因子分析是將多個實測變數轉換為少數幾個綜合指標（或稱潛變數），主要用於尋找資料的內在邏輯和降維。在本課節中，老師從應用因子分析的情境出發，經過方差共同度分析、主成分分析，深入淺出地解析獲取公因子的過程，拔高學員的資料處理能力。
本節課包括以下知識點：
是否遺漏：是否有方差，是否有方差的丟失；
和的方差能夠變為方差的和；
列項求和；
怎麼去考察原有有沒有丟失重要的變數：
乙個是從變數的共同度的角度，變數的共同度越接近於1，說明它的方差丟失越少，重要的資訊保留的越多；
二，全體變數丟失和保留的情況，可以通過所有變數共同度之和來做，也等價可以用因子變數它的方差貢獻之和來做，更直觀的方式是用總的方差貢獻率來做，這個值越接近於1，說明原有變數它的方差的保留越多；
主成分分析：給因子分析做鋪墊；
主成分分析的出現主要是為了降維——即將已知的所有變數只抽取重要的幾個變數進行分析；
主成分分析中，y1到yp的方差是遞減的，所以只需要留最大的幾個y作為主成分即可；
只要降維，方差一定會丟失，但是一般都會保證方差貢獻率在80%以上；
因子分析 因子得分
因子分析的最後一步了，悲傷 在因子分析中，人們一般關注的重點是估計因子模型的引數 載荷矩陣 有時公共因子的估計 即所謂的因子得分 也是需要的，因子得分可以用於模型診斷，也可以作為下一步分析的原始資料。需要指出的是，因子的得分計算並不是通常意義下的引數估計，他是對不可觀測的隨機變數 取值的估計 通常可...
因子分析原理
因子分析是根據相關性大小把原始變數進行分組，使得同組內的變數之間相關性較高，而不同組的變數間的相關性則較低。每組變數代表乙個基本結構，並用乙個不可觀測的綜合變數表示，這個基本結構就稱為公共因子。先介紹一下因子分析的數學模型，如下 因子模型 正交因子模型 1 確定待分析的原有若干變數是否適合進行因子分...
因子分析模板
2011a 2模板 p10 因子分析的主要步驟如下 資料標準化 由於不同重金屬元素的量綱可能不同，因此為了消除量綱對資料的影響，對所有的重金屬採用下面的公式對資料進行歸一化處理 其中2 計算協方差矩陣s 因為已經對資料進行歸一化處理，協方差的大小在一定程度上表示了個元素之間的關係，記每個區有n個取樣...