Уважаемые коллеги! Предлагаем вам разработку программного обеспечения под ключ.
Опытные программисты сделают для вас мобильное приложение, нейронную сеть, систему искусственного интеллекта, SaaS-сервис, производственную систему, внедрят или разработают ERP/CRM, запустят стартап.
Сферы - промышленность, ритейл, производственные компании, стартапы, финансы и другие направления.
Языки программирования: Java, PHP, Ruby, C++, .NET, Python, Go, Kotlin, Swift, React Native, Flutter и многие другие.
Всегда на связи. Соблюдаем сроки. Предложим адекватную конкурентную цену.
Заходите к нам на сайт и пишите, с удовольствием вам во всем поможем.
8. Метод канонических корреляций
8.1. Методические указания
8.2. Пример решения типовой задачи
8.3. Проведение канонического анализа на компьютере
8.4. Контрольные задания
8. Метод канонических корреляций
8.1. Методические указания
Метод канонических корреляций –статистический метод анализа связей между массовыми общественными явлениями и процессами, применяемый в том случае, когда рассматриваются несколько независимых переменных – и несколько результативных показателей – То есть, канонический корреляционный анализ можно рассматривать как вариант распространения парной корреляции на случай двух многомерных величин.
Важнейшим достоинство метода канонических корреляций является то, что при его применении не требуется подтверждение отсутствия корреляции, как в группе зависимых переменных (), так и в группе независимых переменных ().
Цель применения метода – поиск максимальных корреляционных связей между факторными и результативными переменными.
Исходные данные в анализе канонических корреляций представляются в следующем виде:
Наблюдаемые объекты |
X1 |
X2 |
.... |
Xq |
Y1 |
Y2 ... |
Yp |
1 |
x11 |
x12 |
.... |
x1q |
y11 |
y12... |
y1p |
2 |
x21 |
x22 |
.... |
x2q |
y21 |
y22... |
y2p |
3 |
x31 |
x32 |
.... |
x3q |
y31 |
y32... |
y3p |
... |
... |
... |
... |
... |
... |
... |
... |
n |
xn1 |
xn2 |
.... |
xnq |
yn1 |
yn2... |
ynp |
Х1 , Х2 ... Хq – независимые переменные (факторные признаки);
Y1 , Y2 ... Yp – зависимые переменные (результативные признаки).
В ходе канонического корреляционного анализа оценивается теснота связи между новыми каноническими переменными U и V, вычисляемыми по формулам:
U = a1X1 + a2X2 + ... + aqXq;
V = b1Y1 + b2Y2 + ... + bpYp. (8.1)
По аналогии с парной корреляцией, теснота связи между каноническими переменными оценивается при помощи канонического коэффициента корреляции r:
, (8.2)
где cov(U, V) - ковариация канонических переменных U и V;
– вариации (дисперсии) канонических переменных. Один из возможных вариантов расчёта:
; (8.3)
(8.4)
В зависимости от того, какие значения принимают коэффициенты ai и bj в выражении (8.1), будут изменяться значения канонических переменных и канонический коэффициент корреляции.
Одна из основных задач анализа канонических корреляций, заключается в том, чтобы найти такую пару значений канонических переменных, которой будет соответствовать максимальный канонический коэффициент корреляции.
|
S = .
Матрица S фактически разделена на четыре части, которые можно обозначить следующим образом:
S = , где S11 - ковариационная матрица исходных факторных переменных Х12 ,... Хq размерности (q ´ q),
Уважаемые коллеги! Предлагаем вам разработку программного обеспечения под ключ.
Опытные программисты сделают для вас мобильное приложение, нейронную сеть, систему искусственного интеллекта, SaaS-сервис, производственную систему, внедрят или разработают ERP/CRM, запустят стартап.
Сферы - промышленность, ритейл, производственные компании, стартапы, финансы и другие направления.
Языки программирования: Java, PHP, Ruby, C++, .NET, Python, Go, Kotlin, Swift, React Native, Flutter и многие другие.
Всегда на связи. Соблюдаем сроки. Предложим адекватную конкурентную цену.
Заходите к нам на сайт и пишите, с удовольствием вам во всем поможем.
Уважаемый посетитель!
Чтобы распечатать файл, скачайте его (в формате Word).
Ссылка на скачивание - внизу страницы.