主成分分析因素分析的問題，透過圖書和論文來找解法和答案更準確安心。 我們找到下列包括價格和評價等資訊懶人包

Python數據分析基礎：包含數據挖掘和機器學習

為了解決主成分分析因素分析的問題，作者阮敬 這樣論述：

　　從統計學出發，最實用的Python工具書。 　　◆全書基於Python3.6.4編寫，兼容性高，為業界普遍使用之版本。 　　◆以簡明文字闡述替代複雜公式推導，力求降低學習門檻。 　　◆簡單易懂，理論完整，案例詳盡。 　　◆包含AI領域熱門的深度學習、神經網路及統計思維的數據分析，洞察市場先機。 　　Python，是當今大數據時代下最為流行的編程工具之一；資料分析，則是在科學研究中日益重視的環節。當開源語言的便利性，遇上統計思維的重要性，本書便應運而生。 　　本書從基礎統計學出發，是初學者的Python實用書籍。從統計學的視角和需求來寫Python的應用，有很多運用S

tats Model和SciPy來進行統計分析的案例，對於具統計背景的人學習Python很有幫助！ 　　針對當前人工智慧領域較為熱門的「深度學習」亦有所涉獵。介紹神經網路與深度學習的基本思想、架構及步驟，並利用TensorFlow架構工具解決實際案例。是一本適合對Python和統計學有興趣的讀者、相關研究者以及企業決策者的工具書。  

邏輯斯迴歸分析及離散選擇模型：應用SPSS

為了解決主成分分析因素分析的問題，作者張紹勳,林秀娟 這樣論述：

◎介紹分析二分類依變數時，最常使用的統計分析模型──邏輯斯迴歸模型 ◎完整且詳實的範例解析，幫助您觸類旁通，讓報告、論文大升級！ ◎本書使用SPSS V25介面操作，編排方式深入淺出，學習過程更輕鬆。 ◎邏輯斯模型是社會學、生物統計學、臨床心理學、數量心理學、計量經濟學和市場行銷等統計實證分析的常用方法 　　隨書附贈資料檔光碟 　　邏輯斯模型是離散選擇法模型之一，屬於多項變數分析，也是在分析二分類依變數時，最常使用的統計分析模型。邏輯斯迴歸的資料常出現在不同領域中，是社會學、生物統計學、臨床心理學、數量心理學、計量經濟學和市場行銷等統計實證分析的常用方法。 　　本書介紹的內容包含線性

迴歸與二元依變數、邏輯斯迴歸的診斷、離散選擇模型、單層與多層次模型、Count 依變數之迴歸與加權OLS迴歸。透過統計軟體SPSS探討，結合理論、方法與統計引導，從使用者角度整理編排，讓學習和研究過程更得心應手。  

依據材料特性參數來建構出多變量線性迴歸模型以預測鋰離子電池的電化學性能表現

為了解決主成分分析因素分析的問題，作者鄭賀名 這樣論述：

若能在鋰離子電池的活性材料組裝之前能對它的電化學表現作出預測，將能夠減少電池組裝的成本花費與省下充放電實驗所需耗費的時間。所以能夠建立一個基於統計學原理的數學模型來對鋰離子電池中活性材料的電化學性能作準確預測的話，會對電池材料的製作與優化有非常大的幫助。在這份研究中，我們量測了共11種由廠商製備的磷酸鐵鋰LiFePO4/C正極材料粉末的性質，並在其組裝為電池後測試它們的電化學性能。所得到的材料特性參數會透過多變量線性迴歸模型來與電化學表現的評分關聯起來。在第一個研究的部分，我們起先利用X光繞射技術、傅立葉轉換紅外線光譜儀、元素分析儀等量測技術去分別分析這11種磷酸鐵鋰材料的晶體結構、磷酸根離

子PO43-官能基的振動情形、包碳含量等的材料特性參數。接下來我們將這11種LiFePO4粉末製作成電極並將其組裝為鈕扣型電池，然後我們將這些電池做了在不同充放電速率時的電容量測試以及做了速率在2C時的一千個充放電迴圈的循環壽命實驗。迴歸模型中的迴歸係數預估值是利用最小平方法去計算的，經過這樣的計算我們能夠把迴歸模型建構起來。我們期望推廣這一套統計學預測工具在材料科學中的應用以幫助未來的科研工作者最佳化他們的目標研究產物。第二部分我們進一步依據材料特性參數來求算出能預測於循環伏安掃描量測中所分析出的極化電位的迴歸模型，並且運用小樣本數的「成對t值檢定」的方法來驗證在95 %的信心水準下，能接受

預估值與實際值是一致的，接著再使用F分配檢定法來確認兩組數據在統計範圍內能有一樣的資料分散變異程度。第三部分是透過「樣本數計算」的分析來估算出若要透過假設檢定來驗證我們所推導出的迴歸模型的準確性，在滿足設定的信心水準與檢定力的要求條件下所需收集的最少樣本數是多少。第四個主題是以「約束最佳化」的分析方法來解答我們所推導出的迴歸模型能預期的在最佳情況下極化電位的極小值是多少，以及對應於此最好電池性能時的各項材料特性參數數值為何。第五個主題是運用「時間序列分析」的方法來預測正極材料循環壽命的未來趨勢，以幫助電池管理系統準確管控電池的健康狀況，另外還採用了灰色預測來對電容量的衰退建模，並以熵值法求算出

權重係數以進行組合預測，以進一步提高預測的品質。第六項研究是套用「主成分分析」的方法，找出變數的合適線性組合以濾除對數據變異而言不重要的變數，幫助我們減少分析數據時所需考慮的預測變量數目並能最大程度地解釋資料的變異。第七項研究是以「因素分析」的研究方法，協助我們從變數中萃取出可能存在而未被觀察到的潛在因素，讓科研人員彙整出主要影響變異的原因並能對資料數據有更深一層的認識。在第八個主題中，「結構方程模型」的建構能夠直觀與圖像化地將預測變數、潛在變數與響應變數之間的統計學關聯給呈現出來，並讓我們能清晰地評估與比較各項變量在迴歸模型中的相對重要性。第九個主題透過「偏最小平方法」的數學技巧，進一步地解

決了運用普通最小平方法所求得的迴歸模型有無法處理樣本數量少與其迴歸係數不宜直接相比較等問題的缺陷，同時此方法還有和主成分分析一樣的篩選出重要變數的功能，使得分析更加地全面與深入。在本論文的研究中我們施用了共九項的統計學方法來解析材料特性參數與電化學性能的迴歸預測模型、驗證迴歸模型的準確性、預估電化學表現的發展趨勢、找出迴歸模型所預測的最佳解答、剖析影響數據變異的主要成分等等的資料處理問題，因此我們期望本論文中所介紹的數學分析工具與方法能裨益於科研社群以在未來完成更優異的研究成果。