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实验课:因子分析

 

实验目的

 

理解主成?/p>

(因子)

分析的基本原理,

熟悉并掌?/p>

SPSS

中的主成?/p>

(因子)

分析方法及其主要应用?/p>

 

因子分析

 

一?/p>

 

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础理论知识

 

1 

概念

 

因子分析

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Factor analysis

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:就是用少数几个因子来描述许多指标或因素之间的联系,

以较少几个因子来反映原资料的大部分信息的统计学分析方法?/p>

从数学角度来看,

主成分分

析是一种化繁为简的降维处理技术?/p>

 

 

主成分分?/p>

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Principal 

component 

analysis

?/p>

:是因子分析的一个特例,是使用最多的?/p>

子提取方法。它通过坐标变换手段?/p>

将原有的多个相关变量?/p>

做线性变化,

转换为另外一?/p>

不相关的变量?/p>

选取前面几个方差最大的主成分,

这样达到了因子分析较少变量个数的目的?/p>

同时又能与较少的变量反映原有变量的绝大部分的信息?/p>

 

两者关?/p>

:主成分分析?/p>

PCA

)和因子分析?/p>

FA

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是两种把变量维数降低以便于描述?/p>

理解和分析的方法,而实际上

主成分分析可以说是因子分析的一个特?/p>

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2 

特点

 

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1

)因子变量的

数量远少于原有的指标变量的数?/p>

,因而对因子变量的分析能够减?/p>

分析中的工作量?/p>

 

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2

)因子变量不是对原始变量的取舍,而是根据原始变量的信息进行重新组构,它能

够反映原有变量大部分的信息?/p>

 

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3

)因子变量之间不存在显著的线性相关关系,对变量的分析比较方便,但原始部分

变量之间多存在较显著的相关关系?/p>

 

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4

)因

子变量具有命名解?/p>

性,即该变量是对某些原始变量信息的综合和反映?/p>

 

在保证数据信息丢失最少的原则下,

对高维变量空间进行降维处?/p>

(即通过因子分析?/p>

主成分分析)

。显然,在一个低维空间解释系统要比在高维系统容易的多?/p>

 

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实验课:因子分析

 

实验目的

 

理解主成?/p>

(因子)

分析的基本原理,

熟悉并掌?/p>

SPSS

中的主成?/p>

(因子)

分析方法及其主要应用?/p>

 

因子分析

 

一?/p>

 

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础理论知识

 

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概念

 

因子分析

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Factor analysis

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:就是用少数几个因子来描述许多指标或因素之间的联系,

以较少几个因子来反映原资料的大部分信息的统计学分析方法?/p>

从数学角度来看,

主成分分

析是一种化繁为简的降维处理技术?/p>

 

 

主成分分?/p>

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:是因子分析的一个特例,是使用最多的?/p>

子提取方法。它通过坐标变换手段?/p>

将原有的多个相关变量?/p>

做线性变化,

转换为另外一?/p>

不相关的变量?/p>

选取前面几个方差最大的主成分,

这样达到了因子分析较少变量个数的目的?/p>

同时又能与较少的变量反映原有变量的绝大部分的信息?/p>

 

两者关?/p>

:主成分分析?/p>

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)和因子分析?/p>

FA

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是两种把变量维数降低以便于描述?/p>

理解和分析的方法,而实际上

主成分分析可以说是因子分析的一个特?/p>

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特点

 

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)因子变量的

数量远少于原有的指标变量的数?/p>

,因而对因子变量的分析能够减?/p>

分析中的工作量?/p>

 

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)因子变量不是对原始变量的取舍,而是根据原始变量的信息进行重新组构,它能

够反映原有变量大部分的信息?/p>

 

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)因子变量之间不存在显著的线性相关关系,对变量的分析比较方便,但原始部分

变量之间多存在较显著的相关关系?/p>

 

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性,即该变量是对某些原始变量信息的综合和反映?/p>

 

在保证数据信息丢失最少的原则下,

对高维变量空间进行降维处?/p>

(即通过因子分析?/p>

主成分分析)

。显然,在一个低维空间解释系统要比在高维系统容易的多?/p>

 

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实验课:因子分析

 

实验目的

 

理解主成?/p>

(因子)

分析的基本原理,

熟悉并掌?/p>

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中的主成?/p>

(因子)

分析方法及其主要应用?/p>

 

因子分析

 

一?/p>

 

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概念

 

因子分析

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:就是用少数几个因子来描述许多指标或因素之间的联系,

以较少几个因子来反映原资料的大部分信息的统计学分析方法?/p>

从数学角度来看,

主成分分

析是一种化繁为简的降维处理技术?/p>

 

 

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:是因子分析的一个特例,是使用最多的?/p>

子提取方法。它通过坐标变换手段?/p>

将原有的多个相关变量?/p>

做线性变化,

转换为另外一?/p>

不相关的变量?/p>

选取前面几个方差最大的主成分,

这样达到了因子分析较少变量个数的目的?/p>

同时又能与较少的变量反映原有变量的绝大部分的信息?/p>

 

两者关?/p>

:主成分分析?/p>

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是两种把变量维数降低以便于描述?/p>

理解和分析的方法,而实际上

主成分分析可以说是因子分析的一个特?/p>

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特点

 

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,因而对因子变量的分析能够减?/p>

分析中的工作量?/p>

 

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够反映原有变量大部分的信息?/p>

 

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变量之间多存在较显著的相关关系?/p>

 

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在保证数据信息丢失最少的原则下,

对高维变量空间进行降维处?/p>

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SPSS因子分析法很全面很全面共22?- 百度文库
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实验课:因子分析

 

实验目的

 

理解主成?/p>

(因子)

分析的基本原理,

熟悉并掌?/p>

SPSS

中的主成?/p>

(因子)

分析方法及其主要应用?/p>

 

因子分析

 

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础理论知识

 

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概念

 

因子分析

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Factor analysis

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:就是用少数几个因子来描述许多指标或因素之间的联系,

以较少几个因子来反映原资料的大部分信息的统计学分析方法?/p>

从数学角度来看,

主成分分

析是一种化繁为简的降维处理技术?/p>

 

 

主成分分?/p>

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Principal 

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:是因子分析的一个特例,是使用最多的?/p>

子提取方法。它通过坐标变换手段?/p>

将原有的多个相关变量?/p>

做线性变化,

转换为另外一?/p>

不相关的变量?/p>

选取前面几个方差最大的主成分,

这样达到了因子分析较少变量个数的目的?/p>

同时又能与较少的变量反映原有变量的绝大部分的信息?/p>

 

两者关?/p>

:主成分分析?/p>

PCA

)和因子分析?/p>

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是两种把变量维数降低以便于描述?/p>

理解和分析的方法,而实际上

主成分分析可以说是因子分析的一个特?/p>

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2 

特点

 

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1

)因子变量的

数量远少于原有的指标变量的数?/p>

,因而对因子变量的分析能够减?/p>

分析中的工作量?/p>

 

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2

)因子变量不是对原始变量的取舍,而是根据原始变量的信息进行重新组构,它能

够反映原有变量大部分的信息?/p>

 

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3

)因子变量之间不存在显著的线性相关关系,对变量的分析比较方便,但原始部分

变量之间多存在较显著的相关关系?/p>

 

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子变量具有命名解?/p>

性,即该变量是对某些原始变量信息的综合和反映?/p>

 

在保证数据信息丢失最少的原则下,

对高维变量空间进行降维处?/p>

(即通过因子分析?/p>

主成分分析)

。显然,在一个低维空间解释系统要比在高维系统容易的多?/p>

 



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