主成分与因子研究.ppt

;主要内容;主成分分析法（Principal Components Analysis,PCA） ;一、主成分分析概述;假定你是一个公司的财务经理，掌握了公司的所有数据，这包括众多的变量，比如固定资产、流动资金、每一笔借贷的数额和期限、各种税费、工资支出、原料消耗、产值、利润、折旧、职工人数、职工的分工和教育程度等等。 如果让你向上级或有关方面介绍公司状况，你能够把这些指标和数字都原封不动地摆出去吗？ ;当然不能。汇报什么？ 发现在如此多的变量之中，有很多是相关的。人们希望能够找出它们的少数“代表”来对它们进行描述。 需要把这种有很多变量的数据进行高度概括，用少数几个指标简单明了地把情况说清楚。 ;主成分分析法（ Principal Components Analysis ）和因子分析法（Factor Analysis）就是把变量维数降低以便于描述、理解和分析的方法。 主成分分析也称为主分量分析，是一种通过降维来简化数据结构的方法：如何把多个变量化为少数几个综合变量（综合指标） ，而这几个综合变量可以反映原来多个变量的大部分信息，所含的信息又互不重叠，即它们之间要相互独立，互不相关。 这些综合变量就叫因子或主成分，它是不可观测的，即它不是具体的变量,只是几个指标的综合。 在引入主成分分析之前，先看下面的例子。;成绩数据;从本例可能提出的问题;事实上，以上问题在平时的研究中，也会经常遇到。它所涉及的问题可以推广到对企业、对学校、对区域进行分析、评价、排序和分类等。 比如对n个样本进行综合评价，可选的描述样本特征的指标很多，而这些指标往往存在一定的相关性（既不完全独立，又不完全相关），这就给研究带来很大不便。若选指标太多，会增加分析问题的难度与复杂性，选指标太少，有可能会漏掉对样本影响较大的指标，影响结果的可靠性。;这就需要我们在相关分析的基础上，采用主成分分析法找到几个新的相互独立的综合指标，达到既减少指标数量、又能区分样本间差异的目的。 ; 二、主成分分析的基本原理;;（一）主成分分析的几何解释;因为在实际应用中，往往存在指标的量纲不同，所以在计算之前须先消除量纲的影响，而将原始数据标准化。为了实现样本数据的标准化，应求样本数据的平均和方差。对数据矩阵Y作标准化处理，即对每一个指标分量作标准化变换，变换公式为： ;其中， 样本均值： 样本标准差： ;原始变量 经规格化后变为新变量 ，其均值为零，方差为1。 对二维空间来讲n个标准化后的样本在二维空间的分布大体为一椭圆形，该椭圆有一个长轴和一个短轴。在短轴方向上数据变化很少，极端的情况下，短轴如退化成一点，长轴的方向可以完全解释这些点的变化，由二维到一维的降维就自然完成了。;;如果将坐标轴 X1 和 X2 旋转45o ，那么点在新坐标系中的坐标（Y1,Y2）与原坐标（X1,X2）有如下的关系： ;;在上面的例子中 Y1 和 Y2 就是原变量 X1和 X2的第一主成分和第二主成分。实际上第一主成分 Y1 就基本上反映了 X1 和X2 的主要信息，因为图中的各点在新坐标系中的 Y1 坐标基本上就代表了这些点的分布情况，因此可以选 Y1 为一个新的综合变量。当然如果再选 Y2也作为综合变量，那么 Y1 和 Y2 则反映了 X1 和 X2的全部信息。 ;*;*;*;三、主成分分析的计算步骤;;（一）计算相关系数矩阵 rij（i，j=1，2，…，p）为原变量xi与xj标准化后的相关系数， rij=rji，其计算公式为 ;（二）计算特征值与特征向量 1、解特征方程　　　　，求出特征值，并使其按大小顺序排列 ;*; （四）计算主成分载荷 　　　 在主成分之间不相关时，主成分载荷就是主成 分zi与变量xj之间的相关系数 ;因子分析法（Factor Analysis，FA）;（一）因子分析法概述;（二）因子分析法的模型;因子模型的表达式为：; 其矩阵形式为： 其中 为因子载荷。数学上可以证明，因子载荷 就是第i变量与第j因子的相关系数，反映了第i变量在第j因子上的重要性。 F称为X的公共因子或潜因子，矩阵A称为因子载荷矩阵，e称为X的特殊因子。 ;附、主成分分析与因子分析的区别;