主成分分析碎石图解释
答：因子分析，作为强大的降维分析手段，与主成分分析并驾齐驱，但又有所不同。主成分分析往往需要与其他分析方法配合使用，而无需深入探究其主成分的含义。然而，当降维目标明确，且需要对因子进行解释时，因子分析的优势便显现出来。它提取的因子更具可解释性，为理解数据背后的结构提供了清晰的路径。在SPSS...
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：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：第一主成分解释了11个变量92%的方差。 结果解读:通过碎石图可以判定选择的主成分个数为2个。 结果解读:从结果Proportion Var: 0.58和0.22可以判定,第一主成分解释了身体测量指标58%的方差,而第二主成分解释了22%,两者总共解释了81%的方差。对于高度变量,两者则共解释了其88%的方差。 旋转是一系列将成分载荷阵...
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...
答：碎石图是判断保留多少个主成分的重要方法。命令为screeplot。webuse bg2,clear pca bg2cost , vce(normal)screeplot 5 得分图、载荷图 得分图即不同主成分得分的散点图。命令为scoreplot。 webuse bg2,clear pca bg2cost*, vce(normal)scoreplot Scores for component 2 载荷图即不同主成分载荷的散...
答：如图1所示（图1）2、打开因子分析界面之后，把需要进行分析的变量全部选进变量对话框，然后点击右上角的描述。如图2所示（图2）3、勾选原始分析结果、KMO检验对话框，然后点击继续。如图3所示（图3）4、点击抽取，方法里选择主成分再点击碎石图。如图4所示（图4）5、点击旋转，再点击最大方差旋转。如...
答：成分得分1 =0.104*A1+0.101*A2+…+0.101*D2+0.090*D3;成分得分2 =0.115*A1+0.192*A2+…-0.044*D2+0.025*D3;3.碎石图 可结合 碎石图 辅助判断主成分提取个数。当折线由陡峭突然变得平稳时，陡峭到平稳对应的主成分个数即为参考提取主成分个数。实际研究中更多以专业知识...
答：分析结果表格示例如下(SPSSAU同时会生成碎石图):特别提示 主成分(pca)分析进行信息浓缩时，可能会经历多次重复循环，删除不合理项，并且重复多次循环，最终得到合理结果。SPSSAU操作截图如下：特别提示 关于“保存成分得分”：主成分(pca)分析将信息浓缩成几个主成分，并且可让系统保存“成分得分”。成分得分...
网友评论：
厍盾15331569840：
主成分分析液相色谱图的碎石图纵横坐标值是什么 -
52336古娣
： 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.
厍盾15331569840：
怎么解读SPSS做出的主成分分析结果 -
52336古娣
： 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
厍盾15331569840：
变量的碎石图是什么 -
52336古娣
： 搜一下:变量的碎石图是什么
厍盾15331569840：
什么是spss 碎石 -
52336古娣
： 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
厍盾15331569840：
求分析此SPSS碎石图 -
52336古娣
： 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
厍盾15331569840：
您好,我可以问一下你关于spss中主成分分析的相关问题吗? -
52336古娣
： 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.
厍盾15331569840：
主成分分析中,以第一主成分为横轴,第二主成分为纵轴的图的意义是什么啊 -
52336古娣
：[答案] 这个散点图每个点代表每个原始变量, x轴值是此变量与第一主成分的相关系数, y轴值是此变量与第二主成分的相关系数, 所以这个点越接近哪个轴,就说明这个变量跟相应的主成分越相关.
厍盾15331569840：
基因表达的主成分分析图怎么分析 -
52336古娣
： 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...
厍盾15331569840：
谁能用通俗易懂的语言讲解一下什么是PCA主成分分析 -
52336古娣
： 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.
厍盾15331569840：
如何用spss进行因子分析和主成分分析 -
52336古娣
： 方法/步骤 打开SPSS软件,导入数据后,依次点击分析,降维,因子分析.打开因子分析界面之后,把需要进行分析的变量全部选进变量对话框,然后 点击右上角的描述.勾选原始分析结果、KMO检验对话框,然后点击继续.点击抽取,再点击碎石图.点击旋转,再点击最大方差旋转.点击得分,再点击,保存为变量及显示因子得分系数矩阵.最后点确定就可以在输出截面看到主成分因子分析的结果了.
