SPSS对主成分回归实验报告

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主成分分析报告

实验名称：主成分分析一、实验目的和要求通过上机操作，完成spss软件的主成分分析二、实验内容和步骤6.8如图所示点击analyze-data reduction-factor将6个变量选入变量框中分别点击descriptive rotation选项，进行以下操作点击extraction进行以下分析点击options结果如下所示Correlation MatrixX1X2X3X4X5X6Correlation X1 1.000.711.420.182.081-.166 X2.711 1.000.141.275.302-.051X3.420.141 1.000.028-.142.353X4.182.275.028 1.000.384.042X5.081.302-.142.384 1.000.104X6-.166-.051.353.042.104 1.000上表为相关矩阵，给出了6个变量之间的相关系数主对角线的值均为1，绝大大部分小于0.01，因此可以说明因子之间相关性不是特别的大。

KMO and Bartlett's TestKaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling Adequacy..434Bartlett's Test of Sphericity Approx. Chi-Square45.919 df15 Sig..000上表为KMO和Bartlett检验表，KMO检验是对变量是否适合做因子分析的检验，根据Kaiser常用度量标准，因为此时KMO=0.434,表示此事不适合做因子分析，所以我们用主成分分析。

上表额为公因子方差，给出了盖茨分析中从每个原始变量中提取的信息，从表中可以看出除了人均城市道路面积X4（平方米），主成分几乎都包含了其余各个变量至少80%的信息。

Total Variance ExplainedComponentInitial Eigenvalues Extraction Sums of Squared Loadings Total% of Variance Cumulative %Total% of Variance Cumulative %1 2.08234.69534.695 2.08234.69534.6952 1.39223.19757.892 1.39223.19757.8923 1.24520.75778.649 1.24520.75778.6494.66511.09089.7395.4427.36297.1016.174 2.899100.000Extraction Method: Principal Component Analysis.上表为特征根于方差贡献表，给出了个主成分解释原始变量总方差的情况，从表中可以看出，本例中保留了3个主成分，集中了原始变量总信息的78.649%上图为碎石土，分析碎石土看出因子1与因子2与因子3特征值差值比较大，而其他特征值比较小，可以出保留3个因子能概括绝大部分信息。

主成份数据分析报告Spss和R语言

一、实验题目主成份分析实验二、实验目的通过本次实验对数据的处理，掌握主成份分析的原理，熟悉主成份分析在SPSS软件和R语言中的实现。

三、实验原理四、实验数据如下给出中国近年国民经济主要指标统计，用主成分分析法对这些指标提取主成份，写出提取的主成份与这些指标之间的表达式。

原始数据如下：四、SPSS实验步骤○1、定义变量②、输入数据③在菜单栏中选择“分析”→“降维”→“因子分析”。

④、除了“年份”选项都选入变量列表。

⑤、单击“描述”→选中“原始分析结果”复选框→“度”设为线性；选中“系数”⑥单击“抽取”，选中“未旋转的因子解”复选框。

其余默认⑦、选中“得分”→“保存为变量”⑧、选中“转换”→“计算变量”，数字表达式中分别输入“a9=b9/SQR(3.849)”“a10=b1 0/SQR(1.808)”，由载荷矩阵得到主成份特征向量矩阵(a9 a10)，(变量视图中改变增加的变量b9、b10、a9、a10的小数位数为3)五、SPSS实验结果与分析1、运行结果图如下所示：2、spss结果分析：由成分矩阵可以得到各个变量的线性组合表达的主成份：F1=0.322*全国人口+0.448*农林牧渔业总产值+0.497*工业总产值+0.475*国内生产总值+0.392*油料+0.432*全社会投资总额+0.458*棉花-0.093*粮食;F2=-0.021*全国人口+0.267*农林牧渔业总产值+0.062*工业总产值+0.027*国内生产总值-0.368*油料+0.261*全社会投资总额-0.126*棉花+0.719*粮食。

在第一主成份中，除了粮食以外的变量的系数比较大，可以看成反映那些变量的综合指标；在第二主成份中，变量粮食的系数比较大，可以看成反映粮食的综合指标。

主成分分析是一种矩阵变换，各个主成分并不一定有实际意义，本题目中的主成份含义不明确。

由系数相关矩阵，各个变量之间都有一定的相关关系，一些相关系数接近于1，适合用主成分分析。

SPSS对主成分回归实验报告

《多元统计剖析剖析》试验陈述学院经贸学院姓名学号试验试验成绩名称一.试验目标（一）应用SPSS对主成分回归进行盘算机实现.（二）请求闇练软件操纵步调,重点控制对软件处理成果的说明.二.试验内容以教材例题7.2为试验对象,应用软件对例题进行操纵演习,以控制多元统计剖析办法的应用三.试验步调（以文字列出软件操纵进程并附上操纵截图）1.数据文件的输入或树立：(文件名以学号或姓名定名)将表7.2数据输入spss：点击“文件”下“新建”——“数据”见图1：图1点击左下角“变量视图”起首界说变量名称及类型：见图2：图2：然后点击“数据视图”进行数据输入（图3）：图3完成数据输入2.具体操纵剖析进程：（1）起首做因变量Y与自变量X1-X3的通俗线性回归：在变量视图下点击“剖析”菜单,选择“回归”-“线性”（图4）：图4将因变量Y调入“因变量”栏,将x1-x3调入“自变量”栏（图5）：然后选择相干要输出的成果：①点击右上角“统计量（s）”：“回归系数”下选择“估量”;“残差”下选择“”;在右上角选择输出“模子拟合度”.“部分相干和偏相干”“共线性诊断”（后两项是做多重共线性磨练）.选完后点击“持续”（见图6）②假如须要对因变量与残差进行图形剖析则须要在“绘制”下选择相干项目（图7）,一般不须要则持续③假如须要将相干成果如因变量猜测值.残差等保管则点击“保管”（图8）,选摘要保管的项目④假如是慢慢回归法或者设置不带常数项的回归模子则点击“选项”（图9）其他选项按软件默认.最后点击“肯定”,运行线性回归,输出相干成果（见表1-3）图5 图6图7图8图9回归剖析输出成果：表1模子汇总b可以做因子剖析）选完后点击“持续”进行下一步;②点击“抽取”（见图13）：在“办法”下默认“主成分”;“剖析”下,默认“相干性矩阵”（寄义是要对变量做尺度化处理,然后基于尺度化后的协差阵也就是相干阵进行分化做因子剖析或主成分剖析）,假如不须要对变量做尺度化处理就选“协方差矩阵”;“输出”中的两项都选,请求输出没有扭转的因子解（主成分剖析必选项）和碎石图（用图形决议提取的主成分或因子的个数）;“抽取“下,默认的是基于特点值（大于1暗示提取的因子或主成分至少代表1个单位尺度差的变量信息,因为尺度化后的变量方差为1,因子或者主成分作为提取的分解变量应当至少代表1个变量的信息）,也可以自选提取的因子个数（即第二项）,本例中做主成分回归,选择提取全体可能的3个主成分,所以自选个数填3.选完后点击“持续”进行下一步;③点击“扭转”（图14）,按默认的“办法”下不扭转（留意,主成分剖析不克不及扭转！）其他不必选,点击“持续”进行下一步;④点击“得分”,盘算不扭转的初始因子得分（图15）,选中“保管为变量”,“办法”下按默认,其他不修正,点击“持续”进行下一步.⑤“选项”下可以不选按默认（选项里重要针对缺掉值和系数显示格局,不影响剖析成果）最后点击“肯定”,运行因子剖析.图10图11图12图13图14图15由运行成果盘算主成分：表4.描写统计量均值尺度差剖析 N x1 11 x2 11 x311表5.相干矩阵x1 x2 x3相干x1 .026 .997 x2 .026.036x3.997 .036Sig.（单侧）x1.470 .000x2 .470.459x3.000 .459表6.KMO 和 Bartlett 的磨练取样足够度的 Kaiser-Meyer-Olkin 器量..492Bartlett 的球形度磨练近似卡方 df3 Sig..000表7.说明的总方差成份初始特点值提取平方和载入合计方差的 % 累积 % 合计方差的 % 累积 % 12 .998.9983.003 .090 .003 .090提取办法：主成份剖析.表8.成份矩阵a图16图17图18 图19图20图21主成分回归成果：表9.模子汇总模子R R 方调剂 R 方尺度估量的误差1 .994a.988 .985 .12104901a. 猜测变量: (常量), F1, F2.表10.Anova b模子平方和df 均方 F Sig.。

利用SPSS进行主成分回归分析1

题〔1～4〕。
1 基本原理与计算方法
111 以应变量 Y 和全部自变量 X 进行逐步回归 ,筛选出 P 个
有统计学意义的自变量 ,并且诊断各自变量的多重共线性。
112 用 P 个自变量进行主成分分析 ,得到主成分矩阵和各主
成分的累计方差百分比。
113 计算标化应变量和 P 个标化自变量分别见式 ( 111) 和
0102
0100
3 0106533 71166 0156
0110
0101
4 01007352 211362 0129
0188
0199
X4 0100 0100 0124 0176
212 使用 SPSS Factor Analysis 过程 ,对自变量 X1 , X3 和 X4 进行主成分分析在 Factor Analysis 对话框 ,把自变量 X1 ,X3 和 X4 放入 Variables 栏。
Abstract: Objective To introduce how to do t he principal component regression analysis wit h SPSS. Methods The analysis steps of t he principal component regression by combining t he Lin2 ear Regression , Factor Analysis , Compute Variable and Bivariate Correclations procedures in SPSS 8. 0 for Windows wit h t he basic principles of t he principal component regression are introduced. Results An example is used to describe all operations of each pro2 cedures in SPSS8. 0 and all calculating processes of principal com2 ponent regression ,and t he“best”equation is built . Conclusions The each indexes of multicollinearity diagnosis and t he advantage and t he point for attention about principal component regression analysis are introduced ,and t he simplified ,speeded up and accurate statistical effect are reached t hrough t he prinicipal component re2 gression analysis wit h SPSS.

SPSS数据的主成分分析报告

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多个指标的问题:
1、指标与指标可能存在相关关系信息重叠，分析偏误
2、指标太多，增加问题的复杂性和分析难度
如何避免？
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主成分分析的基本思想
一项十分著名的工作是美国的统计学家斯通(stone)在 1947年关于国民经济的研究。他曾利用美国1929一1938 年各年的数据，得到了17个反映国民收入与支出的变量要素，例如雇主补贴、消费资料和生产资料、纯公共支出、净增库存、股息、利息外贸平衡等等。
运用主成分得分系数矩阵解释主成分：
王冬《我国外汇储备增长因素主成分分析》，《北京工商大学学报》， 2006年4期。
田波平等《主成分分析在中国上市公司综合评价中的作用》，《数学的实践与认识》，2004年4期
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主成分解释的案例分析
基于相关系数矩阵的主成分分析。对美国纽约上市的有关化学产业的三支股票（Allied Chemical, du Pont, Union Carbide）和石油产业的2支股票（Exxon and Texaco ）做了100周的收益率调查（1975年1月－1976年10月）。
F1
F2
F3
i
i
t
F1
1
F201源自F3001
i 0.995 -0.041 0.057 l
Δi -0.056 0.948 -0.124 -0.102 l
t -0.369 -0.282 -0.836 -0.414 -0.112 1
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主成分分析：将原来具有相关关系的多个指标简化为少数几个新的综合指标的多元统计方法。

统计分析软件应用SPSS-主成分分析实验报告

本科学生综合性、设计性实验报告实验课程名称统计分析软件应用开课学期2010至2011学年下学期上课时间2011 年4 月25 日辽宁师范大学教务处编印、实验方案、实验目的：掌握主成分分析的思想和具体步骤。

掌握SPSS实现主成分分析的具体操作，并对处理结果做出解释。

5、参考文献：［1］卢纹岱.SPSS for Window銃计分析［M］.电子工程出版社，2006［2］郭显光.如何用SPS歎件进行主成分分析［J］.统计与信息论坛，1998, （2）［3］何晓群.现代统计分析方法与应用［M］.中国人民大学出版社，1998［4］余建英、何旭宏.数据统计分析与SPSS^用［M］.人民邮电出版社，2003、实验报告1、实验目的、设备与材料、理论依据、实验方法步骤见实验设计方案2、实验现象、数据及结果表1描述性统计量表表2主成分因子荷载矩阵表表3相关系数矩阵表表4公因子方差表Descriptive Statistics图1碎石图Component U 刨乡至拜占，3 GQmponenls extrudedCommunalitiesExtraction Method: Principal Component Analysis.表总方差分解表Total Variance ExplainedCompoiieint initial EigenvaluesExtraction Sums of Squared Loadings Tota J cf Variance Cumulabv? % Total % of '/a™nee Cumulative %1 3&14 48.929 +£.929 3.914 4S929 48.92921 312 23.BSS 723271.912 23B96 72 S2? 3■1.430 17.9911.43917 曲■!&G.S1B4 S79 7.335 SB.'353 5,1441,797 9^.3506.012150 100.000 76 13E-Q13 7.66E-017 1Q0JO0S-4.2E-016-4.25E-015IQO.OOQExtraction Method: Prkicipal Component AnalysisInitial Extraction赔付率1.000 .964 净收入与总收入之比 1.000 .993 投资收益率 1.000 .923 再保险率 1.000 .968 总资产报酬率 1.000 .919 两年保费收入收益率 1.000 .659 保费收入变化率 1.000 .961 流动性比率 1.000.879Plolb1= *X1+*X2+**X4+*X5+***X8b2=*X1+**X3+***X6+*X7+*X8 b3=*X1+*X2+*X3+***X6+**X8表7Y1= *x1+*x2+**x4+*x5+***x8 Y2=*xi+*x2- **x4+*x5+***x8 Y3=*x1+*x2+*x3+*x4+**x6+**x8加权：输出结果，并从高到低进行排序：表81:人保2:平安3:太平洋4:大众5:华泰6:永安7:华安 Z 主成分综合得分Num 1 Z 主成分综合得分 | Num华泰1:人保可以如上所述计算主成分得分，还可以通过综合评价函数计算综合得分综合评价函数：Z=%*Y1+%*Y2+%*Y34、结论:表8中，综合得分出现负值，这只表明该保险公司的综合水平处于平均水平之下。

主成分分析、因子分析实验报告--SPSS

主成分分析、因子分析实验报告--SPSS主成分分析、因子分析实验报告SPSS一、实验目的主成分分析（Principal Component Analysis，PCA）和因子分析（Factor Analysis，FA）是多元统计分析中常用的两种方法，旨在简化数据结构、提取主要信息和解释变量之间的关系。

本次实验的目的是通过使用 SPSS 软件对给定的数据集进行主成分分析和因子分析，深入理解这两种方法的原理和应用，并比较它们的结果和差异。

二、实验原理（一）主成分分析主成分分析是一种通过线性变换将多个相关变量转换为一组较少的不相关综合变量（即主成分）的方法。

这些主成分是原始变量的线性组合，且按照方差递减的顺序排列。

主成分分析的主要目标是在保留尽可能多的数据信息的前提下，减少变量的数量，从而简化数据分析和解释。

（二）因子分析因子分析则是一种探索潜在结构的方法，它假设观测变量是由少数几个不可观测的公共因子和特殊因子线性组合而成。

公共因子解释了变量之间的相关性，而特殊因子则代表了每个变量特有的部分。

因子分析的目的是找出这些公共因子，并估计它们对观测变量的影响程度。

三、实验数据本次实验使用了一份包含多个变量的数据集，这些变量涵盖了不同的领域和特征。

数据集中的变量包括具体变量 1、具体变量 2、具体变量 3等，共X个观测样本。

四、实验步骤（一）主成分分析1、打开 SPSS 软件，导入数据集。

2、选择“分析”＞“降维”＞“主成分分析”。

3、将需要分析的变量选入“变量”框。

4、在“抽取”选项中，选择主成分的提取方法，如基于特征值大于1 或指定提取的主成分个数。

5、点击“确定”，运行主成分分析。

（二）因子分析1、同样在 SPSS 中，选择“分析”＞“降维”＞“因子分析”。

2、选入变量。

3、在“描述”选项中，选择相关统计量，如 KMO 检验和巴特利特球形检验。

4、在“抽取”选项中，选择因子提取方法，如主成分法或主轴因子法。

SPSS回归分析实验报告

中国计量学院现代科技学院实验报告实验课程：应用统计学实验名称：回归分析班级：学号：姓名：实验日期： 2012.05.23 实验成绩：指导教师签名：一．实验目的一元线性回归简单地说是涉及一个自变量的回归分析，主要功能是处理两个变量之间的线性关系，建立线性数学模型并进行评价预测。

本实验要求掌握一元线性回归的求解和多元线性回归理论与方法。

二．实验环境中国计量学院现代科技学院机房310三．实验步骤与内容1打开应用统计学实验指导书，新建excel表地区供水管道长度（公里）全年供水总量（万平方米）北京15896 128823 天津6822 64537 河北10771.2 160132 山西5669.3 77525 内蒙古5635.5 59276 辽宁21999 280510 吉林6384.9 159570 黑龙江9065.9 153387 上海22098.8 308309 江苏36632.4 380395 浙江24126.9 235535 安徽7389.4 204128 福建6270.4 118512 江西5094.7 143240 山东26073.9 259782 河南11405.6 185092 湖北15668.6 257787 湖南9341.8 262691 广东35728.8 568949 广西6923.1 134412 海南1726.7 20241 重庆6082.7 71077 四川12251.3 165632 贵州3275.3 45198 云南5208.5 52742 西藏364.9 5363陕西4270 73580甘肃5010 62127青海893 14390宁夏1538.2 22921新疆3670.2 766852．打开SPSS，将数据导入3．打开分析，选择回归分析再选择线性因变量选全年供水总量，自变量选供水管道长度统计里回归系数选估计，再选择模型拟合按继续再按确定会出来分析的结果对以上结果进行分析：（1）回归方程为：y=28484.712+11.610X（X是自变量供水管道长度，Y是因变量全年供水总量）（2）检验1）拟合效果检验根据表2可知，R2=0.819，即拟合效果好，线性成立。

主成分分析、因子分析实验报告SPSS

主成分分析、因⼦分析实验报告SPSS⼀、实验⽬的及要求：1、⽬的⽤SPSS软件实现主成分分析、因⼦分析及其应⽤。

2、内容及要求⽤SPSS对2009年我国88个房地产上市公司做因⼦分析，并做出相关解释。

⼆、仪器⽤具：三、实验⽅法与步骤:准备⼯作：把实验所⽤数据从Word⽂档复制到Excel，并进⼀步导⼊到SPSS 数据⽂件中，以备后续分析。

四、实验结果与数据处理：在因⼦分析的SPSS操作中所⽤到的部分选项的设置如下⾯四个图所⽰，其余为软件默认的选项，因此不再列⽰，具体的分析如这些表之后所⽰。

图⼀图⼆图三图四分析结果：由表1可知，巴特利特球度检验统计量的观测值为398.287，相应的概率p值接近0，⼩于显著性⽔平 (取0.05)，所以应拒绝原假设，认为相关系数矩阵与单位矩阵有显著差异。

同时，KMO值为0.637，根据Kaiser给出的KMO度量标准(0.9以上表⽰⾮常适合；0.8表⽰适合；0.7表⽰⼀般；0.6表⽰不太适合；0.5以下表⽰极不适合)可知原有变量不算特别适合进⾏因⼦分析。

表2为公因⼦⽅差，即因⼦分析的初始解，显⽰了所有变量的共同度数据。

第⼀列是因⼦分析初始解下的变量共同度，它表明，对原有10个变量如果采⽤主成分分析⽅法提取所有特征根(10个)，那么原有变量的所有⽅差都可被解释，变量的共同度均为1(原有变量标准化后的⽅差为1)。

事实上，因⼦个数⼩于原有变量的个数才是因⼦分析的⽬标，所以不可提取全部特征根；第⼆列是在按指定提取条件(这⾥为特征根⼤于1)提取特征根时的共同度。

可以看到，总资产报酬率、成交量、流通市值、总市值的绝⼤部分信息可被因⼦解释，这些变量的信息丢失较少。

但⽑利率这⼀变量的信息丢失相当严重(近70%)，净资产收益率、应收应付⽐率两个变量的信息丢失较为严重(近40%)。

因此本次因⼦提取的总体效果并不理想。

表3展⽰了特征根及累积贡献率情况，按照特征根⼤于1的原则，选⼊了4个公共因⼦，其累积⽅差贡献率为72.343%，同时也可以看出，因⼦旋转后，累计⽅差⽐并没有改变，也就是没有影响原有变量的共同度，但却重新分配了各个因⼦解释原有变量的⽅差，改变了各因⼦的⽅差贡献，使各因⼦更易于解释。

spss主成分分析案例研究

多元统计分析实验报告实验三、主成分分析一、实验名称：主成分分析二、实验目的：通过本实验掌握使用SPSS进行主成分分析三、主成分分析步骤，我们归纳如下：1. 根据研究问题选取初始分析变量；2. 根据初始变量特性判断由协方差阵求主成分还是由相关阵求主成分；3. 求协差阵或相关阵的特征根与相应标准特征向量；4. 判断是否存在明显的多重共线性，若存在，则回到第一步；5. 得到主成分的表达式并确定主成分个数，选取主成分；6. 结合主成分对研究问题进行分析并深入研究。

四、分析结果：搜集到有关大学生创业的调查问卷,问卷达到206份,具体数据附表1所示,为了从这些（创业目的、创业类型、创业领域的根据、创业的优势、创业地区、创业方式、）变量中提取主成分，先从做这些变量的相关矩阵：相关矩阵创业目的创业类型创业领域的根据创业的优势创业方式创业地区相关创业目的 1.000 .031 .199 .157 .091 -.082 创业类型.031 1.000 -.037 .018 -.071 .077 创业领域的根据.199 -.037 1.000 .102 .128 -.099 创业的劣势.157 .018 .102 1.000 .083 .018 创业方式.091 -.071 .128 .083 1.000 -.127 创业地区-.082 .077 -.099 .018 -.127 1.000Sig.（单侧）创业目的.272 .000 .001 .037 .054 创业类型.000 .000 .360 .081 .065 创业领域的根据.000 .235 .023 .006 .027 创业的劣势.001 .360 .023 .051 .361 创业方式.037 .081 .006 .051 .006 创业地区.054 .065 .027 .361 .006解释的总方差成份初始特征值提取平方和载入旋转平方和载入合计方差的 % 累积 % 合计方差的 %累积 % 合计方差的 %累积 %1 1.444 24.071 24.071 1.444 24.071 24.071 1.348 22.464 22.4642 1.118 18.634 42.705 1.118 18.634 42.705 1.214 40.241 62.7053 .941 15.676 58.3814 .886 14.768 73.1505 .838 13.968 87.1176 .773 12.883 100.000从上表及下图可看出，前二个主成分解释了全部方差的62.705%，也即包含了原始数据的信息总量达到62.705%，这也说明前2个主成分代表原来的6个指标评价大学生创业的优势。

spss回归分析报告

SPSS回归分析报告1. 引言本报告旨在使用SPSS软件进行回归分析，并对分析结果进行解释和总结。

回归分析是一种用于探索自变量与因变量之间关系的统计方法。

通过对相关变量的分析，我们可以了解自变量对因变量的影响程度和方向。

2. 数据描述我们使用的数据集包含了X和Y两个变量的观测值。

X代表自变量，Y代表因变量。

数据集总共包含了N个观测值。

3. 数据处理在进行回归分析之前，我们需要对数据进行处理，包括数据清洗和变量转换。

数据清洗的目的是去除异常值和缺失值，确保数据的质量和完整性。

变量转换可以根据需要对变量进行归一化、对数化等操作，以满足回归分析的前提条件。

4. 模型建立我们选择了线性回归模型来研究自变量X对因变量Y的影响。

线性回归模型的表达式如下：Y = β0 + β1*X + ε其中，Y代表因变量，X代表自变量，β0和β1是回归系数，ε是误差项。

我们希望通过对数据进行回归分析，得到最佳的回归系数估计值。

5. 回归结果经过回归分析，我们得到了以下结果：回归方程：Y = a + b*X回归系数a的估计值为x，回归系数b的估计值为y。

回归方程可以用来预测因变量Y在给定自变量X的情况下的取值。

6. 模型评估为了评估我们建立的回归模型的拟合程度，我们使用了一些统计指标。

其中，R方（R^2）是衡量模型拟合优度的指标，它的取值范围在0到1之间，越接近1说明模型的拟合度越好。

我们得到的R方为r。

另外，我们还计算了回归系数的显著性检验。

显著性检验可以帮助我们判断回归系数是否具有统计学意义。

我们得到的显著性水平为p。

通过对这些统计指标的分析，我们可以评估回归模型的有效性和可靠性。

7. 结论通过SPSS软件进行回归分析，我们得到了自变量X对因变量Y的影响程度和方向。

根据我们的回归方程和回归系数，我们可以预测因变量Y在给定自变量X 的情况下的取值。

然而，需要注意的是，回归分析只能显示自变量和因变量之间的关系，并不能确定因果关系。

主成分分析实验报告

项目名称实验4―主成分分析所属课程名称多元统计分析（英）项目类型综合性实验实验(实训)日期2012年 4 月15 日实验报告4主成分分析（综合性实验）(Principal component analysis)实验原理：主成分分析利用指标之间的相关性，将多个指标转化为少数几个综合指标，从而达到降维和数据结构简化的目的。

这些综合指标反映了原始指标的绝大部分信息，通常表示为原始指标的某种线性组合，且综合指标间不相关。

利用矩阵代数的知识可求解主成分。

实验题目：下表中给出了不同国家及地区的男子径赛记录：(t8a6)Country 100m(s) 200m(s)400m(s)800m(min)1500m(min)5000m(min)10,000m(min)Marathon(mins)Argentina 10.39 20.81 46.84 1.81 3.7 14.04 29.36 137.72 Australia 10.31 20.06 44.84 1.74 3.57 13.28 27.66 128.3 Austria 10.44 20.81 46.82 1.79 3.6 13.26 27.72 135.9 Belgium 10.34 20.68 45.04 1.73 3.6 13.22 27.45 129.95 Bermuda 10.28 20.58 45.91 1.8 3.75 14.68 30.55 146.62 Brazil 10.22 20.43 45.21 1.73 3.66 13.62 28.62 133.13 Burma 10.64 21.52 48.3 1.8 3.85 14.45 30.28 139.95Chile 10.34 20.8 46.2 1.79 3.71 13.61 29.3 134.03 China 10.51 21.04 47.3 1.81 3.73 13.9 29.13 133.53 Columbia 10.43 21.05 46.1 1.82 3.74 13.49 27.88 131.35 Cook Islands 12.18 23.2 52.94 2.02 4.24 16.7 35.38 164.7 Costa Rica 10.94 21.9 48.66 1.87 3.84 14.03 28.81 136.58 Czechoslovakia 10.35 20.65 45.64 1.76 3.58 13.42 28.19 134.32 Denmark 10.56 20.52 45.89 1.78 3.61 13.5 28.11 130.78 Dominican Republic 10.14 20.65 46.8 1.82 3.82 14.91 31.45 154.12 Finland 10.43 20.69 45.49 1.74 3.61 13.27 27.52 130.87 France 10.11 20.38 45.28 1.73 3.57 13.34 27.97 132.3 German (D.R.) 10.12 20.33 44.87 1.73 3.56 13.17 27.42 129.92 German (F.R.) 10.16 20.37 44.5 1.73 3.53 13.21 27.61 132.23 Great Brit.& N.Ireland 10.11 20.21 44.93 1.7 3.51 13.01 27.51 129.13 Greece 10.22 20.71 46.56 1.78 3.64 14.59 28.45 134.6 Guatemala 10.98 21.82 48.4 1.89 3.8 14.16 30.11 139.33 Hungary 10.26 20.62 46.02 1.77 3.62 13.49 28.44 132.58 India 10.6 21.42 45.73 1.76 3.73 13.77 28.81 131.98 Indonesia 10.59 21.49 47.8 1.84 3.92 14.73 30.79 148.83 Ireland 10.61 20.96 46.3 1.79 3.56 13.32 27.81 132.35 Israel 10.71 21 47.8 1.77 3.72 13.66 28.93 137.55Japan 10.34 20.81 45.86 1.79 3.64 13.41 27.72 128.63 Kenya 10.46 20.66 44.92 1.73 3.55 13.1 27.38 129.75 Korea 10.34 20.89 46.9 1.79 3.77 13.96 29.23 136.25 D.P.R Korea 10.91 21.94 47.3 1.85 3.77 14.13 29.67 130.87 Luxembourg 10.35 20.77 47.4 1.82 3.67 13.64 29.08 141.27 Malaysia 10.4 20.92 46.3 1.82 3.8 14.64 31.01 154.1 Mauritius 11.19 22.45 47.7 1.88 3.83 15.06 31.77 152.23 Mexico 10.42 21.3 46.1 1.8 3.65 13.46 27.95 129.2 Netherlands 10.52 20.95 45.1 1.74 3.62 13.36 27.61 129.02 New Zealand 10.51 20.88 46.1 1.74 3.54 13.21 27.7 128.98 Norway 10.55 21.16 46.71 1.76 3.62 13.34 27.69 131.48 Papua New Guinea 10.96 21.78 47.9 1.9 4.01 14.72 31.36 148.22 Philippines 10.78 21.64 46.24 1.81 3.83 14.74 30.64 145.27 Poland 10.16 20.24 45.36 1.76 3.6 13.29 27.89 131.58 Portugal 10.53 21.17 46.7 1.79 3.62 13.13 27.38 128.65 Rumania 10.41 20.98 45.87 1.76 3.64 13.25 27.67 132.5 Singapore 10.38 21.28 47.4 1.88 3.89 15.11 31.32 157.77 Spain 10.42 20.77 45.98 1.76 3.55 13.31 27.73 131.57 Sweden 10.25 20.61 45.63 1.77 3.61 13.29 27.94 130.63 Switzerland 10.37 20.46 45.78 1.78 3.55 13.22 27.91 131.2 Taipei 10.59 21.29 46.8 1.79 3.77 14.07 30.07 139.27Thailand 10.39 21.09 47.91 1.83 3.84 15.23 32.56 149.9 Turkey 10.71 21.43 47.6 1.79 3.67 13.56 28.58 131.5 USA 9.93 19.75 43.86 1.73 3.53 13.2 27.43 128.22 USSR 10.07 20 44.6 1.75 3.59 13.2 27.53 130.55 Western Samoa 10.82 21.86 49 2.02 4.24 16.28 34.71 161.83 （数据来源：1984年洛杉机奥运会IAAF/AFT径赛与田赛统计手册）实验要求：（1）试用Princomp过程求主成分；并对结果进行解释；（2）试用方差累积贡献率和Scree图确定主成分的个数；（3）计算各国第一主成分的得分并排名；（4）试对结果进行解。

spss主成分分析报告

spss主成分分析报告目录spss主成分分析报告 (1)引言 (2)研究背景 (2)研究目的 (2)研究意义 (3)主成分分析的基本概念 (4)主成分分析的定义 (4)主成分分析的原理 (5)主成分分析的应用领域 (6)数据收集与准备 (7)数据收集方法 (7)数据预处理 (8)数据清洗 (9)主成分分析的步骤 (9)因子提取 (9)因子旋转 (10)因子解释 (11)SPSS软件在主成分分析中的应用 (12)SPSS软件的介绍 (12)数据导入与处理 (13)主成分分析的操作步骤 (14)主成分分析结果的解读 (15)因子载荷矩阵的解读 (15)方差解释率的解读 (16)因子得分的解读 (17)主成分分析的结果验证与评价 (18)因子可靠性分析 (18)因子有效性分析 (19)结果的稳定性分析 (19)主成分分析的局限性与改进 (20)主成分分析的局限性 (20)主成分分析的改进方法 (21)结论 (22)研究总结 (22)研究展望 (23)引言研究背景主成分分析（Principal Component Analysis，简称PCA）是一种常用的多元统计分析方法，广泛应用于各个领域的研究中。

它通过将原始数据转换为一组新的无关变量，即主成分，来揭示数据中的潜在结构和模式。

主成分分析不仅可以帮助我们降低数据的维度，减少冗余信息，还可以提取出数据中的主要特征，帮助我们更好地理解和解释数据。

在当今信息爆炸的时代，数据的获取和处理变得越来越重要。

各个领域的研究者和决策者需要从大量的数据中提取有用的信息，以支持决策和研究。

然而，原始数据往往包含大量的冗余信息和噪声，使得数据分析变得困难和复杂。

主成分分析作为一种有效的数据降维方法，可以帮助我们从复杂的数据中提取出关键信息，简化数据分析的过程。

主成分分析最早由卡尔·皮尔逊（Karl Pearson）于1901年提出，并在之后的几十年中得到了广泛的研究和应用。

SPSS进行主成分分析报告

实验七、利用SPSS进行主成分分析【例子】以全国３1个省市得8项经济指标为例,进行主成分分析.第一步：录入或调入数据(图1）。

图１原始数据（未经标准化）第二步：打开“因子分析”对话框。

沿着主菜单得“Ａnａlyｚｅ→Dａta Reduｃtion→Facｔor”得路径（图2）打开因子分析选项框(图3）。

图2 打开因子分析对话框得路径图３因子分析选项框第三步：选项设置。

首先，在源变量框中选中需要进行分析得变量,点击右边得箭头符号,将需要得变量调入变量(Vａriablｅs)栏中（图3)。

在本例中，全部８个变量都要用上，故全部调入(图4）.因无特殊需要，故不必理会“Vａlue”栏。

下面逐项设置。

图4 将变量移到变量栏以后⒈设置Descriptives描述选项。

单击Ｄescｒiptives按钮(图4)，弹出Desｃｒiｐtiｖeｓ对话框(图5）.图５描述选项框在Sｔatistics 统计栏中选中Ｕｎivaｒiａte ｄescrｉｐｔives复选项，则输出结果中将会给出原始数据得抽样均值、方差与样本数目（这一栏结果可供检验参考)；选中Initiａl soluｔion复选项,则会给出主成分载荷得公因子方差（这一栏数据分析时有用）。

在CｏrreｌatｉoｎMatｒix栏中，选中Ｃｏefｆｉcienｔｓ复选项,则会给出原始变量得相关系数矩阵(分析时可参考）;选中Deｔｅrmｉnant复选项,则会给出相关系数矩阵得行列式，如果希望在Eｘｃel中对某些计算过程进行了解，可选此项，否则用途不大。

其它复选项一般不用,但在特殊情况下可以用到（本例不选）。

设置完成以后，单击Ｃoｎｔinuｅ按钮完成设置（图5）。

⒉设置Extracｔion选项。

打开Ｅxtracｔｉon对话框(图6).因子提取方法主要有7种，在Meｔｈｏd栏中可以瞧到,系统默认得提取方法就是主成分（Priｎciｐaｌ poｎenｔs)，因此对此栏不作变动,就就是认可了主成分分析方法。

SPSS对主成分回归实验报告

SPSS对主成分回归实验报告一、实验目的本实验的目的是利用SPSS软件对主成分回归进行分析，通过降维处理建立回归模型，并对模型结果进行解释和评估。

二、实验数据本实验使用的数据为一个假设情景中的模拟数据，包含自变量x1、x2、x3和因变量y。

数据集共有100个样本，样本量较小，主成分回归的效果可以更好地展示。

三、分析方法及步骤1.导入数据首先，在SPSS软件中导入实验数据，并进行必要的数据预处理，例如检查数据的缺失情况和异常值，并进行处理。

2.主成分分析使用PCA方法对自变量进行降维处理。

在SPSS软件中，选择“分析”菜单下的“尺度分析”选项，选择需要进行主成分分析的自变量，并设置合适的选项参数，例如保留主成分的方差解释比例。

3.主成分得分计算利用主成分分析得到的特征值和特征向量信息，对样本数据集进行主成分得分计算，得到降维后的自变量。

4.主成分回归通过主成分得分和因变量之间的回归分析，建立主成分回归模型。

在SPSS软件中，选择“分析”菜单下的“回归”选项，将主成分得分作为自变量，因变量作为被解释变量，进行回归分析。

通过观察回归模型的系数、显著性检验和拟合优度等指标，对主成分回归模型进行评估。

5.结果解释和模型选择根据主成分回归的结果，解释模型中各个主成分的影响程度和对因变量的贡献。

通过模型评估指标和领域知识的综合考虑，选择合适的主成分回归模型。

四、结果分析通过SPSS软件分析主成分回归模型后，得到了以下结果：1.主成分分析的解释方差比为0.785，表示保留的主成分能够解释原始变量78.5%的方差。

2.主成分得分的系数表明，对于因变量y的预测，主成分1和主成分3具有显著正向影响，而主成分2则具有显著负向影响。

3.模型的拟合优度（例如R方）为0.602，说明主成分回归模型可以解释因变量y的60.2%变异。

综合以上结果，我们可以得出结论：在这个假设情景中，使用主成分回归对于因变量y的预测具有一定的效果，但存在一些主成分对因变量y的贡献不显著的情况。