怎么用成分矩阵除以总方差解释-搜答案-搜搜考试网

是同样的东西,只不过方差-协方差矩阵是更为精确的说法,因为对于多维随机变量,他的对角线元素其实是每维向量本身的方差.一般来讲,在金融数学或者测绘数学中倾向于说方差-协方差矩阵,而理论的概率统计学中一般

标准差s=std(X(1:end),flag)flag=0,采用1/(N-1)的系数,flag=1,采用1/(N)的系数

在score那里点击第一个选项,最后OK,可以在原始数据中看到主成分得分.再问：直接用那个主成分得分*SQR(方差特征值)，再用方差特征值做权重就是最终得分吗？不需要用到载荷矩阵，是吗？再答：是的，用

P平方

方差：=VARA(value1,value2,...)value是指数值平均数：=average(value1,value2,...)value是指数值标准差：AVEDEV(number1,numbe

A=rand(1000,1000);>>B=blkproc(A,[5050],@std2);再问：如果用for循环能写吗？再答：用for循环太复杂，最少要上百行的程序，而且速度比较慢。而blkproc

http://wenku.baidu.com/view/129eb11aa8114431b90dd897.html可以参考一下

matlab求矩阵方差

没有.但是告诉你两个函数,你找找思路,自己写一个吧.一个是medfilt2,这个函数的功能就是周围一块的元素取个中止.另一个是std2,这个函数就是求一个矩阵的方差.

综合因子得分需要结合手算,如下：再问：我知道，综合因子得分=各因子得分*各因子贡献率，但是我不知道各因子得分是多少，是不是我上面的第一张表里的数据，请清楚一点告诉我，求你了再答：不是，在这一步，如图：

那些和其他变量相关性都很小的变量就是解释方差很小的变量,或者从旋转载荷矩阵表上来看,那些变量在各个成分上的载荷都小于0.5,就是解释方差很小的变量,应该剔除,这样就可以提高KMO值了.

C=cov(a)求协方差R=corrcoef(a）求相关系数

你自己根据各个因子中哪个或哪些变量的系数大来命名即可

选择SATA模式,再把数据输进去,然后按RCL,再按σ不同的计算器不一样,一般是这样

我今天也做了,你首先用matlab把他旋转,命令式pp=rot90（p）；然后进行主成分分析,ok

方差变为原来的方差除以那个数的平方即D（x/a）=D（x）/a^2

var函数求样本方差,std函数求标准差

mode2进入统计状态输入一个数据,按一下M+输入完毕,按SHIFT22=,算出标准差,再平方,就是方差

方差是事件与事件期望差的平方乘与相应事件的概率所有这种乘积的和衡量整体波动的,也就是说事件与期望间的平均差的平方注^为平方比如A组0的概率为1/10,10的概率为1/10,5为8/10,期望为0*1/

主成分分析的主要思想是将样本数据投影到一个维数较低的正交子空间内,而投影后的数据又能尽可能多的表达原来数据的波动情况（方差）对于一个线性变换A,成立Var(Ax)=A*Var(x)*A^T设变量x的协

平均速度是总路程除以总时间瞬时速度VtVt=V0+atV0是初速度a是加速度t是时间再问：初速度加上加速度乘以时间？再答：对