《统计业务知识》之：对模糊现象的评价(4)

更新时间：2011-04-07 09:52:49 来源：|0

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　　【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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