精华内容
下载资源
问答
  • 超详细SPSS主成分分析计算指标权重(一)

    万次阅读 多人点赞 2019-03-13 20:58:51
    一、指标权重计算确定的困惑 相信很多写过或者正在写指标处理类论文的朋友都曾对如何计算指标权重充满困惑...用SPSS进行主成分分析之后又要如何得到最终的权重呢?接下来笔者将以一个实际的案例,带领大家一步步从S...

    一、指标权重计算确定的困惑

    相信很多写过或者正在写指标处理类论文的朋友都曾对如何计算指标权重充满困惑,到底是用熵值法,还是主成分分析法?或者其他各种看起来奥妙无穷却难以上手操作的神奇方法?好不容易确定要选用主成分分析法时又开始发愁要如何实现呢?听说过要可以用SPPS,可是又如何使用SPSS操作呢?用SPSS进行主成分分析之后又要如何得到最终的权重呢?接下来笔者将以一个实际的案例,带领大家一步步从SPSS入手,进行主成分分析,并利用主成分分析的结果最终得到各指标的权重值。

    二、利用SPSS实现主成分分析

    1、数据标准化
    (1)为什么要对数据进行标准化处理

    在对数据进行主成分分析前,首先要对数据进行标准化,之所以要对数据进行标准化,是因为各种类别的数据间的度量不同,比如计算经济的指标,我们通常会选取地区GDP生产总值和第三产业产值在GDP中的比重,GDP产值以亿为单位,通常以千计或万计,而第三产业产值在GDP中的比重的取值范围在0~1之间,如何能够相提并论呢?能够因为前者的数据远远大于后者,而得出前者的指标更为重要的结论吗?显然是不行的,所以要进行主成分分析,首先要对数据进行标准化。

    (2)数据标准化的方法

    为什么要关心数据处理的方法呢?在实际操作中,笔者曾经遇到一个问题。笔者利用SPSS自带的数据标准化方法对数据进行了标准化处理,但在权重的计算过程中不断出现负值,后来笔者几次重新调整指标类别,终于得出了均为正值的权重。但笔者最终的目的是要进行耦合协调度,这时候出现了大量的负值,而耦合度及耦合协调度的取值范围应该在0~1之间,因此笔者开始从头探索出错的原因。终于,笔者找到了原因,那就是数据标准化的方法选取的不正确,因此笔者重新选择了极差法对数据重新进行标准化,并最终顺利得到了后续的结果。

    本文中笔者将先直接利用SPSS对数据进行标准化,进行主成分分析,并计算权重。随后再利用极差法对数据进行标准化并进行主成分分析,计算权重。

    在这里先列出极差法数据标准化的方法:
    首先要区分指标的正负向,即指标数值越大对主体产生的结果是越好还是越坏。
    在这里插入图片描述
    如上图,城市绿地面积越大对城市环境越好,而工业废气排放量越大,对城市环境越坏,因此城市绿地面积为正向指标,而工业废气排放量为负向指标。

    2.SPSS数据标准化
    (1)数据选取
    我们选择广东省2016年21个市级行政区域的五项指标数据,如下图所示:
    在这里插入图片描述
    (2)SPSS中的数据标准化
    首先将数据直接粘贴到SPSS数据视图中:
    在这里插入图片描述
    发现表头那里是自动生成的标号,在“变量视图”中进行修改:
    在这里插入图片描述
    这时候在数据视图可以看到表头已经修改:
    在这里插入图片描述
    这时候开始进行数据标准化处理,也很简单,点击【分析】——【描述统计】——【描述】在这里插入图片描述
    将选中数据放入右侧“变量”,将左下角“将标准化得分另存为变量(Z)”,这一步一定不能缺少,否则无法在变量视图中展现标准化的数据:
    在这里插入图片描述
    直接点击确定,不用管输入的内容,直接看回“数据视图”,发现新增加了五列数,这些就是用SPSS标准化处理后得到的数据。
    在这里插入图片描述
    (3)主成分分析
    首先什么是主成分分析?如何进行主成分分析?由于数据之间可能会具有相关性,即可能表达的是同样的含义,因此需要的对这些相关性的数据进行降维处理,用较少的变量去解释原来资料中的大部分变量,将我们手中许多相关性很高的变量转化成彼此相互独立或不相关的变量。通常是选出比原始变量个数少,能解释大部分资料中变量的几个新变量,并用以解释资料的综合性指标。简单来说就是,把给定的一组相关变量通过线性变换转成另一组不相关的变量,这些新的变量按照方差依次递减的顺序排列。利用SPSS极大的简化了以上过程:
    点击【分析】——【降维】——【因子分析】
    在这里插入图片描述
    将刚才标准化得到的数据项添加到“变量中”:
    在这里插入图片描述
    接下来,点击:【描述】——选中“原始分析结果”,“系数”,“KMO和Bartlett球形度检验”(用来检测是否适合使用主成分分析)
    在这里插入图片描述
    点击:【抽取】——【主成分分析】,其他选项默认
    在这里插入图片描述
    点击:【旋转】——选择“最大方差法”,“旋转解”(也可以选择无,在某些情况下数据会出现异常结果,这时会需要进行矩阵旋转)
    在这里插入图片描述
    点击:【得分】,选择“显示因子得分系数矩阵”(对于权重计算来说这必不可少)
    在这里插入图片描述
    点击:【选项】,其他选项可默认
    在这里插入图片描述
    当一切设置完毕之后,点击“确定”,就可以得到主成分分析结果了:
    我们主要关注【解释的总方差】和【成分矩阵】,这也是后面计算权重所不可缺少的。通常解释的总方差需要超过80%,说明提取的两个总方差对总体方差的贡献率高。从笔者分析的结果来说,好像并不适合进行主成分分析。这其实是由于数据标准化选择不可造成的,有的情况下权重计算还可以得出负值,这就是为什么要选择数据标准化的方法,而不能够只依靠SPSS中的数据标准化。相信这也困惑了很多的朋友,怀疑自己选取指标体系的合理性,在后面笔者使用极差法对数据进行标准化处理后,解释的总方差接近95%。
    在这里插入图片描述
    成分矩阵在后面全之后结果的计算中,是不可或缺的。

    在这里插入图片描述
    由于篇幅的原因,接下来利用极差法对数据进行标准化以及权重的计算将放到第二节进行。后面在得出指标权重后,笔者还将分享如何进行多个指标系统之间耦合度及耦合协调度的方法,相信这也曾经难倒了不少朋友,笔者希望能为大家解决一些障碍,降低各位的时间成本。下面是第二节权重计算及极差法标准化的链接:

    超详细SPSS主成分分析计算指标权重(二:权重计算及极差法标准化)
    https://blog.csdn.net/qq_32925031/article/details/88562141

    展开全文
  • 上一节我们利用SPSS中的数据标准化方法及主成分分析法,得出了“解释的总方差”和“成分矩阵”(如下图) 接下来我们将利用主成分分析得出的数据计算指标权重 2、权重计算 (1)输入数据 将主成分分析中得出的“成分...

    三、权重计算

    1、上节回顾

    上一节我们利用SPSS中的数据标准化方法及主成分分析法,得出了“解释的总方差”和“成分矩阵”(如下图)在这里插入图片描述
    接下来我们将利用主成分分析得出的数据计算指标权重

    2、权重计算

    (1)输入数据
    将主成分分析中得出的“成分矩阵”及特征根复制的Excel中:
    在这里插入图片描述
    对应主成分分析的数据为:
    在这里插入图片描述
    (2)计算线性组合中的系数
    公式为:标准化数/对应主成分特征根的平方根.。直接上图。
    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述
    为方便描述,线性组合中的系数使用Excel中的标号,如“工业废水排放量”对应的两个系数分别为C8和D8。

    (3)计算综合得分模型中的系数
    公式为:(第一主成分方差x100xC8+第二个主成分方差x100xD8)/(第一主成分方差+第二主成分方差)
    注:建议先将方差x100再进行计算
    如图:蓝色和紫色为分别对应相乘的线性组合中的系数及主成分方差
    在这里插入图片描述
    其中主成分方差的数据为:
    在这里插入图片描述
    (4)权重计算(归一化)
    现在到了最后一步,计算权重,也即标准化,将所有指标进行归一化处理,使其权重综合为1。
    公式为:A指标权重=A指标综合得分模型系数/五指标综合得分模型之和。
    如图:
    在这里插入图片描述
    到这里,我们就得出了最终的结果。
    注:蓝色框中的数据是相同的,笔者这样做是为了美观及防止出错。
    (5)完整示范
    为方便大家使用Excel进行权重计算,在这里将笔者自己完整的Excel表格分享给大家:
    在这里插入图片描述
    (6)权重计算出负值的问题
    如果有朋友最终计算的结果出现了负值,说明不适用SPSS中的数据标准化处理,可以改用极差法重新标准化数据。下面介绍极差法,并用Excel进行实现。

    四、极差法标准化

    1、公式
    公式为:
    在这里插入图片描述
    如何区分指标时正向还是负向?如笔者的五项指标中吗,废水、废气、固体废弃物越多对环境来说越糟糕,因此为负向指标;绿地面积,建成区绿化率值越大对环境来说越好,因此为正向指标。

    2、使用Excel实现

    由于公式直接输入比较困难,因此笔者建议先计算最小、最大值,再计算最大值与最小值的差,最后计算得出结果。
    (1)计算最小值。如图:
    在这里插入图片描述
    (2)计算最大值
    在这里插入图片描述
    (3)计算【max-min】
    在这里插入图片描述
    (4)计算最终的标准化数值
    注意:这里要区分正负向指标
    首先是正向指标,如图:
    在这里插入图片描述
    然后是负向指标:
    在这里插入图片描述
    (5)0值的处理
    最终计算的可能出现0值,这时候为每一个0值加上0.01即可(如下图)。
    (6)完整示范
    在这里插入图片描述
    到此,极差法标注化处理就结束了。前面利用SPSS进行标准化得出权重为负值的朋友可以用极差法对数据进行重新标准化,再重新利用SPSS进行主成分分析,然后计算权重。

    下一节,我们将介绍耦合度及耦合协调度的计算方法,并使用Excel进行实现,实际计算出所有数值。

    展开全文
  • 主成分分析是利用降维的思想,在损失很少信息的前提下把多个指标转化为几个综合指标的多元统计方法。 转化生成的综合指标称之为主成分,其中每个主成分都是原始变量的线性组合,且各个主成分之间互不相关,这就使得...

    定义

    主成分分析是利用降维的思想,在损失很少信息的前提下把多个指标转化为几个综合指标的多元统计方法。
    转化生成的综合指标称之为主成分,其中每个主成分都是原始变量的线性组合,且各个主成分之间互不相关,这就使得主成分逼原始变量具有某些更优越的性能。

    基本原理

    如果用 x 1 , x 2 , . . . , x p x_1,x_2,...,x_p x1,x2,...,xp表示 p p p门课程, c 1 , c 2 , . . . , c p c_1,c_2,...,c_p c1,c2,...,cp表示各门课程的权重,那么加权之和就是 s = c 1 x 1 + c 2 x 2 + . . . + c p x p s=c_1x_1+c_2x_2+...+c_px_p s=c1x1+c2x2+...+cpxp我们希望选择适当的权重能更好的地区分学生的成绩。每个学生都对应这样一个综合成绩,即为 s 1 , s 2 , . . . s n s_1,s_2,...s_n s1,s2,...sn n n n为学生人数。
    我们需要的是能找到合适的 c 1 , c 2 , . . . , c p c_1,c_2,...,c_p c1,c2,...,cp,使得 s 1 , s 2 , . . . , s n s_1,s_2,...,s_n s1,s2,...,sn能尽可能的分散。
    当然,必须加上某种限制,否则权值可选择无穷大而没有意义,通常规定
    c 1 2 + c 2 2 + . . . + c p 2 = 1 c_1^2+c_2^2+...+c_p^2=1 c12+c22+...+cp2=1
    一个主成分不足以代表原来的 p p p个变量,因此需要寻找第二个乃至第三、四个主成分,第二个
    主成分不应该再包含第一个主成分的信息,统计上的描述就是让这两个主成分的协方差为零,几何上就是这两个主成分的方向正交。具体确定各个主成分的方法如下。
    Z i Z_i Zi表示第 i i i个主成分, i = 1 , 2 , . . . , p i=1,2,...,p i=1,2,...,p,可设
    { Z 1 = c 11 X 1 + c 12 X 2 + ⋯ + c 1 p X p Z 2 = c 21 X 1 + c 22 X 2 + ⋯ + c 2 p X p ⋯ … … … … … … … … . . Z p = c p 1 X 1 + c p 2 X 2 + ⋯ + c p p X p \left\{\begin{array}{l} Z_{1}=c_{11} X_{1}+c_{12} X_{2}+\cdots+c_{1 p} X_{p} \\ Z_{2}=c_{21} X_{1}+c_{22} X_{2}+\cdots+c_{2 p} X_{p} \\ \cdots \ldots \ldots \ldots \ldots \ldots \ldots \ldots \ldots . . \\ Z_{p}=c_{p 1} X_{1}+c_{p 2} X_{2}+\cdots+c_{p p} X_{p} \end{array}\right. Z1=c11X1+c12X2++c1pXpZ2=c21X1+c22X2++c2pXp..Zp=cp1X1+cp2X2++cppXp
    其中对每一个 i i i,均有 c 1 2 + c 2 2 + . . . + c p 2 = 1 c_1^2+c_2^2+...+c_p^2=1 c12+c22+...+cp2=1

    案例分析

    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述
    SPSS操作步骤
    分析→降维→ 因子

    在这里插入图片描述

    在这里插入图片描述
    一般来说,由协方差矩阵出发求解主成分所得结果与由相关矩阵出发求解主成分所得结果有很大不同。对于度量单位不同的指标或取值范围彼此差异非常大的指标,不能直接由其协方差矩阵出发进行主成分分析,而应该考虑将数据标准化(从相关矩阵出发)。
    对于同度量单位或取值范围在同量级的数据还是直接从协方差矩阵求解。
    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述

    输出

    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述
    检验各因素之间有没有关联程度,一般情况下, K M O KMO KMO值应大于等于 0.6 0.6 0.6 S i g Sig Sig值应小于等于 0.05 0.05 0.05
    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述

    展开全文
  • 文末领取【SPSS案例数据】1指标权重计算确定的困惑相信很多写过或者正在写指标处理类论文的朋友都曾对如何计算指标权重充满困惑,到底是用熵值法,还是主成分分析法?或者其他各种看起来奥妙无穷却难以上手操作的...

    文末领取【SPSS案例数据】

    1

    指标权重计算确定的困惑

    相信很多写过或者正在写指标处理类论文的朋友都曾对如何计算指标权重充满困惑,到底是用熵值法,还是主成分分析法?或者其他各种看起来奥妙无穷却难以上手操作的神奇方法?好不容易确定要选用主成分分析法时又开始发愁要如何实现呢?

    听说过要可以用SPPS,可是又如何使用SPSS操作呢?用SPSS进行主成分分析之后又要如何得到最终的权重呢?接下来笔者将以一个实际的案例,带领大家一步步 从SPSS入手,进行主成分分析,并利用主成分分析的结果 最终得到各指标的权重值。

    2

    利用SPSS实现主成分分析

    1. 数据标准化

    (1)为什么要对数据进行标准化处理

    在对数据进行主成分分析前,首先要对数据进行标准化,之所以要对数据进行标准化,是因为各种类别的数据间的度量不同,比如计算经济的指标,我们通常会选取地区GDP生产总值和第三产业产值在GDP中的比重,GDP产值以亿为单位,通常以千计或万计,而第三产业产值在GDP中的比重的取值范围在0~1之间,如何能够相提并论呢?能够因为前者的数据远远大于后者,而得出前者的指标更为重要的结论吗?显然是不行的,所以要进行主成分分析,首先要对数据进行标准化。

    (2)数据标准化的方法

    为什么要关心数据处理的方法呢?在实际操作中,笔者曾经遇到一个问题。笔者利用SPSS自带的数据标准化方法对数据进行了标准化处理,但在权重的计算过程中不断出现负值,后来笔者几次重新调整指标类别,终于得出了均为正值的权重。但笔者最终的目的是要进行耦合协调度,这时候出现了大量的负值,而耦合度及耦合协调度的取值范围应该在0~1之间,因此笔者开始从头探索出错的原因。终于,笔者找到了原因,那就是数据标准化的方法选取的不正确,因此笔者重新选择了极差法对数据重新进行标准化,并最终顺利得到了后续的结果。

    本文中笔者将先直接利用SPSS对数据进行标准化,进行主成分分析,并计算权重。随后再利用极差法对数据进行标准化并进行主成分分析,计算权重。

    在这里先列出极差法数据标准化的方法:

    首先要区分指标的正负向,即指标数值越大对主体产生的结果是越好还是越坏。

    a3318c941136e31422f9e0be7c9e8802.gif

    SPSS主成分分析|指标权重值计算真的不难!(上)s1.png (2.66 KB, 下载次数: 0)

    2020-7-19 11:42 上传

    如上图,城市绿地面积越大对城市环境越好,而工业废气排放量越大,对城市环境越坏,因此城市绿地面积为正向指标,而工业废气排放量为负向指标。

    2. SPSS数据标准化

    (1)数据选取

    我们选择广东省2016年21个市级行政区域的五项指标数据,如下图所示:

    a3318c941136e31422f9e0be7c9e8802.gif

    SPSS主成分分析|指标权重值计算真的不难!(上)s2.png (13.87 KB, 下载次数: 0)

    2020-7-19 11:42 上传

    (2)SPSS中的数据标准化

    首先将数据直接粘贴到SPSS数据视图中:

    a3318c941136e31422f9e0be7c9e8802.gif

    SPSS主成分分析|指标权重值计算真的不难!(上)s3.png (10.46 KB, 下载次数: 0)

    2020-7-19 11:42 上传

    发现表头那里是自动生成的标号,在“变量视图”中进行修改:

    a3318c941136e31422f9e0be7c9e8802.gif

    SPSS主成分分析|指标权重值计算真的不难!(上)s4.png (9.31 KB, 下载次数: 0)

    2020-7-19 11:42 上传

    这时候在数据视图可以看到表头已经修改:

    a3318c941136e31422f9e0be7c9e8802.gif

    SPSS主成分分析|指标权重值计算真的不难!(上)s5.png (12.22 KB, 下载次数: 0)

    2020-7-19 11:42 上传

    这时候开始进行数据标准化处理,也很简单,点击【分析】——【描述统计】——【描述】

    a3318c941136e31422f9e0be7c9e8802.gif

    SPSS主成分分析|指标权重值计算真的不难!(上)s6.jpeg (55.62 KB, 下载次数: 0)

    2020-7-19 11:42 上传

    将选中数据放入右侧“变量”,将左下角“将标准化得分另存为变量(Z)”,这一步一定不能缺少,否则无法在变量视图中展现标准化的数据

    a3318c941136e31422f9e0be7c9e8802.gif

    SPSS主成分分析|指标权重值计算真的不难!(上)s7.jpeg (25.17 KB, 下载次数: 0)

    2020-7-19 11:42 上传

    直接点击确定,不用管输入的内容,直接看回“数据视图”,发现新增加了五列数,这些就是用SPSS标准化处理后得到的数据。

    a3318c941136e31422f9e0be7c9e8802.gif

    SPSS主成分分析|指标权重值计算真的不难!(上)s8.jpeg (109.87 KB, 下载次数: 0)

    2020-7-19 11:42 上传

    (3)主成分分析

    首先什么是主成分分析?如何进行主成分分析?由于数据之间可能会具有相关性,即可能表达的是同样的含义,因此需要的对这些相关性的数据进行降维处理,用较少的变量去解释原来资料中的大部分变量,将我们手中许多相关性很高的变量转化成彼此相互独立或不相关的变量。通常是选出比原始变量个数少,能解释大部分资料中变量的几个新变量,并用以解释资料的综合性指标。简单来说就是,把给定的一组相关变量通过线性变换转成另一组不相关的变量,这些新的变量按照方差依次递减的顺序排列。利用SPSS极大的简化了以上过程:

    点击【分析】——【降维】——【因子分析】

    a3318c941136e31422f9e0be7c9e8802.gif

    SPSS主成分分析|指标权重值计算真的不难!(上)s9.jpeg (53.47 KB, 下载次数: 0)

    2020-7-19 11:42 上传

    将刚才标准化得到的数据项添加到“变量中”:

    a3318c941136e31422f9e0be7c9e8802.gif

    SPSS主成分分析|指标权重值计算真的不难!(上)s10.jpeg (35.19 KB, 下载次数: 0)

    2020-7-19 11:42 上传

    接下来,点击:【描述】——选中“原始分析结果”,“系数”,“KMO和Bartlett球形度检验”(用来检测是否适合使用主成分分析)

    a3318c941136e31422f9e0be7c9e8802.gif

    SPSS主成分分析|指标权重值计算真的不难!(上)s11.jpeg (41.87 KB, 下载次数: 0)

    2020-7-19 11:42 上传

    点击:【抽取】——【主成分分析】,其他选项默认

    a3318c941136e31422f9e0be7c9e8802.gif

    SPSS主成分分析|指标权重值计算真的不难!(上)s12.jpeg (30.22 KB, 下载次数: 0)

    2020-7-19 11:42 上传

    点击:【旋转】——选择“最大方差法”,“旋转解”(也可以选择无,在某些情况下数据会出现异常结果,这时会需要进行矩阵旋转)

    a3318c941136e31422f9e0be7c9e8802.gif

    SPSS主成分分析|指标权重值计算真的不难!(上)s13.jpeg (39.35 KB, 下载次数: 0)

    2020-7-19 11:42 上传

    点击:【得分】,选择“显示因子得分系数矩阵”(对于权重计算来说这必不可少)

    a3318c941136e31422f9e0be7c9e8802.gif

    SPSS主成分分析|指标权重值计算真的不难!(上)s14.jpeg (37.39 KB, 下载次数: 0)

    2020-7-19 11:42 上传

    点击:【选项】,其他选项可默认

    a3318c941136e31422f9e0be7c9e8802.gif

    SPSS主成分分析|指标权重值计算真的不难!(上)s15.jpeg (41.16 KB, 下载次数: 0)

    2020-7-19 11:42 上传

    当一切设置完毕之后,点击“确定”,就可以得到主成分分析结果了。

    我们主要关注【解释的总方差】和【成分矩阵】,这也是后面计算权重所不可缺少的。通常解释的总方差需要超过80%,说明提取的两个总方差对总体方差的贡献率高。从笔者分析的结果来说,好像并不适合进行主成分分析。这其实是由于数据标准化选择不可造成的,有的情况下权重计算还可以得出负值,这就是为什么要选择数据标准化的方法,而不能够只依靠SPSS中的数据标准化。相信这也困惑了很多的朋友,怀疑自己选取指标体系的合理性,在后面笔者使用极差法对数据进行标准化处理后,解释的总方差接近95%。

    a3318c941136e31422f9e0be7c9e8802.gif

    SPSS主成分分析|指标权重值计算真的不难!(上)s16.jpeg (48.06 KB, 下载次数: 0)

    2020-7-19 11:42 上传

    成分矩阵在后面全之后结果的计算中,是不可或缺的。

    a3318c941136e31422f9e0be7c9e8802.gif

    SPSS主成分分析|指标权重值计算真的不难!(上)s17.png (51.69 KB, 下载次数: 0)

    2020-7-19 11:42 上传

    由于篇幅的原因,接下来利用极差法对数据进行标准化以及权重的计算将放到明日首条进行。后面在得出指标权重后,笔者还将分享 如何进行多个指标系统之间耦合度及耦合协调度的方法,相信这也曾经难倒了不少朋友,笔者希望能为大家解决一些障碍,降低各位的时间成本。请大家蹲好明日首条内容哦~

    作者:fltenwall

    来源:CSDN

    本文为转载分享,如有侵权请联系后台删除直播主题:你说,他说,我说,权重怎么定?

    权重如何界定?以外卖,直播推荐为例主观赋权法和客观赋权法哪个更好用?案例演绎权重综合评价的3大经典方法Q&A环节与权重入门练习题直播时间:5月16日 明晚19:00

    展开全文
  • 一 指标权重计算确定的困惑相信很多写过或者正在写指标处理类论文的朋友都曾对如何计算指标权重充满困惑,...用SPSS进行主成分分析之后又要如何得到最终的权重呢?接下来笔者将以一个实际的案例,带领大家一步步从SP...
  • 主成分分析(Principal Component Analysis,PCA), 将多个变量通过线性变换以选出较少个数重要变量的一种多元统计分析方法。 在实际课题中,为了全面分析问题,往往提出很多与此有关的变量(或因素),因为每个...
  • 主成分分析确定指标权重的问题关于主成分分析确定指标权重的问题, 在余凯《基于主成分分析的灰色预测方法的房地产预警体系研究》 中,通过SPASS做主成分分析,并由特征值和特征向量,写出了综合得分表达式, 但是...
  • 1、将数据导入spss,并定义变量,将铁路运输业职工人数(人)、城市公共交通业职工人数(人)、邮政业职工人数(人)、电信和其他信息传输服务业职工人数(人)、客运量(万人)、接待入境旅游人数(万人次)、普通高校师生比(%...
  • 主成分分析法确定权重

    千次阅读 2021-08-13 21:15:42
    网上很多教程都是用spss计算权重,这里主要讲利用python通过主成分分析法确定权重主成分分析法概述 主成分分析法是一种线性的降维算法,通过将N维特征进行正交变换,得到相互独立的k维(k<N)数据,通过分析得出...
  • 上节回顾爱数据-橙子:SPSS主成分分析 | 指标权重值计算真的不难!(上)​zhuanlan.zhihu.com在昨日中(点击复习),我们利用SPSS中的数据标准化方法及主成分分析法,得出了“解释的总方差”和“成分矩阵”(如下...
  • 应用主成分分析法求指标权重 目录前言一、主成分分析法简单介绍二、如何使用主成分分析法求指标权重?三、源代码四、案例分析五,总结 前言 本文章提供了利用主成分分析法求指标权重的源程序以及一个小小的案例...
  • 主成分分析的方法来计算权重很简单,这是我第一次这么详细的看到相关介绍,现记录如下:主成分分析的方法来计算权重,首先就是先用贡献率确定各成分权重,然后用因子载荷确定各指标权重。下面逐一介绍。(用SPSS来做...
  • 确定权重的方法-主成分分析

    千次阅读 2021-02-16 18:21:29
    权重的确定方法有很多,这里我们学习用主成分分析确定权重。 一、主成分基本思想: 图1 主成分基本思想的问与答 二、利用主成分确定权重 如何利用主成分分析法确定指标权重呢?现举例说明。 假设...
  • 主成分分析及MATLAB和SPSS求解整理

    千次阅读 2020-09-23 21:37:19
    主成分分析方法及MATLA和SPSS求解整理 为什么要用? 因为在数据建模时多个变量之间往往会有一定的相关性,会显著增加问题分析的复杂性,有必要采取将多个变量综合为少数有代表性的变量,这些变量能够代表原始数据的...
  • 经典主成分分析法研究的只是由样本和样本指标所组成的截面数据,未加入时间序列,但实证研究中往往需要使用多年的面板数据进行研究,若每张截面一次研究无法及逆行时间上的纵向对比,为克服系统分析的统一性、整体性...
  • 主成分分析(PCA)python实现(含数据集),结构清晰,适合初学者
  • 分析”—“降维”—“因子分析”,将我们需要的六个变量拖拽到“变量”框中,然后其它保持默认【保持默认即不旋转,是主成份分析;如果进行旋转,则为因子分析】,点击确定,得到如下图: 1、下图表示了主成份对...
  • 运用SPSS进行PCA主成分分析(因子分析)

    万次阅读 多人点赞 2020-03-10 20:37:55
    PCA主成分分析是以降维方式提取主成分,提取出的主成分是原始变量的综合考量,可简化数据的复杂度,便于后期处理。本文记录了如何利用SPSS中自带的因子分析进行主成分分析。以及如何计算权重
  • 评价因素包括评分,价格,评论人数,手机内存大小,手机屏幕等因素在网站上爬取相关数据,通过SPSS数据处理软件,先对数据进行处理,在挖掘分析,对手机相关指标进行描述统计,主成分分析,聚类分析,得到手机的影响...
  • 8、spss做因子分析及主成分分析

    万次阅读 2015-04-15 15:34:21
    在之前关于相关的内容里,我们就说过,做相关,回归等分析的时候,消除多重共线性是一个很复杂很复杂的问题,一次数据分析的变量多达三四十个是很正常的情况,这个时候调整变量的效果往往微乎其微,因此就需要用到一...
  • 下面,以“提升商品详情页”UV为例,按分析步骤应用主成分分析法。注:本文所有数据为编造的虚假数据,仅为数据分析所用,不具有任何应用价值。目标提升商品详情页UV为商品展示提供依据提升商品销量增加商城平台收益...
  • 主成分分析(Principal Component Analysis,PCA),最早是由K·皮尔森(Karl Pearson)对非随机变量引入的一种统计方法,尔后H.霍特林将此方法推广到随机向量的情形。主成分是指通过正交变换将一组可能存在相关性的变量...
  • 确定权重方法之一:主成分分析

    千次阅读 2020-12-19 23:42:32
    什么是权重呢?所谓权重,是指某指标在...一、主成分基本思想:图1 主成分基本思想的问与答二、利用主成分确定权重如何利用主成分分析法确定指标权重呢?现举例说明。假设我们对反映某卖场表现的4项指标(实体店、...
  • 满意答案wxf01fxw2015.09.14采纳率:42%等级:8已帮助:3512人在SPSS中,主成分分析是通过设置因子分析中的抽取方法实现的,如果设置的抽取方法是主成分,那么计算的就是主成分得分,另外,因子分析和主成分分析尽管...
  • 掌握主成分分析的使用方法,提取主成分,计算主成分得分及综合得分。 实验过程 一、标准化数据 如图是局部标准化数据 二、提取主成分 操作过程 结果分析: 一、标准化数据 二、提取主成分 利用spss【分析-...
  • 主成分分析(Principal Component Analysis,PCA),最早是由K·皮尔森(Karl Pearson)对非随机变量引入的一种统计方法,尔后H.霍特林将此方法推广到随机向量的情形。主成分是指通过正交变换将一组可能存在相关性的...
  • 权重确定方法之主成分分析

    万次阅读 2014-11-07 15:28:12
    什么是权重呢?所谓权重,是指某指标在整体评价中的相对重要程度。权重越大则该指标的重要性越高,对整体的影响就越高。 权重要满足两个条件:每个...权重的确定方法有很多,这里我们学习用主成分分析确定权重
  • 可以利用SPSS的因子分析方法来确定权重。主要步骤是:(1)首先将数据标准化,这是考虑到不同数据间的量纲不一致,因而必须要无量纲化。(2)对标准化后的数据进行因子分析(主成分方法),使用方差最大化旋转。(3)写出主...
  • 您好,我在看您的excel熵值法计算权重_SPSS主成分分析这篇文章时有个疑问,文中出现的主成分的特征根值是如何计算出来的,为什么我在计算时没有这两个值呢?就是图片上这个红色框框的值,如何计算得出的呢?
  • 利用PCA(主成分分析法)实现鸢尾花数据集的分类 依赖库 sklearn、matplotlib 安装方法 在终端输入 pip install sklearn pip install matplotlib 以下为完整代码及注释 import matplotlib.pyplot as plt #加载...

空空如也

空空如也

1 2 3 4 5 ... 18
收藏数 341
精华内容 136
关键字:

spss主成分分析权重