ЕГЭ и ОГЭ
Хочу знать
Главная > Математика > Факторный анализ (Иберла К.)
<< Предыдущий параграф
Следующий параграф >>
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30
31
32
33
34
35
36
37
38
39
40
41
42
43
44
45
46
47
48
49
50
51
52
53
54
55
56
57
58
59
60
61
62
63
64
65
66
67
68
69
70
71
72
73
74
75
76
77
78
79
80
81
82
83
84
85
86
87
88
89
90
91
92
93
94
95
96
97
98
99
100
101
102
103
104
105
106
107
108
109
110
111
112
113
114
115
116
117
118
119
120
121
122
123
124
125
126
127
128
129
130
131
132
133
134
135
136
137
138
139
140
141
142
143
144
145
146
147
148
149
150
151
152
153
154
155
156
157
158
159
160
161
162
163
164
165
166
167
168
169
170
171
172
173
174
175
176
177
178
179
180
181
182
183
184
185
186
187
188
189
190
191
192
193
194
195
196
197
198
199
200
201
202
203
204
205
206
207
208
209
210
211
212
213
214
215
216
217
218
219
220
221
222
223
224
225
226
227
228
229
230
231
232
233
234
235
236
237
238
239
240
241
242
243
244
245
246
247
248
249
250
251
252
253
254
255
256
257
258
259
260
261
262
263
264
265
266
267
268
269
270
271
272
273
274
275
276
277
278
279
280
281
282
283
284
285
286
287
288
289
290
291
292
293
294
295
296
297
298
299
300
301
302
303
304
305
306
307
308
309
310
311
312
313
314
315
316
317
318
319
320
321
322
323
324
325
326
327
328
329
330
331
332
333
334
335
336
337
338
339
340
341
342
343
344
345
346
347
348
349
350
351
352
353
354
355
356
357
358
359
360
361
362
363
364
365
366
367
368
369
370
371
372
373
374
375
376
377
378
379
380
381
382
383
<< Предыдущий параграф Следующий параграф >>
Научная библиотека

Научная библиотека

избранных естественно-научных изданий

Научная библиотека служит для получения быстрого и удобного доступа к информации естественно-научных изданий, получивших широкое распространение в России и за рубежом. На сайте впервые широкой публике представлены некоторые авторские издания написанные ведущими учеными страны.

Во избежании нарушения авторского права, материал библиотеки доступен по паролю ограниченному кругу студентов и преподавателей вузов. Исключение составляют авторские издания, на которые имеются разрешения публикации в открытой печати.

Математика

Физика

Методы обработки сигналов

Схемотехника

Астрономия

Разное

Научная библиотека

Научная библиотека

избранных естественно-научных изданий

Научная библиотека служит для получения быстрого и удобного доступа к информации естественно-научных изданий, получивших широкое распространение в России и за рубежом. На сайте впервые широкой публике представлены некоторые авторские издания написанные ведущими учеными страны.

Во избежании нарушения авторского права, материал библиотеки доступен по паролю ограниченному кругу студентов и преподавателей вузов. Исключение составляют авторские издания, на которые имеются разрешения публикации в открытой печати.

Математика

Физика

Методы обработки сигналов

Схемотехника

Астрономия

Разное

Макеты страниц

Решение линейных уравнений и обращение матриц.

В факторном анализе требуется находить решения линейных уравнений с неизвестными, например при определении коэффициентов регрессии переменных по факторам. Мы ограничимся здесь симметрическими матрицами, так как корреляционная матрица, с которой мы будем иметь дело, является симметрической. Процедура вычисления упрощается. В общем случае указывается алгоритм, связанный с методом Гаусса, как это, например, описывается Цурмюлем [329].

Задача состоит в том, что нужно найти значения которые явились бы решением системы уравнений

Речь идет о системе, состоящей из линейных уравнений с неизвестными . Коэффициенты системы и свободные члены известны. Система уравнений (1.27) в матричной записи имеет вид:

Итак, допустим, что является корреляционной матрицей, а вектор-столбец s содержит коэффициенты корреляции переменных с целевой функцией. Требуется найти уравнение множественной регрессии, выражающей зависимость целевой функции от переменных. Вектор-столбец содержит эти искомые коэффициенты регрессии, если все переменные пронормированы (см. с. 246). Задача сводится к вычислению , если R и s известны. Подобная задача встречается довольно часто. Если обе части равенства (1.28) умножить слева на то получим

Следовательно, если известна обратная матрица то, пользуясь соотношением (1.29), легко найти искомое решение в виде вектора . Остановимся на этом. Обращение матрицы тесно связано с решением системы линейных уравнений. Далее подробно описывается процедура получения решения для (1.28), причем заранее отказываемся от доказательств.

Описываемый способ эффективен для решения систем с симметрической матрицей коэффициентов и впервые был применен Холецким (цитируется по [329]). В литературе на английском языке этот способ известен под названием «метод квадратного корня» (square root method), (см., например, [117]). В верхней части табл. 1.4 дается схема вычислительных операций в общем виде, а в нижней части содержится числовой пример, причем приведенные в нем числа точно соответствуют обозначениям в верхней половине таблицы. Процедура вычислений показана для четырех переменных, но она может быть распространена на любое число переменных. Вначале вписываем в таблицу элементы матрицы R, лежащие на главной диагонали и выше ее, и элементы вектора s, т. е. свободные члены уравнений. Затем суммируем члены по строкам и фиксируем итоги в столбце сумм от до При этом суммирование производится по всем элементам строки, включая и элементы ниже главной диагонали, которые не вписывались вследствие симметрии матрицы R. Значения можно получить, производя суммирование записанных в таблице коэффициентов матрицы столбца, начиная сверху до диагонального элемента включительно, а затем двигаясь направо и включая

Таблица 1.4. Схема вычислений для нахождения решения системы линейных уравнений, записанных в форме Решение в общем виде

Приступаем к построению вспомогательной матрицы . С является наддиагональной треугольной матрицей. Переходим к вычислению элементов этой матрицы по двум формулам:

Диагональные элементы всегда вычисляются по первой формуле. Первый элемент определяется: Остальные элементы первой строки получаются исходя из второй формулы:

Аналогично вычисляются значения и по и :

Так как в корреляционной матрице , то первую строку матрицы С можно полностью позаимствовать из матрицы

Диагональный элемент второй строки матрицы С получается по первой формуле: Затем по второй формуле вычисляются другие элементы второй строки этой матрицы, а именно:

Величина используется для контроля. Она должна быть равна сумме элементов второй строки матрицы С, причем в противоположность образованию сумм в данном случае при суммировании принимаются во внимание только элементы, приведенные в этой строке. Так, сумма элементов второй строки равна: Переходить к последующим вычислениям можно только тогда когда результат совпадает с суммой с точностью до ошибок округ ления, иначе одна допущенная ошибка повлечет за собой последующие.

Аналогично получается третья строка:

Контроль осуществляется путем проверки выполнения тождества . Наконец, получаем последнюю строку:

причем должно выполняться тождество с точностью до ошибок округления. Итак, построение треугольной матрицы С производится по строкам, причем для каждой строки проводится проверка вычислений. Диагональные элементы получаются в результате извлечения квадратного корня из разности и сумм квадратов элементов , полученных ранее.

Элементы вычитаемые из расположены в столбцах матрицы над диагональными элементами, которые требуется получить. Остальные элементы строки определяют, вычитая из скалярное произведение двух вектор-столбцов матрицы С, которые соответствуют индексам i и k, и результат делят на При образовании скалярного произведения не учитывают элемент, находящийся на этой новой строке. Для наддиагональной матрицы С имеет место равенство Таким образом, матрицу R можно представить в виде произведения двух треугольных матриц, транспонированных по отношению друг к другу. Разложение на такие составляющие можно производить со всеми корреляционными матрицами, или, точнее, со всеми положительно-определенными матрицами (на этом понятии мы не будем подробно останавливаться). Не исключено, что некоторые диагональные элементы будут получаться мнимыми числами. Процедура вычислений от этого не изменяется, так как мнимые элементы в окончательных результатах исчезают. Определение неизвестных производится по матрице С в обратной последовательности:

Окончательный контроль проводится путем подстановки крэффициентов регрессии в четыре уравнения системы (1.27). Результаты, обозначенные через записываются в графу контроля вычислительной схемы. Они должны с точностью до ошибок округления совпадать с исходными значениями . В числовом; примере кроме коэффициентов регрессии вычисляется определитель; матрицы R по формуле

Обращение корреляционной матрицы можно выполнить тем же; путем. Так как должно иметь место равенство , то вектор-решение, который является соответствующим вектор-столбцом матрицы находится из системы уравнений, полученных в результате последовательного умножения в левой части приведенного равенства. Правые части уравнений, т. е. свободные члены, равны соответствующим элементам вектор-столбцов единичной матрицы I. После определения не составляет большого труда найти результирующий вектор . Так как в сущности при этой процедуре раз применяется вспомогательная матрица С, то, используя симметрию матриц и единичную матрицу, можно добиться упрощения расчетов, если их выполнять по рекомендуемой схеме. I В табл. 1.5 приведена схема вычислений в общем виде, а затем дан числовой пример.

При этом, как и в табл. 1.4, числа, приведенные в примере, точно соответствуют обозначениям в верхней половине таблицы. Используется та же самая корреляционная матрица, что и в предыдущем примере. Вначале выписываем в таблицу элементы матрицы и подсчитываем суммы элементов по строкам так же, как в табл. 1.4, однако без свободных членов. Затем вычисляем вспомогательную матрицу С, как было показано выше, и таким же образом производим проверку вычислений. Графа с контрольными суммами не включена в таблицу, в случае совпадения сумм можно делать соответствующие пометки в столбце сумм.

Таблица 1.5. Схема вычисления обратной корреляционной матрицы Решение в общем виде

До этого момента порядок выполнения действий был такой же, как в схеме табл. 1.4; отсутствует только столбец со свободными членами. Четыре вектора, которые представляют собой правую часть равенства , записаны в верхней правой части таблицы. Вследствие симметрии матрицы I можно использовать только нижний треугольник матрицы.

Теперь приступаем к построению другой вспомогательной матрицы , которая является поддиагональной треугольной матрицей. Для этого применяем метод квадратного корня к единичной матрице.

Первый столбец матрицы С получаем с помощью описанной ранее процедуры вычисления по элементам первого вектора единичной матрицы:

Второй столбец матрицы получаем по той же самой методике, однако начиная со второго диагонального элемента единичной матрицы. Диагональные элементы матрицы С получаем по формуле си Внедиагональные элементы вычисляются аналогично значениям в столбцах сумм, причем начинать нужно с определения диагонального элемента. Например, для последнего элемента второго столбца матрицы С имеем Для матрицы С имеет место равенство Применяя обращение к обеим частям равенства получим

После этого можно вычислять . Используя вспомогательную матрицу С, получим все элементы путем перемножения соответствующих столбцов. При этом опять ограничиваемся элементами ниже диагонали. Диагональные элементы являются суммами квадратов соответствующих столбцов матрицы С. Например, Внедиагональные элементы получаем путем перемножения соответствующих столбцов матрицы С (способом столбец на столбец). Например, Для контроля вычисляем произведение (только наддиагональная часть) и результаты записываем в левом нижнем углу таблицы. Как видно, результат соответствует единичной матрице с точностью до ошибок округления.

<< Предыдущий параграф Следующий параграф >>
Оглавление