思考1反映地区社会经济发展的指标体系X1：国内生产总值（GDP）X2：人均GDPX3：第三产业产值占GDP比重X4：人均出口额X5：工业企业劳动生产率X6：人均社会消费品零售额X7：每万人拥有卫生技术人员数X8：每万人高等学校在校生数X9：教育经费投入占GDP比重X10：人均货运(huòyùn)总量X11：人均邮电业务总量X12：每万人电话机装机数X13：人均固定资产投资X14：人均实际利用外资X15：地方财政收入占GDP比重X16：每万人科研机构数X17：科研经费占GDP比重大纲(dàgāng)主成分(chéngfèn)分析的基本概念(1)创建(chuàngjiàn)（2）创建(chuàngjiàn)例1985年中国人口普查资料：各省汉族(Hànzú)青年（19-22岁）形态学指标的平均值。寻找(xúnzhǎo)综合变量(2)找第2个最佳的综合(zōnghé)变量主成分(chéngfèn)的一般定义(2)在所有(suǒyǒu)线性组合主成分(chéngfèn)的性质主成分的计算(jìsuàn)和解释（3）计算(jìsuàn)特征向量表1例1的相关矩阵表4例1的特征向量主成分(chéngfèn)的个数碎石(suìshí)图主成分(chéngfèn)与原变量的相关性例：抑郁症问卷的综合(zōnghé)得分表1标准CESD问卷的主成分（抑郁症数据）例2关于(guānyú)下颚6个前齿的结石主成分分析(fēnxī)的应用反映地区社会经济(jīngjì)发展的指标体系X1：国内生产总值（GDP）X2：人均GDPX3：第三产业产值占GDP比重X4：人均出口额X5：工业企业劳动生产率X6：人均社会消费品零售额X7：每万人拥有卫生技术人员数X8：每万人高等学校在校生数X9：教育经费投入占GDP比重X10：人均货运总量X11：人均邮电业务总量X12：每万人电话机装机数X13：人均固定资产投资X14：人均实际利用外资X15：地方财政收入占GDP比重X16：每万人科研机构数X17：科研经费占GDP比重1、求相关系数矩阵(jǔzhèn)R2、计算R的特征值3、求特征根所对应(duìyìng)的单位特征向量第一主成分名次第一主成分名次特征向量y1反映了公共平均嗜好程度，y1得分(défēn)越大，表示大众越喜欢吃此食品。用得分来表示食品嗜好程度可有七成把握。在充分注意到人们普遍(pǔbiàn)的嗜好程度基础上，进一步考虑到青少年和老年人的嗜好程度，对食品业的开发方针作出决策时，将有85%的把握。特别喜欢吃的X1：身长X2：坐高X3：胸围(xiōnɡwéi)X4：头高X5：裤长X6：下裆X7：手长X8：领围X9：前胸X10：后背X11：肩厚X12：肩宽X13：袖长X14：肋围X15：腰围X16：腿肚特征值y1是刻画尺寸大小(dàxiǎo)的因子。区分(qūfēn)有几种型号（分类）各种型号的生产量（比例）主成分(chéngfèn)回归回归(huíguī)中的共线性表5孕周和胎儿(tāiér)的形态学指标表6例2的相关矩阵主成分(chéngfèn)分析关于(guānyú)主成分的回归小结(xiǎojié)3.主成分是原变量的线性组合；第一主成分应当最大，第2主成分是在和第1主成分不相关的前提下方差最大，第3主成分是。。。4.理论上，若由p个变量，我们可以有p个主成分，但只有前几个主成分才涵盖原来p个变量的部分信息。“几个”？——两种做法：保留方差大于或等于(děngyú)1者作为主成分；保留前几个主成分，使累积百分比达到要求。5.主成分的应用之一是对付回归中自变量高度相关的问题：综合高度相关的自变量——主成分；作为Y关于主成分的回归；将主成分的表达式代入上述回归方程6.坏消息：有时，主成分的意义很难解释(jiěshì)，于是，我们转向因子分析。结束(jiéshù)感谢您的观看(guānkàn)！内容(nèiróng)总结