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1、用用SPSSSPSS作主成分分析作主成分分析以城鎮(zhèn)居民消費(fèi)支出資料為例,用主成分分析法對(duì)各省、市作綜合評(píng)價(jià)spssex-2/城鎮(zhèn)居民消費(fèi)支出的主成分分析 以經(jīng)濟(jì)效益數(shù)據(jù)為例,用主成分分析法對(duì)各企業(yè)作綜合評(píng)價(jià) spssex-2/企業(yè)經(jīng)濟(jì)效益的主成分分析主成分分析法和主成分分析法和SPSS軟件運(yùn)用時(shí)軟件運(yùn)用時(shí) 一對(duì)一的正確步驟:一對(duì)一的正確步驟: 一目的的正向化。 目的最好有同趨勢(shì)化,普通為了評(píng)價(jià)分析的方便,需求將逆目的轉(zhuǎn)化為正目的,轉(zhuǎn)化的方式為用逆目的的倒數(shù)值替代原目的。 二目的數(shù)據(jù)規(guī)范化SPSS軟件自動(dòng)執(zhí)行,以下圖。 三目的之間的相關(guān)性斷定:用SPSS軟件中表“Correlation Matr
2、ix(相關(guān)系數(shù)矩陣)斷定。數(shù)據(jù)規(guī)范化: 四確定主成分個(gè)數(shù)m:用SPSS軟件中表“Total Variance Explained(總方差解釋) 的主成分方差累計(jì)奉獻(xiàn)率 %、結(jié)合表“Component Matrix(初始因子載荷陣)中變量不出現(xiàn)喪失確定主成分個(gè)數(shù)m。 SPSS中選取主成分的方法有兩個(gè):一是根據(jù)特征根1來選?。?另一種是用戶直接規(guī)定主成分的個(gè)數(shù)來選取。w 五主成分Fi表達(dá)式這是SPSS軟件及其教科書中沒完善的地方:經(jīng)過FACTOR 過程產(chǎn)生的是因子載荷陣,但主成分分析模型需求的不是因子載荷量而是特征向量,所以還需將因子載荷量輸入數(shù)據(jù)編輯窗口,利用 “主成分相應(yīng)特征根的平方根與特征向
3、量乘積為因子載荷量的性質(zhì)用TRANSFORMCOMPUTE 來計(jì)算特征向量,得到主成分的線性表達(dá)式。 將SPSS軟件中表“Component Matrix中的第i 列向量除以第i個(gè)特征根的開根后就得到第i個(gè)主成分函數(shù)Fi 的系數(shù)將前m個(gè)因子載荷矩陣輸入到數(shù)據(jù)編輯窗口,為變量A1,A2, ,Am,在“transform -compute中進(jìn)展計(jì)算 Ui=Ai / SQR( ,得到特征向量Ui,由此寫出主成分Fi表達(dá)式。i 六主成分Fi命名:用SPSS軟件中表“Component Matrix中的第 i 列中系數(shù)絕對(duì)值大的對(duì)應(yīng)變量對(duì)Fi命名(有時(shí)命名明晰性低)。 七主成分與綜合主成分得分(評(píng)價(jià)值)
4、 這是SPSS軟件及其教科書中沒完善的地方:主成分得分是根據(jù)表達(dá)式將規(guī)范化后的相應(yīng)數(shù)據(jù)代入得到的, 在“transform_compute中輸入主成分的表達(dá)式特征向量與規(guī)范化后的數(shù)據(jù)相乘,確定后即可得到各主成分的得分Fi 。 假設(shè)需求綜合得分,還需在“transform_compute中輸入綜合評(píng)價(jià)函數(shù) ,2211FFFmmYi是主成分的方差奉獻(xiàn)率。最后在transform_rank case中選中Y進(jìn)展排序。 主成分得分普通用來對(duì)研討景象進(jìn)展綜合評(píng)價(jià)、排序及挑選變量 。 八檢驗(yàn):綜合主成分(評(píng)價(jià))值用實(shí)踐結(jié)果、閱歷與原始數(shù)據(jù)做聚類分析進(jìn)展檢驗(yàn)對(duì)有爭(zhēng)議的結(jié)果,可用原始數(shù)據(jù)做判別分析處理爭(zhēng)議。 九綜合實(shí)證分析。x1:人均糧食支出元/人 x2:人均副食支出元/人x3:人均煙、酒、茶支出元/人 x4:人均其他副食支出元/人x5: 人均穿著商品支出元/人x6: 人均日用品支出元/人x7: 人均燃料支出元/人 x8: 人均非商品支出元/人目的解釋:城鎮(zhèn)居民消費(fèi)支出的主成分分析城鎮(zhèn)居民消費(fèi)支出的主成分分析 利用FACTOR 實(shí)現(xiàn)主成分分析時(shí),在確定公共因子個(gè)數(shù)Num
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