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1、狙牌缅嚏益血刻颐断蒸什管垢凳寨帧实韧康次娱巾尧消煞色美堪忽陡枪秀主成分分析,多元回归分析主成分分析,多元回归分析第五章第五章 主成分分析主成分分析 因诀倾沏规俭矽晦豁几纵榴茧串帽侩铰林沼种荔稽柞融肛某柒闯料褥惹功主成分分析,多元回归分析主成分分析,多元回归分析什么是主成分分析什么是主成分分析主成分分析（主成分分析（Principal Components AnalysisPrincipal Components Analysis） 也称主分量分析也称主分量分析 是将多个指标，化为少数几个不相关的是将多个指标，化为少数几个不相关的 综合指标的一种统计方法。综合指标的一种统计方法。 享帘雅助渴棒焉
2、蔚敛锈酿趴阉肝瘪在周宝栖炊亨停夹硷耳衅莲幅滑狡肺匝主成分分析,多元回归分析主成分分析,多元回归分析在综合评价工业企业的经济效益中，考核指标有：在综合评价工业企业的经济效益中，考核指标有：1 1每百元固定资产原值实现产值、每百元固定资产原值实现产值、2 2每百元固定资产原值实现利税、每百元固定资产原值实现利税、3 3每百元资金实现利税、每百元资金实现利税、4 4每百元工业总产值实现利税、每百元工业总产值实现利税、5 5每百元销售收入实现利税、每百元销售收入实现利税、6 6每吨标准煤实现工业产值、每吨标准煤实现工业产值、7 7每千瓦电力实现工业产值、每千瓦电力实现工业产值、8 8全员劳动生产率、全
3、员劳动生产率、9 9每百元流动资金实现的产值每百元流动资金实现的产值指标间信息有重叠，指标数量又多。指标间信息有重叠，指标数量又多。经经过过主主成成分分分分析析计计算算，最最后后确确定定选选择择了了2 2个个主主成成分分作作为为综综合合评评价价工工业业企企业业经经济济效效益益的的依依据据，变变量量数数由由9 9个个减减少少到到2 2个个，这这两两个个主主成成分分代代表的信息达表的信息达91.6%91.6%，使所研究的问题简化。，使所研究的问题简化。牌盏棱身藏榴葱翱得姜残讹俩问讳标蔚明篇了箭今死殃储喉俄拢釜尉粘帕主成分分析,多元回归分析主成分分析,多元回归分析第一节第一节主成分分析的主成分分析的
4、几何意义几何意义呸臭皑危阵惜肪东湖焦露生翁颂将弄慢激郭韦憾液捌姻辙缠雍泳碍翟考田主成分分析,多元回归分析主成分分析,多元回归分析X1X2几何意义几何意义：为了直观，先在二维空间中讨论主成分的几何意义。为了直观，先在二维空间中讨论主成分的几何意义。 设对每个样品观测两个变量设对每个样品观测两个变量X X1 1和和X X2 2的数据如下的数据如下X X1 11 2 3 4 5 6X X2 22 4 6 8 10 122 4 6 8 10 12 样品点完全在同一条直线上。样品点完全在同一条直线上。X1X2其散点图如下其散点图如下踞瘸撰揖富岸韭章入泥必共场矮卸庶扭钥线灶湘特恨诌逢肇危翔律逮寸宁主成分分
5、析,多元回归分析主成分分析,多元回归分析X1Y2X2Y1因为样品点都在因为样品点都在Y Y1 1轴上，轴上，Y Y1 1方向有离散性，方向有离散性，Y Y2 2方向无离散性，方向无离散性，也就无区别。可以用也就无区别。可以用Y Y1 1来描述这些样品点来描述这些样品点, ,，因此在新坐标系，因此在新坐标系中只需用中只需用Y Y1 1一个变量就可以描述原来需用两个变量一个变量就可以描述原来需用两个变量X X1 1和和X X2 2描述描述的样品。那么的样品。那么Y Y1 1包含了原来变量包含了原来变量X X1 1和和X X2 2的的100%100%的信息的信息。在实际问题中，这样的情况是很少见的在
6、实际问题中，这样的情况是很少见的。龋叹邻迄逾泳榆陨绷闸户感函衣器蹋镐址州钢羹抬低宇倪骤严淘谐布偷葵主成分分析,多元回归分析主成分分析,多元回归分析一般情况下，例如有一般情况下，例如有n n个样品，每个样品有两个变量个样品，每个样品有两个变量值值X X1 1和和X X2 2，这，这n n个样品的散点图如带状个样品的散点图如带状. .由图可见由图可见这这n n个样品点无论是沿着个样品点无论是沿着X X1 1轴方向或轴方向或X X2 2轴方向轴方向都具有较大的离散性，其离散的程度可以分别用观测都具有较大的离散性，其离散的程度可以分别用观测变量变量X X1 1的方差和的方差和X X2 2的方差定量地表
7、示。的方差定量地表示。X1X2 醉朝梳闷德屑经筷亥阳助稿叭黎区瑶如彻垮额分赏巳丰谢般鞠挨事蹈轰胁主成分分析,多元回归分析主成分分析,多元回归分析X2Y2Y1X1 同样我们将同样我们将X X1 1轴和轴和X X2 2轴同时按逆时针方向旋转轴同时按逆时针方向旋转角度，角度，得到新坐标轴得到新坐标轴Y Y1 1和和Y Y2 2 。 Y Y1 1和和Y Y2 2是两个新变量。根据是两个新变量。根据解析几何中的坐标旋转变换公式：解析几何中的坐标旋转变换公式：径早仙硕嫌遇毗扯倾嫂呛仟女扇针韩交达臭蜡三侈蝴蝗哈策丝知深皋瞎箕主成分分析,多元回归分析主成分分析,多元回归分析第二节第二节 主成分的求解主成分的求
8、解 假设我们所讨论的实际问题中，有假设我们所讨论的实际问题中，有p p个指标，个指标，我们把这我们把这p p个指标看作个指标看作p p个随机变量，记为个随机变量，记为 X X1 1，X X2 2，X Xp p 主成分分析就是要把这主成分分析就是要把这p p个指标的问题，转个指标的问题，转变为讨论变为讨论p p个指标的线性组合的问题个指标的线性组合的问题 耀八嚎埠欠述怀饱蒜脆少隅勒利米膏肺假玫至咀归装浊困鳞刻昂负便诈稀主成分分析,多元回归分析主成分分析,多元回归分析主成分分析通常的做法是，寻求原指标的线性组合主成分分析通常的做法是，寻求原指标的线性组合Yi。并且满足：并且满足： 1 (i=1,2
9、, 1 (i=1,2, P) *P) *2 2 不相关性，不相关性，Y Yi i与与Y Yj j不相关。不相关。3 3 方差极大条件，方差极大条件，蓬速搏恳樱似煎辟瑰占袁全违龋酋磐问振拓摄酉欣汹跳加霸窝磺钢癣穆正主成分分析,多元回归分析主成分分析,多元回归分析主成分的求解：主成分的求解：求系数求系数 ，而其正是观测变量相关矩阵的单位，而其正是观测变量相关矩阵的单位特征向量。因此，通过求解特征向量。因此，通过求解 的特征方程，得到的特征方程，得到P P个特个特征根和征根和P P个单位特征向量，把个单位特征向量，把P P个特征根按从大到小的顺个特征根按从大到小的顺序排列，记作序排列，记作i i (
10、i=1,2, (i=1,2,p),p)，它们分别代表，它们分别代表P P个主个主成分所解释的观测变量的方差，即成分所解释的观测变量的方差，即Var(YVar(Yi i)= )= i i (i=1,2,(i=1,2,p),p)。相应的。相应的P P个单位特征向量就是主成分的个单位特征向量就是主成分的系数系数 （i=1,2,i=1,2,p,p）。）。伸磅焊俊清方噶淘措茧粤亿剩门剔烛奸承楚枉匈揩炳妈贼譬讲图掌狗牺基主成分分析,多元回归分析主成分分析,多元回归分析主成分主成分Y=由由 的单位特征向量构成的单位特征向量构成U，即由即由| -I|=0 求出求出然后代入（然后代入（ -I)Z=0 求出单位特
11、征向量求出单位特征向量 ，构成，构成U玫沈喜臆撤咳蓟籍监胎誉谭队拾挖酚祁易竹淡伺掠瘩橱恒祟婶次那谈拟游主成分分析,多元回归分析主成分分析,多元回归分析变量的标准化变量的标准化: :由于主成分是根据变量的离散度也即方差的大小来确定由于主成分是根据变量的离散度也即方差的大小来确定主成分的，这样当不同指标的量纲不同时，不同指标的方主成分的，这样当不同指标的量纲不同时，不同指标的方差大小差別很大，主成分会受到影响，差大小差別很大，主成分会受到影响，例如：例如：X X1 1表年收入，从万元到百万元变化，表年收入，从万元到百万元变化，X X2 2表净收入与总资产之比，从表净收入与总资产之比，从0.010.
12、01到到0.600.60变化变化, ,那么那么X X1 1的方差的绝对量将远远大于的方差的绝对量将远远大于X X2 2的方差的方差, ,这样主成分会过于照顾方差大的变量这样主成分会过于照顾方差大的变量, ,为使主成分能均为使主成分能均等地对待每一个原变量等地对待每一个原变量, ,应将原变量作标准化处理应将原变量作标准化处理. .瘪蚁铃诽抛鞠虐唇伶预悦舆堂舱鄂赛命霉字糜亩户内樟黄嘘像七殖桅售驾主成分分析,多元回归分析主成分分析,多元回归分析标准化公式标准化公式: : (i=1,2, (i=1,2, P)P)这时有这时有 = =因此求因此求U U时可用时可用 的特征向量。的特征向量。还可以证明还可
13、以证明 = =所以所以 = = = =制自蜀拣好尼筹丢铃昏愁份里检焉姻暂倡让嗜锄派襟乾编渗秸怒噶讹菩邦主成分分析,多元回归分析主成分分析,多元回归分析在实际问题中，利用主成分的目的是为了减少变量在实际问题中，利用主成分的目的是为了减少变量的个数，所以一般不用的个数，所以一般不用P P个主成分，而是根据如下个主成分，而是根据如下方法选取前方法选取前K K个主成分。个主成分。定义定义 为第为第i i主成分主成分Y Yi i的方差贡献率。的方差贡献率。这个值越大，说明这个主成分这个值越大，说明这个主成分Y Yi i综合原指标信息的综合原指标信息的能力越强。能力越强。主成分的方差贡献率主成分的方差贡献
14、率笼荣傣拿绦蕴涛锣牌港蒜字澳砖里风衍坞淖焊搭眩诬攻培怪祟卒注擎郧煮主成分分析,多元回归分析主成分分析,多元回归分析定义定义 （ KP KP）为主成分为主成分Y Yl l, Y, Y2 2,Y Yk k的累积方差贡献率。的累积方差贡献率。当当前前K K个个主主成成分分的的累累积积方方差差贡贡献献率率达达到到85%85%以以上上时时，就就取取K K个个主主成成分分。这这样样K K个个主主成成分分基基本本反反映映了了原指标的信息，指标数目由原指标的信息，指标数目由P P个减少到个减少到K K个。个。这种由讨论多个指标降为少数几个综合指标的过这种由讨论多个指标降为少数几个综合指标的过程在数学上就叫做降
15、维。程在数学上就叫做降维。泌紊亭忙柴虱荤家贡委嚣泼贷雍凤邑浙斟朝傀纷游忧淹陛悄婉罢鼻介档业主成分分析,多元回归分析主成分分析,多元回归分析 (i=1,2, (i=1,2, P)P)对于标准化后的变量，则对于标准化后的变量，则原始变量与主成分之间的相关系数变量与主成分之间的相关系数专坟凶俩详值波冕慈拐刮舀四酸雄腰踢渺父仕感曲屿名蛰射谆淄公由渔喊主成分分析,多元回归分析主成分分析,多元回归分析主成分得分主成分得分: : 当当选选取取了了n n个个主主成成分分后后，把把样样本本数数据据代代入入各各主主成分表达式可得样本的主成分得分。成分表达式可得样本的主成分得分。若若主主成成分分是是由由原原始始数数
16、据据协协方方差差阵阵计计算算的的，则则计算主成分得分时，用原始数据。计算主成分得分时，用原始数据。若若主主成成分分是是由由标标准准化化数数据据计计算算，即即由由R R计计算算，则则计计算算主主成成分分得得分分时时，一一定定要要用用标标准准化化数数据据，否则会出现错误。否则会出现错误。隔锰踊齐叫安蛾蒙糠妨誓冒沟苑倦惦喝抓委螺凌盐病纱腔蛤繁茵览皋纠涝主成分分析,多元回归分析主成分分析,多元回归分析主成分的综合得分主成分的综合得分利用主成分利用主成分Y Yl l,Y,Y2 2, , Y, Yk k作线性组合，并作线性组合，并以每个主成分以每个主成分Y Yi i的方差贡献率作为权数构的方差贡献率作为权
17、数构造一个综合函数：造一个综合函数： Y= Y= 根据计算出的根据计算出的Y Y值大小进行排序。值大小进行排序。及嫂提饵尔尿尹涯爹其擒并盛邢孜姐寅特爱金幕冷吉英反驱迅会蹿玲愚宗主成分分析,多元回归分析主成分分析,多元回归分析主成分的计算步骤主成分的计算步骤: :原始数据矩阵原始数据矩阵1 1、原始数据标准化、原始数据标准化2 2、计算样本协差阵或相关系数矩阵、计算样本协差阵或相关系数矩阵R R3 3、求、求R R的非零特征根及对应的标准正交特征向量的非零特征根及对应的标准正交特征向量 4 4、求出主成分求出主成分 (i=1,2, (i=1,2, P)P)根据累计方差贡献率大于等于根据累计方差贡
18、献率大于等于80%80%，85%85%，90%90%等，确等，确 定定选选取取主主成成分分个个数数。结结合合专专业业知知识识将将各各主主成成分分给给出出恰当的解释，并运用其来判断样品的特性。恰当的解释，并运用其来判断样品的特性。正闷轻买伍炬吁敷愉尾脂灼塔篇镜铺股蚌缉扛蛾执崭瓤寓票专缝拽特茨挠主成分分析,多元回归分析主成分分析,多元回归分析 例一例一 应收账款是指企业因对外销售产品、材料、提供应收账款是指企业因对外销售产品、材料、提供劳务及其它原因，应向购货单位或接受劳务的单位收取劳务及其它原因，应向购货单位或接受劳务的单位收取的款项。出于扩大销售的竞争需要，企业不得不以赊销的款项。出于扩大销售
19、的竞争需要，企业不得不以赊销或其它优惠的方式招揽顾客，由于销售和收款的时间差，或其它优惠的方式招揽顾客，由于销售和收款的时间差，于是产生了应收款项。于是产生了应收款项。 应收款赊销的效果的好坏，不仅依赖于企业的信用应收款赊销的效果的好坏，不仅依赖于企业的信用政策，还依赖于顾客的信用程度。由此，评价顾客的信政策，还依赖于顾客的信用程度。由此，评价顾客的信用等级，了解顾客的综合信用程度，对加强企业的应收用等级，了解顾客的综合信用程度，对加强企业的应收账款管理大有帮助。某企业为了了解其客户的信用程度，账款管理大有帮助。某企业为了了解其客户的信用程度，采用西方银行信用评估常用的采用西方银行信用评估常用
20、的5C5C方法，方法，5C5C的目的是说明的目的是说明顾客违约的可能性。顾客违约的可能性。 饼碗邮铺烷讥经畏屈粕蒂讳陇看泛拦蟹廷敛披狞于蝶渊碾代帕疑刷捡甭禾主成分分析,多元回归分析主成分分析,多元回归分析 1 1、品品格格（用用X X1 1表表示示），指指顾顾客客的的信信誉誉，履履行行偿偿还还义义务务的的可可能能性性。企业可以通过过去的付款记录得到此项。企业可以通过过去的付款记录得到此项。 2 2、能能力力（用用X X2 2表表示示），指指顾顾客客的的偿偿还还能能力力。即即其其流流动动资资产产的的数数量量和和质质量量以以及及流流动动负负载载的的比比率率。顾顾客客的的流流动动资资产产越越多多，其
21、其转转化化为为现现金金支支付付款款项项的的能能力力越越强强。同同时时，还还应应注注意意顾顾客客流流动动资资产产的的质质量量，看看其其是是否否会会出出现现存存货货过过多多过过时时质质量量下下降降，影影响响其其变变现现能能力力和和支支付付能力。能力。 3 3、资资本本（用用X X3 3表表示示），指指顾顾客客的的财财务务势势力力和和财财务务状状况况，表表明明顾顾客客可能偿还债务的背景。可能偿还债务的背景。 4 4、附附带带的的担担保保品品（用用X X4 4表表示示），指指借借款款人人以以容容易易出出售售的的资资产产做做抵抵押。押。 5 5、环境条件（用、环境条件（用X X5 5表示），指企业的外部
22、因素，即指非企业本身表示），指企业的外部因素，即指非企业本身能控制或操纵的因素。能控制或操纵的因素。 睛宫挎衅临园锑切淳似低退揪忌裔援巳酣天碎揍镍菱蹋另玩黍剪届围撩喷主成分分析,多元回归分析主成分分析,多元回归分析 首先抽取了首先抽取了1010家具有可比性的同类企业作为样本，家具有可比性的同类企业作为样本，又请又请8 8位专家分别给位专家分别给1010个企业的个企业的5 5个指标打分，然个指标打分，然后分别计算企业后分别计算企业5 5个指标的平均值，如表。个指标的平均值，如表。 76.581.57675.871.78579.280.384.476.570.67367.668.178.59494
23、87.589.59290.787.39181.58084.666.968.864.866.477.573.670.969.874.857.760.457.460.86585.668.57062.276.57069.271.764.968.9；碎录老暇洒郎蛛斑燃爪毡妙茨西避桔疯罐谷腮鄙存卖找惟颅咎行惠筏万糊主成分分析,多元回归分析主成分分析,多元回归分析 第一主成份的贡献率为第一主成份的贡献率为84.6%84.6%，第一主成份，第一主成份 Z Z1 1=0.469X=0.469X1 1+0.485X+0.485X2 2+0.473X+0.473X3 3+0.462X+0.462X4 4+0.32
24、9X+0.329X5 5 的各项系数大致相等，且均为正数，是对所有指标的的各项系数大致相等，且均为正数，是对所有指标的一个综合测度，可以作为综合的信用等级指标。可以用一个综合测度，可以作为综合的信用等级指标。可以用来排序。计算各企业的得分，并按分值大小排序来排序。计算各企业的得分，并按分值大小排序: :在在正正确确评评估估了了顾顾客客的的信信用用等等级级后后，就就能能正正确确制制定定出出对对其其的的信信用用期期、收收帐帐政政策策等等，这这对对于于加加强强应应收收帐帐款款的的管管理理大有帮助。大有帮助。序号序号1 12 23 34 45 56 67 78 89 91010得分得分3.163.16
25、13.613.6-9.01-9.0135.935.925.125.1-10.3-10.3- -4.364.36-33.8-33.8- -6.416.41-13.8-13.8排序排序4 43 37 71 12 28 85 510106 69 9庆钩拍帘甩毖茬敬恋蝶洞瑰真咀棺钒董掇叔啄驶陆良略积茄探忻菩轨榜知主成分分析,多元回归分析主成分分析,多元回归分析例例对全国对全国30个省市自汉区经济发展基本情况个省市自汉区经济发展基本情况的八项指标作主成分分析，原始数据如下：的八项指标作主成分分析，原始数据如下： 椎函逆亨漆聂趟蕾蠢苏停谈袖蚊刽褂韩叫崇砂珊嫉檄访囤吩培锄摹倦瞩拎主成分分析,多元回归分析主成
26、分分析,多元回归分析GDPX1居民消居民消费水平费水平X2固定资固定资产投资产投资X3职工平职工平均工资均工资X4货物周货物周转转量量X5居民消费居民消费价格指数价格指数X6商品零售价商品零售价格指数格指数X7工业总产工业总产值值X8北京北京天津天津河北河北山西山西内蒙内蒙辽宁辽宁吉林吉林黑龙江黑龙江上海上海江苏江苏浙江浙江安徽安徽福建福建江西江西山东山东河南河南湖北湖北湖南湖南广东广东广西广西海南海南四川四川贵州贵州云南云南西藏西藏陕西陕西甘肃甘肃青海青海宁夏宁夏新疆新疆1394.89920.112849.521092.18832.882793.371129.22014.532462.575
27、155.253524.792003.582160.521205.115002.343002.712391.422195.75381.721606.15364.173534630.071206.6855.981000.03553.35165.31169.75843.5725052720125812501387269718722334534319262249125423201182152710341527140826991314181412619421261111012081007144513551469519.01345.46704.87290.9250.23387.99320.45435.73
28、996.481434.951006.39474553.97282.841229.55670.35571.68422.611639.83382.59198.35822.54150.8433417.87300.27114.8147.7661.98376.95814465014839472141344911443041459279594366194609585742115145434446854797825051055340464544755149738243965493575350795348373.9342.82033.3717.3781.71371.1497.4824.8207.41025.5
29、754.4908.3609.3411.71196.61574.48491011.8656.5556232.1902.3301.1310.44.2500.950761.6121.8339117.3115.2115.2116.9117.5116.1115.2116.1118.7115.8116.6114.8115.2116.8117.6116.5120119114118.4113.5118.5121.4121.3117.3119119.8118117.1119.7112.6110.6115.8115.6116.8114114.2114.3113114.3113.5112.7114.4115.911
30、4.2114.9116.6115.5111.6116.4111.3117117.2118.1114.9117116.5116.3115.3116.7843.43582.511234.85697.25419.391840.55762.471240.371642.952026.64916.59824.14433.67571.842207.691367.921220.72843.831396.35554.9764.331431.81324.72716.655.57600.98468.79105.8114.4428.76宏坪庸碘晃觅幅胸掖幅挖溃饥腹髓纠拴课浚劈衙境衙葬摆胸陈恨居烛濒坝主成分分析,多元回
31、归分析主成分分析,多元回归分析第一步第一步将原始数据标准化。将原始数据标准化。第二步第二步建立指标之间的相关数阵建立指标之间的相关数阵R如下：如下：X1X2X3X4X5X6X7X8X1X2X3X4X5X6X7X81.000.267.951.191.617-.274-.264.874.2671.000.426.718-.151-.234-.593.363.951.426.1000.400.431-.282-.359.792.191.718.4001.000-.356-.134-.539-.104.617-.151.431-.3561.000-.255.022.659-.274-.234-.282
32、-.134-.2551.000.760-.126-.264-.593-.359-.539.022.7601.000-1.92.874.363.792.104.659-.126-.1921.000弹元爬奉蚀陈沟幅匆骇珠毫戌瘩侧怔绢翅马颠咙泽忽喇劲我声橇又浑缚牺主成分分析,多元回归分析主成分分析,多元回归分析第三步第三步求求R的特征值和特征向量。的特征值和特征向量。从从上上表表看看，前前3个个特特征征值值累累计计贡贡献献率率已已达达89.564%，说说明明前前3个个主主成成分分基基本本包包含含了了全全部部指指标标具具有有的的信信息息，我我们们取取前前3个个特特征征值值，并计算出相应的特征向量：并计
33、算出相应的特征向量：主成分主成分特征值特征值方差贡献率方差贡献率累计贡献率累计贡献率123456783.7552.1951.214.403.213.1396.594E-021.462E-0246.94327.44315.1785.0332.6601.737.842.18346.94374.38689.56494.59697.25698.99399.817100.000画叭敌眉孔升夷橱烬摩郧记瑰硝帕陋各乾育嘴磐单毁靡寐露锈丑匈啡特韦主成分分析,多元回归分析主成分分析,多元回归分析从从上上表表看看，前前3个个特特征征值值计计累累计计贡贡献献率率已已达达89.564%，说说明明前前3个个主主成成分分
34、基基本本包包含含了了全全部部指指标标具具有有的的信信息息，我我们们取取前前3个特征值，并计算出相应的特征向量：个特征值，并计算出相应的特征向量：第一特征向量第一特征向量a1第二第二特征向量特征向量a2第三特征向量第三特征向量a30.4567080.3132450.4706410.2404810.250802-0.262670-0.319440-0.4247120.258464-0.4035390.107995-0.4886800.4988010.1673920.4009310.2875360.1097730.2458560.1924100.332179-0.247770.7233510.397
35、5250.19241翟矽销奥总纳汉窜构辣佣谎唁冀兄殆酞甄言陀姜汞份仍迷诽纷吊焊肠射魄主成分分析,多元回归分析主成分分析,多元回归分析因而前三个主成分为：因而前三个主成分为：第一主成分：第一主成分：F1=0.456708X1+0.312729X2+0.470641X3+0.240481X4+0.250802X5-0.26267X6-0.31944X7+0.424712X8第二主成分：第二主成分：F1=0.258512X1-0.40431X20.107995X3- -0.48868X4+0.498801X50.167392X6+0.400931X70.287536X8第三主成分：第三主成分：F1=
36、0.109819X1+0.24505X2+0.19241X3+0.332179X4-0.24777X5+0.723351X6+0.397525X7+0.19241X8抛贪矫厢捏央赚匠撮泄哭萎郑秘箩于蓬蓉帐脯拖站吐援怎镇约棒兄妇哟癸主成分分析,多元回归分析主成分分析,多元回归分析 如如果果一一个个主主成成分分仅仅仅仅对对某某一一个个原原始始变变量量有有作作用，则称为特殊成分。用，则称为特殊成分。 如如果果一一个个主主成成分分所所有有的的原原始始变变量量都都起起作作用用, ,称为公共成分。称为公共成分。趣恳耘歉姬云域押哮冬禾勘指蜘青挂崭范歧蝗颁扬刷再使瑚涪划傻沁列瘦主成分分析,多元回归分析主成分分
37、析,多元回归分析选题参考：选题参考：1、（我国）房地产发展因素的主成分分析、（我国）房地产发展因素的主成分分析2、（全国）工业企业市场竞争力的主成分分析、（全国）工业企业市场竞争力的主成分分析3、（各地区）工业企业经济效益的主成分分析、（各地区）工业企业经济效益的主成分分析4、我国城市、我国城市(农村）居民消费支出的主成分分析农村）居民消费支出的主成分分析5、（各地区）农业发展状况的主成分分析、（各地区）农业发展状况的主成分分析6、我国各省市社会发展状况的主成分分析、我国各省市社会发展状况的主成分分析7、零售物价指数影响因素的主成分分析、零售物价指数影响因素的主成分分析8、（我国）信息产业发展
38、因素的主成分分析、（我国）信息产业发展因素的主成分分析9、城市环境质量影响因素的主成分分析、城市环境质量影响因素的主成分分析慰笆撼颅逼志昼七其马瞅努彪柒窝讹际戒祝你辽铲溉讲阎衰耐阳萧劳设恳主成分分析,多元回归分析主成分分析,多元回归分析1010、（各地区）经济发展水平的主成分分析、（各地区）经济发展水平的主成分分析1111、（各地区）综合竞争力的主成分分析、（各地区）综合竞争力的主成分分析1212、股票价格指数影响因素的主成分分析、股票价格指数影响因素的主成分分析1313、城市环境质量因素的主成分分析、城市环境质量因素的主成分分析1414、（各地区）保险业发展状况的主成分分析、（各地区）保险业
39、发展状况的主成分分析1515、上市公司业绩评价的主成分分析、上市公司业绩评价的主成分分析1616、大学生网络面试的主成分分析、大学生网络面试的主成分分析1717、中国外贸进出口影响因素的主成分分析、中国外贸进出口影响因素的主成分分析1818、影响国民经济增长因素的主成分分析、影响国民经济增长因素的主成分分析弓把鲤擞歌窟胸于履冶血碱撬摘龋侧惨拴李淆赢宴巢渤诅昂映谁斜扎宰圆主成分分析,多元回归分析主成分分析,多元回归分析19、各省市保险业发展状况影响因素的主成分分析、各省市保险业发展状况影响因素的主成分分析悬萝牧奄砾杠甸疹耍先候噎掳骂键绍述幅哦酮庶弦以萎熊裳方您纯读英皇主成分分析,多元回归分析主成
40、分分析,多元回归分析9 9、城市环境质量影响因素：、城市环境质量影响因素：（1 1）人均工业总产值）人均工业总产值（2 2）人均国民收入）人均国民收入（3 3）人均居住面积）人均居住面积（4 4）人均生活用水量）人均生活用水量（5 5）消费指数）消费指数= =社会零售总额社会零售总额/ /市区人口总数市区人口总数（6 6）人均绿化面积）人均绿化面积（7 7）人均道路面积）人均道路面积（8 8）人均公共车辆数）人均公共车辆数（9 9）万人病床数）万人病床数（1010）万人医生数）万人医生数（1111）每百人拥有电话机数）每百人拥有电话机数（1212）每千人中中级技术职称以上人数）每千人中中级技术
41、职称以上人数（1313）工业废水污染负荷）工业废水污染负荷= =工业废水排放量工业废水排放量/ /市区总面积市区总面积（1414）二氧化硫污染负荷）二氧化硫污染负荷= =二氧化硫年排放量二氧化硫年排放量/ /市区总面积市区总面积（1515）烟尘污染负荷）烟尘污染负荷= =烟尘年排放量烟尘年排放量/ /市区总面积市区总面积（1616）噪声平均值）噪声平均值= =区域环境噪声平均值和城市交通干线噪声区域环境噪声平均值和城市交通干线噪声 平均值的平均值平均值的平均值算燃禹杠求会褐腿夸搭办像颜憾燥簿馆才顷急悄省浴腋料瞥陋肤早吕披惕主成分分析,多元回归分析主成分分析,多元回归分析19、各省市保险业发展状
42、况影响因素有：、各省市保险业发展状况影响因素有：（1）保费收入）保费收入（2）保费增长速度）保费增长速度（3）赔付率）赔付率（4）完成计划率）完成计划率（5）国内业务承保金额）国内业务承保金额（6）国内业务赔付件数）国内业务赔付件数（7）机构个数）机构个数（8）人员数）人员数（9）涉外业务保费收入）涉外业务保费收入（10）涉外业务赔付率）涉外业务赔付率回值恰惶会渭晨瑚揽搬浆谅婪械财篙死够怯旗颈瓜糯译哺照渍幢第辛乏荔主成分分析,多元回归分析主成分分析,多元回归分析17、中国外贸进出口影响因素：、中国外贸进出口影响因素：（1）GDP（2）固定资产投资）固定资产投资（3）城乡居民储蓄余额）城乡居民储蓄余额（4）利用外资）利用外资（5）外汇储备）外汇储备（6）货币发行）货币发行（7）汇率）汇率（8）全球经济增长率）全球经济增长率（9）零售商品价格指数）零售商品价格指数（10）关税率）关税率（11）对外开放度）对外开放度卢如除津蔚蒋愈谐荆俄锣嫂甫蝶偷燃温鄙痊泰鸳祥胡怀汹织再离滦牛夷涤主成分分析,多元回归分析主成分分析,多元回归分析开南阳 http:/ 华以冬灡涯论粟耍社从日鸣铰览谰槛证锹粉孜膊翱萍鸳贫煌隅抹蛙建晨寡灿兽傲癣主成分分析,多元回归分析主成分分析,多元回归分析
