2022-1학기 다��량분석 대체과제물

별그림은 별모양의 점을 각각의 변수에 대응되도록 한 뒤 각 변수값에 비례하도록 반경(radius)을 나타내도록 하여 관찰값을 표시한 것이다. 연도가 증가함에 따라 관측값의 크기가 커짐을 알 수 있다.
얼굴그림은 별그림과 유사하며 별모양 대신 얼굴의 각 특성을 변수왿� 대응시켜 관찰값을 표시한 것이다. 위의 script 에서왿� 같이 대응된 특성과 변수를 확인할 수 있으나 별그림과 마찬가지로 정확한 관계를 확인하긴 어렵지만 연도가 증가함에 따라 관측값의 크기가 커짐을 알 수 있다.

biplot에서 Analysis, Informatic, Proba, Algebra, Option1의 방향이 위쪽이며, Sport, Option2, Economy, English가 방향이 아래쪽으로 위치해있다. 가까운 거리 및 방향이 비슷하면 변수들의 상관성이 높고, 각 개체가 특정 변수에 가깝게 위치할수록 그 개체는 해당 변수왿� 관련이 높다.

고유근(values)을 살펴보면 두번째 인자까지 고유근이 1 이상인 것을 알 수 있다. 또한 그림에서는 3번째 인자부터 그래프의 기울기가 완만해지는 것을 볼 수 있어 유효한 인자의 수는 2개이다.

varimax 인자회전 후 결과이다. “Uniquenesses”는 고유분수Runiqueness or specific variance)을 나타낸다. “1-고유분산”이 공통성(communality or common variance)이 되므로 각 변수의 공통성을 계산할 수 있다. “Subject” 공통성이 0.012의 매우 작은 값을 가져 제외하는 것이 타당하다. 우측에 있는 결과 값이 “subject” 를 제외한 값이다.

Factor 1에서 인자는 Biology(BIO), Geology(GEO), Chemistry(CHEM)의 비중이 크고, Factor 2에서 인자는 Algebra(ALG), Calculus(CALC), Statistics(STAT) 비중이 크며 각각 Academic, Math 로 이름 붙일 수 있다.