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2023-02-20
第一个想法,我有一个问题就是做出主成分分析后,进行回归,然后调整显著性,此时删除部分数据的话,前面的主成分分析是不是还得删除那年那个企业的数据,重新做呀,保持数据的一致性。如果一直变动,感觉就是一个循环。调整后面显著性时删除一些,然后前面主成分分析重新做,主成分分析重新做,就得重新做一全套吧。如果不显著继续删除调整,然后不是还得再做,这样只能做到调整到某一次前面重新做了,后面的所有都显著就不用动了。这样太麻烦了吧,哭泣。
第二个想法是前面做过了,后面的就不用做了,理论上前面计算出每年的综合指标,假如删除2016年的,对2015年的也没有影响。
到底应该怎么做呀,小白提问~
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2023-2-20 16:30:16
我主成分分析法中,特征值过1的变量只有一个,积累贡献率50%多,之后跑程序,发现uniqueness过0.6的有一个,我把这个删除后,继续跑程序,之后特征值过1的变量还是只有一个,积累贡献率还是50多,此时,第二个主成分0.71,积累贡献率79.6%。楼主我的问题是:第一,由于uniqueness过0.6那么我剔除这个变量的时候,如果接下来一切顺利,那么我之后是不是得把这个变量的原始数据从我论文的指标体系中剔除?第二,我是否可以继续用第二个主成分,对结果影响很大吗?
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