实验主成分分析

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1、数理经济学分析方法实验报告2:主成分分析1.采用数据student,txt,对六个变量做协方差矩阵和相关系数矩阵。我在做主成分分析之前对student,txt进行90%的随机抽样，然后根据抽样后的数据，利用spss计量分析软件对六个变量做协方差矩阵和和关系数矩阵如下。(1)协方差矩阵项间协方差矩阵VAR00001VAR00002VAR00003VAR00004VAR00005VAR00006VAR0000195.11786.63881.622-78.737-49.277-51.975VAR0000286.638196.094101.140-80.705-48.619-54.2

2、45VAR0000381.622101.140180.663-79.275-46.809-52.245VAR00004-78.737-80.705-79.275177.724111.933117.244VAR00005-49.277-48.619-46.809111.933106.06388.028VAR00006-51.975-54.245-52.245117.24488.028112.574(2)相关系数矩阵项间相关性炬阵VAR00001VAR00002VAR00003VAR00004VAR00005VAR00006VAR000011.000.634.623-.606-.

3、491-.502懦00002.6341.000.537-.432-.337-.365VAR00003.623.5371.000-.442-.338-.366VAR00004-.606-.432-.4421.000.815.829VAR00005-.491-.337-.338.8151.000.806VAR00006-.502-.365-.366.829.8061.0002.采用数据student.txt,先对六个变量做标准化，然后求协方差矩阵和相关系数矩阵。观察步骤1和步骤2的结果，并做说明。运用spss计量分析软件对六个变量做标准化后，得出协方差矩阵和相关系数矩阵如下。（1

4、）标准化后协方差矩阵项间协方差矩阵Zscore(VAR00001)Zscore(VAR00002)Zscore(VAR00003)Zscore(VAR00004)Zscore(VAR00005)Zscore(VAR00006)Zscore(VAR00001)1.000.634.623-.606-.491-.502Zscore(VAR00002).6341.000.537-.432-.337-.365Zscore(VAR00003).623.5371.000-.442-.338-.366Zscore(VAR00004)-.606-.432-.4421.000.815.829Zs

5、core(VAR00005)-.491-.337-.338.8151.000.806Zscore(VAR00006)-.502-.365-.366.829.8061.000（2）标准化后相关系数矩阵项间相关性矩阵Zscore(VAR00001Zscore(VAR00002Zscore(VAR00003Zscore(VAR00004Zscore(VAR00005Zscore(VAR00006))))))Zscorc(VAR00001)1.000.634.623-.606-.491-.502Zscore(VAR00002).6341.000.537-.432-.337-.365Z

6、score(VAR00003).623.5371.000-.442-.338-.366Zscore(VAR00004)-.606-.432-.4421.000.815.829Zscore(VAR00005)-.491-.337-.338.8151.000.806Zscore(VAR00006)-.502-.365-.366.829.8061.000解释说明：步骤1是原始数据未经过秘准化处理得到的协方差矩阵和和关系数矩阵，仙步骤2是经过标准化处理后得到的I办方差矩阵和相关系数矩阵。从表格中，我们可以发现，标准化以G的协方差矩阵和相关系数矩阵对应相等，并II与未经标准化处理的相关

7、系数矩阵对应相等，唯独与未经标准化处理的协方差矩阵对应不相等。这表明在进行主成分分析吋，一般采用相关系数矩阵进行分析，因为相关系数就是标准化以后的协方差，它可以消除量纲的影响，从仙避免了由于量纲影响仙异致的分析误差。3.用数据student,txt,分别采用协方差矩阵和相关系数矩阵进行主成分分析，并解释模型输出结果。做主成分分析之前对student,txt进行90%的随机抽样后，利用spss计量分析软件得到模型分析结果如下表：（1）基于相关系数矩阵的主成分分析：解释的总方差成份初始特征値提取平方和载入合