求stata主成分分析 如何选择主成分

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变量1 2 3 为一组，4 5 6为一组，7 8为一组，是否可以根据下述结果按照顺序进行predict，产生3个主成分呢？求高手解答pca的结果如下：
Principal components/correlation                  Number of obs    =     15408
Number of comp.  =         8
Trace            =         8
Rotation: (unrotated = principal)             Rho              =    1.0000

--------------------------------------------------------------------------
Component    Eigenvalue   Difference         Proportion   Cumulative
-------------+------------------------------------------------------------
Comp1       3.31992      1.59577             0.4150       0.4150
Comp2       1.72415      .258772             0.2155       0.6305
Comp3       1.46538      .833021             0.1832       0.8137
Comp4       .632357      .244513             0.0790       0.8927
Comp5       .387843     .0684939             0.0485       0.9412
Comp6        .31935      .192065             0.0399       0.9811
Comp7       .127285       .10357             0.0159       0.9970
Comp8       .023715            .                0.0030       1.0000
--------------------------------------------------------------------------

Principal components (eigenvectors)

----------------------------------------------------------------------------------------------
Variable     Comp1     Comp2     Comp3     Comp4     Comp5     Comp6     Comp7     Comp8
-------------+--------------------------------------------------------------------------------
变量1          0.3957    0.4041    0.3253   -0.1916   -0.0650    0.0694   -0.2077    0.6967
变量2         0.4019    0.3966    0.3294   -0.1518   -0.0108    0.0996   -0.1682   -0.7150
变量3         0.5056   -0.0620    0.0919    0.2446   -0.0455   -0.2096    0.7909    0.0256
变量4         -0.3825    0.3952    0.1705    0.0281    0.5387    0.4648    0.3998    0.0393
变量5         -0.2890    0.3186    0.3025    0.7578   -0.3001   -0.2047   -0.1313   -0.0003
变量6         0.3816   -0.3485   -0.0569    0.5045    0.1635    0.6215   -0.2475    0.0302
变量7         0.0222    0.4152   -0.6069   -0.0080   -0.5395    0.3766    0.1605   -0.0123
变量8         0.2243    0.3522   -0.5340    0.2254    0.5436   -0.3940   -0.1970    0.0109
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关键词：Stata 主成分分析 tata 主成分 Eigenvectors principal 如何

jwh1973 发表于 2015-4-14 11:45
变量1 2 3 为一组，4 5 6为一组，7 8为一组，是否可以根据下述结果按照顺序进行predict，产生3个主成分呢？ ...

predict得到的是载荷矩阵，不是主成分得分

hs4601 发表于 2015-4-14 23:42
predict得到的是载荷矩阵，不是主成分得分

那下一步应该怎么办才能取得三个新的变量？

jwh1973 发表于 2015-4-15 08:10
那下一步应该怎么办才能取得三个新的变量？

需要用到矩阵，将原始数据生成矩阵X，然后X左乘载荷矩阵U，可以得到主成分得分矩阵F，将F拆分成变量就是所求的主成分得分。

hs4601 发表于 2015-4-15 09:31
需要用到矩阵，将原始数据生成矩阵X，然后X左乘载荷矩阵U，可以得到主成分得分矩阵F，将F拆分成变量就是所 ...

虽然还是不太明白，但谢谢热心应助！

此处m=3，即三个主成分；mkmat x1 x2 x3 x4 x5 x6, mat(X)；mat F=X*U；svmat F。最后的得到的三个变量F1，F2，F3即为所求。

hs4601 发表于 2015-4-15 10:42
此处m=3，即三个主成分；mkmat x1 x2 x3 x4 x5 x6, mat(X)；mat F=X*U；svmat F。最后的得到的三个变量F1， ...

可否这样编写命令：
pca x1-x8
predict newx1-x3
mkmat x1 x2 x3 x4 x5 x6 x7 x8 , mat(X)
mat F=X*U
svmat F

pca命令后可以直接调用载荷矩阵，predict newx1-x3得到的是变量，不是矩阵，不能与矩阵相乘。 命令如下：
pca x1-x8
mat list e(L)
mat U=e(L)
mat list U
mkmat x1 x2 x3 x4 x5 x6 x7 x8 , mat(X)
mat F=X*U
svmat F
list F1 F2 F3 in 1/10

hs4601 发表于 2015-4-15 12:06
pca命令后可以直接调用载荷矩阵，predict newx1-x3得到的是变量，不是矩阵，不能与矩阵相乘。 命令如下：
...

执行到这个命令：mkmat x1 x2 x3 x4 x5 x6 x7 x8 , mat(X)

出现了错误指令：matsize too small to create a [20509,8] matrix

请问如何解决？谢谢

jwh1973 发表于 2015-4-15 15:10
执行到这个命令：mkmat x1 x2 x3 x4 x5 x6 x7 x8 , mat(X)

出现了错误指令：matsize too small to cre ...

set mem 1g //设置内存
set mat 5000 //设置矩阵的最大维数