主成分分析

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关键词：主成分分析 主成分

你这个四维数据经过主成分分析以后变成了4个主成分，相当于4个新变量，每个变量都是原来4个变量的线性组合。第一个主成分（新变量）的组合情况的系数见Comp1，（0.49*x1+0.51*x2+0.48*x3+0.50*x4）,这个主成分包含了88%原来模型的解释方差（波动情况），也就是说，如果你只用一个主成分去代替原来的模型，那最后得出的结果会有12%的信息丢失。同理，第二个主成分的组合见Comp2，然后这个主成分包含了7%的方差，这两个主成分合在一起包含了96%的方差信息。

owenqi 发表于 2021-5-16 23:15
你这个四维数据经过主成分分析以后变成了4个主成分，相当于4个新变量，每个变量都是原来4个变量的线性组合 ...

学到了，感谢

楼主能分享一下 主成分分析 的stata命令么？在网上查了好多，但都写的不清楚。

毫分7 发表于 2021-6-24 10:47
楼主能分享一下 主成分分析 的stata命令么？在网上查了好多，但都写的不清楚。

可以看一下主成分分析步骤
https://bbs.pinggu.org/thread-10758541-1-1.html