因子分析与回归分析结合问题

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1、将一些指标运用因子分析法、缩减为有一定意义的综合指标，并赋值

2、然后对缩减后并赋值的综合指标做回归分析

这个方法不知可不可行，如果可行该如何对综合指标赋值

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关键词：因子分析 回归分析 500论坛币 因子分析法 0论坛币 因子分析 回归分析 结合

似乎可以，常用主成分分析将各指标缩减为有一定意义的综合指标，且他们不相关，并赋值，再做回归分析，从而解决了多重共线性问题

当变量较多时，常会先利用主成分分析法来缩减变量，然后再通过回归分析，分析各缩减后的变量对输出的影响。主成分分析法的思想是：变量较多时，大部分变量（80%）对输出影响很小，只有少数变量（20%）对输出有明显的影响，主成分分析就是通过对原变量的线形组合，来减少变量的个数；方法是利用试验得到的数据求出原变量构成的协方差矩阵，然后通过求协方差矩阵的特征值及相应的特征向量，来确定新变量的数目及其线形组合方式。具体实现方式，可以通过MatLab中的princomp或pcacov命令来实现，接下来就可以进行回归分析了。

似乎可以，常用主成分分析将各指标缩减为有一定意义的综合指标，且他们不相关，并赋值，再做回归分析，从而解决了多重共线性问题

我用主成试试，结果出来就给大家些鼓励。

结果有没有？我很想知道，因我也有一个类似的问题 ！！！

因子分析通过对诸多变量的相关性研究，可以用假想的少数几个变量来表示原来变量的主要信息。

因子分析和主成分分析的区别是因子分析中的因子一般能够找到实际的意义，而主成分分析的主成分综合性强，一般找不出实际的意义。

可以用spss软件做因子分析，在读入数据后，点击analysis-data reduction-factor,在这里就可以做因子分析了。

正在学习因子分析法  正好有用