手算因子载荷矩阵

只需注意到特征多项式即为该蓝布他矩阵的n阶行列式因子Dn,而Dn=d1d2……dn其中di为i阶不变因子

一般是考虑大于0.4的,你的0.33因为1除以3啊

1、你所给出的矩阵一级非零子式有入+1,入+2,入-1,入-2,这四个式的最大公因式是1,因此一阶子式的最大公因式是1.2、然后2级非零子式有(入+1)*(入+2),(入+1)*(入-1),(入+1)

这个很容易,看来你不会用SPSS呀,在SPSS中运用因子分析功能,只是这不是三言两语能说明白的,建议借本这方面的书来看,

analyze（分析）->DimensionReduction（降维）->factor（因子分析）->选中variables（变量）->extraction(抽取)->correlationmatri

保存因子得分,之后会在原数据最后保存生成3列因子得分,假设为a1a2a3代表3个因子然后根据因子分析得出三个因子的特征根值,分别计算粗3个因子的权重

正定矩阵与特征值全正是等价条件,为什么就不能说“矩阵主对角线上的因子全为正数是特征值全正的必要条件”“A是B的充要条件”,现在我强调必要性,不提充分性,我说“A是B的必要条件”就错了?“A是B的必要条

的检验是为了检验是否适合做因子分析,一般来说KMO的值越接近于1越好,大于0第三个表是旋转因子载荷,是为了方便对提取的两个公因子命名,旋转后,第一再问：请问这和KMO检验有什么关系呢？我是在旋转因子求

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

不用谢!多项式矩阵的不变因子,就是它等价的那个Smith标准型对角线上的每个非零的多项式,有了不变因子就可以在复数域对每个不变因子做因式分解,得到的不是常数的因式都是初等因子,行列式因子就是比如说秩为

因子载荷阵选择适当方法求出旋转后的载荷阵数值出负是求解的结果……这和原始矩阵数值以及计算方法相关,没什么原因解释的吧?比如因子旋转有正交和斜交两种方法,比较常用的是正交变换,正交矩阵的选取不一不说,符

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.

analysis-datareduction-factor-extraction下自己选择分析方法

额.楼主手边有spss操作参考书吗?如果操作步骤是按照书上做的同时也符合你的分析要求的话应该不会出问题吧~我的spss只是半吊子不能完美解释介个问题哦.见谅.找了一些旋转结果的分析看出现负值好像没什么

你看看吧满啰嗦的

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

在科学研究或日常生活中,常常需要判断某一事物在同类事物中的好坏、优劣程度及其发展规律等问题.而影响事物的特征及其发展规律的因素（指标）是多方面的,因此,在对该事物进行研究时,为了能更全面、准确地反映出

对计算机而言这种计算相当的复杂.大概是先转化成三对角矩阵,然后再进行各种迭代计算.对于人工计算,还是老老实实算出各个特征子空间,然后好好分解吧.

因子载荷a（ij）的统计意义就是第i个变量与第j个公共因子的相关系数即表示X（i）依赖F（j）的份量（比重）.统计学术语称作权,心理学家将它叫做载荷,即表示第i个变量在第j个公共因子上的负荷,它反映了