Faktoru analīze vietnē STATISTICA. Korelācijas matrica Korelācijas matrica faktoru analīzei

Faktoru dispersijas analīze

Faktoru matrica

Змінна faktors A faktors B

Jaku var redzēt no matricas, faktoriālo navantazhennya (abo wagi) A un B vecākiem cilvēkiem, kas dzīvo, var būt jēgpilni atveidots. Navantazhennya A vimogi T 1 koeficients sniegs skaidru savienojumu, ko raksturo korelācijas koeficients, kas vienāds ar 0,83, tobto. laba (tisna) papuve. Faktors nav variants B tiem pašiem vimogi jā r k= 0,3, kas liecina par vāju toni. Kopš tā pārnešanas faktors B ir labāk korelēts ar dzīviem vimogiem T2, T4 un T6.

Vrahoyuchi, kas ir jaku A neiezīmēšanas faktors, tātad tas ir B, kas plūst uz dzīvajiem vimogiem, bet nemelot grupai, ar ciešu saiti ne vairāk kā 0,4 (tas ir vājš), tas var būt svarīgi, jo matrica ir parādīta matricas vidū. neatkarīgi faktori, piemēram, paša lādiņš, sāk dzīvo vimogu skaitu (krim T 7).

T 7 izmaiņas redzamas neatkarīgā faktorā, fragmentos no nenozīmīgas korelatīvas navantāžas (vairāk nekā 0,4) dzīvīgās dzīves. Ale, mūsuprāt, nav runa par robotizāciju, faktora "durvis nav vainīgi pie rzhaviti" šķembas, šķiet, nav konstrukcijas durvis.

Šādā rangā ar nostiprināto tehnisko projektu auto durvju projektēšanai tiks ierakstīts pats pārējo faktoru nosaukums kā dzīvi, kuriem ir jāzina konstruktīvais risinājums, ņemot vērā inženiertehniskās īpašības.

Turklāt būtībā svarīgāks ir arī korelācijas spēks starp minioniem: kvadrāti, logi parāda, kā daļa no ārzemju divu čūsku izkliedes (rozkidu) zīmēm, to ir grūti mainīt. Tā, piemēram, abas izmaiņas T 1 un T 3 ar korelāciju 0,8 tiek apgāztas ar soli 0,64 (0,8 2), kas nozīmē, ka 64% no vienas un tās pašas un vidējās dispersijas ir svešas, tātad runāt. zbigayutsya. Var teikt arī tā garīgums ziemas ceļu skaits 64%.

Nagadamo, kas faktoriāls navantazhennya faktoriālā matricā є arī korelācijas koeficienti, kaut arī ar faktoriem un izmaiņām (dzīvo vimogs).

Змінна faktors A faktors B

Tam kvadrātā tiek ielikts faktoriāls navantazhennya (dispersija), kas raksturo dotā faktora dotās izmaiņas garīguma (vai pārdomāšanas) pakāpienus. Acīmredzot abu faktoru noraidīšanas pakāpe (dispersija D) ir saistīta ar mainīgo (izdzīvojošo) T1. Turklāt ir jāskaita amatpersonu kvadrātu summa no pirmās izmaiņas, tobto. 0,83 x 0,83 + 0,3 x 0,3 = 0,70. Šādā rangā izmaiņu procents T1 ar lielu faktoru skaitu kļūst par 70%. Tse, lai pabeigtu aprēķina nozīmi.

Tajā pašā stundā zema personība var liecināt par tiem, kuri mainās viņu vizualizācijas veidā, kā skaidri redzams no tiem, kas ir iekļauti analīzē. Tse maє na uvazi, tas tiek mainīts, lai to nesajauktu ar faktoriem viena iemesla dēļ: ja esat liecinieks (piemēram, jūs esat T 7), jo jums ir liela piedošana izklīst, vai lai saprastu zīmes.

Tas arī nozīmē, ka ādas faktora nozīmīgumu nosaka arī izmaiņu un faktoru izmaiņu (vagoyu) dispersijas lielums. Lai aprēķinātu faktora vērtību, faktoru matricas dermālajā krātuvē ir jāzina faktora navantāžas kvadrātu summa ādas maiņai. Šādā rangā, piemēram, A faktora (DA) akciju dispersija ir 2,42 (0,83 x 0,83 + 0,3 x 0,3 + 0,83 x 0,83 + 0,4 x 0,4 + 0, 8 x 0,8 + 0,35 x 0,35). Rozrakhunok oficiālā B nozīme, parādot, ka D B = 2,64, tobto. ierēdņa B višča, zemākās amatpersonas A nozīme.

Ciktāl sadalījuma faktora vērtība uz izmaiņu skaitu nav dzīvotspējīga (mūsu pieteikumā), tad vērtība tiek parādīta, jo dispersijas daļa (informācijai) noliktavas sākotnējā matricā ir faktors . A faktoram? ~ 0,34 (34%), un B faktoram -? = 0,38 (38%). Pidsumuvavshih rezultāti, otrimaєmo 72%. Šādā rangā divi faktori kopā samazinās ārējās matricas 72% indeksu dispersiju mazāk nekā 72%. Tas nozīmē, ka faktorizācijas rezultātā daļa informācijas Būla matricā tika upurēta, lai ierosinātu divu faktoru modeli. Rezultātā tika patērēti 28% informācijas, tāpēc to varētu atjaunināt, ja tiktu pieņemts sešu faktoru modelis.

Jā, piedošana ir atļauta, vrahoyuchi, kā visas izmaiņas ir redzamas, kā jūs varat konstruēt durvis, vrahovani? Najimovirniše, ministru korelācijas koeficientu vērtība, kas izmaksāja vienam ierēdnim, bieži tiek novērtēta par zemu. Pamatojoties uz veikto analīzi, var pievērsties korelācijas koeficientu otro vērtību formai starpkorelācijas matricā (2.2. tabula).

Praksē bieži vien ir jārisina šāda situācija, jo neatkarīgie faktori ir lieliski sasniedzami, taču tiem visiem ir liela problēma un no tehniskā un ekonomiskā viedokļa. Ir vairāki veidi, kā iejaukties vairāku faktoru ietekmē. Naybilsh skati no tiem - Pareto analīze. Tajā pašā laikā tiek atlasīti šie faktori (nozīmības pārmaiņu pasaulē), kas patērēs līdz 80-85% no kopējās nozīmes kordona.

Faktoranalīzi var veikt, īstenojot kvalitātes strukturētās funkcijas (QFD) metodi, kas tiek plaši izmantota ārpus kordona, veidojot tehnisko iestādi jaunā virbā.

FAKTORA ANALĪZE

Faktoranalīzes ideja

Ar jau esošiem salokāmiem objektiem, izskatiem, faktoru sistēmām, kas iedarbina šo objektu jaudu, bieži vien ir ļoti neērti mainīties bez vidējā, un dažreiz nav iespējams atrast reižu skaitu. Bet uz mirkli var būt kādas pieejamas vērtības, kā tas ir, lai būtu iespējams izgulēties starp mums faktoriem. Turklāt, ja kāda neatskaitāma faktora, kā mūs piemānīt, iepludināšana izpaužas objekta spēka lapkoku zīmēs un var būt spēcīga saikne starp sevi un kādu lielu faktoru skaitu, iespējams, ir kādi

Faktoru identificēšanai, kā sākt objektu pazīmju identificēšanu, tiek izmantotas faktoru analīzes metodes.

Faktoranalīzes analīzi parasti var piemērot autoritātes noteikšanai, pamatojoties uz psiholoģiskajiem testiem. Īpašuma spēks nepadodas tiešam rezultātam. Par tiem var spriest cilvēku uzvedības un uztura rakstura dēļ. Lai precizētu priekšdarbu rezultātus, mēs sniedzam faktoru analīzi, kas ļauj parādīties īpašam spēkam, kas tiek ievadīts indivīda uzvedībā.
Pamatā dažādas metodes Faktoru analīze balstās uz aizskarošu hipotēzi: ar parametru saglabāšanas palīdzību parametri ir mazāk svarīgi nekā iepriekš uztvertā objekta netiešie raksturlielumi, Iekšējos parametrus ņem vērā faktori.

Metafaktoriālā analīze - koncentrējiet notiekošo informāciju, ir liels skaits analizēto pazīmju, izmantojot mazāku skaitu parādības iekšējo īpašību, piemēram, protests, neparādās vidū

Konstatēts, ka vīzija ir tālāk ar piesardzību aiz atpalicības faktoriem un iespējamību objekta uzstādījumu sākotnējā stadijā mainīt uz defekta attīstību. Faktoru analīze ļauj nodrošināt korelācijas stabilitāti starp tiem pašiem parametriem. Tāda pati korelācija starp parametriem, kā arī parametriem un citiem faktoriem atklāj pamata diagnostikas informāciju par procesiem. Statistica paketes rīku stagnācija, nosakot problēmas faktoru analīzi, prasa reģistrēt papildu skaitļošanas datus un analīzes robustumu kā faktu un korystuvach jutīgumu.

Faktoriālās analīzes rezultāti būs veiksmīgi, ja vien būs iespējams sniegt interpretāciju par topošajiem faktoriem un no rādītāju nozīmes, kas raksturo faktoru. Robotikas posms ir vēl progresīvāks; ieguva skaidru paziņojumu par rādītāju izmaiņām, kas saņemtas pirms analīzes un kuru pamatu amatpersonas saskatīja. Tas ir, ar iepriekšēju indikatoru meklēšanu keruvatis faktoru analīzei pēc ļaunuma, nevis uz pragmatismu pirms jaknaybylsh skaitļa iekļaušanas analīzē.

Faktoranalīzes būtība

Vadoties pēc faktoru analīzes galvenās pozīcijas. Nāc uz matricu X objekta mainīgie parametri isnu kovarijas (korelācijas) matricas C, de R- parametru skaits, n- numurs ar piesardzību. Shlyakhom lineāra atkārtota ieviešana X=QY+U ir iespējams mainīt konkrētā faktora telpas lielumu X līdz līmenim Y, tajā pašā laikā R"<<R... Punkta pārvēršanas Tse, kas raksturo objekta dzirnavas j-pasaules telpa jaunajā vimiriv telpā ar mazāk vietas R Acīmredzot divu vai bezspēcīgo jaunās faktoriālās telpas punktu ģeometriskais tuvums nozīmē objekta nometnes stabilitāti.

Matrica Y uz atriebības faktoriem, bet nedrīkst saudzēt, kas ir pēc būtības un hiperparametros, kas raksturo analizējamā objekta lielāko spēku. Ārpus valsts amatpersonas visbiežāk tiek izvēlētas statistiski neatkarīgas, taču tās izmanto fizisku interpretāciju. Vektora zīme, scho plakāts X VAR hiperparametru maiņas mantojuma sajūta.

Matrica U uzkrāt pārpalikuma faktorus, kas ietver galvenos viedokļus x(i). Taisnstūra matrica J Atriebības faktors navantazhennya, viznachayut līnijas saikne starp zīmēm un hiperparametriem.
Navantazhennya faktors - ādas korelācijas koeficientu vērtība ar ādas ārējām pazīmēm un pazūdošām amatpersonām. Analizētā faktora dotās zīmes chim tisnishe saites, tas ir, faktoriālā navantazhennya nozīme. Faktoriāla navantazhennya vkaz pozitīvā zīme uz dotās faktora zīmes taisnās (un negatīvās zīme - vorotny) saites.

Šādā rangā dati par faktoriālo navantazhennya ļauj formulēt visnovki par dzīvības pazīmju kopumu, kā attēlot vienu un to pašu faktoru un par kopējām pazīmēm ādas faktora struktūrā.

Faktoriālās analīzes modelis ir līdzīgs mainīgās regresijas un dispersijas analīzes modelim. Faktoranalīzes modeļa princips ir tāds, ka vektors Y ir faktors, kuru nevar saudzēt, bet regresijas analīzē tas ir centralizēts parametrs. Rindas labajā daļā (8.1.) nav pieejama faktoriālo navigāciju matrica Q un faktoriālo faktoru Y vērtību matrica.

Zināmai faktoriālo navantu matricai vikoristovuyu vienāds QQ t = S – V, de Q t - transponēta matrica Q, V ir pārpalikuma faktoru U, tobto soļu matrica. ... Rivnyannya virishuєu Ņemot vērā faktoriālo parametru matricu, Q līmeni aprēķina pēc vērtību vadošajiem faktoriem (hiperparametriem).
Y = (Q t V -1) Q -1 Q t V -1 X

Statistiskās analīzes pakotne Statistica ļauj dialoga režīmā uzskaitīt faktoru parametru matricu, kā arī dažu iepriekš iestatīto galvas faktoru vērtības, visbiežāk parametru ievades matricas pirmās divas galvenās sastāvdaļas.

Faktoranalīze Statistica sistēmās

No rūpniecības strādnieku anketēšanas rezultātu apstrādes posma ir saskatāma faktoru analīzes pēcprezentācija. Nepieciešams apmeklēt galvenās amatpersonas, lai sāktu darba dzīvi.

Pirmajā posmā ir jāmaina faktoriālā analīze. Vikoristovuchi ir korelatīva analīze, skatiens vicināšanās spēs savstarpēji savienoties, līdz tā būs sava zīme, jā, ir iespēja ieraudzīt jaunu un pārlieku mašīnrakstošu zīmi stipri zinot.

Ja visām izmaiņām veicat faktoru analīzi, tad rezultāti var neiznākt kā objektīvi, dažas izmaiņas ir radušās dažu datu dēļ, un tās nevar regulēt organizācijas organizatori.

Intelektualitātei, kā veiksmes rādītājiem, es sekošu statistikas korelācijas matricas eksplicītajiem datiem: Statistika / Pamatstatistika / Korelācijas matricas / Ok. Procedūras Produkta moments un daļējās korelācijas sākuma ekrānā (4.3. att.) kvadrātmatricas atvēršanai tiek atlasīta poga Viens mainīgais saraksts. Vibiraєmo visas izmaiņas (Atlasīt visu), Labi, Kopsavilkums. Es pieņemšu korelācijas matricu.

Tāpat korelācijas attiecība nemainās vairāk par 0,7 pret 1, kas nozīmē spēcīgu rādītāju korelāciju. Kopumā spēcīgas korelācijas dēļ varat ieslēgt vienu izmaiņu. I navpaki, kā mali korelācijas funkciju, var mainīt caur tiem, kuri nevar sasniegt zagalnoy sumi. Mūsu skatījumā uz cilvēku spēcīgo korelāciju, būt līdzīgiem uzvarētājiem un faktoriālā analīze tiks veikta ar jaunu uzvarētāju kopu.

Lai palaistu faktoru analīzi, jums jāapmeklē statistikas / daudzfaktoru izpētes metožu modulis / faktoru analīze (faktoru analīze). Ekrānā parādīsies faktoru analīze.

Maināmo elektronisko galdu vibramo usi analīzei; Mainīgie (Змінні): atlasiet visu, Labi. Ievades faila rinda (ievades datu faila tips) tiek parādīta kā neapstrādāti dati. Modulim var būt divu veidu izvaddati - Raw Data un Correlation Matrix - korelācijas matrica.

MD dzēšanas sadaļai ir iestatīta trūkstošo vērtību apstrādes metode:
* Gadījumā - kā ieslēgt trūkstošās vērtības (kontiem);
* Pairwise - puisis ar spēju ieslēgt trūkstošās vērtības;
* Vidējā aizstāšana - vidējā aizstāšana, lai aizstātu trūkstošo vērtību.
Casewise veids ir notīrīts ar to, ka elektroniskajā tabulā, lai atriebtos par datiem, tiek ignorētas visas rindas, kurās gribētos pietrūkt vērtības. Laipni gaidīti visi ziemas cienītāji. Pairwise metode, lai ignorētu trūkstošās vērtības, nav paredzēta visiem nepilngadīgajiem, bet tiek atņemta citai likmei.

Vibrējošs veids, kā apstrādāt trūkstošās vērtības.

Statistica, lai šādā veidā apstrādātu trūkstošās vērtības, piemēram, vērtības, lai aprēķinātu korelācijas matricu, kas ir proporcionāla dažādām faktoru analīzes metodēm.

Loga augšējā daļa ir informatīva. Šeit jūs redzēsiet, kā trūkstošās vērtības tika novērtētas, izmantojot Casewise metodi. Apstiprināti 17 punkti un 17 punkti pieņemti nākamajam aprēķinam. Korelācijas matrica ir aprēķināta 7 ziemas matricām. Loga apakšējā daļā ir redzamas trīs cilnes: Quick, Advanced, Descriptives.

Aprakstu ieguldījumam ir divas pogas:
1- apskatīt korelācijas, vidējo un standarta skatījumu;
2- iegūt daudz regresijas.

Nospiežot pogu uz pirmās pogas, varat brīnīties par vidējo un standarta skatu, korelācijām, soļiem un iegūt jaunākās grafikas un gistogrammas.

Papildu ieguldījumā kreisajā daļā faktoru analīzes ekstrakcijas metode: Galvenās sastāvdaļas (galveno komponentu metode). Labajā daļā ir vislielākais faktoru skaits (2). Norādiet maksimālo faktoru skaitu (maksimālais faktoru skaits) vai mazāko vērtību: 1 (pašvērtība).

Uzbrukums Ok, Statistica ātri iegūst aprēķinu. Ekrānā tiks parādīti faktoru analīzes rezultāti. Kā minēts iepriekš, faktoriālās analīzes rezultāti rotē ar faktoru kopu. Tas tika norādīts cilnē “Loadings”.

Loga augšējā daļa - informācija:
Mainīgo skaits: 7;
Metode (faktoru redzēšanas metode): Galvenās sastāvdaļas;
Korelācijas matricas log (10) determinants: -1,6248;
Iegūto faktoru skaits: 2;
Pašvērtības: 3,39786 un 1,19130.
Loga apakšējā daļā ir funkcionālas pogas, kas ļauj aplūkot visus rezultātus un analīzi gan skaitliski, gan grafiski.
Faktoru rotācija ir birokrātu kārta, jebkurā gadījumā jūs varat vibrēt cirvju rotāciju. Koordinātu sistēmas papildu rotācijai ir iespējams novilkt atrisinājumu, nevibrējot interpretējamo risinājumu.

Izpētiet dažādas metodes, kā ietīt koordinātas kosmosā. Statistica pakete piedāvā visas šādas metodes, kas parādītas faktoru analīzes modulī. Tā, piemēram, varimax metode koordinātu pārveidošanai: ietīšana, dispersijas maksimizēšana. Varimax metodē ir viegli atpazīt simtprocentīgu faktoru matricu, un visas vērtības ir 1 vai 0. Tajā pašā laikā var redzēt faktora kvadrātu dispersiju. Faktoru matrica, kas iegūta ar varimax ietīšanas papildu metodi, ir daudz nemainīgāka daudzpusīgu izmaiņu izvēles ziņā.

Iesaiņošana ar quartimax metodi nozīmē meta analogo samazinājumu tikai attiecībā uz koeficienta matricas rindām. Equimax pagaidu aizdevums? ja ietīšanas faktori aiz cym metodes, vienu stundu, lai mēģinātu vienkāršot simtdaļu un rindas. Aptīšanas metodes ir redzamas ortogonālajai ietīšanai, tobto. kā rezultātā pastāv nerelācijas faktori. Tiešās oblіminu un promax tīšanas metode tiek veikta līdz slīpai ietīšanai, kā rezultātā veidojas korelētas aptīšanas rūpnīcas. Termins Normalizēts? Metožu nosaukumiem ir norādīts, ka faktoriālās opcijas ir normalizētas, lai kvadrātsakne būtu balstīta uz dispersiju.

Izmantojot vislabākās ierosinātās metodes, rezultātu var analizēt, neaptinot koordinātu sistēmu - Unrotated. Ja rezultāts tiek interpretēts un interpretēts, mēs to varam iegūt. Yaksho ni, jūs varat ietīt asi un būt pārsteigts par risinājumu.

Klatsaєmo uz pogas "Factor Loading" un apbrīnojiet skaitliski faktoriālo navantazhennya.

Nagadamo, kas faktoriāls navantazhennya ir ādas korelācijas un ādas izmaiņu un mainīgo faktoru korelācijas koeficientu vērtība.

Tiek parādīta faktoriāla navantazhennya vērtība, kas ir lielāka par 0,7, kas liecina par izmaiņām, kas ir skaidri saistītas ar analizējamo faktoru. Analizētā faktora dotās zīmes chim tisnishe saites, tas ir, faktoriālā navantazhennya nozīme. Faktoriāla navantazhennya vkaz pozitīvā zīme uz dotās faktora zīmes taisnās (un negatīvās zīmes? Uz vorotny) saites.
Arī no faktoriālo navantāžu tabulām ir atklāti divi faktori. Pirmā RSD pazīme ir sociālās labklājības uztvere. Інші змінні prātus ko cita amatpersona.

Rindas izpl. Var (8.5. att.) parāda dispersiju, bet uzbrukums ir uz to pašu faktoru. Rindas prp. Totl, tiek parādīta daļa no dispersijas, bet uzbrukums ir pirmais, ka cits faktors. Tāpat izņemšanas pirmā amatpersona krita 48,5% no visām atšķirībām, un pat citai amatpersonai - 17,0% no visām atšķirībām, tā tika izsēta starp visvairāk novārtā atstātajām amatpersonām. Rezultātos ir divi faktori, kas izskaidro 65,5% no dispersijas pieauguma.

Šeit mums ir arī divas faktoru grupas - OSB un izmaiņu risinājums, ko redz ZHSR - bazhannya maiņa pret robotu. Mabut, maє sense doslijuvati tse bazhannya ґruntovnishhe, pamatojoties uz papildu ziedojumu vākšanu.

Vibrācija un faktoru skaita precizēšana

Tiklīdz tiek ņemta vērā informācija par ādas faktora dispersiju, var pievērsties uzturam, taču faktors ir pārslogots. Tā būtībai svarīgāks ir risinājums. Ale deyakі zagalnovzhivanі ieteikumus, un praktiski ievērojot їm un labākos rezultātus.

Svešfaktoru (hiperparametru) skaits sākas ar X matricas absolūto skaitļu (8.7. att.) aprēķināšanu faktoru analīzes modulī. Visai depozitārijai Explained variance (8.4. att.) ir jānoklikšķina uz pogas Scree plot.

Parametru matricas jaudas skaitļu skaitam var pievienot maksimālo jaudas skaitļu skaitu. Pieaugot amatpersonu skaitam, būtiski aktualizēt fiziskās tulkošanas problēmas.

Varat atlasīt faktoru sarakstu, kas ir spēcīgāki par 1. Faktiski tas nozīmē, ka, ja faktors neredz dispersiju, kas ir vienāda ar tās pašas izmaiņas dispersiju, tad tā ir jāizlaiž. Tsey kritērijs vikoristovutsya labākais. Vadītā skatījumā muca, pamatojoties uz kritēriju, ir jāņem, lai aizsargātu 2 faktoru (divu galvas komponentu) atņemšanu.

Jūs varat arī zināt vietu grafikā, de tā nozīmes samazināšanās ir ļauna uz labo, lai pēc iespējas vairāk iztiktu. Lai nodotu, labrocim no viedokļa tiek atņemts "faktoriālais osips". Atkarībā no kritērija ir iespējams pievienot 2 vai 3 faktorus.
3 att. redzams, ka tročas trešais ierēdnis ir lielākā atpalikušās dispersijas daļa.

Parametru faktoru analīze, kas ļauj agrīnā stadijā sabojāt darba procesu (defektu konstatēšanu) jauniem objektiem, jo ​​bieži vien nav prātīgi iziet cauri vidum, neievērojot parametrus. Jāpiebilst, ka pamata saikņu sadalījums starp uzvarētāju parametriem notiek daudz agrāk nekā viena parametra maiņa. Tāda pati korelācijas saišu savīšana ļauj ātri izstrādāt parametru faktoru analīzi. Ļoti daudzām mātēm ir reģistrēti parametri.

Jūs varat sniegt vispārīgu ieteikumu faktoru analīzei neatkarīgi no tēmas.
* Ādas faktoru var ietekmēt vismaz divi parametri.
* Izmaiņu skaitam parametru skaits ir lielāks.
* Var izveidot vairākus faktorus, kas ir iesaistīti procesa fiziskajā interpretācijā.
* Noteikti noskaidrojiet, vai faktoru skaits palielināsies mazāk nekā izmaiņu skaits.

Ķeizara kritērijs dažās zberigakās ir vēl vairāk ierēdņu, savukārt akmeņainā ossipa kritērijs ir dažos zberiganos, ierēdņu joprojām ir maz. Tomēr šī kritērija pārkāpšana parasti nāk par labu normālam prātam, jo ​​noteikti ir maz faktoru un daudz nepilngadīgo. Pārtikai ir obligāti jābūt svarīgai, ja risinājumu var interpretēt. Lai viņš tiek mudināts arī turpmāk rast risinājumu ar lielāku faktoru skaitu, un tad izvēlieties vienu no saprotamākajiem.

Neliela skaita attēlojumu ārējo pazīmju plašums vienpusējās vimiryuvannya skalās, kas arī ļauj aprēķināt korelatīvo matricu aizstājošās vērtības. Kopumā pastāv dažādu parametru "vagi" problēma, kas nepieciešama, lai, aprēķinot kovariācijas matricas, būtu nepieciešams to novērst. Var šķist, ka faktoruālās analīzes rezultātu atkārtošanas problēma pazīmju skaita izmaiņām ir acīmredzama. Slaids nozīmē, ka problēma ir vienkārši redzama Statistica pakotnē, pārejot uz parādīto parametru standartizēto formu. Ar visiem parametriem saite ar procesiem objektā ir vienāda.

Lai gan finanšu datu kopa nav veikta ar korelācijas analīzi, nav iespējams aprēķināt atdeves matricu (8.3.). Piemēram, ja mainās divu no tiem summa, tie tiek parādīti visai analīzei, korelācijas matrica šādai minionu kopai nevar tikt bojāta, un faktoriālā analīze principā nevar būt apkaimes. Šī iemesla dēļ ir vērts noskaidrot, ja jūs sākat veikt pārāk daudz faktoru analīzes, līdz jums ir ļoti iekritusi ziema, jūs varat peldēt, piemēram, pie barošanas avota. Ir iespējams individuāli samazināt visas matricas korelācijas, pievienojot matricas diagonālajiem elementiem nelielu konstanti, un pēc tam to standartizēt. Procedūra ir paredzēta, lai izveidotu līdz pat matricai, kā to var pagriezt, un uz to, pirms tā ir fiksēto faktoru analīze. Turklāt procedūra nepapildina faktoru kopumu, un aplēses ir mazāk precīzas.

Dzirnavu maiņas sistēma (SPS) ir sistēma, kas parāda, kā noguldīt tikai no ievades plūsmas, un pēdējā lietošanas reize stundā, sākotnējais iestatījums. Noteikumi pidsiluvach chi attenuator? vienkāršākā UPS dibens, kurā pārraides efektivitāte var diskrēti un vienmērīgi mainīties noteiktam likumam. Tiks veikta OPS priekšizstrāde linearizētiem modeļiem, dažiem pārejas procesiem, sasaistīšana no izmaiņu parametra, sākšu, būsim pabeigti.

Athenuatori, vikonanі pamatojoties uz G-, T- un P-līdzīgiem datiem pēc un paralēli iekļaušanai diodes nabuli visvairāk pagarināts. Opіr dіodіv zem keruyuchy struma plūsmas var mainīties plašās malās, kas ļauj mainīt frekvences reakciju un dzēšanu traktā. Fāzu slāpēšanas neatkarību šādu vājinātāju dzēšanas regulēšanas laikā var sasniegt ar bāzes konstrukcijā iekļauto reaktīvo lancetu palīdzību. Acīmredzot, ja paralēlo un pēdējo dienu balstiem ir labs atstatums, var rasties tāda paša līmeņa vājuma noraidījums, ko var ieviest. Ale fāzes maiņa zsuvu būs jauka.

Līdz dienas beigām iespēja izmantot atenuatoru automatizētu konstrukciju, kas ļauj pakārtoti optimizēt korigulāro lāpstiņu un kerovējamo elementu parametrus. Yak doslidzhuvanu OOPS vikoristovuvatimoelektriski veidojot vājinātāju, nomaiņas shēma ir parādīta attēlā. 8.8. Minimālo dzēšanas līmeni nodrošina mazais Rs elementa atbalsts un lielais Rp elementa atbalsts. Uzlabojumu pasaulē tiek vājināts elementa Rs atbalsts un elementa Rp atbalsta izmaiņas, ko var ieviest, uzlabot.

Fāzes izmaiņu noguldījumi mainās no frekvences un zudumiem ķēdei bez korekcijas un ar norādes korekciju attēlā. 8.9. un 8.10. Koriģētā vājinātājā diapazonā vājinājums 1,3–7,7 dB un izlīdzināšanas frekvences 0,01–4,0 GHz ir sasniedzis fāzes nobīdes izmaiņas, kas nepārsniedz 0,2 °. Vājinātā bez fāzes izmaiņu korekcijas tajā pašā frekvenču un diapazonu smūtijā sasniedzamības vājināšanās ir 3 °. Šādā rangā iznīcināšanas fāze tika mainīta 15 reizes par korekcijas ātrumu.

Neatkarīgu izmaiņu vai faktoru korekcijas un kontroles Vvazhatimo parametri, kas tiek pievienoti fāzes maiņas samazināšanai un maiņai. Tajā pašā laikā ar Statistica sistēmas palīdzību ir iespējams veikt UPS faktoriālo un regresijas analīzi ar metodi, nosakot fizikālās likumsakarības starp lancetes parametriem un vienādiem raksturlielumiem, kā arī pieprasot ideja par ķēdes optimālajiem parametriem.

Vykhіdnі danі tika formulēts tādā veidā. Korekcijas un vadības balstu parametriem, kas tiek uzskatīti par optimāliem lielākā vai mazākā pusē 0,01 × 4 GHz frekvencē, tiks aprēķināts vājinājuma vērtības aprēķins un fāzes slēdža izmaiņas.

Statistiskās modelēšanas, augšanas, faktoriālās un regresijas analīzes metodes, kas iepriekš nav izmantotas diskrētu pielikumu projektēšanai mainīgo dzirnavu dēļ, ļauj izstrādāt sistēmas robotizēto elementu fiziskos likumus. Kāta struktūras ķēde ir pievienota, izejot no dotā optimāluma kritērija. Zokrema, tajā pašā laikā ir fāzes invariants vājinātājs, kas ir standarta sistēma un no maināmajām dzirnavām. Faktoru variantu izstrāde un interpretācija, kas ievada priekšnosacījumu izstrādē, ļauj mainīt tradicionālo metodiku un vienkāršot regulēšanas parametrus.

Tika konstatēts, ka statistiskā pieeja papildu pielikumu projektēšanai tika apstiprināta kā viņu robotu fizikas novērtējums, kā arī to shēmu principu noteikšana. Statistiskā modelēšana ļauj sutām paātrināt eksperimentālo doslijenu skaitu.

Rezultāti

• Sekojot līdzi ārpuskārtas faktoriem un ar tiem saistītajiem faktoriālajiem elementiem - vienlaikus ir nepieciešams noskaidrot procesu iekšējos likumus.
• Atzīmējot kritisko vērtību vērtību, kas kontrolē faktoru parādīšanos, uzkrājot un izmantojot faktoru analīzes rezultātus tāda paša veida procesiem.
• Faktoriālās analīzes stagnācija nav ieskauta ar procesu fizikālajām iezīmēm. Faktoru analīze є kā stingra procesu uzraudzības metode, tāpēc і tiek fiksēta pirms īpašas nozīmes sistēmu projektēšanas.

Kā arī veikt faktoru analīzi, lai noskaidrotu un neapmierinātu argumentu uzstādījumus ("mazie gifi", kā no maldinātajiem sauca standarta džentlmeņu metodiķu kopu), izmantojot atteikuma metodi. jebkuras metodes maksimālās iespējamības faktori. Šeit esošā ass var mūs mulsināt: procedūra ir sava veida jauna par piedošanu: korelācijas matrica nav noteikta pozitīva. Ko tas nozīmē, kāpēc jums būtu jācīnās un jācīnās ar problēmu?
Labajā pusē faktorizācijas procesā procedūra balstās uz tā saukto vokālo matricu, kas bieži vien ir korelēta. Šeit ir vienkārša līdzība ar konkrētiem darba skaitļiem: reizinot skaitli ar to pašu skaitli, mēs varam izslēgt tikai vienu (piemēram, 4 un 0,25). Tomēr pirms tiem esošo mugurkaulnieku dejakajiem skaitļiem tas nav іsnuє - nav viegli reizināt nulli ar nos, dot vienu. Pati vēsture ir ar matricām. Matrica, kas reizināta ar matricu nulle pret vienu, ir viena matrica (viens apzīmē diagonāli, proteāna vērtības ir nulle). Tomēr dejakiku matricas nav ļoti spilgtas, un tāpēc ir neprātīgi veikt faktoru analīzi šādiem tipiem. Ir iespējams identificēt faktu papildu īpašajam pabalstam, ko saukt par viznačniku (noteicēju). Tiklīdz matrica nav nulle vai negatīva, mēs esam iestrēguši ar problēmu.
Kādi ir šīs situācijas iemesli? Visbiežāk ir vīna darītavas vairumā gadījumu, kad iestājas atmats un ziema. Tas izklausās brīnišķīgi, to pašu nogulumu smidzināšana ir shuka, vikoristovy un bagatovimirnі metodes. Taču šādas nepadarības gadījumā tie pārstāj būt nepilnīgi, tos ir grūti noteikt pēc datu kompleksās analīzes algoritmiem. Uzbrūkošais dibens ir redzams. Ļaujiet mums izveidot šādu daniku komplektu:
datu saraksts bezmaksas / V1 līdz V3. sākuma dati. 1 2 3 2 1 2 3 5 4 4 4 5 5 3 1 beigu dati. aprēķiniet V4 = V1 + V2 + V3.
Ostannya zmіnnna є precīza pirmo trīs summa. Ja jautājums ir līdzīgs situācijai reālajā dzīvē? Ja tas ir iekļauts komplektā ziemas kungi apakštestiem un mīklai kopumā; ja nepilngadīgo skaits ir lielāks par nepilngadīgo skaitu (īpaši, ja pastāv spēcīga korelācija, jo var būt vairākas vērtības). Un šeit precīza papuves līnija var būt ļoti spilgta. Bieži vien atcelšana ir vyryvannya procedūras artefakts - piemēram, ja vidū ir simtiem brīdinājumu (teiksim, simtiem balss veidu), ranžēšanas metode ir balstīta uz ranžēšanas metodi vai arī lai ieviestu alternatīvas vibrācijas utt. Jak bachimo, visa situācija ir paplašināta.
Ja, veicot faktoru analīzi SPSS inducētajam determinantu masīvam un rotācijas korelācijas matricām, tad pakete jums pastāstīs par problēmu.
Kā var atrast uzvarētāju grupu, kā radīt daudzkrāsainību? Tas parādīsies, vecā labā metode galvas sastāvdaļas, neietekmē līnijas papuves, prodovzhuv pratsyuvati un skatu uz kalnu. Vienkārši sitiet, bet minionu gari uzkāpj līdz 0,90-0,99, un birokrātu klerku spēks kļūst vēl sliktāks (vai negatīvs), klejojumu simbols. Nomainiet varimax iesaiņojumu un brīnieties, kā ziemīgu cilvēku grupu uzreiz patērēja prece. Nosaukums un jaunā iespēja ir birokrāts є izcili lielisks (0,99, piemēram). Lai arī vintage komplekts nav izcils, tas ir šausmīgi atšķirīgs, nav iekļauta artefaktu cilmes iespēja un vibrācija ir liela, tad šādu skaņu var radīt ne mazāks rezultāts. Jūs varat savīt šādu grupu regresīvajā analīzē: tā, kas uzrādīja visvairāk jaunu iespēju, pēdējā, un siets izmēģiniet prognozētāju. R, tobto. Vairāku korelāciju koeficients, vainīgs veselam satiksmes kritumam 1. Ja jau pirms palaišanas ir lineārais gredzens, tad spararata regresija nav kā pareģotāji, ar cieņu brīnīties, kurš gan nesvilpo. Iepriekš apskatot multikolinearitātes diagnozes fonu, ir iespējams izvēlēties pareizo daudzumu, lai noteiktu precīzu ciltsrakstu.
Jā, ir vairāk nekā daži citi iemesli, kāpēc korelācijas matrica netiek pozitīvi novērtēta. Tse, pirmkārt, ir daudzu neatbilstību izpausme. Inodі, schob vikoristovuvati maksimāli skaidras informācijas, ieskats atkritumu eju nomaiņā pa pāriem. Rezultātā var būt "neloģiska" matrica, taču faktoru analīzes modelis būs pārāk grūts. Citā veidā, ja esat pārkāpis literatūrā norādīto korelācijas matricas faktorizēšanu, jūs varat iestrēgt ar noapaļotu skaitļu negatīvo pieplūdumu.

Pamatnoteikumi

Faktoranalīze – vismaz viena no jaunajām lielapjoma statistiskās analīzes daļām. Lai izskaidrotu korelāciju starp dažādiem parametriem, tiek izmantots metožu kopums. Korelācijas analīzes rezultāts ir korelācijas koeficientu matrica. Ar nelielu zīmju skaitu (mīnus) ir iespējams veikt matricas vizuālu analīzi. Pieaugot pazīmju skaitam (10 vai vairāk), vizuālā analīze nedod pozitīvus rezultātus. Izrādās, ka visas atšķirības pamata saitēs ir izskaidrojamas ar dažādiem kopējiem faktoriem, piemēram, iluzoro parametru funkcijām, ar kurām paši faktori var būt nereāli, taču tos ir iespējams izprast caur Faktoranalīzes є amerikāņu doktrīnas pamatlicējs ir L. Tērstons.

Pašreizējā statistika no metožu pamatotības faktoriālās analīzes, kas, pamatojoties uz patiešām saprotamu saikni starp pazīmēm, ļauj rašanos organizatoriskās struktūras un attīstības mehānismu latentās (primētas) kopīgās pazīmes.

Muca: tiek pieņemts, ka n automašīnas tiek novērtētas pēc divām zīmēm:

x 1 - automašīnas daļa,

x 2 - dzinēja darba resursa trivialitāte.

Mazgājot korelāciju x 1 і x 2 koordinātu sistēmā, izrādās, ka nav iespējams sasniegt iegādāto punktu, formāli tas tiek parādīts ar jaunajām asīm (5. att.).

6. att

Raksturīgs rīsiem F 1 tas F 2 polyagaє tajā, ka smirdoņa iet cauri punktu pirkšanai un savā rindā x 1 x 2. Maksimums

jauno asu skaits ir vienāds ar elementāro atzīmju skaitu. Faktoriālās analīzes apakšnodaļas ir parādījuši, ka metodi var veiksmīgi izmantot stagnācijai grupas uzņēmumos un objektu klasifikācijā.

Informācijas iesniegšana faktoru analīzei.

Lai veiktu faktoriālo analīzi, matricas skatā informācija tiek sniegta izmērā m x n:

Matricas rindās ir redzamas brīdinājuma zīmes (i =), bet simtdaļās - zīmes (j =).

Pazīmes, kas raksturo objektu, var atšķirties pēc izmēra. Lai to panāktu līdz tādam pašam neskaidrības līmenim un nesaglabātu apzīmējuma sajaukšanu, šo datu matrica ir jānormalizē, ieviešot vienotu skalu. Visplašāk izmantotā standartizācijas metode є standartizācija. No ziemas līdz ziemai

Vidējā vērtība j zīmes,

Vidēja kvadrātveida vidhilennya.

Šo atkārtotu radīšanu sauc par standartizāciju.

Faktoranalīzes pamatmodelis

Ma viglyad faktoriālās analīzes pamatmodelis:

z j - j-tā zīme (vipadkova vērtība);

F 1 , F 2 , ..., F lpp- Zagalny rūpnīcas (vērtības vypadkovі, parasti rozpodіlenі);

u j- Raksturīgais faktors;

 j1 ,  j2 , …,  jp – faktors navantazhennya, kas raksturo ādas faktora ieplūdes suttvіst (modeļa parametri, būs pіdlyagayut vērtība);

Reģionālās amatpersonas var uzskatīt, ka analīzei ir svarīgas visas pazīmes. Faktoru raksturojums, lai parādītu, kā nepieciešams iepazīstināt tikai ar doto zīmi, zīmes specifiku, kuru nevar pagriezt caur faktoru. Factornі navantazhennya  j1 ,  j2 , …,  jp raksturo šī chi іnshogo faktora pieplūduma vērtību šīs zīmes variācijā. Būtībā faktoriālā analīze balstās uz faktorizēšanas nozīmi. Izkliede S j 2 ādas pazīmes, var iedalīt 2 noliktavās:

pirmā tuvināšanas daļa ar zagalny faktoriem - personība h j 2;

vēl viena raksturīgā faktora tālummaiņas efekta daļa -raksturīgs - d j 2.

Bez piepūles parādīts standartizētā skatījumā, tas ir, dispersijā - funkcijas stāvoklis S j 2 = 1.

Ciktāl fons un raksturīgie faktori nekorelē paši ar sevi, j-ї zīmju dispersiju var attēlot skatītājā:

de - zīmes dispersijas daļa, k- faktors.

Jebkura faktora papildu ievade kopējā ceļa dispersijā:

Papildu faktoru pievienošana kopējai dispersijai:

Manuālā nodokļa faktoriālās analīzes rezultāti uz galda.

A- faktoru matrica. To var labot dažādi, šajā stundā visprogresīvākā ir galvas komponentu jeb galvas faktoru metode.

Procedūra tiek aprēķināta pēc galveno amatpersonu metodes.

Uzdevumu izstrāde papildu galvas komponentiem tiek veidota līdz pakāpeniskai ārējo datu matricas atkārtotai ieviešanai. X :

X- vietnieku veltījumu matrica;

Z- standartizētu zīmju vērtību matrica,

R- pāru korelāciju matrica:

Jaudas (rakstzīmju) skaitļu diagonālā matrica,

 j zināt lēmumu par raksturīgu ryvnyannya

E- viena matrica,

 j ir ādas galvas komponenta izkliedes rādītājs,

jaunāko veltījumu standartizācijai, todi = m

U- jaudas vektoru matrica, kas ir zināma no vienādojuma:

Patiesībā tse nozīmē risinājumu m līniju sistēmas ādai

Tobto. ādas mitruma skaitlis ir iegūts no ryvnyan sistēmas.

Dari zināmu V- normalizētu vektoru matrica.

Faktoriālā skata A matricu aprēķina pēc šādas formulas:

Sakarā ar zināmajām galvas komponentu vērtībām vienai no līdzvērtīgām formulām:

Rūpniecības uzņēmumu skaits tika novērtēts pēc trim raksturīgām pazīmēm:

viena skolotāja vidējā versija x 1;

rentabilitātes līmenis x 2;

Akciju fondi x 3.

Standartizētu matricu attēlojumu rezultāts Z:

Pēc matricas Z Pāru korelāciju matrica R:

Ir zināms, ka pāru korelāciju matrica ir matricas (piemēram, izmantojot Faddova metodi):

Es būšu raksturīgāks ryvnyannya:

Virishuchi tse rivnyannya ir zināms:

Šādā rangā kā nozīmīgas trīs galvas sastāvdaļas var izmantot šādas elementāras zīmes x 1, x 2, x 3, turklāt:

F 1 Es izskaidrošu aptuveni visas iespējas,

F 2 - un F 3 -

Trīs galvenās sastāvdaļas izskaidro iespējas palielināt par 100%.

Virishuchi qiu sistēma ir zināma:

Sistēmas  2 un  3 būs līdzīgas.  2 risinājumu sistēmām:

Jaudas vektoru matrica U nabuvaє viglyadu:

Matricas ādas elements tiek sadalīts j-tā elementu kvadrātu summai

100%, mēs varam izveidot normālu matricu V.

Zīmīgi, ka scho maє vikonuvatis = E.

Faktoriālās reprezentācijas matrica tiek atveidota no matricas attēlojuma

=

Aiz matricas zm_stom ādas elementa A sniedzot korelācijas ar vispārējām zināšanām veiktspējas matricas aproksimāciju x j ar galvas detaļām F r. Visi tam nepieciešamie elementi.

Umovas mundrums r- Komponentu skaits.

Ādas faktora papildu ievietošana kopējā dispersijā nozīmē:

Nabude viglyad faktoru analīzes modelis:

Mēs zinām galveno komponentu vērtības (matrica F) aiz formulas

Centrs paaugstināja punkta galveno komponentu vērtību (0,0,0).

Tālākai projektēšanas rezultātu analīzei jāseko lēmumam par nozīmīgo zīmju skaitu un galvenajām sastāvdaļām galvas sastāvdaļu apzīmējumā. Galvas komponentu dizains, to apzīmējums tiek saukts sub'aktīvi, pamatojoties uz attēla matricas veiktspēju. A.

Galveno komponentu nosaukumi ir skaidri redzami.

Ievērojami w 1 - bez nenozīmīgas automašīnas veiktspējas, jakā tiek ieslēgti elementi, kas ir tuvu nullei,

w 2 - bez ievērojamas automašīnas veiktspējas,

w 3 — nozīmīgu veiktspējas raksturlielumu apakšskaitlis, piemēram, galvenās sastāvdaļas nosaukums formulējumā.

w 2 - w 3 - automašīnas funkciju apakšnumurs, bet veidlapas nosaukums ir.

Aprēķināta ādas galvas ierēdņa efektivitāte

Inteliģento zīmju kopa ir ļoti svarīga zīme, ja efektivitātes un informācijas vērtība atrodas 0,75-0,95 robežās.

a 11 =0,776 a 12 =-0,130 a 13 =0,308

a 12 =0,904 a 22 =-0,210 a 23 =-0,420

a 31 =0,616 a 32 =0,902 a 33 =0,236

Ja j = 1 w 1 = ,w 2 ={a 11 ,a 21 ,a 31 },

.

Ja j = 2 w 1 ={a 12 ,a 22 }, w 2 ={ a 32 },

Ja j = 3 w 1 ={a 33 }, w 2 ={a 13 ,a 33 },

Nozīmīgas pazīmes x 1 , x 2 , x 3, galvas komponenta krājums sākas ar 100%. tajā pašā laikā nozīmīgākie papildinājumi zīmes x 2, rentabilitātes sajūta. pareizi vārda zīmēm F 1 bude ražošanas efektivitāte.

F 2 sākt kā komponents x 3 (fond_ddacha), ko sauc par її galvenā vietnieka efektivitāte.

F 3 sāciet ar komponentiem x 1 ,x 2 - analīzē to var redzēt, jo Paskaidrošu tikai 10% no ārzemju variantiem.

Literatūra

A.A. Popovs

Excel: Praktiskā rokasgrāmata, DES COM.-M.-2000.

Dijakonovs V.P., Abramenkova I.V. Mathcad7 matemātikā, fizikā internetā. Skatīt "Nomidzh", M.-1998, sadaļa 2.13. Uzvaras regresija.

L.A. Sošņikova, V.M. Tomaševičs un Inšihs. Bagatomirny ekonomikas statistiskā analīze ed. V.M. Tomaševičs.- M.-Nauka, 1980.g.

V. A. Kolema un O. V. Staroverovs, V.B. Turundayevskiy Imovirnosti teorija un matemātiskā statistika. -M. - Viščas skola-1991.

Pirms Iberlas. Faktoriālā analīze.-M. Statistika.-1980.

Є Sukupn_styu statistikas procedūras, kas virza uz redzējumu no dotajiem neparedzamajiem ziemas bērniem, cieši adīti (corely) savā starpā. Par faktoru kļūst pārmaiņas, kas iekļautas vienā apakšnodaļā un paša kodolā, pavisam nozīmīgā, neatkarīgā no pārējiem apakšgrupām. Metafaktoriālā analīze ir identifikācijas faktors, kas acīmredzami nav saudzēts ārpus bezpalīdzīgā minionu aizbildņa. Papildu metode vizuālo faktoru skaita pārrēķināšanai є korelācijas matricas aprēķināšana, kas ir tuva apburtajai, ja vizuālais faktors ir pareizs. Qia matricu sauc publicēts korelācijas matrica. Jūs varat redzēt, kā matrica tiek skatīta no sākotnējās korelācijas matricas (no kuras tiek veikta analīze), varat aprēķināt atšķirību starp tām. Zaļiškovas matrica var atsaukties uz "sliktajiem laikapstākļiem", tāpēc tos, kas aplūko korelāciju, nevar pietiekami precīzi noraidīt, pamatojoties uz acīmredzamiem faktoriem. Galveno komponentu un faktoriālās analīzes metodēm nav tik būtiska kritērija, kas ļauj spriest par risinājuma pareizību. Vēl viena jomas problēma ir tā, ka, aplūkojot vīna darītavas faktorus, nav variantu, kā to ietīt, bet balstās uz klusām aizejošām ziemām, bet dod dažādus risinājumus (faktoru struktūras bieži vien balstās uz pirmais rangs). Atlikušā vibrācija starp pieejamajām alternatīvām bezgalīgajam matemātiski vienādu risinājumu skaitam slēpjas iepriekšējo interpretācijas rezultātu bezjēdzīgajā interpretācijā. Un jauno risinājumu vērtēšanas objektīvā kritērija piemēri nav svarīgi, risinājumu izvēles piekritēji var būt nepamatoti un nepārliecinoši.

Jāatzīmē, ka faktorinizācijas klusuma kontekstā ir skaidri statistikas kritēriji. Protests, zemas vērtības, piemēram, mazākas par 0,7, lai norādītu, ka dažu faktoru rādītājs ir augsts.

Starpsavienojuma koeficients starp deyakoyu iepazīšanos un ārējo faktoru, kas pārvērš pasauli par faktora ieplūšanu zīmē, tiek saukts par dotās zīmes faktoriālo navantazhennya saskaņā ar doto ārējo faktoru.

Matrica, ko var glabāt faktoriālās navigācijās un nelielā skaitā simtprocentīgi, ir faktoru matrica.

Faktoru matricas aprēķina pamatā ir ārējo pazīmju korelācijas pāru koeficientu matrica.

Korelācijas matricas fiksu savstarpējā saikne starp ādas pāra pazīmēm. Līdzīgi faktoriālā matrica fizisko posmu lineāro savienojumu ādas pazīmes ar ādas zagalny faktoru.

Faktoriālas ligzdošanas lielums nenozīmē viena vienību, bet zīme її runāt par pozitīvu vai negatīvu saiti ir faktora zīme.

Chim more ir faktoriālas navantazhennya zīmes absolūtā vērtība dejakima faktoram, plašākā pasaulē faktors ir zīme.

Faktoriāla navantazhennya vērtība aiz dejakima faktora ir tuvu nullei, runājot par tiem, kas ir praktisks faktors, nav infūzijas pazīme.

Faktoru modelis ļauj aprēķināt faktoru ieguldījumu visu zīmju sākotnējā dispersijā. Factorial navantages kvadrātu skaits ādas faktoram ir saistīts ar visām pazīmēm, kuras mēs varam atpazīt pēc sistēmas dispersijas un zīmi: kāda ir ieguldījuma daļa, kas ir visnozīmīgākā є suttvim daniyu faktors.

Tajā pašā laikā ir iespējams atrast optimālu svešfaktoru skaitu, pēc kura var raksturot ārējo zīmju sistēmu.

Faktora vērtību (izpausmes zīmi) apkārtējā objektā sauc par objekta faktoriālo vagoju atbilstoši šim faktoram. Factornі wagi ļauj sakārtot un sakārtot ādas faktoru.

Ja dejakogo objektam ir lielāks faktoriālais raksturs, tad lielāka šī parādības bika izpausme ir lasāma, ka likumsakarība, kā to uztver šis faktors.

Faktoriālā vagi var būt gan pozitīva, gan negatīva.

Sakarā ar to, ka faktors є ar standartizētām vērtībām no vidējām vērtībām, kas vienādas ar nulli, faktoriālie vagi, tuvu nullei, runā par faktora izpausmes vidējo stadiju, pozitīvi - par tiem, par tiem, kuri ir virs vidus, negatīvs - par tiem. scho uzvarēja zem vidus.

Praktiski tikpat daudz kā citas galvas sastāvdaļas (vai faktori) nav lielas, ne m/ 2, ar tiem izskaidrotā dispersija ir mazāka par 70%, un komponenta sākums ir pat lielāks par 5%, trocha kopējā dispersija ir lielāka par 5%, labu rezultātu sasniegšanai tiek izmantots faktoru modelis.

Ja vēlaties uzzināt faktoru nozīmi un pasargāt tos no pirmsziemas viglyādām, spiediet vimikach Scores ...

Faktoranalīze - cietais un saliekamais aparāts, galvas apakšējā metode

komponents, tāpēc tas stagnē

komponentu analīze ir nepietiekama vlashtovuyut. Ale oskilki ci divas metodes

pārbaudiet tos pašus datus, ir nepieciešams korelēt komponenta rezultātus

faktoru analīzes, lai matricas būtu orientētas, kā arī analoga regresija uz

galvenās sastāvdaļas un rūpnīcas, komentāri par detaļām un informāciju

rezultātus.

Ir iespējams maksimālais faktoru skaits m kad dots zīmju skaits R sākt neizdoties

(p + m)<(р-m)2,

Visas faktoru analīzes procedūras beigās, lai pievienotu matemātiskos pārrēķinus, koeficients fj tiek pagriezts caur dažādām zīmēm, lai tas nepārprotami būtu lineārās diagnostikas modeļa parametri.

Galvas komponentu un faktoriālās analīzes metodes є statistisko procedūru skaits, kas veicina redzējumu no noteiktā nemaināmā mainīgā, cieši adīta (savienojuma) apakšnodaļas. Izmaiņas, kas nozīmē ieiet vienā apakšskaitlī un korelēt ar sevi, pavisam atšķirīgo pasauli neatkarīgi no otra apakšskaitļiem, nosaka faktoru 1 ... Metafaktoriālā analīze ir identifikācijas faktors, kas acīmredzami nav saudzēts ārpus bezpalīdzīgā minionu aizbildņa.

Zalny viraz for j Trešo faktoru var uzrakstīt šādi:

de Fj (j mainīt no 1 uz k) - galvenās rūpnīcas, Ui- raksturīgs, Aij- Konstantes, kā vikoristoyutsya līniju kombinācijā k faktoriem Raksturīgie faktori var nebūt korelēti ar vienu vai otru faktoru.

Faktoriāli-analītiskās apstrādes procedūras, kas pirms izņemšanas no datu, izstrādes un analīzes struktūras (algoritma) stagnē, tiek veidotas no pašiem pamata posmiem: 1. Datu matricas sagatavošana. 2. Zīmju savstarpējās sakarības matricas izvērtēšana. 3. Faktorizācija(tajā pašā laikā nepieciešams norādīt vairākus faktorus, kas ir redzami faktoriālā risinājuma gaitā, tā aprēķina metode). Visā posmā (tāpat kā uzbrūkošajā) var novērtēt, cik labi tiek pieņemts faktoriālais lēmums nākamajai dienai. 4. Wrap-around - faktoru pārveidošana, kas ir atkarīga no interpretācijas. 5. Faktoru vērtību skaits par ādas faktoru ādas piesardzībai. 6. Daniha interpretācija.

Saistījumu faktoriālās analīzes vīna darītavai nav nepieciešama vienas stundas liela daudzuma korelācijas koeficientu analīze starp dažādām skalām. Viena no problēmām, kas saistīta ar galvas komponentu metodēm un lauka faktoru analīzi, ir tā, ka zināmā lēmuma pareizības pārbaudes kritēriji nav skaidri. Piemēram, ar regresīvo analīzi ir iespējams noteikt rādītājus ar iekritušu ziemu, kas ir iestatīts kā empīrisks veids, ar rādītājiem, kas teorētiski aprēķināti, pamatojoties uz proponētu modeli un savstarpēji korelējot kā kritērijus sadalījuma pareizībai. Diskriminanta analīzē lauka pareizība ir tajā, ka tiek precīzi pārnesta veco klašu līdzība klusajām klasēm (kā arī reālā piederība, kā dzīvē). Diemžēl galvas komponentu un faktoru analīzes metodēs nav tik kritiska kritērija, bet var spriest par lēmuma pareizību.(faktorālās struktūras sākas ar zemu rangu). Atlikušā vibrācija starp pieejamajām alternatīvām bezgalīgajam matemātiski vienādu risinājumu skaitam slēpjas iepriekšējo interpretācijas rezultātu bezjēdzīgajā interpretācijā. Un jauno risinājumu vērtēšanas objektīvā kritērija piemēri nav svarīgi, risinājumu izvēles piekritēji var būt nepamatoti un nepārliecinoši.

Trešā problēma ir tā, ka faktoriālā analīze bieži tiek izmantota, lai pārtrauktu meta vryatuvati lietošanu, ir slikti pārdomāta, līdz tas kļūst skaidrs, bet statistikas procedūra nedod rezultātu. Nepieciešamība pēc metodēm galvas komponentos un faktoru analīzē ļauj no haotiskas informācijas izveidot sakārtotu koncepciju (kā arī vispārējo reputāciju).

Vēl viena terminu grupa ir matricas, kuras tiks interpretētas kā risinājuma daļa. Pagriezieties faktori — process ir visvieglāk interpretējams noteiktam faktoru skaitam. Ir divas galvenās pagriezienu klases: ortogonālsі kosokutny... Pirmajā kritienā visi faktori tiks vibrēti ortogonāli (ne pa vienam) un būs faktoriālā navantāžas matrica, Kas ir nepilngadīgo savstarpējo saistību matrica, ko veicina faktori. Daudzums navantazhen vіdobrazhaє stupіn zv'yazku kozhnoї zmіnnoї scho sposterіgaєtsya, ādas faktors i i іnterpretuєtsya jaks koefіtsієnt korelyatsії mіzh sposterezhuvanoyu i zmіnnoyu faktors (zmіnnoyu latency), un ar to, ka vagas zmіnyuєtsya od -1 ar 1. Rіshennya, otrimane pіslya perpendikulāras rotācija, іnterpretuєtsya pamatojoties uz faktoru matricas analīzi, tas ir saistīts ar to, ka kurš no faktoriem ir maksimāli piesaistīts tam, kāda veida izmaiņas tiek saudzētas. Šādā rangā ādas faktoru, šķiet, piešķir pirmatnējo vīnu grupa, kam var sekot vissvarīgākie faktori.

Tiklīdz jūs to redzat šķībi (lai pieļautu iespēju korelēt faktorus sevī), tad būs vairāk nekā dažas papildu matricas. Faktoru korelācijas matrica atriebības korelācija starp faktoriem. Faktoriāla navigācijas matrica, uzminēts vishche, sadalīts divās daļās: starpsavienojumu strukturālā matrica mіzh faktori un izmaiņas faktoriālā displeja matrica, kas pagriež savstarpējās saiknes līniju starp ādas grumbu, kas ir uzņēmīgāka, un ādas faktoru (bez urahuvannya ievada dažu faktoru uzlikšanu no otras puses, kā rotēt pa to pašu faktoru). Faktoru interpretācijas slīpā iesaiņojuma izveide balstās uz primāro vīnu veidošanos (it kā tas bija aprakstīts iepriekš), un vēl jo vairāk no aizstājēja faktoriālā attēla matricas pirmajā vietā.

Nareshty, lai abi pagriezieni būtu aprēķināti faktoru vērtību matrica, scho vikoristovutsya īpašā regresīvā veidā, lai aprēķinātu faktoru vērtības (faktoru rādītājus, faktoru rādītājus) ādas saglabāšanai, pamatojoties uz primāro čūsku vērtību tām.

Tiek analizētas galveno komponentu un faktoriālās analīzes metodes, acīmredzami vienādas. Galveno komponentu metodes analīzes gaitā tiks izveidots modelis eksperimentālo datu dispersijas visskaidrākajai (maksimālajai pārskatīšanai), kas ņemta no visas ziemas. Rezultātā ir redzamas "sastāvdaļas". Ar faktoriālo analīzi tas tiek pārnests, ādas maiņa tiek skaidrota (noteikta) ar hipotētisko ārvalstu amatpersonu skaitu (es ieleju visas izmaiņas) un raksturīgās amatpersonas (mana ādas čūska). Pirmo skaitlisko procedūru nosaka tāds rangs, ka to izraisa dispersija, kas tiek ņemta vērā definīcijas izmaiņu rezultātā, kā arī dispersija, kas izskaidrojama ar konkrētiem faktoriem, un ir līdzīgi izkliedējoši faktori, kurus var izskaidrot. Tā rezultātā ir objekti, kurus sauc par faktoriem. Taču, tā kā es jau esmu zaudējis prātu, no prāta-psiholoģiskā viedokļa sutas nozīmes matemātiskajos modeļos nav atšķirības, es nedrīkstu sniegt īpašus skaidrojumus par to, kā pati problēma ir meklējama, bet mēs pratīs noteikt termina faktoru faktoru.

Pārbauda vibrācijas un trūkstošos datus. Chim ir dzīvīgāks, tim ir uzticamāks starpsavienojumā. Mātei vēl svarīgāk ir pabeigt lielo noskaņu. Nepieciešamo vibrācijas lielumu var atrast arī katrā solī, ņemot vērā rādītāju sasaisti populācijā pēc faktoru skaita: ja ir spēcīga un uzticama saikne, tad nākotnē ir neliels skaits lielu faktoru.

Tātad, vibirka, izmērs kā 50 gadus veca, novērtē jaku kā nejauku, 100 kā nejauku, 200 kā vidēji, 300 kā labu, 500 tikpat labu un 1000 kā brīnumus ( Komrijs, Lī, 1992). Vyhodyachi no cich mirkuvan, kā zalny principu, jūs varat ieteikt līdz vibrācijai, kas nav mazāks par 300 gadiem. Risinājumam, pamatojoties uz pietiekamu skaitu marķieru ziemas ar augstiem faktoriem (> 0,80), pietiekama vibrācija ir tuvu 150 gadiem ( Gvadanoli, Velicera, 1988). tas ir normāli, ja ādas apstākļi mainās asimetrija(tiklīdz līkne pacēlās, kā to var turpināt, tā tiek nobīdīta pa labi, vai pat proporcionāli teorētiski normālajai līknei) ekssesu(Stāvokļa pakāpiens ir līdz acīmredzamā savienojuma lejupvērstajam "zvanam", kas vizuāli parādīts frekvenču diagrammā, dažos gadījumos ar prasmju grafika "zvanīšanu", kas raksturīgs normālam savienojumam). Kamēr notiek asimetrijas un efektivitātes izmaiņas, to var pārkonfigurēt, ieviešot jaunu izmaiņu (kā nepārprotamu analizējamā funkciju) tādā rangā, ka jaunās izmaiņas tika veiktas normāli (atskaite. Tabačņiks, Fidels, 1996, mērķis. 4).

Vlasn_ vektori un vіdpovіdnі vlasnі skaitļi
analizētajam pamatkrājumam

Korelācijas matricas svārstības tiek diagonalizētas, tad faktoru analīzes rezultātu noraidīšanai var izmantot jaudas vektoru un jaudas vērtību matricas algebru (Dodatok 1). Ja matrica ir diagonalizēta, tad visa informācijas sutta par faktoriālo struktūru tiks aizstāta ar diagonālo formu. Jaudas faktoriālajā analīzē skaitļi parāda dispersiju, ko izskaidro faktori. Faktors ar vislielāko jaudas vērtību izskaidros vislielāko dispersiju un tā tālāk, doki nesasniedz faktorus ar mazām vai negatīvām jaudas vērtībām, jo ​​jūs nevēlaties, lai analīzes laikā neizdosies. Faktorālo navantāžu matrica є savstarpējo saistību (interpretējamas kā korelācijas koeficienti) un faktoru un izmaiņu matrica. Pirmie simts procenti - galvenais faktors ir pirmais faktors, kas ir ādas grumbu veidošanās: biļetes daļa (-.400), kompleksa komforts (.251), Pagrieziena temperatūra (.932), Ūdens temperatūra(956). Vēl simts procenti ir korelācija starp citu faktoru un ādas grumbu: biļetes daļa (.900), kompleksa komforts(-.947), ūdens temperatūra (..348), Ūdens temperatūra(286). Faktors tiek interpretēts, pamatojoties uz tiem, kas ir cieši saistīti ar viņu (lai viņam varētu sekot daudz iespēju). Tātad pirmais faktors ar vadošo vietu ir "klimatiskais" ( ūdens temperatūra), kas ir vēl viens "ekonomisks" ( biļetes paritāte un kompleksa komforts).

Interpretējot faktorus, tāpēc es cienu tos, kuri mainās, kas var būt ļoti svarīgi pirmajam faktoram ( Pagrieziena temperatūraі Ūdens temperatūra( biļetes daļaі kompleksa komforts), starpsavienojums negatīvi (lētā kūrorta dēļ lielu komfortu nevar panākt). Pirmo faktoru sauc par unipolāru (izmaiņas tiek grupētas vienā polā), bet otrs ir bipolāri(Ziema iekrita uz diviem prototipiem aiz zmist grupas - diviem stabiem). Plus zīmes zīme, pozitīvais pols un negatīvais pols ar mīnusa zīmi. Vispārīgi nosauciet stabus "pozitīvs" un "negatīvs", interpretējot ierēdni, kas nav īpaši nosodoša attiecībā uz "miskastes" un "labo" jēgu. Zīmes vibrācija tiek rādīta stundu. Ortogonālā ietīšana

Aptiniet, lai sastingtu, lai redzētu faktorus, kas palielina augstās proporcijas un samazina zemās proporcijas. Zināt tīšanas skaitliskos paņēmienus, bet visbiežāk uzvarošo pagriezienu varimax Tā ir procedūra, lai palielinātu dispersijas un pagriezienu, lai palielinātu faktorālo navalitāti, problēmas ar augstāku augšanas līmeni un zemāku no zemākajiem ādas līmeņiem. Qia meta meklē palīdzību transformācijas matrica Λ:

Pārskatīšanas matrica- tse matrica no sinusa un kosinusa kuta Ψ, kurai redzams pagrieziens. (Zvidsi un pārradīšanas nosaukums - pagrieziens Veicot pagriezienu un noņemot faktoru matricu pagriezienam, ir iespējams analizēt virkni rādītāju (dal. 4. tabula). Ziemas daudzveidība- visa dispersija, apdrošināta par papildu faktoriālu navantazhen. Cena ir mainīgā kvadrātiskā multiplikatīva korelācija, kas pārnesta uz faktoru modeli. Ienākumus aprēķina kā visu amatpersonu mainīgo faktoru (SKN) kvadrātu summu. Tabula. 4 kvalifikācijas priekš kuponi kuponiem ceļš (-.086) 2 + (. 981) 2 = 0,970, tas ir 97% novirze kuponi kuponiem izskaidrots ar 1. un 2. faktoru.

Daļa no faktora dispersijas visām izmaiņām - SKN cena faktoram, tiek sadalīta izmaiņu skaitā (ortogonālās ietīšanas gadījumā) 7 ... Pirmajam faktoram novirzes daļa ir:

[(-.086)2+(-.071)2+(.994)2+(.997)2]/4 = 1.994/4 = .50,

tas ir, pirmais ierēdnis izskaidros 50% no ziemas dispersijas. Vēl viens faktors izskaidros 48% no ziemas dispersijas un (caur ietīšanas ortogonalitāti) divi faktori summā izskaidro 98% no ziemas dispersijas.

Savienojums mіzh faktoriāls navantazhennym, spіlnosti, SKN,
rotācijas ortogonālo faktoru izkliede un solis

Daļa no šķīduma izkliedes, kas izskaidrojama ar faktoru, - daļa solis- SKN cena par faktoru, dalīta ar spiļnieku summu (SKN summa par izmaiņām). Pirmais faktors izskaidros 51% no risinājuma dispersijas (1994/3915); citi - 49% (1,919 / 3,915); divas amatpersonas uzreiz skaidro usyu covariety.

Eigenval - pielāgo noteiktā amatpersonu skaita dispersijas vērtību. Jakam ir tiesības ieteikt vipisati visas formulas rozrahunkovyh zminnykh nozīmes noraidīšanai. Piemēram, pirmajam respondentam:

1.23 = -.086(1.12) + .981(-1.16)

1.05 = -.072(1.12) - .978(-1.16)

1.08 = .994(1.12) + .027(-1.16)

1.16 = .997(1.12) - .040(-1.16)

Abo algebras formā:

Z partostі kuponi = a 11F 1 + a 12F 2

Z kompleksa komforts = a 2l F 1 + a 22F 2

Z temperatūra = a 31F 1 + a 32F 2

Z piedziņas temperatūra = a 41F 1 + a 42F 2

Tiklīdz tas ir svarīgāk, tad labāk ar to spēlēties, bet tā ir biznesa maiņa. Komri un Li ( Komrijs, Lī, 1992) pabalsts, par jaunu opciju, par izmaiņām 0,71 (skaidro 50% novirze), - brīnumi, 0% dispersija) - pat labi, 0%) - labi, 0%) - jā, 0,32 (skaidro 10% dispersija) - vāja ...

Atzīsim, ka jūs tērējat (kamēr dziedāšanas pasaule nav "slikta") līdz beigām, kurā redzat simts cilvēku izaugsmi collās un centimetros. Ar šādu rangu jums ir divi vīni. Ja vēlēsies turpināt, piemēram, svaigu pārtikas piedevu injicēšanu audzētājam, varēsi turpināt to ēst. apvainojums aci ar aci? Bet tomēr izaugsme ir viena no tautas īpašībām, tomēr tāpēc, ka dažos gadījumos to var redzēt.

Ziemas cilvēku izplatība var būt zināma pēc palīdzības diagrammas rosciyuvannya... Otrimans, saglabājot regresijas līniju un grafiskus pierādījumus par papuvi. Tiklīdz tiks veiktas jaunas izmaiņas, pamatojoties uz regresijas līniju, kas parādīta diagrammā, tajā tiks iekļautas abu labākās sutas. Turklāt jūs esat aizgājis mūžībā vairākas ziemas un nomainījis divas. Acīmredzot tas ir jauns faktors (izmaiņas), pamatojoties uz divu ļaunu ziemu lineāru kombināciju.