《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》
提示：宽带有限、当前游客访问压缩模式
求指标的相关系数矩阵。结果如表5所示，从表4知，许多指标的相关系数大于0.5，X1与X9最大，达0.89573，说明这些指标存在很强的相关性，适合于运用主成分分析方法。
| 图表编号 | XD00182696000 严禁用于非法目的 |
|---|---|
| 绘制时间 | 2018.12.30 |
| 作者 | 舒服华 |
| 绘制单位 | 武汉理工大学继续教育学院 |
| 更多格式 | 高清、无水印（增值服务） |
相关图表
- 《表5 因子得分系数矩阵：基于主成分分析的中西部地区社会保障水平测度与评价》2021.01.01
- 《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1：相关系数矩阵表：基于主成分与聚类分析的中国新型冠状病毒城市划分》2020.03.20
- 《表2 相关系数矩阵：基于主成分分析的机务人员维修保障能力评价》2020.08.01
- 《表5 初始因子荷载矩阵：基于主成分分析法的城市大气环境质量评价》2019.12.25
- 《表3 相关性矩阵：基于主成分分析法的城市大气环境质量评价》2019.12.25
- 《表1 相关系数矩阵：基于主成分分析和K-means聚类分析的地区经济发展研究》2020.02.29
- 《表4 相关系数矩阵：基于主成分分析的赣州稀土资源对当地经济贡献率研究》2019.07.01
- 《表1:相关系数矩阵：基于文化程度对经济发展的主成分分析》2019.01.20
- 《表1 相关系数矩阵：基于主成分回归的洛阳市旅游收入影响因素分析及旅游发展对策》2019.05.18
- 《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3 相关系数矩阵：基于主成分分析的长三角城市群经济发展评价》2019.04.28
- 《表6 成分矩阵：基于主成分分析的长三角城市群经济发展评价》2019.04.28
- 《表2 相关系数矩阵：基于主成分-聚类分析的崩岗侵蚀强度评价》2019.02.01
- 《表3 相关系数矩阵：企业安全生产状况与经济发展水平的主成分分析》2018.10.01