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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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2015-12-02
如题,一般在主成分分析之前都需要进行无量纲化和负向指标正向化处理的过程,但是我想问的是如果把它和多项逻辑回归方程结合的时候也需要进行这些处理吗?因为逻辑回归中的不同选项对同一个指标可能有不同的作用偏好,比如对于居住用地来说,离马路越远越好,但是对于商业用地来说,离马路越近越好,这种情况下该如何处理数据呢?难道不同选项分开用不同的指标处理办法??
如果真是这样的话,那么通过这个方式建立的模型,在其具体应用中岂不是需要先对同一评估对象进行不同的数据处理, 然后分别将其计算结果带入不同选项的逻辑回归公式中计算相应的得分?那不是太复杂了吗~~~


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2015-12-3 00:02:41
ajiao4310 发表于 2015-12-2 23:53
如题,一般在主成分分析之前都需要进行无量纲化和负向指标正向化处理的过程,但是我想问的是如果把它和多项 ...
如果是用spss软件,主成份分析是不用对原始数据进行所谓的正向或负向标准化处理的,直接以原始数据做主成份分析即可。然后用得到的公因子作为自变量,和类别因变量构建logistic回归模型。祝好运~
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2015-12-3 00:08:27
xddlovejiao1314 发表于 2015-12-3 00:02
如果是用spss软件,主成份分析是不用对原始数据进行所谓的正向或负向标准化处理的,直接以原始数据做主成 ...
啊?真的吗?因为我看到很多文章都进行了处理,特别是有一篇文章还对处理前后的结果进行了对比,貌似分析结果不一样啊~~如下图
334455.JPG
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2015-12-3 00:11:35
ajiao4310 发表于 2015-12-3 00:08
啊?真的吗?因为我看到很多文章都进行了处理,特别是有一篇文章还对处理前后的结果进行了对比,貌似分析 ...
横截面数据还是面板数据呢?
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2015-12-3 00:48:49
xddlovejiao1314 发表于 2015-12-3 00:11
横截面数据还是面板数据呢?
好象是横截面数据,只有一个年份的统计数据,论文名字叫《主成分与因子分析中指标同趋势化方法探讨》
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2015-12-3 10:30:54
ajiao4310 发表于 2015-12-3 00:48
好象是横截面数据,只有一个年份的统计数据,论文名字叫《主成分与因子分析中指标同趋势化方法探讨》
横截面数据的话,一般情况是可以不用对原始数据做标准化处理的。不过话又说回来,因子分析/主成分分析对极端异常值很敏感的,结果很容易受极端异常值的影响。其实,我前面说的不对原始数据做标准化处理是针对SPSS软件来说的,这个软件在做主成分分析时软件内部会自动对数据进行标准化吧。所以,为了保险起见,建议还是在做主成分分析前,对数据进行标准化吧。消除量纲和极端异常值的影响。
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