eviews主成分分析和因子分析讲义

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在建立多元回归模型时，为了更准确地反映事物的特征，人们经常会在模型中包含较多相关解释变量，这不仅使得问题分析变得复杂，而且变量之间可能存在多重共线性，使得数据提供的信息发生重叠，甚至会抹杀事物的真正特征。为了解决这些问题，需要采用降维的思想，将所有指标的信息通过少数几个指标来反映，在低维空间将信息分解为互不相关的部分以获得更有意义的解释。本文介绍的主成分分析和因子分析可用于解决这类问题。
1    主成分分析

2    因子分析

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关键词：多元回归模型 主成分分析 多重共线性 主成分分 因子分析

求助大神：假设我有五家公司三年的的9个指标，以因子分析法列出了因子公式，算出了他们的每一年的P值。
但是怎么能算出他们三年的综合绩效，并且给他们排名呢？
是把三年综合绩效都相加吗？

一句两句说不清楚，系统的掌握的话，请看课件

百度上的高铁梅课件和这个一样吗

物超所值

这不就和网上的高铁梅课件一模一样么，浪费钱