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2009-04-17

各位大侠好,小弟有一问题不解,还请各位大侠不吝赐教:

经常见到很多文章对时间序列进行主成分分析,比如找P只股票(或指标)的N年数据,这样,行为时间,列为指标,也就是把每个时间点看成一个P维样本,一共N个样本,直接进行主成分分析。

小弟的问题是:多元统计分析的前提假设是样本之间应该是独立同分布的,如果把每个时间点当成样本看待,那样本之间不可避免存在相关,这样,多元统计里的分析方法如主成分分析还适用吗?

谢谢先啊

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2009-4-18 01:43:00
谁说的多元统计分析的前提假设是样本之间应该是独立同分布的?
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2009-4-18 09:37:00

于秀林,任雪松,《多元统计分析》第23面。

如果把时间点看成样本,那么进行主成分分析后会不会改变样本之间的相关性呢?

如果没有改变样本之间的相关性,那我可以理解成PCA只是消除了指标的相关性,而没有消除样本的相关性,接下来可以对样本进行PCA,把两个维度的相关性都消除掉。

我就是不知道:当两个维度的个体之间都存在相关时,对其中一个维度进行PCA会不会改变另一个维度的相关性。

谢谢楼上的大侠回答。

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