多元习题84.docVIP

2014—2015学年第二学期《应用多元分析》作业 习题 8.4 程序： data jumin; input i x1 x2 x3 x4 x5@@; cards; i 5700 12.8 2500 270 25000 i 1000 10.9 600 10 10000 i 3400 8.8 1000 10 9000 i 3800 13.6 1700 140 25000 i 4000 12.8 1600 140 25000 i 8200 8.3 2600 60 12000 i 1200 11.4 400 10 16000 i 9100 11.5 3300 60 14000 i 9900 12.5 3400 180 18000 i 9600 13.7 3600 390 25000 i 9600 9.6 3300 80 12000 i 9400 11.4 4000 100 13000 ; proc factor data= jumin n=2 rotate=varimax; var x1-x5; proc factor data= jumin n=2 priors=smc preplot rotate=varimax plot out=out84; var x1-x5; proc factor data= jumin n=2 method=ml heywood rotate=varimax; var x1-x5; proc plot; plot factor2*factor1=i; run; 结果及分析: (1)主成分法的输出结果： 初始因子方法: 主成分 先验公因子方差估计: ONE 相关矩阵的特征值: 总计 = 5 平均值 = 1 ? 特征值 差值 比例 累积 1 210.5747 0.5747 2 110.3593 0.9340 3 000.0430 0.9770 4 000.0200 0.9969 5 0? 0.0031 1.0000 2 个因子将被 NFACTOR 准则保留。 因子模式 ? Factor1 Factor2 x1 0.58096 0.80642 x2 0.76704 -0.54476 x3 0.67243 0.72605 x4 0.93239 -0.10431 x5 0.79116 -0.55818 每个因子说明的方差 Factor1 Factor2 2.8733136 1.7966601 最终的公因子方差估计: 总计 = 4.669974 x1 x2 x3 x4 x5 00000 说明：ONE表示取初始共性方差，此时的主因子法即为主成分法。 (2)主成分法旋转后的输出结果： 旋转方法: Varimax 正交变换矩阵 ? 1 2 1 0.82069 0.57137 2 -0.57137 0.82069  旋转因子模式 ? Factor1 Factor2 x1 0.01602 0.99377 x2 0.94076 -0.00882 x3 0.13702 0.98007 x4 0.82481 0.44714 x5 0.96823 -0.00605  每个因子说明的方差 Factor1 Factor2 2.5218278 2.1481459  最终的公因子方差估计: 总计 = 4.669974 x1 x2 x3 x4 x5 00000 说明：正交变换矩阵为T。 (3)主因子法的输出结果： 初始因子方法: 主因子 先验公因子方差估计: SMC x1 x2 x3 x4 x5 00000  缩减相关矩阵的特征值: 总计 = 4平均值= 0 ? 特征值 差值 比例 累积 1 210.6225 0.6225 2 110.3907 1.0131 3 000.0090 1.0221 4 -0-0.0056 1.01