主成分分析計算得分 可以使用所有主成分嗎

時間 2023-01-09 07:56:05

1樓:匿名使用者

現在對酸鹼食物稍有認識的人,包括某些「專家學者」,其實根本無法科學的判斷食物的酸鹼性,因為元素在體內的變化極為複雜,單純通過元素燃燒後的產物或者食物本身的ph值來判斷食物酸鹼性是很不科學的。因此,以下提到的酸性食物,均未經科學實驗證實,包含大量主觀猜測成分,僅供參考。鹼性食品機體代謝產物中鹼性物質較少,主要來自食物,如恰瑪古、雞蛋白、大豆、小豆、豆腐、菠菜、黃瓜、茄子、胡蘿蔔、藕、洋蔥、甘薯、土豆、海帶、葡萄、香蕉、蘋果、橘子、梨、西瓜、大蒜、茶葉、等鹼性食物。

它們在機體內被氧化分解為無機鹽和氣體,其中無機鹽為可溶性物質,即成為鹼性物質,能中和酸性物質,維持人體體液的正常酸鹼平衡。人體有自然調節體液酸鹼平衡的能力,因此,一般情況下當偏食肉類(酸性)或偏食蔬菜、水果類(鹼性)後,不必過份擔心。

2樓:奈何深愛天藍

不能使用所有成分,否則計算的主成分就沒有意義了,相當於直接分析了原始變數。只對你壓縮過的主要幾個factor(指比重超過80%的factor)計算得分,再計算排名就ok

spss中主成分分析各主成分的得分怎麼算

3樓:哎呀沃去

,輸出結果裡單獨有個矩陣叫得分係數矩陣。在得分按鈕中,選擇儲存得分係數矩陣,就可以在輸出結果裡看到了。

請問spss主成分分析主成分得分怎樣計算啊?求詳解 30

4樓:匿名使用者

用載荷矩陣除以特徵根,得到載荷係數,列出方程。再手動計算就行。

5樓:匿名使用者

各個主成分乘以各自的貢獻率就可以啦。

求問spss高手關於主成分分析計算綜合得分的問題

6樓:匿名使用者

一般都是需要通過每個主成分乘以各自權重值得到綜合得分的,而不是直接把幾個主成分相加,因為這樣就預設幾個主成分的權重都是一樣的了。我們通常以各個主成分的方差貢獻率作為各自的權重值,也可以通過其他方法計算得到權重值。

主成分分析和因子分析有什麼區別?

7樓:王王王小六

1、原理不同:

主成分分析是利用降維(線性變換)的思想,在損失很少資訊的前提下把多個指標轉化為幾個不相關的綜合指標(主成分),即每個主成分都是原始變數的線性組合,使得主成分比原始變數具有某些更優越的效能,從而達到簡化系統結構,抓住問題實質的目的。

而因子分析更傾向於從資料出發,描述原始變數的相關關係,是由研究原始變數相關矩陣內部的依賴關係出發,把錯綜複雜關係的變數表示成少數的公共因子和僅對某乙個變數有作用的特殊因子線性組合而成。

2、線性表示方向不同:

主成分分析中是把主成分表示成各變數的線性組合,而因子分析是把變數表示成各公因子的線性組合。

3、假設條件不同:

主成分分析不需要有假設條件;而因子分析需要一些假設。因子分析的假設包括:各個共同因子之間不相關,特殊因子之間也不相關,共同因子和特殊因子之間也不相關。

4、主成分的數量不同。

主成分分析的主成分的數量是一定的,一般有幾個變數就有幾個主成分(只是主成分所解釋的資訊量不等),實際應用時會根據碎石圖提取前幾個主要的主成分。而因子分析的因子個數需要分析者指定,指定的因子數量不同而結果也不同。

5、應用範圍不同。

在實際的應用過程中,主成分分析常被用作達到目的的中間手段,而非完全的一種分析方法,提取出來的主成分無法清晰的解釋其代表的含義。而因子分析就是一種完全的分析方法,可確切的得出公共因子。

spss主成分分析綜合得分計算? 5

8樓:匿名使用者

你可以使用spssau進行分析,網頁版本的spss,因子分析裡面全部都有智慧型化文字分析這些,預設就出來解釋說明等。

9樓:

儲存以後,根據貢獻率再計算。

根據主成分綜合模型怎麼計算綜合主成分值,成分得分係數矩陣是不是主成分得分值,詳細一點,謝謝 5

10樓:沐苡辰

用spss做主成分分析時,因為軟體只有因子分析,所以對求出來的因子係數矩陣要進行計算得到相應的主成分係數。具體步驟是用每一列的因子除以相對應的特徵值的開方(在spss下的transform—compute

variable進行計算就可以)。

求出主成分係數後,乘以標準化後的原始資料(spss中的描述性統計分析就可以做到),得到的就是主成分矩陣。至於你問的綜合主成分計算,是最後一步了,用主成分矩陣乘以相應方差貢獻率就是綜合主成分值了。

你可能是把主成分分析和因子分析混淆了,因為只有因子分析才涉及到因子得分係數矩陣,不過其實很多人都會混了,因為兩種方法實在是太像了,主成分可能用spss計算相對麻煩,因子分析還好。不過具體問題具體分析。如果你會sas那就方便多了,程式設計自己需要的程式,但是需要一定基礎。

spss主成分分析怎麼計算主成分的得分矩陣及綜合評

11樓:最愛美樂多

第九錄私閉門造車淘朔。

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