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主成分分析可以把多个指标简化为少数几个综合指标,这些综合指标既能够反映原来多个指标的信息,彼此之间又紧密相关。
判断题
主成分分析可以把多个指标简化为少数几个综合指标,这些综合指标既能够反映原来多个指标的信息,彼此之间又紧密相关。
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判断题
主成分分析可以把多个指标简化为少数几个综合指标,这些综合指标既能够反映原来多个指标的信息,彼此之间又紧密相关。
答案
判断题
主成分分析:从多个数值变量(指标)之间的相互关系入手,利用降维的思想,将多个变量(指标)化为少数几个具有相关关系的综合变量(指标)的统计方法
答案
判断题
主成分分析中,计算贡献率和累计贡献率是为了确定主成分(即综合指标)的个数,并据此建立主成分方程。( )
答案
单选题
()是指将多个指标化为少数几个综合指标,而保持原指标大量信息的一种统计方法。
A.多元性回归模型 B.模糊综合评价法 C.计量经济学测评法 D.主成分分析法
答案
主观题
下列关于主成分分析和因子分析的描述中正确的是( )。: 主成分分析和因子分析的本质是一样的 主成分分析和因子分析都属于降维技术 原始变量间的相关性越强,主成分分析或者因子分析的效果越好 因子分析是把各变量表示成公共因子与特殊因子的线性组合,而主成分分析则是把主成分表示成各变量的线性组合 既可以对变量进行因子分析,也可以对样品进行因子分析
答案
判断题
在一次综合评价中,发现所选择的多项指标之间的相关程度都很低,因此适于使用主成分分析方法对总体进行综合评价。
答案
主观题
主成分分析是:
答案
判断题
主成分分析就是对多元数据结构进行简化处理的一种有效方法。
答案
单选题
主成分分析的步骤是()
A.中心化数据集-计算主成分矩阵-计算协方差矩阵-计算特征根-得到降维后的数据集 B.中心化数据集-计算协方差矩阵-计算特征根-计算主成分矩阵-得到降维后的数据集 C.计算协方差矩阵-计算主成分矩阵-计算特征根-中心化数据集-得到降维后的数据集 D.计算协方差矩阵-计算特征根-中心化数据集-计算主成分矩阵-得到降维后的数据集
答案
判断题
主成分分析和因子分析都是在多个原始变量中通过他们之间的内部相关性来获取新变量,达到既能减少分析指标个数,又能概括原始变量主要信息的目的
答案
热门试题
主成分分析的步骤顺序是。①确定主成分②求出协方差矩阵③对原来的指标进行标准化④求出协方差矩阵的特征根和特征向量()
选出主成分分析的步骤顺序:①确定主成分②求出相关系数矩阵③对原来的指标进行标准化④求出协方差矩阵的特征根和特征向量()
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