定义：记x1，x2，…，xP为原变量指标，z1， z2，…，zm（m≤p）为新变量指标
z1 l1 1x1 l1 2x2 l1 p x p z2 l2 1x1 l2 2x2 l2 p x p z l x l x l x m1 1 m2 2 mp p m
2.根据特征根的变化来确定
1 p i 1 p i1
i
④ 计算主成分载荷
l p ( z , x ) e ( i , j 1 , 2 , , p )（3.5.5） ij i j i ij
⑤ 各主成分的得分：
z11 z 21 Z z n1 z12 z 22 zn2 z 1m z 2m z nm
六、主成分模型中各统计量的意义
１、主成分的方差贡献率：
i
p
i1
i
这个值越大，表明第i主成分综合信息的
能力越强。 i 2、主成分的累计贡献率 i 表明取前几个主成分基本包含了全部测 量指标所具有信息的百分率。
七、主成分个数的选取
1.累积贡献率达到85%以上
ei
e i 1 , 2 , ,p )，要求 i(
p
j 1
e ij2 1 ，
③ 计算主成分贡献率及累计贡献率
▲贡献率:
i
k 1
p
(i 1 ,2, , p)
k
▲累计贡献率:
k 1 k 1 p i k
(i 1,2, , p )
k
, , 一般取累计贡献率达85—95%的特征值 1 2, m 所对应的第一、第二、…、第m（m≤p） 个主成分。
