有時刻的數(shù)據(jù)表都是同一的。 在其上的投影為 在 上的投影坐標是否有明顯移動樣本點排列順序的改變下例是我國 1998年和 1999年城鎮(zhèn)居民分地區(qū)的消費支出資料：X1:食品支出X2：衣著支出X3：家庭設備用品及服務支出X4：醫(yī)療保健支出X5：交通和通訊支出X6：娛樂教育文化支出X7：居住支出X8：雜項商品支出進行主成分分析，并比較全局主成分分析和單張數(shù)據(jù)表主成分分析的結果。EigenvaluesoftheCorrelationMatrix(全局主成分特征根）EigenvalueDifferenceProportionCumulativeA1A2A3A4A5A6A7A8. 全局主成分特征向量 A1 A2 A3 A4 A5 A6 A7 A8 X1 .894875 X2 X3 X4 X5 X6 X7 X8 EigenvaluesoftheCorrelationMatrix98年數(shù)據(jù)表的主成分分析EigenvalueDifferenceProportionCumulativeB1B2B3B4B5B6B7B8. Eigenvectors98年數(shù)據(jù)表的主成分分析 B1 B2 B3 B4 B5 B6 B7 B8 X1 X2 X3 X4 X5 X6 X7 X8 EigenvaluesoftheCorrelationMatrix（ 99年數(shù)據(jù)表的主成分分析）EigenvalueDifferenceProportionCumulativeC1C2C3C4C5C6C7C8. Eigenvectors99年數(shù)據(jù)表的主成分分析 C1 C2 C3 C4 C5 C6 C7 C8 X1 X2 X3 X4 X5 X6 X7 X8 F1 F2 F398關于全局主成分的解釋方差8498關于全局主成分的貢獻率 5299關于全局主成分的解釋方差899關于全局主成分的貢獻率 33紅字為分年度數(shù)據(jù)表作主成分分析的方差和貢獻率演講完畢，謝謝觀看！
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