问：因子分析和主成分分析有什么区别啊
- 答：主成分分析和因子分析都是信息浓缩的方法，即将多个分析项信息浓缩成几个概括性指标。
因子分析在主成分基础上，多出一项旋转功能，该旋转目的即在于命名，更容易解释因子的含义。如果研究关注于指标与分析项的对应关系上，或是希望将得到的指标进行命名，SPSSAU建议使用因子分析。
主成分分析目的在于信息浓缩（但不太关注主成分与分析项对应关系），权重计算，以及综合得分计算。如希望进行排名比较，计算综合竞争力，可使用主成分分析。
SPSSAU可直接使用这两种方法，支持自动保存因子得分及综合得分，不需要手动计算。 - 答：主成分分析（ponent Analysis，PCA）， 是一种统计方法。通过正交变换将一组可能存在相关性的变量转换为一组线性不相关的变量，转换后的这组变量叫主成分。
在实际课题中，为了全面分析问题，往往提出很多与此有关的变量（或因素），因为每个变量都在不同程度上反映这个课题的某些信息。
问：毕业论文英文翻译
- 答：主成分分析
当研究人员开始思考分析了一款新型的数据集、数据有关的几个问题要考虑。这些重要的问题包括:(1)有什么方面的数据,这些数据是陌生的或不寻常的事?(2)数据可以被假定是分布式的正常吗?(3)是否有任何异常数据吗?(4)有野值的数据吗?实验测量变量的单位似乎不符合在测量其他实验单位通常被称为概要图。
到目前为止,最重要的原因为执行一个主成分分析(PCA)是使用它当作一个工具,用于筛选的多元数据。新的变数,所谓的主成分得分,可以被创建了。这些新的变量可以用来作为输入为图及计算机绘图程序,和考试产生出来的图形的显示会经常展现躯体异常数据,你正在计划与分析。例如,主成分得分的情节,可以帮助鉴别孤立点数据,当他们存在。此外,通过主成分得分可以分析单独去看看是否如常态分布假设的变量和独立的实验单位持有。这样的假设通常需要对某些种类的统计分析的数据是有效的。
主成分分析使用了一个数学程式,从而使一组相关反应变量到一套新的独立变量叫做主成分。主成分分析方法也可以执行一个样品variance-covariance矩阵或相关矩阵。该类型的矩阵里,他是最好的,这往往取决于把变量被测量。偶尔,但不经常,新创建的变量被识别的。一个人不能总是期望能够解释新创建的变量。事实上,它被认为是一种奖励当主成分变量实际上可以被破译。当使用PCA掩护多元数据集时,你不需要能够解释的多解性,利用主成分分析法(PCA)主成分是非常有用的,因为无论是否自己的新变量可以解释。
主成分分析是研究人员通常很有帮助那些想要隔断实验单位成为小组,这样类似的试验单元属于同一情况。在这种情况下,主成分得分可以用作输入到聚类的节目。这通常会增加对聚类的程序的有效性,同时减少成本的使用这样的计划。此外,通过主成分得分可以而且应该总是被用来帮助验证了结果的聚类的节目。 - 答：主成分分析
当研究人员开始思考分析了一款新型的数据集、数据有关的几个问题要考虑。这些重要的问题包括:(1)有什么方面的数据,这些数据是陌生的或不寻常的事?(2)数据可以被假定是分布式的正常吗?(3)是否有任何异常数据吗?(4)有野值的数据吗?实验测量变量的单位似乎不符合在测量其他实验单位通常被称为概要图。
到目前为止,最重要的原因为执行一个主成分分析(PCA)是使用它当作一个工具,用于筛选的多元数据。新的变数,所谓的主成分得分,可以被创建了。这些新的变量可以用来作为输入为图及计算机绘图程序,和考试产生出来的图形的显示会经常展现躯体异常数据,你正在计划与分析。例如,主成分得分的情节,可以帮助鉴别孤立点数据,当他们存在。此外,通过主成分得分可以分析单独去看看是否如常态分布假设的变量和独立的实验单位持有。这样的假设通常需要对某些种类的统计分析的数据是有效的。
主成分分析使用了一个数学程式,从而使一组相关反应变量到一套新的独立变量叫做主成分。主成分分析方法也可以执行一个样品variance-covariance矩阵或相关矩阵。该类型的矩阵里,他是最好的,这往往取决于把变量被测量。偶尔,但不经常,新创建的变量被识别的。一个人不能总是期望能够解释新创建的变量。事实上,它被认为是一种额外的主成分变量时可以在 - 答：其实审稿人也都是博士毕业过来的，不会故意去为难大家的，大多数审稿人都不会故意为难你的。并且审稿人也都是义务劳动，这其中既没有利益关系，也没有理由去故意为难投稿人。我学姐推荐的北京译顶科技那边做的不错，你可以考虑一下。统一查下。
问：主成分分析法的英文怎么说
- 答：翻译结果
主成分分析法的英文怎么说
ponent analysis (pca) how do you say English
