bartlett球形度检验 (Bartlett-不扫除导入生产市场-Lake或者是英特尔NEX的新品)

据Benchlife报道，来自供应链的信息称，Bartlett Lake-S是源自网络和边缘业务（NEX）部门的产品，自身是面向网络和边缘运行。至于Bartlett Lake-S能否会像最后风闻那样下放到生产端市场，临时还不确定，爆料的信息人士对这点仍有所保管。据了解，Bartlett Lake-S驳回了Intel 7工艺制作，最高提供8P+16E的规格，不过也有或者是12P的产品，允许DDR4和DDR5内存，与目前第12/13/14代酷睿所用的平台相兼容。核显局部会驳回Xe架构，最高为UHD Graphics 770，允许四显示输入。假设要说与Raptor Lake Refresh有什么不同，最大或者是AI局部会做一些增强。依照英特尔往年的颁布方案，桌面平台将迎来基于Arrow Lake-S的酷睿Ultra系列解决器，桌面平台会带来Lunar Lake，都会在AI方面启动强化，以反抗苹果的M系列及高通骁龙X Elite。

Bartlett’s球状检验的介绍

用于检验相关阵中各变量间的相关性，是否为单位阵，即检验各个变量是否各自独立。

bartlett法的基本思想是什么

巴特利特球形检验法是以相关系数矩阵为基础的。

它的零假设相关系数矩阵是一个单位阵，即相关系数矩阵对角线的所有元素均为1，所有非对角线上的元素均为零。

巴特利特球形检验法的统计量是根据相关系数矩阵的行列式得到的。

如果该值较大，且其对应的相伴概率值小于指定的显著水平时，拒绝零假设，表明相关系数矩阵不是单位阵，原有变量之间存在相关性，适合进行主成分分析；反之，零假设成立，原有变量之间不存在相关性，数据不适合进行主成分分析。

bartlett test of sphericity中文是什么意思

Bartlett test of sphericity网络巴特利特球形检验;

我在用SPSS15.0做因子分析时，为什么输出窗口没有KMO和Bartlett球形检验结果出来呢？

你看下没出来这个结果的英文提示是什么，这个一般是你的数据有问题的

在检验数据是否合适作因子分析时

你好。

因子分析之前要用KMO检验和Bartlett球形检验。

（1）KMO。

用于检查变量间的偏相关性，取值在0-1之间。

KMO值越接近于1，变量间的偏相关性就越强，因子分析效果就好。

KMO值0.9以上极适合做因子分析，0.8以上适合做因子分析，0.7以上尚可，0.6以上勉强可以，0.5以上不适合，0.5以下非常不适合。

实际运用中，在0.7以上，效果比较好；在0.5以下时，不适合应用因子分析。

（2）Bartlett球形检验。

用于判断相关矩阵是否是单位阵，即各变量是否有较强的相关性。

P<.05,不服从球形检验，应拒绝各变量独立的假设，即变量间有较强相关；P>.05时，服从球形检验，各变量相互独立，不能做因子分析。

聚类分析时如果各变量之间有权重关系该怎么处理

本来想给你截图的，可是传不上来，我就简单说一下哈。

首先你得进行一次预计算，选择菜单里分析——降维——因子分析，跳出主面板，把想分析的变量选到变量框里，然后点确定。

这时候输出窗口里会只有一个或两个图表。

其中有一个图表是主成分的方差贡献。

这个图表里你要找到两个相邻的列（应该是第三列和第四列），其中前一个列指的是单个因子对方差的贡献率，后一个是因子累计贡献率。

也就是说前一个列里边数值相加等于100，后一个列里边数值递增，最后一个等于100。

假如前一个列里是60,30,10，那么后一列里就是60,90,100.两个列之间有一个和的关系。

找到这两个列以后，你要找使得累计贡献率达到百分之八十的那个数。

这个表的第一列是1,2,3，等等，它代表第几个因子，比如3指的那行就包括第三个因子的方差贡献率，累积到第三个因子的方差贡献率这两个数据。

你要找到累计到达百分之八十的那个因子是第几个因子，然后就按提取几个因子进行计算。

通过预计算知道了提取几个因子之后，就开始正式计算。

再次打开因子分析的主面板，在最右边一共有五个选项，分别是描述，抽取，旋转，得分，选项。

这五个在预计算里边没有用，但是现在要用了。

点继续。

点击描述，在对话框里选上初始变量分析，kmo统计量及bartlett球形检验这两个选项，（注意，kmo和bartlett是一个选项，选项名就是很长）这一步是用来判断变量是否适于进行因子分析的。

点击抽取，对话框里最上边的方法就选主成分，分析里选上相关性矩阵，输出选上未旋转的因子解和碎石图两个选项，抽取里选择因子的固定数目，在要提取的因子后边填上你预计算里算出的因子数目。

点继续。

旋转里边选最大方差法，输出旋转解。

继续。

得分里边选保存为变量，方法为回归，显示因子得分系数矩阵也要打上勾。

继续。

确定。

然后就可以分析结果了。

先看kmo和bartlett的结果，kmo统计量越接近1，变量相关性越强，因子分析效果越好。

通常0.7以上为一般，0.5以下不能接受，就是不适合做因子分析。

bartlett检验从检验相关矩阵出发，如果p值，就是sig，比较小的话，一般认为小于0.05，当然越小越好，就适于因子分析。

如果这两个检验都合格的话，才可以去写因子模型。

为了便于描述，假设我们有两个因子f1，f2，旋转变换后的因子载荷矩阵会告诉你每个变量用因子表示的系数。

比如变量x1=系数1*f1+系数2*f2，变量2以此类推。

因子得分系数矩阵会告诉你每个因子里各变量占得权重，比如f1=系数1*x1+系数2*x2+。

。

。

根据这个我们就能算出因子得分了。

因为之前选择了将因子保存为新变量，所以spss会直接保存两个因子得分为两个新变量，然后我们不是有一个公式吗总得分=因子1的方差贡献率*因子1的得分+因子2的方差贡献率*因子2的得分+…根据这个公式计算一下就可以了。

用spss或者Excel都可以。

希望能对你有帮助哦。

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