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主成分的基本思想是什么
信度做
主成分
分析后的α系数就是公因子吗
答:
1.原理不同
主成分
分析
基本
原理:利用降维(线性变换)
的思想
,在损失很少信息的前提下把多个指标转化为几个不相关的综合指标(主成分),即每个主成分都是原始变量的线性组合,且各个主成分之间互不相关,使得主成分比原始变量具有某些更优越的性能(主成分必须保留原始变量90%以上的信息),从而达到简化系统...
主成分
分析与因子分析的区别与联系
答:
因子分析(Factor Analysis,FA)
基本
原理:利用降维的
思想
,由研究原始变量相关矩阵内部的依赖关系出发,把一些具有错综复杂关系的变量表示成少数的公共因子和仅对某一个变量有作用的特殊因子线性组合而成。就是要从数据中提取对变量起解释作用的少数公共因子(因子分析是
主成分的
推广,相对于主成分分析,更...
主成分
分析法需要考虑与因变量的相关性吗
答:
主成分
分析和因子分析有十大区别: 1.原理不同 主成分分析
基本
原理:利用降维(线性变换)
的思想
,在损失很少信息的前提下把多个指标转化为几个不相关的综合指标(主成分),即每个主成分都是原始变量的线性组合,且各个主成分之间互不相关,使得主成。
主成分
分析和因子分析十大不同点
答:
主成分
分析和因子分析十大不同点 主成分分析和因子分析无论从算法上还是应用上都有着比较相似之处,本文结合以往资料以及自己的理解总结了以下十大不同之处,适合初学者学习之用。1.原理不同 主成分分析
基本
原理:利用降维(线性变换)
的思想
,在损失很少信息的前提下把多个指标转化为几个不相关的综合指标...
统计分析方法的内容可以根据变量的多少划分为() ?
答:
(1)
主成分
分析的原理及
基本思想
。原理:设法将原来变量重新组合成一组新的互相无关的几个综合变量,同时根据实际需要从中可以取出几个较少的总和变量尽可能多地反映原来变量的信息的统计方法叫做主成分分析或称主分量分析,也是数学上处理降维的一种方法。基本思想:主成分分析是设法将原来众多具有一定相关性(比如P个指标...
中期
成分
分析法和后期成分分析法的区别
答:
且各个
主成分
之间互不相关,使得主成分比原始变量具有某些更优越的性能,从而达到简化系统结构,抓住问题实质的目的,因子分析
基本
原理:利用降维
的思想
,由研究原始变量相关矩阵内部的依赖关系出发,把一些具有错综复杂关系的变量表示成少数的公共因子和仅对某一个变量有作用的特殊因子线性组合而成。
主成分
分析和因子分析的区别
答:
一、性质不同 1、
主成分
分析法性质:通过正交变换将一组可能存在相关性的变量转换为一组线性不相关的变量,转换后的这组变量。2、因子分析法性质:研究从变量群中提取共性因子的统计技术。二、应用不同 1、主成分分析法应用:比如人口统计学、数量地理学、分子动力学模拟、数学建模、数理分析等学科中均...
聚类分析、判别分析、
主成分
分析、因子分析
答:
3、
主成分
分析/ 因子分析 主成分分析
基本
原理:利用降维(线性变换)
的思想
,在损失很少信息的前提下把多个指标转化为几个综合指标(主成分),即每个主成分都是原始变量的线性组合,且各个主成分之间互不相关,使得主成分比原始变量具有某些更优越的性能(主成分必须保留原始变量90%以上的信息),从而达到...
主成分
分析法与因子分析法的区别?
答:
一、性质不同 1、
主成分
分析法性质:通过正交变换将一组可能存在相关性的变量转换为一组线性不相关的变量,转换后的这组变量。2、因子分析法性质:研究从变量群中提取共性因子的统计技术。二、应用不同 1、主成分分析法应用:比如人口统计学、数量地理学、分子动力学模拟、数学建模、数理分析等学科中均...
主成份分析和因子分析的区别
答:
因子分析与
主成分
分析的异同点:都对原始数据进行标准化处理; 都消除了原始指标的相关性对综合评价所造成的信息重复的影响; 构造综合评价时所涉及的权数具有客观性; 在信息损失不大的前提下,减少了评价工作量 公共因子比主成分更容易被解释; 因子分析的评价结果没有主成分分析准确; 因子分析比主成分分析...
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