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
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
举一反三
- 相比于主成分分析，因子分析更强调用少数几个因子解释原始变量的总方差。
- 相比于主成分分析，因子分析更强调用少数几个因子解释原始变量的总方差。 A: 正确 B: 错误
- 中国大学MOOC: 相比于主成分分析，因子分析更强调用少数几个因子解释原始变量的总方差。
- 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。
- 关于全部的主成分的总方差与原始变量的总方差之间的关系,如下哪一论述是正确的(<br/>) A: 主成分的总方差大于原始变量的总方差 B: 主成分的总方差小于原始变量的总方差 C: 主成分的总方差等于原始变量的总方差 D: 主成分的总方差与原始变量的总方差没有必然的关系