Scientific journal
Modern problems of science and education
ISSN 2070-7428
"Перечень" ВАК
ИФ РИНЦ = 0,940

Манова Н.В.

Одним из статистических методов является метод главных компонент. Метод главных компонент позволяет снизить размерность исследуемого пространства, из чего возникает возможность наглядной интерпретации эконометрических моделей. Главные компоненты ортогональны и некоррелированы. Переход от первичных признаков к главным компонентам позволяет перейти в другую систему координат - главных компонент, которая является ортогональной, и в которой дисперсии главных компонент являются характеристиками их статистических свойств.

В экономических задачах многомерное нормальное распределение является наилучшим приближением действительного распределения генеральной совокупности. Методы компонентного анализа основываются на математической модели - многомерном нормальном распределении.

Метод главных компонент является одним из самых распространенных методов снижения размерности числа исследуемых объектов.

В случае достаточно большого количества исследуемых объектов предполагается существование плотных скоплений. Если группировка осуществляется сразу по нескольким объектам, то в этом случае используется и кластерный анализ.

В работе предлагается использовать метод главных компонент для построения производственных функций, что дает большие преимущества по сравнению с другими методами.

В пособии не рассматриваются статистические свойства выборочных главных компонент.

В случае, когда главные компоненты строятся по корреляционным матрицам первичных признаков и остаточные дисперсии достаточно малы, то и методы главных компонент и методы факторного анализа не должны давать результаты сильно отличающиеся друг от друга.

В данном пособии дано определение главных компонент, описаны числовые характеристики главных компонент, рассмотрен алгоритм метода главных компонент и приведена геометрическая интерпретация метода главных компонент.

Многомерный статистический анализ, в частности, метод главных компонент, требует использования матричной алгебры, таких ее разделов как матрицы, собственные числа и собственные вектора и т.д. В пособии приводятся необходимые факты и понятия линейной алгебры.