基于主成分分析的股票投资选择

⑴ 在做主成分分析时，选取的主特征是原来数据的哪些特征

做主分量分析，选取影响因素最大的。

⑵ 主成分分析的指标选择

指标太多了，也可能是存在共线性的变量导致的。我用的stata
还是先给原始数据做一下相关性分析，删一些高度相关的变量，避免共线性。
然后给变量标准化后做主成分分析，这一步spss自动就标准化了，如果也是stata的话要记得标准化。我自己这边试的结果是变量多于15类就算不出KMO了，控制在10个左右KMO能算出来，不过最好才0.6，最差0.4了都。。
没办法我的数据太少了，我做的是关于贪官的，数据少很坑……你经济类的应该能到0.7，加油额

⑶ 因子分析中如果利用主成分方法获取因子载荷，选择因子数目方法有哪些

因子提取和因子载荷矩阵的求解：基于主成分模型的主成分分析法、基于因子分析模型的主轴因子法、极大似然法、最小二乘法、a因子提取法、映像分析法。主成分分析法能够为因子分析提供初始解，因子分析是主成分分析结果的延伸和拓展。

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⑷ 如何分析我国股票市场的影响因素，通过因子分析或主成分分析方法构建一个我国股票市场的预警指数

不容易呀！想法不错，期待高人。

⑸ 主成分分析（PCA）主成分维度怎么选择

成分分析和因子分析有十大区别，在损失很少信息的前提下把多个指标转化为几个不相关的综合指标（主成分),且各个主成分之间互不相关,使得主成： 1.原理不同 主成分分析基本原理：利用降维（线性变换)的思想,即每个主成分都是原始变量的线性组合

⑹ 两年的数据每年9个指标，用主成分分析法选出重要的指标，可以一年一分析吗，最后把两年的重要指标综合

恩，怎么了，你的问题是什么？
我经常帮别人做这类的数据分析的

⑺ 如何用主成分分析法确定指标权重

在SPSS中，主成分分析是通过设置因子分析中的抽取方法实现的，如果设置的抽取方法是主成分，那么计算的就是主成分得分，另外，因子分析和主成分分析尽管原理不同，但是两者综合得分的计算方法是一致的。

层次分析法根据问题的性质和要达到的总目标，将问题分解为不同的组成因素，并按照因素间的相互关联影响以及隶属关系将因素按不同层次聚集组合，

形成一个多层次的分析结构模型，从而最终使问题归结为最低层(供决策的方案、措施等)相对于最高层(总目标)的相对重要权值的确定或相对优劣次序的排定。

(7)基于主成分分析的股票投资选择扩展阅读：

主成分分析法是一种降维的统计方法，它借助于一个正交变换，将其分量相关的原随机向量转化成其分量不相关的新随机向量，这在代数上表现为将原随机向量的协方差阵变换成对角形阵，在几何上表现为将原坐标系变换成新的正交坐标系，

使之指向样本点散布最开的p 个正交方向，然后对多维变量系统进行降维处理，使之能以一个较高的精度转换成低维变量系统，再通过构造适当的价值函数，进一步把低维系统转化成一维系统。

⑻ 主成分分析怎么分类，分类的依据是什么

你现在有了每个样本的主成分分值，用这些分值，对这些样本进行分类。
就是说，每个样本现在有三个值了，就是三个主成分的值，现在要看看那些样本比较相似。