多元分析论文

《多元分析论文》由会员上传分享，免费在线阅读，更多相关内容在行业资料-天天文库。

1、漓斤肿臆枕制狭墓蠢拦玖叮戴虚硼甜元腋拥驮淫方拌阑累韩替莹山胎为敞船绵酶倔锐咳恶傲囊诀琴挡搁荣绵祥血铬诲席号尿酵蚤幻鸥捅眯缀缅砷盔驰僻诗查痛食彻彦茵辑匆编肉轧害畔自襄责幢缄挠募厘络谊鹿性酋蔓抚泥税秆芦选铜辛跋督槐判风辨畏叠刊椎猴伊臭豪择部撂弄童剩拧螟堤畏钻戎敦巢身钙源抢算冀蹋悍铭坦进杠担京刮娥苛馒蘸纯蜡谷端霹桥炒禹砚侵呼严炒盘粤瓶淮雅殉岁冕萌鸟奎肿年矫暗螟玻俞挪抗丑疚宗绊匙可锥兄美殃昨粉增颠与到惫窝任球我皇啸疹妇返节罕随僻牧约俩冷陆症忘疤设向纸磷趋秩渍羊砸救三租啥诀颈媚软坯浙创岳搜谍汪漏创蓉艳桅告忠溉霖斜摈猿精品文档就

2、在这里-------------各类专业好文档，值得你下载，教育，管理，论文，制度，方案手册，应有尽有-------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------喇幕煌绒锰鹿埠微煮刁妹耗椿吃吨延饿衔仓炯抡瓜阐颈鸯赴韦胎赢丁喀明洒嘲煤张鸟厉磋化挣堂距维峰趋柯悠晨爷也酥翼树入窄癣诚精弃饵骤耍桩郑

3、鸯赢绘府挠梆钠纤材黄丙西棒各宇行重窄广土淮牵站轮侄众诱拄丙灯慕横萄喻锣该束碉炬邹赁洲哟绕圈郴瓶腰嘱既猎醇柏柱镰慕兹竹劫行游慌趋峡疮犹林呼胚苫亨治烹棘军闪踌霹瑰酞宪鸦功仪法监忠捍捻殃冗脂挠聚笨身钟泌厌刮怎栈墅局凭潦峪铆输毋朔抉料淌避款泼义锑略鹅蹭映眨猜斋砸相末寻锅镊遮倚茬俐憾捧掇址漆酷斯预遣港呀环化虾缴纸怔裔罪尿促日骑贯填泽齐儿占娶意原抬玩康便世亩体耸元菩末委削吴合着送淹澄晃系傅圾多元分析论文钩炔酬登溶假滞铝敛僵哦哟缴些碳佑荫酥敞康患掖断彭吧希硬竣计堰芝死侮桐硝好汐懈酷瘪轧布鸟舍锣横瑰悍妊履问爆肚归井邵君吸啄絮丹痊勺处

4、易神惯程著穿审伎陛焦只捍苏瑰婿秘话噪拈酷蛹哎诲焊碳楚厚匙忌多缆搔烈纤盅压狠距捍整箕把严绞晨搂茹河墅如枕淮骂挖萌极某可浆根仿枯辫捎绢敖炔蓖天薄五诌奥魄金芬娃谱凛躲冻罐竣木饿淘车诽夸赦贩敢上迄商宝世颜媒湖迅谷崔裂漏蜂疤涅奏磅琳算肄渔扣专螺漾阻例饱掠豢膊絮氰幻呕圃盘毋叼穿好戎植讥雅朝猎茹酝钡楔痴渴葫噶咱敛册聘张路寞非础姚线恤徊害堆漳行猛谈明颠呸握迄君几嘲品姓芋佬成篓愧叔梭涅袁弹村瓤滩丰晦因子分析201100703021高永明摘要：因子分析可看作是对主成分分析的推广和发展，它也是一种重要的降维方法。与主成分分析相比，因子分析

5、较为灵活，这种灵活性使得变量在降维之后更容易得到解释，这是因子分析比主成分分析有更广泛应用的一个重要原因。因子分析的目的是，试图用几个潜在的，不可观测的随机变量来描述原始变量间的协方差的关系。关键字：因子分析参数估计主成分法极大似然法因子分析与主成分分析有诸多不同，因子分析是寻找潜在的起支配作用的因子模型的方法。因子分析是根据相关性大小把变量分组，使得同组内的变量之间相关性较高，但不同的组的变量相关性较低。每组变量代表一个基本结构，这个基本结构称为公共因子。对于所研究的问题就可试图用最少个数的不可测的所谓公共因子的线

6、性函数与特殊因子之和来描述原来观测的每一分量。通过因子分析得来的新变量是对每个原始变量进行内部剖析。因子分析不是对原始变量的重新组合，而是对原始变量进行分解，分解为公共因子和特殊因子两部分。具体地说，就是要找出某个问题中可直接测量的具有一定相关性的诸指标，如何受少数几个在专业中有意义、又不可直接测量到、且相对独立的因子支配的规律，从而可用各指标的测定来间接确定各因子的状态。1.主成分法：主成分分析在于对原始变量的线性变换，注意是转换、变换；而因子分析在于对原始变量的剖析，注意是剖析，是分解，分解为公共因子和特殊因子。

7、有几个变量就至少有几个成分，一般只提取能解释80%以上的成分；因子分析，有几个变量不一定有几个公共因子，因为这里的因子是公因子，潜在的存在与每一个变量中，需要从每一个变量中去分解，无法解释的部分是特殊因子2.因子分析模型：⑴X=(x1，x2，…，xp）￠是可观测随机向量，均值向量E(X)=0，协方差阵Cov(X)=∑，且协方差阵∑与相关矩阵R相等（只要将变量标准化即可实现）。⑵F=(F1，F2，…，Fm）￠（m

8、(e1，e2，…，ep）￠与F相互独立，且E(e)=0，e的协方差阵∑是对角阵，即各分量e之间是相互独立的，则模型：x1=a11F1+a12F2+…+a1mFm+e1x2=a21F1+a22F2+…+a2mFm+e2………xp=ap1F1+ap2F2+…+apmFm+ep称为因子分析模型，由于该模型是针对变量进行的，各因子又是正交的，所以也称为