Ανάλυση σε κύριες συνιστώσες και παραγοντική ανάλυση
Η ανάλυση πολυμεταβλητών δεδομένων καθίσταται ιδιαίτερα δύσκολη όταν το πλήθος των μεταβλητών, p (διάσταση των δεδομένων), είναι μεγάλο. Επίσης δυσκολία υπάρχει στην ανάλυση, όταν οι μεταβλητές είναι υψηλά συσχετισμένες μεταξύ τους. Η ανάλυση κύριων συνιστωσών είναι πολυμεταβλητή στατι...
Κύριος συγγραφέας: | |
---|---|
Άλλοι συγγραφείς: | |
Μορφή: | Thesis |
Γλώσσα: | Greek |
Έκδοση: |
2008
|
Θέματα: | |
Διαθέσιμο Online: | http://nemertes.lis.upatras.gr/jspui/handle/10889/901 |
id |
nemertes-10889-901 |
---|---|
record_format |
dspace |
spelling |
nemertes-10889-9012022-09-05T20:31:46Z Ανάλυση σε κύριες συνιστώσες και παραγοντική ανάλυση Γκίτσης, Σπυρίδων Αλεβίζος, Φίλιππος Αλεβίζος, Φίλιππος Κύριες συνιστώσες Παραγοντική ανάλυση Multivariate analysis 515.9 Η ανάλυση πολυμεταβλητών δεδομένων καθίσταται ιδιαίτερα δύσκολη όταν το πλήθος των μεταβλητών, p (διάσταση των δεδομένων), είναι μεγάλο. Επίσης δυσκολία υπάρχει στην ανάλυση, όταν οι μεταβλητές είναι υψηλά συσχετισμένες μεταξύ τους. Η ανάλυση κύριων συνιστωσών είναι πολυμεταβλητή στατιστική τεχνική που ασχολείται με την δομή διασπορών – συνδιασπορών, μέσω μερικών γραμμικών συνδυασμών των αρχικών μεταβλητών. Γενικότερα τα αντικείμενα της είναι (1) η μείωση των δεδομένων και (2) η ανάλυση (ερμηνεία) τους. Παρόλο που απαιτούνται p μεταβλητές για να ερμηνευτεί η συνολική μεταβλητότητα του συστήματος, συχνά, η περισσότερη από αυτή τη μεταβλητότητα μπορεί να ερμηνευτεί από ένα μικρό αριθμό k κύριων συνιστωσών. Αν πράγματι συμβεί αυτό, τότε, υπάρχει (σχεδόν) τόση πληροφορία στις k συνιστώσες, όση υπάρχει στις p αρχικές μεταβλητές. Οι k κύριες συνιστώσες μπορούν τότε να αντικαταστήσουν τις αρχικές p μεταβλητές, και το αρχικό σύνολο δεδομένων που αποτελείται από n μετρήσεις των p μεταβλητών, μειώνεται σε ένα σύνολο δεδομένων που αποτελείται από n μετρήσεις των k μεταβλητών. Οι k κύριες συνιστώσες είναι γραμμικός συνδυασμός των p αρχικών μεταβλητών, και μάλιστα είναι ασυσχέτιστες μεταξύ τους. Έτσι, οδηγούμαστε από ένα σύνολο p συσχετισμένων μεταβλητών, σ’ ένα μικρότερο σύνολο k ασυσχέτιστων μεταβλητών. Η μείωση αυτή των δεδομένων είναι πολύ σημαντικό γεγονός, διότι αντί να αναλύουμε δεδομένα στο R p , αναλύουμε δεδομένα στο R k . Σε ορισμένες περιπτώσεις το k, η νέα διάσταση, είναι 2 ή 3 και τότε έχουμε μια οπτική ιδέα, μια εικόνα των δεδομένων. Κλείνοντας την εισαγωγή, θα πρέπει να αναφέρουμε ότι η τεχνική κύριων συνιστωσών δεν επιτυγχάνει πάντοτε την μείωση της διάστασης, π.χ., αυτό συμβαίνει όταν οι αρχικές μεταβλητές είναι ασυσχέτιστες. Τότε θα πρέπει να αναζητηθούν άλλες μέθοδοι μείωσης της διάστασης. - 2008-08-29T08:18:38Z 2008-08-29T08:18:38Z 2006 2008-08-29T08:18:38Z Thesis http://nemertes.lis.upatras.gr/jspui/handle/10889/901 gr Η ΒΚΠ διαθέτει αντίτυπο της διατριβής σε έντυπη μορφή στο βιβλιοστάσιο διδακτορικών διατριβών που βρίσκεται στο ισόγειο του κτιρίου της. 0 application/pdf |
institution |
UPatras |
collection |
Nemertes |
language |
Greek |
topic |
Κύριες συνιστώσες Παραγοντική ανάλυση Multivariate analysis 515.9 |
spellingShingle |
Κύριες συνιστώσες Παραγοντική ανάλυση Multivariate analysis 515.9 Γκίτσης, Σπυρίδων Ανάλυση σε κύριες συνιστώσες και παραγοντική ανάλυση |
description |
Η ανάλυση πολυμεταβλητών δεδομένων καθίσταται ιδιαίτερα δύσκολη όταν το
πλήθος των μεταβλητών, p (διάσταση των δεδομένων), είναι μεγάλο. Επίσης
δυσκολία υπάρχει στην ανάλυση, όταν οι μεταβλητές είναι υψηλά συσχετισμένες
μεταξύ τους.
Η ανάλυση κύριων συνιστωσών είναι πολυμεταβλητή στατιστική τεχνική που
ασχολείται με την δομή διασπορών – συνδιασπορών, μέσω μερικών γραμμικών
συνδυασμών των αρχικών μεταβλητών. Γενικότερα τα αντικείμενα της είναι (1) η
μείωση των δεδομένων και (2) η ανάλυση (ερμηνεία) τους.
Παρόλο που απαιτούνται p μεταβλητές για να ερμηνευτεί η συνολική
μεταβλητότητα του συστήματος, συχνά, η περισσότερη από αυτή τη μεταβλητότητα
μπορεί να ερμηνευτεί από ένα μικρό αριθμό k κύριων συνιστωσών. Αν πράγματι
συμβεί αυτό, τότε, υπάρχει (σχεδόν) τόση πληροφορία στις k συνιστώσες, όση
υπάρχει στις p αρχικές μεταβλητές. Οι k κύριες συνιστώσες μπορούν τότε να
αντικαταστήσουν τις αρχικές p μεταβλητές, και το αρχικό σύνολο δεδομένων που
αποτελείται από n μετρήσεις των p μεταβλητών, μειώνεται σε ένα σύνολο δεδομένων
που αποτελείται από n μετρήσεις των k μεταβλητών. Οι k κύριες συνιστώσες είναι
γραμμικός συνδυασμός των p αρχικών μεταβλητών, και μάλιστα είναι ασυσχέτιστες
μεταξύ τους. Έτσι, οδηγούμαστε από ένα σύνολο p συσχετισμένων μεταβλητών, σ’
ένα μικρότερο σύνολο k ασυσχέτιστων μεταβλητών.
Η μείωση αυτή των δεδομένων είναι πολύ σημαντικό γεγονός, διότι αντί να
αναλύουμε δεδομένα στο R
p
, αναλύουμε δεδομένα στο R
k
. Σε ορισμένες περιπτώσεις
το k, η νέα διάσταση, είναι 2 ή 3 και τότε έχουμε μια οπτική ιδέα, μια εικόνα των
δεδομένων.
Κλείνοντας την εισαγωγή, θα πρέπει να αναφέρουμε ότι η τεχνική κύριων
συνιστωσών δεν επιτυγχάνει πάντοτε την μείωση της διάστασης, π.χ., αυτό συμβαίνει
όταν οι αρχικές μεταβλητές είναι ασυσχέτιστες. Τότε θα πρέπει να αναζητηθούν
άλλες μέθοδοι μείωσης της διάστασης. |
author2 |
Αλεβίζος, Φίλιππος |
author_facet |
Αλεβίζος, Φίλιππος Γκίτσης, Σπυρίδων |
format |
Thesis |
author |
Γκίτσης, Σπυρίδων |
author_sort |
Γκίτσης, Σπυρίδων |
title |
Ανάλυση σε κύριες συνιστώσες και παραγοντική ανάλυση |
title_short |
Ανάλυση σε κύριες συνιστώσες και παραγοντική ανάλυση |
title_full |
Ανάλυση σε κύριες συνιστώσες και παραγοντική ανάλυση |
title_fullStr |
Ανάλυση σε κύριες συνιστώσες και παραγοντική ανάλυση |
title_full_unstemmed |
Ανάλυση σε κύριες συνιστώσες και παραγοντική ανάλυση |
title_sort |
ανάλυση σε κύριες συνιστώσες και παραγοντική ανάλυση |
publishDate |
2008 |
url |
http://nemertes.lis.upatras.gr/jspui/handle/10889/901 |
work_keys_str_mv |
AT nkitsēsspyridōn analysēsekyriessynistōseskaiparagontikēanalysē |
_version_ |
1771297354417176576 |