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
Макеты страниц
3.1. МЕТОД ГЛАВНЫХ КОМПОНЕНТОписание метода главных компонент «principal components.» было опубликовано Г. Хотеллингом [144; 1] в 1933 г. Но идея была высказана Пирсоном еще в 1905 г. без ее алгебраического обоснования. Подробное описание метода главных компонент имеется у Андерсона [5; 4], Хармана [117], Кендэла [172; 1], Вульстена [325] и других авторов. Метод можно применять при различных исходных матрицах. Если отправной точкой является матрица R с единицами на главной диагонали, то говорят о компонентном анализе (см. с. 99), чья модель отлична от модели классического факторного анализа и приводит к дескриптивным факторам. Если в матрице R используют оценки общностей, то получают модель факторного анализа. Чтобы избежать путаницы в терминологии, условимся далее говорить о методе главных компонент и методе главных факторов, если речь идет лишь о способе расчета без подробного указания исходной матрицы. Под компонентным анализом будем понимать определение главных компонент корреляционной матрицы, т. е. в этом случае исходной является матрица R с единицами на главной диагонали. Под анализом главных факторов подразумевается приложение метода главных компонент к редуцированной корреляционной матрице после оценки общностей. Определение главных компонент с помощью настольных вычислительных средств требует значительной затраты времени. Это было причиной того, что лишь после внедрения в 50-е годы ЭВМ стали проводиться такие анализы в широких масштабах. Если в распоряжении исследователя имеется ЭВМ, то рациональнее проводить анализ с помощью метода главных факторов. При работе с вычислительными клавишными машинами (В КМ) рекомендуется центроидный метод, разработанный Тэрстоуном [286; 5]. Центроидный метод является упрощенным аппроксимационным вариантом метода главных факторов с меньшим объемом вычислительных работ, что достигается за счет сокращения процедуры вычисления. Но центроидный метод дает всего лишь приближенные результаты. По численному решению уравнений с помощью метода главных факторов имеется обширная литература. Проблема сводится к классической задаче нахождения собственных значений и собственных векторов симметрической матрицы. Многочисленные способы решения этой задачи описаны, например, у Цурмюля [329] и Уилкинсона [311]. 3.1.1. Геометрическая интерпретацияЕсли измеряются три нормально распределенных параметра у я индивидуумов, то получится ситуация, изображенная на рис. 3.1, где Также можно было бы систему координат вращать как угодно вокруг начала координат в любом из трех измерений и в известной степени удерживать облако точек в неизменном состоянии. Итак, вполне очевидно, что имеется бесконечно много систем координат, в которых можно изобразить наблюдаемые точки. Но одна из них представляет особый интерес. Это система координат главных осей. Самый длинный диаметр овального тела является первой главной осью Второй главной осью Рис. 3.1. Трехмерное распределение точек с соответствующими главными осями. XYZ — первоначальная система координат; Третья главная ось В геометрическом плане метод главных факторов состоит в том, что вначале определяют самую длинную ось эллипсоида. Она является первой главной осью, которая должна пройти через центр тяжести, на рис. 3.1 эта ось обозначена буквой Затем устанавливают подпространство — в данном случае плоскость, — которое перпендикулярно к первой главной оси и которое проходит через центр тяжести (на рис. 3.1 заштриховано вертикально). В этом подпространстве находится следующая по величине ось скопления точек и т. д., пока не будут определены последовательно все главные оси. Длины главных осей пропорциональны величинам дисперсий в направлении соответствующей главной оси. С помощью метода главных факторов устанавливаются направления этих осей относительно первоначальной системы координат. Главные оси соответствуют факторам, которые должны быть лишь надлежащим образом пронормированы, чтобы выполнялось требование единичной дисперсии факторов. На рис. 3.2 наглядно изображена ситуация после выделения первой главной оси. Все точки рис. 3.1 спроецированы на плоскость, проходящую через центр тяжести, перпендикулярно к первой главной оси, причем проецирование производится параллельно Рис. 3.2. Ситуация после установления положения первой главной оси. Определение второй и третьей главных осей По координатам точек на этой плоскости ищут вторую главную ось. Направление оси Все На рис. 3.4 демонстрируется случай, когда для описания всех точек достаточно двух главных осей. Хотя точки соответствуют результатам наблюдений по трем переменным, эти три переменные X, Y и Z почти полностью зависят от двух величин. Все точки находятся на одной плоскости или вблизи нее, причем эта плоскость наклонена под некоторым углом к первоначальной системе координат. Если вместо измеренных трех переменных выбрать для изображения точек только две, а именно использовать две главные оси и Рис. 3.3. Проекции точек, изображенных на рис. 3.1, на трёх плоскостях, проходящих через главные оси Изображенная в пространстве на рис. 3.4 плоскость, натянутая на главные оси, на рис. 3.5 представлена в плане. Дисперсия в направлении Переход от системы координат XYZ к системе При применении метода главных факторов исходят большей частью не из тестового пространства, к которому здесь прибегают ради наглядности, а из корреляционной матрицы. Как будет далее показано, каждой главной оси соответствует собственный вектор а и собственное значение к корреляционной матрицы. Рис. 3.4. Распределение результатов наблюдений с небольшим рассеянием вдоль оси Собственное значение к имеет порядок величины дисперсии, корень из него соответствует поэтому длинам главных осей на рис. 3.1-3.5. Чтобы добиться наглядности на этих рисунках, вопрос о знаке корня не затрагивался. Для обозначения главных осей использовался лишь символ Рис. 3.5. Три проекции овального тела, изображенного на рис. 3.4 Вопрос, когда следует прекратить дальнейшее выделение факторов, обсуждается в гл. 3.3. Подходящим критерием для этого являются относительные величины длин главных осей. Например, из рис. 3.5 видно, что
|
Оглавление
|