空间分析与建模-实验报告书

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1、空间分析与建模实验报告书专 业: 地理信息系统 班 级: 09地信 姓 名: 张 宇 晗 学 号: 098323115 实验地点: 7#201 任课教师: 单 勇 兵 科 文 学 院11学年12学年第1学期 空间分析与建模实验报告书专 业: 地理信息系统 班 级: 09地信 姓 名: 张 宇 晗 学 号: 098323115 实验地点: 7#201 任课教师: 单 勇 兵 实验题目: 统计分析-因子分析 实验环境: WINDOWS XP SPSS 实验目的: 通过本次实习,使学生熟悉主成分分析和因子分析的含义。掌握主成分分析及因子分析的计算方法。使用SPSS软件对示例数据完成因子分析,并对因子

2、分析的结果进行简单解释。实验内容:题目:主成分分析对于某区域地貌-水文系统,其57个流域盆地的九项地理要素:x1为流域盆地总高度(m)x2为流域盆地山口的海拔高度(m),x3为流域盆地周长(m),x4为河道总长度(km),x5为河道总数,x6为平均分叉率,x7为河谷最大坡度(度),x8为河源数及x9为流域盆地面积(km2)的原始数据如表2-14所示。表 某57个流域盆地地理要素数据实习基本要求:1 根据题目要求,结合课堂所讲的主成分分析的步骤,进行主成分分析并计算。2 能在SPSS中输入题目所述数据,并对数据进行因子分析,得到各个变量的因子载荷和因子得分。3 编写实习报告,报告中要求列出使用S

3、PSS进行因子分析的操作步骤,并附上每一步运行的主要结果。对最终的结果进行简单解释。实验方法和步骤:因子分析的步骤1选择分析的变量用定性分析和定量分析的方法选择变量,因子分析的前提条件是观测变量间有较强的相关性,因为如果变量之间无相关性或相关性较小的话,他们不会有共享因子,所以原始变量间应该有较强的相关性。2计算所选原始变量的相关系数矩阵相关系数矩阵描述了原始变量之间的相关关系。可以帮助判断原始变量之间是否存在相关关系,这对因子分析是非常重要的,因为如果所选变量之间无关系,做因子分析是不恰当的。并且相关系数矩阵是估计因子结构的基础。 3提取公共因子这一步要确定因子求解的方法和因子的个数。需要根

4、据研究者的设计方案或有关的经验或知识事先确定。因子个数的确定可以根据因子方差的大小。只取方差大于1(或特征值大于1)的那些因子,因为方差小于1的因子其贡献可能很小;按照因子的累计方差贡献率来确定,一般认为要达到60才能符合要求;4因子旋转 通过坐标变换使每个原始变量在尽可能少的因子之间有密切的关系,这样因子解的实际意义更容易解释,并为每个潜在因子赋予有实际意义的名字。5计算因子得分 求出各样本的因子得分,有了因子得分值,则可以在许多分析中使用这些因子,例如以因子的得分做聚类分析的变量,做回归分析中的回归因子。 实例因子分析的步骤对于某区域地貌-水文系统,其57个流域盆地的九项地理要素:x1为流

5、域盆地总高度(m)x2为流域盆地山口的海拔高度(m),x3为流域盆地周长(m),x4为河道总长度(km),x5为河道总数,x6为平均分叉率,x7为河谷最大坡度(度),x8为河源数及x9为流域盆地面积(km2)的原始数据如表所示。1、 根据图表在variable view输入变量X1x8,并根据其具体小数点填写图表中小数点位数,如图所示:2、 在data view中,根据图表逐个输入数据3、 在data view中,选择分析-降维-因子分析,弹出“因子分析”对话框选择变量x1-x8 4、 分别选择概述、抽取、旋转、得分和选项。弹出对话框,选择如图:5、 最后点击确定,生成结果实验结果及结论分析:实验结果如图所示:实验心得: 相对而言,本次试验的大部分时间在数据录入上,要求要有足够的耐心和细心才可以。通过本次实习,我熟悉主成分分析和因子分析的含义;掌握主成分分析及因子分析的计算方法;使用SPSS软件对示例数据完成因子分析,但是在对因子分析的结果进行简单解释方面还需多加练习。

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