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主成分分析模型ppt課件-閱讀頁(yè)

2025-05-20 22:07本頁(yè)面
  

【正文】 的平方和,即 piahmjiji ,1122 ??? ??為了說(shuō)明它的統(tǒng)計(jì)意義,將下式兩邊求方差,即 imimjijiii FaFaFaFaX ???????? ??22112222222122222121 )()()()()()(iiiimiiimimjijiiihaaaV a rFV a raFV a raFV a raFV a raXV a r????????????????????由于 Xi已經(jīng)標(biāo)準(zhǔn)化了,所以有 221iih ???此式說(shuō)明了 Xi的方差由兩部分組成:第一部分為共同度 ,它刻劃全部公共因子對(duì)變量 Xi的總方差所作的貢獻(xiàn), 越接近于 1,說(shuō)明該變量的 2ih2ih幾乎全部信息都被所選取的公共因子說(shuō)明了,如 =,說(shuō)明 Xi的 97%的信息被所選取的 m個(gè)公共因子說(shuō)明了,也就是說(shuō)由原始變量空間轉(zhuǎn)為因子空間轉(zhuǎn)化的性質(zhì)越好,保留原來(lái)信息量多,因此 是 Xi的方差的重要組成部分。第二部分 是特定變量所產(chǎn)生的方差,稱為特殊因子方差僅與變量 Xi本身的變化有關(guān),它是使 Xi的方差為 1的補(bǔ)充值。 因子載荷陣的估計(jì)方法 建立某個(gè)實(shí)際問(wèn)題的因子模型,關(guān)鍵是要根據(jù)樣本數(shù)據(jù)矩陣估計(jì)因子載荷矩陣 A。 設(shè)隨機(jī)向量 的協(xié)方差矩陣為 ∑ , 為 ∑的特征根, e1, … , ep為對(duì)應(yīng)的標(biāo)準(zhǔn)下交化特征向量,則根據(jù)線性代數(shù)的知識(shí)∑可分解為: TpXXXX ),( 21 ??021 ??????? p??????????????????????????????????????? ??pppppiTiiiTpeeeeeeUU???1111121),(上面的分解式恰是公共因子與變量個(gè)數(shù)一樣多且特殊因子的方差為 0時(shí),因子模型中協(xié)方差矩陣的結(jié)構(gòu)。 iie? i?因子旋轉(zhuǎn) 建立因子分析模型的目的不僅要找出公共因子以及對(duì)變量進(jìn)行分組,更重要的是要知道每個(gè)公共因子的意義,以便對(duì)實(shí)際問(wèn)題作出科學(xué)的分析,如果每個(gè)公共因子的涵義不清,不便于進(jìn)行實(shí)際背景的解釋,這時(shí)根據(jù)因子載荷矩陣的不唯一性,可對(duì)因子載荷矩陣實(shí)行旋轉(zhuǎn),即用一個(gè)正交矩陣右乘 A(由線性代數(shù)知道,一個(gè)正交變換對(duì)應(yīng)坐標(biāo)系的一次旋轉(zhuǎn)),使旋轉(zhuǎn)后的因子載荷矩陣結(jié)構(gòu)簡(jiǎn)化,便于對(duì)公共因子進(jìn)行解釋。這種變換因子載荷矩陣的方法稱為因子旋轉(zhuǎn)。 因子得分 因子分析的數(shù)學(xué)模型是將變量表示為公共因子的線性組合: mimjijiii FaFaFaFaX ?????? ??2211由于公共因子能反映原始變量的相關(guān)關(guān)系,用公共因子代表原始變量時(shí),有時(shí)更有利于描述研究對(duì)象的特征,因而往往需要反過(guò)來(lái)將公共因子表示為變量的線性組合,即 mjXXXF pjpjjj ,12211 ?? ????????稱上式為得分因子函數(shù)。 由于因子得分 Fj的值是待估的,我們僅知道利用樣本值可得因子載荷陣 ,由因子載荷矩陣的意義 mpijaA ?? )(ipjpijijpijpijijpjpjjijiFXijrbrbrbXXEbXXEbXXEbXbXbXbXEFXEraji?????????????????221122112211)()()()]([)(即 ?????????????pjppjppjpjjpjpjjarbrbrbarbrbrb???221111122111因此,因子得分計(jì)算公式為: XRAXbXbFFF Tmm111??? ???????????????????????? ??因子分析法計(jì)算步驟: 第一步:將原始數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化,以消除量綱的影響; 第二步:建立指標(biāo)間的相關(guān)系數(shù)矩陣 R; 第三步:求 R的特征值與特征向量; 第四步:建立因子載荷矩陣 A; 第五步;對(duì)因子載荷矩陣實(shí)行方差最大旋轉(zhuǎn),根據(jù)旋轉(zhuǎn)后的因子載荷進(jìn)行指標(biāo)分類并解釋經(jīng)濟(jì)現(xiàn)象; 第六步:計(jì)算因子得分
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