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
Макеты страниц
б. ГЕОМЕТРИЧЕСКАЯ ИНТЕРПРЕТАЦИЯ КОРРЕЛЯЦИОННОЙ МАТРИЦЫС учетом изложенных выше принципов интерпретации коэффициента корреляции с помощью двух наклоненных друг к другу векторов можно перейти к геометрическому представлению корреляционной матрицы. Схема 3.6 В качестве примера возьмем приведенную корреляционную матрицу Обратимся вначале к элементам главной диагонали. Каково их значение для геометрической интерпретации корреляционной матрицы? Эти элементы характеризуют длину векторов (в нашем примере векторов тестов). Попытаемся это доказать. Каждый столбец или строка корреляционной матрицы соответствуют одному тесту и включают корреляции этого теста со всеми другими. Возьмем, к примеру, первый столбец матрицы, относящийся к тесту 1. Первый коэффициент этого столбца лежит на главной диагонали. В принципе этот коэффициент характеризует корреляцию с теста самим собой, однако в нашем случае он представляет собой только общность теста Отсюда видно, что общность теста 1 является просто квадратом длины вектора Каково значение всех других коэффициентов корреляционной матрицы? В самой общей форме можно утверждать, что если элементы главной диагонали показывают длину векторов, то остальные элементы соответствуют углам между этими векторами. Действительно, каждый коэффициент корреляции в столбце данного теста, показывающий его связь с другим тестом в серии, может быть представлен как скалярное произведение соответствующей пары векторов. Так, например, коэффициент
|
Оглавление
|