什么是因子分析？它与主成分分析的区别如何？
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什么是因子分析？它与主成分分析的区别如何？
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因子分析和主成分分析的区别在于（）
A.主成分分析中的主成分是综合指标且互相无关 B.因子分析得到的因子是相关的 C.因子分析得到的因子具有较强的可解释性 D.主成分分析是组合的过程.因子分析是分解的过程
答案
下列关于主成分分析和因子分析的描述中正确的是（ ）。: 主成分分析和因子分析的本质是一样的 主成分分析和因子分析都属于降维技术 原始变量间的相关性越强，主成分分析或者因子分析的效果越好 因子分析是把各变量表示成公共因子与特殊因子的线性组合，而主成分分析则是把主成分表示成各变量的线性组合 既可以对变量进行因子分析，也可以对样品进行因子分析
答案
主成分分析、因子分析的基本思想是
答案
因子分析与主成分分析相比，其优势在于（）
A.能更好地进行变量的压缩 B.能更好地进行维度分析，增加因子的可解释性 C.能更多地提取变量的信息 D.能更精确地描述原始数据
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题目:因子分析与主成分分析相比,其优势在于（）
A.能更好地进行变量的压缩 B.能更好地进行维度分析,增加因子的可解释性 C.能更多地提取变量的信息 D.能更精确地描述原始数据
答案
因子分析中，使用主成分法进行什么计算（）
A.因子方差的估计 B.因子旋转角度的估计 C.原始因子载荷矩阵的估计 D.因子的误差的估计
答案
主成分分析是：
答案
若因子分析用来研究样本间相关关系，称为 型因子分析。
答案
主成分分析的步骤是（）
A.中心化数据集-计算主成分矩阵-计算协方差矩阵-计算特征根-得到降维后的数据集 B.中心化数据集-计算协方差矩阵-计算特征根-计算主成分矩阵-得到降维后的数据集 C.计算协方差矩阵-计算主成分矩阵-计算特征根-中心化数据集-得到降维后的数据集 D.计算协方差矩阵-计算特征根-中心化数据集-计算主成分矩阵-得到降维后的数据集
答案
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主成分分析和因子分析都是在多个原始变量中通过他们之间的内部相关性来获取新变量，达到既能减少分析指标个数，又能概括原始变量主要信息的目的
Bartlett球形检验结果显著性水平P小于0.05，同时KMO值在范围内的时候，数据做主成分分析或者因子分析是良好水平
（ ? ? ）是因子分析的最终体现。
因子分析确定因子个数的方法包括（）
因子分析的主要作用有（）
因子分析适合的数据类型是（）
主成分分析的应用不包括( )
下面关于因子分析的说法正确的是（）
关于因子分析的说法中正确的是（）
关于主成分分析的说法下列正确的是（）
因子分析的核心问题有两个：一是如何构造因子变量；二是如何对因子变量进行命名解释。
对于主成分分析，下列说法中错误的选项是（）
主成分分析是一种无损失压缩方法
关于主成分分析PCA说法不正确的是（）。
在主成分分析中，选定r个主成分的依据是：前r个主成分的累计贡献率（）。
主成分分析中，仅仅对一个原始变量有作用的主成分称为（）。
主成分分析在提取主成分前需要对原变量进行标准化处理（）
使用主成分分析法进行数据属性特征
由因子分析所产生的新变量的分数，称为（）
中国大学MOOC: 主成分分析不能直接解决的问题是
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