spss進行主成分分析及得分分析.docx_第1頁
spss進行主成分分析及得分分析.docx_第2頁
spss進行主成分分析及得分分析.docx_第3頁
spss進行主成分分析及得分分析.docx_第4頁
spss進行主成分分析及得分分析.docx_第5頁
已閱讀5頁，還剩5頁未讀， 繼續免費閱讀

下載本文檔

版權說明：本文檔由用戶提供并上傳，收益歸屬內容提供方，若內容存在侵權，請進行舉報或認領

文檔簡介

此文檔收集于網絡，僅供學習與交流，如有侵權請聯系網站刪除spss進行主成分分析及得分分析 1將數據錄入spss1. 2數據標準化：打開數據后選擇分析描述統計描述，對數據進行標準化，選中將標準化得分另存為變量：2. 3進行主成分分析：選擇分析降維因子分析，3. 4設置描述性，抽取，得分和選項：4. 5查看主成分分析和分析：相關矩陣表明，各項指標之間具有強相關性。比如指標GDP總量與財政收入、固定資產投資總額、第二產業增加值、第三產業增加值、工業增加值的相關系數較大。這說明他們之間指標信息之間存在重疊，適合采用主成分分析法。（下表非完整呈現）5. 6由 TotalVarianceExplained（主成分特征根和貢獻率）可知，特征根1=9.092，特征根2=1.150前兩個主成分的累計方差貢獻率達93.107%，即涵蓋了大部分信息。這表明前兩個主成分能夠代表最初的11個指標來分析河南各個城市經濟綜合實力的發展水平，故提取前兩個指標即可。主成分，分別記作F1、F2。6. 7指標X1、X2、X3、X4、X5、X6、X7、X8、X9、X10在第一主成分上有較高載荷，相關性強。第一主成分集中反映了總體的經濟總量。X11在第二主成分上有較高載荷，相關性強。第二主成分反映了人均的經濟量水平。但是要注意：這個主成分載荷矩陣并不是主成分的特征向量，也就是說并不是主成分1和主成分2的系數，主成分系數的求法是：各自主成分載荷向量除以各自主成分特征值的算術平方根。7. 8成分得分系數矩陣（因子得分系數）列出了強兩個特征根對應的特征向量，即各主要成分解析表達式中的標準化變量的系數向量。故各主要成分解析表達式分別為：F1=0.32ZX11+0.33ZX12+0.31ZX13+0.31ZX14+0.32ZX15+0.32ZX16+0.32ZX17+0.32ZX18+0.32ZX19+0.21ZX110+0.15ZX111F2=8.46ZX21+0.02ZX22-0.02ZX23-0.20ZX24-0.23Z25-0.04ZX26-0.15ZX27-0.02ZX28+0.10ZX29+0.47ZX210+0.78ZX2118. 9主成分的得分是相應的因子得分乘以相應的方差的算術平方根。即：主成分1得分=因子1得分乘以9.092的算術平方根主成分2得分=因子2得分乘以1.150的算術平方根例如鄭州：主成分因子=FAC1_1*9.092的算術平方根=3.59386*9.092的算術平方根=10.83，將各指標的標準化數據帶入個主成分解析表達式中，分別計算出2個主成分得分（F1、F2），再以個主成分的貢獻率為全書對主成分得分進行加權平均，即：H=（82.672*F1+10.497*F2）/93.124，求得主成分綜合得分。END經驗內容僅供參考，如果您需解決具體問題(尤其法

溫馨提示

  • 1. 本站所有資源如無特殊說明，都需要本地電腦安裝OFFICE2007和PDF閱讀器。圖紙軟件為CAD,CAXA,PROE,UG,SolidWorks等.壓縮文件請下載最新的WinRAR軟件解壓。
  • 2. 本站的文檔不包含任何第三方提供的附件圖紙等，如果需要附件，請聯系上傳者。文件的所有權益歸上傳用戶所有。
  • 3. 本站RAR壓縮包中若帶圖紙，網頁內容里面會有圖紙預覽，若沒有圖紙預覽就沒有圖紙。
  • 4. 未經權益所有人同意不得將文件中的內容挪作商業或盈利用途。
  • 5. 人人文庫網僅提供信息存儲空間，僅對用戶上傳內容的表現方式做保護處理，對用戶上傳分享的文檔內容本身不做任何修改或編輯，并不能對任何下載內容負責。
  • 6. 下載文件中如有侵權或不適當內容，請與我們聯系，我們立即糾正。
  • 7. 本站不保證下載資源的準確性、安全性和完整性, 同時也不承擔用戶因使用這些下載資源對自己和他人造成任何形式的傷害或損失。

評論

0/150

提交評論