די הויפּט קאָמפּאָנענט

די הויפּט קאָמפּאָנענט איז באזירט אויף טריינג צו דערקלערן די מאַקסימום מדרגה פון צעטיילט אין אַ זיכער שטעלן פון וועריאַבאַלז, און אָריענטיד צו עלעמענטן אין דער קאָראַליישאַן מאַטריץ דיאַגאָנאַל. עס איז אן אנדער אופֿן, באזירט אויף פאַקטאָר אַנאַליסיס, אַימעד בייַ ימפּלאַמענטינג די אַפּראַקסאַמיישאַן פון די קאָראַליישאַן מאַטריץ ניצן אַ זיכער נומער פון סיבות (ווייניקער ווי די פּרידיטערמינד נומער פון וועריאַבאַלז), אָבער דורך די מעטהאָדס אַפּראַקסאַמיישאַן זייער דיפפערס פֿון דער ערשטער פּראָפּאָסעד אופֿן.

אזוי, דער אופֿן פון פאַקטאָר אַנאַליסיס קענען דערקלערן די קאָראַליישאַן צווישן די וועריאַבאַלז זיך, און אָריענטיד אויף די יסודות פון די קאָראַליישאַן מאַטריץ טיפּ אַרויס איר דייאַגאַנאַלי.

באַזירט אויף פּראַקטיש נוצן, פּרובירן צו פֿאַרשטיין די נייטיקייַט פון אַפּלאַקיישאַן פון אַ באַזונדער אופֿן. פאַקטאָר אַנאַליסיס איז געניצט ווען עס איז אינטערעס צו ריסערטשערז געלערנט די שייכות צווישן די וועריאַבאַלז, די הויפּט קאָמפּאָנענט אַנאַליסיס איז געניצט ווען די דאַרפֿן צו רעדוצירן די דאַטן ויסמעסטונג, און צו אַ לעסער מאָס זייער ינטערפּריטיישאַן איז required.

פון אונדזער דערפאַרונג, מיר קענען זען אַז די מעטהאָדס פון פאַקטאָר אַנאַליסיס ניצן אַ גענוג גרויס נומער פון אַבזערוויישאַנז. דעם סכום זאָל זיין אַ סדר פון מאַגנאַטוד העכער ווי די נומער פון ידענטיפיעד סיבות.

די הויפּט קאָמפּאָנענט איז זייער פאָלקס אין פֿאַרקויף פאָרשונג, ווי עס קענען זיין געניצט אין דעם בייַזייַן פון מולטיקאָללינעאַריטי מקור דאַטע. אין דעם פּראָצעס פון מאַרק פאָרשונג קוועסטשאַנערז אַנטהאַלטן ענלעך שאלות, און די ענטפֿערס צו זיי און וועט נאָכקומען מיט די פּרינציפּן פון מולטיקאָללינעאַריטי.

די הויפּט קאָמפּאָנענט איז קעדייַיק צו באַטראַכטן אַ סכום פון ינדאַקייטערז אַז מוזן זיין פֿאַר די פאָרשער פירן די PRE-סעלעקציע פון קאַמפּאָונאַנץ אָדער סיבות. די מערסט וויכטיק פון די זענען די עיגענוואַלועס פון יקספּרעסינג די מדרגה פון דיספּערזשאַן פון די וועריאַבאַלז זענען דערקלערט דורך דעם פאַקטאָר. עס איז איין וויכטיק הערשן פון גראָבער פינגער, וואָס איז זייער נוצלעך פֿאַר עסטאַמייטינג די נומער פון סיבות (סיבות זאָל זייַן ווי לאַנג ווי עס עיגענוואַלועס מער ווי איין). דעם הערשן קענען דערקלערן אַ קליין ביסל גרינגער - די עיגענוואַלועס אויסדריקן טיילן פון נאָרמאַלייזד וואַריאַנסעס פון וועריאַבאַלז אַז דערקלערט די סיבות, און אין פאַל פון יקסידינג זייַן אַפּאַראַט זיי זאָל אויסדריקן די דיספּערסיאָנס מיט מער ווי איין בייַטעוודיק.

עס איז נייטיק צו דערקלערן אַמאָל ווידער אַז די הערשן פון "יחיד עיגענוואַלועס" - עמפּיריקאַל, און די נויט פֿאַר זייַן נוצן קענען נאָר זיין באשלאסן דורך די פאָרשער. למשל, דער עיגענוואַלוע האט אַ ווערט ווייניקער ווי אחדות, אָבער עס איז רעכט צו דעם פאַרשפּרייטן, צעשיקט צווישן די וועריאַבאַלז. איינער באָקע אין די פעלד פון אָפּזעצערייַ איז זייער וויכטיק אַז די סעגמאַנטיישאַן ידענטיפיעד סיבות זענען היפּש זינען. און יענע סיבות, מיט די עיגענוואַלועס פון מער ווי איין, אָבער טאָן ניט האָבן אַ מעאַנינגפול ינטערפּריטיישאַן, זיי זענען נישט גענומען אין חשבון. און עס קען זיין אַ סיטואַציע גאַנץ דעם פאַרקערט.

אן אנדער וויכטיק אַרויסגעבן וועגן די פּראַקטיש אַפּלאַקיישאַן פון די מעטהאָדס פון פאַקטאָר אַנאַליסיס - די קשיא פון די ראָוטיישאַן. עס קען זיין געהאלטן אַזאַ אָפּציעס ראָוטיישאַנז. די מערסט פאָלקס פון זיי - וואַרימאַקס אופֿן. עס איז באזירט אויף די מאַקסימום מדרגה פון דיספּערזשאַן פון וועריאַבאַלז אויף יעדער יחיד פאַקטאָר. דעם אופֿן העלפּס צו געפֿינען אַ ראָוטיישאַן, אין וועלכע עטלעכע וועריאַבאַלז זענען הויך וואַלועס, בשעת אנדערע - נידעריק גענוג צו יעדער יחיד פאַקטאָר.

אן אנדער אופֿן פון ראָוטיישאַן - קוואַרטימאַקס, עס העלפּס צו געפֿינען אַ זיכער ראָוטיישאַן, אין וואָס די סיבות פֿאַר יעדער יחיד בייַטעוודיק צו האָבן ביידע נידעריק און הויך לאָודז.

עקווימאַקס ראָוטיישאַן אופֿן איז אַ קאָמפּראָמיס צווישן די צוויי מעטהאָדס דיסקאַסט אויבן.

כל די מעטהאָדס זענען אָרטהאָגאָנאַל מיט מיוטשואַלי פּערפּענדיקולאַר אַקסעס, אין זייער נוצן קענען זיין טרייסט קיין קאָראַליישאַן צווישן די יחיד סיבות.