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主成分分析
释义
主成分分析
管理学卷
主成分分析
多元统计分析的一个分支。将原来具有复杂关系的多个指标重新组合成少数几个两两不相关的综合指标,来尽可能多地反映原来指标的信息,称这些综合指标为主成分。具体方法是:设得到
n
个样本,每个样本观测有
P
i
个指标(变量),根据原始数据,找到
m
个新的变量,使它们为原始数据的线性组合,再根据这组新变量互不相关且具有最大方差的原则,求出相应的组合系数,并根据这些新变量的方差大小排定第1、第2……第
m
个主成分。主成分的个数一般按照选定主成分的方差之和占总方差的比例确定。主成分分析的主要作用一是简化数据,二是揭示变量间的关系。
出处:管理学卷 • 统 计 学 • 数理统计
经济卷
主成分分析
多元统计分析方法之一。通过降维技术把多个含有相关关系的原始变量化为少数几个互不相关的主成分(即综合变量)的统计分析方法。这些主成分通常表示为原始变量的某种线性组合,能够解释原始变量的绝大部分信息。1901年由英国统计学家皮尔逊(Karl Pearson,1857—1936)首次引入。1933年美国统计学家霍特林(Harold Hotelling,1895—1973)将此方法进行了推广。
出处:经济卷 • 统计学 • 统计学理论和方法 • 多元统计分析
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更新时间:2026/9/13 9:37:38