Мова :
SWEWE Член :Ввійти |Реєстрація
Пошук
Енциклопедія співтовариство |Енциклопедія відповіді |Відправити запитання |Словник знань |Завантажити знання
питань :Статистичне значення в економічному аналізі
Відвідувач (43.239.*.*)[Каннада ]
Категорія :[Економіка][Інший]
Я повинен відповісти [Відвідувач (54.221.*.*) | Ввійти ]

Картинка :
Тип :[|jpg|gif|jpeg|png|] Байт :[<2000KB]
Мова :
| Перевірте код :
Всі Відповіді [ 1 ]
[Член (365WT)]Відповіді [Китайський ]Час :2019-09-12
У моделі F1, F2, ..., Fm називаються основними факторами або загальними факторами. Вони є факторами, які з'являються разом у виразах оригінальних спостережуваних змінних. Вони є незалежними та непомітними теоретичними змінними. Сенс загальних факторів повинен поєднуватися. Справжнє значення конкретної проблеми. E1, e2, ..., ep називають особливим фактором, який є фактором, характерним для компонента x (i = 1, 2, ..., p) вектора x, між спеціальними факторами та спеціальними факторами Всі загальні фактори не залежать один від одного. Елементом (aij) в матриці навантаження A в моделі є факторне навантаження Факторне навантаження aij - це коваріація xi та Fj, а також коефіцієнт кореляції між xi та Fj, що вказує на xi залежність. Ступінь Fj.Можна вважати aij як вагу i-ї змінної на j-му загальному коефіцієнті. Чим більше абсолютне значення aij (_ aij _ £ 1), тим більша ступінь залежності між xi і Fj, або загальний коефіцієнт Fj для xi. Чим більше навантаження, щоб отримати економічне пояснення результатів аналізу факторів, у матриці факторного навантаження A є дві статистичні дані, а саме спільність змінних та дисперсійний внесок загальних факторів...
Сума квадратів елементів i-го ряду в матриці факторного навантаження A позначається як hi2, що називається спільністю змінної xi. Це внесок усіх загальних факторів у дисперсію xi, що відображає вплив усіх загальних факторів на змінну xi. Hi2 великий, що вказує на те, що i-й компонент xi з x сильно залежить від кожного компонента F1, F2, ..., Fm від F.
Сума квадратів елементів j-го стовпця (j = 1, 2, ..., m) матриці факторного навантаження A позначається як gj2 і називається дисперсійним внеском загального фактора Fj до x. Gj2 являє собою суму дисперсій j-го загального фактора Fj для кожної складової x (i = 1, 2, ..., p) x, що є показником відносної важливості загального фактора. Чим більше gj2, тим більший внесок загального фактора Fj в x, або тим більший вплив і вплив на x. Якщо всі gj2 (j = 1, 2, ..., m) матриці факторного навантаження A обчислені та відсортовані за розмірами, найвпливовіший загальний коефіцієнт можна отримати відповідно.
3. Фактор обертання
Метою встановлення моделі факторного аналізу є не лише знайти основні фактори, а важливіше знати значення кожного основного чинника для аналізу актуальних проблем. Якщо отримано рішення основного фактора, типові репрезентативні змінні кожного головного чинника не дуже помітні, а також необхідне обертання факторів, а задовільний основний коефіцієнт отримується відповідним обертанням.
Існує багато способів повороту, а ортогональне обертання та косе обертання - це два типи методів обертання фактора. Найпоширенішим методом є ортогональний метод обертання максимальної дисперсії. Виконати обертання фактора - це зробити значення квадратного факторного навантаження в матриці факторного навантаження різним у напрямку 0 і 1, щоб велике навантаження було більшим і меншим навантаженням було менше. У процесі обертання факторів, якщо відповідні осі факторів ортогональні один одному, це називається ортогональним обертанням; якщо відповідні осі факторів не є ортогональними один до одного, це називається косим обертанням. До поширених методів косого обертання застосовують метод Promax тощо.
4. Факторна оцінка
Після встановлення моделі факторного аналізу важливою роллю є застосування моделі факторного аналізу для оцінки стану кожного зразка у всій моделі, тобто проведення комплексного оцінювання. Наприклад, після встановлення моделі факторного аналізу регіонального економічного розвитку ми сподіваємося знати економічний розвиток кожного регіону, класифікувати регіональні економічні підрозділи, які регіони розвиваються швидше, які помірно розвиваються, а які повільніше. У цей час загальний фактор повинен виражатися лінійною комбінацією змінних, тобто оцінюються факторні показники регіональної економіки.
Нехай лінійна комбінація загального фактора F, представленої змінною x, буде:
Fj = uj1 xj1 uj2 xj2 ... ujpxjp j = 1,2, ..., m
Ця формула називається функцією оцінки фактора, яка використовується для обчислення загальної факторної оцінки для кожного зразка. Якщо m = 2, то p змінні кожного зразка підставляються до вищевказаної формули для обчислення факторних балів F1 і F2 кожного зразка, а коефіцієнти розсіюються по площині для отримання точкової карти, а потім вибірки класифікуються або Провести більш поглиблене вивчення вихідних даних.
Однак число m рівнянь у функції оцінки фактора менше, ніж число p змінних, тому коефіцієнт балів не може бути точно обчислений, а коефіцієнт може бути оцінений лише. Існує багато методів оцінки балів факторів, які зазвичай застосовують регресійну оцінку, оцінку Бартлетта та Томсона.
(1) Метод оцінки регресії
F = X b = X (X ¢ X) -1A ¢ = XR-1A ¢ (де R - кореляційна матриця, а R = X ¢ X).
(2) Метод оцінки Бартлетта
Оцінка коефіцієнта оцінки Бартлетта може бути отримана за найменшими квадратами або максимальною ймовірністю.
F = [(W-1 / 2A) ¢ W-1 / 2A] -1 (W-1 / 2A) ¢ W-1 / 2X = (A ¢ W-1A) -1A ¢ W-1X
(3) Метод оцінки Томсона
У методі оцінки регресії ефект спеціального фактора фактично ігнорується і приймається R = X ¢ X. Якщо враховувати ефект спеціального коефіцієнта, то R = X ¢ X W, то існують:
F = XR-1A ¢ = X (X ¢ X W) -1A ¢
Це показник коефіцієнтів, оцінений Томсоном, який можна перетворити на: за допомогою алгоритму інверсії матриці (див. Літературу лінійної алгебри):
F = XR-1A ¢ = X (I A ¢ W-1A) -1W-1A ¢
Пошук

版权申明 | 隐私权政策 | Авторське право @2018 Всесвітній енциклопедичні знання