Az előadás letöltése folymat van. Kérjük, várjon

Az előadás letöltése folymat van. Kérjük, várjon

Főkomponens és faktor analízis. Célok: Eredeti változók információ-tartalmának kevés számú (mesterséges) változóba tömörítése Közvetlenül nem mérhető.

Hasonló előadás


Az előadások a következő témára: "Főkomponens és faktor analízis. Célok: Eredeti változók információ-tartalmának kevés számú (mesterséges) változóba tömörítése Közvetlenül nem mérhető."— Előadás másolata:

1 Főkomponens és faktor analízis

2 Célok: Eredeti változók információ-tartalmának kevés számú (mesterséges) változóba tömörítése Közvetlenül nem mérhető (látens) változók, faktorok képzése Az eredeti változók közötti „csoportosulások” kimutatása Multikollinearitás lokalizálása A főkomponensek elmélete: Főkomponensek: az eredeti változók olyan lineáris kombinációi, melyek ortogonális rendszert alkotnak, és a szóródásra vonatkozó összes információt reprodukálják A főkomponensek szóródása monoton csökken A szóródási információ nagy hányada kevés főkomponenssel reprodukálható 2

3 Alkalmazható módszerek Extraction methods: –adatredukció: főkomponens analízis car_sales.sav Price – Fuel efficiency –struktúra feltárása: egyéb modellek telco.sav Long distance last month – Wireless last month és Multiple lines – Electronic billing Principal axis factoring 3

4 Fontos outputok Kommunalitás (Communalities) Eigenvalues Scree plot Rotated component matrix –Komponensek és eredeti változók korrelációja KMO teszt (faktorok okozta variancia) –totális és parciális korrelációs együtthatókat hasonlít össze –minél közelebb 1-hez, annál jobb, ekkor lineáris a kapcs olat 4


Letölteni ppt "Főkomponens és faktor analízis. Célok: Eredeti változók információ-tartalmának kevés számú (mesterséges) változóba tömörítése Közvetlenül nem mérhető."

Hasonló előadás


Google Hirdetések