2011年统计师备考之统计实务：模糊现象的评价(5)

会计考友

　2.计算矩阵R   
* R. G9 K/ {+ \　　3.计算矩阵R的特征值和特征向量
/ _' m# Q9 a4 q3 |% Z- }　　表2-30　　　　特征值和特征向量表
    主成分
3 s; c$ _, J4 w1 b特征值
! L/ c/ }* r% {  \7 E, f3 mλ
  z6 {4 }: ~6 [% }" N& ]2 b特征向量
. p' R" j; H3 M; Q- i# o) aL1
L2
) @' o7 i4 r/ d7 K8 u9 e/ bL3
L4
: I$ V9 l5 t9 u, m- VY1
5 z; _1 b" G3 b" c9 \/ O+ wY2
Y3
! E# P+ p; ]: `6 P4 q1 y, m' ?* U5 c: cY4
( H  g* q8 F! D* q: j; G2.920
& t" T: a& i! |' z8 f1.024
, F& q' k7 d4 x; W8 G+ X8 H1 P0.049
1 f* ~, h; c' c, R. f0.007
3 J% W. }+ Z* Z% |0.1485
0.9544
) c7 B1 N1 S; P/ l3 ^0.2516
: K1 G9 D- h: u; }4 m3 j/ _, y+ S-0.0612
-0.5735
8 h$ M- d* f4 s) \- f-0.0984
+ N  U3 U! j( q6 t2 S0.7733
0.2519
-0.5577
: o( t5 Q0 B2 ?1 j& ~  _; ]  x0.2695
: t5 E7 k+ X% C6 c5 b/ Z. N-0.5589
+ U- \: P& K) r  Q& r* z, N- Q0.5513
-0.5814
1 b& }3 A3 S! X2 l0.0824
-0.1624
-0.0793
: F; }4 k) g! o; b
+ }% B" @) F2 I　　4.计算贡献率和累计贡献率，据以确定主成分(即综合指标)的个数，并建立主成分方程。
　　表2-31　　　　贡献率和累计贡献率表
主成分
9 m- X1 y' W4 @9 z% K& @9 _特征值
λ
# K* o( P* d" `6 \2 k, N贡献率
累计贡献率
6 b, g6 R5 j9 H8 U* L( s  g6 iY1
. v% ?  _2 L8 R) r% [5 l  \# \. \Y2
Y3
Y4
2.920
1.024
. o3 y; s9 V  [* n& L, ?0.049
6 c' z: k2 H' l0 P0.007
0.730
0.256
0.012
0.002
0.730
0 B1 i* l# X9 k' h/ p0.986
- v* \5 b$ _& A8 O. J( r; g# `0.998
1.000

　　从表2-31可见，前两个主成分的累计贡献率为98.6%，如果舍去其余的主成分，丢失的信息仅为1.4%。因此，在进行一般分析时，可选取两个主成分。如果目的是为了进行综合评价，则只需选择第一主成分即可，其贡献率为73%，已包含了原始数据的部分信息。具有一定的代表性。该方程为：
　　y1=0.1485x1-0.5735x2-0.5577x3-0.5814x4