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主轴因子法 主成分分析法

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Main-2分析法问题1: Main 成分分析和因子分析有什么区别？3.主成分 分析法可以为因子分析提供初始解，而因子分析是主成分分析结果的延伸和扩展 。2、2、因子提取和因子载荷矩阵的求解:基于master成分model成分基于分析法 。

1、PMF常规项来源解析3.5.4.1指标的选取和数据预处理选取了反映地下水水化学类型的11个指标(Cl、Mg2 、Ca2 、Na 、EC、TDS、THard、NH4N)进行因子分析(表3.11) 。为了提高数据集的质量，首先对数据的缺失值进行处理，用均值插值法作为组内缺失值的替代值，用检测限代替未检出项；多元统计方法是一种基于数据正态或近似正态分布的分析方法，因此采用适合小样本正态性检验的ShapiroWilk方法对数据进行分析 。分析结果表明，大部分指标符合正态分布，非正态分布数据通过BoxCox变换转化为正态数据进行分析 。该表显示了所选指标标准化后的数据相关性 。

2、spss怎么把两个 因子相乘Methods/Steps因子相关性检验:方法包括相关系数矩阵、反射图像相关矩阵、bartlett球度检验和KMO检验 。2、2、因子提取和因子载荷矩阵的求解:基于master成分model成分基于分析法 。3.主成分 分析法可以为因子分析提供初始解，而因子分析是主成分分析结果的延伸和扩展 。

5.说明因子不能单独表示一个原变量，而且因子是模糊的，但实际情况是因子有清晰的认识，所以因子循环 。6、必不可少，尽量让一个变量在几上有更高的负荷因子 。7.4.计算因子得分:因子得分是因子分析的最终体现 。计算每个样本上每个因子的具体数值，即-2 。

3、《R语言实战》自学笔记71-主 成分和 因子分析Principal 成分Analytic Principal成分分析(PCA)是一种数据降维技术，可以将大量的相关变量转化为少数不相关的变量，称为Principal成分( 。整个思路就是化繁为简，抓住问题的关键，也就是降维 。Principal 成分分析法是通过适当的数学变换 ， 使新变量principal 成分成为原变量的线性组合，选择在总变异信息中所占比例较大的几个principal成分来分析事物的方法 。
【主轴因子法 主成分分析法】
因子解析探索-2分析法(ExploratoryFactoranalysis，EFA)是一系列用于发现一组变量的潜在结构的方法 。它通过寻找一组更小的、潜在的或隐藏的结构来解释观察到的变量和显式变量之间的关系 。PCA和EFA模型的区别如图141所示 。Principal 成分(PC1和PC2)是观察变量(X1到X5)的线性组合 。线性组合的权重是通过最大化每个委托人成分所解释的方差得到的，同时需要保证委托人成分之间没有相关性 。

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