Temel Bileşenler Analizi

108 questions

Question 61Question

Çok değişkenli istatistiksel analiz tekniklerinden biri olan Temel Bileşenler Analizi'nin (TBA) teorik altyapısı, temel amacı ve varsayımları dikkate alındığında, aşağıdakilerden hangisi yanlıştır?

Show answer & explanation

Answer: Orijinal değişkenler arasında korelasyonun bulunmaması veya çok düşük olması, verideki bilginin daha az sayıda bileşenle temsil edilme gücünü artıran ve analizin başarısını destekleyen bir durumdur.

Answer

Orijinal değişkenler arasında korelasyon bulunmaması durumunda analizin başarısının artacağı ifadesi yanlıştır.
Temel Bileşenler Analizi (TBA), değişkenler arasındaki çoklu bağlantıyı (multicollinearity) kullanarak veri setini daha az sayıda boyutta temsil etmeyi amaçlar. Eğer değişkenler arasında korelasyon yoksa (yani değişkenler birbirlerinden bağımsızsa), veri seti zaten en sade halindedir ve TBA ile herhangi bir boyut indirgeme başarısı elde edilemez. Bu durumda her bir temel bileşen, sadece bir orijinal değişkenin varyansını açıklar.

Step-by-Step Solution

1
TBA'nın temel varsayımını kontrol etme
TBA, değişkenler arasındaki korelasyon yapısını kullanarak boyut indirger.
Değişkenler arasında korelasyon yoksa, her bir orijinal değişken zaten bir temel bileşen kadar varyans açıklar ve anlamlı bir gruplama/indirgeme yapılamaz.
2
Diğer seçenekleri teknik açıdan değerlendirme
Boyut indirgeme (A), ölçeklendirme/korelasyon matrisi ihtiyacı (C), doğrusallık (D) ve varyans yapısı (E) ifadelerinin teorik olarak doğru olduğu teyit edilir.
Bu özellikler TBA'yı Faktör Analizi'nden ayıran ve analiz kurgusunu belirleyen temel prensiplerdir.

Key Concept

TBA'da Değişkenler Arası İlişki ve Boyut İndirgeme İlişkisi
Estimated Time:1m 30s
Question 62Question

Bir büyükşehir belediyesi, 'akıllı şehir' projesi kapsamında kentin farklı noktalarına yerleştirilen sensörlerden elde edilen verileri kullanarak Temel Bileşenler Analizi (TBA) ile bir kent endeksi oluşturmayı hedeflemektedir. Veri setinde; ortam sıcaklığı (C^\circ C), havadaki partikül madde miktarı (PM10PM_{10} - μg/m3\mu g/m^3), çevresel gürültü seviyesi (dBdB) ve caddelerden geçen saatlik araç sayısı (araç/saat) değişkenleri yer almaktadır.

Araştırmacı, değişkenleri standardize etmeden orijinal ölçü birimleriyle bırakarak doğrudan örneklem kovaryans matrisi (S\mathbf{S}) üzerinden Temel Bileşenler Analizi uygulamıştır.

Buna göre, araştırmacının bu metodolojik tercihi sonucunda elde edilecek analiz çıktılarıyla ilgili aşağıdakilerden hangisinin gerçekleşmesi en olasıdır?

Show answer & explanation

Answer: Varyansı sayısal olarak en büyük olan 'saatlik araç sayısı' değişkeni, birinci temel bileşeni domine edecek ve diğer değişkenlerin analize katkısı yapay olarak azalacaktır.

Answer

Varyansı sayısal olarak en büyük olan değişkenin, birinci temel bileşeni domine etmesi ve diğer değişkenlerin etkisini gölgelemesi.
Temel Bileşenler Analizi (TBA), değişkenlerin varyansını maksimize eden doğrusal kombinasyonlar bulmayı amaçlar. Veriler farklı ölçüm birimlerine sahip olduğunda (örneğin sıcaklık 20-30 civarındayken, trafik yoğunluğu 3000-4000 civarında olduğunda), kovaryans matrisi kullanılması durumunda sayısal değeri büyük olan değişkenlerin varyansı da devasa olacaktır. Birinci temel bileşen, toplam varyansı en çok açıklayan boyut olduğu için, varyansı büyük olan değişkene yönelecek ve onu domine edecektir. Bu yanılgıyı önlemek için verilerin standartlaştırılması (yani korelasyon matrisinin kullanılması) gerekir.

Step-by-Step Solution

1
Veri setindeki değişkenlerin yapılarını ve ölçü birimlerini incele.
Değişkenlerin (C^\circ C, μg/m3\mu g/m^3, dBdB, araç/saat) sayısal aralıkları birbirinden çok farklıdır. Özellikle 'saatlik araç sayısı' binlerle ifade edilirken, sıcaklık gibi değişkenler onlar basamağında değerler alır.
Değişkenlerin ölçek farklılıkları, hesaplanacak varyans büyüklüklerini doğrudan etkiler.
2
Kovaryans matrisinin (S\mathbf{S}) yapısını ve Temel Bileşenler Analizi'nin varyans maksimizasyonu prensibini değerlendir.
TBA, verideki toplam varyansı en çok açıklayan doğrusal kombinasyonları (özvektörleri) bulur. Kovaryans matrisi standartlaştırılmamış ham varyansları içerir.
Kovaryans matrisi kullanıldığında analizin, birimlerin büyüklüğüne karşı hassas olup olmadığı belirlenir.
3
Ölçek farklılıklarının birinci temel bileşen üzerindeki etkisini sentezle.
Sayısal aralığı en geniş olan 'saatlik araç sayısı' değişkeni en büyük varyansa sahip olacaktır. Bu nedenle, ilk temel bileşen varyansı maksimize etmeye çalışırken, neredeyse tamamen bu değişkene ağırlık verecek ve asıl veri yapısı gizlenmiş olacaktır.
TBA'nın ölçek bağımlılığı (scale-dependency) özelliğinin sonucudur.

Key Concept

Temel Bileşenler Analizinde Ölçek Bağımlılığı (Scale Dependency) ve Matris Seçimi
Question 63Question

Bir araştırmacı, iki ekonomik gösterge (X1,X2X_1, X_2) arasındaki ilişkiyi incelemek amacıyla Temel Bileşenler Analizi (TBA) uygulamıştır. Analiz sonucunda elde edilen birinci temel bileşen (Y1Y_1) şu doğrusal kombinasyon ile ifade edilmektedir:

Y1=cX1+0,6X2Y_1 = cX_1 + 0,6X_2

Bu temel bileşene ait katsayılar vektörünün normalleştirildiği (birim uzunlukta olduğu) ve birinci temel bileşenin açıkladığı varyansın (Var(Y1)Var(Y_1)) 25 olduğu bilinmektedir.

Buna göre, cc katsayısının pozitif değeri ile kovaryans matrisinin en büyük özdeğeri (λ1\lambda_1) aşağıdakilerin hangisinde birlikte verilmiştir?

Show answer & explanation

Answer: c=0,8c = 0,8 ; λ1=25\lambda_1 = 25

Answer

cc katsayısının 0,8 ve en büyük özdeğerin (λ1\lambda_1) 25 olduğu seçenek doğrudur.
Temel Bileşenler Analizi'nde, her bir temel bileşeni tanımlayan katsayılar vektörü birim uzunluktadır, yani katsayıların kareleri toplamı 1'e eşittir (c2+0,62=1c^2 + 0,6^2 = 1). Buradan pozitif cc değeri 0,8 olarak bulunur. Diğer yandan, ii. temel bileşenin varyansı, veri setinin kovaryans matrisinin ii. en büyük özdeğerine eşittir (Var(Yi)=λiVar(Y_i) = \lambda_i). Soruda varyans 25 olarak verildiği için λ1=25\lambda_1 = 25 olur.

Step-by-Step Solution

1
Katsayılar vektörünün normalleştirme (birim uzunluk) özelliğini uygula.
c2+(0,6)2=1c2+0,36=1c2=0,64c=0,8c^2 + (0,6)^2 = 1 \Rightarrow c^2 + 0,36 = 1 \Rightarrow c^2 = 0,64 \Rightarrow c = 0,8
Temel Bileşenler Analizi'nde temel bileşeni oluşturan özvektör katsayılarının kareleri toplamı 1'e eşit olmalıdır.
2
Temel bileşen varyansı ile özdeğer arasındaki ilişkiyi belirle.
Var(Y1)=λ1=25Var(Y_1) = \lambda_1 = 25
Bir temel bileşenin varyansı, kovaryans veya korelasyon matrisinin ilgili özdeğerine (eigenvalue) eşittir.
3
Elde edilen değerleri birleştir.
c=0,8c = 0,8 ve λ1=25\lambda_1 = 25
Her iki hesaplama sonucu istenen parametreleri sağlar.

Key Concept

Temel Bileşen Varyansı ve Katsayı Normalleştirmesi
Estimated Time:1m 30s
Question 64Question

Bir araştırmacı, iki değişkenli bir veri setinde kovaryans matrisi üzerinden Temel Bileşenler Analizi (TBA) uygulamıştır. Yapılan analiz sonucunda birinci temel bileşen Z1=0,6X10,8X2Z_1 = 0,6X_1 - 0,8X_2 doğrusal kombinasyonu ile elde edilmiş ve bu bileşenin varyansı 32 olarak hesaplanmıştır. Analize esas alınan kovaryans matrisinin izi (trace) 40 olduğuna göre, katsayılar vektörünün normalize edildiği (aa=1a'a = 1) bilindiğinde, ikinci temel bileşenin (Z2Z_2) varyansı kaçtır?

Show answer & explanation

Answer: 8

Answer

İkinci temel bileşenin varyansı 8'dir.
Temel Bileşenler Analizi'nde, doğrusal kombinasyonlarla elde edilen bileşenlerin varyansları, veri setinin kovaryans matrisinin özdeğerlerine (λ\lambda) eşittir. Verilen problemde birinci temel bileşenin varyansı Var(Z1)=32Var(Z_1) = 32 olarak belirtildiğinden, bu değer aynı zamanda birinci özdeğer olan λ1=32\lambda_1 = 32 değerine karşılık gelir. Kovaryans matrisinin izi (trace), matrisin köşegen elemanlarının toplamıdır ve bu değer matematiksel olarak özdeğerlerin toplamına eşittir (λi=I˙z(S)\sum \lambda_i = İz(S)). İki değişkenli bir analizde toplam varyans λ1+λ2=40\lambda_1 + \lambda_2 = 40 olduğuna göre, ikinci temel bileşenin varyansı olan λ2=4032=8\lambda_2 = 40 - 32 = 8 olarak hesaplanır.

Step-by-Step Solution

1
Birinci temel bileşenin varyansı ile özdeğer arasındaki ilişkiyi belirle.
Var(Z1)=λ1=32Var(Z_1) = \lambda_1 = 32
Temel Bileşenler Analizi'nde her bir temel bileşenin varyansı, kovaryans matrisinin ilgili özdeğerine eşittir.
2
Kovaryans matrisinin izi ile toplam varyans arasındaki ilişkiyi kullan.
I˙z(S)=λ1+λ2=40İz(S) = \lambda_1 + \lambda_2 = 40
Bir matrisin özdeğerlerinin toplamı, o matrisin izine (trace) eşittir. TBA'da bu değer toplam varyansı gösterir.
3
İkinci özdeğeri hesapla.
λ2=4032=8\lambda_2 = 40 - 32 = 8
Toplam varyanstan birinci bileşenin açıkladığı varyans çıkarıldığında kalan miktar ikinci bileşene aittir.
4
İkinci temel bileşenin varyansını sonuçlandır.
Var(Z2)=λ2=8Var(Z_2) = \lambda_2 = 8
İkinci temel bileşenin varyansı, kovaryans matrisinin ikinci özdeğerine eşittir.

Key Concept

Temel bileşenlerin varyansları, analizde kullanılan matrisin özdeğerlerine eşittir ve bu varyansların toplamı matrisin izine (toplam varyansa) eşittir.
Estimated Time:1m 30s
Question 65Question

Bir pazar araştırması kapsamında, tüketicilerin satın alma tercihlerini etkileyen 44 farklı faktör arasındaki ilişkiler incelenmektedir. Bu veri setine ait varyans-kovaryans matrisinin iz (trace) değeri 5050 birim olarak hesaplanmıştır.

Bu matris üzerinden uygulanan Temel Bileşenler Analizi sonucunda, elde edilen ilk üç temel bileşenin özdeğerleri sırasıyla λ1=20\lambda_1 = 20, λ2=16\lambda_2 = 16 ve λ3=9\lambda_3 = 9 olarak bulunmuştur.

Buna göre, ilk iki temel bileşenin veri setindeki toplam varyansı açıklama oranı ve dördüncü temel bileşene ait özdeğer (λ4\lambda_4) sırasıyla aşağıdakilerin hangisinde doğru verilmiştir?

Show answer & explanation

Answer: %72 ve 5

Answer

Doğru seçenek %72 ve 5 değerlerini içeren seçenektir.
Varyans-kovaryans matrisi kullanıldığında toplam varyans doğrudan matrisin izine, yani 50'ye eşittir. Özdeğerler toplamının da 50 olması gerektiğinden, dördüncü özdeğer λ4=50(20+16+9)=5\lambda_4 = 50 - (20 + 16 + 9) = 5 olarak bulunur. İlk iki bileşenin açıkladığı varyans oranı ise ilk iki özdeğerin toplamının toplam varyansa bölünmesiyle elde edilir: (20+16)/50=36/50=%72(20 + 16) / 50 = 36 / 50 = \%72.

Step-by-Step Solution

1
Veri setindeki toplam varyans değerini matrisin izi özelliğinden belirleme.
Toplam Varyans = Matrisin İzi (Trace) = 50
Varyans-kovaryans matrisi kullanılarak yapılan Temel Bileşenler Analizinde, toplam varyans matrisin köşegen elemanlarının toplamına (izine) eşittir.
2
Matrisin izi ile özdeğerlerin toplamı arasındaki eşitliği kullanarak dördüncü özdeğeri (\lambda_4) hesaplama.
\lambda_1 + \lambda_2 + \lambda_3 + \lambda_4 = 50 \Rightarrow 20 + 16 + 9 + \lambda_4 = 50 \Rightarrow \lambda_4 = 5
Temel Bileşenler Analizinde matrisin tüm özdeğerlerinin toplamı, o matrisin izine (dolayısıyla toplam varyansa) her zaman eşittir.
3
İlk iki temel bileşenin açıkladığı birikimli varyans oranını hesaplama.
Açıklanan Varyans Oranı = (\lambda_1 + \lambda_2) / Toplam Varyans = (20 + 16) / 50 = 36 / 50 = 0.72 = %72
İlk k temel bileşenin açıkladığı varyans oranı, ilk k özdeğerin toplamının tüm özdeğerlerin toplamına (veya varyans-kovaryans matrisinin izine) bölünmesiyle elde edilir.

Key Concept

Varyans-kovaryans matrisi üzerinden yapılan Temel Bileşenler Analizinde toplam varyans, matrisin izine (trace) ve tüm özdeğerlerin toplamına eşittir. Birikimli varyans oranı, ilgili özdeğerlerin toplam varyansa bölünmesiyle bulunur.
Question 66Question

Bir kalkınma ajansı uzmanı, ilçelerin sosyo-ekonomik yapılarını özetlemek amacıyla bir veri seti derlemiştir. Veri setinde "toplam nüfus" (kişi sayısı), "okullaşma oranı" (yüzde) ve "kişi başına düşen sağlık harcaması" (TL) gibi ölçüm birimleri ve doğal varyansları birbirinden çok farklı olan nicel değişkenler yer almaktadır.

Uzman, boyut indirgeme amacı doğrultusunda değişkenleri standartlaştırmadan, doğrudan orijinal veriler üzerinden hesaplanan kovaryans matrisini kullanarak Temel Bileşenler Analizi (TBA) uygulamıştır.

Buna göre, analizin varsayımları ve matematiksel yapısı dikkate alındığında bu yöntemin yol açacağı en temel istatistiksel sorun aşağıdakilerden hangisidir?

Show answer & explanation

Answer: Doğal varyansı sayısal olarak en büyük olan değişkenin, çıkarılan ilk temel bileşeni domine etmesi ve diğer değişkenlerin ağırlığının yapay olarak baskılanması

Answer

Doğal varyansı sayısal olarak en büyük olan değişkenin, çıkarılan ilk temel bileşeni domine etmesi ve diğer değişkenlerin ağırlığının yapay olarak baskılanması seçeneği, doğru değerlendirmedir.
Temel Bileşenler Analizi, toplam varyansı maksimize etme prensibine dayanır. Eğer analize giren değişkenlerin ölçüm birimleri farklıysa (örneğin biri milyonlar mertebesinde, diğeri yüzde mertebesinde), veriler standartlaştırılmadan doğrudan kovaryans matrisi üzerinden analiz yapıldığında, varyansı sayısal olarak en yüksek olan değişken ilk bileşenin neredeyse tamamını oluşturur. Diğer değişkenlerin sisteme yapabileceği katkı istatistiksel olarak baskılanır. Bu nedenle, birimleri farklı değişken setlerinde korelasyon matrisi (standartlaştırılmış veriler) kullanılması temel bir varsayım ve gerekliliktir.

Step-by-Step Solution

1
TBA'nın temel amacını ve veri giriş matrisi türlerini (Kovaryans vs. Korelasyon) değerlendir.
TBA, toplam varyansı açıklamak üzere birbirine dik doğrusal kombinasyonlar (bileşenler) oluşturur.
Boyut indirgemenin en verimli şekilde nasıl gerçekleştiğini hatırlamak analizin kalbi için önemlidir.
2
Değişkenlerin ölçeklerinin analiz üzerindeki etkisini incele.
Değişkenler (nüfus, yüzde, TL) farklı ölçüm birimlerine sahiptir. Nüfus milyonlarla ifade edilirken, okullaşma oranı 0-100 arasındadır.
Kovaryans matrisi, değişkenlerin orijinal varyanslarını korur. Büyük değerli değişkenin varyansı devasa olacaktır.
3
Kovaryans matrisi kullanımının doğuracağı matematiksel sonucu tespit et.
İlk temel bileşen, toplam varyansın en büyük kısmını açıklamaya çalışacağı için, varyansı doğal olarak büyük olan değişkene yönelecek ve bu değişkenin katsayısı (yükü) 1'e yaklaşırken diğerlerinin etkisi sıfıra yaklaşacaktır.
Varyans farklılıkları değişkenlerin gerçek öneminden değil, sadece kullanılan ölçüm birimlerinden (ölçeksizlikten) kaynaklanmaktadır.

Key Concept

Temel Bileşenler Analizinde Değişken Ölçeklendirmesi ve Matris Seçimi
Question 67Question

Bir istatistikçi, iki değişkenli (X1,X2X_1, X_2) bir veri setinden elde edilen kovaryans matrisini kullanarak Temel Bileşenler Analizi (TBA) gerçekleştirmiştir. Analiz sonucunda elde edilen özdeğerler λ1=18\lambda_1 = 18 ve λ2=6\lambda_2 = 6 olarak belirlenmiştir. Birinci temel bileşen Y1=a1X1+a2X2Y_1 = a_1 X_1 + a_2 X_2 şeklinde tanımlanmış olup, bu bileşene ait normalize edilmiş katsayılar vektöründe a1=0,8a_1 = 0,8 olduğu bilinmektedir. Buna göre, birinci temel bileşenin varyansı (Var(Y1)Var(Y_1)) ve a2a_2 katsayısının pozitif değeri sırasıyla aşağıdakilerden hangisidir?

Show answer & explanation

Answer: Var(Y1)=18Var(Y_1) = 18 ve a2=0,6a_2 = 0,6

Answer

Birinci temel bileşenin varyansı 1818 ve a2a_2 katsayısının pozitif değeri 0,60,6 olarak hesaplanan seçenektir.
Doğru cevapta, temel bileşenin varyansı doğrudan ilgili özdeğer olan 18 olarak alınmıştır. Ayrıca katsayıların kareleri toplamının 1 olması kuralından hareketle 0,82+a22=10,8^2 + a_2^2 = 1 denklemi kurulmuş ve a2a_2 değeri 0,6 olarak doğru hesaplanmıştır.

Step-by-Step Solution

1
Temel bileşen varyansını belirleme
Var(Y1)=λ1=18Var(Y_1) = \lambda_1 = 18
Temel Bileşenler Analizinde, jj. temel bileşenin varyansı, kovaryans matrisinin jj. en büyük özdeğerine eşittir.
2
Katsayıların normalizasyon kuralını uygulama
a12+a22=1a_1^2 + a_2^2 = 1
Temel bileşenleri oluşturan özvektörlerin katsayıları, bileşenin tekliğini ve ölçeklenebilirliğini sağlamak amacıyla normalize edilir (birim uzunluk kuralı).
3
Bilinmeyen katsayıyı hesaplama
0,82+a22=10,64+a22=1a22=0,36a2=0,60,8^2 + a_2^2 = 1 \Rightarrow 0,64 + a_2^2 = 1 \Rightarrow a_2^2 = 0,36 \Rightarrow a_2 = 0,6
Verilen a1=0,8a_1 = 0,8 değeri yerine konularak denklemin çözülmesi sonucunda pozitif katsayı değeri bulunur.

Key Concept

Özdeğer-Varyans İlişkisi ve Özvektör Normalizasyonu
Estimated Time:1m 30s
Question 68Question

İstatistiksel veri bilimi uygulamalarında, yüksek boyutlu bir veri kümesindeki bilgi kaybı en aza indirilerek boyut indirgeme işlemi gerçekleştirilmektedir. Bu amaçla bir araştırmacı, veri yapısının kovaryans matrisinden elde edilen ortogonal (dik) bir matrisi (P\mathbf{P}) kullanarak, Y=PTX\mathbf{Y} = \mathbf{P}^T \mathbf{X} doğrusal dönüşümü ile yeni bileşenler elde etmiştir.

Kullanılan bu P\mathbf{P} dönüşüm matrisinin ortogonal olması (PTP=I\mathbf{P}^T \mathbf{P} = \mathbf{I}), elde edilen yeni yapının geometrisi ve istatistiksel özellikleri açısından aşağıdakilerden hangisini zorunlu kılar?

Show answer & explanation

Answer: Yeni oluşturulan eksenlerin çok boyutlu uzayda birbirine dik konumlanmasını ve bu eksenler üzerindeki iz düşümlerin istatistiksel olarak birbiriyle ilişkisiz (korelasyonsuz) olmasını

Answer

Doğru seçenek, yeni oluşturulan eksenlerin çok boyutlu uzayda birbirine dik konumlanmasını ve bu eksenler üzerindeki iz düşümlerin istatistiksel olarak birbiriyle ilişkisiz (korelasyonsuz) olmasını ifade eden seçenektir.
Temel Bileşenler Analizi'nde kullanılan dönüşüm matrisinin ortogonal (PTP=I\mathbf{P}^T \mathbf{P} = \mathbf{I}) olması, geometrik olarak oluşturulan yeni koordinat eksenlerinin birbirine tam olarak dik olmasını ifade eder. Bu geometrik diklik durumu, istatistiksel açıdan yeni bileşenlerin birbirinden tamamen bağımsız, yani korelasyonsuz olduğu anlamına gelir. Analizin ana hedefi de zaten aralarında ilişki bulunan orijinal değişkenleri, ilişkisiz yeni bileşenlere dönüştürmektir.

Step-by-Step Solution

1
Matris Dönüşümünün Geometrik Karşılığını İnceleme
Ortogonal bir matris (PTP=I\mathbf{P}^T \mathbf{P} = \mathbf{I}) ile yapılan dönüşüm, bir eksen döndürme işlemi olup, yeni oluşan koordinat eksenlerinin birbirine dik (90 derece açılı) olmasını sağlar.
Temel Bileşenler Analizi'nin amacı varyansın maksimum olduğu yönleri bulmaktır ve bu yönler birbirine dik eksenler olarak tanımlanır.
2
Geometrik Dikliğin İstatistiksel Anlamını Çıkarma
Çok boyutlu uzayda eksenlerin birbirine ortogonal (dik) olması, bu eksenlere karşılık gelen rassal değişkenlerin (temel bileşenlerin) kovaryanslarının ve korelasyonlarının sıfır olacağı anlamına gelir.
Dik eksenler üzerindeki izdüşümler arasında doğrusal bir bağımlılık bulunmaz; bu sayede değişkenler arasındaki çoklu bağlantı problemi çözülmüş olur.

Key Concept

Temel Bileşenler Analizinde Geometrik Dönüşüm ve Ortogonallik
Estimated Time:1m 30s
Question 69Question

Bir araştırmacı X1,X2X_1, X_2 ve X3X_3 değişkenlerinden oluşan bir veri seti üzerinde varyans-kovaryans matrisini kullanarak Temel Bileşenler Analizi (TBA) uygulamıştır. Analiz sonucunda elde edilen özdeğerler aşağıda verilmiştir:

ÖzdeğerDeğer
λ1\lambda_115
λ2\lambda_29
λ3\lambda_36

Birinci temel bileşene (Y1Y_1) ait katsayılar vektörü e1=[a,0,0,6]e_1' = [a, 0, 0,6] olarak belirlendiğine göre, Y1Y_1 bileşeninin varyansı (Var(Y1)Var(Y_1)) ve aa katsayısının pozitif değeri aşağıdakilerden hangisidir?

Show answer & explanation

Answer: 15 ve 0,8

Answer

Birinci temel bileşenin varyansı 15 ve aa katsayısının değeri 0,8'dir.
Temel Bileşenler Analizi'nde temel bileşenlerin varyansları, kullanılan matrisin özdeğerlerine eşittir. En büyük varyansa sahip olan birinci temel bileşenin varyansı en büyük özdeğer olan 15'tir. Ayrıca, temel bileşenleri oluşturan doğrusal kombinasyonların katsayılar vektörü normalize edilmiştir; bu nedenle katsayıların kareleri toplamı 1 olmalıdır (a2+02+0,62=1a^2 + 0^2 + 0,6^2 = 1). Buradan a=0,8a=0,8 sonucu elde edilir.

Step-by-Step Solution

1
Birinci temel bileşenin varyansını belirleyin.
Var(Y1)=λ1=15Var(Y_1) = \lambda_1 = 15
Varyans-kovaryans matrisi üzerinden yapılan TBA'da, ii. temel bileşenin varyansı ii. özdeğere eşittir.
2
Katsayılar vektörü için normalizasyon kuralını yazın.
a2+02+0,62=1a^2 + 0^2 + 0,6^2 = 1
Temel bileşen katsayılar vektörü (özvektör) birim uzunlukta olmalıdır, yani katsayıların kareleri toplamı 1'e eşit olmalıdır.
3
Denklemi çözerek aa değerini bulun.
a2+0,36=1    a2=0,64    a=0,8a^2 + 0,36 = 1 \implies a^2 = 0,64 \implies a = 0,8
a2=10,36a^2 = 1 - 0,36 işlemi yapılarak aa katsayısının pozitif değeri hesaplanır.

Key Concept

Temel Bileşen Varyansı ve Özvektör Normalizasyonu
Question 70Question

Temel Bileşenler Analizi (TBA) uygulamasında, bir veri setinden elde edilen varyans-kovaryans matrisinin (Σ\mathbf{\Sigma}) özdeğerleri (λ1,λ2,...,λp\lambda_1, \lambda_2, ..., \lambda_p) ve bu özdeğerlere karşılık gelen özvektörler (e1,e2,...,ep\mathbf{e}_1, \mathbf{e}_2, ..., \mathbf{e}_p) ile ilgili aşağıdaki ifadelerden hangisi yanlıştır?

Show answer & explanation

Answer: Özdeğerlerin toplamı, analize giren varyans-kovaryans matrisinin determinantına eşittir.

Answer

Özdeğerlerin toplamının determinant değerine eşit olduğunu savunan ifade yanlıştır; çünkü bu toplam matrisin izine (trace) eşittir.
Doğru cevap, özdeğerlerin toplamının determinant değerine eşit olduğunu öne süren ifadedir; çünkü lineer cebir prensiplerine göre özdeğerler toplamı matrisin izine (trace), özdeğerler çarpımı ise matrisin determinantına eşittir.

Step-by-Step Solution

1
Matris izi (trace) özelliğini hatırla
i=1pλi=tr(Σ)\sum_{i=1}^{p} \lambda_i = \text{tr}(\mathbf{\Sigma})
Özdeğerlerin toplamı, varyans-kovaryans matrisinin köşegen elemanlarının toplamına (toplam varyansa) karşılık gelir.
2
Matris determinant özelliğini hatırla
i=1pλi=Σ\prod_{i=1}^{p} \lambda_i = |\mathbf{\Sigma}|
Bir matrisin determinantı, tüm özdeğerlerin geometrik çarpımına eşittir ve genelleştirilmiş varyansı temsil eder.
3
Seçeneklerdeki ifadeleri bu temel prensiplerle karşılaştır
Özdeğerlerin toplamının determinant ile ilişkilendirilmesi hatalıdır.
Toplam işlemine karşılık gelen değer izdir (trace), çarpım işlemine karşılık gelen değer ise determinanttır.

Key Concept

Özdeğerlerin İz (Trace) ve Determinant ile İlişkisi

Practice More

Korelasyon matrisi üzerinden yapılan TBA'da özdeğerlerin toplamının neden değişken sayısına (pp) eşit olduğunu inceleyiniz.
Estimated Time:1m 30s
Question 71Question

Bir araştırmacı, birbirleriyle yüksek korelasyon gösteren p=6p=6 değişkenden oluşan bir veri setine boyut indirgeme amacıyla Temel Bileşenler Analizi (TBA) uygulamıştır. Değişkenler standartlaştırılarak korelasyon matrisi üzerinden yapılan analiz sonucunda, hesaplanan özdeğerler (eigenvalues) sırasıyla λ1=2.7\lambda_1 = 2.7, λ2=1.4\lambda_2 = 1.4, λ3=1.1\lambda_3 = 1.1, λ4=0.5\lambda_4 = 0.5, λ5=0.2\lambda_5 = 0.2 ve λ6=0.1\lambda_6 = 0.1 olarak bulunmuştur. Çizilen yamaç grafiğinde (scree plot) ise eğrinin belirgin kırılma (dirsek) noktasının 4. bileşende olduğu gözlemlenmiştir.

Buna göre, araştırmacının analize kaç bileşenle devam etmesi istatistiksel olarak en uygundur ve bu kararın teorik dayanağı aşağıdakilerden hangisidir?

Show answer & explanation

Answer: 3 bileşen ile devam etmelidir. Çünkü Kaiser kriterine göre özdeğeri 1'den büyük olan üç bileşen bulunmaktadır ve yamaç grafiğindeki kırılma noktasından önceki bileşen sayısı da bu kararı desteklemektedir.

Answer

Araştırmacı analize 3 bileşen ile devam etmelidir. Bu karar, hem Kaiser kriterinin (özdeğeri 1'den büyük bileşenler) hem de yamaç grafiğinin (kırılma noktasından önceki bileşen sayısı) ortak sonucudur.
Temel Bileşenler Analizinde (TBA) tutulacak bileşen sayısına karar verirken en yaygın kullanılan istatistiksel ölçütler Kaiser kriteri ve Yamaç (Scree) grafiğidir. Veri seti standartlaştırıldığı için korelasyon matrisi üzerinden işlem yapılmaktadır. Kaiser kriterine göre özdeğeri (λ\lambda) 1'den büyük olan bileşenler modele dahil edilir. Soruda verilen özdeğerlerden yalnızca ilk üçü (2.72.7, 1.41.4 ve 1.11.1) 1'den büyüktür. İkinci kriter olan yamaç grafiğinde ise kural gereği kırılma (dirsek) noktasından önceki bileşen sayısı alınır; kırılma 4. bileşende gerçekleştiği için bu noktadan önceki 3 bileşen tutulmalıdır. Her iki yaklaşım da araştırmacının 3 bileşenle devam etmesi gerektiğini doğrulamaktadır.

Step-by-Step Solution

1
Kaiser kriterine (K1 kuralı) göre uygun bileşen sayısını belirlemek.
Özdeğerleri 1'den büyük olan λ1=2.7,λ2=1.4\lambda_1=2.7, \lambda_2=1.4 ve λ3=1.1\lambda_3=1.1 olmak üzere ilk 3 bileşen seçilir.
Korelasyon matrisi kullanılarak yapılan analizlerde, bir bileşenin orijinal bir değişkenden daha fazla bilgi (varyans) açıklayabilmesi için özdeğerinin 1'den büyük olması istatistiksel bir kuraldır.
2
Yamaç grafiği (scree plot) kriterine göre uygun bileşen sayısını belirlemek.
Kırılma (dirsek) noktası 4. bileşende olduğu için, bu noktadan önceki 3 bileşen seçilir.
Yamaç grafiğinde varyansın açıklanma oranındaki sert düşüşün durduğu ve eğrinin yataylaşmaya başladığı nokta (4. bileşen) ve sonrasındaki bileşenler, modele önemli bir bilgi katmadığı için elenir.
3
Kriterlerin sonuçlarını sentezlemek.
Her iki kriter de 3 bileşen tutulması gerektiğini işaret etmektedir.
Boyut indirgeme analizlerinde farklı kriterlerin (özdeğer ve grafik) aynı sonucu vermesi, belirlenen bileşen sayısının istatistiksel güvenirliğini artırır.

Key Concept

Temel Bileşenler Analizinde (TBA) bileşen sayısını belirlemek için kullanılan Kaiser kriteri (λ>1\lambda > 1) ve Yamaç Grafiği (Scree Plot) yorumu.
Estimated Time:1m 30s
Question 72Question

Bir kamu kurumunda sunulan hizmetlerin kalitesini değerlendirmek amacıyla; Bekleme Süresi (X1X_1), Personel İlgisi (X2X_2), Fiziksel İmkanlar (X3X_3) ve İşlem Hızı (X4X_4) değişkenleri üzerinden bir araştırma yapılmıştır. Değişkenler standartlaştırılarak korelasyon matrisi üzerinden Temel Bileşenler Analizi (TBA) uygulanmış ve birinci temel bileşene (TB1TB_1) ait yük katsayıları aşağıdaki tabloda elde edilmiştir:

DeğişkenBirinci Temel Bileşen (TB1TB_1) Yükleri
X1X_1 (Bekleme Süresi)0,90
X2X_2 (Personel İlgisi)0,80
X3X_3 (Fiziksel İmkanlar)-0,40
X4X_4 (İşlem Hızı)0,30

Buna göre, bu dört değişkenin içerdiği toplam varyansın yüzde kaçı birinci temel bileşen tarafından açıklanmaktadır?

Show answer & explanation

Answer: %42,5

Answer

Birinci temel bileşen toplam varyansın %42,5'ini açıklamaktadır.
Doğru cevap olan %42,5 değeri, birinci temel bileşene ait özdeğerin (yüklerin kareleri toplamı olan 1,70) toplam varyansa (değişken sayısı olan 4) oranlanmasıyla elde edilir. Bu işlem, bileşenin veri setindeki toplam değişkenliğin ne kadarını temsil ettiğini gösterir.

Step-by-Step Solution

1
Birinci temel bileşene ait özdeğeri (λ1\lambda_1) hesapla.
λ1=(0,90)2+(0,80)2+(0,40)2+(0,30)2=0,81+0,64+0,16+0,09=1,70\lambda_1 = (0,90)^2 + (0,80)^2 + (-0,40)^2 + (0,30)^2 = 0,81 + 0,64 + 0,16 + 0,09 = 1,70
TBA'da bir bileşenin açıkladığı varyans miktarı (özdeğer), o bileşene ait yük katsayılarının kareleri toplamına eşittir.
2
Toplam varyans miktarını belirle.
Toplam Varyans = p=4p = 4
Korelasyon matrisi üzerinden yapılan analizlerde her bir değişkenin varyansı 1 kabul edildiği için toplam varyans değişken sayısına eşittir.
3
Açıklanan varyans oranını yüzde olarak hesapla.
Oran = (1,70/4)×100=0,425×100=%42,5(1,70 / 4) \times 100 = 0,425 \times 100 = \%42,5
Belirli bir bileşenin açıkladığı varyans oranı, o bileşenin özdeğerinin toplam varyansa bölünmesiyle bulunur.

Key Concept

Temel Bileşen Analizinde Yükler ve Varyans İlişkisi
Question 73Question

Bir araştırmacı, X1X_1 ve X2X_2 değişkenleri arasındaki ilişkiyi incelemek amacıyla varyans-kovaryans matrisi üzerinden Temel Bileşenler Analizi (TBA) uygulamıştır. Analiz sonucunda elde edilen birinci temel bileşen (Y1Y_1) doğrusal kombinasyonu aşağıda verilmiştir:

Y1=25X1+15X2Y_1 = \frac{2}{\sqrt{5}}X_1 + \frac{1}{\sqrt{5}}X_2

Çalışmada kullanılan varyans-kovaryans matrisi S=[5222]S = \begin{bmatrix} 5 & 2 \\ 2 & 2 \end{bmatrix} olduğuna göre, bu birinci temel bileşenin açıkladığı varyans değeri kaçtır?

Show answer & explanation

Answer: 6

Answer

Birinci temel bileşenin varyansı, varyans-kovaryans matrisinin birinci (en büyük) özdeğeri olan 6'dır.
Varyans-kovaryans matrisi S=[5222]S = \begin{bmatrix} 5 & 2 \\ 2 & 2 \end{bmatrix} olan bir sistemde birinci temel bileşenin varyansı, bu matrisin en büyük özdeğerine (lambda1\\lambda_1) eşittir. Karakteristik denklem çözüldüğünde lambda27lambda+6=0\\lambda^2 - 7\\lambda + 6 = 0 elde edilir ve kökler 6 ve 1 olarak bulunur. En büyük kök olan 6, birinci temel bileşenin varyansını temsil eder. Ayrıca doğrusal kombinasyon formülü Var(Y1)=aSaVar(Y_1) = a'Sa ile hesaplandığında da sonuç 6 çıkmaktadır.

Step-by-Step Solution

1
Temel bileşen varyansı ile özdeğer arasındaki ilişkinin belirlenmesi.
Var(Y1)=λ1Var(Y_1) = \lambda_1
Temel Bileşenler Analizi'nde, her bir temel bileşenin varyansı, analizde kullanılan matrisin (kovaryans veya korelasyon) ilgili özdeğerine eşittir.
2
Varyans-kovaryans matrisinin özdeğerlerinin hesaplanması.
SλI=0(5λ)(2λ)4=0λ27λ+6=0|S - \lambda I| = 0 \Rightarrow (5-\lambda)(2-\lambda) - 4 = 0 \Rightarrow \lambda^2 - 7\lambda + 6 = 0
Özdeğerler, karakteristik denklemin kökleridir.
3
Karakteristik denklemin çözülmesi ve en büyük özdeğerin seçilmesi.
(λ6)(λ1)=0(\lambda - 6)(\lambda - 1) = 0 ise λ1=6\lambda_1 = 6 ve λ2=1\lambda_2 = 1.
Birinci temel bileşen en yüksek varyansı açıkladığı için en büyük özdeğer olan 6 seçilir.

Key Concept

Temel bileşenlerin varyansları, varyans-kovaryans matrisinin özdeğerlerine (lambdai\\lambda_i) eşittir ve bileşen katsayıları bu özdeğerlere karşılık gelen birim özvektörlerdir.
Estimated Time:2m 0s
Question 74Question

Bir çevre araştırmacısı, 4 farklı su kalitesi göstergesini (X1,X2,X3,X4X_1, X_2, X_3, X_4) standartlaştırarak korelasyon matrisi üzerinden Temel Bileşenler Analizi (TBA) uygulamıştır. Yapılan analiz sonucunda elde edilen birinci temel bileşen (Y1Y_1) ile orijinal değişkenler arasındaki doğrusal ilişkiyi gösteren temel bileşen yükleri (korelasyonlar) sırasıyla; 0,800,80, 0,60-0,60, 0,700,70 ve 0,500,50 olarak hesaplanmıştır.

Buna göre, elde edilen temel bileşen yükleri ve analizin sonuçları ile ilgili aşağıdaki ifadelerden hangisi doğrudur?

Show answer & explanation

Answer: Birinci temel bileşene ait özdeğer 1,74 olarak hesaplanır ve bu bileşen, standartlaştırılmış değişkenlerin oluşturduğu toplam varyansın %43,5'ini tek başına açıklamaktadır.

Answer

Birinci temel bileşene ait özdeğerin 1,74 olduğu ve toplam varyansın %43,5'ini açıkladığı ifade doğrudur.
Temel Bileşenler Analizinde (TBA) korelasyon matrisi kullanıldığında, herhangi bir temel bileşenin özdeğeri o bileşenin tüm değişkenlerle olan korelasyonlarının (temel bileşen yükleri) karelerinin toplamına eşittir. Verilen değerlerin kareleri toplandığında 0,64+0,36+0,49+0,25=1,740,64 + 0,36 + 0,49 + 0,25 = 1,74 özdeğerine ulaşılır. Toplam varyans, analiz edilen değişken sayısına (4) eşit olduğu için birinci temel bileşenin açıkladığı varyans oranı 1,74/4=0,4351,74 / 4 = 0,435 yani %43,5 olarak doğru bir şekilde hesaplanır.

Step-by-Step Solution

1
Birinci temel bileşene ait özdeğeri (eigenvalue, λ1\lambda_1) hesaplamak.
λ1=(0,80)2+(0,60)2+(0,70)2+(0,50)2=0,64+0,36+0,49+0,25=1,74\lambda_1 = (0,80)^2 + (-0,60)^2 + (0,70)^2 + (0,50)^2 = 0,64 + 0,36 + 0,49 + 0,25 = 1,74
Korelasyon matrisi kullanılarak yapılan Temel Bileşenler Analizinde bir bileşenin özdeğeri, o bileşenin orijinal değişkenlerle olan korelasyonlarının (yüklerinin) kareleri toplamına eşittir.
2
Veri setindeki toplam varyansı belirlemek.
Toplam Varyans =4= 4 (Değişken sayısı, p=4p = 4)
Analiz korelasyon matrisi üzerinden yapıldığı için her bir XiX_i değişkeninin varyansı 1 olarak kabul edilir. Bu nedenle toplam varyans, analizdeki değişken sayısına eşittir.
3
Birinci temel bileşenin açıkladığı varyans oranını hesaplamak.
Açıklanan Varyans Oranı =λ1Toplam Varyans=1,744=0,435= \frac{\lambda_1}{\text{Toplam Varyans}} = \frac{1,74}{4} = 0,435 (yani %43,5\%43,5)
Bir bileşenin açıkladığı varyans oranı, kendi özdeğerinin toplam varyansa bölünmesiyle bulunur.

Key Concept

Temel Bileşen Yüklerinin Yorumlanması ve Varyans Açıklama Oranı
Question 75Question

Bir kamu yönetimi uzmanı, illerin sosyoekonomik gelişmişlik düzeyini belirlemek amacıyla 55 farklı değişken üzerinden Temel Bileşenler Analizi (TBA) uygulamaktadır. Değişkenlerin farklı ölçüm birimlerine sahip olması nedeniyle analiz korelasyon matrisi üzerinden gerçekleştirilmiştir. Analiz sonucunda elde edilen özdeğerler (λi\lambda_i) büyükten küçüğe doğru aşağıdaki tabloda verilmiştir:

BileşenÖzdeğer (λ\lambda)
1. Bileşen2402{}40
2. Bileşen1201{}20
3. Bileşen0800{}80
4. Bileşen0400{}40
5. Bileşen0200{}20

Buna göre, ilk iki temel bileşenin toplam varyansı açıklama oranı (birikimli varyans oranı) yüzde kaçtır?

Show answer & explanation

Answer: 72

Answer

İlk iki temel bileşenin birikimli varyans oranı %72'dir.
Korelasyon matrisi üzerinden yapılan bir Temel Bileşenler Analizi'nde toplam varyans, değişken sayısına (bu soruda p=5p=5) eşittir. Birikimli varyans oranı hesaplanırken, dikkate alınan bileşenlerin özdeğerleri toplanır ve toplam varyansa bölünür. İlk iki bileşenin özdeğerleri toplamı 240+120=3602{}40 + 1{}20 = 3{}60 olup, bu değerin toplam varyansa oranı 360/500=0723{}60 / 5{}00 = 0{}72 yani %72\%72 olarak bulunur.

Step-by-Step Solution

1
Toplam varyansı belirle
Toplam Varyans = 5005{}00
Korelasyon matrisi kullanıldığında toplam varyans, değişken sayısına (p=5p=5) veya özdeğerlerin toplamına (matrisin izi) eşittir: 240+120+080+040+020=5002{}40 + 1{}20 + 0{}80 + 0{}40 + 0{}20 = 5{}00.
2
İlk iki bileşenin açıkladığı varyans toplamını hesapla
3603{}60
Birikimli varyans istendiği için ilk iki özdeğer toplanır: λ1+λ2=240+120=360\lambda_1 + \lambda_2 = 2{}40 + 1{}20 = 3{}60.
3
Birikimli varyans oranını hesapla
0720{}72 veya %72\%72
Hesaplanan toplam, genel toplam varyansa bölünür: 360/500=0723{}60 / 5{}00 = 0{}72.

Key Concept

Temel Bileşenler Analizinde birikimli varyans oranı, seçilen ilk kk bileşene ait özdeğerlerin toplamının, tüm özdeğerlerin toplamına (matrisin izine) bölünmesiyle hesaplanır.

Practice More

Korelasyon matrisi yerine kovaryans matrisi kullanılsaydı toplam varyansın nasıl değişeceğini ve bunun sonuçları nasıl etkileyeceğini düşününüz.
Estimated Time:1m 30s
Question 76Question

Bir kamu kurumu, şubelerinin performansını 'Hizmet Hızı' (X1X_1) ve 'Hizmet Kalitesi' (X2X_2) değişkenleri ile ölçmektedir. Bu değişkenlerin ortalama vektörü μ=[7080]T\mu = [70 \quad 80]^T olarak hesaplanmıştır. Kovaryans matrisi üzerinden yapılan Temel Bileşenler Analizi sonucunda, en büyük özdeğere karşılık gelen birinci temel bileşen özvektörü e1=[0,60,8]Te_1 = [0,6 \quad 0,8]^T olarak elde edilmiştir.

Buna göre, hizmet hızı (X1X_1) 80 ve hizmet kalitesi (X2X_2) 75 olan bir şubenin birinci temel bileşen skoru kaçtır?

Show answer & explanation

Answer: 2

Answer

Hesaplanan birinci temel bileşen skoru 2'dir.
Doğru cevap olan değer, gözlem değerlerinin (X1=80,X2=75X_1=80, X_2=75) kendi ortalamalarından (7070 ve 8080) çıkarılmasıyla elde edilen farkların, birinci temel bileşen özvektör katsayıları (0,60,6 ve 0,80,8) ile ağırlıklı toplamı alınarak bulunur. Bu işlem [(8070)×0,6]+[(7580)×0,8]=64=2[(80-70) \times 0,6] + [(75-80) \times 0,8] = 6 - 4 = 2 şeklinde sonuçlanır.

Step-by-Step Solution

1
Gözlem değerlerini içeren vektörü (xx) belirleyiniz ve ortalama vektöründen (μ\mu) arındırarak merkezcilleştiriniz.
xμ=[80707580]=[105]x - \mu = \begin{bmatrix} 80 - 70 \\ 75 - 80 \end{bmatrix} = \begin{bmatrix} 10 \\ -5 \end{bmatrix}
Temel bileşen skorları, verinin ortalamadan olan sapmalarının yeni eksenler üzerindeki izdüşümüdür.
2
Elde edilen fark vektörü ile birinci temel bileşen özvektörünü (e1e_1) iç çarpım işlemine tabi tutunuz.
z1=e1T(xμ)=[0,60,8][105]z_1 = e_1^T (x - \mu) = [0,6 \quad 0,8] \begin{bmatrix} 10 \\ -5 \end{bmatrix}
Skor, gözlemin özvektör doğrultusundaki koordinatını temsil eder.
3
Matris çarpımını (iç çarpımı) tamamlayarak nihai skoru hesaplayınız.
z1=(0,6×10)+(0,8×5)=64=2z_1 = (0,6 \times 10) + (0,8 \times -5) = 6 - 4 = 2
İşlem sonucunda tek bir sayısal değer (skor) elde edilir.

Key Concept

Temel Bileşen Skorları (Principal Component Scores)
Question 77Question

Bir araştırmacı, birbiriyle yüksek derecede ilişkili pp adet değişkeni içeren bir veri setinde, bilgi kaybını en aza indirerek değişken sayısını azaltmak ve değişkenler arasındaki bağımlılığı ortadan kaldırmak istemektedir. Bu amaçla uygulanacak olan Temel Bileşenler Analizi (TBA) yönteminin temel amacı ve varsayımları dikkate alındığında, aşağıdaki ifadelerden hangisi doğrudur?

Show answer & explanation

Answer: Analiz, orijinal değişkenlerin toplam varyansını mümkün olan en az sayıda bileşenle temsil etmek için birbirine dik (ortogonal) yeni doğrusal kombinasyonlar oluşturmayı amaçlar.

Answer

Temel Bileşenler Analizi, orijinal değişkenlerin toplam varyansını koruyarak birbirine dik (ortogonal) yeni doğrusal kombinasyonlar (bileşenler) oluşturmayı ve bu yolla boyut indirgemeyi amaçlar.
Toplam varyansın maksimize edilmesini ve bileşenlerin ortogonal (dik) yani birbirlerinden bağımsız olmasını ifade eden yaklaşım, TBA'nın matematiksel ve pedagojik temelini oluşturur. Bu yöntemle pp adet değişkendeki toplam varyansın büyük bir kısmı, çok daha az sayıdaki kk adet temel bileşenle açıklanabilir.

Step-by-Step Solution

1
TBA'nın varyans yaklaşımını belirle
Toplam varyans (Total Variance)
TBA, değişkenlerin varyansını hata ve ortak varyans olarak ayırmaz; mevcut tüm değişkenliği yeni eksenlere aktarır.
2
Bileşenlerin ilişkisel yapısını kontrol et
Ortogonallik (Diklik)
Temel bileşenler, birbirleriyle korelasyonu sıfır olacak şekilde (ilişkisiz) matematiksel olarak türetilir.
3
Veri uygunluğu ve matris seçimi kriterlerini değerlendir
İlişkili veri seti ve ölçek hassasiyeti
PCA başarılı olması için değişkenler arasında korelasyon olmalıdır. Birimler farklıysa korelasyon matrisi kullanılmalıdır.

Key Concept

Temel Bileşenler Analizi (TBA) toplam varyansı temel alan, hata terimi içermeyen ve ilişkisiz bileşenler yaratan bir boyut indirgeme tekniğidir.
Estimated Time:1m 30s
Question 78Question

Bir araştırmacı, farklı illerin sosyo-ekonomik yapılarını analiz etmek amacıyla aşağıdaki üç değişkeni içeren bir veri seti üzerinde Temel Bileşenler Analizi (TBA) uygulayacaktır:

DeğişkenBirimOrtalamaVaryans
Ortalama Konut FiyatıBin TL2.500450.000
Okullaşma Oranı%8525
Nüfus YoğunluğuKişi/km²1201.600

Değişkenlerin ölçüm birimlerinin ve varyanslarının birbirinden oldukça farklı olduğu göz önüne alındığında, analizde kovaryans matrisi (S\mathbf{S}) yerine korelasyon matrisinin (R\mathbf{R}) kullanılmasıyla ilgili aşağıdakilerden hangisi doğrudur?

Show answer & explanation

Answer: Korelasyon matrisinin kullanılması, konut fiyatı gibi büyük varyanslı değişkenlerin analiz sonuçlarını haksız yere domine etmesini engeller ve toplam varyans değişken sayısına (3) eşit olur.

Answer

Farklı ölçeklerdeki değişkenlerin baskınlığını önlemek için korelasyon matrisi tercih edilmeli ve bu durumda toplam varyans değişken sayısına eşitlenmelidir.
Değişkenler farklı ölçüm birimlerine sahip olduğunda, kovaryans matrisi kullanmak büyük sayısal değerlere sahip değişkenlerin (örneğin konut fiyatı) analiz sonuçlarını yapay olarak domine etmesine neden olur. Korelasyon matrisi kullanıldığında tüm değişkenler standardize edilmiş olur (varyansları 1 yapılır). Bu durumda matrisin köşegen elemanlarının toplamı olan 'iz' (trace), toplam varyansı verir ve bu değer analizdeki değişken sayısına (bu soruda 3) eşittir.

Step-by-Step Solution

1
Değişkenlerin birimlerini ve varyanslarını kontrol etme
Bin TL, % ve Kişi/km² gibi birbirinden tamamen farklı ölçüm birimleri ve çok farklı varyans değerleri (450.000'e karşı 25) mevcuttur.
Ölçek farkı, doğrudan kovaryans matrisi kullanımının büyük değerli değişkenleri (konut fiyatı) yapay olarak önemli göstereceğini anlamamızı sağlar.
2
Matris seçiminin teorik sonucunu belirleme
Korelasyon matrisi (R\mathbf{R}) kullanımı, verilerin her birinin ortalaması 0 ve varyansı 1 olacak şekilde standardize edilmesi demektir.
Bu işlem değişkenlerin analize eşit ağırlıkla girmesini sağlar.
3
Toplam varyansı hesaplama
Tr(R)=1+1+1=3Tr(\mathbf{R}) = 1 + 1 + 1 = 3.
Korelasyon matrisinin köşegen elemanları daima 1'dir, dolayısıyla iz (trace) değeri değişken sayısı olan pp'ye eşittir.

Key Concept

TBA'da Ölçek Bağımlılığı ve Matris Seçimi
Question 79Question

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:

DeğişkenTanımÖlçüm BirimiVaryans (s2s^2)
X1X_1Yıllık Net KarMilyon TL4500
X2X_2İhracat OranıYüzde (%)12
X3X_3Patent SayısıAdet1.5

Bu veri seti üzerinde yapılacak bir TBA çalışmasında, korelasyon matrisinin (R\mathbf{R}) kovaryans matrisine (S\mathbf{S}) tercih edilerek kullanılmasıyla ilgili aşağıdakilerden hangisi doğrudur?

Show answer & explanation

Answer: Korelasyon matrisi kullanımı, X1X_1 değişkeninin çok yüksek varyansa sahip olması nedeniyle birinci temel bileşeni yapay olarak domine etmesini engeller.

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

1
Değişkenlerin varyanslarını ve birimlerini karşılaştırın.
X1X_1 değişkeninin varyansı (4500), diğer değişkenlere göre (12 ve 1.5) aşırı yüksektir.
Varyanslar arasındaki bu büyük fark, ölçüm birimlerinin (Milyon TL vs. Yüzde) farklı olmasından kaynaklanmaktadır.
2
Kovaryans (S\mathbf{S}) ve Korelasyon (R\mathbf{R}) matrisi kullanımının etkisini analiz edin.
S\mathbf{S} matrisi kullanılırsa X1X_1 analizi domine eder. R\mathbf{R} matrisi kullanılırsa tüm değişkenlerin varyansı 1'e eşitlenir.
Korelasyon matrisi üzerinden TBA yapmak, verileri standartlaştırmakla (Z-skorları) eşdeğerdir.
3
Toplam varyans miktarını hesaplayın.
Korelasyon matrisi için toplam varyans p=3p = 3'tür.
Bir korelasyon matrisinin köşegen elemanları daima 1'dir, dolayısıyla izi (trace) değişken sayısına eşittir.

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
Question 80Question

Bir orman endüstri mühendisi, belirli bir ağaç türünün gelişimini incelemek amacıyla iki farklı fiziksel özellik ölçmektedir: Gövde Çapı (X1X_1, cm) ve Ağaç Boyu (X2X_2, m). Bu iki değişkene ait örneklem ortalama vektörü xˉ=[2010]\bar{x} = \begin{bmatrix} 20 \\ 10 \end{bmatrix} olarak hesaplanmıştır.

Varyans-kovaryans matrisi üzerinden yapılan Temel Bileşenler Analizi sonucunda, en büyük özdeğer λ1=3\lambda_1 = 3 bulunmuş ve bu özdeğere karşılık gelen birinci temel bileşenin özvektörü a1=[0.80.6]a_1 = \begin{bmatrix} 0.8 \\ 0.6 \end{bmatrix} olarak elde edilmiştir.

Buna göre, gövde çapı 3535 cm ve ağaç boyu 2020 m olarak ölçülen yeni bir ağaç örneğinin birinci temel bileşen skoru kaçtır?

Show answer & explanation

Answer: 18

Answer

18
Temel bileşen skoru, orijinal verilerin ortalamadan arındırılmış (merkezcilleştirilmiş) sapma değerlerinin, ilgili özvektör elemanlarıyla çarpılıp toplanmasıyla elde edilir. Gözlem vektörü X=[35,20]TX = [35, 20]^T ve ortalama vektörü xˉ=[20,10]T\bar{x} = [20, 10]^T olduğundan sapma vektörü xc=[15,10]Tx_c = [15, 10]^T olur. Bu vektör birinci özvektör a1=[0.8,0.6]Ta_1 = [0.8, 0.6]^T ile çarpıldığında (0.8×15)+(0.6×10)=12+6=18(0.8 \times 15) + (0.6 \times 10) = 12 + 6 = 18 sonucu bulunur.

Step-by-Step Solution

1
Gözlem değerlerini ortalamadan arındırarak (merkezcilleştirerek) sapma vektörünü bulun.
xc=Xxˉ=[3520][2010]=[1510]x_c = X - \bar{x} = \begin{bmatrix} 35 \\ 20 \end{bmatrix} - \begin{bmatrix} 20 \\ 10 \end{bmatrix} = \begin{bmatrix} 15 \\ 10 \end{bmatrix}
Varyans-kovaryans matrisi üzerinden yapılan analizlerde, temel bileşen skorları hesaplanırken ham veriler değil, ortalamadan arındırılmış veriler kullanılmalıdır.
2
Merkezcilleştirilmiş veri vektörü ile birinci özvektörü çarparak doğrusal kombinasyonu hesaplayın.
Y1=a1Txc=(0.8×15)+(0.6×10)Y_1 = a_1^T x_c = (0.8 \times 15) + (0.6 \times 10)
Temel bileşen skoru, değişkenlerin merkezcilleştirilmiş değerlerinin özvektör katsayıları ile ağırlıklandırılmış doğrusal toplamıdır.
3
Çarpım işlemini tamamlayıp skoru elde edin.
Y1=12+6=18Y_1 = 12 + 6 = 18
Doğrusal kombinasyon hesabının matris cebiri kurallarına göre sonuçlandırılması gerekir.

Key Concept

Temel Bileşen Skoru Hesaplama ve Merkezcilleştirme
Estimated Time:1m 15s
PreviousPage 4 / 6Next