主成分分析法及其在spss中的操作(參考版)
2025-06-28 02:01本頁面
【正文】 具體檢驗還需進一步探討與學習。標準化：通過Analyze→Descriptive Statistics→Descriptives 對話框來實現(xiàn): 彈出Descriptives 對話框后, 把X1～X10 選入Variables 框, 在Save standardized values as variables 前的方框打上鉤, 點擊“OK”, 經標準化的數(shù)據(jù)會自動填入數(shù)據(jù)窗口中, 并以Z開頭命名。同理, 可得到特征向量A2。用表5( 主成分載荷矩陣) 中的數(shù)據(jù)除以主成分相對應的特征值開平方根便得到兩個主成分中每個指標所對應的系數(shù)。所以提取兩個主成分是可以基本反映全部指標的信息, 所以決定用兩個新變量來代替原來的十個變量。通過表4( 方差分解主成分提取分析) 可知, 提取2個主成分, 即m=2, 從表5( 初始因子載荷矩陣) 可知GDP、工業(yè)增加值、第三產業(yè)增加值、固定資產投資、基本建設投資、社會消費品零售總額、海關出口總額、地方財政收入在第一主成分上有較高載荷, 說明第一主成分基本反映了這些指標的信息。主成分個數(shù)提取原則為主成分對應的特征值大于1的前m個主成分。從表3 可知GDP 與工業(yè)增加值, 第三產業(yè)增加值、固定
外語相關推薦
鄂ICP備17016276號-1