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《统计业务知识》之:对模糊现象的评价(4)

|0·2011-04-07 09:52:49浏览0 收藏0

  【主成分分析例示】

  现通过四个技术指标对某一新产品在20种型号之间进行综合评价,请利用主成分分析计算综合评价值。

  1.列出原始指标数值表(相当于原始指标数值矩阵X)

  表2-29      原始指标数值表

   

   

   

  表2-30    特征值和特征向量表

   

  4.计算贡献率和累计贡献率,据以确定主成分(即综合指标)的个数,并建立主成分方程。

  表2-31    贡献率和累计贡献率表

   

  从表2-31可见,前两个主成分的累计贡献率为98.6%,如果舍去其余的主成分,丢失的信息仅为1.4%。因此,在进行一般分析时,可选取两个主成分。如果目的是为了进行综合评价,则只需选择第一主成分即可,其贡献率为73%,已包含了原始数据的部分信息。具有一定的代表性。该方程为:

  y1=0.1485x1-0.5735x2-0.5577x3-0.5814x4

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