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要的正交旋转法:四次方最***、方差最***和等量最大j?1法。:选择分析的变量;计算所选原始变量的相关系数矩阵;提取公共因子;因子旋转;计算因子得分。:变量的共同度是因子载荷矩阵的第i行的元素的平方和。:X?AF??填空:,一部分是_公共因子_,另一部分为___特殊因子__。。:..。4因子分析和主成分分析在求解过程中都是从出发简答:,说明它们的相似和不同之处。,使主成分有更鲜明的实际背景:不能,用了就是因子分析,旋转之后不叫主成分(这一句就行),公因子的方差不等于特征值,因此不能旋转。?通过因子旋转,可以使每个变量只在一个公共因子上有较大的载荷,因此因子分析模型是适用的。?因子得分有何作用?在因子分析中,得出公共因子后,可以根据原始变量计算出各个样本(个体)在每个因子上的得分,称为因子得分,因子得分可以有多种求解方法,计算出因子得分后,可以把各个因子作为新的变量用于其他分析,也可以来进行综合评价等。第九章、:也称关联分析、R-Q型因子分析,通过分析由定性变量构成的交互汇总表来揭示变量间联系。可以揭示同一变量的各个类别之间的差异,以及不同变量各个类别之间的对应关系。对应分析的基本思想是将一个联列表的行和列中各元素的比例结构以点的形式在较低维的空间中表示出来。它最大特点是能把众多的样品和众多的变量同时作到同一张图解上,将样品的大类及其属性在图上直观而又明了地表示出来,具有直观性。:(1)定性变量划分的类别越多,这种方法的优越性越明显(2)揭示行变量类间与列变量类间的联系(3)将类别的联系直观地表现在图形中(4)不能用于相关关系的假设检验(5)维数有研究者自定(6)受极端值:..的影响第十章:。典型相关分析就是分别构造各组变量的适当线性组合,将两组变量的相关性转化为两个变量的相关性。数学表现为:最大;U和V分别来自两组变量的线性组合。?。:回归分析是研究一个(或多个)因变量对于一个或多个其他变量(即自变量)的依存关系,并用数学模型加以模拟,目的在于根据已知的或在多次重复抽样中固定的解释变量之值,估计、预测因变量的总体平均值。:根据研究问题的性质、要求建立回归模型。根据样本观测值对回归模型参数进行估计,求得回归方程。对回归方程、参数估计值进行显着性检验。并从影响因变量的自变量中判断哪些显着,哪些不显着。利用回归方程进行预测。:第一组回归方程:1、首先选一个因变量y1,对它来筛选所有自变量;转22、选第二个因变量y2,考虑y1,y2中是否有剔除;转33、若没有剔除,由y1,y2筛选自变量;转4:..4、重复第二步;转2第二组回归方程:1、原始数据中删除第一组回归方程中已入选的因变量的资料;2、重复整个过程指导因变量都有了回归方程时结束。操作原理:不断的假设检验最终目标:因变量分组具体计算步骤:第1步:确定自变量和因变量的取舍标准;设Fx和Fy分别为自变量和因变量的引入和剔除临界值(可取相等),第2步:任意(或回归平方和最大者)选入一个因变量Y1。假设k步后,此时已引入m1个自变量和p1个因变量;第3步:逐个检查是否需要剔除自变量,如有剔除转回三步;第4步:逐个检查是否需要引人自变量,如有引入转到三步;第5步:逐个检查是否需要剔除因变量,如有剔除转到三步;第6步:逐个检查是否需要引入因变量,如有引入转到第三步;第7步:计算回归方程。如果自第二步~第六步已引入k个因变量,则计算此组的k个回归方程;第8步:删除已引入的因变量的数据而保留所有自变量的数据,从第二步起继续计算下一组回归方程,如此继续,直到全部因变量都有了回归方程为止。附注:回归分析中的自变量是非随机性的且自变量之间不存在严格线性相关(共线性);因变量之间是允许线性相关关系的;:..若是多重多元且共线性模型,将使用偏最小二乘回归分析(加入主成分分析思想,典型相关分析的操作方法)