自從高速電算機的快速發展，同時處理大量資料和複雜的變項已成為可能。然而，在
進行多變量分析當變數夠分繁多時，則無法有效的處理，為方便了解與簡化分析，期
望降低多元資料的維度，直接以圖形觀察多元資料的分佈狀況與其特性，或尋找少數
幾個替代性變數，來代表原始資料做進一步的分析，主成份分析與因素析便是兩個縮
減資料的重要工具。
在本文中，主要是以主成份分析做為縮減資料的工具，其分析法與因素分析有異曲同
工之妙，但卻為不同的分析方式將其應用在不同的多變量分析，若直接採用變異數較
大的主成份，可能引發一些問題，例如：在迴歸分析時，使用變異數較大的主成份，
對因變數不一定有較好的預測能力；在其他分析上亦會產生類似的問題。因此衍生一
個非常有趣的問題：當變數的數目繁多，如何利用主成份選取適當成份或變數，最能
替代原始多元資料做進一步的分析？此為研究本文主要的動機。
本禮主要研究的目的為：說明使用主成份分析刪除多餘成份，選擇重要變數的方法，
並利用主成份分析尋找多元資料中的離群值。同時，將主成份分析應用於不同的統計
分析方法說明如何取適當的主成份，或如何利用主成份分析選取適當變數做進一步的
分析。
| Identifer | oai:union.ndltd.org:CHENGCHI/B2002005725 |
| Creators | 胡忠琳, HU, ZHONG-LIN |
| Publisher | 國立政治大學 |
| Source Sets | National Chengchi University Libraries |
| Language | 中文 |
| Detected Language | Unknown |
| Type | text |
| Rights | Copyright © nccu library on behalf of the copyright holders |
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