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这个太专业额 我的毕业论文也用了统计分析 但是你用的eviews分析没碰到 抱歉 
主成分分析当研究人员开始思考分析了一款新型的数据集、数据有关的几个问题要考虑。这些重要的问题包括:(1)有什么方面的数据，这些数据是陌生的或不寻常的事?(2)数据可以被假定是分布式的正常吗?(3)是否有任何异常数据吗?(4)有野值的数据吗?实验测量变量的单位似乎不符合在测量其他实验单位通常被称为概要图。到目前为止，最重要的原因为执行一个主成分分析(PCA)是使用它当作一个工具，用于筛选的多元数据。新的变数，所谓的主成分得分，可以被创建了。这些新的变量可以用来作为输入为图及计算机绘图程序，和考试产生出来的图形的显示会经常展现躯体异常数据，你正在计划与分析。例如，主成分得分的情节，可以帮助鉴别孤立点数据，当他们存在。此外，通过主成分得分可以分析单独去看看是否如常态分布假设的变量和独立的实验单位持有。这样的假设通常需要对某些种类的统计分析的数据是有效的。主成分分析使用了一个数学程式，从而使一组相关反应变量到一套新的独立变量叫做主成分。主成分分析方法也可以执行一个样品variance-covariance矩阵或相关矩阵。该类型的矩阵里，他是最好的，这往往取决于把变量被测量。偶尔，但不经常，新创建的变量被识别的。一个人不能总是期望能够解释新创建的变量。事实上，它被认为是一种额外的主成分变量时可以在
你的主成分分析怎么做的，是用的spss软件吗，从哪能下载到？
