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全局主成分分析GPCA是什么?为什么比传统PCA更好, 具体如何使用呢?

社群群友@艾嘉喜 计量经济圈 2021-10-23


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稿件:econometrics666@sina.cn

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关于主成分分析,我们引荐了主成分分析和因子分析 PC, FA 及运行结果,②主成分分析/因子分析/判别分析,见过的最通俗易懂的解释,③主成分分析PCA理论讲解与程序实现指南,④面板数据聚类, 因子分析和主成分分析咋做?因子分析法FA理论讲解与程序实现指南。今天,我们引荐一个重要的分析方法——全局主成分分析(GPCA)。下面共五个小节,主要来自五篇中文文章,都是由社群群友@艾嘉喜推荐。
正文
传统主成分分析各个主成分的权重确定方式:

http://note.youdao.com/noteshare?id=c3e17e49185cf4e421aa764ee98220d1&sub=03BAC8E121B1471E9F13BF2DA4A0F6E3

薛强,王帅,王玉茹,芮雪.2008~2012年国家高新区发展水平的动态轨迹分析[J].管理学报,2015,12(11):1654-1657+1664.




刘根荣.基于全局主成分分析法的中国流通产业区域竞争力研究[J].中国经济问题,2014(03):79-89.

耿海清,陈帆,詹存卫,仇昕昕,刘磊.基于全局主成分分析的我国省级行政区城市化水平综合评价[J].人文地理,2009,24(05):47-51.

韩永辉,李青,邹建华.基于GPCA模型的中国省域生态文明治理评价研究[J].数理统计与管理,2016,35(04):603-613.

金芳,苏倩,梁益琳.山东省制造业细分产业竞争力分析——基于新旧动能转换视角[J].经济与管理评论,2020,36(03):152-164.

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