怎么用主成分综合模型，求根据主成分综合模型即可计算综合主成分值 并对其按综合主成分
来源：整理 编辑：八论文 2022-12-05 15:28:25
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1，求根据主成分综合模型即可计算综合主成分值 并对其按综合主成分
先在主成分分析中保存每个主成分得分，再通过compute，将每个主成分得分乘以各自的权重加总得到综合主成分值。权重通常取各主成分的方差贡献率。
2，用spss做了主成分分析之后怎么建模型
主成份分析本身 只是用来浓缩变量的，并不存在什么模型不过可以用主成份分析生成的主因子 来进行其他分析和建模，所以要看你的目的是什么回归分析（regression analysis)是确定两种或两种以上变量间相互依赖的定量关系的一种统计分析方法。运用十分广泛，回归分析按照涉及的变量的多少，分为一元回归和多元回归分析；在线性回归中，按照因变量的多少，可分为简单回归分析和多重回归分析；按照自变量和因变量之间的关系类型，可分为线性回归分析和非线性回归分析。
3，如何有效利用主成分分析进行综合评价
主成分分析方法是一种将多个指标化为少数几个不相关的综合指标(即主成分)的多元统计分析方法。由于其具有消除各指标不同量纲的影响,以及消除指标间相关性所带来的信息重叠等优点,近几年,该方法在社会经济、管理、自然科学等众多领域得到了广泛的应用,尤其是被用于系统综合评价。 在使用主成分分析方法做综合评价的过程中,由于部分学者对主成分分析的原理及主成分的定义理解不深,出现了不少错误。 本文通过分析主成分分析的原理及综合评价的特点,从理论和实际例子上证实了有关文献作者在用主成分做综合评价过程中某些做法的不合理性。给出了主成分做综合评价的充要条件,阐明了主成分所含信息量的大小与综合水平之间的差异,为充分利用形状因子(反映指标间结构性差异的主成分)提供的有效信息,提出了一种定性与定量相结合的评价体系。并通过一个实例讲解了评价过程。主成分分析后对主成分进行综合评价啊，用特征根作为权重
4，根据主成分综合模型怎么计算综合主成分值成分得分系数矩阵是不
用SPSS做主成分分析时，因为软件只有因子分析，所以对求出来的因子系数矩阵要进行计算得到相应的主成分系数。具体步骤是用每一列的因子除以相对应的特征值的开方（在spss下的transform—computevariable进行计算就可以）。求出主成分系数后，乘以标准化后的原始数据（spss中的描述性统计分析就可以做到），得到的就是主成分矩阵。至于你问的综合主成分计算，是最后一步了，用主成分矩阵乘以相应方差贡献率就是综合主成分值了。你可能是把主成分分析和因子分析混淆了，因为只有因子分析才涉及到因子得分系数矩阵，不过其实很多人都会混了，因为两种方法实在是太像了，主成分可能用SPSS计算相对麻烦，因子分析还好。不过具体问题具体分析。如果你会SAS那就方便多了，编程自己需要的程序，但是需要一定基础。你好！不是的，输出结果里单独有个矩阵叫得分系数矩阵。在得分按钮中，选择保存得分系数矩阵，就可以在输出结果里看到了。仅代表个人观点，不喜勿喷，谢谢。
5，主成分分析在数学建模中的应用及详细的步骤
分析步骤：1. 数据标准化;求相关系数矩阵;2. 一系列正交变换，使非对角线上的数置0，加到主对角上;3. 得特征根系（即相应那个主成分引起变异的方差),并按照从大到小的顺序把特征根排列;4. 求各个特征根对应的特征向量;5. 用下式计算每个特征根的贡献率Vi;Vi=xi/(x1+x2+........)6. 根据特征根及其特征向量解释主成分物理意义。主成分分析也称主分量分析，旨在利用降维的思想，把多指标转化为少数几个综合指标。在实际问题研究中，为了全面、系统地分析问题，我们必须考虑众多影响因素。这些涉及的因素一般称为指标，在多元统计分析中也称为变量。因为每个变量都在不同程度上反映了所研究问题的某些信息，并且指标之间彼此有一定的相关性，因而所得的统计数据反映的信息在一定程度上有重叠。在用统计方法研究多变量问题时，变量太 多会增加计算量和增加分析问题的复杂性，人们希望在进行定量分析的过程中，涉及的变量较少，得到的信息量较多。参考：http://baike.baidu.com/view/855712.htm主成分分析的指标体系的建立和选取各位仁兄请帮忙，主要是主成分分析法在数学有些公式没法帖出来，你如果把分给我的话我可以给你写一个完整的计算。不过
6，如何用spss进行主成分综合指标分析
依输入数据。 贰点Analyze 下拉菜单，选Data Reduction 下的Factor 。 三打开Factor Analysis后,将数据变量逐个选中进入Variables 对话框中。 四单击主对话框中的Descriptive按扭，打开Factor Analysis: Descriptives子对话框，在Statistics栏中选择Univariate Descriptives项要求输出个变量的均值与标准差，在Correlation Matrix 栏内选择Coefficients项，要求计算相关系数矩阵，单击Continue按钮返回Factor Analysis主对话框。 5单击主对话框中的Extraction 按钮，打开如下图所示的Factor Analysis: Extraction 子对话框。在Method列表中选择默认因子抽取方法——Principal Components，在Analyze 栏中选择默认的Correlation Matrix 项要求从相关系数矩阵出发求解主成分，在Exact 栏中选择Number of Factors;陆， 要求显示所有主成分的得分和所能解释的方差。单击Continue按钮返回Factor Analysis主对话框。 陆单击主对话框中的OK 按钮，输出结果。 统计专业研究生工作室原创，请勿复杂粘
7，如何用spss软件做主成分分析
老大，首先，你上传的图我无法看清。其次，用SPSS软件做主成分分析也没那么复杂，不过你要钻研一番。下面的说明及举例希望可以对你有帮助：主成分分析法在SPSS中的操作1、指标数据选取、收集与录入（表1）2、Analyze →Data Reduction →Factor Analysis，弹出Factor Analysis 对话框：3、把指标数据选入Variables 框，Descriptives: Correlation Matrix 框组中选中Coefficients,然后点击Continue, 返回Factor Analysis 对话框，单击OK。注意：SPSS 在调用Factor Analyze 过程进行分析时, SPSS 会自动对原始数据进行标准化处理, 所以在得到计算结果后的变量都是指经过标准化处理后的变量, 但SPSS 并不直接给出标准化后的数据, 如需要得到标准化数据, 则需调用Descriptives 过程进行计算。从表3 可知GDP 与工业增加值, 第三产业增加值、固定资产投资、基本建设投资、社会消费品零售总额、地方财政收入这几个指标存在着极其显著的关系, 与海关出口总额存在着显著关系。可见许多变量之间直接的相关性比较强, 证明他们存在信息上的重叠。主成分个数提取原则为主成分对应的特征值大于1的前m个主成分。特征值在某种程度上可以被看成是表示主成分影响力度大小的指标, 如果特征值小于1, 说明该主成分的解释力度还不如直接引入一个原变量的平均解释力度大, 因此一般可以用特征值大于1作为纳入标准。通过表4( 方差分解主成分提取分析) 可知, 提取2个主成分, 即m=2, 从表5( 初始因子载荷矩阵) 可知GDP、工业增加值、第三产业增加值、固定资产投资、基本建设投资、社会消费品零售总额、海关出口总额、地方财政收入在第一主成分上有较高载荷, 说明第一主成分基本反映了这些指标的信息; 人均GDP 和农业增加值指标在第二主成分上有较高载荷, 说明第二主成分基本反映了人均GDP 和农业增加值两个指标的信息。所以提取两个主成分是可以基本反映全部指标的信息, 所以决定用两个新变量来代替原来的十个变量。但这两个新变量的表达还不能从输出窗口中直接得到, 因为“Component Matrix”是指初始因子载荷矩阵, 每一个载荷量表示主成分与对应变量的相关系数。用表5( 主成分载荷矩阵) 中的数据除以主成分相对应的特征值开平方根便得到两个主成分中每个指标所对应的系数。将初始因子载荷矩阵中的两列数据输入( 可用复制粘贴的方法) 到数据编辑窗口( 为变量B1、B2) , 然后利用“Transform→Compute Variable”, 在Compute Variable对话框中输入“A1=B1/SQR(7.22)”[注: 第二主成分SQR后的括号中填1.235, 即可得到特征向量A1(见表6)。同理, 可得到特征向量A2。将得到的特征向量与标准化后的数据相乘, 然后就可以得出主成分表达式[注: 因本例只是为了说明如何在SPSS 进行主成分分析, 故在此不对提取的主成分进行命名, 有兴趣的读者可自行命名。标准化：通过Analyze→Descriptive Statistics→Descriptives 对话框来实现: 弹出Descriptives 对话框后, 把X1～X10 选入Variables 框, 在Save standardized values as variables 前的方框打上钩, 点击“OK”, 经标准化的数据会自动填入数据窗口中, 并以Z开头命名。以每个主成分所对应的特征值占所提取主成分总的特征值之和的比例作为权重计算主成分综合模型, 即用第一主成分F1 中每个指标所对应的系数乘上第一主成分F1 所对应的贡献率再除以所提取两个主成分的两个贡献率之和, 然后加上第二主成分F2 中每个指标所对应的系数乘上第二主成分F2 所对应的贡献率再除以所提取两个主成分的两个贡献率之和, 即可得到综合得分模型:根据主成分综合模型即可计算综合主成分值, 并对其按综合主成分值进行排序, 即可对各地区进行综合评价比较, 结果见表8。具体检验还需进一步探讨与学习①如果你的指标因子中出现了负向指标，即你说的越小越好，那么我建议你不要用spss进行标准化，因为spss默认的标准化方法是标准差标准化，对负向指标不太合适。你可以手动用excel进行极差标准化，公式为：x正向=(x-xmin)/(xmax-xmin) ；x负向=(xmax-x)/(xmax-xmin)②通过不了检验说明你选择的数据可能不太合理，就主成分方法而言，其原理是基于大量的指标数据，根据因子间的相关性，进行的一种降维处理。而你只选取了12个指标，是不太合理的。主成分方法一般都要选到20个指标以上，从中筛选出相关因子的代表成分。③用spss做主成分分析一般可以不进行标准化处理，因为系统默认步骤已经包含了这个程序。如果你想在论文将标准化数据列出来，也可先进行标准化处理，然后对标准化数据进行主成分分析。基于你的提问，回答就这么多了，最近我也在做论文，主成分早就学习过了，希望能帮到你！
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