Распознанный текст, спецсимволы и формулы могут содержать ошибки, поэтому с корректным вариантом рекомендуем ознакомиться на отсканированных изображениях учебника выше
Также, советуем воспользоваться поиском по сайту, мы уверены, что вы сможете найти больше информации по нужной Вам тематике
17.1.4. Присвоение числовых меток строкам и столбцам.
Компоненты факторов можно рассматривать как наборы числовых меток, которые присваиваем строкам (столбцам) матрицы F. Таким образом, можно говорить о квантификации (или оцифровке) строк (столбцов) матрицы F. В случае, когда матрица F есть ТС, с помощью АС получается переход от неколичественных шкал для переменных к нескольким наборам количественных.
Заметим, что из соотношения (17.13) следует, что каждый из наборов меток обладает свойством наилучшего в смысле среднеквадратической ошибки взаимного прогноза. Действительно, компонента фактора пропорциональна условному математическому ожиданию фактора при фиксировании категории признака . Аналогичным свойством обладают компоненты фактора Но условное математическое ожидание как раз и обладает свойством наилучшего прогноза [16, 7, 12].
При этом уравнения регрессии по и по будут линейными.
Использование факторов Как же предлагается использовать получаемые факторы в АС? Во-первых, их можно использовать, в силу (17.16), для аппроксимации элементов матрицы F (или F, тогда над всеми величинами в (17.13) следует поставить символ
Во-вторых, и это основное использование получаемых факторов в АС, их используют для визуального отображения строк и столбцов на прямую или на плоскость. Для отображения на плоскость вычисляются факторы соответствующие наибольшим собственным числам и Пара чисел служит координатами для строки категории признака . Соответственно пара чисел служит координатами для столбца Далее проводится визуальный анализ получаемых конфигураций точек, соответствующих строкам и столбцам для выявления различных особенностей: наличие кластеров, скоплений некоторых точек-столбцов вблизи тех или иных строк, и наоборот.
Глава 15. ЭКСПЕРТНО-СТАТИСТИЧЕСКИЙ МЕТОД ПОСТРОЕНИЯ ЕДИНОГО СВОДНОГО ПОКАЗАТЕЛЯ ЭФФЕКТИВНОСТИ ФУНКЦИОНИРОВАНИЯ (КАЧЕСТВА) ОБЪЕКТА (СКАЛЯРНАЯ РЕДУКЦИЯ МНОГОКРИТЕРИАЛЬНОЙ СХЕМЫ)