關(guān)于主成分分析的stata操作步驟？首先，規(guī)范化變量：Egen Z1=STD（x1）主成分分析（PCA）優(yōu)于主成分分析（PCA）主成分分析的主要步驟？主成分分析是將一組可能具有相關(guān)性的變量轉(zhuǎn)換為一組線

關(guān)于主成分分析的stata操作步驟？

首先，規(guī)范化變量：Egen Z1=STD（x1）

主成分分析（PCA）優(yōu)于主成分分析（PCA）

主成分分析的主要步驟？

主成分分析是將一組可能具有相關(guān)性的變量轉(zhuǎn)換為一組線性不相關(guān)的變量。轉(zhuǎn)換后的變量稱為主成分。

主成分分析步驟：1。規(guī)范原始數(shù)據(jù)。計(jì)算相關(guān)系數(shù)。計(jì)算特征值。確定主成分。綜合主成分。

主成分分析的原理是嘗試將原始變量重新組合成一組新的獨(dú)立綜合變量。同時(shí)，根據(jù)實(shí)際需要，可以少取幾個(gè)總變量，盡可能地反映原始變量的信息。這種統(tǒng)計(jì)方法稱為主成分分析或主成分分析，也是一種降維的數(shù)學(xué)方法。

左轉(zhuǎn)|右轉(zhuǎn)

展開數(shù)據(jù)

主成分分析的主要作用

1。主成分分析可以降低所研究數(shù)據(jù)空間的維數(shù)。

2. 有時(shí)我們可以通過因子負(fù)荷AIJ的結(jié)論找出x變量之間的一些關(guān)系。

主成分分析法有什么缺點(diǎn)？

在主成分分析中，首先要保證提取的前幾個(gè)主成分的累積貢獻(xiàn)率達(dá)到較高水平（即變量降維后的信息量必須保持在較高水平）。其次，我們必須能夠給出符合實(shí)際背景和意義的解釋，因?yàn)檫@些提取的主成分（否則，主成分將被忽略）沒有實(shí)際意義。

2. 主成分的解釋不如原始變量那樣清晰、準(zhǔn)確，這是變量降維過程中必須付出的代價(jià)。因此，提取的主成分m的個(gè)數(shù)應(yīng)明顯小于原始變量p的個(gè)數(shù)（除非p本身較小），否則降維的“優(yōu)點(diǎn)”可能抵消不了主成分含義不如原始變量清晰的“缺點(diǎn)”。