因子分析开发步骤及R语言程序代码实现

因子分析是主成分分析的推广,是多元统计分析降维的一种方法。为了简化步骤,采用R语言编写因子分析的相关统计量。因主成分分析是因子分析的推广,故同时进行主成分分析法的程序开发。     

浅谈主成分分析与因子分析方法的联系与区别

介于主成分分析方法和因子分析方法均是通过降维的思想解决多变量、大样本的问题,两者在实际使用过程中既有联系,又有区别,故本文旨在通过分析主成分分析和因子分析方法的内涵,对两者异同进行比较分析,以便更进一步了解两种方法的各自特点,更好的用其解决科学研究中的相关问题。     

主成分与因子分析在体育教学评价应用中的统计学分析

通过文献资料、数理统计等方法,研究主成分与因子分析在体育教学应用中的现状及科学性。结果发现：主成分与因子分析在体育教学中应用较为普遍但只是机械地套用应用步骤,未能结合主成分与因子分析的基本思想及其在教学应用中可能存在的问题给予探讨。研究指出：初始数据的性质;协方差和相关矩阵导出的特征值一特征向量对;指标的个数及相关性强弱均影响主成分和因子的遴选。应用者须谨慎使用,方可提高主成分与因子分析在体育教学应用中的客观性。     

主成分分析与因子分析在肺心病发病情况分析中的应用

通过SPSS软件对青海海西州地区肺心病发病例监测登记资料进行统计分析，利用主成分分析和因子分析，分析出了民族因素、气象因素中对肺心病月发病率起主要影响作用的因素，两种分析方法得到了相同的分析结果．最后，分析出了主成分分析与因子分析的联系和区别．     

分组主成分评价法及其应用

针对应用主成分法或因子分析进行综合评价时存在的缺点,提出了分组主成分评价法．即先用因子分析法对变量进行分组,然后再分别对各组变量进行主成分评价,既保持了主成分法的优点,又克服了它评价中的缺点,使综合评价结果更趋合理,并用该方法对实例进行了分析．     

多因素主成分分析及其在生态环境研究中的应用

给出了主成分分析的数学模型和计算原理,用实例说明了模型生态环境因子分析中的应用,从8个相关的因素指标中提出了3个主成分用以描述生态水体的特征与状态,并获得了满意的结果．     

R型主成分分析及其在林业中的应用——兼与《陆地卫星CCT数据压缩处理的研究》一文商榷

<正>本文以概率与统计的观点陈述R型主成分分析的基本原理及其性质,利用一个大小为50的费吉利亚鸢尾科植物样本作为主成分分析的例题,并就《陆地卫星CCT数据压缩处理的研究》一文中的主成分及其方差的基本概念,KLT与“R型因子分析”的关系,以及各主成分在对应样点上的得分等问题,进行商榷。     

商业经济效益评价的统计分析方法

利用因子分析和主成分分析，对商业系统的经济效益进行了综合评价。收集了全国２８个省及直辖市的７项商业经济指标，计算出每个省及直辖市的主成分和主因子得分，并给出了其经济效益综合评价的排序。     

应用多元统计方法分析学生知识结构

通过运用相关分析，主成分分析和因子分析对学生各科成绩进行实证分析，对学生的专业知识结构做出判断，以改进教学，提高教学质量。     

综合评价的多元统计分析方法

运用主成分分析和因子分析两种综合评价方法,对青海省各州市的经济发展情况进行了排序,对决策部门衡量本地区的经济发展提供了依据。     

主成分分析和因子分析在链球运动员力量素质研究中的应用

运用主成分分析和因子分析的方法 ,对我国 2 1名优秀男子链球运动员力量素质进行了分析 .结果表明 :1 .用不同的力量指标个数作因子分析 ,会得出不同的力量因子排序结果 ;为确保力量因子排序结果的正确性 ,必须使各主因子中的力量指标个数相等 . 2 .力量素质各主因子中 ,专项投掷力量因子对链球投掷效果的影响最大 ,速度力量因子次之 ,基础力量因子最小     

我国特殊教育发展水平的统计分析

利用因子分析和分组主成分分析对我国各地区特殊教育发展水平进行排序、分类,用判别分析对分类结果进行效验,为指导和规划我国特殊教育健康发展提供一定的科学依据.     

基于非线性主成分方法的科技期刊综合评价

非线性主成分是传统线性主成分的推广,能够提取非线性特征.在科技期刊的综合评价问题中,由于指标间存在非线性关系,非线性主成分分析能够很好的解决这个问题,并且提取的信息程度较高.     

日照市大学生手机使用情况的调查与统计分析

随着我国经济持续稳定的增长和移动通信服务的发展，我国的移动通信市场增长迅速，手机日渐普及。目前我国学生总数约有3．2亿人，学生已经成为手机消费市场中一支不容忽视的生力军。手机厂商应该好好发掘这个潜在的巨大市场。那么手机厂商到底该采取什么样的策略才能在学生手机市场上叱咤风云呢？这无疑是手机厂商所关心的一个重要问题．我们在日照市的几所高校进行了抽样调查．并对调查结果进行了统计分析，得到了一些有用的结论。 由于抽样调查的数据是多变量大样本数据，人们常用多元统计分析方法对其进行数据分析。主成分分析与因子分析是两种多元统计分析方法，两者都是从变量的方差-协方差矩阵入手的，都是把多个变量成少数几个综合变量来研究总体各方面信息的统计方法。 主成分分析将高维数据以尽可能少的信息损失投影到低维空间，以达到简化数据的目的．它也是在尽可能减少信息损失的原则下将多个相关变量综合化为少数几个不相关变量的方法。 因子分析不同于主成分分析，它的目的在于研究原始变量的内部关系，通过寻找变量的共同因子来简化和分析变量中存在的复杂关系。它把每个变量分解为两部分因子，一部分是公共因子部分。另一部分是独特因子部分。 本文在第二章和第三章分别对主成分分析和因子分析方法进行了介绍，在第四章对调查数据进行了描述性统计分析和主成分分析。     

关于我国31个省市自治区经济发展的多元统计分析

通过多元统计的因子分析和聚类分析方法,对我国31个省、市、自治区的11项社会经济发展指标数据进行主成分因子分析,旨在提取能近似且具有综合性解释社会经济发展的几个因子成分,以据此对各地区社会经济发展状况进行分类、比较和综合评价。选取前3个主成分因子,累积贡献率达89.411%,对因子进行了正交旋转后,得到了能较好解释社会经济发展状况的总量因子、均量因子和价格因子成分,据此对各地区进行聚类分析,将31个省市分为4类,对其结果结合实际生活进行了一定的分析,有针对性地评价了现行社会政策并给出了一定的合理化建议。     

土地发展潜力的评估分析

土地是我国经济发展不可缺少的因素,基于土地发展潜力的评价指标体系,利用主成分分析和因子分析算法,得到土地业务发展潜力指数,通过这个指数可以定量判断区域的目前发展情况和未来的发展前景,并以示例加以计算表明,可供参考。     

多元统计分析方法在经济评价中的应用

运用多元统计分析和主成分因子分析的方法,对我国各省市自治区的城市居民消费支出进行分类,再对每类地区消费支出进一步做主因子分析,并从消费支出的角度对各地区经济发民水平进行综合评价.     

葡萄酒质量评价的建模分析

该文围绕葡萄酒的质量评价问题进行分析,使用秩和检验和离散系数找到更可信的质量评价结果,采用因子分析综合评判法得到葡萄的分级.建立葡萄和葡萄酒理化指标主成分的逐步回归模型,简化影响葡萄酒质量的指标,通过多元线性回归及误差分析对葡萄酒质量进行评价.最后对该文所建模型做出客观的优缺点分析井提出了一些相应的改进方法.同时指出本文模型可以推广至医药等与多元统计相关的领域.     

因子分析在学生成绩影响因素调查结果中的应用

因子分析基本思想是通过对多个原始变量提取主成分,经过正交旋转,可以找出主要的独立影响因素。通过对学生的多因素多样本问卷调查,将因子分析应用于教育教学数据分析之中,从而找出影响学生学习成绩的主要原因,为进一步的教育教学改革提供了一定的理论依据。     

基于7种主要元素特征谱线的LIBS岩性识别

采用激光诱导击穿光谱技术与因子分析以及BP神经网络技术相结合,对5类共9种标准样品进行岩性分类与相互区分.根据样品的主要元素含量选取Si,Al,Ca,Fe,Mg,K,Na共7种元素的波峰构成特征谱.每种元素均选取一个峰作为研究对象,根据峰的形状及大小确定每个峰的波长取值范围.利用因子分析对全谱和特征谱分别进行主成分分析,再将得到的全谱主成分和特征谱主成分以及全谱与特征谱分别输入BP神经网络进行样品的岩性分类与相互区分.在以上4种情况下,样品的岩性分类进行BP神经网络分析,4种结果中以特征谱的识别率为最高,是98.89%;样品的相互区分进行BP神经网络分析,也以特征谱的识别率为最高,是98.89%.实验结果表明,对全谱进行特征提取后得到的特征谱,可以代表全谱进行因子分析和BP神经网络分析,且能更准确与高效地完成样品分类与相互区分.