1、實驗編號：10四川師大商務統計學實驗報告 蘋年魚月您日計算機科學學院2015級5班實驗名稱： 主成分分析與因子分析姓名：唐雪梅 學號 2015110538指導老師：朱貴瓊 實驗成績:實驗十主成分分析與因子分析實驗目的及要求掌握主成分分析和因子分析的方法二.實驗內容某超市內影響咖啡銷量的因素分析某大型超市為了確定影響咖啡銷量的因素，決定在一段時間內對店內的5中咖啡的銷量 進行統計。特用16種屬性來描述5中咖啡，如下頁數據表，而參與調查的顧客則針對 每個屬性，依據個人喜好來判斷是否會因為某一屬性而選擇某種咖啡。請回答：影響咖啡銷量的主要因素有哪些？如果想改善某一種咖啡的銷量，應該從哪些方面入手？M

2、峰 00AB1827829693721114101305662466674733811191691060711137351249101332142444實驗主要流程、基本操(1)16 實驗方法：因子分析CDE12167603119301320101147913793314156578991569551012107644771726144920959作或核心代碼、算、法片段f 4425(2) 錄入實驗數據:屬性品牌A消里品牌田肖里品健Ci肖里品牌Di肖里品牌曰肖里 TOC o 1-5 h z4口|41194襯11“毗訕-204151如 |寸口|-r 司 況才-9祉傾|

3、9-3471331佰| 65日|司 991154同691551-10甫印|才寸-1071l|園3514-471時甫才1726址 ，144190劉44|-9佰|% |2314-73162724一廠25原假設：變量間的相關系數為0.球形檢驗的原假設H0：原始變量的相關系數矩陣是單位矩陣。(4)操作流程：AnalyzeData ReductionFactor曲因子分析:抽取X方陸（M）：主成粉曲因玲析:描象計x-毓計里單度墮描述性（成）叵原始分折姑果（）相關拒睥系藪逆模型（性）顯舌性水平（會再生口行列式（W反映鋼A）日困餌和日郭1的 的球般度槍艘K）釁 取消 ，助（5）實驗結果:相關拒咤3割*1國性

4、2酬3酬4國性5國性6國悻8國性91410國件11 12國比1 3國件14割牛15國件1E屬性11.000.697.622.597.451-.975.839-.977-.979.643.724.574-.968.640.301.985屬性W.6971.000-.000.406.303-.690.941-.685-.658.976.697.772-.681-.093.935.803屬性3.622-.0001.000.570.490-.541.111-.653-.576-.182.406.081-.537.990.186.511屬性4.597.406.5701.000.983-.516.314-.

5、634-.463.204.938.812-.512.478.701.624屬性5.451.303.490.9831.000-.300.170-.484-.314.090.887.793-.373.387.608.482屬性6-.975-.690-.541-.516-.3001.000-.039.905.993-.652-.656-.5641.000-.579-.762-.951屬性7.839.941.111.314.170-.8391.000-.812-.835.952.599.602-.830.142.868.897屬性8-.977-.685-.653-.634-.484.905-.8121

6、.000.920-.622-.752-.556.893-.652-.006-.973屬性9-.979-.650-.576-.463-.314.993-.835.9201.000-.635-.601-.481.991-.621-.720-.947屬性1 0.643.976-.182.204.090-.652.952-.622-.6351.000.530.622-.642-.162.841.744屬性11.724.697.406.938.887-.656.599-.752-.601.5301.000.930-.648.330.904.788屬性12.574.772.081.812.793-.564

7、.602-.556-.481.622.9301.000-.562.013.900.670屬性1 3-.960-.681-.537-.512-.3781.000-.030.893.991-.642-.640-.5621.000-.577-.753-.943屬性14.640-.093.990.478.307-.579.142-.652-.621-.162.330.013-.5771.000.150.517屬性15.801.935.186.701.608-.762.868-.806-.720.841.904.900-.753.1501.000.888屬性1 6.985.803.511.624.482

8、-.951.897-.973-.947.744.788.670-.943.517.8881.000；拒畦不是正定拒陣.：.結論：由表中數據可以看出大部分數據的絕對值都在0.3以上，說明變量間有較強的相 關性。公因子方差初始提取屬性11.0001.000屬性21.000.994屬性31.000.988屬性41.0001.000屬性51.000.998屬性61.000.960屬性71.000.995屬性81.000.955屬性91.000.984屬性101.000.992屬性111.000.997屬性121.000.977屬性131.000.948屬性141.000.997屬性151.000.99

9、4屬性161.000.997提取方法：主成份分析。解釋的總方差成份初始特征值提取平方和載入合計方差的%累積%合計方差的%累積%110.83967.74667.74610.83967.74667.74622.83017.68985.4342.83017.68985.43432.10713.16898.6022.10713.16898.6024.2241.398100.00055.573E-163.483E-15100.00063.397E-162.123E-15100.00072.162E-161.351E-15100.00088.704E-175.440E-16100.00094.140E-1

10、72.588E-16100.00010-7.231E-17-4.519E-16100.00011-1.742E-16-1.089E-15100.00012-1.916E-16-1.197E-15100.00013-2.361E-16-1.476E-15100.00014-3.014E-16-1.884E-15100.00015-3.577E-16-2.236E-15100.00016-6.965E-16-4.353E-15100.000提取方法：主成份分析。結論：該表看出，前兩個因子的特征值1,其累計之和占總方差的81.836%。即前兩個因 子解釋原始5個變量的81.836%的變異。最后結果是

11、確定提取兩個因子。成份矩陣a成份123屬性1.963-.128-.235屬性2.808.584.027屬性3.500-.850-.128屬性4.722-.335.605屬性5.600-.338.724屬性6-.933.068.293屬性7.860.425-.274屬性8-.948.157.177屬性9-.912.101.377屬性10.719.672-.153屬性11.867-.035.494屬性12.769.252.567屬性13-.926.072.293屬性14.490-.831-.257屬性15.925.302.220屬性16.988.009-.145提取方法：主成分分析法。a.巳提取了

12、 3個成份。結論：第一個因子Componentl對所有屬性的銷量有絕對值較大的相關系數； 第二個因子Component2對屬性2，3，10，14銷量有絕對值較大的相關系數。 第三個因子Component3對屬性4, 11，12的銷量有絕對值較大的相關系數。成份得分系數矩陣成份123屬性1.089-.045-.112屬性2.075.207.013屬性3.046-.300-.061屬性4.067-.118.287屬性5.055-.120.344屬性6-.086.024.139屬性7.079.150-.130屬性8-.087.056.084屬性9-.084.036.179屬性10.066.237-.072屬性11.080-.012.234屬性12.071.089.269屬性13-.085.025.139屬性14.045-.294-.122屬性15.085.107.105屬性16.091.003-.069提取方法：主成分分析法。因子得分表達式：F1=0.89+0.75+0.46+0.67+0.55+0.86+0.78+0.87+0.084+0.066+0.080+0.071+0.085+0.045+0.085+0.091F2=-.045+0.207-0.300-0.118-0.120+0.024+0.150+0.056+0.