因子分析中将特征值大于1改为特征值大于0.5会有什么影响-搜答案-拍题作业网

这个和因子分析所选的每个变量有关系,变量之间要有一定的相关性,同时也可以加大样本量.另外,不是只能提前特征值大于1的,如果前4个成分的累计贡献率很客观,那也可以认为提前四个.

考虑某个特征值s’的特征子空间V',V'的维数就是s’的几何重数m,再取V'的一组基（由m个线性无关的向量组成）,扩充这组基为原n维空间V的一组基,线性变换在这组新基下的表示矩阵可以写成块上三角阵的形

因为A+E的特征值分别是A的特征值+1!再问：就是问为什么啊。。再答：这个书上有结论的，其实证明也很简单：设a为A的任一特征值，x为对应的特征向量，即Ax=ax于是(A+E)x=Ax+Ex=ax+x=

实对称矩阵的属于不同特征值的特征向量正交所以,求出齐次线性方程组-x1-x2+x3=0x1-2x2-x3=0的一个非零解即满足要求,如(1,0,1)^T

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

有些行业取前三个公因子,累积贡献率最好大于70%

#includevoidmain(){inti,j,m,n=0,a[100],*xx=a;scanf("%d",&m);for(i=2;i

的检验是为了检验是否适合做因子分析,一般来说KMO的值越接近于1越好,大于0第三个表是旋转因子载荷,是为了方便对提取的两个公因子命名,旋转后,第一再问：请问这和KMO检验有什么关系呢？我是在旋转因子求

做个相关或者偏相关分析看看,把那些与其中任何一个变量相关性都很弱的变量剔除出去,再试下

特征根大于1是通常的标准,更多的时候需要根据理论模型来确定总共提取的因子数目,这个是大的前提,否则无论你提取出几个,如果从理论上说不通也没有什么意义.累计贡献率有70就不错了,仅从解释力上看已经不需要

不是的,因子分析提取因子不需要看特征值,只需要看方差贡献率就可以了.在做效度分析的时候,需要看因子的特征值,看大于1的因子累计贡献率是否达到要求,进而说明效度可以.特征值是根据矩阵计算得到的每个因子的

先左键单击EXCEL表中的其中一个单元格,然后按住键盘上的CTRL+F,“查找”处输入“M”,再点击“替换”,输入“男”,单击“全部替换”即可；如此类推,“查找”处输入“F”,再点击“替换”,输入“女

你自己根据各个因子中哪个或哪些变量的系数大来命名即可

用syms变量之后,r就没有具体的值,所以相拥double转为值就报错但是解已经求出来了d2.x和d2.y都有两个值,表明有有两个解按照顺序对应、d2.x(1)对应于d2.y(1)d2.x(2)对应于

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

设方阵A可对角化,则存在方阵P有A=P^(-1)diag(a,b,c……)P,diag（a,b,c……）为对角阵,a,b,c……为特征值,因为A^m=Pdiag(a^(m),b^(m),c^(m),…

定理保证实对称阵属于3的特征向量必有两个正交的.而这两个向量又都与属于1的特征向量正交,因此满足x1+x2+2x3=0.注意到这个方程恰好有两个线性无关的解,可以Schmidt正交化得到两个正交的向量

既然可以不要求特征根植大于1,那自然成分的数量就可以根据你自己的情况来定了,你可以结合专业情况看多少个主成分能够把你的主要内容基本涵盖进去那就确定多少个如果只是单纯的看这个图,就会出现不同的观点,没有

大于70就行了再问：有啥说头么？比如大于85%是啥大于70%是啥感激不尽啊再答：反映原始资料信息的百分70，足够了

对于ATA这样的矩阵才有这个性质,用二次型来证明,不懂再留言吧