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[求助] 一个关于主成分得分的讨论,稍具争议。请统计大佬指路。

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发表于 2022-2-25 11:47:08 | 显示全部楼层 |阅读模式

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本帖最后由 jiewenji 于 2022-2-25 11:51 编辑

请看下图,我在一篇论文中的确看到了应用主成分得分的方法对样本排序,当时就觉得很奇怪,为什么方差越大的主成分给的权重就越大,这样做的理论依据是什么?想达到什么目的?
关于下图中的内容我有如下疑问,原文引用基本都来自书中划线部分。

1,“ 而仅是体现在数据的变异性上,把反映数据变异性信息的前m个主成分线性组合起来将会瓦解主成分在变异性信息上的优势,”-----既然主成分反映了数据的变异性,为什么把它们线性组合起来,反而破坏了变异性上的优势?

2,“ 这是因为,原始变量的含义是实在的、确切的,这是看懂和理解线性组合含义的基础;而主成分是人为定义、意义含糊的”----------我也有这种感觉,觉得主成分意义模糊。但是否有针对性的方法克服上述障碍呢?总不能让主成分分析的结果闲置吧。

其次,大家是否有专门讨论“主成分分析结果如何应用”的书籍或文章推荐?(不涉及如何计算主成分)。

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摘自上海财经大学王学民老师应用多元统计分析
毋因群疑而阻独见  毋任己意而废人言
毋私小惠而伤大体  毋借公论以快私情
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