多元统计正交因子分析实验报告

正交因子分析（设计性实验）

(Orthogonal factor analysis)

实验原理：因子分析是主成分分析的推广和发展，其目的是用少数几个不可观测的隐变量，即因子，来解释原始变量之间的相关关系，它也是属于多元分析中处理降维的一种统计方法。因子分析的基本思想是通过变量间的协方差矩阵（或相关系数矩阵）内部结构的研究，寻找能控制所有变量的少数几个因子去描述多个变量之间的相关关系。因子分析中最常用的数学模型是正交因子模型，其特点是模型中的因子相互之间正交。

实验题目一：

下表中给出了二战以来奥运会运动员十项运动成绩的相关系数矩阵：(E9a6) 100米 1.00 . . . . . . . . .跳远 0.59 1.00 . . . . . . . .铅球 0.35 0.42 1.00 . . . . . . .跳高 0.34 0.51 0.38 1.00 . . . . . . 400米 0.63 0.49 0.19 0.29 1.00 . . . . . 110米跨栏 0.40 0.52 0.36 0.46 0.34 1.00 . . . .铁饼 0.28 0.31 0.73 0.27 0.17 0.32 1.00 . . .撑竿跳高 0.20 0.36 0.24 0.39 0.23 0.33 0.24 1.00 . .标枪 0.11 0.21 0.44 0.17 0.13 0.18 0.34 0.24 1.00 . 1500米 -0.07 0.09 -0.08 0.18 0.39 0.00 -0.02 0.17 -0.00 1.00实验要求：

（1）试由相关系数矩阵作因子分析；covmat

（2）试根据因子载荷，并结合题目背景知识，对公共因子进行命名。

实验题目二：下表中给出了不同国家及地区的女子径赛记录：(t1a7)

Country 100 m

(s)

200 m

(s)

400 m

(s)

800 m

(min)

1500 m

(min)

3000 m

(min)

Marathon

(min)

australi11.222.3551.08 1.98 4.139.08152.37 austria11.4323.0950.62 1.99 4.229.34159.37 belgium11.4123.04522 4.148.88157.85 bermuda11.4623.0553.3 2.16 4.589.81169.98 brazil11.3123.1752.8 2.1 4.499.77168.75 burma12.1424.4755 2.18 4.459.51191.02 canada1122.2550.062 4.068.81149.45 chile1224.5254.9 2.05 4.239.37171.38 china11.9524.4154.97 2.08 4.339.31168.48 columbia11.62453.26 2.11 4.359.46165.42 cookis12.927.160.4 2.3 4.8411.1233.22 costa11.9624.658.25 2.21 4.6810.43171.8 czech11.0921.9747.99 1.89 4.148.92158.85 denmark11.4223.5253.6 2.03 4.188.71151.75 domrep11.7924.0556.05 2.24 4.749.89203.88 finland11.1322.3950.14 2.03 4.18.92154.23 france11.1522.5951.732 4.148.98155.27 gdr10.8121.7148.16 1.93 3.968.75157.68 frg11.0122.3949.75 1.95 4.038.59148.53 gbni1122.1350.46 1.98 4.038.62149.72 greece11.7924.0854.93 2.07 4.359.87182.2 guatemal11.8424.5456.09 2.28 4.8610.54215.08 hungary11.4523.0651.5 2.01 4.148.98156.37 india11.9524.2853.6 2.1 4.329.98188.03 indonesi11.8524.2455.34 2.22 4.6110.02201.28 ireland11.4323.5153.24 2.05 4.118.89149.38 israel11.4523.5754.9 2.1 4.259.37160.48 italy11.292352.01 1.96 3.988.63151.82 japan11.732453.73 2.09 4.359.2150.5 kenya11.7323.8852.72 4.159.2181.05 korea11.9624.4955.7 2.15 4.429.62164.65 dprkorea12.2525.7851.2 1.97 4.259.35179.17 luxembou12.0324.9656.1 2.07 4.389.64174.68 malaysia12.2324.2155.09 2.19 4.6910.46182.17 mauritiu11.7625.0858.1 2.27 4.7910.9261.13 mexico11.8923.6253.76 2.04 4.259.59158.53 netherla11.2522.8152.38 1.99 4.069.01152.48 nz11.5523.1351.6 2.02 4.188.76145.48 norway11.5823.3153.12 2.03 4.018.53145.48 png12.2525.0756.96 2.24 4.8410.69233 philippi11.7623.5454.6 2.19 4.610.16200.37 poland11.1322.2149.29 1.95 3.998.97160.82 portugal11.8124.2254.3 2.09 4.168.84151.2