Hallo Team,
Eine der Klärungsanfragen des Professors zur Berechnung des PCA-Scores.
Der JMP-Dokumentationsleitfaden besagt, dass die Berechnung der Hauptkomponenten davon abhängt, welche Matrix Sie für die Extraktion der Hauptkomponenten auswählen: –Für die Option auf Korrelationen ist die i-te Hauptkomponente eine lineare Kombination der zentrierten und skalierten Beobachtungen unter Verwendung der Einträge der i-ten Eigenvektor als Koeffizienten.–Für die Optionen on Covariances ist die i-te Hauptkomponente eine lineare Kombination der zentrierten Beobachtungen unter Verwendung der Einträge des i-ten Eigenvektors als Koeffizienten.
–Für die Option Unskaliert und Unzentriert ist die i-te Hauptkomponente eine lineare Kombination der Rohbeobachtungen unter Verwendung der Einträge des i-ten Eigenvektors als Koeffizienten.
Der Professor benutzt die Löslichkeit. Jmp Datensatz erstellt und eine Hauptkomponente gespeichert,
Die Screenshots habe ich angehängt. Er versucht, in der Klasse die manuelle Berechnung der Hauptkomponentenbewertung unter Verwendung der Eigenvektorwerte zu zeigen. Wenn wir die Hauptkomponente als Formel speichern, wird eine Formel zusammen mit einer KONSTANTE angezeigt. Und die Koeffizienten in der Formel stimmen nicht mit den Eigenvektoren überein.(Er hat früher R verwendet und wechselt jetzt zu JMP)
Kann mir jemand helfen, wie ich die PCA-Werte aus den Eigenvektoren ableiten und mit der JMP-Ausgabe abgleichen kann. JMP gibt auch eine Formel zusammen mit einer Konstante an.
Schätzen Sie Ihre Hilfe in dieser Hinsicht.
Danke
Murali
