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论坛 数据科学与人工智能 数据分析与数据科学 SPSS论坛
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2022-04-06
想请教下各位大神spss回归模型预测问题:我用 A组样本数据,自变量有9个X,通过因子分析后得到4个关键因子F,然后进行二元回归得到了回归模型;用该回归模型,在预测B组样本数据结果时,怎么将B组样本数据的9个原始自变量X,转换成4个因子代入模型预测呢?谢谢。
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2022-4-8 16:09:35
我是用stata做的,不太清楚spss
stata对应9个变量,4个公因子的代码:
factortest x1 x2 x3 x4 x5 x6 x7 x8 x9
factor x1 x2 x3 x4 x5 x6 x7 x8 x9,pcf
rotate  
predict f1 f2 f3 f4
matrix define var = e(r_Ev)
local twei = var[1,1]+var[1,2]+var[1,3]+var[1,4]
local wei1 = var[1,1] / `twei'
local wei2 = var[1,2] / `twei'
local wei3 = var[1,3] / `twei'
local wei4 = var[1,4] / `twei'
gen 新变量 = `wei1'*f1+ `wei2'*f2+ `wei3'*f3+ `wei4'*f4
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2022-4-8 21:33:27
spss的话要根据成分因子每个比重的权重计算,例如四个因子中的F1就以得出的成分矩阵,9个变量的数与成分矩阵系数相乘,然后最后相加。
例子为:因子得分1=0.513*研发人员数量+0.154*研发人员数量占比(%)+0.511*研发投入金额
这样算出四个的因子得分数。
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2022-4-21 17:59:32
a15263854 发表于 2022-4-8 21:33
spss的话要根据成分因子每个比重的权重计算,例如四个因子中的F1就以得出的成分矩阵,9个变量的数与成分矩 ...
感谢回复。我之前也是这么认为的,只是在具体计算的时候,用第一组样本数据得到了因子公式F1=aX1+bX2...,但是实际我重新用第一组样本数据代入时,公式计算的因子得分与SPSS计算出来的不一样,就有点疑惑了。看了网上说可能是因为在因子分析得出旋转矩阵时,SPSS会对数据进行标准化处理?所以这块没明白,我就无法用模型进行预测
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2022-4-21 18:00:56
佩奇的爸爸 发表于 2022-4-8 16:09
我是用stata做的,不太清楚spss
stata对应9个变量,4个公因子的代码:
factortest x1 x2 x3 x4 x5 x6 x7 ...
感谢回复。理解了,感觉spss和stata逻辑应该差不多,只是我在计算时,用公式计算的因子得分与SPSS直接计算出来的不一样,就有点疑惑了。。。
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