主成分分析 负数

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1、你好,请教一下,主 成分 分析中,综合得分都是负值怎么比较?我已经两年多没碰过统计的东西了 。首先你要确定你的变量没有问题:没有共线性,异方差等 。做因子分析之前有没有做KMO测试?有必要做因子轮换吗?排除累计方差贡献率是否达到80%以上,说明你的变量应该没有问题 。然后一般因子分析分数出现负数,只能说明因子分数在平均值以下 。我第一次看到所有的因素和主要因素得分是负数 。建议你先检查一下变量有没有问题 。晚上就不上QQ了 。如果白天有时间,可以加个QQ聊天 。
2、主 成分 分析时,载荷矩阵中载荷的正负区分有什么意义?负载矩阵中状语负载的正负属性是什么意思?KMO抽样的适当性用于研究变量之间的偏相关系数 。KMO值越接近1,因子分析对这些变量的影响越好 。大于0.9时效果最好,0.7以上可以接受,0.5以下不宜因子化分析0.5 。Bartlett球面检验 , 近似卡方,显著性P < 0.001说明变量高度相关,足以为因子分析提供合理的依据 。
【主成分分析 负数】【问题】你说的是用SPSs软件做主成分 分析?【答案】负荷系数的绝对值反映这个影响因素对因变量的影响越大【答案】是【问题】正负有什么区别【问题】正负指向不同的结果 , 如何分离【问题】取决于绝对值【答案】 。绝对值差不多,但正值代表的意义和负值完全相反 。一般应该怎么做【问题】?
3、主 成分 分析法会自动处理负向指标吗main成分分析Method会自动处理负指标 。principal成分分析方法是降维的统计方法,借助于正交变换,将分量相关的原始随机向量变换成分量不相关的新随机向量 。这在代数上表现为将原随机向量的协方差矩阵转化为对角矩阵,在几何上表现为将原坐标系转化为新的正交坐标系,使其指向最开的样本点,然后对多维变量系统进行降维,使其可以高精度地转化为低维变量系统,再通过构造合适的值函数,将低维系统进一步转化为一维系统 。

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