1、KMO值在（ ）范围内，因子分析才是有效的。解答：kmo检验统计量是用于比较变量间简单相关系数和偏相关系数的指标，主要用于多元统计的因子分析。当所有变量的简单相关系数的平方和远远大于偏相关系数的平方和时，kmo值越接近于1，原有变量越适合做因子分析。0.7-0.8适合，0.8-0.9很适合，0. ...
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2018-09-06 16:31:52
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一、主成分分析 二、因子分析法 三、聚类分析 四、最小二乘与多项式拟合 五、方差分析法 六、逼近理想点排序法 七、动态加权法 八、灰色关联分析法 九、灰色预测法 十、模糊综合评价法 十一、时间序列分析法 十二、蒙特卡洛仿真模型 十三、BP神经网络方法 十四、数据包络分析法 十五、多因素方差分析法（基 ...
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2018-07-21 14:30:16
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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（主成分),即每个主成分都是原始变量的线性 ...
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2018-07-18 19:06:56
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主成分分析可以简单的总结成一句话：数据的压缩和解释。常被用来寻找判断某种事物或现象的综合指标，并且给综合指标所包含的信息以适当的解释。在实际的应用过程中，主成分分析常被用作达到目的的中间手段，而非完全的一种分析方法。 可以通过矩阵变换知道原始数据能够浓缩成几个主成分，以及每个主成分与原来变量之间线性 ...
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2018-07-11 14:47:32
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目录： 什么是因子分析 因子分析的作用 因子分析模型 因子分析的统计特征 因子载荷矩阵的估计方法 因子旋转 为什么要做因子旋转 因子旋转方法 为什么要做因子旋转 因子旋转方法 因子得分 因子分析步骤 举例 因子分析和主成分分析区别 1、什么是因子分析？ 因子分析是一种数据简化技术。 它通过研究众多变 ...
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2018-04-05 22:02:31
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一、协方差矩阵 协方差矩阵为对称矩阵。 在高斯分布中，方差越大，数据分布越分散，方差越小发，数据分布越集中。 在协方差矩阵中，假设矩阵为二维，若第二维的方差大于第一维的方差，则在图像上的体现就是：高斯分布呈现一个椭圆形，且主轴对应的就是方差大的第二维度。简而言之，若对角线元素相等，则高斯分布的图形是 ...
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2018-04-03 14:27:28
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这篇随笔是写在看了若干篇关于高频关键词共现和ACA的文章之后的一个总结，这些论文大多是2010年之前发表的，这与这种方法是传统方法有很大关系。同时，这些文章不仅限于图书情报领域。 下面是正文： ①大多数论文用的方法就是崔雷说不太合适的，具体来说是：先用SPSS里的分析--相关--距离--皮尔森系数， ...
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2018-02-17 11:07:19
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判别分析 回忆一下，我们已经学过了聚类分析（物以类聚，人以群分），主成分分析（因子的线性变换），因子分析（因子内部的联系）。今天要介绍的又是另外一种多元分析，判别分析，他是对于给定的样本 ? ，要判断他是来自哪一个总体。神奇不！！！ 如何进行判别呢，主要有三种方法： 距离判别 ? 判别 ? 判别 距 ...
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2018-01-24 16:54:18
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主成分分析和探索性因子分析是用来探索和简化多变量复杂关系的常用方法，能解决信息过度复杂的多变量数据问题。 主成分分析PCA：一种数据降维技巧，将大量相关变量转化为一组很少的不相关变量，这些无关变量称为主成分 探索性因子分析EFA：用来发现一组变量的潜在结构的方法，通过寻找一组更小的，潜在的隐藏的结构 ...
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2017-11-24 17:00:15
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