Суть метода главных компонент заключается в следующем [1,2,3]. Пусть эффективность технологического процесса зависит от [c.183]
Целесообразно применять метод главных компонент совместно с методами статистического анализа, например, в множественном регрессионном анализе вместо большого набора независимых переменных xi, X2,. .., хт можно рассмотреть гораздо меньший набор главных компонент, к тому не коррелирующих друг с [c.185]
МЕТОД ГЛАВНЫХ КОМПОНЕНТОВ -способ, позволяющий отразить в одном показателе (компоненте) свойства десятков показателей дает возможность сравнивать не множество показателей одной системы управления персоналом с множеством показателей др. подобной системы, а только один (первую, вторую, третью компоненту). [c.163]
К экономико-математическим методам разработки нормативов относятся методы и приемы корреляционного и регрессионного анализа, метод главных компонент и др. [c.246]
На рис. 7.10 приводится номограмма для определения расходов на освоение, построенная на основе метода главных компонент. [c.247]
Современный факторный анализ — направление многомерного статистического анализа, которое позволяет выявить внутренние, непосредственно неизмеримые переменные (факторы) между коррелирующими показателями хозяйственной деятельности. Различают два основных метода современного факторного анализа метод главных компонент и классический факторный анализ. [c.287]
Модель метода главных компонент выглядит так [c.287]
Среди мер по устранению или уменьшению мультиколлинеарности отметим следующие 1) построение уравнений регрессии по отклонениям от тренда или конечным разностям 2) преобразование множества независимых переменных в несколько ортогональных множеств при помощи методов многомерного статистического анализа (факторного анализа или метода главных компонент) 3) исключение из рассмотрения одного или нескольких линейно связанных аргументов. [c.71]
Аналитик ограничен набором показателей, традиционно используемых в учете и статистике. Если неизвестный фактор проявляется в изменении нескольких переменных, то между переменными наблюдается корреляция. Число независимых — первоначально скрытых — факторов может быть существенно меньше, чем число традиционных показателей. Поэтому экономисты чаще проводят факторный анализ методом главных компонентов. [c.99]
Основная задача метода главных компонентов — это нахождение сокращенной системы существенных факторов в пространстве регистрируемых переменных процесс включает три следующих этапа [c.99]
В зависимости от вида анализа эти задачи решаются с помощью различных приемов при использовании жестко детерминированных моделей — балансовый метод, прием цепных подстановок, интегральный метод и др., для стохастических моделей — корреляционный анализ, ковариационный анализ, метод главных компонент и др. [c.75]
Наибольшее распространение среди методов данной группы получили два метод главных компонент и собственно современный факторный анализ. Различие между ними заключается в следующем [c.129]
Метод главных компонент [c.213]
На результативность любого производства оказывает влияние множество факторов, количество которых может достигать сотен и тысяч. Для того, чтобы анализ можно было провести с высокой надежностью, процесс описывают только значимыми факторами, а эти факторы, в свою очередь, объединяют в группы по направлениям анализа. Но такой прием не исключает, что останется влияние одних и тех же факторов, вошедших в разные группы выборки. Чтобы снизить возможность двойного и тройного счета одних и тех же факторов на различные направления, при анализе методом главных компонент применяют последовательное решение задачи [c.213]
Определение весов факторов и отсечение факторов с малым весом (метод главных компонент). [c.226]
В каких ситуациях при анализе используют метод главных компонент [c.304]
Понижение размерности входов методом главных компонент [c.134]
| Рисунок 5. Понижение размерности входов методом главных компонент. |  |
Такие сети с узким горлом также можно использовать для восстановления пропущенных значений - с помощью итерационной процедуры, обобщающей линейный вариант метода главных компонент (см. Рисунок 8). [c.137]
Линейное сжатие информации - метод главных компонент [c.190]
Как мы знаем подобное линейное приближение дается методом главных компонент. Если действительное расположение точек не сильно отклоняется от плоскости, этот метод может дать неплохое начальное приближение. Однако, оказывается, что в даном случае это не так. Среднеквадратичное отклонение для случая двух главных компонент оказалось равным почти половине от общей дисперсии Е, =0.47. [c.191]
Пример 7.5. Построение модели инфляции с использованием распределения Койка и метода главных компонент. [c.310]
Снова возникает задача оценки параметров уравнения множественной регрессии. Действительно, исходя из экономического смысла значения (/ = 1 >..., 14) представляют собой агрегированные экономические показатели, которые находятся в тесной взаимосвязи и взаимозависимости. Изменение одного из них ведет к изменению всех остальных. Это выводит на проблему мультиколлинеарности, вызванную экономическим содержанием задачи. Для разрешения этой проблемы используется метод главных компонент. Суть метода — сократить число объясняющих переменных до наиболее существенно влияющих факторов. [c.314]
Метод главных компонент также применяется для исключения или уменьшения мультиколлинеарности объясняющих переменных регрессии. Основная идея заключается в сокращении числа объясняющих переменных до наиболее существенно влияющих факторов. Это достигается путем линейного преобразования всех объясняющих переменных У (/ = 0,..., п) в новые переменные, так называемые главные компоненты. При этом требуется, чтобы выделению первой главной компоненты соответствовал максимум обшей дисперсии всех объясняющих переменных У (/ = 0,. .., я). Второй компоненте — максимум оставшейся дисперсии, после того как влияние первой главной компоненты исключается и т. д. [c.314]
Процедура вычислений по методу главных компонент состоит из следующих шагов. [c.316]
Изложите методику применения метода главных компонент для построения модели с распределенным лагом. [c.336]
Полученные результаты расчетов по методу главных компонент мо- [c.201]
Метод главных компонент определяет и ранжирует подгруппы переменных по их вкладу в совокупную изменчивость. Каждая из этих подгрупп — это "главная компонента" и определяется степенью ковариации между компонентами подгруппы. Вклад каждой из главных компонент в совокупную изменчивость ранжируется согласно совокупной дисперсии подгруппы. [c.300]
Метод главных компонент применяется в двух целях. Первая -г- это уменьшение размерности данных с многих до нескольких переменных. Это достигается путем определения групп первоначальных переменных таким образом, чтобы члены группы обладали корреляцией между собой, но группа в целом была бы линейно независима от других переменных или групп переменных. Линейно независимые группы переменных называются главными компонентами. [c.301]
Вторая цель, обусловленная первой, — это интерпретация данных. Это становится возможным благодаря тому, что метод главных компонент определяет линейные комбинации переменных и выстраивает их в порядке убывания их влияния на совокупную дисперсию первоначальных данных. Таким образом, первая главная компонента будет являться линейной комбинацией переменных, обладающей наиболее высокой дисперсией, вторая компонента — это линейная комбинация со второй по величине дисперсией и т. д. Это делает возможным объяснить большую часть дисперсии наименьшим возможным количеством компонент. [c.301]
Учесть указанные выше сложности позволяет также построение в рамках метода главных компонент авторегрессионной модели. Например, для отражения совокупного движения prime-rate краткосрочных операций США, ставок ТВ США, разницы в процентных ставках США и Японии, ставок краткосрочных операций Японии и курса иены и доллара была разработана следующая авторегрессионная модель (13) [c.672]
Наконец, развивающиеся на базе корреляционно-регрессионного анализа многомерные методы (метод главных компонент, факторный анализ) позволяют синтезировать влияние признаков (первичных факторов), выделяя из них непосредственно не учитываемые глубинные факторы (компоненты). Например, изучая корреляцию ряда признаков интенсификации сельскохозяйственного производства, таких, как фондообеспеченность, затраты труда на единицу площади, энергообеспеченность, внесение удобрений на единицу площади, плотность поголовья скота, можно синтезировать общую часть их влияния на уровень продукции с единицы площади или на производительность труда, получив обобщенный фактор интенсификация производства , непосредственно не измеримый, не отражаемый единым показателем. [c.236]
Действительно, JPEG при ближайшем рассмотрении имеет много общего с методом главных компонент. [c.83]
Существует ряд подходов преодоления сильной межфакторной корреляции. Самый простой путь устранения мультиколли-неарности состоит в исключении из модели одного или нескольких факторов. Другой подход связан с преобразованием факторов, при котором уменьшается корреляция между ними. Например, при построении модели на основе рядов динамики переходят от первоначальных данных к первым разностям уровней At = у, — у, , чтобы исключить влияние тенденции, или используются такие методы, которые сводят к нулю межфакторную корреляцию, т. е. переходят от исходных переменных к их линейным комбинациям, не коррелированных друг с другом (метод главных компонент). [c.97]
Для того чтобы получить хорошие в статистическом смысле оценки параметров, необходимо, чтобы факторные признаки были независимы. Наличие в уравнении лаговых значений для каждого фактора, а также зависимость факторов между собой вследствие экономической специфики задачи приводят к тому, что объясняющие переменные оказываются мультиколлинеарными. Для решения этой проблемы использован, во-первых, метод Койка во-вторых, метод главных компонент. [c.311]
При всех своих преимуществах (уменьшение высокой муль-тиколлинеарности объясняющих переменных) метод главных компонент обладает и недостатками. Во-первых, главным компонентам, как правило, трудно подобрать экономические аналоги. Поэтому вызывает затруднение экономическая интерпретация оценок параметров регрессии, полученных по формуле (7.35). Во-вторых, оценки параметров регрессии получают не по исходным объясняющим переменным, а по главным компонентам. В итоге можно сказать, что метод главных компонент применяется в основном для оценки значений регрессии и для определения прогнозных значений зависимой переменной, что также является целью регрессионного анализа. [c.318]
Динамические эконометрические модели. Модели с распределённым лагом. Изучение структуры лага и выбор вида модели с распределённым лагом лаги Алмон, метод Койка, метод главных компонент. Модели адаптивных ожиданий. Оценка параметров моделей авторегрессии. Прогнозирование на основе временных рядов. Тесты на устойчивасть тест Чоу, F-тест. Оценка качества прогнозов. [c.4]
Самообследование Интервьюирование Активное наблюдение рабочего дня Моментные наблюдения Фотография рабочего дня Анкетирование Функционально-стоимостной анализ Системный анализ Метод декомпозиции Метод последовательной подстановки Метод сравнений Динамический метод Метод структуризации целей Экспертно-аналитический метод Нормативный метод Параметрический метод Метод моделирования Функционально-стоимостной анализ Метод главных компонент Балансовый метод Корреляционный и регрессионный анализ Системный подход Метод аналогий Экспертно-аналитический метод Нормативный метод Параметрический метод Блочный метод Метод моделирования Функционально-стоимостной анализ Метод структуризации целей Опытный метод Метод творческих совещаний Метод коллективного блокнота Метод контрольныхТгопросов 6-3-5 Морфологический анализ Аналитическо-расчетный метод Метод аналогий Метод сравнений Экспертно-аналитический метод Моделирование фактического и желаемого состояния Просчет экономической эффективности предлагаемых варианта -Норматив-" ный метод Обучение, переподготовка и повышение квалификации управленческого персонала Материальное и моральное стимулирование нововведений [c.40]
Смотреть страницы где упоминается термин Метод главных компонент
: [c.130] [c.212] [c.65] [c.273] [c.93]Смотреть главы в:
Эконометрика -> Метод главных компонент
Экономико-математические модели и методы -> Метод главных компонент