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mike880102金蟲 (著名寫手)
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一篇文章中的統(tǒng)計(jì)問題——主成分分析!
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我把主成分說出新的因素確實(shí)是有錯(cuò)誤的! 我對作者的數(shù)據(jù)進(jìn)行了主成分分析(結(jié)果見15樓),數(shù)據(jù)上與作者是一致的,但是作者的表4中,是如何將得到的5個(gè)主成分與原來的5個(gè)因素一一對應(yīng)起來的?這是問題的關(guān)鍵!我認(rèn)為他在這里錯(cuò)了! 由主成分分析結(jié)果的Component Matrix可知: Component1=0.791降雨量+0.913降雨強(qiáng)度-0.050風(fēng)速+0.742氣溫+0.027空氣濕度…… 顯然Component1是與降雨量、降雨強(qiáng)度、氣溫關(guān)系密切的一個(gè)主成分 而在作者的表述中,直接用降雨量代替的Component1…… 并以此用降雨強(qiáng)度、氣溫、空氣濕度、風(fēng)速代替第二、第三……主成分 另外,“依然可以根據(jù)原始變量說明問題。” 求相關(guān)資料學(xué)習(xí)…… |
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個(gè)人感覺樓主理解錯(cuò)誤,我剛才也查了些資料,論文中說法不完全,但是正確的。依然可以根據(jù)原始變量說明問題。主成分分析,是將多個(gè)變量降為一元進(jìn)行分析,最后每個(gè)主成分可以包括幾個(gè)原始因素。不是產(chǎn)生新的變量。一般大家在論文中很少出現(xiàn),第一主成分包括什么因素,第二主成分包括什么因素。最終結(jié)果依然是原始變量中若干變量的變化可以代表整個(gè)結(jié)果,也就是其貢獻(xiàn)率已經(jīng)達(dá)到理想要求。 樓主所說的新的變量,應(yīng)該是主成分而已。在你說的論文中,表述是沒有什么問題的。 |
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你是對的,看SCI上的文章PCA是怎么分析的,給你一個(gè)Plant cell (IF=9) 的文章,主要看supplemental info,你就知道你是對的了! |
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我同意這種說法,應(yīng)該先有相關(guān)分析,最好是有多元回歸方程,找出最大的影響因素,然后結(jié)合主成分分析,主成分分析,本來就是對自變量的降維和簡單化,主要是找出自變量的貢獻(xiàn)。目前很少有人使用主成分分析,因?yàn)檫@種分析不太嚴(yán)謹(jǐn)。主成分分析是不考慮各個(gè)因素的之間的相互影響,是把各個(gè)因素作為獨(dú)立個(gè)體進(jìn)行分析的。如果文章中加上多元相關(guān)分析,然后結(jié)合主成分分析,原始自變量對應(yīng)主成分是可以解釋了。 我個(gè)人認(rèn)為,對于這種分析,建議使用相關(guān)分析和間接通徑分析,可以找出主要影響因子,以及其貢獻(xiàn)的多少。 |
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