主成分分析原始变量的选择

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主成分分析是一种降维方法，将用于说明同一个问题的多个变量减少为几个代理变量。

这就有个问题了。
比如，用于说明农业可持续发展这一问题，可以有好多变量。人均耕地面积、单位面积化肥量、单位面积产出、等等好多变量都可以说明农业的发展情况，并且这些变量有一个特点，就是数值越大，表明农业发展情况越好。说明农业发展问题的还有一个变量：自然灾害面积，自然灾害面积当然是越小越好。
这就有问题了，其他的变量都是越大越好，而自然灾害面积是越小越好。
在选择原始变量时，是不是要考虑原始变量的变化方向？不一致的话，能否用于主成分分析呢？

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关键词：主成分分析 主成分 人均耕地面积 可持续发展 自然灾害 农业发展 主成分分析法 spss主成分分析 逐步回归分析 多元回归分析 因子分析法 应用时间序列分析

主成分评价，如果要算综合得分，分值越大越好，因此需要正向化处理；如果主成分回归，因为不是要综合评价，只关注自变量对因变量的影响，则无须正向化。