据输入SPSS数据编辑窗口，命名为a1，a2，a3。点击菜单项中的Tra
sform→Compute，调出Computevariable对话框，在对话框中输入等式：z1a1SQRT2927，计算第一个特征向量。点击OK按钮，即可在数据编辑窗口中得到以z1为变量名的第一特征向量。同理，再次调出Computevariable对话框，可求得第二（z2）、第三（z3）特征向量。这样，我们就得到了如表64所示的特征向量矩阵。表65均值与方差表64特征向量矩阵
Mea
StdDeviatio
3247025321336018464049109328708630387649035262037546756
z1X1X2X3X4X5X6X7X8X9000100540005045605100329050103880141
z2055003200185007601420408011903330493
z3000506170698016700550269011201300020
粮食蔬菜食油猪牛羊肉家禽蛋类及其制品水产品食糠酒ValidNlistwise
21572761058990684861346383917159724685431351099495
3、对原始数据进行标准化。执行A
alyze→DescriptiveStatistics菜单项，并将变量X1X9移入Variables框中，其他均保持系统默认选项，单击OK按钮，计算均值与方差。如上表65所示。（此时需定义新的标准化的变量：X21、X22、X23……X29；调出Computevariable对话框，在对话框中输入等式：X21X121572763247025），点击OK按钮，计算第一个标准数据。同理，重复上述步骤，可得出标准化的数据X21、X22、X23、X24……X29。如下表66所示：
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f应用多元统计分析
第六章主成分分析
表66标准化的数据
地区北京天津河北山西内蒙辽宁吉林黑龙江上海江苏浙江安徽福建江西山东河南湖南湖北广东广西海南X21X22X23X24X25X26X27X28X29
2515201800310098026065712406360811116022403890538151104110654035909705550310634
0408111715540779109322620289018109120106840776018611930382018167613550757009506
124617070140612205103104180943077056001209104100614213820813006105062
0231048712961651571060804161143059202880602089506200461094142213020824179301990394
0609107211761281087304902390455121302030736012304260211042409360410009225811892039
13681589012800580708119087800950506024602110307079708141855067106950886103415971534
05310305093913021102048206640715188804561588029131503390581123025400071315067161
252910171130324001810010969072712400821256011116103560566035606950356130402760179
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