主成份分析与因子分析方法在实际应用中的区别.docxVIP

西安欧亚学院本科毕业论文 题 目：主成份分析与因子分析方法在 实际应用中的区别 学生姓名： 指导教师： 所在分院： 专 业： 班 级： 二OO 年 月摘要近年来，主成分分析法与因子分析在经济、社会问题的研究中起到了至关重要的作用。归根结底来说因子分析其实是主成分分析的推广和发展，两者之间存在着诸多的共同之处，但这两种方法都有自己适用的特定条件，若是不注意，则很可能产生误用的错误，因此有效的区分这两种方法并予以利用是至关重要的。本文采用实例说明的方式，借助SPSS分析软件采用2005年的全国31个省市自治区的经济发展基本情况数据进行实例说明，详细分析两种方法的联系与不同。结果表明：因子分析的旋转成分矩阵更容易解释，所以在做数据的内部结构的研究时，因子分析更好。两种分析方法都具备自身的优势，分析的侧重面也不同，以本文数据来说，因子分析侧重于消费因子，而主成分分析的排名则重在考量城市的总量，所以在应用时应根据实际情况。关键字：主成分分析、因子分析、实际应用、SPSSSummaryIn recent years, principal component analysis and factor analysis played a crucial role in the study of economic and social issues. Ultimately, it is in fact the promotion of factor analysis and principal component analysis of the development, there are many similarities between the two, but both methods have their own specific conditions applicable, if not pay attention, you are likely to have misused error, and therefore distinguish between the effective use of both methods is to be critical. In this paper, described by way of example, with the use of analysis software SPSS economic development in 2005 of the countrys 31 provinces and autonomous regions in the basic situation of data examples, detailed analysis of the contact of two different methods. The results show that: the rotation component matrix of factor analysis easier to interpret, so do the internal structure of research data, the factor analysis is better. Two analysis methods have their own advantages, focusing on surface analysis is also different to the data in this article, the factor analysis focuses on the consumption factor, and principal component analysis focuses on consideration of the total city rankings, it should be applied According to the actual situation.目录1 绪论51.1 背景及意义51.2 主成分分析与因子分析的发展51.2.1 主成分分析51.2.2 因子分析62 主成分分析与因子分析的几点不同72.1 原理不同72.2 线性表示方向不同72.3 假设条件不同72.4 求解方法不同72.5 主成分和因子的变化不同82.6 因子数量与主成分的数量82.7 解释重点不同82.8 算法上的不同82.9 优点不同82.10 应用场景不同93 主成分分析与因子分析在现实中应用的区别103.1 主成分分析实例103.2 因子分析实例1