因子分析中,是对原始变量间的内在相关结构进行分组,相关性强的分在一组,组间相关性较弱,这样各组变量代表一个基本要素(公共因子)。通过原始变量之间的复杂关系对原始变量进行分解,得到公共因子和特殊因子。将原始变量表示成公共因子的线性组合。其中公共因子是所有原始变量中所共同具有的特征,而特殊因子则是原始变量所...
主要应用于多元统计的因子分析。KMO统计量是取值在0和1之间。 当所有变量间的简单相关系数平方和远远大于偏相关系数平方和时,KMO值接近1.KMO值越接近于1,意味着变量间的相关性越强,原有变量越适合作因子分析;当所有变量间的简单相关系数平方和接近0时,KMO值接近0.KMO值越接近于0,意味着变量间的相关性越弱,原...
因子分析中,是对原始变量间的内在相关结构进行分组,相关性强的分在一组,组间相关性较弱,这样各组变量代表一个基本要素(公共因子)。通过原始变量之间的复杂关系对原始变量进行分解,得到公共因子和特殊因子。将原始变量表示成公共因子的线性组合。其中公共因子是所有原始变量中所共同具有的特征,而特殊因子则是原始变量所...
探索性因子分析(Exploratory Factor Analysis,EFA)是一项用来找出多元观测变量的本质结构、并进行处理降维的技术。 因而EFA能够将具有错综复杂关系的变量综合为少数几个核心因子。EFA和PCA的区别在于:PCA中的主成分是原始变量的线性组合,而EFA中的原始变量是公共因子的线性组合,因子是影响变量的潜在变量,变量中不能被因子...
主成分分析(PCA分析)是将多项指标转化为少数几项综合指标,用综合指标来解释多变量的方差-协方差结构。综合指标即为主成分。所得出的少数几个主成分,要尽可能多地保留原始变量的信息,且彼此不相关。 因子分析是研究如何以最少的信息丢失,将众多原始变量浓缩成少数几个因子变量,以及如何使因子变量具有较强的可解释性...
第一,主成分分析的目的在于,尽量将评价对象分成三六九等,凸显其差异;因子分析的目的在于,从分项指标提取公共因子,以解释分项指标的相关性。 第二,主成分分析最重要的成果是形成一个或者多个主成分;因子分析最重要的成果是建立一个能够将分项指标用公共因子来表示...
第一篇:主成分分析与因子分析的优缺点 主成分分析就是将多项指标转化为少数几项综合指标,用综合指标来解释多变量的方差-协方差结构.综合指标即为主成分.所得出的少数几个主成分,要尽可能多地保留原始变量的信息,且彼此不相关.因子分析是研究如何以最少的信息丢失,将众多原始变量浓缩成少数几个因子变量,以及如何使...
引言:当数据存在很多个变量,并且有些变量可能无法被观测到时,这种多变量数据过度复杂的信息对我们探索变量间的交互关系是不小的挑战。因此,本章我们将学习两种用来探索和简化多变量复杂关系的常用方法,主成分分析和因子分析。 后台回复“R语言实战“即可获取二维码...
第1 1 章 主成分分析和因子分析 教材习题答案 下表是2007年30家能源类上市公司的有关经营数据。其中:X1=主营业务利润;X2=净资产收益率;X3=每股收益;X4=总资产周转率;X5=资产负债率;X6=流动比率;X7=主营业务收入增长率;X8=资本积累率。进行主成分分析并确定主成分的数量。
因子分析法通过研究变量间的相关系数矩阵,把变量间错综复杂的关系归结成少数几个综合因子,由于归结出的因子个数少于原始变量的个数,但是他们又包含原始变量的信息,所以这一分析过程也称为降维。 因子分析有两个核心问题:一是如何构造因子变量,二是如何解释因子变量 ...