hello i am newbie. Calculate weights based on principal component analysis. The initial data is the following matrix.
| country |
PATENTS |
ROYALTIES |
INTERNET |
EXPORTS |
TELEPHONES |
ELECTRICITY |
SCHOOLING |
UNIVERSITY |
| Finland |
187 |
125,6 |
200,2 |
50,7 |
3,08 |
4,15 |
10 |
27,4 |
| United States |
289 |
130 |
179,1 |
66,2 |
3 |
4,07 |
12 |
13,9 |
| Sweden |
271 |
156,6 |
125,8 |
59,7 |
3,1 |
4,14 |
11,4 |
15,3 |
| Japan |
994 |
64,6 |
49 |
80,8 |
3 |
3,86 |
9,5 |
10 |
| Korea, Rep. of |
779 |
9,8 |
4,8 |
66,7 |
2,97 |
3,65 |
10,8 |
23,2 |
| Netherlands |
189 |
151,2 |
136 |
50,9 |
3,02 |
3,77 |
9,4 |
9,5 |
| United Kingdom |
82 |
134 |
57,4 |
61,9 |
3,02 |
3,73 |
9,4 |
14,9 |
| Canada |
31 |
38,6 |
108 |
48,7 |
2,94 |
4,18 |
11,6 |
14,2 |
| Australia |
75 |
18,2 |
125,9 |
16,2 |
2,94 |
3,94 |
10,9 |
25,3 |
| Singapore |
8 |
25,5 |
72,3 |
74,9 |
2,95 |
3,83 |
7,1 |
24,2 |
| Germany |
235 |
36,8 |
41,2 |
64,2 |
2,94 |
3,75 |
10,2 |
14,4 |
| Norway |
103 |
20,2 |
193,6 |
19 |
3,12 |
4,39 |
11,9 |
11,2 |
| Ireland |
106 |
110,3 |
48,6 |
53,6 |
2,97 |
3,68 |
9,4 |
12,3 |
| Belgium |
72 |
73,9 |
58,9 |
47,6 |
2,91 |
3,86 |
9,3 |
13,6 |
| New Zealand |
103 |
13 |
146,7 |
15,4 |
2,86 |
3,91 |
11,7 |
13,1 |
| Austria |
165 |
14,8 |
84,2 |
50,3 |
2,99 |
3,79 |
8,4 |
13,6 |
| France |
205 |
33,6 |
36,4 |
58,9 |
2,97 |
3,8 |
7,9 |
12,6 |
| Israel |
74 |
43,6 |
43,2 |
45 |
2,96 |
3,74 |
9,6 |
11 |
| Spain |
42 |
8,6 |
21 |
53,4 |
2,86 |
3,62 |
7,3 |
15,6 |
| Italy |
13 |
9,8 |
30,4 |
51 |
3 |
3,65 |
7,2 |
13 |
| Czech Republic |
28 |
4,2 |
25 |
51,7 |
2,75 |
3,68 |
9,5 |
8,2 |
| Hungary |
26 |
6,2 |
21,6 |
63,5 |
2,73 |
3,46 |
9,1 |
7,7 |
| Slovenia |
105 |
4 |
20,3 |
49,5 |
2,84 |
3,71 |
7,1 |
10,6 |
> ncomp=4
> d_rotated = psych::principal(d, rotate="varimax", nfactors=ncomp, scores=TRUE)
> print(d_rotated$scores[1:8,])
RC1 RC4 RC2 RC3
[1,] 1.58530974 0.2541958 -0.3735835 0.9599011
[2,] 0.11231257 1.4178325 0.4004264 1.6166911
[3,] 0.97333919 0.6513618 0.3488886 1.5907972
[4,] 0.33763040 -0.1480830 3.2142436 -0.1976145
[5,] -0.56121011 0.3734629 2.6796104 -0.9369832
[6,] 0.28979830 -0.0429260 -0.4285641 1.6681155
[7,] -0.06583461 -0.5138104 -0.3030291 1.6741094
[8,] 0.09902825 1.1687544 -0.3417009 -0.2351002
This is actually an example from the OECD file (https://www.oecd.org/sdd/42495745.pdf), but my result does not match the result in this file on page 90. What am I doing wrong?