Метод главных компонентов

Метод главных компонентов используется при рассмотре­нии некоторого множества случайных значений показателей У,-, / = 1, 2, 3, к в целях определения общих для них факто­ров (компонентов), от которых все они зависят. Степень зави­симости г'-го показателя от j-vo компонента отражается вели­чиной ау, называемой нагрузкой i-ro показателя на j-й компо­нент.

Результатом анализа является модель главных компонен­тов, в которой каждый показатель представлен суммой произ­ведений компонентов и их нагрузок:

к

где fj - центрированные, нормированные и некоррелиро­ванные компоненты (случайные величины f_x и fi называются некоррелированными, если коэффициент их корреляции равен нулю; случайная величина называется центрированной, если ее математическое ожидание равно нулю; центрированная случайная величина называется нормированной, если ее дис­персия равна единице). Модель главных компонентов показы­вает, что и в какой степени определяет исследуемые показате­ли, а также объясняет связи между ними [21, 26].

Факторный анализ

Факторный анализ по своей сути совпадает с методом главных компонентов, однако позволяет представить показа­тели через меньшее количество факторов (компонентов), по­этому используется при исследовании сложных систем управ­ления с большим числом показателей и сложными взаимосвя­зями между ними [42].

Предполагается, что за множеством показателей системы стоит небольшое число независимых скрытых параметров, на­зываемых факторами. Они определяют значения показателей и взаимосвязь между ними. Степень взаимосвязи между фак­тором и показателем описывается факторной нагрузкой, коли­чественное значение которой равно коэффициенту корреляции между ними. Если фактор связан со всеми показателями, то он называется генеральным, если с некоторой группой, то группо­вым, и наконец, если существует связь только с одним показа­телем, то фактор называется специфическим.

Следовательно, показатели, имеющие высокую нагрузку на общий фактор, обладают общим свойством, которому можно дать название, исходя из физического смысла данной группы 346 показателей. Процедура факторного анализа состоит в пере­ходе от высокоразмерного пространства, выраженного матри­цей {yij},(i = 1, 2, 3, k, j = 1, 2, 3, п) значений i-x показа­телей в j-x экспериментах (наблюдениях), к низкоразмерному факторному пространству {rij}, (i = 1, 2, 3, k; j = 1, 2, 3, m; m < n, m = m(n)), описываемых для i-x показателей.

5.5. Детерминированные методы анализа систем управления сущность и область применения

Сущность метода состоит в нахождении оценок влияния изменения параметров на величину изменения показателя. Используется для исследования процессов и систем управле­ния по результатам экспериментов на математической моде­ли с неслучайными (детерминированными) переменными. Применение детерминированных методов зависит от воз­можности дифференцирования функции и числа перемен­ных. При алгоритмическом задании функции (когда она оп­ределяется последовательностью математических выражений и при большом числе переменных) используется инфлюент-ный анализ.