信息分析方法——因子分析

科技創(chuàng )新信息分析方法-因子分析徐姣姣1陳波2高慶寧1(1安徽大學(xué)管理學(xué)院 安徽合肥230601 2合肥工業(yè)大學(xué)生物與食品工程學(xué)院 安徽合肥230009)摘要:因子分析已經(jīng)為各個(gè)領(lǐng)域所廣泛應用,詳細介紹了因子分析的基本概念、原理和具體操作過(guò)程,以及對各種操作結果的分析,并指出了在因子分析過(guò)程中,最容易忽視的方面。關(guān)鍵詞:因子分析;公因子;因子旋轉中圖分類(lèi)號:F224.9文獻標識碼:A-.種事物總是有許多的特性,而人1因子分析的模型要判斷變量之間相關(guān)性是否達到們總是會(huì )根據自己的指標選擇-一個(gè)最要求,可以使用巴特利特球體檢驗或者適合的。那么,哪些因素起了主導作用假設有p個(gè)變量x.,"",x,用于KMO測度。巴特利特球形檢驗的統計呢?擁有許多變量的樣本雖然能夠提供對樣本進(jìn)行評價(jià),先對數據進(jìn)行標準化量是根據相關(guān)系數矩陣的行列式得到豐富的選擇,但是,變量間信息的高度處理 ,是均值為0,標準差為1。每個(gè)原的。 如果該值較大,各變量呈現較強的重疊會(huì )給統計分析帶來(lái)障礙。所以,人有變量用 m個(gè)因子f,f, .,.. 的線(xiàn)性線(xiàn)性 關(guān)系,認為相關(guān)系數不可能是單位們總是希望，樣本可以在保留原本信息組 合表示(m