中国大学MOOC: 主成分分析的关键在于能否给主成分赋予合理的解释，这个解释应根据主成分的计算结果结合定性分析来进行，我们常使用“因子载荷矩阵”来做出判断
举一反三
- 主成分分析的关键在于能否给主成分赋予合理的解释，这个解释应根据主成分的计算结果结合定性分析来进行，我们常使用“因子载荷矩阵”来做出判断 A: 正确 B: 错误
- 中国大学MOOC: 主成分法的（未旋转的）因子解释与主成分分析中的主成分解释一定会完全相同。
- 使用主成分分析的注意事项不包括（ ）。 A: 主成分分析最好使用相关系数矩阵 B: 主成分分析一般不做旋转 C: 主成分分析保留特征值小于1的主成分 D: 主成分分分析一般保留能解释原来数据信息量80%的主成分
- 因子分析中对因子解释成功的可能性一般大于主成分分析中对主成分解释成功的可能性。
- 关于主成分分析和因子分析的异同叙述正确的是（ ） A: 主成分分析中，当协方差矩阵或相关阵的特征值唯一时，主成分是固定的，因子分析中因子也是固定的。 B: 因子分析可以使用旋转技术帮助解释因子，在解释方面比主成分分析更有优势。 C: 主成分分析和因子分析都不需要模型假设。 D: 因子分析是把变量表示成各因子的线性组合，而主成分分析则是把主成分表示成各变量的线性组合。