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与数 者共同成ID

多元统计基础与变量约减的思与数 者共同成两正态分布变量之间的关 和Web登三个连续变量 和Web登 两个变量之间的相关 主成分分与数 者共同成三维变量之间的关三第一特征根第一特征根 第二特征根化表述1-主成分建 有多少个变量就会有多少个正交的主成分前若干个主成分的变异（方差）解释了绝大多数的变异（方差如果原始变量不相关，即没有协方差，则不需要做主成分 演示一：做一个综合打 某金融服务公司为了了解客户的信用程度，评价客户的信用等级，采用信用常用的5C方法， 演示一：做一个综合打演示一：做一个综合打特征值：每个主成分解释变异的数量比例：每个特征根解释的变异占原始数据总变异的比累积：累积到当前的主成分，总共解释总变异的比例为每家企业的信用打分是适宜的。演示一：做一个综合打 结果分析特征向量提供了由原始变量到每个主成分的转换系数（权重） P1=0.469*品格+0.485*能力+0.473*资本+0.462*担保品+0.329*环境条言，各变量所占大致相等，且均为正数，说明第一主成分是演示一：做一个综合打演示二：做样本特征描”演示二：做样本特征描演示二：做样本特征描作结果展希望使用这个数据作银行客户的客户，首先如何对这些信练习解答而第二个主成分只在人均GDP上权重很高，因此可以为每个变量取一个名 主要用途：1、对的情况或表现进行打分；2、一种简单省力的综合信息的，降低变量之间的关系，作为预测类模型因子分与数 者共同成化表述3-最大方差旋转（varimax因子分析演示因子分析演示因子分析演示 结果分析因子1：经济总量水因子2：人均水因子分析演示因子分析演示一 稀疏主成分分与数 者共同成与数 者共同成变量聚类思

对每组组内的代表X1–R2X2分

R2R2=R2R2=1-own

1–

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