Principal component analysis is a v

Principal component analysis is a variable reduction procedure. It is useful when you have
obtained data on a number of variables (possibly a large number of variables), and believe that
there is some redundancy in those variables. In this case, redundancy means that some of the
variables are correlated with one another, possibly because they are measuring the same
construct. Because of this redundancy, you believe that it should be possible to reduce the
observed variables into a smaller number of principal components (artificial variables) that will
account for most of the variance in the observed variables.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

การวิเคราะห์องค์ประกอบหลักเป็นขั้นตอนการลดลงของตัวแปร มันจะเป็นประโยชน์เมื่อคุณได้
ได้รับข้อมูลเกี่ยวกับจำนวนของตัวแปร (อาจจะเป็นจำนวนมากของตัวแปร) และเชื่อว่า
มีความซ้ำซ้อนในตัวแปรเหล่านั้นบางส่วน ในกรณีนี้ซ้ำซ้อนหมายความว่าบางส่วนของ
ตัวแปรมีความสัมพันธ์กับอีกคนหนึ่งอาจจะเป็นเพราะพวกเขามีการวัดเดียวกัน
สร้างเพราะความซ้ำซ้อนนี้คุณเชื่อว่ามันควรจะเป็นไปได้เพื่อลด
ตัวแปรสังเกตเป็นจำนวนขนาดเล็กของชิ้นส่วนหลัก (ตัวแปรเทียม) ที่จะ
บัญชีสำหรับส่วนมากของความแปรปรวนในตัวแปรสังเกต

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

วิเคราะห์ส่วนประกอบหลักคือ วิธีการลดตัวแปร มีประโยชน์เมื่อคุณมี
รับข้อมูลหมายเลขของตัวแปร (อาจเป็นจำนวนมากตัวแปร), และเชื่อว่า
มีความซ้ำซ้อนบางอย่างในตัวแปรเหล่านั้น หมายในกรณีนี้ ความซ้ำซ้อนความ ว่า บาง
ตัวแปรมี correlated กัน อาจเนื่องจากจะเป็นวัดเดียวกัน
สร้าง เนื่องจากความซ้ำซ้อนนี้ คุณเชื่อว่า มันควรจะไปลด
สังเกตตัวแปรเป็นส่วนหลัก (ตัวแปรเทียม) ที่จะมีขนาดเล็กกว่า
บัญชีสำหรับส่วนใหญ่ของความแปรปรวนในตัวแปรสังเกต

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

คอมโพเนนต์การวิเคราะห์การเงินต้นเป็นขั้นตอนการลดลงที่หลากหลาย มันจะมีประโยชน์อย่างยิ่งเมื่อคุณมี
ซึ่งจะช่วยได้รับข้อมูลในหมายเลขของตัวแปร(อาจเป็นไปได้ที่จำนวนขนาดใหญ่ของตัวแปร)และเชื่อว่า
มีการสำรองการทำงานบางอย่างในตัวแปรที่ ในกรณีนี้การสำรองการทำงานหมายถึงว่า
ตัวแปรที่บางคนมีความสัมพันธ์กับคนอีกคนอาจเป็นเพราะพวกเขามีการวัดเดียวกัน
ซึ่งจะช่วยสร้างได้เนื่องจากมีการสำรองการทำงานนี้คุณเชื่อว่ามันจะเป็นไปได้ที่จะลดค่าตัวแปร
ซึ่งจะช่วยสังเกตเห็นเข้าไปในจำนวนมีขนาดเล็กกว่าของส่วนประกอบหลัก(ตัวแปรเทียม)ที่จะ
บัญชีสำหรับความแตกต่างในตัวแปรที่กำหนดมากที่สุด