【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十分著名的工作是美國的統(tǒng)計學(xué)家斯通(stone)在1947年關(guān)于國民經(jīng)濟(jì)的研究。他曾利用美國1929一1938年各年的數(shù)據(jù),得到了17個反映國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?!??
2025-01-24 10:24
【摘要】西南財經(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經(jīng)大學(xué)出版社2主要內(nèi)容
2025-06-02 11:52
【摘要】姓名:XXX學(xué)號:XXXXXXX專業(yè):XXXX用SPSS19軟件對下列數(shù)據(jù)進(jìn)行主成分分析:……一、相關(guān)性通過對數(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得到因多元共線性影響的錯
2025-05-01 13:28
【摘要】第一組第1題全國重點水泥企業(yè)某年的經(jīng)濟(jì)效益分析,評價指標(biāo)有:X1為固定資產(chǎn)利稅率,X2為資金利稅率,X3為銷售收入利稅率,X4為資金利潤率,X5為固定資產(chǎn)產(chǎn)值率,X6-流動資金周轉(zhuǎn)天數(shù),X7-萬元產(chǎn)值能耗,X8-全員勞動生產(chǎn)率現(xiàn)有15家水泥企業(yè)的數(shù)據(jù),試?yán)弥鞒煞址ňC合評價其效益。先將數(shù)
2025-05-18 08:58
【摘要】高校人文社科科研綜合實力評價研究摘要 一、問題重述高校人文社科科研綜合實力評價研究根據(jù)所給數(shù)據(jù),并搜集更多相關(guān)數(shù)據(jù),回答下面的問題;,論證方法的合理性,給出合適的建議二、條件假設(shè)(1)假設(shè)高校人文社
2024-08-23 23:37
【摘要】2022/8/211主成分分析2022/8/212一、什么是主成分分析及基本思想1、什么是主成分分析主成分概念首先由Karlparson在1901年引進(jìn),不過當(dāng)時只對非隨機(jī)變量來討論的。1933年Hotelling將這個概念推廣到隨機(jī)向量:在實際問題中,研究多指標(biāo)(變量)問題是經(jīng)
2024-08-12 08:49
【摘要】主成分分析及其MATLAB實現(xiàn)---wenjie一、主成分分析:(略)二、主成分分析(PCA)MATLAB命令:1)PCACOV命令:使用協(xié)方差矩陣進(jìn)行主成分分析,其調(diào)用格式如下:[pc,latent,explained]=pcacov(X)輸入?yún)f(xié)方差矩陣X,把主成分返回到pc中,把
2024-09-10 10:30
【摘要】=(X1,X2,X3)T的協(xié)方差與相關(guān)系數(shù)矩陣分別為,分別從,出發(fā),求的各主成分以及各主成分的貢獻(xiàn)率并比較差異況。解答:S=[14;425];[PC,vary,explained]=pcacov(S);總體主成分分析:[PC,vary,explained]=pcacov(S)主成分交換矩陣:PC=
2025-05-01 12:32
【摘要】第三講主成分分析因子分析?準(zhǔn)備知識?求主成分?因子分析說明.,言的特征值問題是對方陣而特征向量?x??.0,0,.2的特征值都是矩陣的即滿足方程值有非零解的就是使齊次線性方程組的特征值階方陣AEAxEAAn????????一、特征值與特征向量的概
2025-01-29 08:10
【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變量劃為少數(shù)幾個綜合指標(biāo)的一種統(tǒng)計分析方法。從數(shù)學(xué)角度來看,這是一種降維處理技術(shù)。思路:一個研究對象,往往是多要素的復(fù)雜系統(tǒng)。變量太多無疑會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,這樣問題就簡單化了。原理:假定
2025-07-10 02:01
【摘要】第一節(jié)主成分分析方法?主成分分析的基本原理?主成分分析的計算步驟?主成分分析方法應(yīng)用實例地理系統(tǒng)是多要素的復(fù)雜系統(tǒng)。在地理學(xué)研究中,多變量問題是經(jīng)常會遇到的。變量太多,無疑會增加分析問題的難度與復(fù)雜性,而且在許多實際問題中,多個變量之間是具有一定的相關(guān)關(guān)系的。因此,人們會很自然地想到,能否在相關(guān)分析的基礎(chǔ)上,
2024-08-24 01:39
【摘要】§Matlab語言是當(dāng)今國際上科學(xué)界(尤其是自動控制領(lǐng)域)最具影響力、也是最有活力的軟件。它起源于矩陣運(yùn)算,并已經(jīng)發(fā)展成一種高度集成的計算機(jī)語言。它提供了強(qiáng)大的科學(xué)運(yùn)算、靈活的程序設(shè)計流程、高質(zhì)量的圖形可視化與界面設(shè)計、與其他程序和語言的便捷接口的功能。Matlab語言在各國高校與研究單位起著重大的作用。主成分分析是把原來多個變量劃為少數(shù)幾個綜合指標(biāo)的一種統(tǒng)計分
2024-08-24 01:20
【摘要】主成分分析類型:一種處理高維數(shù)據(jù)的方法。降維思想:在實際問題的研究中,往往會涉及眾多有關(guān)的變量。但是,變量太多不但會增加計算的復(fù)雜性,而且也會給合理地分析問題和解釋問題帶來困難。一般說來,雖然每個變量都提供了一定的信息,但其重要性有所不同,而在很多情況下,變量間有一定的相關(guān)性,從而使得這些變量所提供的信息在一定程度上有所重疊。因而人們希望對這些變量加以“改造”,用為數(shù)極少的互補(bǔ)相關(guān)的新變
2024-10-14 14:20
【摘要】地理系統(tǒng)是多要素的復(fù)雜系統(tǒng)。在地理學(xué)研究中,多變量問題是經(jīng)常會遇到的。變量太多,無疑會增加分析問題的難度與復(fù)雜性,而且在許多實際問題中,多個變量之間具有一定的相關(guān)關(guān)系。解決該問題的一個辦法就是篩選變量,即只挑選部分較為重要的變量,以減少變量數(shù),并可緩解相關(guān)性帶來的麻煩-如逐步回歸分析、逐步判別分析等。換一個角度來看,如果眾多的變量間存在著的相關(guān)關(guān)系,能
2025-05-17 02:28
【摘要】第五章主成分分析什么是主成分分析主成分分析(PrincipalComponentsAnalysis)也稱主分量分析是將多個指標(biāo),化為少數(shù)幾個不相關(guān)的綜合指標(biāo)的一種統(tǒng)計方法。在綜合評價工業(yè)企業(yè)的經(jīng)濟(jì)效益中,考核指標(biāo)有:1每百元固定資
2025-05-31 17:54