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因子分析基本定理,电路分析基本定理

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(一)因子 分析有四个基本步骤:(1)确认原变量to be 分析是否适合因子 分析 。(一)因子 分析有四个基本步骤:(1)确认原变量to be 分析是否适合因子 分析 ， 因子 分析 Step问题1:因子分析French分析Step因子55555555，二是如何命名和解释变量因子 。

1、16种常用的数据 分析方法- 因子 分析因子分析Method指的是一种多元统计分析它从指标相关矩阵内的依赖关系出发，将一些信息重叠、关系复杂的变量化简为几个不相关的积分因子 。它是隐藏在多元数据中但不能直接观察到但影响或支配可测变量的多元统计量因子，估计潜在因子对可测变量的影响程度以及潜在因子 。以至于同一组中的变量相关性高，而不同组中的变量不相关或相关性低，每组变量代表一个基本结构——public因子 。

在选择试点门店的过程中，要注意很多因素，比如:↘社区房价↘总面积↘户主年龄分布↘门店区域2公里内的竞争门店数量等 。虽然所有这些数据可以全面准确地确定试点商店的选择标准，但这些变量在实际建模中可能不会起到预期的作用 。主要体现在两个方面:计算的问题；变量之间的相关性 。

2、 因子 分析的目的【因子分析基本定理,电路分析基本定理】问题1: 因子 分析有什么用？问题:你觉得因子 分析，有什么用？把很多原本的影响因素总结成几个影响因子 。如果不继续回归或聚类，只做因子 分析，有价值吗？答:因子 分析是将多个测量变量转化为少数几个综合指标(或潜变量)，体现了一种降维的思想 。通过降维，把相关性高的变量聚集在一起 ， 从而减少了需要分析的变量数量 ， 降低了问题的复杂度分析 。

3、常用的统计 分析方法总结(聚类 分析、主成分 分析、 因子 分析1 。系统聚类法:按n类和1类 。2.分解方法:按1类和n类 。3.K-means法:在聚类过程中预先确定适合数据量大的数据 。4.有序样本聚类:对n个样本进行排序，顺序相邻的样本聚类为一类 。5.模糊聚类法:模糊数学方法 ， 多用于定性变量 。6.添加方法:样品依次 。a .夹角余弦b .相关系数a .常用的类间距离定义多达八种，相应的系统聚类方法也有八种，即a .中间距离法b .最短距离法:类间距离是最近的两个样本之间的距离 。

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