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精益六西格玛黑带培训首要成本分析(principal components)

张驰专栏  |      2017-02-23 09:47:05
引言:精益六西格玛黑带培训首要成本分析(principal components)
精益六西格玛黑带培训首要成本分析(principal components)

一、使用该命令可以帮助理解数据结构或构成少数不相关量。

二、对话框内容。
1、variables:输入需包含在分析中的变量栏。
2、Number of components to compute:输入需提取的主要成分数量,如未指定成分数量且有P个变量被选择,则P个主要成分将被提取,如P过大,则只需排在前面几个。
3、Type of metrix
A、correlation:用相关矩阵计算主要成分。如果需将变量标准化,需使用相关矩阵。
B、Covariance:用协方差矩阵计算主要成分。如不需对变量进行标准化。

三、主要成分分析例
某人口学家记录了14个地区的人口状况,项目包括总人口、受教育水平中值、总工作人数、工作于健康服务社区的人数及家庭数量中值,数据如下表,他想确认数据结构而进行了首要成分分析,因为测量尺度差异,他使用相关矩阵来将数据进行标准化处理。


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2.18
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1.91
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2.62
1.72
3.02
2.22
2.36
1.97
1.85
2.01
1.82
1.80
4.25
2.64
3.17
 
主要成分分析流程如下:

1、选择“stat>multivate>principal components”
2、在出现的对话框输入下图所示信息。
 
3、点击“groups”按钮,在出现的对话框选择下图所示信息。
 
4、minitab任务视窗输出如下图:
 
5、minitab图形视窗输出如下图
 
6、结果分析
从输出可以看出,第一个主要成分变差为3.0289,占总变差的60.6%,对主要成分的解释是主观的,但可看出明显的模式,可以将主要成分解释为总人口、受教育水平、工作人数和在健康服务社区工作的人数等,因为这些项目的符号相同且值都不接近0.第2个主要成分的变差为1.29111,占数据总编差的25.8%,该值是用PC2中所列的系数从原始数据计算而来,成分可以解释为受教育水平和家庭值得水平对比。前两个主要成分代表了总变差的86.4%,前三个主要成分代表了总变差的97.8%,因此,绝大多数数据结构可被2-3个主要成分来解释,其余成分占变差的很小一部分比例,因此是不重要的。从特征值图上可以得出类似的结论。
 

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