2.计算矩阵R 
; d; R9 J, L- M) d M2 \ 3.计算矩阵R的特征值和特征向量 g. ~- w3 `( \' w2 _0 {% j
表2-30 特征值和特征向量表
) W; c- V; ?" ?$ u' {( P 主成分; p; a( ^6 g& S0 ~, d
特征值# I4 T c/ U3 G. u) y7 o
λ- z: N0 w% c; m! c
特征向量# [7 h9 ~1 z4 O1 @( k( n ^
L1
9 x/ Y {, e# y, {7 QL2
* {$ y; _. Q" B! i0 f+ _L3
( v: B% R7 s: C y# KL4
0 N* K* H/ [, \1 ZY1
: J g0 E0 h! |1 f+ d% R0 OY2
% t9 {$ A! v% [0 kY3
+ q' r9 \: J' M! b6 V/ oY4
' p1 c% B6 q- r- U! U! h5 P0 n" V5 Z2.920
4 a' B4 y4 G) x) f& X/ M6 ^ u1.024/ o. W t" D& H- C2 \
0.049
# @; W( S2 b( f0.007: @6 F+ R9 X- Z7 G! [# D
0.1485& W& B- R7 V) b; ?2 N: G+ a; ?* U
0.9544
, F! K5 @$ p _/ q, ~1 M0.25162 q: d5 N: r8 Q6 Y+ O. q
-0.0612
8 Z3 L6 _1 F/ z6 T-0.5735
$ \# F7 C c) E% d! m-0.0984; @; t. o2 j2 `+ m, b
0.7733
5 y( L8 b" K6 `$ \0.2519
% V2 O1 ]# g/ s7 X$ S1 T: |& K e-0.5577
- A& B7 a! ^" d. e0.2695! u! \" I9 s' J; {) n
-0.5589$ k0 {: d: m: R1 Q1 h$ |. x' ]
0.5513
% \5 B% Z6 L8 @3 ]5 ^9 s-0.5814: X0 |8 N8 j8 G# b6 v
0.0824" ~% a- I4 c( E. T. B4 ]0 g
-0.1624. V3 t( X; z" a/ H3 Z$ c* F, T4 g
-0.0793
5 J# d" t4 Y( g) m3 L4 ~( e7 u. w; g0 l6 O% I! f9 y
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。% H" S0 K+ q9 x4 v2 y2 z$ B" I
表2-31 贡献率和累计贡献率表$ U1 l/ K" B$ y; b7 E9 O7 `4 S
主成分& h4 t& w9 o8 P! p1 m
特征值
8 r/ ^/ Y! t9 E$ J, Z: gλ! o4 Q# r3 {4 ^& C
贡献率5 n8 |" X' E/ ^& D4 P
累计贡献率
! |9 L L0 o3 S/ E8 Q+ aY1
% I7 q0 G3 P( ]1 DY2
/ d+ ] e0 G( D/ VY3
( V1 u1 h- g1 U7 @. Q( CY4( u5 f0 b' e$ b+ s% H5 _5 d/ D
2.920$ s' l0 l6 U$ |& V+ C
1.024
; [0 g0 a9 N; a" K% N0.049
$ A0 x3 m- i9 s4 |9 o0.007$ k! M% Y; h/ f& g
0.7306 W: Y: I4 d9 a _9 [
0.256
- S4 ~+ l- T9 k+ r/ e0.012, k1 [/ |% V2 {
0.0022 K( w6 n" f! ]
0.730
( P4 e1 p+ j9 n$ N0.986
5 R, K: U% W, W. u3 b0 _' Z3 I0.998: y0 A* h" b+ h: \
1.000& a8 J# V+ M# J8 Q% `2 O
7 i# i. f# n. ? 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：
" U: s5 ]* ?/ h1 x' k p2 n y1=0.1485x1-0.5735x2-0.5577x3-0.5814x4 |
发表于 2012-2-23 12:40:41
