文档介绍：,,经常会遇到研究多指标(变量)问题,然而在多数情况下,,,,生产服装有很多指标,比如袖长、肩宽、身高等十几个指标,服装厂生产时,不可能按照这么多指标来做,怎么办?一般情况,生产者考虑几个综合的指标,象标准体形、特形等。例2,企业经济效益的评价,它涉及到很多指标。如百元固定资产原值实现产值、百元固定资产原值实现利税,百元资金实现利税,百元工业总产值实现利税,百元销售收入实现利税,每吨标准煤实现工业产值,每千瓦时电力实现工业产值,全员劳动生产率,百元流动资金实现产值等,我们要找出综合指标,来评价企业的效益。基本思想:主成分分析就是设法将原来众多具有一定相关性的指标(比如p个指标),重新组合成一组相互无关的综合指标来代替原来指标。通常数学上的处理就是将原来p个指标作线性组合,作为新的综合指标。但是这种线性组合,如果不加限制,则可以有很多,我们应该如何去选取呢?如果将选取的第一个线性组合即第一个综合指标记为F1,自然希望F1尽可能多的反映原来指标的信息,这里的“信息”用什么来表达?最经典的方法就是用F1的方差来表达,即var(F1)越大,表示F1包含的信息越多。因此在所有的线性组合中所选取的F1应该是方差最大的,故称F1为第一主成分。如果第一主成分不足以代表原来p个指标的信息,再考虑选取F2即选第二个线性组合。为了有效地反映原来信息,F1已有的信息就不需要再出现在F2中,用数学语言表达就是要求Cov(F1,F2)=0,称F2为第二主成分,依此类推,可以制造出第三、四……第p个主成分。不难想像这些主成分之间不仅不相关,而且它们的方差依次递减。因此,在实际工作中,就挑选前几个最大的主成分(一般取信息量包含85%以上的前几个指标),虽然这样做会损失一部分信息,但是由于它使我们抓住了主要矛盾,并从原始数据中进一步提取了某些新的信息,因而在某些实际问题的研究中得益比损失大,这种既减少了变量的数目又抓住了主要矛盾的做法有利于问题的分析和处理。主成分分析的数学模型此时所选取的综合指标,相当于在原指标的基础上,进行了坐标旋转,使得第一个指标的方差最大(含有最多的信息)。若只选取前几个综合指标,则意味着降维。主成分分析的具体推导若m个主成分的累计贡献率超过85%,那我们认为前m个主成分基本包含了原来指标信息。例:各地区居民消费情况主成分分析(2001年全国各地区消费情况指数)