《表2 主成分结果：基于多元统计的国家经济发展水平比较分析》
提示：宽带有限、当前游客访问压缩模式
在对样本数据进行标准化处理后，首先需要对11个变量的相关系数矩阵、特征值、特征向量等进行具体计算，得出以下结果（见表2）:（省略了占比极小的第7—11主成分）:
| 图表编号 | XD0052668100 严禁用于非法目的 |
|---|---|
| 绘制时间 | 2019.07.25 |
| 作者 | 朱兆钦 |
| 绘制单位 | 中山大学岭南学院经济学系 |
| 更多格式 | 高清、无水印（增值服务） |
相关图表
- 《表3 旋转成份矩阵表：基于主成分分析的成都市各区县综合发展水平分析》2020.08.28
- 《表2 解释的总方差：基于主成分分析的成都市各区县综合发展水平分析》2020.08.28
- 《表5 主成分载荷矩阵：基于主成分分析的四川省农业经济发展水平综合评价》2018.06.30
- 《表3 相关系数矩阵：基于主成分分析的四川省农业经济发展水平综合评价》2018.06.30
- 《表7 主成分载荷系数：基于主成分分析的四川省城市经济发展水平评价》2018.12.30
- 《表3 加权规范化数据：基于主成分分析的四川省城市经济发展水平评价》2018.12.30
- 《表5 相关系数矩阵：基于主成分分析的四川省城市经济发展水平评价》2018.12.30
- 《表2 规范化数据：基于主成分分析的四川省城市经济发展水平评价》2018.12.30
- 《表4 规范化：基于主成分分析的四川省城市经济发展水平评价》2018.12.30
- 《表2 主成分得分及排名：多元统计分析在企业经济效益中的应用》2020.03.15
- 《表2 解释的方差：基于主成分分析法的重庆市农业现代化发展水平分析》2020.03.30
- 《表3 主成分的统计信息：基于主成分分析的吉林省基层医生中医药服务能力发展研究》2019.12.14
- 《表7 多元回归结果：国家审计促进经济高质量发展的机理研究——基于中国省级面板数据的实证分析》2020.02.25
- 《表4 主成分得分表：基于多元变量统计分析法分析不同处理对柿果常温货架品质的影响》2019.09.15
- 《表1 聚类历史：基于多元统计的国家经济发展水平比较分析》2019.07.25
- 《表1 聚类历史：基于多元统计的国家经济发展水平比较分析》2019.07.25
- 《表6 主成分荷载矩阵：基于主成分分析法的新疆旅游业发展水平研究》2019.06.15
- 《表3 相关系数矩阵：基于主成分分析法的新疆旅游业发展水平研究》2019.06.15
- 《表2 主成分分析结果：基于主成分分析的油茶果经济性状及茶油脂肪酸组成》2019.01.01
- 《表3 主成分权重：基于多元统计分析的大学生就业能力评价指标体系的构建及应用》2018.04.28