主成分分析方差贡献率怎么手算

方差贡献率表示同一公共因子Fj对各变量所提供的方差贡献的总和,用来衡量每一个公共因子相对重要性的一个尺度.

最大方差旋转只是其中的一种旋转方法,因为该方法旋转后的结果很清楚,所以一般默认选择都是这种方法至于你做主成分分析是需要看你的原始数据情况的,如果你原始数据变量就很少,不超过三五个这样的,就没必要做主成

恩!第一个是特征值.一般有大于1的或者大于0.5,累计方差百分比一般要求大于85%才能够进行主成分分析.得到的是每个变量的指标,相关系数吧a.然后就是根据特征值b,求向量系数u,u=a/sqr(b).

贡献度没有绝对标准的.如果30个变量,3个主成分的贡献度能够达到75%,我觉得已经很好了.要调整到80%,要么增加主成分数量（因子）,要么删除变量.再问：进行因子分析了时候，有四个主成分，删除变量能有

出来的结果里有这个值的我经常帮别人做这类的数据分析的

综合因子得分需要结合手算,如下：再问：我知道，综合因子得分=各因子得分*各因子贡献率，但是我不知道各因子得分是多少，是不是我上面的第一张表里的数据，请清楚一点告诉我，求你了再答：不是，在这一步，如图：

贡献率(%)=贡献量(产出量,所得量)/投入量(消耗量,占用量)×100%贡献率也用于分析经济增长中各因素作用大小的程度.计算方法是:贡献率(%)=某因素贡献量(增量或增长程度)/总贡献量(总增量或增

一个随机信号的总方差等于该信号的功率谱密度函数曲线下的面积：σ²,横坐标为频率(f).在频带f1到f2之间,功率谱密度函数曲线下的面积与总面积σ²之比,就是随机信号中f1->f2频

你直接设置累计贡献率要达到90%就可以啦再问：这里有个基于特征值--特征值大于（A）：但是那个框框里不能输入，是不是我的spss的问题啊？再答：你看自己要保留几个因子然后再因子的固定数量输入相应的数值

可以的啊,你这个说明提取了3个主成分,前三个主成分的累计贡献率为94.699%,你这个累计贡献率已经很高了,很不错的

主成分分析的步骤是要先确定主成分的个数,再提取主成分的.确定主成分个数的方法是画碎石图,观察图形决定个数.不知道你用什么做的PCA貌似顺序不太对.

方差贡献率是指单个公因子引起的变异占总变异的比例,说明此公因子对因变量的影响力大小；累计方差贡献率是所有公因子引起的变异占总变异比例,说明所有公因子对因变量的合计影响力.两者的关系是：各方差贡献率相加

KMO检验用于检查变量间的偏相关性一般认为该值大于0.9时效果最佳0.7以上尚可,0.6时效果较差Bartlett's球形检验用于检验相关阵是否是单位阵P

我今天也做了,你首先用matlab把他旋转,命令式pp=rot90（p）；然后进行主成分分析,ok

分析--降维--因子分析,注意在旋转选项中勾选一种方法.

累计贡献率一般需要达到80%以上,才可以,不知道你的因素之间是不是相关性很高

analyze下面选择diemnsionreducation,再选择factor因子分析,把你需要计算方差贡献率的变量放到右侧的框里,点击OK,结果里有1张表,就是这些变量的方差贡献率和方差累计贡献率

这里当然选五个了啊,一般按特征值大于1来选,方差贡献率越大越好,大于80%也不是不选后面的因子了再问：谢谢哦，我看有些实例没有出现这样结果，一般对应的特征值大于1也就差不多85%，这样的输出结果不知道

如果其他数据也是100%,那就是你操作方法的问题.你看看主成分分析是不是按照要求一步步做的,有没有点错.spss最好不要用中文版的,经常出错,英文版的好很多.

主成分分析的主要思想是将样本数据投影到一个维数较低的正交子空间内,而投影后的数据又能尽可能多的表达原来数据的波动情况（方差）对于一个线性变换A,成立Var(Ax)=A*Var(x)*A^T设变量x的协