АвтоАвтоматизацияАрхитектураАстрономияАудитБиологияБухгалтерияВоенное делоГенетикаГеографияГеологияГосударствоДомДругоеЖурналистика и СМИИзобретательствоИностранные языкиИнформатикаИскусствоИсторияКомпьютерыКулинарияКультураЛексикологияЛитератураЛогикаМаркетингМатематикаМашиностроениеМедицинаМенеджментМеталлы и СваркаМеханикаМузыкаНаселениеОбразованиеОхрана безопасности жизниОхрана ТрудаПедагогикаПолитикаПравоПриборостроениеПрограммированиеПроизводствоПромышленностьПсихологияРадиоРегилияСвязьСоциологияСпортСтандартизацияСтроительствоТехнологииТорговляТуризмФизикаФизиологияФилософияФинансыХимияХозяйствоЦеннообразованиеЧерчениеЭкологияЭконометрикаЭкономикаЭлектроникаЮриспунденкция

Работа 5

Читайте также:
  1. T-FACTORY HRM - управление персоналом и работами
  2. V. САМОСТОЯТЕЛЬНАЯ РАБОТА
  3. V. САМОСТОЯТЕЛЬНАЯ РАБОТА СТУДЕНТОВ
  4. V. Самостоятельная работа студентов с больными.
  5. V2: Работа и энергия
  6. Window - работа с окнами.
  7. Аналитическая работа при выборе и обосновании стратегии развития предприятии
  8. Б) работа врачей поликлиники (амбулатории), диспансера, консультации
  9. В 72-х дневном цикле подвиг длится 8 суток, из которых 2 суток – голод, а 6 – очистительные процедуры и работа над собой. В 12-ти летнем цикле подвиг длится 1 год.
  10. В работах В. Джеймса
  11. В) профилактическая работа
  12. В). Работа с посредниками.

 

Компонентный и факторный анализ (выполняется с применением программы «Factor analysis» пакета SPSS).

Задача. Научается система из пяти признаков X(1), X(2), X(3), X(4), X(5) по числовым данным, собранным на n = 52 объектах. Цель — выявить общие для этих признаков латентные факторы (компоненты), влиянием которых обусловлены вариации признаков и их ковариации. Варианты признаков и их числовые значения приведены для каждого варианта в прил. 4 (они совпадают с вариантами факторных признаков в работе 4). Требуется;

1. Записать модель компонентного анализа и предъявляемые к ней требования. Используя в качестве исходных данных матрицу (52 х 5) значений признаков X(1), X(2), X(3), X(4), X(5) (сохраненную при выполнении п. 2 работы 4), обратиться к программе «Factor analysts» и реализовать метод главных компонент (principal components), задав максимальное число факторов равным пяти.

2. В окне результатов работы программы «Factor analysis»:

а) выбрав для просмотра таблицу «Total variance explained», определить доли общей дисперсии признаков (в процентах), приходящиеся на каждую компоненту, и накопленные доли этой дисперсии (в процентах);

б) выбрав для просмотра таблицу «Component matrix»:

- определить матрицу (5 х 5) нагрузок признаков на компоненты;

- записать выражения исходных признаков через компоненты и выражения компонент через признаки.

3. Снизить размерность системы исходных признаков, ограничившись несколькими первыми главным компонентами, на долю которых приходится не менее 70% общей дисперсии признаков. Дать содержательную интерпретацию этих компонент, используя матрицу нагрузок исходных признаков на главные компоненты и факторную диаграмму (unrotafed factor solution). Рассчитать значения отобранных главных компонент на 52 объектах и сохранить эти значения для использования в работе 6 (п. 5).

4. Провести регрессионный анализ признака Y (из работы 4) на отобранные главные компоненты. Сравнить его результаты с окончательными результатами регрессионного анализа признака У на исходные пять факторных признаков x(1), x(2), x(3), x(4), x(5) (полученными в работе 4).

5. Записать модель факторного анализа и предъявляемые к ней требования. Считая, что число общих факторов не превышает числа главных компонент, на долю которых приходится не менее 71)% общей дисперсии исходных признаков, обратиться к программе «Factor analysis» и реализовать метод максимального правдоподобия (maximum likehood), воспользовавшись методом «Varimax» для вращения факторного пространства; проверить значимость модели факторного анализа. Рассчитать значения полученных общих факторов на 52 объектах и сохранить эти значения для использования в работе 6 (п. б).

6. Сравнить факторные диаграммы до вращения (unrotafed factor solution) и после вращения (rotated solution) и предложить на основании анализа матрицы факторных нагрузок и факторной диаграммы после вращения содержательную интерпретацию факторов; сравнить полученные факторы с главными компонентами, построенными в п. 4.

7. Провести регрессионный анализ признака Y на общие факторы. Сравнить его результаты с результатами регрессионного анализа признака Y на исходные пять факторных признаков x(1), x(2), x(3), x(4), x(5) (полученными в работе 4).


1 | 2 | 3 | 4 |

Поиск по сайту:



Все материалы представленные на сайте исключительно с целью ознакомления читателями и не преследуют коммерческих целей или нарушение авторских прав. Студалл.Орг (0.003 сек.)