因子分析Word文档下载推荐.docx
- 文档编号:16600179
- 上传时间:2022-11-24
- 格式:DOCX
- 页数:17
- 大小:511.24KB
因子分析Word文档下载推荐.docx
《因子分析Word文档下载推荐.docx》由会员分享,可在线阅读,更多相关《因子分析Word文档下载推荐.docx(17页珍藏版)》请在冰豆网上搜索。
.951
工业固体废物综合利用率
.826
各地区电力消费量
.928
生活污水排放量
.861
自然保护区占辖区面积比例
.840
各地区二氧化碳排放量
.856
森林覆盖率
.774
人均当地水资源量
.869
主要城市全年空气质量二级以上天数
.727
各地区高等专科在校人数
.918
城市建成区绿化率
.688
平均每万人拥有公共交通数量
.900
城市生活垃圾无害化处理率
.549
考虑到工业废物综合利用率、生活垃圾无害处理率和二氧化碳排放量在提取时不够协调,此剔除变量工业废物综合利用率、生活垃圾无害处理率和二氧化碳排放量
重新建立因子分析模型并运算得到下面结果
相关矩阵
相关
-.160
-.120
.811
.629
.419
.476
.205
-.189
-.036
-.038
.122
.308
.752
-.377
-.121
.527
.662
.625
-.428
.195
-.180
.023
.864
.237
-.375
-.339
-.406
-.232
-.394
.402
-.423
.313
-.023
-.501
-.399
-.219
.659
.415
.441
-.187
.002
-.328
.029
.196
.472
.781
.907
.901
-.378
.094
-.329
-.015
.739
.482
.349
.836
-.398
.040
-.304
.041
.760
.375
.016
.175
-.217
.088
.742
.428
.131
-.467
.498
-.175
-.492
-.475
.142
.139
.503
.251
-.256
.184
-.400
-.354
-.270
-.135
.198
-.252
.479
-.037
.241
.674
393.878
91
检验结果可以看出剔除变量后可行度增加了。
.960
.903
.543
.916
.968
.894
.888
.764
.799
.763
.914
.589
.905
提取方法:
主成份分析。
此表中反映各个变量的四个因子共同度可以看出:
这十四个变量都能很好的被这四个因子解释。
解释的总方差
成份
初始特征值
提取平方和载入
旋转平方和载入
合计
方差的%
累积%
1
5.536
39.541
4.335
30.966
2
2.894
20.670
60.211
3.135
22.392
53.359
3
1.712
12.229
72.440
2.268
16.202
69.561
4
1.391
9.937
82.377
1.794
12.816
5
.829
5.924
88.301
6
.520
3.714
92.014
7
.421
3.010
95.025
8
1.403
96.428
9
.168
1.197
97.625
10
.158
1.126
98.751
11
.068
.486
99.237
12
.052
.373
99.611
13
.045
.325
99.935
14
.009
.065
100.000
该表显示,这四个因子的特征值占方差的82.377%,所以提取这四个公因子是完全合理的。
此时保留着四个公因子将14维降为4维。
成份矩阵a
.941
.153
.209
.878
-.056
-.125
.315
.851
-.089
-.284
.283
-.326
-.323
-.063
.649
.021
.368
-.178
.620
-.614
-.360
.109
-.582
.130
-.303
.309
-.565
.465
-.274
.392
.291
.871
.146
-.201
.491
.779
.064
.329
.626
.660
.296
-.021
.212
.699
-.293
.675
.430
-.477
-.057
.096
.723
提取方法:
主成份。
a.已提取了4个成份。
由上表很难明确解释各公因子实际含义,所以通过因子旋转解释
旋转成份矩阵a
.927
-.060
-.008
.892
.262
-.094
.127
-.081
-.369
-.123
.853
.462
-.166
.837
-.410
-.183
.191
-.020
-.105
.899
-.248
.230
-.254
.053
-.345
.164
.751
-.235
-.165
-.132
.745
.403
-.291
-.154
.632
-.186
.341
-.547
.255
.038
.852
.080
-.159
-.336
.809
旋转法:
具有Kaiser标准化的四分旋转法。
a.旋转在5次迭代后收敛。
此表显示F1中系数绝对值大的主要有各地区电力消费量、活污水排放量、地区高等专科在校人数、三产业生产总值、一产业生产值这五个变量反映地区经济绿色发展状况,F2中系数绝对值大的有地区人均生产总值、平均每万人拥有公共交通数量、城镇居民人均可支配收入这四个变量反映地区人民生活条件;
F3中系数绝对值大的有自然保护区占辖区面积比例、人均水资源量、单位地区生产总值电能耗、建成区绿化率,这四个变量反映的主要是绿色资源;
F4中系数大的有空气质量和森林覆盖率反映的主要是环境因素。
成份转换矩阵
.822
.362
-.433
.071
.884
.282
-.343
.813
.345
.089
.808
.469
成份得分系数矩阵
.072
.302
.057
.252
-.199
.043
-.055
-.028
.295
-.062
-.035
.290
-.074
.102
.083
.008
.267
.148
-.018
.136
.033
.085
.360
-.059
-.048
-.016
.434
.092
.014
-.010
.090
.500
.208
-.102
-.126
-.030
.098
-.226
.120
-.115
-.107
-.096
构成得分。
成份得分协方差矩阵
此表为因子得分的协方差矩阵,可以看出旋转后的F1,F1,F1,F4因子之间相关系数为0,即各个因子互不相关,说明提取的四个因子是合理的。
9.结论,通过上述因子分析,可以得出结论如下:
通过因子分析将17个变量降成四维问题,结果显示此表显示地区经济绿色发展状况,地区人民生活状况;
绿色资源;
环境因素是影响绿色发展的四大公共因子。
且这四个因子可解释80%以上的方差,说明模型合理也说明这四个因子具有实际意义。
- 配套讲稿:
如PPT文件的首页显示word图标,表示该PPT已包含配套word讲稿。双击word图标可打开word文档。
- 特殊限制:
部分文档作品中含有的国旗、国徽等图片,仅作为作品整体效果示例展示,禁止商用。设计者仅对作品中独创性部分享有著作权。
- 关 键 词:
- 因子分析