Bir araştırmacı, bir sanayi bölgesindeki firmaların performansını analiz etmek amacıyla Temel Bileşenler Analizi (TBA) uygulamaya karar vermiştir. Veri setinde yer alan üç değişkene ait bilgiler şu şekildedir:
| Değişken | Tanım | Ölçüm Birimi | Varyans () |
|---|---|---|---|
| Yıllık Net Kar | Milyon TL | 4500 | |
| İhracat Oranı | Yüzde (%) | 12 | |
| Patent Sayısı | Adet | 1.5 |
Bu veri seti üzerinde yapılacak bir TBA çalışmasında, korelasyon matrisinin () kovaryans matrisine () tercih edilerek kullanılmasıyla ilgili aşağıdakilerden hangisi doğrudur?
- Korelasyon matrisi kullanımı, değişkeninin çok yüksek varyansa sahip olması nedeniyle birinci temel bileşeni yapay olarak domine etmesini engeller.Answer
- BKorelasyon matrisi kullanıldığında elde edilecek toplam varyans (matrisin izi), değişkenlerin orijinal varyansları toplamı olan değerine eşit olur.
- CKovaryans matrisi yerine korelasyon matrisinin tercih edilmesi, elde edilecek temel bileşen katsayılarının (özvektörlerin) değişmemesini sağlar.
- DÖlçüm birimlerinin farklı olması durumunda kovaryans matrisinin kullanılması, tüm değişkenlerin analize eşit ağırlıkta girmesini sağlayan ölçekten bağımsız bir yöntemdir.
- EKorelasyon matrisi kullanılarak yapılan analizde, özdeğerlerin her biri doğrudan orijinal değişkenlerin varyans açıklama oranlarını yüzdesel olarak verir.
Answer
Korelasyon matrisi kullanımı, değişkenleri birim varyanslı hale getirerek yüksek varyanslı değişkenlerin analizi domine etmesini engeller ve her değişkenin analize eşit ağırlıkla katılmasını sağlar.
Doğru cevap, korelasyon matrisi kullanımının ölçek farklarını ortadan kaldırarak her değişkenin analize eşit ağırlıkla katılmasını sağladığını belirtmektedir. Farklı birimlerle (Milyon TL, Yüzde, Adet) ölçülen değişkenlerde, büyük varyanslı değişkenler (Net Kar gibi) kovaryans matrisi üzerinde yapılan analizde özdeğerleri ve özvektörleri domine eder. Standartlaştırma (korelasyon matrisi) bu yanlılığı giderir.
Step-by-Step Solution
Key Concept
Standartlaştırma ve Ölçek Değişmezliği (Scale Invariance)
Practice More
Farklı birimlerdeki veriler için neden daima korelasyon matrisi tercih edildiğini pekiştirmek amacıyla, bir değişkenin birimini değiştirdiğinizde (örn. km'den m'ye) kovaryans matrisindeki özdeğerlerin nasıl değiştiğini inceleyebilirsiniz.
Estimated Time:1m 30s