《表2 特征值与主成分解释比例》
六种度量方法的差异化导致无法纳入统一分析体系,很难取舍,因而得不到正确的结论,解决这一问题的有效途径就是主成分分析。主成分分析是将众多相关变量加以转换,精简为对结果有较高解释能力又彼此互不相关的新变量,所形成的新变量即主成分。这些新的变量是原始变量的线性组合,并且按照对原始数据的解释程度递减排序。主成分分析的结果,一方面可以反映出各度量方法的相对有效性,另一方面又在保留有效信息的同时提高了相关关系的对比效率,比逐一对比各自相关系数更为有效,主成分分析所得结果如表2所示。
图表编号 | XD00121374700 严禁用于非法目的 |
---|---|
绘制时间 | 2019.10.22 |
作者 | 刘柏、张艾莲、胡思遥 |
绘制单位 | 美国南加州大学马歇尔商学院 |
更多格式 | 高清、无水印(增值服务) |