数理经济学分析方法实验报告 2 :主成分分析 ,对六个变量做协方差矩阵和相关系数矩阵。我在做主成分分析之前对 进行 90% 的随机抽样,然后根据抽样后的数据,利用 spss 计量分析软件对六个变量做协方差矩阵和相关系数矩阵如下。(1)协方差矩阵项间协方差矩阵 VAR00001 VAR00002 VAR00003 VAR00004 VAR00005 VAR00006 VAR00001 - - - VAR00002 - - - VAR00003 - - - VAR00004 - - - VAR00005 - - - VAR00006 - - - (2)相关系数矩阵项间相关性矩阵 VAR00001 VAR00002 VAR00003 VAR00004 VAR00005 VAR00006 VAR00001 .634 .623 -.606 -.491 -.502 VAR00002 .634 .537 -.432 -.337 -.365 VAR00003 .623 .537 -.442 -.338 -.366 VAR00004 -.606 -.432 -.442 .815 .829 VAR00005 -.491 -.337 -.338 .815 .806 VAR00006 -.502 -.365 -.366 .829 .806 2. 采用数据 ,先对六个变量做标准化,然后求协方差矩阵和相关系数矩阵。观察步骤 1和步骤 2的结果,并做说明。运用 spss 计量分析软件对六个变量做标准化后,得出协方差矩阵和相关系数矩阵如下。(1)标准化后协方差矩阵项间协方差矩阵 Zscore(VAR0000 1) Zscore(VAR00002 ) Zscore(VAR00003 ) Zscore(VAR0000 4) Zscore(VAR00005 ) Zscore(VAR00006 ) Zscore(VAR00001) .634 .623 -.606 -.491 -.502 Zscore(VAR00002) .634 .537 -.432 -.337 -.365 Zscore(VAR00003) .623 .537 -.442 -.338 -.366 Zscore(VAR00004) -.606 -.432 -.442 .815 .829 Zscore(VAR00005) -.491 -.337 -.338 .815 .806 Zscore(VAR00006) -.502 -.365
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