SPSS主成分分析时，是不是得到的方差百分比就是贡献率，累计百分比就是累计贡献率？？ 得到的方差百分比就是贡献率，累计百分比就是累计贡献率，成分矩阵用来判定主成分。贡献率指有效或有用成果数量与资源消耗及占用量之比，即产出量与投入量之比，或所得量与所费量之比。计算公式：贡献率（%）=贡献量（产出量，所得量）/投入量（消耗量，占用量）×100%贡献率也用于分析经济增长中各因素作用大小的程度。成分矩阵（component matrix）由主成分法得到的因素负荷矩阵。采用同一组被试进行比较时，必须保证两种实验处理之间没有相互影响，同时要平衡位置顺序。扩展资料主成分分析的主要作用1、主成分分析能降低所研究的数据空间的维数。即用研究m维的Y空间代替p维的X空间(m)，而低维的Y空间代替高维的x空间所损失的信息很少。即：使只有一个主成分Yl(即 m=1)时，这个Yl仍是使用全部X变量(p个)得到的。例如要计算Yl的均值也得使用全部x的均值。在所选的前m个主成分中，如果某个Xi的系数全部近似于零的话，就可以把这个Xi删除，这也是一种删除多余变量的方法。2、有时可通过因子负荷aij的结论，弄清X变量间的某些关系。e69da5e6ba90e79fa5e98193313334313663373、多维数据的一种图形表示方法。我们知道当维数大于3时便不能画出几何图形，多元统计研究的。
matlab主成分分析案例 最低0.27元开通文库会员，查看完整内容>；原发布者：笨蛋大楠瓜1.设随机向量X=（X1，X2，X3）T的协方差与相关系数矩阵分别为，分别从，出发，求的各主成分以及各主成分的贡献率并比较差异况。解答：>；>；S=[14；425]；[PC，vary，explained]=pcacov(S)；总体主成分分析：>；>；[PC，vary，explained]=pcacov(S)主成分交换矩阵：PC=-0.1602-0.9871-0.98710.1602主成分方差向量：vary=25.64910.3509各主成分贡献率向量explained=98.65041.3496则由程序输出结果得出，X的主成分为：Y1=-0.1602X1-0.9871X2Y2=-0.9871X1+0.1602X2两个主成分的贡献率分别为：98.6504%，1.3496%；则若用第一个主成分代替原来的变量，信息损失率仅为1.3496，是很小的。2.根据安徽省2007年各地市经济指标数据，见表5.2，求解：（1）利用主成分分析对17个地市的经济发展进行分析，给出排名；（2）此时能否只用第一主成分进行排名？为什么？解答：（1）>；>；clear>；>；A=[491.70，380.31，158.39，121.54，22.74，439.65，344.44，17.43；21.12，30.55，6.40，12.40，3.31，21.17，17.71，2.03；1.71，2.35，0.57，0.68，0.13，1.48，1.36，-0.03；9.83，9.05，3.13，3.43，0.64，8.76，7.81，0.54；64.06，77.86，20.63，30.37，5.96，63.57，52.15，4.71；30.38，46.90，9。
spss因子分析累计贡献率为什么两个主成分就达到了100%？ 这种情况不适合做因子分析，样本量小于指标变量的个数。SPSS（Statistical Product and Service Solutions），“统计产品与服务解决方案”软件。最初软件全称为“社会科学。
