Факторный и компонентный анализ как методы снижения размерности

Компонентный и факторный анализы проводятся с несколькими целями. Как методы снижения размерности они позволяют выявить закономерности, которые непосредственно не наблюдаются. Эта задача решается по матрице нагрузок, как и классификация признаков в пространстве главных компонент (или общих факторов). А индивидуальные значения используются для классификации объектов (не по исходным признакам, а по главным компонентам или общим факторам) и для построения уравнения регрессии на эти обобщенные показатели. Интерпретируются главные компоненты и общие факторы, которым соответствуют дисперсии больше 1, и которые имеют хотя бы одну весомую нагрузку. Выбор критической величины, при превышении которой элемент матрицы нагрузок признается весовым и оказывает влияние на интерпретацию главной компоненты или общего фактора, определяется по смыслу решаемой задачи и может варьировать в пределах от 0,5 до 0,9 в зависимости от получаемых промежуточных результатов. Формальные результаты должны хорошо интерпретироваться.

Факторный анализ - более мощный и сложный аппарат, чем метод главных компонент, поэтому он применяется в том случае, если результаты компонентного анализа не вполне устраивают. Но поскольку эти два метода решают одинаковые задачи, необходимо сравнить результаты компонентного и факторного анализов, т.е. матрицы нагрузок, а также уравнения регрессии на главные компоненты и общие факторы, прокомментировать сходство и различия результатов.

Компонентный анализ предназначен для преобразования системы k исходных признаков, в систему k новых показателей (главных компонент). Главные компоненты не коррелированны между собой и упорядочены по величине их дисперсий, причем, первая главная компонента, имеет наибольшую дисперсию, а последняя, k-я, наименьшую. При этом выявляются неявные, непосредственно не измеряемые, но объективно существующие закономерности, обусловленные действием как внутренних, так и внешних причин.

Компонентный анализ является одним из основных методов факторного анализа. В задачах снижения размерности и классификации обычно используются m первых компонент (m< k).

Модель компонентного анализа имеет вид:

(1),

Где aiν - “вес”, факторная нагрузка, ν-ой главной компоненты на j-ой переменной; fiν - значение ν-й главной компоненты для i-го наблюдения (объекта), где ν=1,2, .,k.

При наличии результативного показателя Y может быть построено уравнение регрессии на главных компонентах.

Обычно для анализа используют m первых главных компонент, суммарный вклад которых превышает 60-70%.

Уравнение регрессии на главных компонентах строится по алгоритму пошагового регрессионного анализа, где в качестве аргументов используются главные компоненты, а не исходные показатели. К достоинству последней модели следует отнести тот факт, что главные компоненты не коррелированы. При построении уравнений регрессии следует учитывать все главные компоненты.

Другие статьи

Усовершенствование системы документооборота в сфере планирование на ОАО Завод Нефтепроммаш
планирование документооборот контроль предприятие Тема актуальна для производственных предприятий внедряющих 1С 8.2. (управленческий учет), т.к. в ней описывается процесс планирования и его документооборота, который в дальнейшем может внедряться на других производственных предприятиях. ...