主成分分析多元统计分析人大何晓群.pptxVIP

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2020-01-30 发布于上海
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主成分分析多元统计分析人大何晓群.pptx

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2019/12/10;2019/12/10;2019/12/10;2019/12/10;2019/12/10;2019/12/10;2019/12/10;2019/12/10;2019/12/10;2019/12/10;2019/12/10;2019/12/10;2019/12/10;2019/12/10;2019/12/10;2019/12/10;2019/12/10;2019/12/10;2019/12/10;2019/12/10;2019/12/10;2019/12/10;2019/12/10;2019/12/10;2019/12/10;2019/12/10;2019/12/10;2019/12/10;2019/12/10;2019/12/10;2019/12/10;2019/12/10;2019/12/10;2019/12/10;2019/12/10;2019/12/10;2019/12/10;2019/12/10;2019/12/10;2019/12/10;2019/12/10;2019/12/10;2019/12/10;2019/12/10;2019/12/10; 因为为正定矩阵，所以其特征根都是非负实数，将它们依大小顺序排列，其相应的特征向量记为，则相对于的方差为：;2019/12/10;2019/12/10;2019/12/10;2019/12/10;2019/12/10;2019/12/10;2019/12/10;2019/12/10;2019/12/10;2019/12/10;2019/12/10;2019/12/10;2019/12/10;2019/12/10;2019/12/10;2019/12/10;2019/12/10;2019/12/10;2019/12/10;2019/12/10;2019/12/10;2019/12/10;2019/12/10;【例5.2】数据集Employee data为Midwestern银行在1969-1971年之间雇员情况的数据，共包括474条观测及如下10个变量：Id（观测号）、Gender（性别）、Bdate（出生日期）、Educ（受教育程度（年数））、Jobcat（工作种类）、Salary（目前年薪）、Salbegin（开始受聘时的年薪）、Jobtime（受雇时间（月））、Prevexp（受雇以前的工作时间（月））、Minority（是否少数民族）。下面我们用主成分分析方法处理该数据，以期用少数变量来描述该地区居民的雇佣情况。;2019/12/10;2019/12/10;2019/12/10;2019/12/10;2019/12/10;2019/12/10;2019/12/10;2019/12/10;2019/12/10;2019/12/10;2019/12/10;2019/12/10;2019/12/10;2019/12/10;2019/12/10;2019/12/10;2019/12/10;2019/12/10;2019/12/10;2019/12/10;2019/12/10;2019/12/10;2019/12/10;2019/12/10;2019/12/10;2019/12/10;2019/12/10;2019/12/10;2019/12/10;2019/12/10;2019/12/10;2019/12/10;2019/12/10;2019/12/10;2019/12/10;2019/12/10;2019/12/10;2019/12/10;2019/12/10;2019/12/10;2019/12/10;2019/12/10;The end! Thanks!