TWO VARIABLE PCA

2変数の主成分分析

対になった観測値から、2変数の主成分の分散と負荷量を求めます。

計算結果

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結果

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手順を1つずつ、またはまとめて表示できます。現在の入力値を使った計算手順です。

2つの変数を中心とし、サンプルの共分散または標準化された相関行列のいずれかを対角化する。

Eigenvalues=(Sxx+Syy)/2 ± √(((Sxx−Syy)/2)²+Sxy²)

Y=2X の場合、2 番目の成分分散はゼロであり、最初の成分はすべての分散を説明している。

ペアリングされた完全な観測;生の変数は有意義なスケールを使用しなければならず、両方の変数は標準化されたPCAで異なる必要がある。構成記号は慣習的である。等方的なデータには一意の主軸がなく、有意性検定、因果因子、または予測モデルは推測されない。

自分の値を入力できますか？

はい。入力例をご自身の値に変更してください。結果・計算手順・表・対応する図が入力に応じて更新されます。空欄や無効な値がある場合は結果を消去し、不足した入力を自動的に例の値で補うことはありません。

結果は厳密ですか？

浮動小数点演算を使用し、表示時に丸めています。計算式・前提条件・記載されたデータ精度を確認して結果を解釈してください。

入力内容は送信されますか？

計算はブラウザー内で行います。アカウント・ファイルのアップロード・外部AIサービスは不要です。ページを再読み込みすると入力値は保持されません。

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