灵鹊做题网kmo计算方法
来源：学生作业帮助网 编辑：作业帮 时间：2024/04/28 05:25:46
设钢管内径为r,外径为R,长度为L,钢材密度为ρ,则表面积为S=2πRL（单位）,重量W=πρL（R方-r方）
logistic回归又称logistic回归分析,主要在流行病学中应用较多,比较常用的情形是探索某疾病的危险因素,根据危险因素预测某疾病发生的概率,等等.例如,想探讨胃癌发生的危险因素,可以选择两组人
电动机转速X电动机皮带轮直径=工作机额定转速X工作机皮带轮直径.电动机皮带轮直径=工作机额定转速X工作机皮带轮直径/电动机转速
你完全不懂因子分析吧,不存在共线性是不能做因子分析的,kmo大小无所谓的,79%已经很大了再问：是不太懂。不是说KMO要70%以上才算合格吗？再答：只要这个检验p
有加法交换律加法分配率
外墙外边线长加上4倍散水宽,再乘以散水宽,然后扣除台阶,斜坡的面积
你把变量弄少一点就可以了.
直接在因素分析里做analyze——Datareduction——Factor并在descreptives里选择KMO就可以了
您好!方法如下：1、先算两分日 比如在中国某地,杆影最短时是中午13点20分,且杆长与影长之比为1,则可知该地是北纬45°（tgα=1),东经100°（从120°里1小时减15°,4分钟减1°）杆长
KMO值是由你的数据算出来的,不是所有的数据都适合做主成分分析.只有KMO值只有0.5说明你的数据样本不适合做主成分分析,下面做的一切都是不合理的.KMO值不能提高,除非你换一组数据.
不可以的如果要尊重事实的话,你数据出来就是这样的结果,为什么要拒绝这样的结果呢?
仅作主成分分析是不用看KMO值的,提取主成分中解释方差较大的变量,构建新的指标体系,然后在试图用因子分析,另外注意,主成分分析一般不用来赋权!
是的,这是因子分析的前提条件,通不过这两个东西就说明量表不适合做因子分析再问：可是我看了好多论文上面在做因子分析时都没有做相关检验的，还是在核心期刊上，我把那些数据检验一下救过都是显示Thismatr
做个相关或者偏相关分析看看,把那些与其中任何一个变量相关性都很弱的变量剔除出去,再试下
是说这个矩阵不是正定的,我知道你可能还是不明白,我帮你查了很多资料,正定矩阵意思是说数据特征的特征值不是都大于0的,因此我推测你数据中可能存在问题,有负的特征值,怎么改数据,我还不清楚,我还得学习学习
KMO是做主成分分析的效度检验指标之一,以前的文献中写说,KMO在0.9以上,非常合适做因子分析；在0.8-0.9之间,很适合；在0.7-0.8之间,适合；在0.6-0.7之间,尚可；在0.5-0.6
两边除以aa+1-1/a=0a-1/a=-1所以a²+1/a²=(a-1/a)²+2=(-1)²+2=3a²/a=a所以原式=a+a²+1=
不适合,一般kmo大于0.7