关于主成分分析的特点，理解错误的是（）。

A.主成分分析是考察多个定量变量之间相关性的一种多元统计方法

B.主成分分析目的是通过对原始变量的线性组合，提取几个彼此独立的新变量

C.主成分分析在不损失原始主要信息的前提下，避开了变量间的共线性问题，从而便于对数据进行深入分析

D.以上都对

E.以上都不对

A.指数分析

B.回归分析

C.预测分析

D.主成分分析

A.主成分是由可以观测的原始变量通过线性组合得到的新变量，而因子是假想的、不可观测的变量。

B.原始变量个数越多，需要的主成分/因子个数就越多

C.原始变量个数越多，主成分分析/因子分析的效果越好

D.主成分/因子的个数越多越好

A.主成分分析是一种降维技术

B.每个主成分是原始变量的一个线性组合

C.各个主成分之间是可以相关的

D.第一主成分解释原始变量的信息是最多的

A.主成分是由可以观测的原始变量通过线性组合得到的新变量，而因子是假想的、不可观测的变量。

B.原始变量个数越多，需要的主成分/因子个数就越多

C.原始变量个数越多，主成分分析/因子分析的效果越好

D.主成分/因子的个数越多越好

A.原始变量个数越多，需要的主成分/因子个数就越多‍

B.原始变量个数越多，主成分分析/因子分析的效果越好

C.主成分是由可以观测的原始变量通过线性组合得到的新变量，而因子是假想的、不可观测的变量。‍

D.主成分/因子的个数越多越好

A.所找出的主成分是原来变量的线性组合

B.所找出的主成分是原来变量的非线性组合

C.用于主成分分析的多个变量之间应具有较强的相关性

D.用于主成分分析的多个变量之间必须是不相关的

E.主成分分析的目的是找出少数几个主成分代表原来的多个变量

A.以上均不正确

B.主成分分析的目的是找出少数几个主成分代表原来的多个变量

C.所找出的主成分是原来变量的线性组合

D.用于主成分分析的多个变量之间应有较强的相关性

E.用于主成分分析的多个变量之间必须是不相关的