作业帮利用因子分析怎么得旋转成份矩阵
来源：学生作业帮助网 编辑：作业帮 时间：2024/10/05 23:43:01
因子得分系数矩阵可以直接的出来的,在得分（score）那个选项里面有显示因子得分系数矩阵那一项
在score那里点击第一个选项,最后OK,可以在原始数据中看到主成分得分.再问：直接用那个主成分得分*SQR(方差特征值)，再用方差特征值做权重就是最终得分吗？不需要用到载荷矩阵，是吗？再答：是的，用
举个例子吧.%MATLAB计算矩阵A＋B,A－B,8A,A的平方,A＊B,矩阵A的逆．A=magic(4)B=A'C1=A+BC2=A-BC3=8*AC4=A^2C5=A*B运行结果：A=162313
对SPSS来说,直接用原始的数据就可以进行因子分析,相关系数矩阵只是其生成结果的一部分,根本用不着先输入相关系数矩阵,再去做因子分析,这样SPSS反而做不出来
不一定,如果求出主因子解后,各个主因子的典型代表变量不很突出,还需要进行因子旋转,通过适当的旋转得到比较满意的主因子.你可以不做,但是一般都会做的,因为那样结果就更鲜明了.
你把变量弄少一点就可以了.
analyze-correlate-bivariate-选择变量OK输出的是相关系数矩阵相关系数下面的Sig.是显著性检验结果的P值,越接近0越显著.另外,表格下会显示显著性检验的判断结果,你看看表格
如果按照你的程序的话,根据提示内容,在计算i1=round(i*cos(a)-j*sin(a)+n*sin(a))+1;j1=round(i*sin(a)+j*cos(a));这两个时会出现零值,那么
SPSS中可以自动输出因子得分矩阵的,但那个是标准化的因子得分.（SPSS统计分析专业人士南心网）
的检验是为了检验是否适合做因子分析,一般来说KMO的值越接近于1越好,大于0第三个表是旋转因子载荷,是为了方便对提取的两个公因子命名,旋转后,第一再问：请问这和KMO检验有什么关系呢？我是在旋转因子求
Rotatingcomponentmatrix
对的,每一列下面比较大的归为一类就行了
说明是负的强相关
你自己根据各个因子中哪个或哪些变量的系数大来命名即可
当然可以按你所说的求解,关键是看你建立的回归模型的意义.还有,从回归原理看,一般认为回归方程要有常数项,这样才能保证回归的有效性.比如,如果没有ones(4,1)这一列,matlab会提示：R-squ
主成分分析就是将多项指标转化为少数几项综合指标,用综合指标来解释多变量的方差-协方差结构.综合指标即为主成分.所得出的少数几个主成分,要尽可能多地保留原始变量的信息,且彼此不相关.因子分析是研究如何以
你肯定是选择了正交或斜交旋转才会产生“旋转成分矩阵”,你可以用主成分分析法来做一下就会发现没有“旋转成分矩阵”了,所以两者是没有关系的,因为“成分矩阵”是主成分分析法得到的,“旋转成分矩阵”是因子分析
:主成分分析法.a.已提取了2个成份.旋转成份矩阵a成份12总用直交旋转的图直交旋转后因素解释更为显著这两个都不是主成分矩阵
为了更突出各个因子的典型代表变量是谁,这样更容易发觉因子的作用.
\Sigma是个对称矩阵,而对称矩阵可以通过正交矩阵对角化.可以看一下二次型的内容,就是如何把一个（实的）二次型写成规范型.再问：лл����Ϊûѧ������͵����ݣ��������ڿ����ұ