数据分析作业6

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1、数据分析作业（6）姓名:尹晨旭班级：信息与计算科学2班学号：130380696.3表1KMOandBartletfsTestKaiser-Meyer-OIkinMeasureofSamplingAdequacy.BartlettsTestofSphericityApprox.Chi-SquaredfSig..241157.1036.000表2CommunalitiesInitialExtraction原煤1.000.934原油1.000.999天然气1.000.907水电、核电、风电1.000.

2、847表3TotalVarianceExplainedComponentInitialEigenvaluesExtractionSumsofSquaredLoadingsTotal%ofVarianceCumulative%Total%ofVarianeeCumulative%12.51562.87462.8742.51562.87462.87421.17329.32392.1971.17329.32392.1973.3127.80199.99849.611E-5.002100.000Extra

3、ctionMethod:PrincipalComporientAnalysis.ScreePlotComponentNumberComporient12原油-.991.132水电、核电、风电.887.247原煤.744-.616天然气.439.845表4ComponentMatrix3x2Ox3OX4Ox1OComponentPlot0.5ODComponent1■0.51.01z^CCCOOEOOTotalVarianceExplainedComponentInitialEigenvalues

4、RotationSumsofSquaredLoadingsTotal%ofVarianeeCumulative%Total%ofVarianceCumulative%12.51562.87462.8742.20755.18255.18221.17329.32392.1971.48137.01592.1973.3127.80199.99849.611E-5.002100.000ExtractionMethod:PrincipalComporientAnalysis.表6RotatedCompone

5、ntMatrix3Component12原煤.949-.185原油-.933-.358水电、核电.风电.660.641.952-.019-1.0-0k3X4Ox2OX1OI-1.0-0.50.0OSComponent1I1.00ZSWCO0EO0表7ComponentTransformationMatrixComponent121.878.4792-.479.878表8ComponentScoreCoefficientMatrixComponent12原煤.511-.320原油-.400-.09

6、0天然气・.192.716水电、核电、风电.209.354解：(1)由表1给出了观测值的KMO检验和BartlettJs检验结果。从表中町知KMO检验统计量的值较小，但Bartletts检验p值为0.000,说明样本数据来口多元正态总体，可尝试进一步分析。由表2知hi2基本都在0.9以上，则提取两个公因子基本反映了每个原始变量所提供信息的90%以上。表3为各因子的特征值、贡献率及累计贡献率。可知，前两个公因子的累计贡献率为92.20%,因此，提取前两个公因了就可很好的反映原始四个变疑所提供的信息

7、。碎石图进一步验证了该结论。（2）由表4知载荷矩阵屮fl的系数值都接近于1,不易解释实际意义，则考虑因了旋转。左图进一步证实了这一点。表5给出了作方差最人正交旋转后的公因了特征值，贡献率及累计贡献率。可看出,fi的贡献率减少为55.19%,f2的贡献率增加为37.02%,但累计贡献率仍为92.20%o因此，前两个因子仍可以很好的反映原始四个变量数据所提供的信息。由表6知，旋转后的载荷矩阵中fi*的系数在・1~1间拉的很开，原煤，原油系数的绝对值较大，其他的都较小。彳2*的系数在・1〜1间也拉的很

8、开，天然气和水电、核电、风电为正，其他为负。则因子1为化石能源，因子2为清洁能源。（3）由表8可知各个公因子的得分表达式。fl*=-0.511X

9、*-0.4x2*-0.192x3*+0.209x4*f2*=-0.320x]*-0.09x2*+0.716x3*+0.354x4*6.4表1KMOandBartlettsTestKaiser-Meyer-OlkinMeasureofSamplingAdequacy.Bartlett'sTestofSphericityApprox.Chi-Squared