高级统计学(5,6)讲义.ppt

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主成分分析 主成分分析原理 坐标的旋转变换 原理一般化 主成分分析的基本问题 每一个主成分的系数如何确定 如何保留主成分 如何解释主成分 主成分系数的确定 前提假设 第一主成分的系数满足: 系数的求解 结论 若 的特征值为 对应的单位特征向量为: P个主成分分别是: 且(1) (2) 或 主成分的保留 选择主成分的方法(1) 选择主成分的方法(2) ? 特征值大于1原则 主成分的解释 ?原始指标 对各个主成分的贡献 相关系数(因子载荷): ——反映主成分依赖于指标的程度 ?保留的m个主成分对 的贡献 ——反映保留的主成分解释指标的程度 主成分与指标间的相关系数 主成分与原指标间的相关系数 m个主成分对原始指标 的贡献 ——共同度(Communality) 由相关系数阵求主成分 ?求相关系数阵的特征值: 和对应的单位特征向量: ?写出p个主成分的表达式 ?前m 个主成分的累积贡献率: ?主成分与标准化指标间的相关系数 主成分分析的SPSS实现 Analyze Data Reduction Factor 例题 2005年我国各地区社会发展数据 主成分的最后得分 主成分的应用(1) 主成分综合评价的SPSS实现 Transform Rank Cases 主成分的应用(2) 主成分分类的SPSS实现 Graphs Scatter 主成分回归(应用3) 科研案例 韩伟,李钢.主成分分析在地区科技竞争力评测中的应用.数理统计与管理. 2006,25(5):512-517 摘要 近年来对于科技竞争力的研究在国内方兴未艾,其中对于科技竞争力的评测是众多学者研究的重点和热点,也是各级决策者最为关心、最为重要的课题之一。本文根据科技竞争力概念和内涵来确定评测指标体系的构成要素,建立了评测指标体系,并利用主成分分析方法对采集来的数据进行分析,得到最终的评测结果。 国际竞争力 企业目前和未来在各自的环境中,以比其国内和国外的竞争者更具有吸引力的价格和质量来进行设计生产并销售产品一级提供服务的能力和机会。 ——1985年世界经济论坛 是一个国家(地区) 或企业在世界市场上均衡的生产出比其他竞争对手更多财富的能力。 ——1994 年的《国际竞争力报告》 一般综合评价过程 区域科技竞争力评价 三级指标体系 将第三级指标混在一起,对混合指标进行主成分分析,利用少数的几个主成分代替第二级指标 利用DELPH和AHP方法确定第二级主成分指标和一级指标的权重 最后得到每个一级指标的综合值和每个地区科技竞争力的综合值 因子分析 例题(2005年各地区社会发展数据) 因子分析的基本理论 因子分析与主成分分析的不同点 因子分析的数学模型 一般形式 矩阵形式 限制条件 1. mp 2. 3. 因子分析的具体任务 因子模型的性质 因子模型中各系数以及因子的意义 因子载荷的统计意义 若因子模型中各个变量都已经标准化,则 变量公共度 若因子模型中各个变量都已经标准化,则 公共因子的方差贡献 公共因子 对X的总贡献为: 公因子的求法 初始公因子的确定(主成分法) 因子旋转 理想的因子载荷阵 m=2时的正交化旋转 m=3的正交化旋转 旋转终止条件 因子得分 因子得分原理 因子分析的SPSS实现 例题 2005年我国各地区社会发展数据 科研案例 候文. 对应用主成分进行综合评价的探讨. 数理统计与管理. 2006,25(2):211-214 利用主成分分析进行综合评价的优点 可以消除各指标不同量纲的影响 可以消除各指标之间相关性所带来的信息重叠 克服了人为确定权重的问题 主成分分析的缺陷 第一主成分的代表性与原变量间的相关性有关。 若相关性大,则第一主成分的贡献率大,综合评价的效果也较好。 反之,效果较差。 第一主成分的系数可能有正有负,与评价的实际意义不符。 主成分综合评价法的改进 读书报告与实验报告(3) 总复习 回归分析 ?线性回归模型及前提假设 ?回归方程的显著性检验及其原理 ?回归方程系数的显著性检验及其原理 ?自变量间多重共线性的判别方法 ?残差分析的意义与基本原理 ?会根据SPSS的回归结果建立模型并分析模型的显著性、有效性 定性数据的建模 ?列联表分析的意义及假设检验原理 ?研究对数线性模型的意义 ?根据S

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