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因子分析中变量共同度

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第一列是因子 分析初始解的s 变量共同性，说明如果用原7 变量主成分法提取所有特征根，则变量的共同性为1 。实际上因子的目标是变量的个数小于因子的原始个数，所以不能提取所有的特征根，请问因子 分析，怎么把希望放在一起？在因子 分析，如何把希望放在一起？-0/ 分析的方法是基于对变量内部依赖关系的研究，将一些关系复杂的变量简化为少数综合的因子之一 。
【因子分析中变量共同度】
1、用spss作主成分 分析过程中,这个表做什么用的啊?此表是因子 分析的通用性表 。第二列显示初始共性 ， 都是1，第三列显示提取的特征根的共性 。第三列低于0.8的数据值表示通用性低，-1/的信息丢失严重 。此表显示了因子 分析的初始解决方案，并显示了所有变量的通用性数据 。第一列是因子 分析初始解的s 变量共同性，说明如果用原7 变量主成分法提取所有特征根，则变量的共同性为1 。实际上因子的目标是变量的个数小于因子的原始个数，所以不能提取所有的特征根 。

2、请问在 因子 分析中怎样发把希望放在一起的 变量之间的相关...你能告诉我因子 分析之间的关联是如何把希望联系在一起的吗...sub分析model因子/？一个多变量statistic分析把一些复杂的变量归纳成几个合成的因子的方法 。它的基本思想是将观测值变量进行分类，将相关性高的，即联系紧密的归入同一类别，而不同类别变量之间的相关性较低，所以每个类别变量实际上代表了一个基本结构 ， 即public 。

因子 分析:将每个研究变量分解成若干影响因素变量，将每个原变量分解成两部分 。一部分是由几个公共变量所有人共享因子组成，另一部分是每个变量的独特因素，即特殊因子 。Xp)￠是可观测的随机向量，均值向量E(X)0，协方差矩阵Cov(X)∑，协方差矩阵∑等于相关矩阵R(可以通过标准化变量)来实现 。

3、 因子 分析中参数估计的方法?正交 因子模型需要满足的条件?有斜交 因子模...1 。因子-2/Model因子-2/方法是基于变量内部相关性的研究 。提出了将一些关系复杂的变量化简为几个综合的因子的方法 。其基本思想是对观测值变量进行分类 。但是不同类变量之间的相关性较低 ， 所以每个类变量实际上代表了一个基本结构 。也就是常见的因子 。对于所研究的问题，是试图用所谓普通因子和特殊因子的最少数量的不可测线性函数之和来描述原始观测值的各个分量 。
一部分是由几个公共变量所有人共享因子组成，另一部分是每个变量的独特因素，即特殊因子 。Xp)￠是可观测的随机向量，均值向量E(X)0，协方差矩阵CoV (x) ￠，协方差矩阵￠等于相关矩阵R(只要变量是标准化的)，(2)F(F1，F2，Fm) 。

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