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r型因子分析法

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多元分析的因子分析也称为因子分析 。理论:因子分析原理因子分析总结:因子分析分为Q型和R型 ， 我们对R型做了以下研究:1 .因子分析步骤:1，确认是否适合做因子分析2，构造因子变量3 。解释旋转方法4，计算因子变量得分2，分析的计算过程:1 .将原始数据标准化:2，求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.确定因子F1 。

1、大气颗粒物的来源解析大气颗粒物的来源可分为自然来源和人为来源 。自然来源包括地面灰尘、海浪溅起的泡沫和盐粒、火山爆发释放的火山灰、森林火灾的燃烧产物、宇宙陨星灰尘以及植物的花粉和孢子 。人为来源主要是燃料燃烧过程中形成的烟尘和飞灰、各种工业生产排放的原料或产品颗粒、汽车排放的含铅化合物以及化石燃料燃烧排放的SO2在一定条件下转化成的硫酸盐颗粒 。

因此，有必要对大气颗粒物的来源进行分析 。有许多方法可以确定污染源的类型及其对大气颗粒物的相对贡献率 。这里介绍富集因子(EF)法和受体模型法 。7.5.3.1富集因子(EF)法是一种简单的对偶归一化法；可以消除采样过程中各种可变因素(如气象条件)和距离污染源远近的影响 。

2、分层次管理的2分层次管理方法人类识别管理对象和管理方法的层级方法是实施层级管理的基础 。这些识别方法和识别过程可以利用自然科学的成果，尤其是统计学和数学 。如同质管理对象的组或对差异显著性分析、相关分析、主成分分析法、聚类分析法、层次分析法，用于对管理对象和管理方法进行分层 ， 深入分析影响分层的主要因素，揭示层次形成的根源 。

3、R语言对应分析@ principal component analysis(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 ， 称为主成分(原始变量的线性组合) 。整个思路就是化繁为简，抓住问题的关键，也就是降维 。主成分分析法是通过适当的数学变换，使新变量的主成分成为原变量的线性组合，选择在总的变异信息中所占比例较大的少数主成分来分析事物的方法 。

【r型因子分析法】因子Analytical explorative-1分析法(ExploratoryFactoranalysis，EFA)是用来发现一组变量的潜在结构的一系列方法 。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 。主成分(PC1和PC2)是观察变量(X1至X5)的线性组合 。线性组合的权重是通过最大化每个主成分解释的方差得到的 ， 同时需要保证主成分之间没有相关性 。

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