WorksheetsFőkomponens-analízis
Total questions: 6
Worksheet time: 4mins
A főkomponens-analízishez minimum __1__ skálájú értékek alkalmasak. Ha az eredeti változók közt nincs __2__, akkor az elemzéssel abszolút semmit sem tudunk elérni.
1: arány
1: intervallum
2: korreláció
2: regresszió
Annak érdekében, hogy a változók arányosan fejtsék ki hatásukat a főkomponensekre, az X1, X2, ... Xp változókat sztenderdizáljuk, hogy az elemzés kezdetén:
az átlaguk ___ , varianciájuk pedig ___ legyen.
az átlaguk nulla
az átlaguk egy
varianciájuk pedig egy legyen.
varianciájuk pedig nulla legyen.
A főkomponens analízisnek négy lépése van. Melyik a második lépés?
Sztenderdizáljuk a változókat.
Kiszámoljuk a C kovariancia mátrixot.
Keressük meg λ1,λ2,...,λp sajátértékeket, és a hozzájuk tartozó a1,a2,...,ap
sajátvektorokat.
Hagyjuk figyelmen kívül azokat a főkomponenseket, amelyek az adatoknak csak csekély arányú varianciáját magyarázzák.
Általánosan használt szabály a főkomponensek számának meghatározásához, hogy azokat a főkomponenseket tartjuk meg, melyek sajátértéke 1-nél nagyobb.
Igaz
Hamis
A főkomponens-értékeket úgy kapjuk, hogy:
a sajátvektor értékeit kivonjuk a centralizált pontértékekből
a sajátvektor értékeit megszorozzuk a centralizált pontértékekkel
a sajátvektor értékeit elosztjuk a centralizált pontértékekkel
a sajátvektor értékeit hozzáadjuk a centralizált pontértékekhez
Mivel a főkomponens-analízis segítségével könnyen tudunk _________________________ , ezért gyakran használják kérdőívek itemeinek szelekciójára, valamint reliabilitás-vizsgálatra.
több változót - viszonylag csekély nyereséggel - egyetlen változóba tömöríteni
több egyetlen csekély változót - tömöríteni veszteséggel - viszonylag változóba
több változót - viszonylag csekély veszteséggel - egyetlen változóba tömöríteni
- viszonylag egyetlen változóba csekély veszteséggel - több tömöríteni változót
