对第（5）题数据进行主成分分析，主成分的总方差解释为%
举一反三
- facial mask sales.sav 对面膜销售数据中描述天气的5个变量基于特征值大于1提取主成分，主成分的总方差解释为%。/js/editor20150812/dialogs/attachment_new/fileTypeImages/icon_default.gif
- 下表为主成分分析解释的总方差，如果要求主成分能够解释原变量的85%以上，则至少需要提取个主成分。http://p.ananas.chaoxing.com/star3/origin/76c31244276b67b8331007a983a95a47.png
- 在主成分分析中，下列说法错误的是（ ） A: 主成分的协方差矩阵是对角阵。 B: 主成分分析的目的是减少变量的个数，因此忽略一些带有较小方差的主成分不会给总方差带来太大的影响。 C: 主成分的总方差不等于原始变量的总方差。 D: 主成与原始变量的相关系数为为因子负荷量或因子载荷量。
- 下表为因子分析过程中主成分分析解释的总方差，则原始变量有几个？（） 主成分分析解释的总方差 成份 初始特征值 合计 方差的 % 累积 % 1 3.735 62.254 62.254 2 1.133 18.887 81.142 3 0.457 7.619 88.761 4 0.323 5.376 94.137 5 0.199 3.320 97.457 6 0.153 2.543 100.000
- 关于主成分，下列说法正确的是( )。 A: 主成分的方差都为1 B: 主成分是原始变量的组合 C: 各主成分之间互不相关 D: 主成分的总方差大于原始变量的总方差