银行业盈利能力分析(编辑修改稿)内容摘要：
系数矩阵： 相关矩阵 x1 x4 x7 x8 x9 x10 相关 x1 .738 .156 .223 .766 x4 .738 .010 .379 .078 .520 x7 .010 .685 x8 .156 .379 .685 x9 .223 .078 .447 x10 .766 .520 .447 提取公因子，特征根碎石图： 碎石图的横坐标表示因子，纵坐标为特征根 ， 根据特征根 1的原则只可提取 2个公因子。 而由下表 可以看出， 2个公因子总共解释的方差为总方差的 %。 解释的总方差 成份 初始特征值 a 提取平方和载入 旋转平方和载入 合计 方差的 % 累积 % 合计 方差的 % 累积 % 合计 方差的 % 累积 % 4 4 原始 1 2 3 .748 4 .321 5 .192 6 .089 重新标度 1 2 3 .748 4 .321 5 .192 6 .089 提取方法：主成份分析。 a. 分析协方差矩阵时，初始特征值在整个原始解和重标刻度解中均相同。 成份矩阵 a 原始 重新标度 成份 成份 1 2 1 2 x1 .797 .499 .797 .499 x4 .609 .684 .609 .684 x7 .658 .658 x8 .873 .873 x9 .551 .551 x10 .957 .957 提取方法 :主成分分析法。 a. 已提取了 2 个成份。 5 5 上两个表分别为主成分分析法与旋转坐标后所提取的公因子与各因素之间的系数矩阵。 明显可以看出，旋转后的的成分矩阵系数更趋于 1和0，因此能够更好的判断各个因素解释于哪个公因子。 并可以得出公因子与各因素之间的关系为： Factor1=+++。阅读剩余 0%
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