主成分分析碎石图解释
答：深入解析SPSS中的碎石图：解读变量信息的关键工具在因子分析的世界里，碎石图犹如一座独特的指标塔，清晰地展示了每个因子对原始变量信息的贡献程度。通常，图形呈现出一个先陡峭后平缓的形状，第一个因子犹如基石，承载着最多的信息，随后的因子贡献逐渐递减。你的碎石图揭示，当提取到第六个因子时，已经...
答：用在主分量分析和因子分析中，以直观地评估哪些分量或因子占数据中变异性的大部分。 碎石图中的理想模式是一条陡曲线，接着是一段弯曲，然后是一条平坦或水平的线。保留陡曲线中在开始平坦线趋势的第一个点之前的那些分量或因子。实际上，可能难以解释碎石图。使用对数据的了解以及根据其他选择分量的方...
答：成分载荷(component loadings)可用来解释主成分的含义,解释主成分与各变量的相关程度。 h2栏为成分公因子方差,即主成分对每个变量的方差解释度。 u2栏为成分唯一性,即方差无法被主成分解释的部分(1-h2)。 SS loadings包含了与主成分相关联的特征值,其含义是与特定主成分相关联的标准化后的方差值,即可以通过它来...
答：碎石图主要是主成分分析，碎石图，就是一颗石头从上面滚下来，只要取出让石头滚得快的点，取斜率比较大的点，就是该因素的主要因素，主要结合累计贡献率来得出取其中几个因素来作为主要因素，即达到降维的效果，你这张图的因素比较多所以不好分析，你拿着累计贡献率看会比较简单。具体选哪个，按照成分矩...
答：我只知道，主成分分析的碎石图。横轴是主成分的个数，纵轴是特征值（具体啥含义不用纠结）。有条虚线是随机数模拟计算出的特征值。此图用来确定主成分个数，虚线之上的主成分保留，特征值大于1的保留，最大拐点之上的保留。
答：问题一：spss 因素分析 碎石图的含义 10分 这个是关于因子分析碎石图的阅读方法，我感觉也应该适用于主成分分析。因子分析碎石图中，X轴表示可能的因子数。在整个曲线下降的过程中，理论上会存在一点，该点处曲线出现明显的弯折（clear bent），该点对应的X轴的数字即应保留的因子数。具体可以参考Nyara...
答：方法“ =>”主成分“,”输出“=>”未旋转的因子解“和”碎石图“,”抽取“=>”基于特征值“,其余选择默认。 解释:①因子抽取的方法:选取默认的主成分法即可,其余方法的计算结果可能有所差异。②输出:”未旋转的因子解”极为主成分分析结果。碎石图有助于我们判断因子的重要性(详细介绍见后面)。③抽取:为...
答：主成分分析的主成分的数量是一定的，一般有几个变量就有几个主成分（只是主成分所解释的信息量不等），实际应用时会根据碎石图提取前几个主要的主成分。而因子分析的因子个数需要分析者指定，指定的因子数量不同而结果也不同。5、应用范围不同 在实际的应用过程中，主成分分析常被用作达到目的的中间...
答：每个维度的贡献率又都比较高，那就很理想。spss做因素分析选取主成分个数的标准一般就是两个：第一是特征值，大于1的提取出来，这只是个大概；第二是参考碎石图，看看碎石图拐点出现的位置，看看图从什么地方开始趋于平缓。综合这两点，然后再看看累积贡献率是否合适，就可以完成成份的选取。
答：本例中显著性值为0.000,说明数据来自正态分布总体,适合进一步分析。 2、变量共同度变量共同度表示的是各变量中所含原始信息能被提取的公因子所解释的程度。如下表所示,因为本例中所有变量共同度都在85%以上,所以提取的这几个公因子对各变量的解释能力很强。 3 4、碎石图有两个成分的特征值超过了1,只考虑这两个...
网友评论：
敖杨18955777349：
主成分分析液相色谱图的碎石图纵横坐标值是什么 -
62686盖仇
： 我只知道,主成分分析的碎石图. 横轴是主成分的个数,纵轴是特征值(具体啥含义不用纠结). 有条虚线是随机数模拟计算出的特征值. 此图用来确定主成分个数,虚线之上的主成分保留,特征值大于1的保留,最大拐点之上的保留.
敖杨18955777349：
怎么解读SPSS做出的主成分分析结果 -
62686盖仇
： 主要看1.方差解释表里的累积方差贡献率,以此确定主成分,一般都是>=85%. 2.主成分载荷矩阵. 你可以参考SPSS教材,里面有结果分析说明
敖杨18955777349：
变量的碎石图是什么 -
62686盖仇
： 搜一下:变量的碎石图是什么
敖杨18955777349：
求分析此SPSS碎石图 -
62686盖仇
： 碎石图只是粗略地看一下好了,你还是看特征值吧.一般缺省情况下,取特征值大于1的,有多少就取多少个因子.再看一下能解释模型的百分之几,太少不大好
敖杨18955777349：
什么是spss 碎石 -
62686盖仇
： spss碎石 图主要是在因子分析和主成分分析时可以绘制的,用来形象的表示可以提出的主成分或者因子的个数
敖杨18955777349：
您好,我可以问一下你关于spss中主成分分析的相关问题吗? -
62686盖仇
： 碎石图与预设结果不一致很正常,它一般是在进行探索性因子分析时用来判断因子个数的一种方法,在绝大多数的情况下与预设的结果也就是预设的因子个数有所不同.预设一般是基于某种假设或其它研究,在遇到新的问题时预设的结果可能会不适用,可以根据碎石图的结果对预设进行修订,以完善预设的模型.
敖杨18955777349：
基因表达的主成分分析图怎么分析 -
62686盖仇
： 基因表达数据分析 主成分分析 ( Princ ipal Component Analysis , PCA ) 是一种掌握事物主要矛盾的统计分析方法,它可以从多元事物中解析出主要影响因素,揭示事物的本质,简化复杂的问题.计算主成分的目的是将高维数据投影到较低维...
敖杨18955777349：
怎么用stata主成分分析后排名 -
62686盖仇
： 先将变量标准化:egen z1 = std(x1)…… 进行主成分分析:pca x*, mineigen(1) 主成分载荷分析:estat loading,cnorm(eigen) 效果分析:estat kmo(一般要大于0.7才适合做主成分分析) 碎石图:screeplot 主成分选择,一般选择前几个方差解释累计超过80%的因子主成分的因子
敖杨18955777349：
matlab主成分分析碎石图怎么画 -
62686盖仇
： 在matlab的figure(三维图)里,edit-copy figure,就可以将图复制,然后在word里粘贴就可以了
敖杨18955777349：
谁能用通俗易懂的语言讲解一下什么是PCA主成分分析 -
62686盖仇
： 主成分分析(Principal Component Analysis,PCA), 将多个变量通过线性变换以选出较少个数重要变量的一种多元统计分析方法.又称主分量分析. 在实际课题中,为了全面分析问题,往往提出很多与此有关的变量(或因素),因为每个变量都在不同程度上反映这个课题的某些信息. 主成分分析首先是由K.皮尔森对非随机变量引入的,尔后H.霍特林将此方法推广到随机向量的情形.信息的大小通常用离差平方和或方差来衡量.
