摘要
因素分析,又称因子分析,简单地说是用少数不可观测的“因素”去解释多个观测变量之间的聚类和相关关系。迄今已有很多成熟的算法,如主成分法、主因素法、极大似然法等等。其算法的核心,是求解多个变量相关矩阵或约相关矩阵的特征值和特征向量。这些方法已被集成在大型统计分析软件SAS、SPSS等中并被广泛使用。实际上,从概念上来讲,在这些算法中对于同一个问题存在着二组特征值,即相关矩阵的特征值、约相关矩阵的特征值利用SMC方法估计公共冈素方差而产生的矩阵的特征值。本文对这二组特征值的大小进行比较,并试图从中做一些有益的讨论。
出处
《统计与决策》
CSSCI
北大核心
2007年第7期134-134,共1页
Statistics & Decision