为什么用python做主成分分析的时候KMO检验值显示是nan啊
为什么用python做主成分分析的时候用KMO检验得到nan的结果啊
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关注nan代表Not A Number（不是一个数），应该是计算方法有问题
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- 2020-11-27 23:12weixin_39865277的博客 1.KMOKMO（Kaiser-Meyer-Olkin)检验统计量是用于比较变量间简单相关系数和偏相关系数的指标。主要应用于多元统计的因子分析。KMO统计量是取值在0和1之间。使用说明：Kaiser给出了常用的kmo度量标准: 0.9以上表示...
- 2023-10-30 15:502301_78117262的博客 大家好想问一下 为做kmo检验什么数据会被识别成na值。
- 2020-12-20 14:22weixin_39643865的博客 因子分析用Python做的一个典型例子一、实验目的采用合适的数据分析方法对下面的题进行解答 二、实验要求采用因子分析方法，根据48位应聘者的15项指标得分，选出6名最优秀的应聘者。三、代码importpandas as ...
- 2020-11-29 08:43weixin_39730284的博客 因子分析用Python做的一个典型例子一、实验目的采用合适的数据分析方法对下面的题进行解答二、实验要求采用因子分析方法，根据48位应聘者的15项指标得分，选出6名最优秀的应聘者。三、代码importpandas as ...
- 2020-11-29 08:44weixin_39796238的博客 因子分析用Python做的一个典型例子一、实验目的采用合适的数据分析方法对下面的题进行解答二、实验要求采用因子分析方法，根据48位应聘者的15项指标得分，选出6名最优秀的应聘者。三、代码importpandas as ...
- 2020-03-05 16:38蔡军帅的博客 因子分析用Python做的一个典型例子 一、实验目的 采用合适的数据分析方法对下面的题进行解答 二、实验要求 采用因子分析方法，根据48位应聘者的15项指标得分，选出6名最优秀的应聘者。 三、代码 import pandas as ...
- 2020-12-13 10:51weixin_39549936的博客 因子分析用Python做的一个典型例子一、实验目的采用合适的数据分析方法对下面的题进行解答二、实验要求采用因子分析方法，根据48位应聘者的15项指标得分，选出6名最优秀的应聘者。三、代码importpandas as ...
- 2025-07-09 13:45SPSSAU284的博客 通常，我们会使用KMO检验和Bartlett球形检验来进行判断。KMO（Kaiser-Meyer-Olkin）检验用于评估样本数据是否适合进行主成分分析（PCA），即各变量之间是否具有较强的相关性。Bartlett球形检验用于检验变量之间的...
- 2024-11-07 12:21还不秃顶的计科生的博客 第二部分：解决方法 上述问题，我认为是“数据过少导致的” 就上述数据为例，我的行数为6行，我的列有7列！ 然后，我多加了一行数据，如下： 现在行数是7行，列也是7列，再次运行程序： 神奇吧，竟然出结果了。 ...
- 2021-10-04 10:59`kmo_jianyan - 副本 (3).m`, `kmo_jianyan - 副本 (4).m`, `kmo_jianyan - 副本 (2).m`以及`kmo_jianyan - 副本.m`可能是对不同数据集或者不同参数设置执行KMO检验的副本，它们可能包含了对不同问题的探索或结果的...
- 2021-11-17 18:58洋洋菜鸟的博客 通常把转化生成的综合指标称之为主成分，其中每个主成分都是原始变量的线性组合，且各个主成分之间互不相关，这就使得主成分比原始变量具有某些更优越的性能。这样在研究复杂问题时就可以只考虑少数几个主成分而不...
- 2019-09-25 18:42bai5655618的博客 法一：采用factor_analyzer模块方法： from factor_analyzer import ...# KMO值print round(factor_analyzer.calculate_kmo(X_basic)[1],5)# 巴特利特球形度值print round(factor_analyzer.calculate_bartlett_sphe...
- 2020-12-30 13:50努力提高做饭水平的博客 因子分析用Python做的一个典型例子一、实验目的采用合适的数据分析方法对下面的题进行解答二、实验要求采用因子分析方法，根据48位应聘者的15项指标得分，选出6名最优秀的应聘者。三、代码importpandas as ...
- 2021-05-28 20:00python机器学习建模的博客 将观察到的变量建模为潜在因素以及“错误”项的线性组合。 简而言之，变量的因子加载量化了变量与给定因子相关的程度。 因子分析方法背后的一个普遍原理是，有关观察到的变量之间的相互依赖性的信息可以稍后用于减少...
- 2023-03-11 22:02清风一起的博客 Python语言实现问卷量表的信度检验，效度检验以及因子分析
- 2024-07-28 12:38利用SPSS对数值型变量进行因子分析，KMO值>0.8，巴特利球形检验p值=0，说明参与因子分析的变量间存在相关性，可以进行因子分析。最终得到两个因子。 第一个因子包括：车长、车宽、车净重、引擎尺寸、车轴距、mpg、...
- 2024-08-20 11:45whY的笔记的博客 这一操作被称为“因子旋转因子旋转的类型因子载荷的正交变换和伴随的因子正交变换为因子正交旋转。进一步地， 可以修改正交因子模型， 允许共同因子之间相关， 称这样的变换为因子斜交旋转如果中的矩阵不是正交阵， ...
- 2024-03-05 18:44theskylife的博客 在探索性因子分析（Exploratory Factor Analysis, EFA）的研究和应用中，理解其重要性及在不同领域中的应用是至关重要的第一步。EFA作为一种多变量统计技术，旨在发现变量之间的潜在关系，通过减少数据的维度来揭示...
- 2023-11-01 13:30lightteng的博客 因为spss不能直接得到主成分得分系数，参考csdn上其他博主写的文章，整理了一下用于计算主成分得分系数的代码。
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4月26日