如何对载荷矩阵进行旋转

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收藏 2014-09-11

悬赏 300 个论坛币已解决

用stata做主成分分析，只把累计贡献率算出来了，如下，看起来需要有5个主成分。下一步就不知道怎么做了，特别是“对载荷矩阵进行旋转”得到各变量的特征向量。
  . screeplot

. clear

. import excel "C:\Users\WHDX\Desktop\多元统计作业 sheet2-27P 劳动收入份额  .xlsx", sheet("27省") firstrow

. pca export Exbias Strategy2 Ragdp Ragdp2 Open Indus Tech Techln

Principal components/correlation                Number of obs =    513
                                                Number of comp.  =       9
                                                Trace          =       9
Rotation: (unrotated = principal)          Rho             = 1.0000

--------------------------------------------------------------------------
   Component | Eigenvalue Difference       Proportion Cumulative
-------------+------------------------------------------------------------
         Comp1 |    4.83495    3.60407          0.5372    0.5372
         Comp2 |    1.23087    .278768          0.1368    0.6740
         Comp3 |    .952106    .12391          0.1058    0.7798
         Comp4 |    .828196    .408434          0.0920    0.8718
         Comp5 |    .419762    .0315192          0.0466    0.9184
         Comp6 |    .388243    .119785          0.0431    0.9616
         Comp7 |    .268458    .21704          0.0298    0.9914
         Comp8 |    .0514174    .0254178          0.0057    0.9971
         Comp9 |    .0259996          .                   0.0029    1.0000
--------------------------------------------------------------------------

即我不知道怎样得到9个变量对5个主成分的回归系数。
谢谢各位啦~！

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你不需要做PCA，直接做factor就行，如果不会，请help factor

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gg19861026

2014-9-11 13:52:28

你不需要做PCA，直接做factor就行，如果不会，请help factor

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huyumei.hi

2014-9-12 11:24:50

太高深啦~~~~~

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饭团儿

2014-9-20 12:36:02

同求啊！！！做到这一步用了rotate也不行不知道如何进行载荷矩阵进行旋转求助！！！

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饭团儿

2014-9-20 12:59:22

急

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饭团儿

2014-9-20 16:12:26

求助啊！

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饭团儿

2014-9-20 16:25:34

在线等

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饭团儿

2014-9-20 18:27:29

急！！求助！

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gg19861026

2014-9-21 16:08:06

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饭团儿

2014-9-21 16:52:55

gg19861026 发表于 2014-9-21 16:08
在commanad输入rotate即可，兑现论坛哦。

你好我用了rotate出来的结果也不对能否问下这是什么原因呢？

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gg19861026

2014-9-21 17:00:33

饭团儿发表于 2014-9-21 16:52
你好我用了rotate出来的结果也不对能否问下这是什么原因呢？

你首先需要进行因子分析，如：factor bg2cost1-bg2cost6, factors(2)，之后再用rotate

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饭团儿

2014-9-21 17:17:34

gg19861026 发表于 2014-9-21 17:00
你首先需要进行因子分析，如：factor bg2cost1-bg2cost6, factors(2)，之后再用rotate

您好！我是先用pca 然后出来这样的结果

. pca liang e cang zhenfu jijinyijialv

Principal components/correlation                Number of obs =    13060
                                                Number of comp.  =       5
                                                Trace          =       5
Rotation: (unrotated = principal)          Rho             = 1.0000

--------------------------------------------------------------------------
   Component | Eigenvalue Difference       Proportion Cumulative
-------------+------------------------------------------------------------
         Comp1 |    2.86975    1.90278          0.5740    0.5740
         Comp2 |    .966968    .047566          0.1934    0.7673
         Comp3 |    .919402    .684109          0.1839    0.9512
         Comp4 |    .235294    .226709          0.0471    0.9983
         Comp5 | .00858493          .          0.0017    1.0000
--------------------------------------------------------------------------
然后我想要这样的结果

Eigenvalue

Proportion

Cumulative

2.539

50.782

1.199

23.975

74.758

1.018

20.365

95.122

请问可以直接用rotate吗？我试了fac ,然后再rotate还是没有弄出来求大神指教！谢谢！

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饭团儿

2014-9-21 21:22:58

gg19861026 发表于 2014-9-21 17:32
你不需要做PCA，直接做factor就行，如果不会，请help factor

您好！我跟楼主的问是一样的用的命令也是一样就是先是pca后得到下面：

. pca liang e cang zhenfu jijinyijialv

Principal components/correlation                Number of obs =    13060
                                                Number of comp.  =       5
                                                Trace          =       5
Rotation: (unrotated = principal)          Rho             = 1.0000

--------------------------------------------------------------------------
   Component | Eigenvalue Difference       Proportion Cumulative
-------------+------------------------------------------------------------
         Comp1 |    2.86975    1.90278          0.5740    0.5740
         Comp2 |    .966968    .047566          0.1934    0.7673
         Comp3 |    .919402    .684109          0.1839    0.9512
         Comp4 |    .235294    .226709          0.0471    0.9983
         Comp5 | .00858493          .          0.0017    1.0000
--------------------------------------------------------------------------

Principal components (eigenvectors)

------------------------------------------------------------------------------
      Variable | Comp1    Comp2    Comp3    Comp4    Comp5 | Unexplained
-------------+--------------------------------------------------+-------------
         liang | 0.5761 0.0586 0.0830 -0.3772 -0.7180 |          0
            e | 0.5739 0.0401 0.0898 -0.4212 0.6954 |          0
         cang | 0.4673 0.5060 -0.0590 0.7220 0.0301 |          0
      zhenfu | 0.2854 -0.7849 0.3811 0.3965 0.0006 |          0
jijinyijialv |  -0.1974 0.3505 0.9145 -0.0431 -0.0014 |          0
------------------------------------------------------------------------------
有三个可作为主成分，
然后按您说的直接rotate之后得到：
. rotate

Principal components/correlation                Number of obs =    13060
                                                Number of comp.  =       5
                                                Trace          =       5
Rotation: orthogonal varimax (Kaiser off)    Rho             = 1.0000

--------------------------------------------------------------------------
   Component |    Variance Difference       Proportion Cumulative
-------------+------------------------------------------------------------
         Comp1 |          1  3.43547e-06          0.2000    0.2000
         Comp2 |          1  1.09934e-07          0.2000    0.4000
         Comp3 |          1 -7.89291e-08          0.2000    0.6000
         Comp4 |          1  4.29922e-06          0.2000    0.8000
         Comp5 |    .999996          .          0.2000    1.0000
--------------------------------------------------------------------------

Rotated components

------------------------------------------------------------------------------
      Variable | Comp1    Comp2    Comp3    Comp4    Comp5 | Unexplained
-------------+--------------------------------------------------+-------------
            e | 1.0000 0.0000 -0.0000 0.0000 -0.0000 |          0
         cang |  -0.0000 -0.0000 0.0000 1.0000 -0.0000 |          0
      zhenfu |  -0.0000 1.0000 -0.0000 0.0000 -0.0000 |          0
jijinyijialv | 0.0000 0.0000 1.0000 -0.0000 0.0000 |          0
         liang | 0.0000 0.0000 -0.0000 0.0000 1.0000 |          0
------------------------------------------------------------------------------

Component rotation matrix

----------------------------------------------------------------
               | Comp1    Comp2    Comp3    Comp4    Comp5
-------------+--------------------------------------------------
         Comp1 | 0.5739 0.2854 -0.1974 0.4673 0.5761
         Comp2 | 0.0401 -0.7849 0.3505 0.5060 0.0586
         Comp3 | 0.0898 0.3811 0.9145 -0.0590 0.0830
         Comp4 |  -0.4212 0.3965 -0.0431 0.7220 -0.3772
         Comp5 | 0.6954 0.0006 -0.0014 0.0301 -0.7180
-------------------------------------------------------------
然后我想问下通过上面的命令如何得到这个表格里面的结果，即降维后的系数呢？

旋转后方差特征值
总值       方差占比累计方差占比
2.539       50.782 50.782
1.199 23.975 74.758
1.018       20.365          95.122

stata新手，还请多多指教！非常感谢！

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offandon

2016-3-15 12:53:48

同问。

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盐湖城之光

2018-6-27 16:50:58

饭团儿发表于 2014-9-21 21:22
您好！我跟楼主的问是一样的用的命令也是一样就是先是pca后得到下面：

. pca liang e cang zhenfu j ...

您好请问您最后解决这个问题了吗我现在的步骤和您一样

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