多元统计分析-因子分析案例课件.ppt
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- 多元 统计分析 因子分析 案例 课件
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1、例例1 某大学挑出20名教师进行了教学质量评分。评比的主要 工作之一如下:“请按下面几个方面对被评教师打分”A.语言表达 D.知识内容B.师生交流 E.教案质量C.逻辑性 F.板书质量ABCDEF12320879786988676667555978776要求:根据上面的评比结果对教师进行综合评价并分类。1、求相关系数矩阵R803.0824.0086.0000.0037.01870.0085.0186.0098.01067.0131.0052.01617.0683.01905.01R2、计算R的特征值主成分Y1Y2Y3特征根贡献率(%)累计贡献率2.74145.6945.692.42840.46
2、86.150.4387.3093.453、求特征根所对应的单位特征向量特征向量Y1Y2X1X2X3X4X5X60.2760.3130.2020.5180.5380.4770.5380.5000.492-0.270-0.212-0.318教学水平教学态度4、由特征向量写出主成分的表达式6543211477.0538.0518.0202.0313.0276.0 xxxxxxy6543212318.0212.0270.0492.0500.0538.0 xxxxxxy5、主成分的含义解释6、初始因子载荷矩阵载荷Y1Y2X1X2X3X4X5X60.4590.5170.3350.8580.8900.790
3、0.8370.7800.767-0.420-0.329-0.4957、旋转后的因子载荷阵矩阵载荷F1F2X1X2X3X4X5X60.0070.080-0.0300.9490.9450.9310.9320.9580.4690.0890.085-0.068教学水平教学态度8、因子得分 例2:In a job interview,48 applicants were each judged on 15 variables.The variables were 1)Form of letter of application2)Appearance3)Academic ability4)Likeabil
4、ity5)Self-confidence6)Lucidity7)Honesty8)Salesmanship9)Experience10)Drive11)Ambition12)Grasp13)Potential14)Keenness to join15)Suitability1、求相关系数矩阵R2、计算R的特征值Y1Y2Y3Y4特征根贡献率(%)累 计 贡 献 率7.5050502.0613.7363.731.469.7373.461.218.0781.530.74y1y2y3y4X1X2X3X4X5X6X7X8X9X10X11X12X13X14X150.1620.2130.0400.2210.
5、2920.3160.1580.3220.1330.3150.3190.3320.3330.2590.2360.431-0.0330.237-0.125-0.249-0.131-0.400-0.0390.5530.046-0.068-0.0220.024-0.0790.4210.308-0.014-0.4140.476-0.244-0.1510.298-0.2020.082-0.083-0.212-0.111-0.0650.4630.085特征向量 申请书外貌学术讨人喜欢自信精明诚实推销经验积极性抱负理解潜力交际能力适应性y1y2y3y4X1X2X3X4X5X6X7X8X9X10X11X12X1
6、3X14X150.4450.5830.1090.6060.7990.8650.4330.8810.3650.8640.8730.9080.9120.7100.6460.618-0.0480.340-0.180-0.358-0.188-0.576-0.0560.7950.066-0.098-0.0310.035-0.1140.6050.372-0.017-0.5000.575-0.295-0.1820.361-0.2450.099-0.100-0.256-0.134-0.0780.5600.103-0.1190.2890.7100.361-0.178-0.0700.448-0.2300.070-
7、0.165-0.2060.0920.213-0.234-0.028初始因子载荷矩阵 f1f2f3f4X1X2X3X4X5X6X7X8X9X10X11X12X13X14X150.9180.8630.9170.7980.9170.8060.7410.830.8520.797-0.872-0.863-0.5380.928-0.522旋转后的因子载荷矩阵申请书外貌学术讨人喜欢自信精明诚实推销经验积极性抱负理解潜力交际能力适应性第一公共因子 f1:申请者外露外露的能力第二公共因子 f2:经验经验第三公共因子 f3:讨人喜欢讨人喜欢第四公共因子 f4:学术能力学术能力 “外貌”和“交际能力”在任何一个因子
8、上都没有大的载荷值。将上章例子对全国将上章例子对全国 3131个地区的社会经济发个地区的社会经济发展的展的17 17 项指标作因子分析。项指标作因子分析。数据见数据见cd.pcrex01反映地区社会经济发展的指标体系 X1:国内生产总值(GDP)X2:人均GDP X3:第三产业产值占GDP比重 X4:人均出口额 X5:工业企业劳动生产率 X6:人均社会消费品零售额 X7:每万人拥有卫生技术人员数 X8:每万人高等学校在校生数 X9:教育经费投入占GDP比重 X10:人均货运总量 X11:人均邮电业务总量 X12:每万人电话机装机数 X13:人均固定资产投资 X14:人均实际利用外资 X15:地
9、方财政收入占GDP比重 X16:每万人科研机构数 X17:科研经费占GDP比重1、求相关系数矩阵R2、计算R的特征值主成分Y1Y2Y3Y4特征根贡献率(%)累计贡献率11.113465.3765.372.665615.6881.050.91265.3786.420.70524.1590.57y1y2y3y4X1X2X3X4X5X6X7X8X9X10X11X12X13X14X15X16X170.128230.920160.812270.878380.601880.969550.866230.935170.314140.719900.973490.960990.940150.863440.7227
10、20.866630.707720.837920.33162-0.298550.316110.354760.18554-0.26862-0.18716-0.38142-0.242180.136280.216480.172090.32557-0.29605-0.42673-0.48287-0.08600-0.05689-0.006000.164050.59498-0.09472-0.26184-0.184980.31302-0.338310.02439-0.064140.021890.086230.40794-0.10586-0.081010.32628-0.049760.185840.07920
11、-0.112120.03643-0.179760.128370.10554-0.502810.08648-0.01679-0.04075-0.01538-0.253960.087480.383413、用主成分法主成分法得到初始因子载荷矩阵初始因子载荷矩阵 y1y2y3y4X1X2X3X4X5X6X7X8X9X10X11X12X13X14X15X16X170.364760.691040.361050.788370.922260.627030.274910.377460.025430.259660.679880.659070.683470.741250.606310.283620.15066 -0
12、.013560.414940.731680.422800.007200.566590.581940.771700.501680.216340.590210.507390.474670.368730.288110.776160.88549-0.099740.510720.265910.278990.030690.496660.681890.46591-0.105580.873600.397060.511180.468040.349340.283030.413150.12400-0.83020-0.227700.21693-0.162910.05607-0.154590.240190.072100
13、.797240.09953-0.07801-0.14711-0.06432-0.172910.556920.313780.255804、旋转后的旋转后的因子载荷矩阵因子载荷矩阵 5、将17项指标按高载荷按高载荷分成四类,并给各公共因子命名各公共因子命名如下:高载荷指标因子命名公共因子F1x2 :人均GDPx4:人均出口额x5:工业企业劳动生产率x6:人均社会消费品零售额x11:人均邮电业务总量x12:每万人电话装机数x13:人均固定资产投资x14:人均实际利用外资X15:地方财政收入占GDP比重发展实力发展实力公共因子F2X3:第三产业占GDP比重X7:每万人拥有卫生技术人员数X8:每万人高等
14、学校在校生数X9:教育经费投入占GDP比重X16:每万人科研机构数X17:科研经费占GDP比重人文发展人文发展公共因子F3X10:人均货运总量交通运输交通运输公共因子F4X1:GDP总量总量6、因子得分因子得分地区F1得分F2得分地区F1得分F2得分北京天津河北山西内蒙古辽宁吉林黑龙江上海江苏浙江安徽福建江西山东河南0.71550.4212-0.2370-1.1269-0.7406-0.5088-0.8362-0.38893.16950.16180.1741-0.35880.9353-0.90270.1243-0.39904.54480.2392-0.4544-0.8717-0.8819-0.
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