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因子分析中的变量共同度

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即从数据中提取几个可以解释因子(因子分析)的公共变量 ， 是主成分的泛化 ， 相比主成分分析，更倾向于描述原变量) 2之间的相关性 。因子 分析的线性表示是指变量是每个public 因子的线性组合；主成分分析将主成分表示为每个变量的线性组合，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 。
【因子分析中的变量共同度】
1、多元统计法解析常规项来源3.5.1.1数据处理按《地下水质量标准》(GB/T1484893)进行 ， 选取样本数大于ⅲ类水质的指标为因子-2/，正在进行因子 。因子 分析的应用要求原变量之间有很强的相关性 。所以在分析之前，需要关联数据分析进行验证 。常用的检验方法有KMO检验、BartlettTestofSphericity和male 因子方差表检验 。

KMO测度值越高(接近1.0)，则变量越常见，研究数据适用于因子分析 。如果KMO测度值小于0.5，说明样本太?。枰糯?。Bartlett球面检验的目的是检验相关矩阵是否是IdentityMatrix 。Bartlett球面检验的零假设是相关矩阵是单位矩阵 。如果不能拒绝这个假设，说明数据不适合因子 分析 。

2、理论: 因子 分析原理剖析因子 分析概述:因子分析它分为Q型和R型 。我们对R型做了以下研究:1 .因子-2/步骤:1 。确认是否适合做因子-2/2 。结构因子 。-1/分数2的计算过程 。因子 分析: 1.将原始数据标准化:2 。找出标准化数据的相关矩阵；3.求相关矩阵的特征值和特征向量；4.计算方差贡献率和累计方差贡献率；5.确定/12344 。

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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