《表2 公共因子解释方差:新零售下全渠道供应链的线上线下协同研究》
接下来对被提取的6个主成分(公共因子)进行相关分析,分析结果表明各主成分(公共因子)间完全不相关(Pearson值均为0),且前6个公共因子的特征根均大于1,累积方差贡献率达到了88.220%,即包含了88.220%的原始数据的信息量,具体如表2所示。
图表编号 | XD00123926100 严禁用于非法目的 |
---|---|
绘制时间 | 2020.01.10 |
作者 | 贺金霞 |
绘制单位 | 河南工程学院 |
更多格式 | 高清、无水印(增值服务) |
接下来对被提取的6个主成分(公共因子)进行相关分析,分析结果表明各主成分(公共因子)间完全不相关(Pearson值均为0),且前6个公共因子的特征根均大于1,累积方差贡献率达到了88.220%,即包含了88.220%的原始数据的信息量,具体如表2所示。
图表编号 | XD00123926100 严禁用于非法目的 |
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绘制时间 | 2020.01.10 |
作者 | 贺金霞 |
绘制单位 | 河南工程学院 |
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