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实验课程名称：多元统计分析
实验项目名称20家上市公司业务能力分析实验成绩
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1 数据图第二步：将数据标准化点击分析→描述统计→描述。

然后选择变量，勾选“将标准化得分另存为变量”教育资料word
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图2 数据标准化第三步：对数据进行因子分析
点击分析→降维→因子分析，然后选择变量，然后对描述统计和抽取等进行设置，如图。

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描述统计设置
抽取设置教育资料word ..
旋转设置
得分设置
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标准化数据
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即包含了信息个主成分解释了全部方差的278.569%，由以输出结果第二张图可以看出，前个指标评价企业的经济效益已经足够了。

个主成分代表原来的总量的78.569%，这说明28
2 输出结果是提取个主成分后输出的结果。

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上面的表在主成分分析中也得到过，实际上，用主成分法求解公共因子与载荷矩阵，是求主成分的逆运算，这在前面有所表述。

其中成分矩阵是因子载荷矩阵，使用标准化后的主成分（公表示各公共因子，以总资产为例，fac1,fac2共因子）近似表示标准化原始变量的系数矩阵，用即有=0.829*fac1-0.354*fac2
总资产标准化的
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个变量即为各个样品的第一公共因子，第二公共因子。

这2量，变量名分别为fac1-1，fac2-1得分。

在前面的分析中层提到过，这些得分是经过标准化的，这一点可以用下面的方法简单地验证。

个变量，点fac1-1，fac2-1 2描述描述统计依次点击分析------描述，进入“”对话框，选中。

“击确定”
得到各个样本的因子得分后，就可以对样本点进行分析，可以看到，三个变量的标准差均为1. 如用因子得分值代替原始数据进行归类分析或回归分析等。

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由上面结果看到，旋转后的公共因子解释原始数据的能力没有提高，但因子载荷矩阵及因子得1.
0分系数矩阵都发生了变化，因子载荷矩阵的元素更倾向于或正负教育资料word ..。

，，，X8这是对因子载荷矩阵进行方差最大化正交旋转。

记基本每股收益等指标分别为X1，X2 即
可得因子分析模型：0.555F2 X1=0.205F1+0.745F2 X5=0.71F1—0.63F2 0.212F2 X6=0.547F1——X2=0.916F10.086F1+0.7F2 X3=0.937F1+0.064F2 X7=—0.07F2
X4=0.981F1+0.091F2 X8=0.971F1—主要由主营业务收入，主营业务利润，净利润，
净资产F1由因子分析模型知，第一个主因子而上的载荷均在0.85以上。

它代表企业的盈利能
力,F1四个指标决定，这4个指标在主因子之多，所以更说明是企业经济效益指标体系中的主要
方面。

此的方差达58%对且主因子F1X1的贡献也相对较大，这也是反映企业盈利能力的主要指
标。

企业要提高经济F1外，总资产对效益，就要在这个主因子方面下功夫。

主要由基本每股收
益和流动负债决定，是代表企业经营效率的指标。

经营效第二个主因子F2率主要反映企业的运
营能力，企业改进管理方法，提高科学管理水平，也是提高经济效益的重要途径。

2、小结、
建议及体会教育资料word
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