SAS中PROC FACTOR的特征值的权重因子?

时间:2014-04-09 17:45:57

标签: statistics sas factor-analysis

我试图通过他们的特征值来加权来自PROC FACTOR的因子,但是我遇到了一些困难。我有一个解决方案,但在我看来应该有一个更直接的方法来做到这一点。

** Get factors and eigenvalues;
ods output Eigenvalues=MyEigenVals
proc factor data=MyData method=principal out=MyData;
    var X1 X2 X3 X4 X5 X6;
run;
ods output close;

** Transpose the eigenvalues;
proc transpose data=MyEigenVals out=MyEigenVals(drop=_NAME_) prefix=eigenval;
    id Number;
    var Eigenvalue;
run;

** Merge the data and fill down the eigenvalues;
data MyData;
    merge MyData MyEigenVals;
    retain E1 E2 E3 E4 E5 E6;
    if _n_=1 then do;
        E1 = eigenval1;
        E2 = eigenval2;
        E3 = eigenval3;
        E4 = eigenval4;
        E5 = eigenval5;
        E6 = eigenval6;
    end;
    ** weight each factor by its eigenvalue;
    factor1 = factor1 * E1;
    factor2 = factor2 * E2;
    factor3 = factor3 * E3;
    factor4 = factor4 * E4;
    factor5 = factor5 * E5;
    factor6 = factor6 * E6;
run;

正如您所看到的,这似乎不是完成任务的直接方式。这里的任何人都可以帮我解决这个问题吗?它甚至可能吗?

1 个答案:

答案 0 :(得分:1)

你绝对可以更有效地结合它;至少,您可以简化最后一个datastep。

data mydata;
if _n_=1 then set MyEigenVals;
set mydata;
array factor[6];
array Eigenval[6];
do _i = 1 to dim(factor);
  factor[_i] = factor[_i]*eigenval[_i];
end;
run;

SET会自动保留变量。

其次,您可以跳过乘法,具体取决于您使用结果的方式。您可以使用weight语句将特征值用作权重 - 具体取决于您以后用于分析数据的过程。我不知道这是否会给你带来很大的好处,但它可以帮助你避免修改原始值,这可能是更好的选择。