Реферат на тему: Задание. Исследование мультиколлинеарность. Метод главных компонент

Введение

Наличие множества исходных признаков, характеризующих процесс функционирования объектов, заставляет отбирать из них наиболее существенные и изучать меньший набор показателей. Чаще исходные признаки подвергаются некоторому преобразованию, которое обеспечивает минимальную потерю информации. Такое решение может быть обеспечено методами снижения размерности, куда относят факторный и компонентный анализ. Эти методы позволяют учитывать эффект существенной многомерности данных, дают возможность лаконичного или более простого объяснения многомерных структур. Они вскрывают объективно существующие, непосредственно не наблюдаемые закономерности при помощи полученных факторов или главных компонент. Они дают возможность достаточно просто и точно описать наблюдаемые исходные данные, структуру и характер взаимосвязей между ними. Сжатие информации получается за счет того, что число факторов или главных компонент - новых единиц измерения - используется значительно меньше, чем было исходных признаков.

Оглавление

- Задание

- Введение..4

- Исследование на мультиколлинеарность

- Метод главных компонент

- Вычисление главных компонент

- Экономическая интерпретация полученных главных компонент

- Матрица наблюденных значений главных компонент

- Классификация объектов

- Уравнение регрессии на главные компоненты

- Факторный анализ

- Преобразование матрицы парных коэффициентов корреляции в редуцированную матрицу, получение матрицы факторных нагрузок и экономическая интерпретация

- Графическая классификация объектов по двум общим факторам

- Переход к обобщенным факторам с помощью варимаксного вращения

- Построение функции регрессии на выделенные общие факторы

- Список использованной литературы...22

- Приложения

Список литературы

1 Дубров А.М., Мхитарян В.С., Трошин Л.И. Многомерные статистические методы: Учебник. - М.: Финансы и статистика,1998.- 352с.

2 Сошникова Л.А., Тамашевич В.Н., Уебе Г., Шефер М. Многомерный статистический анализ в экономике: Учебное пособие для вузов- М.:ЮНИТИ-ДАНА, 1999.-598 с.

Приложение 1

Наблюденные значения исходных признаков