Əsas komponent

əsas komponent dəyişənlərin müəyyən set zidd maksimum səviyyədə izah etməyə çalışdığını əsasında və diaqonal korrelyasiya matrix elementləri nəzərdə tutulmuşdur. Orada başqa bir metodu (dəyişənlərin müəyyən bir sayı az) amillər müəyyən sayda istifadə korrelyasiya matris uyğunlaşdırılması həyata yönəlmiş amil təhlili əsasında, lakin üsulları çox uyğunlaşdırılması ilk təklif üsulu fərqlənir.

Belə ki, amil analiz metodu dəyişənlərin özləri və çapraz onun xaricində korrelyasiya matris tipli elementləri yönümlü arasında korrelyasiya izah edə bilər.

praktik istifadə əsasında, müəyyən bir üsul tətbiq vacibliyini anlamaq üçün cəhd edin. Factor təhlili dəyişənlər arasında əlaqələr araşdıran tədqiqatçıların maraq olduqda, ehtiyac data ölçüsü azaltmaq üçün zaman əsas komponent analiz istifadə olunur, və bir az dərəcədə onların şərhi tələb olunur istifadə olunur.

Bizim təcrübə, biz amil analiz üsulları müşahidələr kifayət qədər böyük sayda istifadə edərək görə bilərsiniz. Bu məbləğ müəyyən amillər sayı daha yüksək bal gücündə bir sifariş olmalıdır.

Bu multicollinearity mənbə məlumatları iştirakı ilə istifadə edilə bilər kimi əsas komponent, marketing araşdırma çox populyardır. bazar tədqiqat sorğu prosesində oxşar suallar və onlara cavablar ehtiva multicollinearity prinsiplərinə uyğun olacaq.

əsas komponent komponentləri və ya amillər ön seçki doğru yola tədqiqatçı üçün olmalıdır göstəricilər bir sıra hesab etmək məsləhətdir. Bu ən mühüm bu amil izah olunur dəyişənlərin dispersiya səviyyəsini ifadə eigenvalues var. amillər sayı qiymətləndirilməsi üçün çox faydalıdır thumb bir mühüm qayda var (faktorlar kimi uzun daha bir çox var eigenvalues kimi olmalıdır). Bu qayda bir az daha asan izah edə bilər - eigenvalues amillər izah dəyişənlərin normalized fərqləri payı ifadə və onun vahid onlar daha çox dəyişən olan bu dispersiyalar bildirməlidir artıq halda.

empirik və onun istifadəsi üçün ehtiyac yalnız tədqiqatçı tərəfindən müəyyən edilə bilər - Bu, bir daha "fərdi Aygen" üstünlüyü ki, aydınlaşdırmaq lazımdır. Məsələn, eigenvalue birlik daha dəyəri az, lakin dəyişənlər arasında bölüşdürülür yayılması ilə bağlıdır. marketinq sahəsində ixtisaslı One seqmentasiya müəyyən amillər əhəmiyyətli mənada ki, çox vacibdir. Və bu amillər, onlar nəzərə alınmır, daha çox bir eigenvalues olan, lakin mənalı şərh yoxdur. Və bu vəziyyət tamamilə əks ola bilər.

fırlanma sual - amil analiz üsulları praktiki tətbiqi ilə bağlı digər mühüm məsələ. Bu variantları rotations hesab edilə bilər. Onlardan ən məşhur - varimax üsulu. Bu hər bir fərdi amilindən dəyişənlərin dispersiya maksimum səviyyəsinə əsaslanır. Bu üsul, bəzi dəyişənlər yüksək dəyərləri olan bir fırlanma, tapmaq üçün kömək edir başqaları isə - hər bir amil kifayət qədər aşağı.

fırlanma bir üsul - kvartimaks, hər fərdi dəyişən amillər aşağı və yüksək, həm də yük var olan müəyyən bir fırlanma, tapmaq üçün kömək edir.

ekvimaks fırlanma metodu yuxarıda müzakirə iki üsulları arasında bir kompromis deyil.

onların istifadəsi fərdi amillər arasında korrelyasiya görmək olar bütün bu üsulları qarşılıqlı perpendikulyar baltalar ilə orthogonal var.