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[中级] 2011年《统计业务知识》辅导:对模糊现象的评价(4)

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发表于 2012-2-23 12:40:41 | 显示全部楼层 |阅读模式
  【主成分分析例示】   现通过四个技术指标对某一新产品在20种型号之间进行综合评价,请利用主成分分析计算综合评价值。) v) B& a; G; o: `3 L2 \# H% Q$ A
  1.列出原始指标数值表(相当于原始指标数值矩阵X)www.examw.com( z3 }2 Z3 k/ M+ G
  表2-29      原始指标数值表
" d1 A# b8 W2 x8 _7 @" R: r    ; A( C9 c3 d( e
    ; N  t7 e7 h3 E5 s# l! u
    9 ]1 I7 k  X4 g* C. D3 Q
  表2-30    特征值和特征向量表7 k5 z4 H5 G; {; q  w
    ; H. B6 ^2 z, ]+ u9 N. p
  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。
- {6 i% g' U8 ?# j+ W( L. B* S  表2-31    贡献率和累计贡献率表考试用书! {6 C/ w" i( X% c# z% Y
   
& D* w1 h+ y; `/ T  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:& Q# H) m: A+ Y0 d0 N
  y1=0.1485x1-0.5735x2-0.5577x3-0.5814x4
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