主成分分析法案例_“主成分分析法”线上分享会回顾
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我们的第二次线上讨论会在3月7日顺利结束啦~今天就和小编一起回顾一下当天精彩的交流会吧！
这次交流会100多人，具体参与讨论及分享的有20多人，其中包括：樊影菡教授，李峰老师，郑智勇博士，姜汝川博士，平台负责人易慧媛以及GAF全体成员。具体情况如下：
时间：3月7日(周六晚20-21点)
形式：微信交流群 语音+文字
主讲人：刘含硕
主持人：易慧媛
参与人员：樊影菡教授，李峰老师，郑智勇博士，姜汝川博士，巴福亮，易慧媛，刘丹棋，田雨桐，刘含硕，宋胤贤，王国花，张霖杰，蔡博，张欣，袁梦，谢嘉琪，雷开敏，史响飞，赵菡菡
精彩观点回顾
1. 主成分分析的基本思想：
在实证问题研究中，为了全面、系统地分析问题，，我们必须考虑众多影响因素。这些涉及的因素一般为指标，在多元统计分析中也称为变量。因为每个变量都在不同程度上反映了所研究问题的某些信息，并且指标之间彼此有一定的相关性，因而所得的统计数据反映的信息在一定程度上有重叠。在用统计方法研究多变量问题时，变量太多会增加计算量和增加分析问题的复杂性，人们希望在进行定量分析的过程中，涉及的变量也少，得到的信息量较多。主成分分析正是适应这一要求产生的，是解决这类题的理想工具。
2. 主成分分析的步骤：
(1)对原始数据进行标准化处理；
(2)计算标准化后的P个指标的协方差矩阵；
(3)计算相关矩阵R的特征根、特征向量；
(4)计算各主成分的方差贡献率及累积方差贡献率；
(5)选择主成分个数；
(6)对选择的主成分的含义作出解释；
(7)由主成分计算综合评价值，依次对被评价对象进行排序和比较。
3. 在进行主成分分析时我们为什么要计算方差贡献率呢？就是因为，好多变量之间可能是有相关性的，那我们就要用尽量少的指标来表述尽量多的不一样的东西，所以就是用方差来表示。
4. 方差贡献率已经达到90%时，这个时候就说明我们这几个主成分就已经可以代表之前好多变量他它们的90%的变化。
交流会精彩瞬间
案例
→
大佬们的精彩发言
李峰老师
1. 主成分分析，它是综合评价的一种重要的方法。同时，它也是我们传统的统计分析的一个重要方法。
2. 实证工具主要分为三大类。一类是统计方法，另一类就是综合评价，还有一类是我们现在所说的计量方法。
郑智勇博士
1.运用主成分分析法时，要对给出的主成分要进行实际背景和意义的一个解释。既要有经济意义又要有统计意义。
2.通过正交变换实行变量降维后，一定要使得分析出来主成分要保持一个较高的信息水平。一般来说，适用于几个主成分累积方差贡献率达到90%以上就可以了。这个大家在选择的时候，有可能要注意一下这个临界值。
3. 还有一点补充的就是关于这个主成分命名的问题。一般主成分对新的一个主成分的命名，是将这个涉及到的可能性变量，以它的共同含义命名。但是有些同学分析出来的主成分涉及到个别变量，但跟这个领域没有多大的关系。那么在这种情况下，一般选择关系最大的两到三个指标来进行分析，就可以了。
姜汝川博士
1. 主成分分析可以简单的总结成一句话：数据的压缩和解释。常被用来寻找判断某种事物或现象的综合指标，并且给综合指标所包含的信息以适当的解释。
2. 因子分析是主成分分析的包含与扩展
3. 因子分析在提取公因子时，不仅注意变量之间是否相关，而且考虑相关关系的强弱，使得提取出来的公因子不仅起到降维的作用，而且能够被很好的解释。
推荐阅读：Exploratory or Confirmatory Factor Analysis?；高管权力及其对内部控制的影响——基于中国上市公司的实证研究
下期预告
新一期线上讨论会又要来啦~
下周六！3月21日晚8点！！！
将由姜汝川博士与大家一同分享会计知识
主题：浅谈验证性因子分析在会计研究领域的应用与实践
想了解或者希望加入讨论的读者欢迎加群，我们期待您的参与^-^！
等你加入哟！
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排版：袁梦
审核：易慧媛