Analiza factoriala

Trimis la data: 2010-01-07
Materia: Economie
Nivel: Facultate
Pagini: 13
Nota: 9.94 / 10
Downloads: 0
Autor: Andrei Tudorescu
Dimensiune: 67kb
Voturi: 1
Tipul fisierelor: doc
Acorda si tu o nota acestui curs:
Analiza factoriala este utilizata in primul rand pentru a reduce numarul de variabile si de a detecta structura relatiilor dintre ele. In functie de natura variabilelor studiate si de scopul analizei, se va aplica o Analiza in Componente Principale, o Analiza de Corespondente Multiple sau o Analiza Canonica:
- daca toate variabilele sunt cantitative si se doreste studiul legaturii intre acestea se foloseste o Analiza in Componente Principale;
- daca se doreste studiul corelatiei intre modalitatile a doua variabile calitative se foloseste o Analiza de Corespondente;
- daca se doreste studiul corelatiei intre modalitatile a mai mult de 2 variabile calitative se foloseste o Analiza de Corespondente Multiple;

Cursuri similare:

Analiza in componente principale (ACP), foarte utilizata ca o metoda descriptiva, permite vizualizarea informatiilor continute intr-un tablou de date cantitative, in particular a corelatiilor existente intre variabile.Analiza in componente principale construieste variabile noi, artificiale si reprezentari grafice care permit vizualizarea relatiilor intre variabile cat si existenta eventuala a unor grupuri de indivizi sau grupuri de variabile.

Se aleg variabilele active si indivizii activi, care vor fi folositi efectiv in pasii III, IV si variabilele pasive si indivizii ilustrativi, care vor fi folositi in pasul V.
In continuare, in pasul III va fi descrisa metoda, principiile generale ale acesteia si modul de calcul al axelor principale, factorilor principali si al componentelor principale. Va fi folosita pentru descrierea metodei matricea datelor initiale, fiind specificate modificarile intervenite in momentul in care se foloseste matricea datelor centrate si reduse.

Analiza in componente principale ajuta la obtinerea unei reprezentari apropiate a norului de n indivizi intr-un spatiu de dimensiune mica, prin proiectie. Alegerea spatiului de proiectie se efectueaza dupa criteriul urmator: se cauta subspatiul de dimensiune k, Fk astfel incat media patratelor distantelor intre proiectii sa fie cea mai mare posibila, deci inertia norului proiectat pe subspatiul Fk sa fie maximala.In cazul in care se lucreaza cu un tabel de date centrat si redus Z, asociat lui X, metrica folosita va fi M = I, matricea de covarianta a datelor centrate si reduse va fi matricea de corelatie R si deci factorii principali vor fi vectorii proprii succesivi ai lui R, aranjati dupa ordinea descrescatoare a valorilor proprii:
Home | Termeni si conditii | Politica de confidentialitate | Cookies | Help (F.A.Q.) | Contact | Publicitate
Toate imaginile, textele sau alte materiale prezentate pe site sunt proprietatea referat.ro fiind interzisa reproducerea integrala sau partiala a continutului acestui site pe alte siteuri sau in orice alta forma fara acordul scris al referat.ro. Va rugam sa consultati Termenii si conditiile de utilizare a site-ului. Informati-va despre Politica de confidentialitate. Daca aveti intrebari sau sugestii care pot ajuta la dezvoltarea site-ului va rugam sa ne scrieti la adresa webmaster@referat.ro.