文档介绍：.
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第一题
> data=("",head=T)
> head(data)#前六行数据
> attach(data)
> options(digits=2)
> data=(data)#转化为矩阵
> v1<-eigen(data)#计算相关系数矩阵特征值和特征向量
> v1
> zhuchengfen<-princomp(covmat=data)#用相关系数矩阵做主成分分析
> summary(zhuchengfen)
> x<-zhuchengfen$loadings；x#主成分载荷
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> y<-zhuchengfen$scores;y #主成分得分
因为只有相关系数矩阵，所以没有主成分的得分
> screeplot(zhuchengfen,type="lines")
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根据累计方差贡献率和Kaiser准则，应该选择三个主成分，即PC1、PC2、PC3。累计方差贡献率为64%。PC1、PC2、PC3对方差贡献率分别是38%、15%、11%。结果如下：
运动项目
第一主成分
第二主成分
第三主成分
100米
跳远
铅球
跳高
400米
110米跨栏
铁饼
撑杆跳高
标枪
1500米
方差贡献率
累积方差贡献率
解释：前三个主成分解释了大部分信息；第一次主成分测量的是综合运动能力，第二个主成分代表了爆发力臂力，第三主成分测量的是爆发性腿力。
附录：
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这是psych软件包中计算主成分的结果，主成分载荷与princomp得到的结果有很大的差异，并且这个结果似乎更容易解释
第二题
> library(RODBC)
> data=odbcConnectExcel("G:/R/")
> data1=sqlFetch(data,"Sheet1")
> close(data) #关闭通道
> attach(data1)
> head(data1)#查看前六行数据
> data2=data1[,-1]#去掉第一列数据
> options(digits=2) #数据均保留小数点后两位
> q2<-princomp(data2,cor=T) #用相关系数矩阵做主成