文档介绍：主 成 分 分 析
与 因 子 分 析
Principal Components Analysis
& Factor Analysis
第二军医大学卫生统计学教研室 xx
第20章
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201主 成 分 分 析
与 因 子 分 析
Principal Components Analysis
& Factor Analysis
第二军医大学卫生统计学教研室 xx
第20章
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2019年8月7
讲课内容：
第一节 主成分分析
第二节 因子分析
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2019年8月7
第一节
主成分分析
Principal Components Analysis
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2019年8月7
一、基本思想
数据的降维、数据的解释
将原来众多具有一定相关性的指标，组
合成一组新的相互无关的综合指标。
从中选取几个较少的综合指标尽可能多
的反映原来众多指标的信息。
这种既减少了指标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。
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2019年8月7
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2019年8月7
如何利用这些指标对每一儿童的生长发育
作出正确评价？
仅用单一指标：
结论片面；
没有充分利用原有数据信息。
利用所有指标：
各指标评价的结论可能不一致，使综合
评价困难；
工作量大。
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2019年8月7
找出几个综合指标(长度、围度、特体)，这些综合指标是原始指标的线性组合，既保留了原始指标的信息，且互不相关。
各综合指标提供的“信息”量大小用其方差来衡量。
衡量一个指标的好坏除了正确性与精确性外，还必须能充分反映个体间的变异，一
项指标在个体间的变异越大，提供的信息
量越多。
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二、数学模型及几何意义
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Z = A X
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第一主成分
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