第十四章：主成分和因子分析本章内容主成分分析探索性因子分析其他潜变量模型主成分分析（PCA）是一种数据降维技巧，它能将大量相关变量转化为一组很少的不相关变量，这些无关变量称为主成分。探索性因子分析（EFA）是一系列用来发现一组变量的潜在结构的方法。它通过寻找一组更小的、潜在的或隐藏的结构来解释已观测到的、显式的变量间的关系。PCA与EFA模型间的区别主成分（PC1和PC2）是观测变量（X1到X5）
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2024-06-10 18:10:24
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因子分析（factor analysis）一、概述二、因子分析与主成分对比三、因子分析原理四、因子分析模型的假设五、因子载荷矩阵的统计意义六、因子模型的性质七、参数估计七、因子旋转方法八、因子得分九、数据检验9.1 KMO检验9.2 巴特利特球形检验9.3 碎石检验十、应用十一、实现步骤流程及示例分析十二、python实现因子分析 本文参考数学建模清风老师课件编写。 一、概述因子分析由斯皮尔曼
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2023-07-05 13:54:29
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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 aspd
importnumpy asnp
importmath asmath
importnumpy asnp
fromnumpy import*
fromscipy.stats imp
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2024-08-05 09:13:14
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a、b只要数字a能被数字b整除，不论b是不是质数，都算是a的因子。比如：8的质因子是 2, 2, 2，但8的因子就包括 1,2,4。import math
for i in range(2, 1000):
factors = [] #因子列表，i 每次循环都清空
for j in range(1, math.floor(i/2)+1):
if i%j == 0
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2023-05-28 16:03:08
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质因子分解 要做质因子分解，首先需要明白什么是质数，以及如何快速判断质数。质数质数，也称素数，是只能被1和其本身整除的数，规定1不是质数。 def isPrime(n: int) -> bool:
if n <= 3:
return n >= 2
if (n + 1) % 6 != 0 and (n - 1) % 6 != 0:
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2024-01-15 21:02:47
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1104: 求因子和（函数专题） 时间限制: 1 Sec 内存限制: 128 MB 提交: 11793 解决: 8845 [状态] [讨论版] [提交] [命题人:admin] 题目描述 输入正整数n（2<=n<=1000），计算并输出n的所有正因子(包括1，不包括自身)之和。要求程序定义一个FacSum ()函数和一个main()函数，FacSum ()函数计算并返回n的所有正因子之
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2023-05-27 22:37:46
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根据上节什么是因子分析的表4回归分析结果求回归方程（方程1）。这里使用上节表4下方的“系数”值求解和学习预测和因子分析。方程1接下来，用回归方程进行预测。此处的数据（N0.336-340）不用于回归分析，而是专门用于预测与检验（表1）。表1预测No.336如下：No.336的预测值=265.95+0+20.91+0+58.04+10.94+（-3.37）*45+6.74*3+84.72*4.5≈6
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2023-09-28 10:18:03
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将数字乘以顺序,for i in range(1, n + 1):
r *= i
return r很快就会产生一个很大的数字(如数万个比特),然后你就会有一个很大的数字和一个小数字的乘法.其中至少有一个因素很大的乘法很慢.例如,通过减少涉及大数的乘法次数,可以大大加快速度def range_prod(lo,hi):
if lo+1 < hi:
mid = (hi+lo)//2
return
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2023-07-01 17:56:55
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一个比较好的python因子分析案例：聚类、因子分析-python 终于可以了。。，具体原理可以参考：import pandas as pd
import numpy as np
import numpy.linalg as nlg
import matplotlib.pyplot as plt
from factor_analyzer import FactorAnalyzer, ca
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2023-09-26 18:51:47
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因子分析(factor analysis)是指研究从变量群中提取共性因子的统计技术。 因子分析是简化、分析高维数据的一种统计方法。因子分析又存在两个方向，一个是探索性因子分析（exploratory factor analysis）。另一个是验证性因子分析（confirmatory factor analysis）。探索性因子分析是先不假定一堆自变量背后到底有几个因子以及关系，而是我们通过这个方法
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2023-07-08 21:14:19
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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 pdimport numpy as npimport math as mathimport numpy as npfrom numpy import *from scipy.sta
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2023-06-21 23:33:52
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今天无意中看到一个公式说求一个数的因数个数方法是先把这个数分解成质数幂次相乘的形式，然后把各个质因数的幂次加一再做相乘得到。就是 @熙五同 中所说的那样。粗略查了一下，很多人都是直接给出公式，仿佛这个公式很显然。但我初看到这个结论，觉得并不显然，琢磨了半天不明白这样做的依据是什么。详细思考了半天，终于想明白，其实这是一个排列组合的问题。要是直接抛给我这个问题，我的第一想法可能是首先看看这个数小于等
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2023-08-22 08:07:18
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因子分析（Factor Analysis）是指研究从变量群中提取共性因子的统计技术，这里的共性因子指的是不同变量之间内在的隐藏因子。例如，一个学生的数学、物理、化学成绩都很好，那么潜在的共性因子可能是智力水平高。因此，因子分析的过程其实是寻找共性因子和个性因子并得到最优解释的过程。因子分析有三个核心问题：一是检验是否适合因子分析，二是如何构造因子变量，三是如何对因子变量进行命名解释。检验数据是否适
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2023-09-14 11:41:59
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说明1：为方便理解，本文以ROI分析为背景，方法可复用；说明2：参考资料《电商流量数据化运营》。写在前面作为数据分析师，想必大家经常会遇到如“分析××指标下降/上升原因”这样的问题。此时，可以用数据分析“五件套”思维工具，开展分析。这“五件套”为：细分、对比、关联、因果、趋势。本文的因子评分法，是结合细分和对比思维的、非常实用的、高解释度的分析小技巧。通过Excel就能实现。值得一提的是，分析方法
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2024-01-21 19:27:23
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约数（因数）：如果整数a除以整数b(b≠0) 除得的商正好是整数而没有余数，我们就说a能被b整除，或b能整除a。a称为b的倍数，b称为a的约数。例如4 的约数（因数） 有 1 ， 2 ， 4 ；因子：是所有的可以整除这个数的数，不包括这个数自身（和约数的唯一区别） 例如4 的因子有： 1 ， 2质数：质数 (素数）只能被 1 或自己整除。同时它必须是大于 1 的整数。1 不是质数也不是合数 。质因
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2024-01-11 13:46:48
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作者：徐杨自从各种因子不断被学者挖掘出来后，时间和市场表现都证实了因子投资（Factor Investing）的价值，但是因子投资的表现不是免费的午餐，比如价值、动量、质量等因子都有长期跑不赢大盘的时候。我也曾用实证数据验证过因子投资对增强资产配置总体回报的作用，写了几篇关于因子投资的文章。因子投资在国外已经有了较为广泛的使用，特别是以AQR、Research Affiliates为首的学术派资产
参考书目:深入浅出Python量化交易实战在机器学习里面的X叫做特征变量，在统计学里面叫做协变量也叫自变量，在量化投资里面则叫做因子，所谓多因子就是有很多的特征变量。本次带来的就是多因子模型，并且使用的是机器学习的强大的非线性模型，集成学习里面的随机森林和LGBM模型，带来因子的选择策略和股票的选择策略。由于股票数据的获取都需要第三方库或者是专业的量化投资框架，很多第三方库
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2024-02-26 20:56:11
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质数：能被1和本书整除的数（）任何一个质数都有两个因子是1和质数本身，比如1，2，3，5，7，11是质数，而4，6，8，9就不是质数，它们还能被2或者3整除因子：1，2，4的因子分别是（1）（1，2）（1，2，4）Z是一个质数 Z=X*Y 当Z等于7时（2,,,,,,10）1和7
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2023-06-05 17:02:59
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因子分析 因子分析（Factor Analysis）是一种数据简化的技术。它通过研究众多变量之间的内部依赖关系探求观测数据中的基本结构，并用少数几个假想变量来表示其基本的数据结构。这几个假想变量能够反映原来众多变量的主要信息。原始的变量是可观测的显在变量，而假想变量是不可观测的潜在变量，称为因子。&nbs
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2023-08-15 21:21:37
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作者：chen_h 介绍我们在前面的章节中，我们了解到资本资产定价模型（CAPM）将市场回报视为影响任何资产回报的唯一因素。本章将 CAPM 概括为以下形式的多因素模型：其中每个 Fama-French 三因子模型这个模型是由 Eugene Fama 和 Kenneth French 于 1993 年提出来描述股票收益的。具体三因子模型数学表述如下：其中，MKT 是市场的超额回报。这是在美国注册并
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2023-07-31 22:54:23
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