《表3 主成分特征值和累计贡献度分析结果》

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《现金流视角下的半导体行业财务预警研究》

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在19个解释总方差表中，特征值大于1的成分有6个，其累计贡献率达到80.989%，指标变量信息的囊括度较高（见表3）。用初始的17个变量的特征值与其对应的旋转后的成分系数相乘并累加，可以得出6个公因子F1、F2、F3、F4、F5、F6，用以作为BP神经网络模型的输入层变量（成分系数矩阵见表4）。