主成分的计算步骤.doc_第1页
主成分的计算步骤.doc_第2页
主成分的计算步骤.doc_第3页
主成分的计算步骤.doc_第4页
全文预览已结束

下载本文档

版权说明:本文档由用户提供并上传,收益归属内容提供方,若内容存在侵权,请进行举报或认领

文档简介

主成分的计算步骤 数据的标准化处理设有只待样本单位,每只单位有个指标,则有矩阵,其中表示第单位的第指标值。矩阵X表示如下:对上述数据进行标准化处理,标准化处理的计算公式如下: 其中是的算数平均数,是的标准差。并记为标准化之后的数据矩阵。 计算标准化数据的协方差矩阵变量中变两两的相关系数的计算公式是 由于Z中的变量已是标准化的变量,此时Z的列变量的协方差矩阵就是相关系数矩阵。 计算R的特征根和特征向量相关矩阵R的特征方程为:,利用特征方程可以求出矩阵R的特征根()。将特征根从小到大进行排列,再由特征多项式,求出相应的特征向量,以特征向量的分量值为权数,将标准化的指标进行加权就得到第个主成分。 计算主成分的方差贡献率及累计方差贡献率相关矩阵的特征根就等于对应的主成分的方差,其大小反映了第个主成分所包含原始数据全部信息的比重,也反映了各主成分贡献的大小。定义第个主成分的方差贡献率为,累计方差贡献率,方差贡献率越大表明第主成分综合变量信息的能力越强,也就是由的差异来解释变量的差异的能力越强,累计贡献率越大表明前个主成分包含原始信息越多。 选取主成分的个数主成分分析的目的之一是为了减少变量的个数,即把最初的个变量转化为少数的几个综合变量,而且这几个少数的综合变量还要尽可能的保留原属数据的信息,从而减少分析的工作量。所以在选取主成分的个数时,一般不会选取全部的个主成分,而是取个主成分,取多少比较合适,这是一个很实际的问题,一方面尽量取的大些,以使选取的主成分能够尽量多的包含原来变量的信息,另一方面又不能太大,越大表明主成分的个数越多,不能做到简化分析的目的。的取值可以兼顾变量的个数和累计贡献率两个方面,一般是以所取的使得累计贡献率达到85%以上为宜。 对主成分进行经济分析确定了个主成分之后,要对主成分进行经济分析。经济分析是确定主成分的经济含义。在主成分的表达式中,取值大的系数表明这个主成分包含对应变量的信息就越多,主成分的经济含义就是在主成分表达式中系数大的变量含义的综合,因此可以根据这个原则来确定主成分的经济解释。 计算主成分得分将标准化的数据带入到主成分的表达式中,得到第个主成分的得分,根据主成分得分的大小就可以分析各个样本单位在各个主成分方面的表现。 进行综合排序每一个主成分表示了分析对象在某一方面的表现。选取的个主成分代表了分析对象的绝大部分信息,对主成分进行综合分析就是相当于对分析对象的全部进行综合分析。以个主成分各自的方差贡献率(特征根)为权数,将个主成分进行加权平均,加权平均的公式为:或 求得主成分的综合得分F,这个综合得分是在保留了绝大部分信

温馨提示

  • 1. 本站所有资源如无特殊说明,都需要本地电脑安装OFFICE2007和PDF阅读器。图纸软件为CAD,CAXA,PROE,UG,SolidWorks等.压缩文件请下载最新的WinRAR软件解压。
  • 2. 本站的文档不包含任何第三方提供的附件图纸等,如果需要附件,请联系上传者。文件的所有权益归上传用户所有。
  • 3. 本站RAR压缩包中若带图纸,网页内容里面会有图纸预览,若没有图纸预览就没有图纸。
  • 4. 未经权益所有人同意不得将文件中的内容挪作商业或盈利用途。
  • 5. 人人文库网仅提供信息存储空间,仅对用户上传内容的表现方式做保护处理,对用户上传分享的文档内容本身不做任何修改或编辑,并不能对任何下载内容负责。
  • 6. 下载文件中如有侵权或不适当内容,请与我们联系,我们立即纠正。
  • 7. 本站不保证下载资源的准确性、安全性和完整性, 同时也不承担用户因使用这些下载资源对自己和他人造成任何形式的伤害或损失。

评论

0/150

提交评论