#

Наши услуги

Отзывы

Первый раз заказываю работу. Сам больше писать точно не буду.Результаты одинаковые. Спасибо.

07-12-2016

Бухучёт не мой конёк. Но сдала хорошо. Спасибо. Помог телефонный разговор с автором.

05-12-2016

Работу выполнили восремя. Отдельное спасибо автору за помощь по телефону.

04-12-2016

#


Реферат Метод главных компонент

  • Тема: Метод главных компонент
  • Автор: Валерий
  • Тип работы: Реферат
  • Предмет: Статистика
  • Страниц: 19
  • Год сдачи: 2006
  • ВУЗ, город: Москва
  • Цена(руб.): 500 рублей

1. Метод главных компоненте

Решение задачи методом главных компонент сводится к поэтапному преобразованию матрицы исходных данных X (рисунок 1.1):
Рис. 1.1 Схема математических преобразований

На рисунке обозначено: X матрица исходных данных размерностью n*m (n число объектов наблюдения, m число элементарных аналитических признаков); Z матрица центрированных и нормированных значений признаков, элементы матрицы вычисляют по формуле: ; R матрица парных корреляций: R = (1/n)*Z*Z.
Если предварительнаястандартизация данных не проводилась, то на данном шаге получают матрицу S = (1/n)*X*X, элементы матрицы X для расчета будут центрированными величинами.
Опишем дальнейшие шаги вычислений для метода главных компонент и объясним математический смысл полученных результатов.
Λ диагональная матрица собственных (характеристических) чисел.
Множество решений λj находят решением характеристического уравнения |R - λE| = 0. λj это характеристики вариации, точнее, показатели дисперсии каждой главной компоненты. Суммарное значение Σλj равно сумме дисперсий элементарных признаков Xj. При условии стандартизации исходных данных, эта сумма равна числу элементарных признаков m.
Решив характеристическое уравнение, находят его корни λj. После этого вычисляют собственные векторы матрицы R. Реально это означает решение m систем линейных уравнений для каждого λj при j = 1..m. В общем виде система имеет вид:

Приведенная система объединяет однородные линейные уравнения, и так как число ее уравнений равно числу неизвестных, она имеет бесконечное множество решений. Конкретные значения собственных векторов при этом можно найти, задавая произвольно по крайней мере величину одной компоненты каждого вектора.
A матрица факторного отображения, ее элементы arj весовые коэффициенты. Вначале A имеет размерность m*m по числу элементарных признаков Xj, затем в анализе остается r наиболее значимых компонент, r ≤ m. Вычисляют матрицу A по известным данным матрицы собственных чисел Λ и нормированных собственных векторов V по формуле A = VΛ1/2.
F матрица значений главных компонент размерностью r*n, F = A-1Z. Эта матрица в общем виде записывается:

2. Многомерное нормальное распределение

Говорят, что набор случайных величин имеет многомерное нормальное распределение, если найдутся вещественный вектор , невырожденная вещественная -матрица и набор независимых стандартных нормальных случайных величин такие, что
Для многомерного нормального распределения часто употребляют синонимичное название многомерное гауссовское распределение.
Соотношения (2) записываются более компактно, если воспользоваться матричной формой:
1. Метод главных компоненте 2
2. Многомерное нормальное распределение 4
3. Метод Фаддеева 9
4. Квадратичные формы 14
Список литературы 19
1 Сошникова Л.А., Тамашевич В.Н., Шебер М. Многомерный статистический анализ в экономике: Учеб. Пособие для вузов/Под ред. проф. Тамашевича. М.: ЮНИТИ-ДАНА, 1999.
2 Колодий Н. А. Многомерный статистический анализ/ Волгоград 2005
3 Мазепа Е.А Факторный анализ/ Волгоград 2006

Узнать стоимость уникальной работы в компании Zaochnik.com

  • Самые низкие цены на рынке
  • 100% гарантия качества
  • Опыт работ более 10 лет
  • Официальный договор
  • Проверка на Антиплагиат
  • Соблюдения сроков
  • Соответсвие ГОСТу
  • Бесплатная доработка
  • Персональный менеджер

Исправьте, пожалуйста, информацию в отмеченных полях.

 
Название Тип Год сдачи Страниц ВУЗ, город Цена
Источники информации и методы анализа динамики цен внешней торговли. Исчисление сводных индексов во внешней торговле. Реферат 2006 15 Москва 500 Купить Заказать
оригинальную
Основные задачи и условия применения корреляционно-регрессионного анализа и моделирования Реферат 2007 18 Москва 500 Купить Заказать
оригинальную
Структурные средние: мода и медиана, их применение Реферат 2007 8 Москва 500 Купить Заказать
оригинальную
Статистическая проверка гипотез Реферат 2007 16 университет 500 Купить Заказать
оригинальную
Статистическое наблюдение экономической и социальной сферы деятельности человека Реферат 2007 15 ИНЭП (г.Москва) 500 Купить Заказать
оригинальную
Структурные средние: мода и медиана, их применение. Реферат 2007 8 Москва 500 Купить Заказать
оригинальную