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一篇文章中的统计问题——主成分分析!
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mike880102
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[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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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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2012-01-07 23:24:36
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):谢谢参与
有原文题目吗?我下下来看看!
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mike880102(金币
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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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