在推动经济增长要素中 贡献率最高的是 一般认为，中国经济增长因素中，主要靠投资拉动，出口作用也不小，但消费不足。实情如何？见下表：三大需求对国内生产总值增长的贡献率（%）说明：1.三大需求指支出法国内。
累计方差贡献率和方差贡献率是什么关系SPSS中~~ 各方差贡献率相加和等于累计方差贡献率。主成分分析的重点在于解释各变量的总方差，而因子分析则把重点放在解释各变量之间的协方差。主成分分析中不需要有假设，因子分析则需要一些假设。因子分析的假设包括：各个共同因子之间不相关，特殊因子之间也不相关，共同因子和特殊因子之间也不相关。主成分分析中，当给定的协方差矩阵或者相关矩阵的特征值是唯一的时候，主成分一般是独特的；而因子分析中因子不是独特的，可以旋转得到不同的因子。扩展资料：利用因子分析法分析累计方差贡献率和方差贡献率：在因子分析中，因子个数需要分析者指定，spss根据一定的条件自动设定，只要是特征值大于1的因子进入分析，而指定的因子数量不同而结果不同。在主成分分析中，成分的数量是一定的，一般有几个变量就有几个主成分。和主成分分析相比，e799bee5baa6e79fa5e98193e4b893e5b19e31333431356637由于因子分析可以使用旋转技术帮助解释因子，在解释方面更加有优势。大致说来，当需要寻找潜在的因子，并对这些因子进行解释的时候，更加倾向于使用因子分析，并且借助旋转技术帮助更好解释。而如果想把现有的变量变成少数几个新的变量新的变量，几乎带有原来所有变量的信息，来。
最低0.27元开通文库会员，查看完整内容>；原发布者：zhoubiao666主成分分析的计算步骤样e799bee5baa6e79fa5e98193e58685e5aeb931333433623762本观测数据矩阵为：第一步：对原始数据进行标准化处理其中第二步：计算样本相关系数矩阵为方便，假定原始数据标准化后仍用表示，则经标准化处理后的数据的相关系数为：第三步：用雅克比方法求相关系数矩阵的特征值（）和相应的特征向量。第四步：选择重要的主成分，并写出主成分表达式主成分分析可以得到个主成分，但是，由于各个主成分的方差是递减的，包含的信息量也是递减的，所以实际分析时，一般不是选取个主成分，而是根据各个主成分累计贡献率的大小选取前个主成分，这里贡献率就是指某个主成分的方差占全部方差的比重，实际也就是某个特征值占全部特征值合计的比重。即贡献率=贡献率越大，说明该主成分所包含的原始变量的信息越强。主成分个数的选取，主要根据主成分的累积贡献率来决定，即一般要求累计贡献率达到85%以上，这样才能保证综合变量能包括原始变量的绝大多数信息。另外，在实际应用中，选择了重要的主成分后，还要注意主成分实际含义解释。主成分分析中一个很关键的问题是如何给主成分赋予新的意义，给出合理的解释。
