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The 10 indexes after the above data
The 10 indexes after the above data standardization are introduced into the SPSS software system to test the information correlation. From the test results in the following table, we can know that the absolute value of correlation Factor of safety or correlation influence coefficient is greater than 0.1 for most of the time variables in our country, which indicates the existence of extensive correlation among the variables. If there is some correlation between the control variables, then we can use principal component analysis to replace the original variables as completely as possible with as few principal components as possible, which can not only eliminate the correlation between the variables, and can be developed to achieve the effect of dimensionality reduction. Correlation Risk Coefficient Matrix as table-4 correlation factor analysis
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将上述数据标准化后的10个指标引入SPSS软件系统以测试信息相关性。从下表的测试结果可以看出，在我国大多数时间变量中，安全系数或相关影响系数的相关系数的绝对值都大于0.1，这表明这些变量之间存在广泛的相关性。如果控制变量之间存在某种相关性，那么我们可以使用主成分分析以尽可能少的主成分尽可能完全地替换原始变量，这不仅可以消除变量之间的相关性，而且可以发展为达到降维的效果。相关风险系数矩阵如表4的相关因子分析
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将上述数据标准化后的10个指标引入SPSS软件系统，以测试信息相关性。从下表的测试结果中可以知道，我国大多数时间变量中，相关性因子或相关影响系数的绝对值大于0.1，这表明变量之间存在广泛的相关性。如果控制变量之间存在某种相关性，那么我们可以使用主分量分析尽可能少地用尽可能少的主分量来完全替换原始变量，这样不仅可以消除变量之间的相关性，而且可以开发实现维度减小的效果。关联风险系数矩阵作为表4相关因子分析
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将上述数据标准化后的10个指标引入SPSS软件系统进行信息相关性检验。由下表的检验结果可知，我国大部分时间变量的安全相关系数或相关影响系数的绝对值均大于0.1，说明变量之间存在广泛的相关性。如果控制变量之间存在一定的相关性，则可以用主成分分析法尽可能用较少的主成分来代替原始变量，这样不仅可以消除变量之间的相关性，并可开发实现降维效果。相关风险系数矩阵作为表4相关因素分析
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