成分矩阵和成分得分系数矩阵有啥差别
来源:学生作业帮助网 编辑:作业帮 时间:2024/05/22 00:15:35
用spss求主成分的得分有点麻烦需要自己进行换算的楼上说的直接保存得出的是因子得分,跟主成分得分是有差别的
因子得分系数矩阵可以直接的出来的,在得分(score)那个选项里面有显示因子得分系数矩阵那一项
在score那里点击第一个选项,最后OK,可以在原始数据中看到主成分得分.再问:直接用那个主成分得分*SQR(方差特征值),再用方差特征值做权重就是最终得分吗?不需要用到载荷矩阵,是吗?再答:是的,用
主成分分析得分系数与原变量标准化后的协方差阵的特征向量是一个东西
spss熟练掌握我可以代分析的采纳哦
对于一般的可逆复矩阵来讲这个要求是做不到的,在QR分解当中只能要求上三角矩阵的对角元是实的(可以是正的),但不能要求整个上三角阵都是实的,因为QR分解本质上是唯一的.比如说1i2i3可逆,但不可能有满
analyze(分析)->DimensionReduction(降维)->factor(因子分析)->选中variables(变量)->extraction(抽取)->correlationmatri
基本定义不知道的话就应该看看书了系数矩阵A是由未知量的系数构成的矩阵,增广矩阵是由系数矩阵加常数列构成的矩阵
综合因子得分需要结合手算,如下:再问:我知道,综合因子得分=各因子得分*各因子贡献率,但是我不知道各因子得分是多少,是不是我上面的第一张表里的数据,请清楚一点告诉我,求你了再答:不是,在这一步,如图:
矩阵秩的大小和矩阵的行数、列数没有直接关系,只有一个不等式关系,秩不超过行数,也不超过列数.所以判断行数、列数大小不能得到秩的大小.再问:我问得是判断解,不是判断秩再答:判断解得先判断秩。再问:再问:
首先增广矩阵的秩一定不小于系数矩阵的秩(因为这只不过是增加了一个列向量).若增广矩阵的秩大于系数矩阵,则可通过高斯消去法将系数对角化,这将有0=b≠0的情况,矛盾!此时方程无解.若秩相等,方程有解很容
估计没人会
用直交旋转的图直交旋转后因素解释更为显著
从你得到的结果老看,数据之间的相关性较小,不适合做主成分分析,并且可能你的变量太多,数据过少导致很多数值没有.
在保存里面有一项直接保存因子得分就是求出各因子得分的你选中它就好了,重新运行一遍因子分析就会在原始数据表格的最后面多出几列各因子得分的
增广的意思就是原系数方程后面还要加一列等号后面的常数
正负特征值的个数分别是正负惯性指数
主成分分析的主要思想是将样本数据投影到一个维数较低的正交子空间内,而投影后的数据又能尽可能多的表达原来数据的波动情况(方差)对于一个线性变换A,成立Var(Ax)=A*Var(x)*A^T设变量x的协