若水若谷
2020-06-14 阅读量: 850
主成分分析的步骤
第1步：对原始变量进行标准化，消除变量水平和量纲的影响。
第2步：根据标准化后的数据计算相关系数矩阵。
第3步：求出相关系数矩阵的特征根及其对应的单位特征向量。
第4步：选择重要的主成分，并写出主成分表达式。选取原则：特征根值不小于1，或者选取的主成分的累计变异达到80% 以上（即累计特征根值占总特征根值80%以上）
第5步：计算主成分得分。
第6步：根据主成分得分的数据，可进一步进行分析。
四分位数的应用通常是用于描述数据的分布情况和识别异常值。以下是一些常见的应用场景：数据分析：通过计算四分位数，可以了解数据的中心趋势和离散程度。例如，可以使用四分位数来计算中位数、上四分位数和下四分位数，以了解数据的分布情况。箱线图：箱线图是一种常用的数据可视化工具，可以通过四分位数来绘制。箱线图可以显示数据的中位数、上四分位数、下四分位数以及异常值，帮助我们直观地了解数据的分布情况。异常值检测：
美国、芬兰和中国各个国家2018年7月至2023年8月度GDP增长率
问题:某地区成年女子的血压(以mmHa计) 服从N(110，144)，求该地区成年女性血压在100至120的可能性多大 ( (φ(0.83)=0.7967)A 0.676B 0.5C 0.5934D 0.5768解析:根据题目描述，该地区成年女子的血压服从N(110，144)分布。要求计算血压在100至120之间的可能性，可以使用标准正态分布进行计算。首先，需要将血压转化为标准正态分布的值。计算方
