Hauptkomponentenanalyse mit zwei Variablen
Berechnen Sie zwei-variable Hauptkomponenten-Varianzen und Belastungen aus gepaarten Beobachtungen.
IHRE BERECHNUNG
Ergebnis
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Rechenschritte
Gehen Sie die Schritte einzeln durch oder zeigen Sie die gesamte Berechnung an. Die Schritte verwenden Ihre aktuellen Eingaben.
Berechnungsmethode
Zentriert die beiden Variablen und diagonalisiert entweder ihre Probenkovarianz oder standardisierte Korrelationsmatrix.
Eigenvalues=(Sxx+Syy)/2 ± √(((Sxx−Syy)/2)²+Sxy²)
Rechenbeispiel
Für Y=2X genau ist die zweite Komponentenvarianz Null und die erste Komponente erklärt alle Varianz.
Annahmen und Hinweise zu den Eingaben
Gepaarte vollständige Beobachtungen; Rohvariablen müssen sinnvolle Skalen verwenden, und beide müssen für standardisierte PCA variieren. Komponentenzeichen sind konventionell. Isotrope Daten haben keine einzigartige Hauptachse; kein Signifikanztest, Kausalfaktor oder Vorhersagemodell wird abgeleitet.
Hinweise zum Rechner
Kann ich eigene Werte eingeben?
Ja. Ersetzen Sie die Beispielwerte durch Ihre eigenen Eingaben. Ergebnis, Rechenschritte, Tabellen und gegebenenfalls Diagramme werden entsprechend aktualisiert. Bei leeren oder ungültigen Eingaben wird das Ergebnis gelöscht. Fehlende Angaben werden niemals unbemerkt durch Beispielwerte ersetzt.
Sind die Ergebnisse exakt?
Die Ergebnisse beruhen auf Gleitkommaarithmetik und werden für die Anzeige gerundet. Beachten Sie die Formel, die Annahmen und die gegebenenfalls angegebene Datengenauigkeit.
Werden meine Eingaben hochgeladen?
Die Berechnung erfolgt in Ihrem Browser. Ein Benutzerkonto, Datei-Uploads oder ein externer KI-Dienst sind nicht erforderlich. Beim Neuladen der Seite werden die Eingaben zurückgesetzt.
Passen Sie einen Abfang und zwei bis fünf numerische Prädiktoren, überprüfen Sie original-Einheit Koeffizienten und bewerten Sie eine Predictor-Abfrage.
Fügen Sie zwei 2×2 Matrizen hinzu, subtrahieren oder multiplizieren oder finden Sie die Umkehrung von A. Geben Sie jede Zelle separat ein und folgen Sie der Reihen-für-Spalte-Arithmetik in der Ergebnistabelle.
Berechnen Sie die Kovarianz-skalierte multivariate Distanz von einer eingegebenen Punkt-, Zentrum- und Positiv-Definite-Kovarianz-Matrix.
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