利用predict命令可以直接得到SPSS中的成分得分系数矩阵,也就是基于factor命令将变量标准化 . predict f1 (regression scoring assumed) Scoring coefficients (method=regression)---Variable|Factor1---+---x1|0.04693x2|0.12660y1|0.12650y2|0.12630y3|0.12819y4|0.12954y5|0.12734y6|0.12798y7|0.12651---...
*第三步:形成因子载荷矩阵: factor var1 var2 var3,pcf //因子载荷矩阵中,如果某个变量的uniqueness的值大于0.6,有点不太正常,可能需要剔除。 screeplot,yline(1) //碎石图 *第四步:计算主成分得分 predict f1 f2 f3//计算主成分得分 *第五步:使用综合指标按照个主成分的方差贡献率占所提取的主成分的...
pca: principle components analysis,主成分分析factor:因子分析,用于提取不同类型的因子screeplot:根据pca或factor画出碎石图(scree graph,也叫特征值标绘图)rotate:使用factor命令之后,进行正交或斜交旋转predict:在使用pca、factor和rotate命令之后,创建因子分或符合变量。便于下一步进行建模分析alpha:哥伦巴哈阿尔法信度...
因子载荷的估计量factorbg2cost1bg2cost6factors2pcfpcf主成分因子假定共同度1factorbg2cost1bg2cost6factors2ipfipf迭代主因子重复估计共同度factorbg2cost1bg2cost6factors2mlml极大似然因子假定变量至少个服从多元正态分布对偏相关矩阵的行列式进行最优化求解等价于rao勺典型因子方法132预测stata可以通过predict预测变量得分...
用stata做因子分析
Stata可以通过predict预测变量得分、拟合值和残差等。 webusebg2,clear factorbg2cost1-bg2cost6 predictf1f2 *factor1factor2因子分得分 predictstdpresiduals *预测标准差和残差 13.3Estat Eatat给出了几个非常有用的工具,包括KMO、SMC等指标。 webusebg2,clear factorbg2cost1-bg2cost6 estatanti estatkmo estatresid...
一般因子分析,就需要预测,命令很简单predict f1 在这里插入图片描述 排名第一的就是净利润,企业就是要赚钱才有竞争力。这不是常识了,分析和没分析差不多,我还是干Spring,Django吧。 看看上面内容,没有代码怎么行?虽然是化工专业,照样敲码两不误。虽说我专业都快挂完了,心痛一秒钟。
predict f1 f2 label var f1 收入因子 label var f2 投资、社会因子 list area f1 f2 summarize f1 f2 correlate f1 f2 scoreplot,xtitle(收入因子) ytitle(投资、社会因子) /// mlabel(area) yline(0) xline(0) /*得分图*/ 分析: 首先通过主因子分析(factor),得到主成分因子: Factor analysis/...
. predict p1 p2(略) . list p1 p2(内容略) . scoreplot 二、因子分析 大多数命令基本一样,不再重复。 . factor x*,pcf 采用主成分方法的因子分析 (obs=50) Factor analysis/correlation Number of obs = 50 Method: principal-component factors Retained factors = 2 Rotation: (unrotated) Number of...
STATA中主成分分析与使用主成分法的因子分析的区别 问题描述：在使用因子分析factor命令中，抽取共因子的方法包括主成分法、主因子法、迭代因子以及最大似然法。后三种不难理解。但是在stata做主成分分析有一个直接命令pca，那么pca主成分分析与factor中使用主成分法是否是一致的。这个问题在spss中更为明显和严重。下面...