SPSS特征值一定要大于1吗?

这个和因子分析所选的每个变量有关系,变量之间要有一定的相关性,同时也可以加大样本量.另外,不是只能提前特征值大于1的,如果前4个成分的累计贡献率很客观,那也可以认为提前四个.

因为A+E的特征值分别是A的特征值+1!再问：就是问为什么啊。。再答：这个书上有结论的，其实证明也很简单：设a为A的任一特征值，x为对应的特征向量，即Ax=ax于是(A+E)x=Ax+Ex=ax+x=

有涨“TotalVarianceExplained”的表格,第二列、排在前面的是大于1的那列是特征值,后面那列“%ofvariance”是解释方差.总体解释方差就是把你想要的几个主成分的解释方差累加就

你先在transform-recodeintodifferentvariables里面设置大于2的为一组,小于等于2为一组,然后通过频次分析得到大于2的有多少个

有些行业取前三个公因子,累积贡献率最好大于70%

这个很容易,看来你不会用SPSS呀,在SPSS中运用因子分析功能,只是这不是三言两语能说明白的,建议借本这方面的书来看,

A=1101特征根1,代数重数2.特征向量空间维数1.（只有(0,a)^T为特征向量）再问：那么实对称矩阵的特征值必有几何重数等于代数重数吗？为什么？再答：是。因为实对称矩阵可以对角化。再问：我其实就

组间变量的样本量可以不等（也不要相差太多了）,被试内因素有当然要相等,不然不能配对.

完全不一样的东西,lingo是专业做建模优化的,针对性很强,最近几年的建模比赛都必须要用到lingo,因为总会有些提的约束数变量数很大,非lingo不能解.关于matlab,他其实是一个图形图像计算,

对於指数函数中：底数是一个大于0且不等于1的常量定义域为全体实数值域为大于0的数也就是说幂不一定要大于0

特征根大于1是通常的标准,更多的时候需要根据理论模型来确定总共提取的因子数目,这个是大的前提,否则无论你提取出几个,如果从理论上说不通也没有什么意义.累计贡献率有70就不错了,仅从解释力上看已经不需要

不是的,因子分析提取因子不需要看特征值,只需要看方差贡献率就可以了.在做效度分析的时候,需要看因子的特征值,看大于1的因子累计贡献率是否达到要求,进而说明效度可以.特征值是根据矩阵计算得到的每个因子的

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

累计贡献率一般需要达到80%以上,才可以,不知道你的因素之间是不是相关性很高

设方阵A可对角化,则存在方阵P有A=P^(-1)diag(a,b,c……)P,diag（a,b,c……）为对角阵,a,b,c……为特征值,因为A^m=Pdiag(a^(m),b^(m),c^(m),…

矩阵的特征值的大小与矩阵的阶数没有任何关系,如下面2阶矩阵a00b它的特征值就是对角线上的元素a,b,可以取任意大的值,与矩阵的阶2没有任何关系.

TheR-Squaredtellsyouhowmuchyourabilitytopredictisimprovedbyusingtheregressionline,comparedwithnotusi

这里当然选五个了啊,一般按特征值大于1来选,方差贡献率越大越好,大于80%也不是不选后面的因子了再问：谢谢哦，我看有些实例没有出现这样结果，一般对应的特征值大于1也就差不多85%，这样的输出结果不知道

既然可以不要求特征根植大于1,那自然成分的数量就可以根据你自己的情况来定了,你可以结合专业情况看多少个主成分能够把你的主要内容基本涵盖进去那就确定多少个如果只是单纯的看这个图,就会出现不同的观点,没有

大于70就行了再问：有啥说头么？比如大于85%是啥大于70%是啥感激不尽啊再答：反映原始资料信息的百分70，足够了