应用多元统计分析：数据标准化和因子分析

"应用多元统计分析-因子分析" 本节主要介绍了应用多元统计分析中的因子分析，通过 R 语言实现数据加载、数据预处理、数据标准化、确定因子数目、提取因子和输出结果等步骤。 **数据加载** 首先，我们需要加载必要的 R 包，包括 readxl、psych 和 tidyverse。然后，我们使用 read_xlsx 函数从 Excel 文件中加载数据，文件路径为 "C:/Users/Lenovo/Desktop/汽车指标数据.xlsx"。 **数据预处理** 在加载数据后，我们需要对数据进行预处理。首先，我们需要将数据框中的品牌信息提取出来，并将其从数据框中删除。然后，我们使用 is.na 函数来检查数据框中是否存在缺失值，并将其替换为 0。最后，我们使用 data.frame 函数将数据转换为数据框。 **数据标准化** 在进行因子分析之前，我们需要对数据进行标准化，以便消除不同的变量之间的尺度差异。我们使用 scale 函数对数据进行标准化。 **确定因子数目** 在进行因子分析之前，我们需要确定因子数目。我们使用 fa.parallel 函数来确定因子数目，从图中可以看出，提取两个因子比较合适。 **提取因子** 接下来，我们使用 fa 函数来提取因子，我们选择了两个因子，并使用 varimax 旋转法对因子进行旋转。输出结果包括 comunality 和特征根。 **输出结果** 输出结果包括 comunality 和特征根。Comunality 表示每个变量在提取因子中的贡献度，而特征根表示每个因子的重要性。通过输出结果，我们可以看到，价格、发动机功率、轴距5、宽长、轴距8、燃料容量和燃料效率等变量在提取因子中的贡献度较高。 本节主要介绍了应用多元统计分析中的因子分析，通过 R 语言实现数据加载、数据预处理、数据标准化、确定因子数目、提取因子和输出结果等步骤。