主成分分析法运用

主成分分析法运用
主成分分析法运用

统计学简介及在实践中的应用

--以主成分分析法分析影响房价因素为例

姓名:阳飞

学号:2111601015

学院:经济管理学院

指导教师:吴东武

时间:二〇一七年一月六日

1 简介

统计语源最早出现于中世界拉丁语的Status,意思指各种现象的状态和状况。后来由这一语根组成意大利语Stato,有表示“国家”的概念,也含有国家结构和

国情知识的意思。根据这一语根,最早作为学名使用的“统计”的是在十八世纪德国政治学教授亨瓦尔(G.Achenwall)。他在1749年所著《近代欧洲各国国家学纲要》一书的绪言中,就把国家学名定义为“Statistika”(统计)这个词。原意是

指“国家显著事项的比较和记述”或“国势学”,认为统计是关于国家应注意事项的学问。自此以后,各国就相继沿用“统计”这个词,更把这个词译成各国的文字,其中,法国译为Statistique;意大利译为Statistica;英国译为Statistics;日本最初译为“政表”、“政算”、“国势”、“形势”等,直到1880年在太政官中设立了统计院,这个时候才确定以“统计”二字正名。

在我国近代史上首次出现是在1903年(清光绪廿九年)由钮永建、林卓南等翻译了四本由横山雅南所著的《统计讲义录》一书,这个时候才把“统计”这个词从日本传到我国。1907年(清光绪卅三年),由彭祖植编写的《统计学》在日本出版,同时在国内发行。这本书是我国最早的一本“统计学”书籍。自此以后“统计”一词就成了记述国家和社会状况的数量关系的总称。

关于“统计”这个词,后来又引申到了各种各样的组合,包括:统计工作、统计资料、统计科学。

统计工作是指利用科学的方法搜集、整理、分析和提供关于社会经济现象数量资料的工作的总称,它是统计的基础,也称统计实践或统计活动。是在一定统计理论指导下,采用科学的方法,搜集、整理、分析统计资料的一系列活动过程。

它是随着人类社会的发展、治国和管理的需要而产生和发展起来的,至今已有四五千年的历史。现实生活中,统计工作已经作为一种认识社会经济现象总体和自然现象总体的实践过程。一般包括统计设计、统计调查、统计整理和统计分析四个环节。

统计资料是指通过统计工作而取得的用来反映社会经济现象的数据资料的总称。由统计工作所取得的各项数字资料及有关文字资料,一般都会反映在统计表、统计图、统计手册、统计年鉴、统计资料汇编和统计分析报告中。也称为统计信息,它是反映一定社会经济现象总体或自然现象总体的特征或规律的数字资料、文字资料、图表资料及其他相关资料的总称。统计资料包括刚刚调查取得的原始资料和经过一定程度整理、加工的次级资料。其所形式的成果较直观地可分为:统计表、统计图、统计年鉴、统计公报、统计报告和其他有关统计信息的载体等等。

统计科学也称统计学,它是统计工作经验的总结和理论概括,是经过系统化后的知识体系。统计学是在后来研究如何搜集、整理和分析统计资料的理论与方法,是应用数学的一个分支。主要通过利用概率论和数理统计来建立数学模型,通过模型可以把收集得到的所有数据,进行量化的分析、总结,从而进行推断和预测,以为后期所做的为相关决策提供依据和参考价值。现如今,统计学已经被广泛的应用在各门学科之上,包括从物理和社会科学到人文科学,甚至被用来工商业及政府的情报决策之上。

统计学主要又分为描述统计学和推断统计学。假设给定一组数据,统计学就可以通过摘要简单地来描述这份数据,这个用法称作为描述统计学。另外,观察者以数据的形态建立出一个用以解释其随机性和不确定性的数学模型,以之来推

论研究中的步骤及母体,这种用法被称之为推论统计学。这两种用法都可以被称作为应用统计学。特别强调的是还有一个叫做数理统计学的学科专门用来讨论这门科目背后的理论基础。

总体来说,“统计”一词的三方面涵义是紧密联系的,统计资料是统计工作的

成果,统计工作与统计科学之间是实践与理论的关系。

对于“统计学”,《百度百科》上是这样解释的:统计学是通过搜索、整理、分析、描述数据等手段,以达到推断所测对象的本质,甚至预测对象未来的一门综合性科学。

随着社会经济的高速发展,人们已经逐渐进入了各种数据的时代。小到分析生活中的柴米油盐的价格分析,探究究竟怎样才能用有限的物资来满足生活所需,这就需要我们考虑用怎样的方法才能实现最大的目的;大到宇宙中的天体运行,分析各行星是如何运动的,以便于我们探究宇宙的秘密,为航天事业做贡献。这种爆炸似的数据就迫切需要我们去获取、处理、分析、挖掘出其中有价值的信息。

统计学就是为解决一系列数据问题而产生的一门学科,这门学科主要就是将生产生活中实际遇到的数据问题上升到理论层次,用用各种理论的方法来解决这些难题,得出一系列的结论;然后再将理论返回用于实际生活中,通过站在各种不同的视角,给出不同的政策建议。统计学最大的优点就是能够将理论与实际相结合,能够真正意义上的在实际中体现统计的价值,是的爆炸式的数据变得清晰客观。

2 统计原理及其应用

在学习统计学的方法时,主要的方法有聚类分析、主成分分析、因子分析、

对应分析、典型相关分析等。

2.1相关统计方法及原理

2.1.1聚类分析

聚类分析是将个体或对象分类,使得同一类别的对象之间的相似性比与其他类的对象的相似性更强。目的是在于使类间对象的同质性最大化和类与类间对象的异质性最大化。这样就能把比较复杂的对象归成类,处理起来就大为方便。

具体方法是根据一批样品的多个观测指标,具体找出一些能够度量样品或指标之间的相似程度的统计量,以这些统计量为划分类型的依据,把一些相似程度较大的样品或指标聚合为一类,把另外一些彼此之间相似程度较大的样品或指标又聚合为一类,关系密切的聚合到一个小的类单位,关系疏远的聚合到另外一分类单位,知道把所有的样品或指标都聚合完毕。把不同的类型一一划分出来,形成一个有小到大的分类系统。最后把整个分类系统画成一张分群图(又称谱系图),用它就把所有的样品或指标间的亲疏关系表示出来。

2.1.2主成分分析

主成分分析(principal components analysis)也称主分量分析,是由Hotelling于1933年首先提出来的。主成分分析是利用降维的思想,在损失很少信息的前提下把多个指标转化为几个综合指标的多元统计方法。通常把转化生成的综合指标称之为主成分,每个主成分都是原始变量的线性组合,且各个主成分之间互不相关,这就使得主成分比原始变量具有某些更优越的性能。这样在研究复杂问题时就可以只考虑少数几个主成分而不至于损失太多信息,从而能够抓住主要矛盾,揭示事物内部变量之间的规律性,同时使问题得到简化,提高分析效率。

这样分析的原因是既然研究某一问题涉及的众多变量之间有一定的相关性,就必然存在着起支配作用的共同因素,根据这一点,通过对原始数据变量相关矩阵或协方差矩阵内部结构关系的研究,利用原始变量的线性组合形成几个综合指标(主成分),在保留原始变量主要信息的前提下起到降维与简化问题的作用,使得在研究复杂问题时更容易抓住主要矛盾。

2.1.3因子分析

因子分析(factor analysis)模型是主成分分析的推广。它也是利用降维的

思想,由研究原始变量相关矩阵内部的依赖关系出发,把一些具有错综复杂关系的变量归结为少数几个综合因子的一种多变量统计分析方法。相对于主成分分析,因子分子更加倾向于描述原始变量之间的相关关系。因此,因子分析的出发点是原始变量的相关矩阵。

因子分析不仅可以用来研究变量之间的相关关系,还可以用来研究样品之间的相关关系,通常把前者称之为R型因子分析,后者称之为Q型因子分析。

2.1.4对应分析

对应分析是R型因子分析和Q型因子分析的结合,它也是利用降维的思想已达到简化数据结构的目的,不过,与因子分析不同的是,它同时对数据表中的行与列进行处理,寻求以低维图形表示数据表中行与列之间的关系。

对应分析的一大特点就是可以在一张二维图上同时表示出两类属性变量的

各种状态,以直观地描述原始数据结构。

2.1.5典型相关分析

典型相关分析是研究两组变量之间相关关系的多元统计方法。他借用主成分分析的降维思想,分别对两组变量提取主成分,且使从两组变量提取的主成分之

间的相关程度达到最大,而从同一组内部提取的各个主成分互不相关,用从两组之间分别提取的主成分的相关性来描述两组变量整体的线性相关关系。

近二十年来,随着计算机的发展以及各种统计软件的开发,作为一门基础学科的统计学在金融、保险、生物、医学、军事、经济、体育、运筹管理和工程技术等领域得到了广泛应用。许多领域因为运用了统计工具及统计思想而得到了延伸。

2.2统计学的相关应用

2.2.1统计学在经济学中的应用

统计学在经济学中的作用主要有两方面,一是在其工具性上,统计学作为经济研究的基础工具,其作用自然不可小觑;二是在其思想性方面,统计学是一门严谨的学问,其严谨的思想在追求精确和理性的经济学中占据重要的地位。经济学是研究在约束的条件下的最优化选择,即在资源稀缺的条件下,如何达到收益的最大化。于是,在研究中就存在成本、收益等等的概念和运算。同时,由于经济活动的多样性,研究中存在许多变化的因素,导致了经济研究的错综复杂,而统计学的用处就是在于为许多复杂的思想和现象提供了简洁而明了的解释,为许多错综的数据提供了计算模型,从而使经济研究简洁条理。

如金融顾问们利用各种统计信息来引导投资这件事,拿股票投资来说,顾问们检查包括市盈率和红利在内的一系列金融数据。通过将某只个股的数据与股票市场平均数进行比较,金融顾问们就能够判断该只股票的价值是被高估还是被套。

2.2.2统计学在医学上的应用

医学科研是一种目的性的研究,属于应用研究,是应用基础理论知识,以某一过程、方法、工艺、技术路线的研究成果上进行的研究。根据研究目的、内容

选择好统计分析方法,即对不同性质的研究资料,应用不同的统计方法给予分析比较和评价,是保证科研成果真实性和可靠性的重要手段。常用的医学统计方法根据数据的基本类型而定时。如表:

表1 数据类型和相应的统计方法

2.2.3 统计学在社会生活中的应用

统计全国人口状况、农业收成、经济情况等数据,对一国经济与社会发展做统计性调查与研究。经过多年的发展,统计学在社会生活中的应用被专家学家们系统化专业化,形成了不同流派不同类别的统计学。而现在的人文社会统计分类便是对社会生活中统计学应用的专业化成果。

人口普查、经济情况调查等都是统计学在社会生活中的应用。早在17世纪,统计学在社会生活中的应用就被提出了。在约翰·格朗特1662年出版了《对死亡表的自然观察和政治考察》一书中,格朗特通过观察客观现象的数量关系,揭示出一系列统计规律,如男婴出生高于女生,男性死亡高于女性等,同时他还用最新颖的方法编制出了死亡率表。18世纪中末叶到19世纪中末叶期间概率论与统计学成功结合,使得统计学在生活中的应用更加被加以重视。

2.2.4 统计学在生命科学及生物制药领域的应用

统计知识在生命科学、生物制药领域的应用是十分广泛的。以至于包括分子生物学中的统计方法、生物制药技术中的统计方法、流行病规律研究与探索的统

计方法、人类染色体工程研究中的统计方法在内的各统计应用领域在不断发展壮大中。

在医药学中,关于吸烟与肺癌发病率联系的分析、关于某种新药效果的研究,都普遍使用统计方法;19世纪中叶基因学说的创立,也是依赖于统计推断技术。

2.2.5 统计学在企业生产及社会经济生活中的应用

统计学在企业生产、经济生活中的应用很广,其中包括了保险精算、金融业数据库建设与风险管理、宏观经济监测与预测等一系列经济研究应用问题。

在金融业的统计学应用方面,运用统计方法研究金融风险,建立风险监测系统,不仅能够为管理层宏观调控金融市场提供科学的理论依据,而且对投资个人和机构实施风险控制具有重要指导作用。

企业经济管理对统计学的运用也是必不可少的。其中,统计方法在企业质量管理中的应用研究就是一个典型的应用实例。“九五”期间,“ISO9000”认证成为国际贸易中所要求的供方质量保证能力和水平的标志。ISO9000族标准中有许多要素涉及到统计技术与方法的应用,例如紧密结合某企业或某产品的生产过程,运用统计方法,实施产品设计、生产的全过程控制,同时还可将统计学中的“6”质量标准应用于企业的质量管理中。

统计学知识在企业生产管理中的应用当然不只限于企业质量管理。利用统计学知识还可以进行企业财务风险分析、顾客行为分析、商品市场的变化趋势及经济环境的研究等。在进行企业的财务分析时,可使用统计数量方法,提供精确地采取比率与衡量指标,从而对企业的偿债能力、盈利能力和抵抗风险能力作出评价并找出存在的问题;在顾客行为分析方面,利用市场调查、资料采矿技术及资料库行销功能,強化行销及客服能力,提供满足顾客需求的产品及服务。

2.2.6 统计学的其他应用

统计学研究还渗透到国家经济安全、金融危机的预警系统,投资项目的风险管理研究也依赖统计学者研究解决。

“十五”期间,统计学在旅游经济、假日经济和休闲时间方面的研究应用也被凸显出来。此领域统计指标体系的建立问题的研究包括旅游客流量、宾馆入住率、景点门票收入、餐饮业收入、航空、铁路等运输客流量的预测研究等,根据对人民生活水平、生活质量及其休闲时间的规律研究,制定有关政策,进而开发经济市场。

对于我国居民消费模式的量化研究方面也有重要意义。研究我国居民消费与收入之间的关系,考虑影响消费的众多因素,利用统计数据,建立消费模型,量测我国居民的消费水平,探讨影响居民消费的主要因素。

利用统计学预防犯罪,应用的研究方法是相关回归分析法。利用统计学侦破案件(“语言DNA”),应用的研究方法是聚类分析。

民调在选举中的预测功能:通过选择民调模式与应用时机,进行民调,对民调结果进行推估预测。

二、理论基础

土地购置费是指房地产开发企业通过各种方式取得土地使用权而支付的费用。包括通过划拨方式取得的土地使用权所支付的土地补偿费、附着物和青苗补偿费、安置补偿费及土地征收管理费;通过出让方式取得土地使用权所支付的出让金;通过“招、拍、挂”方式取得的土地使用权所支付的资金等。大量研究表明土地购置费与房地产价格存在一定的相关关系。

国内生产总值(GDP)是指一个国家在一定时期内生产的所有最终产品和劳务的市价值。是国民经济核算的核心指标,也是衡量一个国家或地区总体经济状况重要指标。房地产业是中国经济发展的重要产业之一,它对我国的经济发展影响巨大,房价的上涨直接推动了GDP的快速增长。

房地产开发投资额是货币形式表现的房地产开发企业在一定时期内进行房

主成分分析法matlab实现,实例演示

利用Matlab 编程实现主成分分析 1.概述 Matlab 语言是当今国际上科学界 (尤其是自动控制领域) 最具影响力、也是 最有活力的软件。它起源于矩阵运算,并已经发展成一种高度集成的计算机语言。它提供了强大的科学运算、灵活的程序设计流程、高质量的图形可视化与界面设计、与其他程序和语言的便捷接口的功能。Matlab 语言在各国高校与研究单位起着重大的作用。主成分分析是把原来多个变量划为少数几个综合指标的一种统计分析方法,从数学角度来看,这是一种降维处理技术。 1.1主成分分析计算步骤 ① 计算相关系数矩阵 ?? ? ???? ???? ?? ?=pp p p p p r r r r r r r r r R 2 122221 11211 (1) 在(3.5.3)式中,r ij (i ,j=1,2,…,p )为原变量的xi 与xj 之间的相关系数,其计算公式为 ∑∑∑===----= n k n k j kj i ki n k j kj i ki ij x x x x x x x x r 1 1 2 2 1 )() () )(( (2) 因为R 是实对称矩阵(即r ij =r ji ),所以只需计算上三角元素或下三角元素即可。

② 计算特征值与特征向量 首先解特征方程0=-R I λ,通常用雅可比法(Jacobi )求出特征值 ),,2,1(p i i =λ,并使其按大小顺序排列,即0,21≥≥≥≥p λλλ ;然后分别求 出对应于特征值i λ的特征向量),,2,1(p i e i =。这里要求i e =1,即112 =∑=p j ij e ,其 中ij e 表示向量i e 的第j 个分量。 ③ 计算主成分贡献率及累计贡献率 主成分i z 的贡献率为 ),,2,1(1 p i p k k i =∑=λ λ 累计贡献率为 ) ,,2,1(11 p i p k k i k k =∑∑==λ λ 一般取累计贡献率达85—95%的特征值m λλλ,,,21 所对应的第一、第二,…,第m (m ≤p )个主成分。 ④ 计算主成分载荷 其计算公式为 ) ,,2,1,(),(p j i e x z p l ij i j i ij ===λ (3)

主成分分析法总结

主成分分析法总结 在实际问题研究中,多变量问题是经常会遇到的。变量太多,无疑会增加分析问题的难度与复杂性,而且在许多实际问题中,多个变量之间是具有一定的相关关系的。 因此,人们会很自然地想到,能否在相关分析的基础上,用较少的新变量代替原来较多的旧变量,而且使这些较少的新变量尽可能多地保留原来变量所反映的信息? 一、概述 在处理信息时,当两个变量之间有一定相关关系时,可以解释为这两个变量反映此课题的信息有一定的重叠,例如,高校科研状况评价中的立项课题数与项目经费、经费支出等之间会存在较高的相关性;学生综合评价研究中的专业基础课成绩与专业课成绩、获奖学金次数等之间也会存在较高的相关性。而变量之间信息的高度重叠和高度相关会给统计方法的应用带来许多障碍。 为了解决这些问题,最简单和最直接的解决方案是削减变量的个数,但这必然又会导致信息丢失和信息不完整等问题的产生。为此,人们希望探索一种更为有效的解决方法,它既能大大减少参与数据建模的变量个数,同时也不会造成信息的大量丢失。主成分分析正式这样一种能够有效降低变量维数,并已得到广泛应用的分析方法。 主成分分析以最少的信息丢失为前提,将众多的原有变量综合成较少几个综合指标,通常综合指标(主成分)有以下几个特点: ↓主成分个数远远少于原有变量的个数 原有变量综合成少数几个因子之后,因子将可以替代原有变量参与数据建模,这将大大减少分析过程中的计算工作量。 ↓主成分能够反映原有变量的绝大部分信息 因子并不是原有变量的简单取舍,而是原有变量重组后的结果,因此不会造成原有变量信息的大量丢失,并能够代表原有变量的绝大部分信息。 ↓主成分之间应该互不相关 通过主成分分析得出的新的综合指标(主成分)之间互不相关,因子参与数据建模能够有效地解决变量信息重叠、多重共线性等给分析应用带来的诸多问题。 ↓主成分具有命名解释性 总之,主成分分析法是研究如何以最少的信息丢失将众多原有变量浓缩成少数几个因子,如何使因子具有一定的命名解释性的多元统计分析方法。 主成分分析的具体步骤如下: (1)计算协方差矩阵 计算样品数据的协方差矩阵:Σ=(s ij )p ?p ,其中 1 1()() 1n ij ki i kj j k s x x x x n ==---∑i ,j=1,2,…,p (2)求出Σ的特征值 i λ及相应的正交化单位特征向量i a Σ的前m 个较大的特征值λ1≥λ2≥…λm>0,就是前m 个主成分对应的方差,i λ对应的单 位特征向量 i a 就是主成分Fi 的关于原变量的系数,则原变量的第i 个主成分Fi 为:

主成分分析法精华讲义及实例

主成分分析 类型:一种处理高维数据的方法。 降维思想:在实际问题的研究中,往往会涉及众多有关的变量。但是,变量太多不但会增加计算的复杂性,而且也会给合理地分析问题和解释问题带来困难。一般说来,虽然每个变量都提供了一定的信息,但其重要性有所不同,而在很多情况下,变量间有一定的相关性,从而使得这些变量所提供的信息在一定程度上有所重叠。因而人们希望对这些变量加以“改造”,用为数极少的互补相关的新变量来反映原变量所提供的绝大部分信息,通过对新变量的分析达到解决问题的目的。 一、总体主成分 1.1 定义 设 X 1,X 2,…,X p 为某实际问题所涉及的 p 个随机变量。记 X=(X 1,X 2,…,Xp)T ,其协方差矩阵为 ()[(())(())], T ij p p E X E X X E X σ?∑==-- 它是一个 p 阶非负定矩阵。设 1111112212221122221122T p p T p p T p p p p pp p Y l X l X l X l X Y l X l X l X l X Y l X l X l X l X ?==+++? ==+++?? ??==+++? (1) 则有 ()(),1,2,...,, (,)(,),1,2,...,. T T i i i i T T T i j i j i j V ar Y V ar l X l l i p C ov Y Y C ov l X l X l l j p ==∑===∑= (2) 第 i 个主成分: 一般地,在约束条件 1T i i l l =

及 (,)0,1,2,..., 1.T i k i k C ov Y Y l l k i =∑==- 下,求 l i 使 Var(Y i )达到最大,由此 l i 所确定的 T i i Y l X = 称为 X 1,X 2,…,X p 的第 i 个主成分。 1.2 总体主成分的计算 设 ∑是12(,,...,) T p X X X X =的协方差矩阵,∑的特征值及相应的正交单位化特 征向量分别为 120p λλλ≥≥≥≥ 及 12,,...,, p e e e 则 X 的第 i 个主成分为 1122,1,2,...,,T i i i i ip p Y e X e X e X e X i p ==+++= (3) 此时 (),1,2,...,,(,)0,. T i i i i T i k i k V ar Y e e i p C ov Y Y e e i k λ?=∑==??=∑=≠?? 1.3 总体主成分的性质 1.3.1 主成分的协方差矩阵及总方差 记 12(,,...,) T p Y Y Y Y = 为主成分向量,则 Y=P T X ,其中12(,,...,)p P e e e =,且 12()()(,,...,),T T p Cov Y Cov P X P P Diag λλλ==∑=Λ= 由此得主成分的总方差为 1 1 1 ()()()()(),p p p T T i i i i i i V ar Y tr P P tr P P tr V ar X λ ==== =∑=∑=∑= ∑∑∑ 即主成分分析是把 p 个原始变量 X 1,X 2,…,X p 的总方差

主成分分析法PCA的原理

主成分分析法原理简介 1.什么是主成分分析法 主成分分析也称主分量分析,是揭示大样本、多变量数据或样本之间内在关系的一种方法,旨在利用降维的思想,把多指标转化为少数几个综合指标,降低观测空间的维数,以获取最主要的信息。 在统计学中,主成分分析(principal components analysis, PCA)是一种简化数据集的技术。它是一个线性变换。这个变换把数据变换到一个新的坐标系统中,使得任何数据投影的第一大方差在第一个坐标(称为第一主成分)上,第二大方差在第二个坐标(第二主成分)上,依次类推。主成分分析经常用减少数据集的维数,同时保持数据集的对方差贡献最大的特征。这是通过保留低阶主成分,忽略高阶主成分做到的。这样低阶成分往往能够保留住数据的最重要方面。但是,这也不是一定的,要视具体应用而定。 2.主成分分析的基本思想 在实证问题研究中,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。主成分分析正是适应这一要求产生的,是解决这类题的理想工具。 对同一个体进行多项观察时必定涉及多个随机变量X1,X2,…,X p,它们之间都存在着相关性,一时难以综合。这时就需要借助主成分分析来概括诸多信息的主要方面。我们希望有一个或几个较好的综合指标来概括信息,而且希望综合指标互相独立地各代表某一方面的性质。

主成分分析法实例

1、主成分法: 用主成分法寻找公共因子的方法如下: 假定从相关阵出发求解主成分,设有p 个变量,则可找出p 个主成分。将所得的p 个主成分按由大到小的顺序排列,记为1Y ,2Y ,…,P Y , 则主成分与原始变量之间存在如下关系: 11111221221122221122....................p p p p p p p pp p Y X X X Y X X X Y X X X γγγγγγγγγ=+++?? =+++??? ?=+++? 式中,ij γ为随机向量X 的相关矩阵的特征值所对应的特征向量的分量,因为特征向量之间彼此正交,从X 到Y 得转换关系是可逆的,很容易得出由Y 到 X 得转换关系为: 11112121212122221122....................p p p p p p p pp p X Y Y Y X Y Y Y X Y Y Y γγγγγγγγγ=+++?? =+++??? ?=+++? 对上面每一等式只保留钱m 个主成分而把后面的部分用i ε代替,则上式变为: 111121211 2121222221122................. ...m m m m p p p mp m p X Y Y Y X Y Y Y X Y Y Y γγγεγγγεγγγε=++++??=++++????=++++? 上式在形式上已经与因子模型相一致,且i Y (i=1,2,…,m )之间相互独立,且i Y 与i ε之间相互独立,为了把i Y 转化成合适的公因子,现在要做的工作只是把主成分i Y 变为方差为1的变量。为完成此变换,必须将i Y 除以其标准差,由主成分分析的知识知其标准差即为特征根的平方根 i λ/i i i F Y λ=, 1122m m λγλγλγ,则式子变为:

主成分分析法及其在SPSS中的操作

一、主成分分析基本原理 概念:主成分分析是把原来多个变量划为少数几个综合指标的一种统计分析方法。从数学角度来看,这是一种降维处理技术。 思路:一个研究对象,往往是多要素的复杂系统。变量太多无疑会增加分析问题的难度和复杂性,利用原变量之间的相关关系,用较少的新变量代替原来较多的变量,并使这些少数变量尽可能多的保留原来较多的变量所反应的信息,这样问题就简单化了。 原理:假定有n 个样本,每个样本共有p 个变量,构成一个n ×p 阶的数据矩阵, 记原变量指标为x 1,x 2,…,x p ,设它们降维处理后的综合指标,即新变量为 z 1,z 2,z 3,… ,z m (m ≤p),则 系数l ij 的确定原则: ①z i 与z j (i ≠j ;i ,j=1,2,…,m )相互无关; ②z 1是x 1,x 2,…,x P 的一切线性组合中方差最大者,z 2是与z 1不相关的x 1,x 2,…,x P 的所有线性组合中方差最大者; z m 是与z 1,z 2,……,z m -1都不相关的x 1,x 2,…x P , 的所有线性组合中方差最大者。 新变量指标z 1,z 2,…,z m 分别称为原变量指标x 1,x 2,…,x P 的第1,第2,…,第m 主成分。 从以上的分析可以看出,主成分分析的实质就是确定原来变量x j (j=1,2 ,…, p )在诸主成分z i (i=1,2,…,m )上的荷载 l ij ( i=1,2,…,m ; j=1,2 ,…,p )。 ?????? ? ???????=np n n p p x x x x x x x x x X 2 1 2222111211 ?? ??? ? ?+++=+++=+++=p mp m m m p p p p x l x l x l z x l x l x l z x l x l x l z 22112222121212121111............

主成分分析法介绍(高等教育)

主成分分析方法 我们进行系统分析评估或医学上因子分析等时,多变量问题是经常会遇到的。变量太多,无疑会增加分析问题的难度与复杂性,而且在许多实际问题中,多个变量之间是具有一定的相关关系的。因此,我们就会很自然地想到,能否在各个变量之间相关关系研究的基础上,用较少的新变量代替原来较多的变量,而且使这些较少的新变量尽可能多地保留原来较多的变量所反映的信息?事实上,这种想法是可以实现的,本节拟介绍的主成分分析方法就是综合处理这种问题的一种强有力的方法。 第一节 主成分分析方法的原理 主成分分析是把原来多个变量化为少数几个综合指标的一种统计分析方法,从数学角度来看,这是一种降维处理技术。假定有n 样本,每个样本共有p 个变量描述,这样就构成了一个n×p 阶的数据矩阵: 111212122212.....................p p n n np x x x x x x X x x x ?? ? ?= ? ? ??? (1)

如何从这么多变量的数据中抓住事物的内在规律性呢?要解决这一问题,自然要在p 维空间中加以考察,这是比较麻烦的。为了克服这一困难,就需要进行降维处理,即用较少的几个综合指标来代替原来较多的变量指标,而且使这些较少的综合指标既能尽量多地反映原来较多指标所反映的信息,同时它们之间又是彼此独立的。那么,这些综合指标(即新变量)应如何选取呢?显然,其最简单的形式就是取原来变量指标的线性组合,适当调整组合系数,使新的变量指标之间相互独立且代表性最好。 如果记原来的变量指标为p x x x ,,21 ,它们的综合指标——新变量指标为 21,z z ,m z (m≤p)。则 )2.........(..........22112222121212121111??? ??? ?+++=+++=+++=p mp m m m p p p p x l x l x l z x l x l x l z x l x l x l z 在(2)式中,系数l ij 由下列原则来决定: (1)z i 与 z j (i≠j;i ,j=1,2,…,m)相互无关; (2)z 1是x 1,x 2,…,x p 的一切线性组合中方差最大者;z 2是与z 1不相关的x 1,x 2,…,x p 的所有线性组合中方差最大者;……;z m 是与z 1,z 2,……z m-1都不相关的x 1,x 2,…,x p 的所有线性组合中方差最大者。

主成分分析案例

姓名:XXX 学号:XXXXXXX 专业:XXXX 用SPSS19软件对下列数据进行主成分分析: ……

一、相关性 通过对数据进行双变量相关分析,得到相关系数矩阵,见表1。 表1 淡化浓海水自然蒸发影响因素的相关性 由表1可知: 辐照、风速、湿度、水温、气温、浓度六个因素都与蒸发速率在0.01水平上显著相关。 分析:各变量之间存在着明显的相关关系,若直接将其纳入分析可能会得到因多元共线性影响的错误结论,因此需要通过主成份分析将数据所携带的信息进行浓缩处理。 二、KMO和球形Bartlett检验 KMO和球形Bartlett检验是对主成分分析的适用性进行检验。 KMO检验可以检查各变量之间的偏相关性,取值范围是0~1。KMO的结果越接近1,表示变量之间的偏相关性越好,那么进行主成分分析的效果就会越好。实际分析时,KMO统计量大于0.7时,效果就比较理想;若当KMO统计量小于0.5时,就不适于选用主成分分析法。 Bartlett球形检验是用来判断相关矩阵是否为单位矩阵,在主成分分析中,若拒绝各变量独立的原假设,则说明可以做主成分分析,若不拒绝原假设,则说明这些变量可能独立提供一些信息,不适合做主成分分析。

由表2可知: 1、KMO=0.631<0.7,表明变量之间没有特别完美的信息的重叠度,主成分分析得到的模型又可能不是非常完善,但仍然值得实验。 2、显著性小于0.05,则应拒绝假设,即变量间具有较强的相关性。 三、公因子方差 公因子方差表示变量共同度。表示各变量中所携带的原始信息能被提取出的主成分所体现的程度。 由表3可知: 几乎所有变量共同度都达到了75%,可认为这几个提取出的主成分对各个变量的阐释能力比较强。 四、解释的总方差 解释的总方差给出了各因素的方差贡献率和累计贡献率。

主成分分析法介绍教学文稿

主成分分析法介绍

主成分分析方法 我们进行系统分析评估或医学上因子分析等时,多变量问题是经常会遇到的。变量太多,无疑会增加分析问题的难度与复杂性,而且在许多实际问题中,多个变量之间是具有一定的相关关系的。因此,我们就会很自然地想到,能否在各个变量之间相关关系研究的基础上,用较少的新变量代替原来较多的变量,而且使这些较少的新变量尽可能多地保留原来较多的变量所反映的信息?事实上,这种想法是可以实现的,本节拟介绍的主成分分析方法就是综合处理这种问题的一种强有力的方法。 第一节 主成分分析方法的原理 主成分分析是把原来多个变量化为少数几个综合指标的一种统计分析方法,从数学角度来看,这是一种降维处理技术。假定有n 样本,每个样本共有p 个变量描述,这样就构成了一个n×p 阶的数据矩阵: 11121212221 2 .....................p p n n np x x x x x x X x x x ?? ? ? = ? ? ??? (1)

如何从这么多变量的数据中抓住事物的内在规律性呢?要解决这一问题,自然要在p 维空间中加以考察,这是比较麻烦的。为了克服这一困难,就需要进行降维处理,即用较少的几个综合指标来代替原来较多的变量指标,而且使这些较少的综合指标既能尽量多地反映原来较多指标所反映的信息,同时它们之间又是彼此独立的。那么,这些综合指标(即新变量)应如何选取呢?显然,其最简单的形式就是取原来变量指标的线性组合,适当调整组合系数,使新的变量指标之间相互独立且代表性最好。 如果记原来的变量指标为p x x x ,,21 ,它们的综合指标——新变量指标为 21,z z ,m z (m≤p)。则 )2.........(..........22112222121212121111??? ?? ? ?+++=+++=+++=p mp m m m p p p p x l x l x l z x l x l x l z x l x l x l z 在(2)式中,系数l ij 由下列原则来决定: (1)z i 与 z j (i≠j;i ,j=1,2,…,m)相互无关; (2)z 1是x 1,x 2,…,x p 的一切线性组合中方差最大者;z 2是与z 1不相关的x 1,x 2,…,x p 的所有线性组合中方差最大者;……;z m 是与z 1,z 2,……z m-1都

主成分分析PCA(含有详细推导过程以及案例分析matlab版)

主成分分析法(PCA) 在实际问题中,我们经常会遇到研究多个变量的问题,而且在多数情况下,多个变量之间常常存在一定的相关性。由于变量个数较多再加上变量之间的相关性,势必增加了分析问题的复杂性。如何从多个变量中综合为少数几个代表性变量,既能够代表原始变量的绝大多数信息,又互不相关,并且在新的综合变量基础上,可以进一步的统计分析,这时就需要进行主成分分析。 I. 主成分分析法(PCA)模型 (一)主成分分析的基本思想 主成分分析是采取一种数学降维的方法,找出几个综合变量来代替原来众多的变量,使这些综合变量能尽可能地代表原来变量的信息量,而且彼此之间互不相关。这种将把多个变量化为少数几个互相无关的综合变量的统计分析方法就叫做主成分分析或主分量分析。 主成分分析所要做的就是设法将原来众多具有一定相关性的变量,重新组合为一组新的相互无关的综合变量来代替原来变量。通常,数学上的处理方法就是将原来的变量做线性组合,作为新的综合变量,但是这种组合如果不加以限制,则可以有很多,应该如何选择呢?如果将选取的第一个线性组合即第一个综合变量记为1F ,自然希望它尽可能多地反映原来变量的信息,这里“信息”用方差来测量,即希望)(1F Var 越大,表示1F 包含的信息越多。因此在所有的线性组合中所选取的1F 应该是方差最大的,故称1F 为第一主成分。如果第一主成分不足以代表原来p 个变量的信息,再考虑选取2F 即第二个线性组合,为了有效地反映原来信息,1F 已有的信息就不需要再出现在2F 中,用数学语言表达就是要求 0),(21=F F Cov ,称2F 为第二主成分,依此类推可以构造出第三、四……第p 个主成分。 (二)主成分分析的数学模型 对于一个样本资料,观测p 个变量p x x x ,,21,n 个样品的数据资料阵为: ??????? ??=np n n p p x x x x x x x x x X 21 222 21112 11()p x x x ,,21=

R语言主成分分析的案例

R 语言主成分分析的案例
R 语言也介绍到案例篇了,也有不少同学反馈说还是不是特别明白一些基础的东西,希望能 够有一些比较浅显的可以操作的入门。其实这些之前 SPSS 实战案例都不少,老实说一旦用 上了开源工具就好像上瘾了,对于以前的 SAS、clementine 之类的可视化工具没有一点 感觉了。本质上还是觉得要装这个、装那个的比较麻烦,现在用 R 或者 python 直接简单 安装下,导入自己需要用到的包,活学活用一些命令函数就可以了。以后平台上集成 R、 python 的开发是趋势,包括现在 BAT 公司内部已经实现了。 今天就贴个盐泉水化学分析资料的主成分分析和因子分析通过 R 语言数据挖掘的小李 子: 有条件的同学最好自己安装下 R,操作一遍。 今有 20 个盐泉,盐泉的水化学特征系数值见下表.试对盐泉的水化学分析资料作主成分分 析和因子分析.(数据可以自己模拟一份)
其中 x1:矿化度(g/L);

x2:Br?103/Cl; x3:K?103/Σ 盐; x4:K?103/Cl; x5:Na/K; x6:Mg?102/Cl; x7:εNa/εCl.
1.数据准备
导入数据保存在对象 saltwell 中 >saltwell<-read.table("c:/saltwell.txt",header=T) >saltwell
2.数据分析

1 标准误、方差贡献率和累积贡献率
>arrests.pr<- prcomp(saltwell, scale = TRUE) >summary(arrests.pr,loadings=TRUE)
2 每个变量的标准误和变换矩阵
>prcomp(saltwell, scale = TRUE)
3 查看对象 arests.pr 中的内容
>> str(arrests.pr)

主成分分析法概念及例题

主成分分析法 [ 编辑 ] 什么是主成分分析法 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 统计学 中,主成分分析( principal components analysis,PCA )是一种简化数据集的技 术。它是一个线性变换。 这个变换把数据变换到一个新的坐标系统中, 使得任何数据投影的第一 大方差 在第一个坐标 (称为第一主成分 )上,第二大方差在第二个坐标 (第二主成分 )上,依次类推。 主成分分析经常用减少数据集的维数, 同时保持数据集的对 方差 贡献最大的特征。 这是通过保留 低阶主成分,忽略高阶主成分做到的。这样低阶成分往往能够保留住数据的最重要方面。但是, 这也不是一定的,要视具体应用而定。 [ 编辑 ] , PCA ) 又称: 主分量分析,主成分回归分析法 主成分分析( principal components analysis

主成分分析的基本思想 在实证问题研究中,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。主成分分析正是适应这一要求产生的,是解决这类题的理想工具。 同样,在科普效果评估的过程中也存在着这样的问题。科普效果是很难具体量化的。在实际评估工作中,我们常常会选用几个有代表性的综合指标,采用打分的方法来进行评估,故综合指标的选取是个重点和难点。如上所述,主成分分析法正是解决这一问题的理想工具。因为评估所涉及的众多变量之间既然有一定的相关性,就必然存在着起支配作用的因素。根据这一点,通过对原始变量相关矩阵内部结构的关系研究,找出影响科普效果某一要素的几个综合指标,使综合指标为原来变量的线性拟合。这样,综合指标不仅保留了原始变量的主要信息,且彼此间不相关,又比原始变量具有某些更优越的性质,就使我们在研究复杂的科普效果评估问题时,容易抓住主要矛盾。上述想法可进一步概述为:设某科普效果评估要素涉及个指标,这指标构成的维随机向量为。对作正交变换,令,其中为正交阵,的各分量是不相关的,使得的各分量在某个评估要素中的作用容易解释,这就使得我们有可能从主分量中选择主要成分,削除对这一要素影响微弱的部分,通过对主分量的重点分析,达到对原始变量进行分析的目的。的各分量是原始变量线性组合,不同的分量表示原始变量之间不同的影响关系。由于这些基本关系很可能与特定的作用过程相联系,主成分分析使我们能从错综复杂的科普评估要素的众多指标中,找出一些主要成分,以便有效地利用大量统计数据,进行科普效果评估分析,使我们在研究科普效果评估问题中,可能得到深层次的一些启发,把科普效果评估研究引向深入。 例如,在对科普产品开发和利用这一要素的评估中,涉及科普创作人数百万人、科普作品发行量百万人、科普产业化(科普示范基地数百万人)等多项指标。经过主成分分析计算,最后确定个或个主成分作为综合评价科普产品利用和开发的综合指标,变量数减少,并达到一定的可信度,就容易进行科普效果的评估。 [ 编辑] 主成分分析法的基本原理 主成分分析法是一种降维的统计方法,它借助于一个正交变换,将其分量相关的原随机向量转化成其分量不相关的新随机向量,这在代数上表现为将原随机向量的协方差阵变换成对角形阵,在几何上表现为将原坐标系变换成新的正交坐标系,使之指向样本点散布最开的p 个正交方向,然后对多维变量系统进行降维处理,使之能以一个较高的精度转换成低维变量系统,再通过构造适当的价值函数,进一步把低维系统转化成一维系统。 [ 编辑] 主成分分析的主要作用

主成分分析计算方法和步骤

主成分分析计算方法和步骤: 在对某一事物或现象进行实证研究时,为了充分反映被研究对象个体之间的差异, 研究者往往要考虑增加测量指标,这样就会增加研究问题的负载程度。但由于各指标都是对同一问题的反映,会造成信息的重叠,引起变量之间的共线性,因此,在多指标的数据分析中,如何压缩指标个数、压缩后的指标能否充分反映个体之间的差异,成为研究者关心的问题。而主成分分析法可以很好地解决这一问题。 主成分分析的应用目的可以简单地归结为: 数据的压缩、数据的解释。它常被用来寻找和判断某种事物或现象的综合指标,并且对综合指标所包含的信息给予适当的解释, 从而更加深刻地揭示事物的内在规律。 主成分分析的基本步骤分为: ①对原始指标进行标准化,以消除变量在数量极或量纲上的影响;②根据标准化后的数据矩阵求出相关系数矩阵 R; ③求出 R 矩阵的特征根和特征向量; ④确定主成分,结合专业知识对各主成分所蕴含的信息给予适当的解释;⑤合成主成分,得到综合评价值。 结合数据进行分析 本题分析的是全国各个省市高校绩效评价,利用全国2014年的相关统计数据(见附录),从相关的指标数据我们无法直接评价我国各省市的高等教育绩效,而通过表5-6的相关系数矩阵,可以看到许多的变量之间的相关性很高。如:招生人数与教职工人数之间具有较强的相关性,教育投入经费和招生人数也具有较强的相关性,教工人数与本科院校数之间的相关系数最高,到达了0.963,而各组成成分之间的相关性都很高,这也充分说明了主成分分析的必要性。 表5-6 相关系数矩阵 本科院校 数招生人数教育经费投入 相关性师生比0.279 0.329 0.252 重点高校数0.345 0.204 0.310 教工人数0.963 0.954 0.896 本科院校数 1.000 0.938 0.881 招生人数0.938 1.000 0.893 教育经费投 0.881 0.893 1.000 入

主成分分析方法及matlab运用解释

主成分分析方法 在许多实际问题中,多个变量之间是具有一定的相关关系的。因此,我们就会很自然地想到,能否在各个变量之间相关关系研究的基础上,用较少的新变量代替原来较多的变量,而且使这些较少的新变量尽可能多地保留原来较多的变量所反映的信息事实上,这种想法是可以实现的,这里介绍的主成分分析方法就是综合处理这种问题的一种强有力的方法。 一、主成分分析的基本原理 主成分分析是把原来多个变量化为少数几个综合指标的一种统计分析方法,从数学角度来看,这是一种降维处理技术。假定有n 个地理样本,每个样本共有p 个变量描述,这样就构成了一个n×p 阶的地理数据矩阵: 11 12121 2221 2 p p n n np x x x x x x X x x x ???=? ???(1) 如何从这么多变量的数据中抓住地理事物的内在规律性呢要解决这一问题,自然要在p 维空间中加以考察,这是比较麻烦的。为了克服这一困难,就需要进行降维处理,即用较少的几个综合指标来代替原来较多的变量指标,而且使这些较少的综合指标既能尽量多地反映原来较多指标所反映的信息,同时它们之间又是彼此独立的。那么,这些综合指标(即新变量)应如何选取呢显然,其最简单的形式就是取原来变量指标的线性组合,适当调整组合系数,使新的变量指标之间相互独立且代表性最好。 如果记原来的变量指标为x 1,x 2,…,x p ,它们的综合指标——新变量指标为z 1,z 2,…,zm (m≤p)。则 11111221221122221122 ,,.........................................,p p p p m m m mp p z l x l x l x z l x l x l x z l x l x l x =+++?? =+++?? ??=+++?(2) 在(2)式中,系数l ij 由下列原则来决定:

主成分分析计算方法和步骤

在对某一事物或现象进行实证研究时,为了充分反映被研究对象个体之间的差异, 研究者往往要考虑增加测量指标,这样就会增加研究问题的负载程度。但由于各指标都是对同一问题的反映,会造成信息的重叠,引起变量之间的共线性,因此,在多指标的数据分析中,如何压缩指标个数、压缩后的指标能否充分反映个体之间的差异,成为研究者关心的问题。而主成分分析法可以很好地解决这一问题。 主成分分析的应用目的可以简单地归结为: 数据的压缩、数据的解释。它常被用来寻找和判断某种事物或现象的综合指标,并且对综合指标所包含的信息给予适当的解释, 从而更加深刻地揭示事物的内在规律。 主成分分析的基本步骤分为: ①对原始指标进行标准化,以消除变量在数量极或量纲上的影响;②根据标准化后的数据矩阵求出相关系数矩阵 R; ③求出 R 矩阵的特征根和特征向量; ④确定主成分,结合专业知识对各主成分所蕴含的信息给予适当的解释;⑤合成主成分,得到综合评价值。 结合数据进行分析 本题分析的是全国各个省市高校绩效评价,利用全国2014年的相关统计数据(见附录),从相关的指标数据我们无法直接评价我国各省市的高等教育绩效,而通过表5-6的相关系数矩阵,可以看到许多的变量之间的相关性很高。如:招生人数与教职工人数之间具有较强的相关性,教育投入经费和招生人数也具有较强的相关性,教工人数与本科院校数之间的相关系数最高,到达了,而各组成成分之间的相关性都很高,这也充分说明了主成分分析的必要性。 表5-6 相关系数矩阵 本科院校 数招生人数教育经费投入 相关性师生比 重点高校数 教工人数 本科院校数 招生人数 教育经费投 入

师生比重点高校数教工人数 相关性师生比 重点高校数 教工人数 本科院校数 招生人数 教育经费投 入(元) 表5-7给出的是各主成分的方差贡献率和累计贡献率,我们选取主成分的标准有两个:第一,特征根大于1,因为,如果特征根小于1,说明该主成分的解释力度太弱,还比不上直接引入一个原始变量的平均解释力度大;第二,方差贡献率大于85%,如果这两个标准不能同时符合要求,则往往是因为选择的指标不合理或者样本容量太小,应继续调整。表5-7还显示,只有前2个特征根大于1,因此SPSS只提取了前两个主成分,而这两个主成分的方差贡献率达到了%,因此选取前两个主成分已经能够很好地描述我国高等教育地区现状。

主成分分析法概念及例题

主成分分析法 主成分分析(principal components analysis,PCA)又称:主分量分析,主成分回归分析法 [编辑] 什么是主成分分析法 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。 在统计学中,主成分分析(principal components analysis,PCA)是一种简化数据集的技术。它是一个线性变换。这个变换把数据变换到一个新的坐标系统中,使得任何数据投影的第一大方差在第一个坐标(称为第一主成分)上,第二大方差在第二个坐标(第二主成分)上,依次类推。主成分分析经常用减少数据集的维数,同时保持数据集的对方差贡献最大的特征。这是通过保留低阶主成分,忽略高阶主成分做到的。这样低阶成分往往能够保留住数据的最重要方面。但是,这也不是一定的,要视具体应用而定。 [编辑] 主成分分析的基本思想

在实证问题研究中,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。主成分分析正是适应这一要求产生的,是解决这类题的理想工具。 同样,在科普效果评估的过程中也存在着这样的问题。科普效果是很难具体量化的。在实际评估工作中,我们常常会选用几个有代表性的综合指标,采用打分的方法来进行评估,故综合指标的选取是个重点和难点。如上所述,主成分分析法正是解决这一问题的理想工具。因为评估所涉及的众多变量之间既然有一定的相关性,就必然存在着起支配作用的因素。根据这一点,通过对原始变量相关矩阵内部结构的关系研究,找出影响科普效果某一要素的几个综合指标,使综合指标为原来变量的线性拟合。这样,综合指标不仅保留了原始变量的主要信息,且彼此间不相关,又比原始变量具有某些更优越的性质,就使我们在研究复杂的科普效果评估问题时,容易抓住主要矛盾。上述想法可进一步概述为:设某科普效果评估要素涉及个指标,这指标构成的维随机向量为。对作正交变换,令,其中为正交阵,的各分量是不相关的,使得的各分量在某个评估要素中的作用容易解释,这就使得我们有可能从主分量中选择主要成分,削除对这一要素影响微弱的部分,通过对主分量的重点分析,达到对原始变量进行分析的目的。的各分量是原始变量线性组合,不同的分量表示原始变量之间不同的影响关系。由于这些基本关系很可能与特定的作用过程相联系,主成分分析使我们能从错综复杂的科普评估要素的众多指标中,找出一些主要成分,以便有效地利用大量统计数据,进行科普效果评估分析,使我们在研究科普效果评估问题中,可能得到深层次的一些启发,把科普效果评估研究引向深入。 例如,在对科普产品开发和利用这一要素的评估中,涉及科普创作人数百万人、科普作品发行量百万人、科普产业化(科普示范基地数百万人)等多项指标。经过主成分分析计算,最后确定个或个主成分作为综合评价科普产品利用和开发的综合指标,变量数减少,并达到一定的可信度,就容易进行科普效果的评估。 [编辑] 主成分分析法的基本原理 主成分分析法是一种降维的统计方法,它借助于一个正交变换,将其分量相关的原随机向量转化成其分量不相关的新随机向量,这在代数上表现为将原随机向量的协方差阵变换成对角形阵,在几何上表现为将原坐标系变换成新的正交坐标系,使之指向样本点散布最开的p 个正交方向,然后对多维变量系统进行降维处理,使之能以一个较高的精度转换成低维变量系统,再通过构造适当的价值函数,进一步把低维系统转化成一维系统。 [编辑] 主成分分析的主要作用

主成分分析分析法

第四节 主成分分析方法 地理环境是多要素的复杂系统,在我们进行地理系统分析时,多变量问题 是经常会遇到的。变量太多,无疑会增加分析问题的难度与复杂性, 而且在许多 实际问题中,多个变量之间是具有一定的相关关系的。因此,我们就会很自然地 想到,能否在各个变量之间相关关系研究的基础上, 用较少的新变量代替原来较 多的变量,而且使这些较少的新变量尽可能多地保留原来较多的变量所反映的信 息?事实上,这种想法是可以实现的,本节拟介绍的主成分分析方法就是综合处 理这种问题的一种强有力的方法。 第一节主成分分析方法的原理 主成分分析是把原来多个变量化为少数几个综合指标的一种统计分析方法, 从数学角度来看,这是一种降维处理技术。假定有n 个地理样本,每个样本共有 p 个变量描述,这样就构成了一个 n xp 阶的地理数据矩阵: 如何从这么多变量的数据中抓住地理事物的内在规律性呢?要解决这一问 题,自然要在p 维空间中加以考察,这是比较麻烦的。为了克服这一困难,就需 要进行降维处理,即用较少的几个综合指标来代替原来较多的变量指标, 而且使 这些较少的综合指标既能尽量多地反映原来较多指标所反映的信息, 同时它们之 间又是彼此独立的。那么,这些综合指标(即新变量 )应如何选取呢?显然,其 最简单的形式就是取原来变量指标的线性组合, 适当调整组合系数,使新的变量 指标之间相互独立且代表性最好。 如果记原来的变量指标为X i , 为 X i ,X 2,…,zm (mep)。贝U 坷"】內+G 衍++l]p% X 2,…,X P ,它们的综合指标 新变量指标

在(2)式中,系数l j由下列原则来决定: (1)乙与z j (i工j ;i , j=1 , 2,…,m)相互无关; (2) ............................................................................................................... z i是x i,X2,…,X P的一切线性组合中方差最大者;Z2是与z i不相关的X i, X2,…,X P的所有线性组合中方差最大者;;Z m是与Z i,乙, ..................................... Z m-1都不 相关的X i, X2,…,X P的所有线性组合中方差最大者。 这样决定的新变量指标z i, Z2,…,zm分别称为原变量指标X i, X2,…,X P 的第一,第二,…,第m主成分。其中,乙在总方差中占的比例最大,z2,Z3,…, z m的方差依次递减。在实际问题的分析中,常挑选前几个最大的主成分,这样既减少了变量的数目,又抓住了主要矛盾,简化了变量之间的关系。 从以上分析可以看出,找主成分就是确定原来变量X j (j=i , 2,…,P)在诸 主成分Z i (i=i , 2,…,m)上的载荷l j (i=i , 2,…,m j=i , 2,…,p),从数学上容 易知道,它们分别是X i, X2,…,X P的相关矩阵的m个较大的特征值所对应的特征向量。 第二节主成分分析的解法 主成分分析的计算步骤 通过上述主成分分析的基本原理的介绍,我们可以把主成分分析计算步骤归纳如下: (i) 计算相关系数矩阵 IP J 在公式(3)中,九(i , j=i , 2,…,p)为原来变量X i与X j的相关系数,其计算公式为 因为R是实对称矩阵(即r j=r j),所以只需计算其上三角元素或下三角元素即可。 (2) 计算特征值与特征向量

主成分分析法概念及例题

主成分分析法 主成分分析(principal components analysis,PCA)又称:主分量分析,主成分回归分析法 [编辑] 什么就是主成分分析法 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。 在统计学中,主成分分析(principal components analysis,PCA)就是一种简化数据集的技术。它就是一个线性变换。这个变换把数据变换到一个新的坐标系统中,使得任何数据投影的第一大方差在第一个坐标(称为第一主成分)上,第二大方差在第二个坐标(第二主成分)上,依次类推。主成分分析经常用减少数据集的维数,同时保持数据集的对方差贡献最大的特征。这就是通过保留低阶主成分,忽略高阶主成分做到的。这样低阶成分往往能够保留住数据的最重要方面。但就是,这也不就是一定的,要视具体应用而定。 [编辑] 主成分分析的基本思想

在实证问题研究中,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与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。主成分分析正就是适应这一要求产生的,就是解决这类题的理想工具。 同样,在科普效果评估的过程中也存在着这样的问题。科普效果就是很难具体量化的。在实际评估工作中,我们常常会选用几个有代表性的综合指标,采用打分的方法来进行评估,故综合指标的选取就是个重点与难点。如上所述,主成分分析法正就是解决这一问题的理想工具。因为评估所涉及的众多变量之间既然有一定的相关性,就必然存在着起支配作用的因素。根据这一点,通过对原始变量相关矩阵内部结构的关系研究,找出影响科普效果某一要素的几个综合指标,使综合指标为原来变量的线性拟合。这样,综合指标不仅保留了原始变量的主要信息,且彼此间不相关,又比原始变量具有某些更优越的性质,就使我们在研究复杂的科普效果评估问题时,容易抓住主要矛盾。上述想法可进一步概述为:设某科普效果评估要素涉及个指标,这指标构成的维随机向量为。对作正交变换,令,其中为正交阵,的各分量就是不相关的,使得的各分量在某个评估要素中的作用容易解释,这就使得我们有可能从主分量中选择主要成分,削除对这一要素影响微弱的部分,通过对主分量的重点分析,达到对原始变量进行分析的目的。的各分量就是原始变量线性组合,不同的分量表示原始变量之间不同的影响关系。由于这些基本关系很可能与特定的作用过程相联系,主成分分析使我们能从错综复杂的科普评估要素的众多指标中,找出一些主要成分,以便有效地利用大量统计数据,进行科普效果评估分析,使我们在研究科普效果评估问题中,可能得到深层次的一些启发,把科普效果评估研究引向深入。 例如,在对科普产品开发与利用这一要素的评估中,涉及科普创作人数百万人、科普作品发行量百万人、科普产业化(科普示范基地数百万人)等多项指标。经过主成分分析计算,最后确定个或个主成分作为综合评价科普产品利用与开发的综合指标,变量数减少,并达到一定的可信度,就容易进行科普效果的评估。 [编辑] 主成分分析法的基本原理 主成分分析法就是一种降维的统计方法,它借助于一个正交变换,将其分量相关的原随机向量转化成其分量不相关的新随机向量,这在代数上表现为将原随机向量的协方差阵变换成对角形阵,在几何上表现为将原坐标系变换成新的正交坐标系,使之指向样本点散布最开的p 个正交方向,然后对多维变量系统进行降维处理,使之能以一个较高的精度转换成低维变量系统,再通过构造适当的价值函数,进一步把低维系统转化成一维系统。 [编辑] 主成分分析的主要作用

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