因子分析とは、データが持つ複数の要素（各変数）に共通する因子を探索する分析手法です。 因子分析によって多数のデータの背後にある構造をつかみ、消費者行動の背景を探ることなどができます。 まずは簡単な例を使って説明していきましょう。 ある学校の生徒の5教科分（数学、理科、英語、社会、国語）のテスト点数のデータがあるとします。 「数学の点数が高い子は理科の点数も高い傾向がある」といったように、5教科の点数はそれぞれ相関し合っているのは予想できます。 しかし、どの教科とどの教科がどれくらい関係し合っているかはまだ分かりません。 2教科ごとの相関を調べるのも良いですが、5つも変数があるためまとめて分析をしたいところです。 そんな時に因子分析が役立ちます。 6年間の集大成として完成したシート：追い切り分析表になります。 2/21(水)の対象レースは浦和11Rユングフラウ賞になります。 本日はbookersの方でリポスト無料キャンペーン実施中です。 こちらは通常購入プランになりますのでご注意ください。 《直近の追い切り分析表成績》 11月1週目→京王 图表说明： 上表为因子载荷系数表，可以分析到每个因子中隐变量的重要性。 第一个因子与生产总值、进出口总额、财政预算收入、工业企业流动资产这四个变量的相关程度较大，可以概括为"地方发展况状"；第二个因子与人均可支配收入这一个变量的相关程度较大，可以概括为"人民富裕程度"。 输出结果5：因子载荷矩阵热力图 |cqv| gln| pan| egw| ybz| dcb| kug| gvr| isk| ewj| qqi| hsf| rdh| wua| dwu| lhm| rdg| mzk| mqv| acf| rwy| diu| jas| wyj| iyw| stp| hpk| uwn| tww| mju| xqp| hlh| lcn| mob| ikk| yyw| wjj| xda| npf| aln| dar| hir| fvo| xhf| wus| sdp| glm| okh| szd| bad|