Дипломная работа

от 20 дней
от 9999 рублей

Курсовая работа

от 10 дней
от 1999 рублей

Реферат

от 3 дней
от 699 рублей

Контрольная работа

от 3 дней
от 99 рублей
за задачу

Диссертация

Сроки и стоимость индивидуальные

Главная - Статистика и статистическое наблюдение - Метод главных компонент

Метод главных компонент Статистика и статистическое наблюдение . Реферат

  • Тема: Метод главных компонент
  • Автор: Валерий
  • Тип работы: Реферат
  • Предмет: Статистика и статистическое наблюдение
  • Страниц: 19
  • Год сдачи: 2006
  • ВУЗ, город: Москва
  • Цена(руб.): 500 рублей

Заказать персональную работу

Выдержка

1. Метод главных компоненте

Решение задачи методом главных компонент сводится к поэтапному преобразованию матрицы исходных данных X (рисунок 1.1):
Рис. 1.1 Схема математических преобразований

На рисунке обозначено: X матрица исходных данных размерностью n*m (n число объектов наблюдения, m число элементарных аналитических признаков); Z матрица центрированных и нормированных значений признаков, элементы матрицы вычисляют по формуле: ; R матрица парных корреляций: R = (1/n)*Z*Z.
Если предварительнаястандартизация данных не проводилась, то на данном шаге получают матрицу S = (1/n)*X*X, элементы матрицы X для расчета будут центрированными величинами.
Опишем дальнейшие шаги вычислений для метода главных компонент и объясним математический смысл полученных результатов.
Λ диагональная матрица собственных (характеристических) чисел.
Множество решений λj находят решением характеристического уравнения |R - λE| = 0. λj это характеристики вариации, точнее, показатели дисперсии каждой главной компоненты. Суммарное значение Σλj равно сумме дисперсий элементарных признаков Xj. При условии стандартизации исходных данных, эта сумма равна числу элементарных признаков m.
Решив характеристическое уравнение, находят его корни λj. После этого вычисляют собственные векторы матрицы R. Реально это означает решение m систем линейных уравнений для каждого λj при j = 1..m. В общем виде система имеет вид:

Приведенная система объединяет однородные линейные уравнения, и так как число ее уравнений равно числу неизвестных, она имеет бесконечное множество решений. Конкретные значения собственных векторов при этом можно найти, задавая произвольно по крайней мере величину одной компоненты каждого вектора.
A матрица факторного отображения, ее элементы arj весовые коэффициенты. Вначале A имеет размерность m*m по числу элементарных признаков Xj, затем в анализе остается r наиболее значимых компонент, r ≤ m. Вычисляют матрицу A по известным данным матрицы собственных чисел Λ и нормированных собственных векторов V по формуле A = VΛ1/2.
F матрица значений главных компонент размерностью r*n, F = A-1Z. Эта матрица в общем виде записывается:

2. Многомерное нормальное распределение

Говорят, что набор случайных величин имеет многомерное нормальное распределение, если найдутся вещественный вектор , невырожденная вещественная -матрица и набор независимых стандартных нормальных случайных величин такие, что
Для многомерного нормального распределения часто употребляют синонимичное название многомерное гауссовское распределение.
Соотношения (2) записываются более компактно, если воспользоваться матричной формой:

Содержание

1. Метод главных компоненте 2
2. Многомерное нормальное распределение 4
3. Метод Фаддеева 9
4. Квадратичные формы 14
Список литературы 19

Литература

1 Сошникова Л.А., Тамашевич В.Н., Шебер М. Многомерный статистический анализ в экономике: Учеб. Пособие для вузов/Под ред. проф. Тамашевича. М.: ЮНИТИ-ДАНА, 1999.
2 Колодий Н. А. Многомерный статистический анализ/ Волгоград 2005
3 Мазепа Е.А Факторный анализ/ Волгоград 2006

Форма заказа

Напрмер, Экономика

Похожие работы

Название Цена
Источники информации и методы анализа динамики цен внешней торговли. Исчисление сводных индексов во внешней торговле. 500
Основные задачи и условия применения корреляционно-регрессионного анализа и моделирования 500
Структурные средние: мода и медиана, их применение 500
Статистическая проверка гипотез 500
Статистическое наблюдение экономической и социальной сферы деятельности человека 500
Структурные средние: мода и медиана, их применение. 500
статистика финансового рынка 500
Современные проблемы и методы статистического изучения основного капитала. 500
Статистический анализ рядов динамики 500
Статистика и прогнозирование. 500

© 2010-2017, Все права защищены. Принимаем заказы по всей России.