文档介绍：判别和主成份/因子分析上机作业
1、(1)首先将原始数据进行标准化处理,计算协方差矩阵:
C1
C2
C3
C4
C1
1
C2

1
C3

1
C4

1
其次,由协方差矩阵计算特征值,以及各个主成分的贡献率和累计贡献率:
主成分
特征值
贡献率%
累积贡献率%
C1

C2

C3

C4

100
主成分数的确定:
%;
第1主成分的特征根大于1,第2主成分的特征根接近于1,故只需求出第1与第2主成分Z1,Z2即可。最终保留2个主成分经济增长率和非国有化水平。
(2)首先计算各变量的平均值与标准差;
变量
C1
C2
C3
C4
平均值

标准差

其次求得特征向量:
变量 PC1 PC2
C1 -
C2 -
C3
C4 -
由此得出主成分:
Y1=*x11-*x22-+
Y2=-*x11-*x22+-
主成分系数为:
X11=(x1-)/
X22=(x2-)/
X33=(x3-)/
X44=(x4-)/
所以得出主成分表达式为:
Y1=----
Y2=----+
(3)计算各变量在主成分Z1,Z2上的载荷
Z1
Z2
对前三个成分的贡献
C1

-

C2

-

C3

C4

-

第1主成分与C1,C2,C3,C4均呈较强正相关,因此可认为第1主成分Z1是地区经济增长差异代表。
第2主成分与C3呈较强正相关,与C1,C2,C4呈较强负相关,因此可认为第2主成分Z2代表了开放度。
由两个主成分Z1与Z2代替原4个变量描述地区经济增长差异,可以使问题进一步简化、明了。
(4)对上述两个主成分进行判别分析,得到费歇尔判别方程为:
主成分1:Y=*x1-*x2-*x3+*x4-
主成分2:Y=1.:669 *x1-*x2-*x3+*x4-
Classification Function Coefficients
VAR00