合理进行多元分析——广义主成分分析

R195.1; 本文目的是介绍与广义主成分分析有关的基本概念、计算方法、两个实例以及SAS实现.基本概念包括合成资料、拟合成资料、部分合成资料和广义主成分分析;计算方法涉及对数中心化,构造协方差矩阵S以及求矩阵S的特征值和特征向量;两个实例分别是"某矿石中5种成分的含量"和"1993年我国30个地区农民家庭消费资料".借助SAS对两个实例中的定量资料进行广义主成分分析,只需要1个主成分就可包含多个原变量所包含的85%以上的信息,取得了很好的降维效果;在例2中,基于广义主成分的计算结果,还实现了对地区的排序和初步分档....

Full description

Saved in:
Bibliographic Details
Published in四川精神卫生 Vol. 36; no. z1; pp. 55 - 60
Main Authors 胡纯严, 胡良平
Format Journal Article
LanguageChinese
Published 世界中医药学会联合会临床科研统计学专业委员会,北京 100029 2023
军事科学院研究生院,北京 100850%军事科学院研究生院,北京 100850
Subjects
广义主成分
Logarithmic centralization
对数中心化
协方差矩阵
合成资料
Generalized principal component
Covariance matrix
样品排序
Sample sorting
Synthetic data
Online AccessGet full text
ISSN1007-3256
DOI10.11886/scjsws20230605002

Cover

Abstract R195.1; 本文目的是介绍与广义主成分分析有关的基本概念、计算方法、两个实例以及SAS实现.基本概念包括合成资料、拟合成资料、部分合成资料和广义主成分分析;计算方法涉及对数中心化,构造协方差矩阵S以及求矩阵S的特征值和特征向量;两个实例分别是"某矿石中5种成分的含量"和"1993年我国30个地区农民家庭消费资料".借助SAS对两个实例中的定量资料进行广义主成分分析,只需要1个主成分就可包含多个原变量所包含的85%以上的信息,取得了很好的降维效果;在例2中,基于广义主成分的计算结果,还实现了对地区的排序和初步分档.
AbstractList R195.1; 本文目的是介绍与广义主成分分析有关的基本概念、计算方法、两个实例以及SAS实现.基本概念包括合成资料、拟合成资料、部分合成资料和广义主成分分析;计算方法涉及对数中心化,构造协方差矩阵S以及求矩阵S的特征值和特征向量;两个实例分别是"某矿石中5种成分的含量"和"1993年我国30个地区农民家庭消费资料".借助SAS对两个实例中的定量资料进行广义主成分分析,只需要1个主成分就可包含多个原变量所包含的85%以上的信息,取得了很好的降维效果;在例2中,基于广义主成分的计算结果,还实现了对地区的排序和初步分档.
Author 胡纯严
胡良平
AuthorAffiliation 军事科学院研究生院,北京 100850%军事科学院研究生院,北京 100850;世界中医药学会联合会临床科研统计学专业委员会,北京 100029
AuthorAffiliation_xml – name: 军事科学院研究生院,北京 100850%军事科学院研究生院,北京 100850;世界中医药学会联合会临床科研统计学专业委员会,北京 100029
Author_FL Hu Liangping
Hu Chunyan
Author_FL_xml – sequence: 1
  fullname: Hu Chunyan
– sequence: 2
  fullname: Hu Liangping
Author_xml – sequence: 1
  fullname: 胡纯严
– sequence: 2
  fullname: 胡良平
BookMark eNpFj81KAzEUhbOoYG37Ar6Aq9F7k2YydynFPyi4seuSiYlYJAWDFFwJYhnBxSxcKQiCD2Fx0XeRpvYxDFTwcODAOXAv3xZr-LG3jG0j7CIWRb4XzChMAgcuIAcJwBusiQAqE1zmm6wTwmUJgAiCCJpMxLr6qaer-evq_Sl-vMSH-1hNl2_1991zcpzNF7PHxefXsqpTv57abMPpq2A7f9lig8ODs95x1j89Ount97OAwCGzpjTKQmGMAOW4pEJIR7mySM4JU1KS7nYdEmhtlCR9ToIgUaBFXhrRYjvruxPtnfYXw9H45tqnj8N_yFuEhPILj5laXw
ClassificationCodes R195.1
ContentType Journal Article
Copyright Copyright © Wanfang Data Co. Ltd. All Rights Reserved.
Copyright_xml – notice: Copyright © Wanfang Data Co. Ltd. All Rights Reserved.
DBID 2B.
4A8
92I
93N
PSX
TCJ
DOI 10.11886/scjsws20230605002
DatabaseName Wanfang Data Journals - Hong Kong
WANFANG Data Centre
Wanfang Data Journals
万方数据期刊 - 香港版
China Online Journals (COJ)
China Online Journals (COJ)
DatabaseTitleList
DeliveryMethod fulltext_linktorsrc
DocumentTitle_FL Reasonably carry out multivariate analysis:generalized principal component analysis
EndPage 60
ExternalDocumentID scjsws2023z1010
GroupedDBID -05
2B.
4A8
92F
92I
93N
ABDBF
ABJNI
ACGFS
AFKRA
ALMA_UNASSIGNED_HOLDINGS
BENPR
CCEZO
CCPQU
CIEJG
CW9
GROUPED_DOAJ
PHGZM
PHGZT
PIMPY
PMFND
PSX
PSYQQ
TCJ
TGQ
U1G
U5O
ID FETCH-LOGICAL-s1020-ecbc7e08cc307f259835f967e19ff3cb9999a44f190aac759ad93901881e12bc3
ISSN 1007-3256
IngestDate Thu May 29 03:55:14 EDT 2025
IsPeerReviewed false
IsScholarly false
Issue z1
Keywords 广义主成分
Logarithmic centralization
对数中心化
协方差矩阵
合成资料
Generalized principal component
Covariance matrix
样品排序
Sample sorting
Synthetic data
Language Chinese
LinkModel OpenURL
MergedId FETCHMERGED-LOGICAL-s1020-ecbc7e08cc307f259835f967e19ff3cb9999a44f190aac759ad93901881e12bc3
PageCount 6
ParticipantIDs wanfang_journals_scjsws2023z1010
PublicationCentury 2000
PublicationDate 2023
PublicationDateYYYYMMDD 2023-01-01
PublicationDate_xml – year: 2023
  text: 2023
PublicationDecade 2020
PublicationTitle 四川精神卫生
PublicationTitle_FL Sichuan Mental Health
PublicationYear 2023
Publisher 世界中医药学会联合会临床科研统计学专业委员会,北京 100029
军事科学院研究生院,北京 100850%军事科学院研究生院,北京 100850
Publisher_xml – name: 军事科学院研究生院,北京 100850%军事科学院研究生院,北京 100850
– name: 世界中医药学会联合会临床科研统计学专业委员会,北京 100029
SSID ssib001103990
ssib051370907
ssib036439828
ssj0002912255
Score 1.9068584
Snippet R195.1;...
SourceID wanfang
SourceType Aggregation Database
StartPage 55
Title 合理进行多元分析——广义主成分分析
URI https://d.wanfangdata.com.cn/periodical/scjsws2023z1010
Volume 36
hasFullText 1
inHoldings 1
isFullTextHit
isPrint
link http://utb.summon.serialssolutions.com/2.0.0/link/0/eLvHCXMwnV1PaxQxFB9qe_Eiiop_Sw_mJKuTmckkOWa2sxTBItJCb2UmM6P0sIK7RdhTQSwVPOzBk4Ig-CEsHvpdpFv7MXzvJbs7tAX_wDA8MsnL7723s-_lJZkEwQPwEKUuZdixPBWdxJZRpxQi7di6kVVY6SJucDfy0_V0bTN5siW2Fi7ttVYt7Q7LR3Z04b6S_7EqlIFdcZfsP1h2xhQKgAb7wh0sDPe_sjHLBdMhU4rlkoiU5YplPaYzJAxnqot1TMK0QULBFROhqHLKdI4N_YqHpEUIlmlklSdIKE0EMM-wFTTHVjM-Zxm2Q14CmREk4Ak4VxFtFrEsR8IIbIIcVpnJSBBAO1tvjHIAZBAFGxlmeh6IERdUUQgUqzj0cTun4TYc0-_Ps9ApdSdIS47pKiHpkpiKIBEzKDcp1emSJuER91ry-p89clpyCjRMGZIReiEBjNOtRP66RzbKCXi7CwAWTwmympHTvqDTVl9R16PVkgpBO92HOJPiszvO12CWOI7cd9Wnzsh9Dca_dCPeci3ua8Y-SHFnMJx3f0q5Ezt3Bm8GEQ0vQxGG0dzZz5ZgzuuMOO1RXIqk5GIxWMry9WfP5yE1rhWYz6TGGMG2ZloFj2WofQphhyTk4CIELTLw8k33qgG4x-eg0Wa5flP0X7Tiuo2rwRU_IFsx7u26FiyMXl4P4sn44Nd4__To8-nXD5Nvnybv3k4O9k--jH_ufYRrcnh0fPj--PuPk4MxlLtHN4LNXr7RXev440U6A45Jk9qWVtahshb8XBMJDYORRqey5rppYlvC0EkXSdJAyFwUVgpdVBozhErxmkeljW8Gi_1X_fpWsKKKtNaVDGsuKzyPorCKx43QVWmV0lV9O1jxQm77v4_B9hkD3PlzlbvBZaRdAvBesDh8vVvfh5B4WC57qy1TSuk3wEaEQA
linkProvider ProQuest
openUrl ctx_ver=Z39.88-2004&ctx_enc=info%3Aofi%2Fenc%3AUTF-8&rfr_id=info%3Asid%2Fsummon.serialssolutions.com&rft_val_fmt=info%3Aofi%2Ffmt%3Akev%3Amtx%3Ajournal&rft.genre=article&rft.atitle=%E5%90%88%E7%90%86%E8%BF%9B%E8%A1%8C%E5%A4%9A%E5%85%83%E5%88%86%E6%9E%90%E2%80%94%E2%80%94%E5%B9%BF%E4%B9%89%E4%B8%BB%E6%88%90%E5%88%86%E5%88%86%E6%9E%90&rft.jtitle=%E5%9B%9B%E5%B7%9D%E7%B2%BE%E7%A5%9E%E5%8D%AB%E7%94%9F&rft.au=%E8%83%A1%E7%BA%AF%E4%B8%A5&rft.au=%E8%83%A1%E8%89%AF%E5%B9%B3&rft.date=2023&rft.pub=%E4%B8%96%E7%95%8C%E4%B8%AD%E5%8C%BB%E8%8D%AF%E5%AD%A6%E4%BC%9A%E8%81%94%E5%90%88%E4%BC%9A%E4%B8%B4%E5%BA%8A%E7%A7%91%E7%A0%94%E7%BB%9F%E8%AE%A1%E5%AD%A6%E4%B8%93%E4%B8%9A%E5%A7%94%E5%91%98%E4%BC%9A%2C%E5%8C%97%E4%BA%AC+100029&rft.issn=1007-3256&rft.volume=36&rft.issue=z1&rft.spage=55&rft.epage=60&rft_id=info:doi/10.11886%2Fscjsws20230605002&rft.externalDocID=scjsws2023z1010
thumbnail_s http://utb.summon.serialssolutions.com/2.0.0/image/custom?url=http%3A%2F%2Fwww.wanfangdata.com.cn%2Fimages%2FPeriodicalImages%2Fscjsws%2Fscjsws.jpg