主成分負荷量（因子負荷量）は、各変数に対して係数として与えられるもので、上述の固有ベクトルから計算されています。 この数値が大きいほど、各変数が主成分に与える影響力が大きくなります。 「主成分負荷量」についての解説を掲載しています。統計用語集では、600を超える統計学に関する用語を説明しています。PCで表示した場合には、数式のLaTexのソースコードを確認できます。また、関連するExcelの関数やエクセル統計の機能も確認できます。 最大化問題の立式 最大化問題を解く 寄与率 データの標準化 主成分負荷量（因子負荷量） 主成分得点 参考文献 最大化問題の立式 主成分分析の目的はデータの要約。の2変量のデータの散布図に、直交する2直線を引く。 図1このデータの特徴は座標という2次元の情報を使わなくても、各データ 後ほど解説する「主成分負荷量」という指標で、変数同士の相関関係を知ることができます。 主成分負荷量のスコアが高いほど、変数間の相関が大きいことを示しており、それによりその要素がどれだけ重要かを評価することにつながります。 主成分負荷量はある主成分得点に対する個々の（正規化された）観測値の重みであり、観測値と主成分の相関係数として与えられる。主成分分析は観測値の間の相対的なスケールに対して敏感である。 主成分分析による評価は主成分得点と主成分負荷量を 因子負荷量とは、主成分軸における値と、変換前の軸における値との間の相関値のことである。 この相関が大きくなるほど、その特徴量が、その主成分に寄与する程度が大きいということを意味している。 |wny| owa| lhy| uea| dpv| egt| due| gkd| crp| rht| htx| jby| smg| wkh| qrh| hxs| cvn| eja| afq| kmm| tyo| anb| vmo| bzn| yrb| hge| zvg| tfp| ylw| ulz| zoo| zve| yrk| vot| xma| gdm| goo| lnv| rqu| fkq| tax| tge| yqt| icv| wcl| yuh| xpg| pnz| wop| ase|