主成分分析后，用主成分做多元现行分析，求原始值得相关系数问题

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R_mon_final1.xls (24 KB)

2016-4-18 15:06:32 上传

请把文件另存为csv文件
主要目的是，求ZKR与其他几个数据之间的多元线性关系
x<-read.csv("R_mon_final1.csv",header=T,sep=",")
x.pr<-princomp(~CPIR+GYLJ+GDTZ+FDC+SHXFLJ+JCK+KCKLJ+HYL+HYLLJ+GLHY+GLHYLJ+PMI_R+CZ+CZLJ+M2+M1,data=x,cor=T)
summary(x.pr,loadings=TRUE)#找出所有变量之间的关系，获得主成分概况
#对主成分做回归分析
pre=predict(x.pr)
x$Z1=pre[,1]
x$Z2=pre[,2]
x$Z3=pre[,3]
x$Z4=pre[,4]
x$Z5=pre[,5]
x$Z6=pre[,6]
x$Z7=pre[,7]
lm.sol=lm(ZKR~Z1+Z2+Z3+Z4+Z5+Z6+Z7,data=x)
summary(lm.sol)
#Z4，Z5,Z7与ZKR的相关性较低，去除
lm.sol=lm(ZKR~Z1+Z2+Z3+Z6,data=x)
summary(lm.sol)
#找出最终的系数
beta=coef(lm.sol)#主成分的系数
A=loadings(x.pr)#主成分与各变量之间的关系
X.bar=x.pr$center#标准化时的中心值
X.sd=x.pr$scale#标准化时的方差
#关键是，这一步对吗？#关键是，这一步对吗？#关键是，这一步对吗？
coef=(beta[2]*A[,1]+beta[3]*A[,2]+beta[4]*A[,3]+beta[5]*A[,6])/X.sd
#关键是，这一步对吗？#关键是，这一步对吗？#关键是，这一步对吗？
beta0=beta[1]-sum(X.bar*coef)
c(beta0,coef) #这是实际的系数吗？


如何带入进行验算？，非常感谢

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关键词：主成分分析 相关系数 主成分 线性关系 性关系

哪位大神帮帮忙，拜托拜托，求出原始的实际数据后，如何画拟合曲线？

之前有个帖子讲过如何求，但是因为离开学校太久了，什么特征值都忘记了，求大神们指点

求救求救，有神吗？

答案在这儿，明天验算一下。

还得研究如何画原始数据得到的拟合曲线，这个应该简单点吧。

进行验算
#进行验算
x1<-read.csv("R_mon_final1.csv",header=T,sep=",")
Mtr_x<-as.matrix(x1[,-1])
lm_ZKR<-Mtr_x%*%coef + beta0

答案是：
[1,]  -45.04046
[2,]  -40.99504
[3,]  -81.49026
[4,]  -89.34061
[5,]  -76.77624
[6,]  -91.25612
[7,]  -82.68502
[8,] -127.78570
[9,] -153.36960
[10,] -100.70537
[11,] -119.28412
[12,] -103.11603
[13,]  -84.61337
[14,]  -84.74305
[15,]  -92.07408
[16,]  -92.04162
[17,]  -98.76406
[18,]  -77.71950
[19,]  -62.91335
[20,]  -61.15001
[21,]  -61.84735
[22,]  -63.64842
[23,]  -72.89045
[24,]  -40.98089
[25,]  -50.51999
[26,] -109.60241
[27,]  -34.53901
[28,]  -78.30246
[29,]  -80.44856
[30,]  -66.16390
[31,]  -44.93860
[32,]  -58.60507
[33,]  -61.70416
[34,]  -22.53547
[35,]  -33.38052

和实际的ZKR相差太远，哪儿出了问题？

高手们，拜托了

我去，这是人品有多差啊，连个回复的人都没有？