主成分分析中载荷量的含义

很大有多大?数值多大?你为什么觉得大跟理论值比较了?abaqus中有缩放的可能你看到是放大系数比较大的变形图再问：即使载荷是0.1，轴弯曲也超过45度再答：有理论值吗？？载荷单位对不对？那你加载0.0

这个不能说此次分析就是失败的,应该说是你的变量或者说是问卷设计有问题当然也可以不一定参照必须要大于0.5,但是常规的都是这样参照的这个因子载荷低有可能是问卷变量设计问题,有可能是数据采集质量有问题如果

未旋转的因子矩阵：不是说x7是最主要的因素,而是说x7与第1个成分的相关性最大,且为正相关.通过你这个因子矩阵表,很难将各个x进行分类,可以进行因子分析,得到旋转后的因子矩阵.旋转后的因子矩阵：表中的

ansys可以加载和时间相关的渐变载荷,有三种方法.--多载荷步--列表输入--利用函数工具我我觉得最后一种最好用.其实质还是通过程序转换成表格使用.但是过程更加直观.比如定义一个函数f=800+(7

简单的说吧.假如现在你有x1,x2,x3,x4等四个变量,主成份的目的就是找到另外的几个变量（少于4个）,使之能涵盖x1~x4等四个变量的尽可能多的信息.用方程表示大概就是：y1=a1*x1+a2*x

因子载荷矩阵里,最左一列是项目（题目）,最上一行是因子（主成份）,下面就是各项目在各因子上的载荷,载荷按高到低排好序就可以看出各因子包括哪些项目.

因子分析法和主成分分析法都是降维处理多变量的回归问题,不同意楼上的说法,不是包含的关系.另外主成分分析法在SPSS中没有办法直接实现,是通过因子分析来构建模型的.它们的区别还是模型构建体系不一样,因子

是说这个矩阵不是正定的,我知道你可能还是不明白,我帮你查了很多资料,正定矩阵意思是说数据特征的特征值不是都大于0的,因此我推测你数据中可能存在问题,有负的特征值,怎么改数据,我还不清楚,我还得学习学习

7、6、5表示的是矩阵的列数,例如d(:,7)表示的就是矩阵d的第七列的所有元素所组成的向量.

小的特征值则说明相关矩阵中对应部分的方差小,这样,这个因子在不同情况下的变动就小,我们就可以选择不分析这样的因子因而,可以通过贡献率来得到“主成分

从你得到的结果老看,数据之间的相关性较小,不适合做主成分分析,并且可能你的变量太多,数据过少导致很多数值没有.

是不是单位没有搞清楚!

曲线中转到应力不变而应变不断增加的位置,就是屈曲载荷位置.

你肯定是选择了正交或斜交旋转才会产生“旋转成分矩阵”,你可以用主成分分析法来做一下就会发现没有“旋转成分矩阵”了,所以两者是没有关系的,因为“成分矩阵”是主成分分析法得到的,“旋转成分矩阵”是因子分析

过程进行分析时,SPSS会自动对原始数据进行标准化处理,所以在得到计算结果中每个指标所对应的系数乘上第一主成分F1所对应的贡献率再除以所提取两个

主成分的选取可以有2种方法：1、取累计贡献率大于85%的成分；2、取所有特征值大于1的成分.当符合上述任意一种时均可拿来做为最后的主成分.当然SPSS软件默认的是第二种.主成分的选取和你说的载荷量小于

predict是预期.看你选择stata用什么algorithm来算了.predict可以用来做样本内预期（in-sample）.算出的结果应该就是你要算的那个[X*b],但predict也能用作样本

荷数....32333435363738394041424344公斤....112115118121125128132136140145150155160荷数454647484950515253545

有些公式没法帖出来,你如果把分给我的话我可以给你写一个完整的计算.不过一定要先把分给我,然后我从邮件发给你.因为这里常常有无赖转帖我的东西然后楼主还糊里涂的把分给了那些人.

主成分分析的发展史,以分析化学发展史为例分析化学是化学的一个重要分支,它主要研究物质中有哪些元素或基团(定性分析)；每种成分的数量或物质纯度如何(定量分析)；原子如何联结成分子,以及在空间如何排列等等