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小木虫论坛-学术科研互动平台 » 专业学科区 » 农林 » 林学 » 一篇文章中的统计问题——主成分分析！
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mike880102

金虫 (著名写手)

[交流] 一篇文章中的统计问题——主成分分析！

在东北林业大学学报中的一篇文章，作者采用了主成分分析。（见下图）
涉及降雨量、降雨强度、风速、气温、空气湿度5个因素。
在结果分析中，作者将主成分分析的结果因素依然确定为降雨量、降雨强度、风速、气温、空气湿度这5个因素，个人认为是有错误的！
主成分分析得到的应该是新变量，坐标是经过变换过的。应该根据专业知识给予新变量以新的定义，不能直接套用原成分。
用SPSS分析的结果也应该直接显示为factor1-5，不知道作者是如何将这1—-5factor 与原来的因素对应起来的！
个人拙见，请大家探讨交流。











如下是我对作者数据进行的主成分分析结果：

作者是如何将Component1—5与原因是一一对应的？？？

[ Last edited by mike880102 on 2012-1-6 at 21:29 ]
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1楼 2012-01-06 11:44:08
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wanhscn

木虫 (职业作家)
引用回帖:
27楼: Originally posted by ly197408 at 2012-01-06 20:26:47:
个人感觉楼主理解错误，我刚才也查了些资料，论文中说法不完全，但是正确的。依然可以根据原始变量说明问题。主成分分析，是将多个变量降为一元进行分析，最后每个主成分可以包括几个原始因素。不是产生新的变量 ...

如果单纯说PCA分析，楼主说得没有错。其实如果要研究这些因素对截留量的影响，单做主成分PCA分析是不够的，还要对自变量（PC1以及PC2）和因变量（截留量）做多元回归模拟，然后看哪个自变量解释的表型最大，最大的那个就是主要影响因素，PCA只是对自变量的简化和提取！
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29楼2012-01-06 20:41:56
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mike880102

金虫 (著名写手)
引用回帖:
27楼: Originally posted by ly197408 at 2012-01-06 20:26:47:
个人感觉楼主理解错误，我刚才也查了些资料，论文中说法不完全，但是正确的。依然可以根据原始变量说明问题。主成分分析，是将多个变量降为一元进行分析，最后每个主成分可以包括几个原始因素。不是产生新的变量 ...

我把主成分说出新的因素确实是有错误的！
我对作者的数据进行了主成分分析（结果见15楼），数据上与作者是一致的，但是作者的表4中，是如何将得到的5个主成分与原来的5个因素一一对应起来的？这是问题的关键！我认为他在这里错了！
由主成分分析结果的Component Matrix可知：
Component1=0.791降雨量+0.913降雨强度-0.050风速+0.742气温+0.027空气湿度……
显然Component1是与降雨量、降雨强度、气温关系密切的一个主成分
而在作者的表述中，直接用降雨量代替的Component1……
并以此用降雨强度、气温、空气湿度、风速代替第二、第三……主成分

另外，“依然可以根据原始变量说明问题。” 求相关资料学习……
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34楼2012-01-06 21:25:22
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普通回帖

wanhscn

木虫 (职业作家)
★
mike880102(金币+1):谢谢参与
有原文题目吗？我下下来看看！
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2楼2012-01-06 16:08:14
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wanhscn

木虫 (职业作家)
有原文题目吗？我下下来看看！
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3楼2012-01-06 16:08:21
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ly197408

专家顾问 (正式写手)
★
mike880102(金币+1):谢谢参与
虽然没有见过原文，但是文章说法是正确的。主成份分析，计算过程中是将数据进行转换，利用特征根大小来比较各个因素的贡献大小。也有根据贡献率来说明各个因素哪些因素起主要作用。并不是产生新的变量。
无论计算过程如何变化，最终结果都是用原因素进行解释的。
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4楼2012-01-06 16:45:23
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hls85915

荣誉版主 (文坛精英)
★
mike880102(金币+1):谢谢参与
应该是行的。计算过程中是将数据进行转换，利用特征根大小来比较各个因素的贡献大小。也有根据贡献率来说明各个因素哪些因素起主要作用
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6楼2012-01-06 16:53:29
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mike880102

金虫 (著名写手)
引用回帖:
3楼: Originally posted by wanhscn at 2012-01-06 16:08:21:
有原文题目吗？我下下来看看！

重庆四面山暖性针叶林林冠截留及其影响因素
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7楼2012-01-06 16:53:39
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mike880102

金虫 (著名写手)
张文彤“SPSS统计分析高级教程_2004”中的一个案例






[ Last edited by mike880102 on 2012-1-6 at 17:02 ]
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9楼2012-01-06 17:01:24
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mike880102

金虫 (著名写手)
引用回帖:
4楼: Originally posted by ly197408 at 2012-01-06 16:45:23:
虽然没有见过原文，但是文章说法是正确的。主成份分析，计算过程中是将数据进行转换，利用特征根大小来比较各个因素的贡献大小。也有根据贡献率来说明各个因素哪些因素起主要作用。并不是产生新的变量。
无论计算 ...

我又查了一下胡良平“运用三型理论进行多元统计分析”和张文彤“SPSS统计分析高级教程”两本书。主成分分析得到的结果必然是新的变量。
我在8楼对一个主成分分析的案例用SPSS进行了简单的分析，得到的结果，产生8个新的变量，这8个变量是不等同于原来的8个变量的，但是可以用原来的变量表示出来：
如：新变量Z1=0.884X1+0.606X2+0.911X3+0.465X4+0.486X5-0.510X6-0.621X7+0.822X8
说明新变量与X1、X2、X3、X8关系密切，可以看作是反应该四者的综合指标，并通过专业知识给予新的定义。
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13楼2012-01-06 17:35:30
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mike880102

金虫 (著名写手)
引用回帖:
3楼: Originally posted by wanhscn at 2012-01-06 16:08:21:
有原文题目吗？我下下来看看！

原文
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14楼2012-01-06 17:36:17
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mike880102

金虫 (著名写手)
引用回帖:
6楼: Originally posted by hls85915 at 2012-01-06 16:53:29:
应该是行的。计算过程中是将数据进行转换，利用特征根大小来比较各个因素的贡献大小。也有根据贡献率来说明各个因素哪些因素起主要作用

是用特征根和贡献率来表达原有成分。且特征根>1时，认为经统计分析得到的新的主成分比原成分表达了更多的信息，方采纳；小于1的则不采纳。但一定是用新产生的主成分来说明问题，是不是单纯的用原有的因素，并且新产生的成分与原因素也无法一一对应，但是每一个新成分都可以用所有原因素唯一表达出来。
12楼对该问题进行了说明，望探讨
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15楼2012-01-06 17:41:40
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mike880102

金虫 (著名写手)
对原文数据用SPSS处理结果如下，Total Variance Explained中，component1——5怎么就能分别代表降雨量、降雨强度、气温、空气湿度、风速？
事实上，由Component Matrix可知：
Component1=0.791降雨量+0.913降雨强度-0.050风速+0.742气温+0.027空气湿度
Component2=0.127降雨量+0.226降雨强度+0.834风速-0.329气温-0.755空气湿度
也就是说，第一主成分Component1 是与降雨量、降雨强度、气温三种关系密切的一个综合因素（系数较大）；第二主成分Component2 是与风速和空气湿度关系密切的一个综合因素。用这两个新的成分可以表达原来5个变量的全部信息的69%+，其实不算大，所以即便没错误，该文章用主成分分析有意义也不大
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16楼2012-01-06 18:14:04
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nono2009

超级版主 (文学泰斗)
★
mike880102(金币+1):谢谢参与
楼主说的是有道理的。
但该文中的所谓“主成分分析”，可能是一种不规范的说法。或者就是对“主成分分析PCA”的方法理解有误。
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17楼2012-01-06 18:38:58
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N222

铁杆木虫 (知名作家)
★
mike880102(金币+1):谢谢参与
恭喜楼主
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21楼2012-01-06 19:15:36
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mike880102

金虫 (著名写手)
引用回帖:
17楼: Originally posted by nono2009 at 2012-01-06 18:38:58:
楼主说的是有道理的。
但该文中的所谓“主成分分析”，可能是一种不规范的说法。或者就是对“主成分分析PCA”的方法理解有误。

主管区长能来，真是让小帖“蓬荜生辉”
我在15楼对他文章中给的数据用主成分分析算了一下，数据上和他得到的结果是一样的。所以他应该就是用的主成分分析做出来的……
主成分分析PCA是什么？
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22楼2012-01-06 19:44:33
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mike880102

金虫 (著名写手)
引用回帖:
17楼: Originally posted by nono2009 at 2012-01-06 18:38:58:
楼主说的是有道理的。
但该文中的所谓“主成分分析”，可能是一种不规范的说法。或者就是对“主成分分析PCA”的方法理解有误。

懂了……英语不好的人伤不起啊~~
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23楼2012-01-06 19:48:53
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wanhscn

木虫 (职业作家)
老兄，你讲得没错！不过作者的解释也没错，降雨（主要包括降雨量和降雨强度）是第一主成分解释40.4%，其次风速相关因素（主要是风速）是第二主成分解释28.8%。
以上纯属个人理解，有不合理之处在所难免！



[ Last edited by wanhscn on 2012-1-6 at 20:35 ]
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25楼2012-01-06 20:10:53
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ly197408

专家顾问 (正式写手)
引用回帖:
13楼: Originally posted by mike880102 at 2012-01-06 17:35:30:
我又查了一下胡良平“运用三型理论进行多元统计分析”和张文彤“SPSS统计分析高级教程”两本书。主成分分析得到的结果必然是新的变量。
我在8楼对一个主成分分析的案例用SPSS进行了简单的分析，得到的结果，产生 ...

个人感觉楼主理解错误，我刚才也查了些资料，论文中说法不完全，但是正确的。依然可以根据原始变量说明问题。主成分分析，是将多个变量降为一元进行分析，最后每个主成分可以包括几个原始因素。不是产生新的变量。一般大家在论文中很少出现，第一主成分包括什么因素，第二主成分包括什么因素。最终结果依然是原始变量中若干变量的变化可以代表整个结果，也就是其贡献率已经达到理想要求。
楼主所说的新的变量，应该是主成分而已。在你说的论文中，表述是没有什么问题的。
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27楼2012-01-06 20:26:47
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wanhscn

木虫 (职业作家)
其实如果要研究这些因素对截留量的影响，单做主成分PCA分析是不够的，还要对自变量（PC1以及PC2）和因变量（截留量）做多元回归模拟，然后看哪个自变量解释的表型最大，最大的那个就是主要影响因素，PCA只是对自变量的简化和提取！
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28楼2012-01-06 20:40:06
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mike880102

金虫 (著名写手)
引用回帖:
25楼: Originally posted by wanhscn at 2012-01-06 20:10:53:
老兄，你讲得没错！不过作者的解释也没错，降雨（主要包括降雨量和降雨强度）是第一主成分解释40.4%，其次风速相关因素（主要是风速）是第二主成分解释28.8%。
以上纯属个人理解，有不合理之处在所难免！
[eimg ...

你的解释我是赞同的：降雨是第一主成分，风速相关因素是第二主成分。
但是作者的解释我仍然不认同：我对作者的数据做了主成分分析（15楼），结果数据上与作者一致
但作者的表4中，将原有的5个因素与主成分分析得到的5个主成分依依对应起来了，第一主成分为降雨量、第二主成分为降雨强度……
这些他是如何对应起来的？
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33楼2012-01-06 21:12:50
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wanhscn

木虫 (职业作家)
引用回帖:
33楼: Originally posted by mike880102 at 2012-01-06 21:12:50:
你的解释我是赞同的：降雨是第一主成分，风速相关因素是第二主成分。
但是作者的解释我仍然不认同：我对作者的数据做了主成分分析（15楼），结果数据上与作者一致
但作者的表4中，将原有的5个因素与主成分分析 ...

你是对的，看SCI上的文章PCA是怎么分析的，给你一个Plant cell (IF=9) 的文章，主要看supplemental info，你就知道你是对的了！
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35楼2012-01-06 21:40:48
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姑苏一梦

荣誉版主 (文坛精英)
★
mike880102(金币+1):谢谢参与
楼主分析的很对
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36楼2012-01-06 21:48:05
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leimiao_hit

木虫之王 (文学泰斗)
★
mike880102(金币+1):谢谢参与
主成分分析
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37楼2012-01-06 22:15:35
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mike880102

金虫 (著名写手)
引用回帖:
35楼: Originally posted by wanhscn at 2012-01-06 21:40:48:
你是对的，看SCI上的文章PCA是怎么分析的，给你一个Plant cell (IF=9) 的文章，主要看supplemental info，你就知道你是对的了！

非常非常感谢……
本人小硕，平时英文文章看的少，更少涉及到统计的~~谢谢提供文献！
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38楼2012-01-06 22:27:40
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Rasree02

铜虫 (初入文坛)
★
mike880102(金币+1):谢谢参与
你无疑是对的。SPSS分析得到两个主成分。我看了你说的那篇文章，基本肯定作者不懂什么是PCA。。
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39楼2012-01-07 14:19:31
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ly197408

专家顾问 (正式写手)
引用回帖:
28楼: Originally posted by wanhscn at 2012-01-06 20:40:06:
其实如果要研究这些因素对截留量的影响，单做主成分PCA分析是不够的，还要对自变量（PC1以及PC2）和因变量（截留量）做多元回归模拟，然后看哪个自变量解释的表型最大，最大的那个就是主要影响因素，PCA只是对自变 ...

我同意这种说法，应该先有相关分析，最好是有多元回归方程，找出最大的影响因素，然后结合主成分分析，主成分分析，本来就是对自变量的降维和简单化，主要是找出自变量的贡献。目前很少有人使用主成分分析，因为这种分析不太严谨。主成分分析是不考虑各个因素的之间的相互影响，是把各个因素作为独立个体进行分析的。如果文章中加上多元相关分析，然后结合主成分分析，原始自变量对应主成分是可以解释了。
我个人认为，对于这种分析，建议使用相关分析和间接通径分析，可以找出主要影响因子，以及其贡献的多少。
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40楼2012-01-07 23:24:36
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wanhscn

木虫 (职业作家)
引用回帖:
40楼: Originally posted by ly197408 at 2012-01-07 23:24:36:
我同意这种说法，应该先有相关分析，最好是有多元回归方程，找出最大的影响因素，然后结合主成分分析，主成分分析，本来就是对自变量的降维和简单化，主要是找出自变量的贡献。目前很少有人使用主成分分析，因为 ...

我也很同意你的这种说法！
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41楼2012-01-07 23:36:34
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几天

铜虫 (小有名气)
★
mike880102(金币+1):谢谢参与
那个影响因子有多少？国内期刊不是所有的写的都有道理啊
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42楼2012-01-08 08:56:14
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mike880102

金虫 (著名写手)
引用回帖:
42楼: Originally posted by 几天 at 2012-01-08 08:56:14:
那个影响因子有多少？国内期刊不是所有的写的都有道理啊

东北林业大学学报，核心，不是一级。影响因子就不清楚了……
这个大学来讲也还可以吧
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43楼2012-01-08 09:24:09
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几天

铜虫 (小有名气)
引用回帖:
43楼: Originally posted by mike880102 at 2012-01-08 09:24:09:
东北林业大学学报，核心，不是一级。影响因子就不清楚了……
这个大学来讲也还可以吧

不到0.5，不是很好的期刊吧。
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44楼2012-01-08 09:32:45
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wanhscn

木虫 (职业作家)
引用回帖:
44楼: Originally posted by 几天 at 2012-01-08 09:32:45:
不到0.5，不是很好的期刊吧。

0.5是国内影响因子？
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45楼2012-01-08 13:14:00
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几天

铜虫 (小有名气)
引用回帖:
45楼: Originally posted by wanhscn at 2012-01-08 13:14:00:
0.5是国内影响因子？

当然了，国外怎么能有这杂志的排名~
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46楼2012-01-08 17:41:41
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liuyj863

银虫 (小有名气)
★
mike880102(金币+1):谢谢参与
初步一看，感觉是错误的，应该叫做因子1,2...或者叫做主成分1.2.3...，至于气候因子的影响应该是看loading值，也就是荷载值。PCA分析我曾经在文章中用过（FEMS Microbiology Ecology，2009，67:81-92）。
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47楼2012-01-09 00:42:13
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zhangbl

木虫 (小有名气)
★
mike880102(金币+1):谢谢参与
楼主说的是有道理的
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49楼2012-01-10 11:22:43
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简单回复
江南的竹5楼
2012-01-06 16:48   回复  
mike880102(金币+1):谢谢参与
bestlike8楼
2012-01-06 16:56   回复  
mike880102(金币+1):谢谢参与
ruifenghaha10楼
2012-01-06 17:02   回复  
mike880102(金币+1):谢谢参与
taoxie197711楼
2012-01-06 17:04   回复  
mike880102(金币+1):谢谢参与
wyy49011963912楼
2012-01-06 17:06   回复  
mike880102(金币+1):谢谢参与
王虫木18楼
2012-01-06 18:40   回复  
mike880102(金币+1):谢谢参与
xiejf19楼
2012-01-06 18:43   回复  
mike880102(金币+1):谢谢参与
agentzero20楼
2012-01-06 18:50   回复  
mike880102(金币+1):谢谢参与
cqwhch24楼
2012-01-06 19:59   回复  
mike880102(金币+1):谢谢参与
wg42326楼
2012-01-06 20:17   回复  
mike880102(金币+1):谢谢参与
放大镜30楼
2012-01-06 20:54   回复  
mike880102(金币+1):谢谢参与
coco爱吃苹果31楼
2012-01-06 21:01   回复  
mike880102(金币+1):谢谢参与
ailingzhihun32楼
2012-01-06 21:10   回复  
mike880102(金币+1):谢谢参与
ljason48楼
2012-01-09 17:04   回复  
mike880102(金币+1):谢谢参与
clarktao50楼
2012-01-10 12:08   回复  
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