【摘要】實(shí)驗(yàn)?zāi)康模涸紨?shù)據(jù)中每一所高校具有20個(gè)相關(guān)性很高的變量,利用主成分分析法用較少的變量去解釋原來資料中的大部分變異,將手中的眾多變量轉(zhuǎn)化成彼此相互獨(dú)立或不相關(guān)的個(gè)數(shù)較少的變量,即所謂主成分,并用以解釋資料的綜合性指標(biāo),其實(shí)質(zhì)的目的是降維原始數(shù)據(jù)截屏:操作方法:1.描述性統(tǒng)計(jì)SPSS在調(diào)用因子分析過程進(jìn)行分析時(shí),SPSS會(huì)自動(dòng)對(duì)原始數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理,所以在得到計(jì)算結(jié)果后指的
2025-08-07 22:37
【摘要】主成分分析主成分分析:通過對(duì)一組變量的幾個(gè)線性組合來解釋這組變量的方差和協(xié)方差結(jié)構(gòu),以達(dá)到數(shù)據(jù)的壓縮和數(shù)據(jù)的解釋的目的。引例例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),服裝廠生產(chǎn)時(shí),不可能按照這么多指標(biāo)來做,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、特形等。例2:企業(yè)經(jīng)濟(jì)效益的評(píng)價(jià),它涉及到很多指標(biāo)。例百元固定
2024-08-25 05:23
【摘要】.,....spss進(jìn)行主成分分析及得分分析1將數(shù)據(jù)錄入spss1.2數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化:打開數(shù)據(jù)后選擇分析→描述統(tǒng)計(jì)→描述,對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化,選中將標(biāo)準(zhǔn)化得分另存為變量:2.3進(jìn)行主成分分析:選擇分析→降維→因子分析,
2025-06-01 22:07
【摘要】臨沂大學(xué)建筑學(xué)院房地產(chǎn)系主成分分析SPSS操作步驟以教材第五章習(xí)題8的數(shù)據(jù)為例,演示并說明主成分分析的詳細(xì)步驟:一.原始數(shù)據(jù)的輸入注意事項(xiàng):關(guān)鍵注意設(shè)置好數(shù)據(jù)的類型(數(shù)值?字符串?等等)以及小數(shù)點(diǎn)后保留數(shù)字的個(gè)數(shù)即可。二.選項(xiàng)操作1.打開SPSS的“分析”→“降維”→“因子分析”,打開“因子分析”對(duì)話框(如下圖)2.把六
2025-06-27 06:28
【摘要】用SPSS作主成分分析以城鎮(zhèn)居民消費(fèi)支出資料為例,用主成分分析法對(duì)各省、市作綜合評(píng)價(jià)(spssex-2/城鎮(zhèn)居民消費(fèi)支出的主成分分析)以經(jīng)濟(jì)效益數(shù)據(jù)為例,用主成分分析法對(duì)各企業(yè)作綜合評(píng)價(jià)(spssex-2/企業(yè)經(jīng)濟(jì)效益的主成分分析)主成分分析法和SPSS軟件應(yīng)用時(shí)一對(duì)一的正確步驟:(一)指標(biāo)
2025-08-07 18:17
【摘要】spss進(jìn)行主成分分析及得分分析1將數(shù)據(jù)錄入spss1.2數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化:打開數(shù)據(jù)后選擇分析→描述統(tǒng)計(jì)→描述,對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化,選中將標(biāo)準(zhǔn)化得分另存為變量:2.3進(jìn)行主成分分析:選擇分析→降維→因子分析,3.4設(shè)置描述性,
2025-06-01 22:48
【摘要】SPSS19(中文版)統(tǒng)計(jì)分析實(shí)用教程電子工業(yè)出版社1第十章主成分分析和因子分析SPSS19(中文版)統(tǒng)計(jì)分析實(shí)用教程電子工業(yè)出版社2主要內(nèi)容主成分
2024-08-25 20:39
【摘要】.主成分分析の操作過程原始數(shù)據(jù)如下(部分)調(diào)用因子分析模塊(Analyze―DimensionReduction―Factor),將需要參與分析の各個(gè)原始變量放入變量框,如下圖所示:?jiǎn)螕鬌escriptives按鈕,打開Descriptives次對(duì)話框,勾選KMOandBartlett’stestofsphericity選項(xiàng)(Initialsolut
2025-07-27 08:04
【摘要】SPSS軟件進(jìn)行主成分分析的應(yīng)用例子2002年16家上市公司4項(xiàng)指標(biāo)的數(shù)據(jù)[5]見表2,定量綜合贏利能力分析如下:表22002年16家上市公司4項(xiàng)指標(biāo)的數(shù)據(jù)公司銷售凈利率(X1)資產(chǎn)凈利率(X2)凈資產(chǎn)收益率(X3)銷售毛利率(X4)歌華有線五糧液?用友軟件太太藥業(yè)浙江陽光煙臺(tái)萬華方正科技紅河光明貴州茅臺(tái)中鐵二局
2025-06-28 22:41
【摘要】主成分分析的操作過程原始數(shù)據(jù)如下(部分)調(diào)用因子分析模塊(Analyze―DimensionReduction―Factor),將需要參與分析的各個(gè)原始變量放入變量框,如下圖所示:?jiǎn)螕鬌escriptives按鈕,打開Descriptives次對(duì)話框,勾選KMOandBartlett’stestofsphericity選項(xiàng)(Initialsolution
2025-06-28 23:57
【摘要】西南財(cái)經(jīng)大學(xué)出版社1第十章主成分分析和因子分析西南財(cái)經(jīng)大學(xué)出版社2主要內(nèi)容
2025-05-17 11:36
【摘要】主成分分析?主成分分析?主成分回歸?立體數(shù)據(jù)表的主成分分析一項(xiàng)十分著名的工作是美國(guó)的統(tǒng)計(jì)學(xué)家斯通(stone)在1947年關(guān)于國(guó)民經(jīng)濟(jì)的研究。他曾利用美國(guó)1929一1938年各年的數(shù)據(jù),得到了17個(gè)反映國(guó)民收入與支出的變量要素,例如雇主補(bǔ)貼、消費(fèi)資料和生產(chǎn)資料、純公共支出、凈增庫存、股息、利息外貿(mào)平衡等等。§1?
2025-01-16 10:24
【摘要】一、主成分分析基本原理概念:主成分分析是把原來多個(gè)變量劃為少數(shù)幾個(gè)綜合指標(biāo)的一種統(tǒng)計(jì)分析方法。從數(shù)學(xué)角度來看,這是一種降維處理技術(shù)。思路:一個(gè)研究對(duì)象,往往是多要素的復(fù)雜系統(tǒng)。變量太多無疑會(huì)增加分析問題的難度和復(fù)雜性,利用原變量之間的相關(guān)關(guān)系,用較少的新變量代替原來較多的變量,并使這些少數(shù)變量盡可能多的保留原來較多的變量所反應(yīng)的信息,這樣問題就簡(jiǎn)單化了。原理:假定
2025-06-28 02:01
【摘要】姓名:XXX學(xué)號(hào):XXXXXXX專業(yè):XXXX用SPSS19軟件對(duì)下列數(shù)據(jù)進(jìn)行主成分分析:……一、相關(guān)性通過對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行雙變量相關(guān)分析,得到相關(guān)系數(shù)矩陣,見表1。表1淡化濃海水自然蒸發(fā)影響因素的相關(guān)性由表1可知:輻照、風(fēng)速、濕度、水溫、氣溫、。分析:各變量之間存在著明顯的相關(guān)關(guān)系,若直接將其納入分析可能會(huì)得到因多元共線性影響的錯(cuò)
2025-04-19 13:28
【摘要】西南財(cái)經(jīng)大學(xué)出版社1第十一章主成分分析和因子分析西南財(cái)經(jīng)大學(xué)出版社2主要內(nèi)容
2025-05-17 11:52