1樓：匿名使用者
綜合得分：主要利用成分得分和方差解釋率這兩項指標，計算得到綜合得分，用於綜合競爭力對比（綜合得分值越高意味著競爭力越強）。
綜合得分
排名按照綜合得分的大小進行比較，數值越大排名越高。
具體案例請見：主成分分析-spssau
2樓：家住樓上
0. 這是原始資料,以備檢驗
90342.00 52455.00 101091.
00 19272.00 82.00 16.
10 197435.00 0.17
4903.00 1973.00 2035.
00 10313.00 34.20 7.
10 592077.00 0.00
6735.00 21139.00 3767.
00 1780.00 36.10 8.
20 726396.00 0.00
49454.00 36241.00 81557.
00 22504.00 98.10 25.
90 348226.00 0.98
139190.00 203505.00 215898.
00 10609.00 93.20 12.
60 139572.00 0.63
12215.00 16219.00 10351.
00 6382.00 62.50 8.
70 145818.00 0.07
2372.00 6572.00 8103.
00 12329.00 184.40 22.
20 20921.00 0.15
11062.00 23078.00 54935.
00 23804.00 370.40 41.
00 65486.00 0.26
17111.00 23907.00 52108.
00 21796.00 221.50 21.
50 63806.00 0.28
1206.00 3930.00 6126.
00 15586.00 330.40 29.
50 1840.00 0.44
2150.00 5704.00 6200.
00 10870.00 184.20 12.
00 8913.00 0.27
5251.00 6155.00 10383.
00 16875.00 146.40 27.
50 78796.00 0.15
14341.00 13203.00 19396.
00 14691.00 94.60 17.
80 6354.00 1.57
1. 這是原始資料的標準化結果
1.501 0.38474 0.
9344 0.7508 -0.62952 -0.
31463 0.056399 -0.47047
-0.53684 -0.55797 -0.
68672 -0.6214 -1.0781 -1.
2169 1.7483 -0.8466
-0.49314 -0.20006 -0.
65838 -1.9283 -1.0603 -1.
1066 2.3242 -0.8466
0.52579 0.081954 0.
61471 1.2458 -0.47842 0.
66782 0.70288 1.339
2.6662 3.2055 2.
8133 -0.57606 -0.52441 -0.
66551 -0.19168 0.54443
-0.36243 -0.29194 -0.
55063 -1.2235 -0.81253 -1.
0565 -0.1649 -0.70638
-0.59721 -0.47209 -0.
58742 -0.31262 0.33151 0.
2969 -0.70037 -0.51498
-0.38993 -0.16385 0.
17902 1.4449 2.0771 2.
1816 -0.5093 -0.26793
-0.24565 -0.14837 0.
13276 1.1374 0.6797 0.
22672 -0.51651 -0.239
-0.62502 -0.52143 -0.
61977 0.18623 1.7017 1.
0287 -0.78217 0.11933
-0.6025 -0.4883 -0.
61856 -0.53608 0.32963 -0.
72566 -0.75185 -0.24345
-0.52854 -0.47988 -0.
5501 0.38366 -0.025123 0.
82822 -0.45224 -0.5172
-0.31172 -0.34826 -0.
4026 0.049154 -0.51127 -0.
14421 -0.76282 2.6499
2. 這是原始資料的相關係數矩陣
1 0.91962 0.96201 0.
10887 -0.28858 -0.16632 0.
0067192 0.21396
0.91962 1 0.94676 -0.
055032 -0.19728 -0.17094 -0.
014926 0.18553
0.96201 0.94676 1 0.
23295 -0.10361 0.0041839 -0.
078094 0.24666
0.10887 -0.055032 0.
23295 1 0.55986 0.78087 -0.
44968 0.30089
-0.28858 -0.19728 -0.
10361 0.55986 1 0.82664 -0.
60877 -0.029523
-0.16632 -0.17094 0.
0041839 0.78087 0.82664 1 -0.
49215 0.17422
0.0067192 -0.014926 -0.
078094 -0.44968 -0.60877 -0.
49215 1 -0.29986
0.21396 0.18553 0.
24666 0.30089 -0.029523 0.
17422 -0.29986 1
3. 這是原始資料的特徵值 (降序排列):
3.1049 2.8974 0.
93022 0.64212 0.30408 0.
086598 0.032184 0.0024418
4. 這是原始資料的特徵向量,每列為對應於上面相應特徵值的向量:
0.47665 0.29599 0.
10419 0.045303 0.18422 0.
065854 0.75762 0.245
0.47281 0.27789 0.
16298 -0.17443 -0.30545 0.
048451 -0.51841 0.52711
0.42385 0.37795 0.
15626 0.05867 -0.017475 -0.
099048 -0.17404 -0.78054
-0.21289 0.45141 -0.
0085443 0.51609 0.53941 -0.
28786 -0.24943 0.22013
-0.38846 0.33094 0.
32113 -0.19942 -0.4499 -0.
58229 0.23297 0.030623
-0.35243 0.40274 0.
14514 0.27926 -0.31684 0.
71357 0.056436 -0.042355
0.21483 -0.37741 0.
14046 0.75817 -0.4182 -0.
19359 0.052842 0.04116
0.055034 0.27274 -0.
89116 0.071855 -0.3222 -0.
12217 0.067111 -0.0032996
5. 這是判別結果,依次為: 特徵值, 累計百分率, 主成分表示式
lamda( 1)= 3.1049; percent = 38.81%; y( 1) = 0.
4767 * x1 + 0.4728 * x2 + 0.4238 * x3 - 0.
2129 * x4 - 0.3885 * x5 - 0.3524 * x6 + 0.
2148 * x7 + 0.0550 * x8
lamda( 2)= 2.8974; percent = 75.03%; y( 2) = 0.
2960 * x1 + 0.2779 * x2 + 0.3780 * x3 + 0.
4514 * x4 + 0.3309 * x5 + 0.4027 * x6 - 0.
3774 * x7 + 0.2727 * x8
lamda( 3)= 0.9302; percent = 86.66%; y( 3) = 0.
1042 * x1 + 0.1630 * x2 + 0.1563 * x3 - 0.
0085 * x4 + 0.3211 * x5 + 0.1451 * x6 + 0.
1405 * x7 - 0.8912 * x8
lamda( 4)= 0.6421; percent = 94.68%; y( 4) = 0.
0453 * x1 - 0.1744 * x2 + 0.0587 * x3 + 0.
5161 * x4 - 0.1994 * x5 + 0.2793 * x6 + 0.
7582 * x7 + 0.0719 * x8
lamda( 5)= 0.3041; percent = 98.48%; y( 5) = 0.
1842 * x1 - 0.3054 * x2 - 0.0175 * x3 + 0.
5394 * x4 - 0.4499 * x5 - 0.3168 * x6 - 0.
4182 * x7 - 0.3222 * x8
lamda( 6)= 0.0866; percent = 99.57%; y( 6) = 0.
0659 * x1 + 0.0485 * x2 - 0.0990 * x3 - 0.
2879 * x4 - 0.5823 * x5 + 0.7136 * x6 - 0.
1936 * x7 - 0.1222 * x8
lamda( 7)= 0.0322; percent = 99.97%; y( 7) = 0.
7576 * x1 - 0.5184 * x2 - 0.1740 * x3 - 0.
2494 * x4 + 0.2330 * x5 + 0.0564 * x6 + 0.
0528 * x7 + 0.0671 * x8
lamda( 8)= 0.0024; percent = 100.00%; y( 8) = 0.
2450 * x1 + 0.5271 * x2 - 0.7805 * x3 + 0.
2201 * x4 + 0.0306 * x5 - 0.0424 * x6 + 0.
0412 * x7 - 0.0033 * x8
6. 這是各主成分向量、每個樣本的主成分綜合計算得分、排序
sample pca1 pca2 pca3 pca4 pca5 pca6 pca7 pca8 score sn
sample1 1.4752 0.7586 0.
5380 0.4898 1.0586 -0.
0026 0.3949 0.0044 0.
9910 2
sample2 0.4982 -2.5916 0.
2283 0.8519 0.1606 -0.
2911 -0.1272 0.0669 -0.
6479 11
sample3 1.0564 -3.2255 0.
4094 0.5825 -0.9300 0.
0594 0.0822 -0.0240 -0.
6982 13
sample4 0.4599 1.1836 -0.
9977 1.5996 0.0114 0.
0746 -0.0086 -0.0520 0.
6207 3
sample5 4.5285 2.2624 0.
4676 -0.7581 -0.4963 0.
0191 -0.1211 0.0226 2.
5514 1
sample6 0.3300 -1.7736 0.
0311 -0.9380 0.3689 0.
2062 -0.0273 -0.0668 -0.
5698 10
sample7 -1.1025 -0.3179 0.
2818 -0.6917 0.0914 0.
3033 -0.0051 -0.0350 -0.
5591 9
sample8 -2.1950 2.2441 1.
0992 0.5568 -0.5719 0.
0113 -0.0399 -0.0524 0.
1116 4
sample9 -0.8412 0.8957 0.
3529 0.1285 0.5266 -0.
4687 -0.2882 -0.0009 0.
0631 5
sample10 -2.0319 0.8252 0.
2311 -0.5141 -0.6475 -0.
1786 0.2794 0.0727 -0.
5295 8
sample11 -0.7133 -0.7556 -0.
1226 -1.1110 0.2343 -0.
3822 0.0178 -0.0295 -0.
6491 12
sample12 -1.2014 0.0303 0.
2870 0.0817 0.3704 0.
6423 -0.1693 0.0786 -0.
3950 7
sample13 -0.2630 0.4643 -2.
8063 -0.2779 -0.1766 0.
0071 0.0125 0.0154 -0.
2891 6
根據排序得分，可以進行判斷重要性啊或者主要問題所在啊。
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