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怎样用做Eviews主成分分析因子分析 wzjdory|2016-12-18 |举报 专业文档 专业文档是百度文库认证用户/机构上传的专业性文档,文库VIP用户或购买专业文档下载特权礼包的

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如题,最近需要用主成分分析因子分析作篇小论文,周围人几乎全用的是spss,而且在eviews的参考书上也没见到这两种方法的操作步骤,不知eviews能不能做啊,麻烦大虾给解释

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简介:《计量经济分析方法与建模:EViews应用及实例》是2009年5月1日清华大学出版社出版的图书,作者是高铁梅。内

主成分分析就是将多项指标转化为少数几项综合指标,用综合指标来解释多变量的方差-协方差结构。综合指标即为主成分。所得出的少数几个主成分,要尽可能多地保留原始变量的信息,且彼此不相关。因子分析是研究如何以最少的信息丢失,将众多原始变量浓缩成少数几个因子变量,以及如何使因子变量具有较强的可解释性的一种多元统计分析方法。聚类分析是依据实验数据本身所具有的定性或定量的特征来对大量的数据进行分组归类以了解数据集的内在结构,并且对每一个数据集进行描述的过程。其主要依据是聚到同一个数据集中的样本应该彼此相似,而属于不同组的样本应该足够不相似。三种分析方法既有区别也有联系,本文力图将三者的异同进行比较,并举例说明三者在实际应用中的联系,以期为更好地利用这些高级统计方法为研究所用有所裨益。二、基本思想的异同(一)共同点主成分分析法因子分析法都是用少数的几个变量(因子)来综合反映原始变量(因子)的主要信息,变量虽然较原始变量少,但所包含的信息量却占原始信息的85%以上,所以即使用少数的几个新变量,可信度也很高,也可以有效地解释问题。并且新的变量彼此间互不相关,消除了多重共线性。这两种分析法得出的新变量,并

1第十三章主成分分析因子分析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

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