问答题
试述因子分析与主成分分析的联系与区别。
发布日期：2020-12-11
试题解析
主成分分析
主成分分析（Principal Component Analysis，PCA）， 是一种统计方法。通过正交变换将一组可能存在相关性的变量转换为一组线性不相关的变量，转换后的这组变量叫主成分。在实际课题中，为了全面分析问题，往往提出很多与此有关的变量（或因素），因为每个变量都在不同程度上反映这个课题的某些信息。主成分分析首先是由K.皮尔森（Karl Pearson）对非随机变量引入的，尔后H.霍特林将此方法推广到随机向量的情形。信息的大小通常用离差平方和或方差来衡量。
- 中文名
- 主成分
- 简称
- PCA
- 应用
- 人口统计学
- 作用
- 降维
- 外文名
- Principal Component Analysis
- 又称
- 主分量分析
- 学科
- 数学
因子分析
因子分析是指研究从变量群中提取共性因子的统计技术。最早由英国心理学家C.E.斯皮尔曼提出。他发现学生的各科成绩之间存在着一定的相关性，一科成绩好的学生，往往其他各科成绩也比较好，从而推想是否存在某些潜在的共性因子，或称某些一般智力条件影响着学生的学习成绩。因子分析可在许多变量中找出隐藏的具有代表性的因子。将相同本质的变量归入一个因子，可减少变量的数目，还可检验变量间关系的假设。
- 中文名
- 因子分析
- 研究
- 变量群中提取共性因子
- 方法
- 重心法、影像分析法等
- 主成分分析
- 基础的反覆法
- 外文名
- factor analysis
- 提出人
- C.E.斯皮尔曼
- 学科
- 统计学
区别
区别是一个汉语词汇，有区分;辨别的意思。
- 中文名
- 区别
- 注音
- ㄑㄩ ㄅㄧㄝ ˊ
- 拼音
- qūbié
- 基本解释
- 区分;辨别
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