Temel Bileşenler Analizi

108 questions

Question 21Question

Sağlık Bakanlığı'na bağlı bir denetim birimi, ilçe devlet hastanelerinin hizmet kapasitesini incelemek için; "personel sayısı (kişi)", "aylık poliklinik bütçesi (bin TL)", "yoğun bakım doluluk oranı (yüzde)" ve "randevu bekleme süresi (gün)" değişkenlerini içeren bir veri matrisi oluşturmuştur. Bir araştırmacı, veriler üzerinde herhangi bir dönüştürme yapmadan doğrudan örneklem kovaryans matrisi üzerinden Temel Bileşenler Analizi (TBA) uygulamıştır.

Buna göre, tercih edilen matrisin analiz sonuçlarına etkisi hakkında aşağıdakilerden hangisi söylenebilir?

Show answer & explanation

Answer: Hesaplanan temel bileşenler değişkenlerin orijinal ölçüm birimlerine duyarlı olacak ve sayısal saçılımı en geniş olan metrikler birinci bileşen üzerinde yapay bir biçimde baskınlık kuracaktır.

Answer

Hesaplanan temel bileşenler değişkenlerin orijinal ölçüm birimlerine duyarlı olacak ve sayısal saçılımı en geniş olan metrikler birinci bileşen üzerinde yapay bir biçimde baskınlık kuracaktır.
Temel Bileşenler Analizi (TBA), veri setindeki toplam varyansı maksimize eden doğrusal kombinasyonları bulmayı amaçlar. Değişkenler farklı ölçüm birimleriyle ifade edildiğinde (örneğin biri yüzde, diğeri binlerle ifade edilen para birimi), sayısal olarak büyük değerler alan değişkenin varyansı da matematiksel olarak çok büyük çıkar. Eğer veriler standartlaştırılmadan doğrudan örneklem kovaryans matrisi üzerinden analiz yapılırsa, varyansı büyük olan bu değişken(ler) sanki en önemli bilgi kaynağıymış gibi ilk temel bileşenin açıklayıcılığını tamamen kendi üzerine çeker ve analizi yapay bir şekilde domine eder. Bu duruma ölçek bağımlılığı (scale dependency) denir ve bu yüzden farklı birimlerdeki veriler için kovaryans yerine korelasyon matrisi kullanılmalıdır.

Step-by-Step Solution

1
Değişkenlerin ölçüm birimlerini ve yapılarını analiz et.
Değişkenler farklı birimlere (kişi, bin TL, yüzde, gün) ve doğal olarak çok farklı varyans büyüklüklerine sahiptir.
TBA'da matris seçiminin (kovaryans vs. korelasyon) sonuçları nasıl etkileyeceğini anlamak için verinin yapısını belirlemek gerekir.
2
Kovaryans matrisinin özelliklerini ölçek farklılıkları açısından değerlendir.
Kovaryans matrisi orijinal veri ölçeklerine bağımlıdır (scale-dependent). Standardizasyon içermez.
Varyansların toplamı matrisin izini oluşturur ve sayısal olarak büyük olan varyanslar, matrisin özdeğer ayrışımını domine eder.
3
Yapılan işlemin ilk temel bileşen üzerindeki etkisini tespit et.
Araştırmacı veriyi standartlaştırmadan kovaryans matrisi kullandığı için, varyansı büyük olan değişken (muhtemelen bin TL cinsinden bütçe) birinci temel bileşeni ağırlıklı olarak belirleyecektir.
TBA maksimum varyans yönünü aradığından, matematiksel olarak en geniş saçılıma sahip değişken diğerlerini gölgede bırakarak ekseni kendi üzerine çeker.

Key Concept

Kovaryans Matrisi ve Ölçek Bağımlılığı (Scale Dependency in PCA)
Estimated Time:1m 30s
Question 22Question

Temel Bileşenler Analizi'nde (TBA), pp-boyutlu uzaydaki orijinal değişkenlerin varyans-kovaryans yapısı, özdeğer ve özvektörler kullanılarak yeni bir koordinat sistemine dönüştürülür.

Bu dönüşümün geometrik yorumu ve matrislerin diklik (ortogonallik) özellikleri dikkate alındığında, aşağıdaki ifadelerden hangisi doğrudur?

Show answer & explanation

Answer: Dönüşüm matrisini oluşturan özvektörlerin birbirine dik (ortogonal) olması ve varyans elipsoidinin temel eksenlerine karşılık gelmesi, yeni elde edilen temel bileşenler arasındaki korelasyonun sıfır olmasını sağlar.

Answer

Dönüşüm matrisini oluşturan özvektörlerin birbirine dik olması, yeni bileşenlerin korelasyonunun sıfır olmasını sağlar ifadesi doğrudur.
Temel Bileşenler Analizi'nde (TBA) dönüşüm matrisi, varyans-kovaryans matrisinin özvektörlerinden oluşur. Özvektörlerin birbirine dik (ortogonal matris) olması, yeni koordinat sistemindeki eksenlerin dik açıyla kesişmesini sağlar. Bu durum, dönüştürülmüş değişkenler (temel bileşenler) arasındaki kovaryansın (ve dolayısıyla korelasyonun) sıfır olmasının doğrudan geometrik karşılığıdır. Böylece verideki bilgi, birbirine bağımlı olmayan bileşenlere ayrıştırılmış olur.

Step-by-Step Solution

1
TBA'nın geometrik dönüşüm yapısını incelemek.
TBA, orijinal veri uzayını pp-boyutlu bir varyans elipsoidi olarak ele alır ve bu elipsoidi, eksenleri özvektörler olan yeni bir ortogonal koordinat sistemine döndürür.
Orijinal değişkenler arasındaki korelasyonu ortadan kaldırmak için dik açılı (ortogonal) bir dönüşüm gereklidir.
2
Seçeneklerdeki kavram yanılgılarını tespit etmek.
TBA'da eğik döndürme yoktur. Özdeğerler doğrudan yüzdeyi değil varyans miktarını verir. TBA gizil değişken ve hata terimi ayırımı yapmaz. Ortogonal dönüşümlerde iz (toplam varyans) değişmez.
Yanlış seçenekler, Faktör Analizi kavramları ile ortogonal matrislerin cebirsel özelliklerinin birbirine karıştırılmasından oluşturulmuştur.
3
Doğru ifadeyi belirlemek.
Özvektörlerin birbirlerine dik olması, varyans-kovaryans matrisinin köşegenleştirilmesini ve temel bileşenlerin aralarındaki korelasyonun kesin olarak sıfır olmasını temin eder.
Bu özellik, Temel Bileşenler Analizi'nin varyansı bağımsız bileşenlere ayırma amacının doğrudan matematiksel ve geometrik karşılığıdır.

Key Concept

Temel Bileşenler Analizinin Geometrik Yorumu ve Ortogonallik
Estimated Time:1m 30s
Question 23Question

Çok değişkenli istatistiksel analizde, pp boyutlu bir X\mathbf{X} veri matrisi üzerinden Temel Bileşenler Analizi (TBA) gerçekleştirilirken, analizin örneklem kovaryans matrisi (S\mathbf{S}) veya örneklem korelasyon matrisi (R\mathbf{R}) üzerinden yapılması elde edilecek sonuçları köklü biçimde etkilemektedir.

Bir veri analisti, sırasıyla X1,X2,,XpX_1, X_2, \dots, X_p değişkenlerinden oluşan ve ölçüm birimleri ile varyansları arasında devasa farklılıklar (heterojen ölçek yapısı) bulunan bir teorik veri seti üzerinde TBA uygulamaktadır. S\mathbf{S} matrisinin özdeğerleri l1l2lpl_1 \ge l_2 \ge \dots \ge l_p, R\mathbf{R} matrisinin özdeğerleri ise c1c2cpc_1 \ge c_2 \ge \dots \ge c_p olarak tanımlanmıştır.

Buna göre, matris seçimi ve TBA sonuçları üzerindeki teorik etkileri hakkında aşağıdaki ifadelerden hangisi kesinlikle doğrudur?

Show answer & explanation

Answer: S\mathbf{S} matrisi kullanıldığında, birinci temel bileşen büyük oranda en yüksek varyansa sahip değişken(ler)in doğrusal kombinasyonu olma eğilimindedir; R\mathbf{R} matrisi kullanılması ise değişkenleri birim varyansa sahip olacak şekilde standartlaştırıp i=1pci=p\sum_{i=1}^{p} c_i = p eşitliğini sağlayarak, ölçüm birimi farklılıklarından doğan tahakkümü ortadan kaldırır.

Answer

S\mathbf{S} matrisinin kullanılması büyük varyanslı değişkenlerin birinci temel bileşeni domine etmesine yol açarken, R\mathbf{R} matrisinin kullanılması değişkenleri standartlaştırarak (özdeğerler toplamını pp yaparak) ölçüm birimi farklılıklarının yarattığı bu tahakkümü ortadan kaldırır.
Farklı ölçüm birimlerine ve heterojen varyanslara sahip veri setlerinde kovaryans matrisi (S\mathbf{S}) kullanıldığında, analiz varyansı en büyük olan değişkene doğru çekilir ve birinci temel bileşen büyük oranda bu değişkeni temsil eder. Korelasyon matrisi (R\mathbf{R}) kullanılması ise, değişkenleri birim varyansa sahip olacak biçimde standartlaştırdığından, analizin izin toplamını (özdeğerler toplamı) değişken sayısı olan pp'ye eşitler ve ölçek (birim) farklılıklarından kaynaklı domine etme problemini ortadan kaldırır.

Step-by-Step Solution

1
Veri setindeki heterojen varyans yapısının matrisler üzerindeki etkisini incelemek
Farklı birimlerde ölçülen değişkenlerde S\mathbf{S} matrisi kullanıldığında, ham varyansı çok büyük olan değişken(ler) analizi domine edecektir.
TBA, varyans maksimizasyonuna dayanan bir boyutsal indirgeme tekniği olduğundan, doğal olarak varyansı sayısal olarak büyük olan değişkene daha büyük ağırlık (yük) verir.
2
Korelasyon matrisinin (R\mathbf{R}) standartlaştırma özelliğini ve izini (trace) değerlendirmek
R\mathbf{R} matrisi kullanıldığında tüm değişkenlerin varyansı 11'e eşitlenmiş olur. Ana köşegeni 11'lerden oluştuğu için matrisin izi (özdeğerlerin toplamı) tam olarak pp'ye eşittir.
Korelasyon matrisi üzerinden TBA yapmak, veriyi Z-skorlarına dönüştürdükten sonra kovaryans matrisi üzerinden TBA yapmaya eşdeğerdir. Bu işlem, birim farklılıklarından doğan yapay varyans şişmelerini düzeltir.

Key Concept

TBA'da Ölçek Bağımlılığı (Scale Dependency) ve Matris Seçimi
Question 24Question

Bir araştırmacı, ölçüm birimleri birbirinden farklı olan p=8p=8 değişkenli bir veri setine Temel Bileşenler Analizi (TBA) uygulamaktadır. Değişkenlerin standartlaştırılmasıyla elde edilen korelasyon matrisi üzerinden yapılan analiz sonucunda, ilk beş bileşene ait özdeğerler (eigenvalues, λ\lambda) sırasıyla 3.23.2, 2.12.1, 1.11.1, 0.60.6 ve 0.50.5 olarak bulunmuştur.

Araştırmacı analiz çıktılarında yer alan yamaç grafiğini (scree plot) incelediğinde, grafikteki yataylaşmaya başlayan belirgin kırılma (dirsek) noktasının dördüncü bileşene denk geldiğini gözlemlemiştir. Ayrıca, analize dahil edilecek bileşenlerin veri setindeki toplam varyansın en az %70\%70'ini açıklamasını hedeflemektedir.

Buna göre; Kaiser kriteri, yamaç grafiği kırılma noktası kuralı ve açıklanan varyans oranı birlikte değerlendirildiğinde, analize dahil edilecek optimum bileşen sayısı ve bunun istatistiksel gerekçesi aşağıdakilerden hangisinde doğru olarak verilmiştir?

Show answer & explanation

Answer: 3 bileşen seçilmelidir; çünkü Kaiser kriterine göre değeri 1'den büyük 3 özdeğer bulunur, yamaç grafiğindeki kırılma noktasından önceki bileşen sayısı 3'tür ve ilk üç bileşen toplam varyansın %80'ini açıklayarak hedeflenen oranı sağlamaktadır.

Answer

Optimum karar 3 bileşen seçilmesidir. Çünkü hem Kaiser kriterini (özdeğeri 1'den büyük 3 bileşen), hem yamaç grafiği kuralını (4. kırılma noktasından önceki ilk 3 bileşen) sağlar ve %80'lik açıklanan varyans ile %70 hedefini geçer.
Doğru yanıt 3 bileşeni işaret eden seçenektir. Korelasyon matrisi kullanıldığında Kaiser kriterine göre özdeğeri (λ\lambda) 1'den büyük olan bileşenler modele dahil edilir (λ1=3.2\lambda_1=3.2, λ2=2.1\lambda_2=2.1, λ3=1.1\lambda_3=1.1). Yamaç (scree) grafiği yönteminde ise eğrinin dirsek yaptığı noktanın bir öncesine kadar olan bileşenler alınır (Kırılma 4. bileşende olduğu için 3 bileşen alınır). Varyans hedefine baktığımızda; 8 standartlaştırılmış değişken olduğu için toplam varyans 8'dir. İlk üç bileşenin özdeğer toplamı 6.46.4 yapar ve bu da toplam varyansın 6.48=%80\frac{6.4}{8} = \%80'ini açıklar. Bu oran %70\%70 hedefini sorunsuz biçimde sağlamaktadır.

Step-by-Step Solution

1
Kaiser kriterini (Özdeğer > 1 kuralı) veri setine uygulama
Verilen özdeğerlerden 3.2, 2.1 ve 1.1 değerleri 1'den büyüktür. Bu kritere göre 3 bileşen seçilmelidir.
Kaiser kriteri, anlamlı bir bileşenin orijinal değişkenlerin en az biri kadar varyans açıklaması gerektiğini savunur; korelasyon matrisi üzerinden yapılan analizde her bir değişkenin standart varyansı 1'dir.
2
Yamaç grafiği (Scree plot) kırılma noktası kuralını yorumlama
Grafikteki dirsek/kırılma noktası 4. bileşendedir. Kural gereği kırılma noktasından önceki bileşen sayısı alınacağı için 4 - 1 = 3 bileşen seçilmelidir.
Kırılma noktası, sonradan gelen bileşenlerin toplam varyansa yaptıkları marjinal katkının önemsizleştiği (eğimin yataylaştığı) ve gürültü/hata varyansının başladığı noktayı işaret eder.
3
Açıklanan kümülatif varyans oranını hesaplama ve hedefle karşılaştırma
Toplam varyans 8'dir (8 standartlaştırılmış değişken). İlk üç bileşenin özdeğer toplamı 3.2 + 2.1 + 1.1 = 6.4'tür. Açıklanan varyans oranı (6.4 / 8) x 100 = %80 olarak bulunur.
Araştırmacının en az %70 olan varyans açıklama hedefini, ilk 3 bileşen (%80) fazlasıyla karşılamaktadır. Eğer sadece ilk 2 bileşen alınsaydı açıklanan varyans (5.3 / 8) = %66.25 olacak ve hedef tutturulamayacaktı.

Key Concept

Temel Bileşenler Analizinde Bileşen Sayısı Kriterleri (Kaiser, Yamaç Grafiği ve Açıklanan Varyans)
Question 25Question

İki değişkenli bir (X1,X2)(X_1, X_2) veri seti için hesaplanan örneklem varyans-kovaryans matrisi aşağıda verilmiştir:

S=[4112129] S = \begin{bmatrix} 41 & 12 \\ 12 & 9 \end{bmatrix}

Bu veri setine Temel Bileşenler Analizi (TBA) uygulandığında, elde edilecek birinci temel bileşenin (Y1Y_1) doğrusal kombinasyon denklemi ve bu bileşenin veri setindeki toplam varyansı açıklama oranı sırasıyla aşağıdakilerden hangisidir?
(Not: Temel bileşen katsayı vektörlerinin birim uzunluğa sahip olacak şekilde, yani kareleri toplamı 1 olacak şekilde normalize edildiği varsayılacaktır.)

Show answer & explanation

Answer: Denklem: Y1=310X1+110X2Y_1 = \frac{3}{\sqrt{10}} X_1 + \frac{1}{\sqrt{10}} X_2 , Oran: %90\%90

Answer

Birinci temel bileşenin denklemi Y1=310X1+110X2Y_1 = \frac{3}{\sqrt{10}} X_1 + \frac{1}{\sqrt{10}} X_2 ve bu bileşenin toplam varyansı açıklama oranı %90\%90'dır.
Toplam varyans, kovaryans matrisinin köşegen elemanlarının toplamı olan matrisin izidir (41 + 9 = 50). Matrisin özdeğerleri 45 ve 5 olarak bulunur. En yüksek özdeğer birinci bileşene ait olduğundan (45), açıklanan varyans oranı 45/50 = %90'dır. Özdeğeri 45 olan durum için (S45I)e=0(S-45I)e = 0 denklemi çözüldüğünde [3, 1] yönünde bir vektör elde edilir. Normalize edildiğinde bu vektör [3/10,1/10][3/\sqrt{10}, 1/\sqrt{10}] katsayılarını verir.

Step-by-Step Solution

1
Varyans-kovaryans matrisinin izini (toplam varyans) ve determinantını hesaplamak.
Matrisin İzi = 41+9=5041 + 9 = 50. Matrisin Determinantı = (41×9)122=369144=225(41 \times 9) - 12^2 = 369 - 144 = 225.
Özdeğerleri bulabilmek için karakteristik denklemin katsayılarının (iz ve determinant) bilinmesi gerekir.
2
Karakteristik denklemi kurarak matrisin özdeğerlerini bulmak.
λ250λ+225=0\lambda^2 - 50\lambda + 225 = 0 denklemi çözüldüğünde (λ45)(λ5)=0(\lambda - 45)(\lambda - 5) = 0 elde edilir. Kökler: λ1=45\lambda_1 = 45 ve λ2=5\lambda_2 = 5.
Temel bileşenlerin varyansları, kovaryans matrisinin özdeğerlerine eşittir.
3
Birinci temel bileşene ait açıklanan varyans oranını hesaplamak.
En büyük özdeğer λ1=45\lambda_1 = 45'tir. Açıklanan Oran = λ1I˙z(S)=4550=0.90\frac{\lambda_1}{\text{İz}(S)} = \frac{45}{50} = 0.90 (yani %90\%90).
Birinci temel bileşen, toplam varyansın en büyük kısmını (en büyük özdeğeri) açıklayan bileşendir.
4
En büyük özdeğere (45) karşılık gelen özvektörü (katsayıları) bulmak.
(S45I)e1=0    [4121236][e11e12]=[00](S - 45I)\mathbf{e}_1 = 0 \implies \begin{bmatrix} -4 & 12 \\ 12 & -36 \end{bmatrix} \begin{bmatrix} e_{11} \\ e_{12} \end{bmatrix} = \begin{bmatrix} 0 \\ 0 \end{bmatrix}. Buradan 4e11+12e12=0    e11=3e12-4e_{11} + 12e_{12} = 0 \implies e_{11} = 3e_{12} bulunur. Vektör [31]\begin{bmatrix} 3 \\ 1 \end{bmatrix} şeklindedir.
Temel bileşenlerin orijinal değişkenlerle olan doğrusal kombinasyonunu katsayılar (özvektörler) belirler.
5
Bulunan özvektörü birim vektör olacak şekilde normalize etmek.
Vektörün uzunluğu 32+12=10\sqrt{3^2 + 1^2} = \sqrt{10}'dur. Normalize edilmiş vektör: [310110]\begin{bmatrix} \frac{3}{\sqrt{10}} \\ \frac{1}{\sqrt{10}} \end{bmatrix}. Sonuç denklemi: Y1=310X1+110X2Y_1 = \frac{3}{\sqrt{10}} X_1 + \frac{1}{\sqrt{10}} X_2.
TBA'da katsayıların (özvektörlerin) karesel toplamının 1 olması kuralı gereğidir.

Key Concept

Varyans-kovaryans matrisinden karakteristik denklem yardımıyla özdeğer ve özvektörlerin bulunarak doğrusal temel bileşen kombinasyonlarının oluşturulması.
Question 26Question

Bir kamu kurumunda çalışan veri bilimci, sosyo-ekonomik göstergelerden oluşan çok değişkenli bir veri setini özetlemek amacıyla Temel Bileşenler Analizi (TBA) uygulamaktadır. Araştırmacı, p×pp \times p boyutlu örneklem varyans-kovaryans matrisinden (SS) yararlanarak matrisin özdeğerlerini (λ1λ2λp0\lambda_1 \geq \lambda_2 \geq \dots \geq \lambda_p \geq 0) ve bu özdeğerlere karşılık gelen özvektörleri (e1,e2,,epe_1, e_2, \dots, e_p) hesaplamıştır.

Bu analizin matematiksel özellikleri dikkate alındığında, aşağıdaki ifadelerden hangisi doğrudur?

Show answer & explanation

Answer: Orijinal değişkenlerin toplam varyansı tüm özdeğerlerin toplamına (λi\sum \lambda_i) eşit olup, bu özdeğerlere karşılık gelen özvektörler birim uzunlukta ve birbirine diktir.

Answer

Orijinal değişkenlerin toplam varyansı tüm özdeğerlerin toplamına (\sum \lambda_i) eşit olup, bu özdeğerlere karşılık gelen özvektörler birim uzunlukta ve birbirine diktir.
Varyans-kovaryans matrisinin (SS) izi (trace), ana köşegen üzerindeki elemanların toplamıdır ve orijinal değişkenlerin toplam varyansını ifade eder. Lineer cebir kurallarına göre bir matrisin izi, özdeğerlerinin toplamına (λi\sum \lambda_i) eşittir. Temel Bileşenler Analizi'nde kullanılan varyans-kovaryans veya korelasyon matrisleri simetrik matrislerdir. Simetrik matrislerin farklı özdeğerlerine karşılık gelen özvektörleri birbirine daima diktir (ortogonaldir, eiej=0e_i' e_j = 0). Ek olarak, analizde elde edilecek doğrusal kombinasyonların varyansını maksimize etme problemi çözülürken, katsayı vektörlerinin (özvektörlerin) toplam uzunluğunun sonsuza gitmesini engellemek için özvektörlerin birim uzunluğa sahip olması (eiei=1e_i' e_i = 1) kısıtı eklenir. Doğru seçenek tüm bu koşulları eksiksiz yansıtmaktadır.

Step-by-Step Solution

1
Varyans-Kovaryans matrisinde toplam varyans tanımını matematiksel eşitliğiyle hatırlamak.
Toplam varyans, SS matrisinin ana köşegen elemanlarının toplamıdır ve bu matris cebirinde 'iz' (trace) olarak adlandırılır. İz, aynı zamanda özdeğerlerin toplamına (λi\sum \lambda_i) eşittir.
Temel bileşenlerin ne kadar bilgi açıkladığını bulmak için referans alınacak toplam bilginin (varyans) hesaplanması gerekir.
2
Özdeğerlerin determinant ile olan ilişkisini gözden geçirmek.
Matrisin determinantı özdeğerlerin çarpımına (λi\prod \lambda_i) eşittir ve Çok Değişkenli Analiz'de bu 'genelleştirilmiş varyans'ı verir. Toplam varyans ile aynı kavram değildir.
Çeldiricilerde yer alan determinant ve iz karmaşasını elemek için bu özelliklerin farkını kesinleştirmek şarttır.
3
Temel bileşen analizi denklemindeki özvektör koşullarını incelemek.
SS simetrik bir matris olduğundan, spektral ayrışım teoremine göre farklı özdeğerlere sahip özvektörler birbirine diktir (ortogonaldir, eiej=0e_i' e_j = 0). Analizin tekil (unique) bir çözüm üretebilmesi için her özvektörün normu (uzunluğu) 1 olacak şekilde (eiei=1e_i' e_i = 1) ölçeklenir.
Bileşenlerin birbirinden bağımsız (ilişkisiz) değişkenler oluşturabilmesi için ortogonallik ve birim uzunluk koşulları zorunludur.
4
Bu bulguları seçeneklerle karşılaştırmak.
Sadece toplam varyansın iz (özdeğerler toplamı) ile ilişkili olduğunu ve özvektörlerin dik/birim uzunlukta olduğunu eksiksiz ifade eden seçeneğin doğru olduğu belirlenir.
Tüm matematiksel gereklilikleri tek bir ifadede doğru şekilde barındıran seçeneğin teşhisi.

Key Concept

Temel Bileşenler Analizinde matrisin izi (toplam varyans) ile özdeğerlerin ilişkisi ve özvektörlerin ortonormallik koşulları.
Estimated Time:1m 30s
Question 27Question

Bir araştırmacı, n=101n=101 gözlem ve p=4p=4 değişkenden oluşan çok değişkenli bir veri setine Temel Bileşenler Analizi (TBA) uygulamış ve analiz sonucunda elde edilen korelasyon matrisinin özdeğerlerini λ1=2.0\lambda_1 = 2.0, λ2=1.0\lambda_2 = 1.0, λ3=0.6\lambda_3 = 0.6 ve λ4=0.4\lambda_4 = 0.4 olarak bulmuştur.

Araştırmacı, standartlaştırılmış veri matrisini kullanarak her bir gözlem için 4 adet temel bileşen skorunu hesaplamıştır. ii. gözlemin jj. temel bileşen skoru yijy_{ij} ile gösterilmektedir (i=1,2,,101i=1, 2, \dots, 101 ve j=1,2,3,4j=1, 2, 3, 4).

Örneklem varyansı hesaplamalarında paydada (n1)(n-1) kullanıldığı ve temel bileşen skorlarının ortalamalarının sıfır olduğu bilindiğine göre, veri setindeki tüm gözlemlere ait tüm temel bileşen skorlarının kareleri toplamı olan j=14i=1101yij2\sum_{j=1}^{4} \sum_{i=1}^{101} y_{ij}^2 değeri kaçtır?

Show answer & explanation

Answer: 400

Answer

Tüm temel bileşen skorlarının kareleri toplamı 400'dür.
Temel bileşen analizinde jj. temel bileşene ait skorların varyansı, o bileşenin özdeğerine (λj\lambda_j) eşittir. Veriler standartlaştırılmış olduğu için skorların ortalaması sıfırdır. Dolayısıyla, bir bileşenin örneklem varyansı Var(Yj)=i=1nyij2n1=λjVar(Y_j) = \frac{\sum_{i=1}^n y_{ij}^2}{n-1} = \lambda_j şeklinde ifade edilir. Buradan her bir bileşen için skorların kareleri toplamı i=1nyij2=(n1)λj\sum_{i=1}^n y_{ij}^2 = (n-1)\lambda_j olur. Tüm bileşenler için bu toplamları topladığımızda, (n1)j=1pλj(n-1)\sum_{j=1}^p \lambda_j elde edilir. Gözlem sayısı n=101n=101 olduğundan n1=100n-1 = 100'dür. Özdeğerler toplamı ise 2.0+1.0+0.6+0.4=4.02.0 + 1.0 + 0.6 + 0.4 = 4.0 şeklindedir. İki değeri çarptığımızda 100×4.0=400100 \times 4.0 = 400 bulunur.

Step-by-Step Solution

1
Temel bileşen skorlarının varyansı ile özdeğerler arasındaki ilişkiyi belirle.
Var(Yj)=λjVar(Y_j) = \lambda_j
TBA'da, her bir jj. temel bileşen skorunun örneklem varyansı o bileşene ait özdeğere eşittir.
2
Varyans formülünü kareler toplamı cinsinden yaz.
i=1n(yijyˉj)2n1=λj\frac{\sum_{i=1}^{n} (y_{ij} - \bar{y}_j)^2}{n-1} = \lambda_j
Örneklem varyansı hesaplamasında paydada (n1)(n-1) kullanıldığı soruda belirtilmiştir.
3
Temel bileşen skorlarının ortalamasının sıfır olduğunu kullan.
i=1nyij2=(n1)λj\sum_{i=1}^{n} y_{ij}^2 = (n-1) \lambda_j
Skorların ortalaması (yˉj\bar{y}_j) sıfır olduğu için paydaki ifade doğrudan kareler toplamına dönüşür.
4
Tüm bileşenler üzerinden çift toplamı hesapla.
j=14i=1nyij2=j=14(n1)λj=(n1)j=14λj\sum_{j=1}^{4} \sum_{i=1}^{n} y_{ij}^2 = \sum_{j=1}^{4} (n-1) \lambda_j = (n-1) \sum_{j=1}^{4} \lambda_j
İstenilen ifade, tüm bileşenler (j=1,,4j=1, \dots, 4) için gözlemlerin skorlarının kareleri toplamıdır.
5
Sayısal değerleri yerine koy ve sonucu bul.
(1011)×(2.0+1.0+0.6+0.4)=100×4.0=400(101-1) \times (2.0 + 1.0 + 0.6 + 0.4) = 100 \times 4.0 = 400
n=101n=101 olduğundan n1=100n-1=100'dür ve özdeğerlerin toplamı (korelasyon matrisinin izi) 4.04.0'dır.

Key Concept

Temel Bileşen Skorlarının Varyans ve Toplam Kareler İlişkisi
Question 28Question

Üç değişkenli (X1,X2,X3X_1, X_2, X_3) bir veri setinde değişkenlerin ortalamaları sırasıyla Xˉ=[10,8,15]T\bar{X} = [10, 8, 15]^T ve standart sapmaları S=[4,2,5]TS = [4, 2, 5]^T olarak hesaplanmıştır.

Bu veri seti üzerinden korelasyon matrisi kullanılarak Temel Bileşenler Analizi (TBA) uygulanmıştır. Analiz sonucunda birinci temel bileşene ait özdeğer λ1=1.5\lambda_1 = 1.5 ve bu bileşene karşılık gelen standartlaştırılmış özvektör v1=[23,13,23]Tv_1 = \left[ \frac{2}{3}, -\frac{1}{3}, \frac{2}{3} \right]^T olarak elde edilmiştir.

Veri setindeki belirli bir gözlem biriminin başlangıç (ham) değerleri X=[22,2,22.5]TX = [22, 2, 22.5]^T olduğuna göre, bu gözlem biriminin birinci temel bileşen skoru (Y1Y_1) ile tüm veri seti için birinci temel bileşen skorlarının varyansı (Var(Y1)Var(Y_1)) aşağıdakilerden hangisinde doğru olarak verilmiştir?

Show answer & explanation

Answer: Y1=4Y_1 = 4 ; Var(Y1)=1.5Var(Y_1) = 1.5

Answer

Birinci temel bileşen skoru 4 ve skorların varyansı 1.5'tir.
Verilen problemde analiz korelasyon matrisi üzerinden yapıldığından, skorlar hesaplanırken ham değerler Z=XXˉSZ = \frac{X - \bar{X}}{S} formülüyle standartlaştırılmalıdır. Standartlaştırma sonucu elde edilen Z=[3,3,1.5]TZ = [3, -3, 1.5]^T vektörü ile v1v_1 özvektörünün iç çarpımı, bize 4 değerini verir. Ayrıca teorik olarak bir temel bileşenin varyansı doğrudan o bileşenin özdeğerine eşittir, bu nedenle Var(Y1)=1.5Var(Y_1) = 1.5 olmalıdır.

Step-by-Step Solution

1
Gözlem değerlerini standartlaştırma (ZZ değerlerini bulma)
Z1=22104=3Z_1 = \frac{22 - 10}{4} = 3, Z2=282=3Z_2 = \frac{2 - 8}{2} = -3, Z3=22.5155=1.5    Z=[3,3,1.5]TZ_3 = \frac{22.5 - 15}{5} = 1.5 \implies Z = [3, -3, 1.5]^T
TBA korelasyon matrisi üzerinden uygulandığı için, temel bileşen skorları birimsiz olan standartlaştırılmış ZZ değişkenleri kullanılarak hesaplanmalıdır.
2
Birinci temel bileşen skorunu (Y1Y_1) hesaplama
Y1=v1TZ=(23×3)+(13×3)+(23×1.5)=2+1+1=4Y_1 = v_1^T Z = \left(\frac{2}{3} \times 3\right) + \left(-\frac{1}{3} \times -3\right) + \left(\frac{2}{3} \times 1.5\right) = 2 + 1 + 1 = 4
Bir gözlem biriminin temel bileşen skoru, ilgili bileşenin özvektörü ile standartlaştırılmış gözlem vektörünün iç çarpımıdır.
3
Temel bileşen skorlarının varyansını (Var(Y1)Var(Y_1)) belirleme
Var(Y1)=λ1=1.5Var(Y_1) = \lambda_1 = 1.5
Temel bileşenler analizinin matematiksel özelliklerine göre, elde edilen her bir temel bileşenin varyansı, o bileşene karşılık gelen özdeğere eşittir.

Key Concept

Temel Bileşen Skorlarının Hesaplanması ve Özellikleri
Question 29Question

Bir araştırmacı, pp değişkenli bir veri setini merkezcilleştirerek (ortalamalarından arındırarak) kovaryans matrisi üzerinden Temel Bileşenler Analizi (TBA) uygulamıştır. Analiz sonucunda özdeğerleri λ1>λ2>>λp\lambda_1 > \lambda_2 > \dots > \lambda_p olan pp adet temel bileşen elde edilmiştir.

Elde edilen temel bileşen skorları (değerleri) ile ilgili aşağıdaki ifadelerden hangisi doğrudur?

Show answer & explanation

Answer: Temel bileşen skorlarına ait kovaryans matrisi, köşegen dışı elemanları sıfır ve köşegen elemanları özdeğerlerden (λi\lambda_i) oluşan köşegen (diagonal) bir matristir.

Answer

Temel bileşen skorlarının kovaryans matrisinin, köşegen dışı elemanları sıfır ve köşegen elemanları özdeğerlerden oluşan bir köşegen matris olduğunu ifade eden seçenek doğrudur.
Temel bileşenler analizinde elde edilen temel bileşenler birbirine dik (ortogonal) yapıda olduğundan, her bir temel bileşen diğerlerinden tamamen bağımsızdır. Bu sebeple aralarındaki korelasyon ve kovaryans sıfır değerini alır. Dolayısıyla yeni oluşturulan skor matrisinin kovaryans matrisinde köşegen dışı tüm hücreler sıfır olur. Ana köşegen (diagonal) üzerinde ise değişkenlerin (temel bileşenlerin) varyansları yer alır. Temel Bileşenler Analizinin matematiksel formülasyonu gereği, ii-inci temel bileşenin varyansı doğrudan λi\lambda_i özdeğerine eşittir.

Step-by-Step Solution

1
Temel bileşen skorlarının geometrik ve istatistiksel özelliklerini hatırlayın.
Temel bileşenler orijinal değişkenlerin doğrusal bileşenleridir ve birbirlerine dik (ortogonal) olacak şekilde yapılandırılırlar.
Ortogonallik özelliği, yeni değişkenlerin (temel bileşenlerin) birbirleriyle ilişkisiz olmasını sağlar.
2
Skorların arasındaki korelasyon/kovaryans durumunu inceleyin.
Temel bileşenler arası ilişkisizlik nedeniyle, skor matrisinin kovaryans matrisindeki köşegen dışı tüm elemanlar (farklı bileşenlerin kovaryansları) sıfır olmalıdır.
Kovaryansın sıfır olması, değişkenler arasında doğrusal bir ilişkinin bulunmadığı anlamına gelir.
3
Skorların varyanslarının matris üzerinde nerede bulunduğunu ve neye eşit olduğunu belirleyin.
Kovaryans matrisinin ana köşegeninde yer alan değerler her bir bileşenin kendi varyansıdır ve TBA'da ii. bileşenin varyansı ii. özdeğere (λi\lambda_i) eşittir.
Matematiksel olarak Var(Yi)=λiVar(Y_i) = \lambda_i eşitliği, TBA optimizasyon probleminin doğrudan bir sonucudur.

Key Concept

Temel Bileşen Skorlarının Varyans-Kovaryans Matrisi Özellikleri
Question 30Question

Bir pazar araştırmacısı, tüketicilerin iki farklı ürün özelliğine (X1X_1 ve X2X_2) verdikleri puanları içeren bir veri setine Temel Bileşenler Analizi (TBA) uygulamaktadır. Veri setindeki değişkenlerin örneklem ortalamaları sırasıyla Xˉ1=40\bar{X}_1 = 40 ve Xˉ2=60\bar{X}_2 = 60 olarak hesaplanmıştır.

Analiz, değişkenlerin kovaryans matrisi üzerinden gerçekleştirilmiş olup, elde edilen en büyük özdeğer λ1=50\lambda_1 = 50 ve bu özdeğere karşılık gelen normalize edilmiş (birim uzunluktaki) özvektör e1=[0.80.6]e_1 = \begin{bmatrix} 0.8 \\ 0.6 \end{bmatrix} olarak bulunmuştur.

Veri setinden rastgele seçilen bir ii. tüketicinin ürün özelliklerine verdiği orijinal puanlar X1i=45X_{1i} = 45 ve X2i=50X_{2i} = 50 şeklindedir.

Buna göre, bu tüketici için hesaplanacak birinci temel bileşen skoru (Y1iY_{1i}) ve tüm veri seti üzerinden hesaplanan birinci temel bileşen skorlarının örneklem varyansı (Var(Y1)Var(Y_1)) sırasıyla aşağıdakilerin hangisinde doğru verilmiştir?

Show answer & explanation

Answer: 2-2 ve 5050

Answer

Bu tüketici için birinci temel bileşen skoru 2-2 ve birinci temel bileşen skorlarının örneklem varyansı 5050'dir.
Temel bileşen skoru hesaplanırken orijinal veriler değişken ortalamalarından çıkarılarak merkezcilleştirilmelidir. Merkezcilleştirilmiş değerler olan 55 ve 10-10, özvektör elemanları (0.80.8 ve 0.60.6) ile çarpılıp toplandığında skor 2-2 olarak elde edilir. Temel Bileşenler Analizi teorisine göre, herhangi bir temel bileşenin örneklem varyansı doğrudan o bileşene ait özdeğere (λ1=50\lambda_1 = 50) eşittir.

Step-by-Step Solution

1
Verilen ham gözlem değerlerini değişken ortalamalarından çıkararak merkezcilleştiriniz.
x1i=X1iXˉ1=4540=5x_{1i} = X_{1i} - \bar{X}_1 = 45 - 40 = 5
x2i=X2iXˉ2=5060=10x_{2i} = X_{2i} - \bar{X}_2 = 50 - 60 = -10
Kovaryans matrisi üzerinden yapılan Temel Bileşenler Analizinde, temel bileşen skorlarının hesaplanabilmesi için verilerin ortalamadan sapma formunda (merkezcilleştirilmiş) olması gerekir.
2
Merkezcilleştirilmiş veri vektörü ile birinci özvektörü çarparak birinci temel bileşen skorunu (Y1iY_{1i}) hesaplayınız.
Y1i=e11x1i+e12x2i=0.8×5+0.6×(10)=46=2Y_{1i} = e_{11}x_{1i} + e_{12}x_{2i} = 0.8 \times 5 + 0.6 \times (-10) = 4 - 6 = -2
Temel bileşen skorları, orijinal (merkezcilleştirilmiş) değişkenlerin özvektör katsayıları kullanılarak oluşturulan doğrusal kombinasyonudur.
3
Birinci temel bileşen skorlarının örneklem varyansını teorik özelliklerine dayanarak belirleyiniz.
Var(Y1)=λ1=50Var(Y_1) = \lambda_1 = 50
TBA'nın temel matematiksel özelliklerinden biri, kk. temel bileşenin varyansının tam olarak kovaryans matrisinin kk. en büyük özdeğerine eşit olmasıdır.

Key Concept

Temel bileşen skorlarının hesaplanmasında merkezcilleştirme şartı ve skor varyanslarının özdeğerlere eşitliği
Question 31Question

Bir araştırmacı, 5 adet değişkenden (X1,X2,X3,X4,X5X_1, X_2, X_3, X_4, X_5) oluşan bir veri seti üzerinde, değişkenleri standartlaştırarak korelasyon matrisi üzerinden Temel Bileşenler Analizi (TBA) uygulamıştır. İlk temel bileşene (Y1Y_1) ait özdeğer λ1=2,16\lambda_1 = 2,16 olarak bulunmuştur.

İlk dört değişkenin birinci temel bileşen ile olan korelasyonları (temel bileşen yükleri) sırasıyla l11=0,80l_{11} = 0,80; l21=0,60l_{21} = -0,60; l31=0,60l_{31} = 0,60 ve l41=0,40l_{41} = 0,40 olarak hesaplanmıştır. Ayrıca, beşinci değişkene ait birinci özvektör elemanının pozitif işaretli olduğu (e51>0e_{51} > 0) bilinmektedir.

Bu analiz sonuçlarıyla ilgili olarak aşağıdakilerden hangisi kesinlikle doğrudur?

Show answer & explanation

Answer: Beşinci değişkenin birinci temel bileşen yükü 0,800,80'dir ve bu bileşen, veri setindeki toplam varyansın %43,2\%43,2'sini açıklamaktadır.

Answer

Beşinci değişkenin birinci temel bileşen yükünün 0,800,80 olduğu ve bu bileşenin toplam varyansın %43,2\%43,2'sini açıkladığı ifade doğrudur.
Doğru yanıt, hem yük hem de açıklanan varyans hesabını eksiksiz uygular. Korelasyon matrisinde birinci bileşen yüklerinin kareleri toplamı birinci özdeğere (2,162,16) eşittir. Dört değişkenin yük kareleri toplamı 1,521,52 olduğundan beşinci yükün karesi 0,640,64 kalır; özvektör elemanı pozitif olduğu için yük +0,80+0,80'dir. Ayrıca korelasyon matrisinin toplam varyansı değişken sayısı olan 5'tir, bu yüzden açıklanan varyans 2,16/5=%43,22,16/5 = \%43,2'dir.

Step-by-Step Solution

1
İlk dört değişkene ait yüklerin kareleri toplamını hesaplayın.
0,802+(0,60)2+0,602+0,402=0,64+0,36+0,36+0,16=1,520,80^2 + (-0,60)^2 + 0,60^2 + 0,40^2 = 0,64 + 0,36 + 0,36 + 0,16 = 1,52 bulunur.
Bir temel bileşende yüklerin kareleri toplamı, o bileşenin özdeğerine (λ\lambda) eşit olmalıdır.
2
Beşinci değişkenin temel bileşen yükünün karesini bulun.
l512=λ11,52=2,161,52=0,64l_{51}^2 = \lambda_1 - 1,52 = 2,16 - 1,52 = 0,64 elde edilir.
Tüm değişkenlerin birinci bileşendeki yüklerinin kareleri toplamı λ1\lambda_1'e eşittir.
3
Beşinci değişkenin yükünün büyüklüğünü ve işaretini belirleyin.
l51=±0,64=±0,80l_{51} = \pm\sqrt{0,64} = \pm 0,80. Özvektör elemanı e51>0e_{51} > 0 olduğu için l51=+0,80l_{51} = +0,80 olmalıdır.
Yük formülü lij=eijλjl_{ij} = e_{ij}\sqrt{\lambda_j} şeklindedir; özdeğerin karekökü her zaman pozitiftir, bu yüzden yükün işareti özvektör elemanının işareti ile aynıdır.
4
Birinci temel bileşenin açıkladığı varyans oranını hesaplayın.
Açıklanan varyans oranı =λ1/p=2,16/5=0,432= \lambda_1 / p = 2,16 / 5 = 0,432 (yani %43,2\%43,2) olarak bulunur.
Korelasyon matrisi kullanıldığında toplam varyans, her değişkenin varyansı 1 kabul edildiği için toplam değişken sayısına (pp) eşittir.

Key Concept

Temel Bileşen Yükleri ve Açıklanan Varyans Hesaplaması
Question 32Question

Bir kamu kurumu, ilçelerin sosyo-ekonomik gelişmişlik endeksini belirlemek amacıyla; "nüfus yoğunluğu (kişi/km2\text{km}^2)", "kişi başına düşen yıllık gelir (TL)", "ortalama yaşam süresi (yıl)" ve "işsizlik oranı (%)" gibi çok farklı ölçüm birimlerine ve varyanslara sahip pp adet değişken üzerinden Temel Bileşenler Analizi (TBA) gerçekleştirmektedir. Analiz aşamasında, modelin örneklem kovaryans matrisi (S\mathbf{S}) veya örneklem korelasyon matrisi (R\mathbf{R}) üzerinden kurulması alternatifleri değerlendirilmektedir.

S\mathbf{S} matrisinin özdeğerleri λi\lambda_i, R\mathbf{R} matrisinin özdeğerleri ise δi\delta_i (i=1,2,,p)(i=1, 2, \dots, p) ile gösterilmek üzere; bu iki farklı matris seçiminin analitik sonuçlar ve geometrik yapı üzerindeki teorik etkisine ilişkin aşağıdakilerden hangisi kesinlikle doğrudur?

Show answer & explanation

Answer: Kovaryans matrisi (S\mathbf{S}) kullanıldığında varyansı aşırı büyük olan değişkenler ilk temel bileşeni domine ederken; korelasyon matrisi (R\mathbf{R}) kullanıldığında analiz birim varyanslı değişkenler uzayında gerçekleşir ve sistemin toplam açıklanan varyansı değişken sayısına (pp) eşit olur.

Answer

Kovaryans matrisi (S\mathbf{S}) kullanıldığında varyansı yüksek olan değişkenlerin (örneğin TL cinsinden gelir) analizi domine ettiği, korelasyon matrisi (R\mathbf{R}) kullanıldığında ise toplam varyansın pp'ye eşitlendiği ifade doğrudur.
Temel Bileşenler Analizinde (TBA) kovaryans matrisi (S\mathbf{S}) kullanıldığında, özdeğer problemi Se=λe\mathbf{S}\mathbf{e} = \lambda\mathbf{e} şeklinde çözülür. Analizin toplam varyansı matrisin izine (köşegen elemanların toplamı) eşittir. Ölçüm birimi TL gibi sayısal olarak büyük olan değişkenlerin varyansları devasa olacağından, ilk temel bileşen tamamen bu değişkenin ekseni etrafında oluşur. Korelasyon matrisi (R\mathbf{R}) kullanıldığında ise değişkenler Z-skorlarına dönüştürülmüş (varyans=1) kabul edilir. Bu durumda R\mathbf{R} matrisinin köşegeninde sadece 1'ler bulunur, matrisin izi (toplam varyans) değişken sayısı olan pp'ye eşittir ve birim uyuşmazlığı problemi çözülmüş olur.

Step-by-Step Solution

1
Kovaryans matrisinin (S\mathbf{S}) matematiksel özelliklerini incelemek
S\mathbf{S} matrisinin ana köşegeninde değişkenlerin orijinal varyansları (si2s_i^2) bulunur. Toplam varyans (matrisin izi) si2\sum s_i^2 şeklindedir.
Değişkenlerin birimleri farklı olduğunda (TL vs %), varyansı sayısal olarak devasa olan değişkenler toplam izi domine eder ve ilk özdeğer (λ1\lambda_1) neredeyse tamamen bu değişkenin varyansına eşit olur.
2
Korelasyon matrisinin (R\mathbf{R}) matematiksel özelliklerini incelemek
R\mathbf{R} matrisi, standartlaştırılmış değişkenlerin (varyansı 1) kovaryans matrisidir. Ana köşegen elemanlarının tümü 1'dir. Toplam varyans (matrisin izi) p×1=pp \times 1 = p olur.
Korelasyon matrisi kullanıldığında ölçüm birimlerinin etkisi ortadan kalkar ve sistemdeki her bir değişkenin toplam varyansa başlangıç katkısı eşitlenir.
3
Matris değişiminin özvektörler ve açıklanan varyans oranları üzerindeki etkisini değerlendirmek
Ölçeklendirme işlemi uzayın geometrisini izometrik olmayan şekilde değiştirdiği için özvektörler yön değiştirir ve açıklanan varyans oranları (λ1λiδ1δi\frac{\lambda_1}{\sum \lambda_i} \neq \frac{\delta_1}{\sum \delta_i}) farklılaşır.
TBA ölçekten bağımsız (scale-invariant) bir yöntem değildir.

Key Concept

Kovaryans ve Korelasyon Matrislerinin Temel Bileşenler Analizindeki Teorik Etkileri ve Ölçek Bağımlılığı
Question 33Question

Bir insan kaynakları analisti, çalışanların iş performansını etkileyen faktörleri belirlemek amacıyla 55 değişkenden (p=5p=5) oluşan ve değişkenlerin standartlaştırılarak korelasyon matrisinin hesaplandığı bir veri seti üzerinde Temel Bileşenler Analizi (TBA) uygulamaktadır.

Analiz sonucunda elde edilen ilk üç temel bileşene ait özdeğerler sırasıyla λ1=2,40\lambda_1 = 2,40, λ2=1,20\lambda_2 = 1,20 ve λ3=0,40\lambda_3 = 0,40 olarak bulunmuştur.

Kaiser kriteri (özdeğeri 11'den büyük olan bileşenlerin seçilmesi) dikkate alındığında, seçilen temel bileşenlerin veri setindeki toplam varyansın yüzde kaçını açıkladığı aşağıdakilerden hangisidir?

Show answer & explanation

Answer: %72\%72

Answer

Seçilen temel bileşenlerin açıkladığı birikimli varyans oranı %72\%72'dir.
Korelasyon matrisi kullanılarak yapılan Temel Bileşenler Analizinde (TBA), veri setindeki toplam varyans değişken sayısına (p=5p=5) eşittir. Kaiser kriteri gereği yalnızca özdeğeri 11'den büyük olan bileşenler analizde tutulur. Verilen özdeğerlerden λ1=2,40\lambda_1 = 2,40 ve λ2=1,20\lambda_2 = 1,20 bu kriteri sağlamaktadır. Bu iki bileşenin açıkladığı toplam varyans 2,40+1,20=3,602,40 + 1,20 = 3,60'tır. Birikimli varyans oranı ise 3,60/5=0,723,60 / 5 = 0,72 olarak bulunur. Bu nedenle seçilen temel bileşenler toplam varyansın %72\%72'sini açıklamaktadır.

Step-by-Step Solution

1
Toplam varyansı belirleme.
Korelasyon matrisi kullanıldığı için toplam varyans değişken sayısına (p=5p=5) eşittir.
Korelasyon matrisinin köşegen elemanları her zaman 11'dir, dolayısıyla matrisin izi (özdeğerlerin toplamı) pp'dir.
2
Kaiser kriterini uygulama.
Özdeğeri 11'den büyük olan bileşenler seçilir: λ1=2,40\lambda_1 = 2,40 ve λ2=1,20\lambda_2 = 1,20.
Kaiser kriteri, yalnızca varyansı 11'den (tek bir değişkenin varyansından) büyük olan bileşenlerin bilgi taşıdığını varsayar.
3
Seçilen bileşenlerin özdeğerlerini toplama.
2,40+1,20=3,602,40 + 1,20 = 3,60
Açıklanan toplam varyansı bulmak için tutulan temel bileşenlerin özdeğerleri toplanır.
4
Birikimli varyans oranını hesaplama.
3,60/5=0,723,60 / 5 = 0,72 (Yu¨zde 72\text{Yüzde } 72)
Açıklanan toplam varyansın, veri setinin tüm varyansına bölünmesiyle birikimli açıklanan varyans oranı elde edilir.

Key Concept

Temel Bileşenler Analizinde (TBA) Korelasyon Matrisi İzi ve Açıklanan Varyans Oranı
Question 34Question

Çok değişkenli veri setlerinin yapısını incelemek için kullanılan Temel Bileşenler Analizi'nin (TBA) geometrik yorumu, eksen dönüşümleri ve diklik (ortogonallik) özellikleri ile ilgili aşağıdaki ifadelerden hangisi doğrudur?

Show answer & explanation

Answer: Orijinal değişkenler uzayından temel bileşenler uzayına geçişi sağlayan matris ortogonal bir matris olduğundan, gerçekleştirilen bu katı dönme (rigid rotation) işlemi veri noktalarının Öklid uzaklıklarını korur.

Answer

Doğru olan ifade, orijinal değişkenler uzayından temel bileşenler uzayına geçişi sağlayan ortogonal dönüşüm matrisinin, katı bir dönme işlemi gerçekleştirerek veri noktalarının Öklid uzaklıklarını koruduğunu belirten seçenektir.
Temel Bileşenler Analizinde veri matrisi, özvektörlerden oluşan ortogonal bir matris ile çarpılarak yeni bir uzaya dönüştürülür. Ortogonal matrislerin geometrik özelliği, uzayı bükmeden veya sündürmeden sadece döndürmeleri (rigid rotation) ve yansıtmalarıdır. Bu nedenle, iki veri noktası arasındaki Öklid uzaklığı dönüşüm öncesinde ne ise dönüşüm sonrasında da matematiksel olarak tam olarak aynı kalır.

Step-by-Step Solution

1
Temel Bileşenler Analizi'nin (TBA) matematiksel temelindeki spektral ayrışım teoremini değerlendir.
TBA, simetrik olan varyans-kovaryans (veya korelasyon) matrisinin özdeğer ve özvektörlerine dayanır. Simetrik matrislerin özvektörleri her zaman birbirine diktir (ortogonaldir).
Değişkenler arası çoklu bağlantı olması veya kovaryans/korelasyon matrisi seçimi, simetriklik özelliğini bozmadığı için eksenlerin daima dik olmasını garanti eder.
2
TBA'daki eksen döndürme mantığını Faktör Analizi ile karşılaştır.
TBA, varyansı ardışık olarak maksimize eden dik eksenler oluşturur. Gizil yapıları yorumlamak için kullanılan eğik (oblique) döndürme yöntemleri TBA'da uygulanmaz.
Bu ayrım, diklik kısıtının esnetilebileceğini veya eğik döndürme yapılabileceğini iddia eden çeldiricileri eler.
3
Veri elipsoidinin geometrik özelliklerini analiz et.
Çok boyutlu normal dağılımı temsil eden sabit olasılık yoğunluğu elipsoidinin her bir asal ekseninin uzunluğu, o eksenin açıkladığı varyans olan özdeğerin karekökü (λi\sqrt{\lambda_i}) ile doğru orantılıdır.
Özdeğerin karesi (λi2\lambda_i^2) ile orantılı olduğunu belirten seçeneği elemek için.
4
Ortogonal matris dönüşümünün (katı dönme) geometrik sonucunu belirle.
AA=IA'A = I özelliğini sağlayan ortogonal bir dönüşüm matrisi ile yapılan Y=XAY = XA işlemi, Öklid normunu (Y2=X2||Y||^2 = ||X||^2) korur.
Noktalar arası Öklid uzaklıklarının değişmediğini (korunduğunu) doğrulayarak doğru ifadeye ulaşmak için.

Key Concept

Temel Bileşenler Analizinde Dönüşüm Matrisinin Ortogonalliği ve Geometrik Yorumu
Question 35Question

Büyük boyutlu bir veri seti üzerinde öznitelik çıkarımı çalışmaları yapan bir veri bilimci, nn gözlem ve pp değişkenden oluşan çok değişkenli bir veri matrisi için örneklem kovaryans matrisini kullanarak Temel Bileşenler Analizi (TBA) uygulamaktadır. İlgili analist, kovaryans matrisinin özdeğerlerini (λj\lambda_j) ve bu özdeğerlere karşılık gelen ortogonal özvektörlerden oluşan matrisi (EE) hatasız bir şekilde elde etmiştir.

Analizin son aşamasında temel bileşen skorlarını hesaplarken dikkatsizlik sonucu verileri merkezcilleştirmeyi (sütun ortalamalarını her bir gözlemden çıkarmayı) unutmuş; doğrudan ham veri matrisi (XX) ile özvektör matrisini (EE) çarparak Y=XEY^* = XE şeklinde hatalı bir skor matrisi elde etmiştir. Teorik olarak doğru hesaplama ise, merkezcilleştirilmiş veri matrisi (XcX_c) kullanılarak Y=XcEY = X_cE şeklinde yapılmalıdır.

Buna göre, veri bilimcinin hatalı hesapladığı YY^* skor matrisi ile matematiksel olarak doğru hesaplanması gereken YY skor matrisi karşılaştırıldığında aşağıdakilerden hangisi kesinlikle doğrudur?

Show answer & explanation

Answer: YY^* matrisindeki temel bileşen skorlarının varyansları ve birbirleri ile olan kovaryansları YY matrisi ile tamamen aynıdır, ancak YY^* skorlarının serisel ortalamaları sıfırdan farklıdır.

Answer

Hatalı hesaplanan skorların varyansları ve kovaryansları, doğru hesaplanan skorlarla tamamen aynı kalırken, sadece ortalamaları sıfır dışı bir değer alacaktır.
Temel bileşen skorları, veri matrisinin özvektörlerle doğrusal bir dönüşümüdür. Ham veri matrisi (XX), merkezcilleştirilmiş veri matrisi (XcX_c) ile sütun ortalamalarının toplamına eşittir (X=Xc+1XˉX = X_c + \mathbf{1}\bar{X}). Hatalı hesaplanan skor matrisi Y=XEY^* = XE eşitliğinde yerine konulduğunda Y=(Xc+1Xˉ)E=XcE+1XˉE=Y+CY^* = (X_c + \mathbf{1}\bar{X})E = X_cE + \mathbf{1}\bar{X}E = Y + C (C burada her bir gözlem için aynı olan sabit bir satır vektörüdür) elde edilir. İstatistik kuralları gereği, bir rassal değişkene sabit bir değer eklemek varyansını ve kovaryansını hiçbir şekilde değiştirmez. Bu nedenle hatalı hesaplanan skorların varyansları yine ilgili özdeğerlere (λj\lambda_j) eşit kalır ve kovaryansları sıfır olmaya devam eder (diklik korunur). Değişen tek istatistiksel parametre, artık sıfır olmayan beklenen değerdir (ortalama).

Step-by-Step Solution

1
Hatalı skor matrisinin (YY^*) merkezcilleştirilmiş veriye (XcX_c) bağlı cebirsel denklemini yazmak.
X=Xc+1XˉX = X_c + \mathbf{1}\bar{X} (Ham veri = Merkezcilleştirilmiş Veri + Ortalama) eşitliğini kullanarak: Y=XE=(Xc+1Xˉ)E=XcE+1XˉE=Y+CY^* = XE = (X_c + \mathbf{1}\bar{X})E = X_cE + \mathbf{1}\bar{X}E = Y + C elde edilir. Burada CC, her sütunu sabit bir değer olan ötelenme matrisidir.
Yapılan hatanın temel bileşen skorlarına (Y) olan matematiksel etkisini tam olarak görebilmek için.
2
Elde edilen Y=Y+CY^* = Y + C eşitliği üzerinden ortalamaların (beklenen değer) nasıl etkilendiğini incelemek.
E(Y)=E(Y+C)=E(Y)+C=0+C=C0E(Y^*) = E(Y + C) = E(Y) + C = 0 + C = C \neq 0.
TBA'da doğru hesaplanan skorların (Y) ortalaması daima sıfırdır. Sabit bir ötelenme (CC) eklendiğinde serilerin ortalamasının sıfırdan sapacağı kanıtlanmış olur.
3
Ötelenmenin varyans ve kovaryans yapılarına olan etkisini istatistiksel kurallarla değerlendirmek.
Var(Y+C)=Var(Y)=λjVar(Y+C) = Var(Y) = \lambda_j ve Cov(Yi+C,Yj+C)=Cov(Yi,Yj)=0Cov(Y_i+C, Y_j+C) = Cov(Y_i, Y_j) = 0.
İstatistik teorisinde bir rassal değişkene veya vektöre sabit bir değer eklemek veri noktalarının kendi aralarındaki mesafeyi (yayılımı) değiştirmediği için varyansı ve diğer değişkenlerle olan kovaryansı değiştirmez.

Key Concept

Temel Bileşen Skorlarının cebirsel özellikleri ve doğrusal dönüşümlerin (ötelenme) varyans/kovaryans matrisine etkisi.
Estimated Time:1m 30s
Question 36Question

Bir istatistik uzmanı, aralarında yüksek pozitif korelasyon bulunan iki sürekli değişkene (X1,X2)(X_1, X_2) sahip bir veri seti üzerinde Temel Bileşenler Analizi (TBA) uygulamaktadır. Orijinal veri uzayındaki saçılım grafiği incelendiğinde, gözlemlerin eğik bir elipsoid şeklinde dağıldığı görülmektedir. Uzman, varyans-kovaryans matrisinin özdeğer ve özvektörlerini hesaplayarak veri setini Z1Z_1 ve Z2Z_2 temel bileşen eksenlerine dönüştürür.

Buna göre, elde edilen yeni geometrik uzay ve eksen dönüşümü ile ilgili aşağıdaki ifadelerden hangisi kesinlikle doğrudur?

Show answer & explanation

Answer: Yeni eksenler, orijinal veri elipsoidinin asal yönlerine hizalanacak şekilde dikey (ortogonal) bir dönme işlemiyle elde edilir ve bu eksenler üzerindeki izdüşümler birbirinden tamamen ilişkisizdir.

Answer

Yeni eksenler, orijinal veri elipsoidinin asal yönlerine hizalanacak şekilde ortogonal bir dönme işlemiyle elde edilir ve eksenler üzerindeki izdüşümler birbirinden ilişkisizdir.
Temel Bileşenler Analizinin kalbinde yatan geometrik prensip, çok değişkenli normal dağılım varsayımı altında sabit olasılık yoğunluk konturlarının bir elipsoid oluşturmasıdır. Varyans-kovaryans matrisinin simetrik olması nedeniyle elde edilen özvektörler daima birbirine diktir (ortogonaldir). Dönüşüm matrisi, bu özvektörlerden oluştuğu için orijinal eksenleri veri elipsoidinin büyük ve küçük asal eksenlerine paralel olacak şekilde döndürür. Bu dik dönme işlemi, yeni bileşenler (ZZ) arasındaki doğrusal ilişkiyi sıfırlar (korelasyonsuz hale getirir). Dolayısıyla, yeni eksenlerin ortogonal olması ve izdüşümlerin ilişkisizliği TBA'nın kesin bir sonucudur.

Step-by-Step Solution

1
TBA'da kullanılan varyans-kovaryans matrisinin özelliklerini analiz etme
Varyans-kovaryans matrisi pozitif tanımlı ve simetrik bir matristir.
Simetrik matrislerin spektral ayrışım teoremine göre özvektörleri birbirine diktir (ortogonaldir).
2
Özvektörlerin geometrik anlamını çıkarma
Özvektörlerden oluşan dönüşüm matrisi, veri uzayında eksenlerin katı bir şekilde (açıları değiştirmeden) döndürülmesini sağlar.
Ortogonal matrislerle yapılan dönüşümler, vektörlerin boylarını ve aralarındaki açıları koruyan bir 'dönme' (rotation) işlemidir.
3
Dönüşüm sonrası ZZ bileşenlerinin özelliklerini belirleme
Orijinalde korelasyonlu olan veri yapısı, yeni eksenlere (Z1Z_1 ve Z2Z_2) izdüşürüldüğünde bileşenler arası kovaryans sıfır olur.
TBA'nın temel amacı, birbiriyle ilişkili değişkenleri, orijinal varyansı koruyarak birbirine dik (ilişkisiz) yeni değişkenlere doğrusal olarak dönüştürmektir.

Key Concept

TBA'da Ortogonal Dönüşüm ve Elipsoid Geometrisi
Estimated Time:1m 30s
Question 37Question

Bir halk sağlığı araştırmacısı, bireylerin sağlıklı yaşam biçimi davranışlarını ölçmek amacıyla p=4p=4 değişkenden oluşan standartlaştırılmış veriler (korelasyon matrisi) üzerinden Temel Bileşenler Analizi (TBA) uygulamıştır.

Elde edilen korelasyon matrisine ait özdeğerler sırasıyla λ1=2,0\lambda_1 = 2,0, λ2=1,2\lambda_2 = 1,2, λ3=0,6\lambda_3 = 0,6 ve λ4=0,2\lambda_4 = 0,2 olarak hesaplanmıştır. Araştırmacı, ilk iki temel bileşen skorunu (Y1Y_1 ve Y2Y_2) kullanarak yeni bir 'Bütünleşik Risk İndeksi' (RR) tanımlamak istemiştir. Bu indeks şu doğrusal denklem ile ifade edilmektedir:

R=2Y1Y2R = 2Y_1 - Y_2

Temel bileşen skorlarının istatistiksel özellikleri dikkate alındığında, tanımlanan Bütünleşik Risk İndeksinin (RR) varyansı aşağıdakilerden hangisidir?

Show answer & explanation

Answer: 9,2

Answer

Bütünleşik Risk İndeksinin varyansı 9,2'dir.
Temel Bileşenler Analizinde, ii-inci temel bileşen skorunun (YiY_i) varyansı λi\lambda_i'ye eşittir ve tüm temel bileşenler birbirleriyle ilişkisizdir (Cov(Yi,Yj)=0Cov(Y_i, Y_j) = 0). Soru kökündeki R=2Y1Y2R = 2Y_1 - Y_2 denkleminin varyansı hesaplanırken Var(2Y1Y2)=4Var(Y1)+1Var(Y2)Var(2Y_1 - Y_2) = 4Var(Y_1) + 1Var(Y_2) eşitliği kurulur. Bu da 4(2,0)+1(1,2)=8,0+1,2=9,24(2,0) + 1(1,2) = 8,0 + 1,2 = 9,2 sonucunu verir.

Step-by-Step Solution

1
Temel bileşen skorlarının varyanslarını belirle.
Var(Y1)=λ1=2,0Var(Y_1) = \lambda_1 = 2,0 ve Var(Y2)=λ2=1,2Var(Y_2) = \lambda_2 = 1,2 bulunur.
TBA'da her bir temel bileşen skorunun varyansı, kendisine karşılık gelen özdeğere eşittir.
2
Temel bileşen skorları arasındaki kovaryansı belirle.
Cov(Y1,Y2)=0Cov(Y_1, Y_2) = 0 bulunur.
Temel bileşenler birbirine dik (ortogonal) olarak elde edildiğinden, skorlar arasındaki korelasyon (ve dolayısıyla kovaryans) sıfırdır.
3
R indeksinin varyansını matematiksel varyans operatörü özelliklerini kullanarak aç.
Var(2Y1Y2)=22Var(Y1)+(1)2Var(Y2)221Cov(Y1,Y2)Var(2Y_1 - Y_2) = 2^2 \cdot Var(Y_1) + (-1)^2 \cdot Var(Y_2) - 2 \cdot 2 \cdot 1 \cdot Cov(Y_1, Y_2)
Doğrusal kombinasyonların varyansı Var(aX+bY)=a2Var(X)+b2Var(Y)+2abCov(X,Y)Var(aX + bY) = a^2Var(X) + b^2Var(Y) + 2abCov(X,Y) kuralına göre hesaplanır.
4
Değerleri formülde yerine koyarak sonucu hesapla.
4(2,0)+1(1,2)0=8,0+1,2=9,24 \cdot (2,0) + 1 \cdot (1,2) - 0 = 8,0 + 1,2 = 9,2
Bütünleşik risk indeksinin toplam varyansı matematiksel olarak elde edilir.

Key Concept

Temel bileşen skorlarının varyansının ilgili özdeğere eşit olması ve bileşenlerin birbirine ortogonal (kovaryansın sıfır) olması durumu.
Estimated Time:2m 0s
Question 38Question

Bir kamu kurumunun insan kaynakları departmanı, çalışanların performansını değerlendirmek amacıyla p=5p=5 farklı performans göstergesi üzerinden Temel Bileşenler Analizi (TBA) uygulamıştır. Değişkenler standartlaştırılarak elde edilen korelasyon matrisinin özdeğerleri büyükten küçüğe doğru sırasıyla 2.22.2, 1.21.2, 0.80.8, 0.50.5 ve 0.30.3 olarak hesaplanmıştır.

Analiz sonucunda bileşen sayısını belirlemek için yalnızca Kaiser kriteri dikkate alındığında, modelde tutulması gereken temel bileşen sayısı ve bu bileşenlerin toplam varyansı açıklama oranı aşağıdakilerin hangisinde sırasıyla doğru verilmiştir?

Show answer & explanation

Answer: 2 bileşen, %68

Answer

Modelde tutulması gereken temel bileşen sayısı 2, bu bileşenlerin toplam varyansı açıklama oranı ise %68 olmalıdır.
Kaiser kriterine göre korelasyon matrisi üzerinden yapılan analizlerde yalnızca özdeğeri 1'den büyük olan bileşenler tutulur. Verilen dizide ilk iki bileşen (2.22.2 ve 1.21.2) 1'den büyüktür, dolayısıyla 2 bileşen seçilir. Açıklanan varyans oranı ise tutulan bileşenlerin özdeğerleri toplamının tüm değişken sayısına bölünmesiyle bulunur: (2.2+1.2)/5=3.4/5=(2.2 + 1.2) / 5 = 3.4 / 5 = %68.

Step-by-Step Solution

1
Kaiser kriterinin kuralını belirlemek.
Korelasyon matrisi üzerinden yapılan Temel Bileşenler Analizinde, özdeğeri (λ\lambda) 1'den büyük olan bileşenler modelde tutulur.
Standartlaştırılmış her bir değişkenin varyansı 1'dir. Bir bileşenin anlamlı olabilmesi için en az bir orijinal değişken kadar (yani 1 birim) varyans açıklaması beklenir.
2
Verilen özdeğerleri Kaiser eşik değerine göre değerlendirmek.
λ1=2.2>1\lambda_1 = 2.2 > 1 ve λ2=1.2>1\lambda_2 = 1.2 > 1 olduğundan ilk iki bileşen seçilir. λ3=0.8\lambda_3=0.8, λ4=0.5\lambda_4=0.5 ve λ5=0.3\lambda_5=0.3 değerleri 1'den küçük olduğu için elenir.
Bileşen sayısını belirleyen temel kriter eşiği aşan özdeğerlerin sayılmasıdır.
3
Seçilen bileşenlerin açıkladığı toplam varyans oranını hesaplamak.
Açıklanan Varyans Oranı = Seçilen Özdeğerlerin Toplamı / Toplam Özdeğer (Değişken Sayısı). Oran = (2.2+1.2)/5=3.4/5=0.68(2.2 + 1.2) / 5 = 3.4 / 5 = 0.68, yani %68\%68 bulunur.
Korelasyon matrisinde toplam varyans değişken sayısına (p=5p=5) eşittir.

Key Concept

Temel Bileşenler Analizinde Kaiser Kriteri ve Açıklanan Varyans Oranı
Question 39Question
Üç adet finansal gösterge (X1,X2,X3X_1, X_2, X_3) için hesaplanan örneklem kovaryans matrisi üzerinden Temel Bileşenler Analizi (TBA) uygulanmıştır. Analiz sonucunda en büyük özdeğer λ1=18\lambda_1 = 18 olarak bulunmuş ve bu özdeğere karşılık gelen birinci temel bileşenin katsayılar vektörü (özvektörü) e1=[2313c]\mathbf{e}_1 = \begin{bmatrix} \frac{2}{3} \\ \frac{1}{3} \\ c \end{bmatrix} olarak elde edilmiştir.

Bir analist, orijinal değişkenleri kullanarak Z=3(e11X1+e12X2+e13X3)Z = 3(e_{11}X_1 + e_{12}X_2 + e_{13}X_3) şeklinde yeni bir doğrusal kombinasyon tanımlamıştır.

TBA varsayımları gereği temel bileşen katsayıları vektörünün normunun (uzunluğunun) 1 olduğu ve c>0c > 0 olduğu bilindiğine göre; cc katsayısının değeri ve ZZ değişkeninin varyansı (Var(Z)Var(Z)) sırasıyla aşağıdakilerden hangisidir?

Show answer & explanation

Answer: c=23c = \frac{2}{3} ve Var(Z)=162Var(Z) = 162

Answer

Doğru değerler c=23c = \frac{2}{3} ve Var(Z)=162Var(Z) = 162'dir.
Temel Bileşenler Analizinde özvektörlerin normu (kareleri toplamı) 1'dir. Buna göre (2/3)2+(1/3)2+c2=1(2/3)^2 + (1/3)^2 + c^2 = 1 denkleminden c=2/3c = 2/3 bulunur. Birinci temel bileşen Y1Y_1'in varyansı özdeğeri olan 18'e eşittir. ZZ değişkeni, ilk temel bileşenin 3 katı olarak tanımlanmıştır (Z=3Y1Z = 3Y_1). Varyans operatörü kuralı gereği Var(aX)=a2Var(X)Var(aX) = a^2Var(X) olduğundan, Var(Z)=3218=918=162Var(Z) = 3^2 \cdot 18 = 9 \cdot 18 = 162 olarak hesaplanır.

Step-by-Step Solution

1
Özvektörün norm (uzunluk) kuralını uygulayarak cc değerini bulun.
(23)2+(13)2+c2=1    49+19+c2=1    59+c2=1(\frac{2}{3})^2 + (\frac{1}{3})^2 + c^2 = 1 \implies \frac{4}{9} + \frac{1}{9} + c^2 = 1 \implies \frac{5}{9} + c^2 = 1
TBA'da temel bileşen katsayılarını içeren özvektörlerin uzunluğu (normu) 1 olacak şekilde standartlaştırılır.
2
cc değerini hesaplayın.
c2=159=49    c=23c^2 = 1 - \frac{5}{9} = \frac{4}{9} \implies c = \frac{2}{3} (Soruda c>0c > 0 olduğu belirtilmiştir).
Bilinmeyen katsayıyı denklemden çekerek değerini kesinleştiriyoruz.
3
Birinci temel bileşenin (Y1Y_1) varyansını belirleyin.
Var(Y1)=λ1=18Var(Y_1) = \lambda_1 = 18
TBA'da ii. temel bileşenin varyansı, kovaryans matrisinin ii. en büyük özdeğerine (λi\lambda_i) eşittir.
4
Verilen ZZ doğrusal kombinasyonunun varyansını hesaplayın.
Z=3(e11X1+e12X2+e13X3)=3Y1Z = 3(e_{11}X_1 + e_{12}X_2 + e_{13}X_3) = 3Y_1 olduğundan, Var(Z)=Var(3Y1)=32Var(Y1)=918=162Var(Z) = Var(3Y_1) = 3^2 \cdot Var(Y_1) = 9 \cdot 18 = 162
Bir rassal değişkenin sabit bir sayıyla çarpımının varyansı, o sabitin karesi ile rassal değişkenin varyansının çarpımına eşittir (Var(aX)=a2Var(X)Var(aX) = a^2Var(X)).

Key Concept

Temel Bileşen Katsayıları, Özvektör Normu ve Temel Bileşen Varyansı
Question 40Question

pp değişkenli bir veri matrisi için hesaplanan örneklem kovaryans matrisi S\mathbf{S} ve örneklem korelasyon matrisi R\mathbf{R} üzerinden Temel Bileşenler Analizi (TBA) yapılması planlanmaktadır. Değişkenlerin ölçüm birimlerinin birbirinden oldukça farklı olduğu ve S\mathbf{S} matrisinin asal köşegenindeki elemanların (bireysel varyansların) birbirinden çok farklı değerler aldığı bilinmektedir. S\mathbf{S} matrisinin özdeğerleri λ1λ2λp>0\lambda_1 \geq \lambda_2 \geq \dots \geq \lambda_p > 0 ve R\mathbf{R} matrisinin özdeğerleri γ1γ2γp>0\gamma_1 \geq \gamma_2 \geq \dots \geq \gamma_p > 0 şeklinde sıralanmıştır.

Bu iki matrisin TBA'daki matematiksel davranışları ve teorik özellikleri karşılaştırıldığında, aşağıdaki ifadelerden hangisi kesinlikle doğrudur?

Show answer & explanation

Answer: S\mathbf{S} matrisinin ilk temel bileşeninin açıkladığı varyans oranı, orijinal veri setindeki en büyük varyans değerine sahip değişkenin toplam varyans içerisindeki payından daima büyük ya da bu paya eşittir.

Answer

S\mathbf{S} matrisinin ilk temel bileşeninin açıkladığı varyans oranının, orijinal veri setindeki en büyük varyans değerine sahip değişkenin toplam varyans içerisindeki payından daima büyük veya bu paya eşit olduğunu belirten ifade doğrudur.
Temel Bileşenler Analizi, veri setindeki varyansı maksimize eden ortogonal eksenleri bulma işlemidir. Doğrusal cebirdeki Rayleigh Bölümü kuralı gereği, bir kovaryans matrisinin en büyük özdeğeri (λ1\lambda_1), matrisin ana köşegenindeki en büyük elemandan (smax2s^2_{max}) büyük ya da ona eşittir. Analizin açıklanan varyans oranı elde edilirken bu değerler ortak bir paydaya, yani matrisin izine (toplam varyansa) bölündüğü için eşitsizlik oranı değişmez. Bu durum, ilk temel bileşenin açıkladığı oransal varyansın, en büyük varyanslı değişkenin kendi oransal payından her zaman yüksek veya eşit olmasını garanti eder.

Step-by-Step Solution

1
Kovaryans matrisi (S\mathbf{S}) üzerinden yapılan TBA'da en büyük özdeğerin (λ1\lambda_1) karesel form bağlamındaki tanımını anımsamak.
Rayleigh bölümü teoremi gereğince λ1\lambda_1, S\mathbf{S} matrisinin asal köşegenindeki herhangi bir elemandan (yani tekil değişken varyanslarından) her zaman büyük veya ona eşittir: λ1max(si2)\lambda_1 \geq \max(s^2_i).
İlk temel bileşen, veri setindeki varyansı maksimize eden en uygun doğrusal kombinasyondur. Ağırlıkların tümü, sadece en yüksek varyanslı değişkene 11 atanacak şekilde (standart taban vektörü) seçilse bile, en az o değişkenin orijinal varyansı kadar bir varyans elde edilir.
2
Kovaryans matrisinde toplam varyansın matematiksel karşılığını tanımlamak.
S\mathbf{S} matrisinin izi (tr(S)\text{tr}(\mathbf{S})), hem özdeğerlerin toplamına (λi\sum \lambda_i) hem de bireysel varyansların toplamına (si2\sum s_i^2) eşittir.
Temel Bileşenler Analizi, matrisin izini değiştirmeyen dik (ortogonal) bir dönüşümdür; dolayısıyla toplam varyans sabit kalır.
3
Bulunan eşitsizliği açıklanan varyans oranı bağlamında yorumlamak.
λ1smax2\lambda_1 \geq s^2_{max} eşitsizliğinin her iki tarafı pozitif bir değer olan toplam varyansa (tr(S)\text{tr}(\mathbf{S})) bölündüğünde; λ1tr(S)smax2tr(S)\frac{\lambda_1}{\text{tr}(\mathbf{S})} \geq \frac{s^2_{max}}{\text{tr}(\mathbf{S})} sonucu matematiksel olarak kesinleşir.
Bu sonuç, ilk temel bileşenin oransal gücünün, verideki en baskın değişkenin oransal gücünden matematiksel olarak asla daha az olamayacağını kanıtlar.

Key Concept

Kovaryans ve Korelasyon Matrislerinin Özellikleri ile Rayleigh Bölümü (Rayleigh Quotient) Teoremi
PreviousPage 2 / 6Next
Temel Bileşenler Analizi Practice Questions — KPSS İstatistik — Page 2 | Examkin