Temel Bileşenler Analizi

108 soru

Soru 41Soru

pp değişkenli bir veri setine Temel Bileşenler Analizi (TBA) uygulanırken, orijinal veri matrisi ortogonal bir dönüşüm matrisi A\mathbf{A} (burada AA=AA=I\mathbf{A}'\mathbf{A} = \mathbf{A}\mathbf{A}' = \mathbf{I} eşitliği geçerlidir) kullanılarak yeni bir koordinat sistemine taşınır.

Bu dönüşümün geometrik yorumu, temel bileşenlerin yapısı ve diklik (ortogonallik) özelliği dikkate alındığında, aşağıdaki ifadelerden hangisi doğrudur?

Cevabı ve açıklamayı göster

Cevap: Ortogonal dönüşüm, veri noktalarının merkeze olan uzaklıklarını koruyan bir katı dönüşüm (rigid rotation) işlemi olup, yeni eksenleri veri bulutunun sabit yoğunluk elipsoidinin temel eksenleri ile çakıştırır.

Cevap

Doğru ifade, ortogonal dönüşümün uzaklıkları koruyan bir katı dönüşüm olduğu ve yeni eksenlerin sabit yoğunluk elipsoidinin temel eksenleri ile çakıştığını belirten ifadedir.
Temel Bileşenler Analizinde (TBA) uygulanan ortogonal dönüşüm, bir rotasyon (katı dönüşüm) işlemidir. Bu işlemde orijinal uzaydaki veri noktalarının orijine ve birbirlerine olan Öklid uzaklıkları değişmez, yani yapısal bozulma olmaz. Yeni koordinat sistemi, veri setinin varyansını temsil eden çok boyutlu elipsoidin eksenleri ile hizalanır; böylece ilk temel bileşen elipsoidin en uzun eksenini, diğerleri de varyans büyüklüğüne göre sırasıyla kalan dik eksenleri oluşturur.

Adım Adım Çözüm

1
TBA'da kullanılan ortogonal dönüşümün matematiksel özelliklerini belirle.
AA=I\mathbf{A}'\mathbf{A} = \mathbf{I} eşitliği, dönüşümün mesafeleri ve açıları koruduğunu (katı dönüşüm) gösterir.
Ortogonal matrislerle yapılan dönüşümlerde Öklid uzaklıkları ve toplam varyans (iz) sabit kalır.
2
Dönüşümün geometrik karşılığını çok değişkenli normal elipsoid üzerinden yorumla.
Elde edilen yeni dik eksenler (temel bileşenler), varyansın en büyük olduğu yönlerden başlayarak azalan sırayla elipsoidin ana (en uzun) ve minör eksenlerine yerleşir.
Özvektörler elipsoidin eksen yönlerini, özdeğerler ise bu eksenlerin uzunluklarını (varyansları) verir.
3
Yanlış varsayımları eleyerek doğru sonuca ulaş.
Toplam varyansın değişmesi, eğik döndürme yapılabilmesi, ilk bileşenin en kısa eksen olması ve modele hata terimi eklenmesi ifadelerinin tümü TBA'nın doğasına aykırıdır.
TBA varyansı koruyan, tamamen dik, doğrudan bir boyut indirgeme ve döndürme işlemidir.

Anahtar Kavram

TBA'nın Geometrik Yorumu ve Ortogonal (Katı) Dönüşüm
Soru 42Soru

Bir sosyolog, hanehalkı refahını ölçmek amacıyla derlediği pp adet nicel değişkene Temel Bileşenler Analizi (TBA) uygulamayı planlamaktadır. Analiz öncesi hesaplanan korelasyon matrisi incelendiğinde, matrisin köşegen dışı elemanlarının sıfıra çok yakın olduğu ve matrisin büyük ölçüde birim matrise benzediği saptanmıştır.

TBA'nın teorik yapısı ve ana hedefleri dikkate alındığında, mevcut veri seti yapısının analiz süreci ve sonuçları üzerindeki etkisi ile ilgili aşağıdakilerden hangisi doğrudur?

Cevabı ve açıklamayı göster

Cevap: Değişkenler arasında doğrusal bir bağlantı bulunmadığından, elde edilecek her bir temel bileşen büyük oranda tek bir orijinal değişkeni yansıtacak ve hedeflenen veri özetleme (boyut indirgeme) işlemi gerçekleştirilemeyecektir.

Cevap

Değişkenler arasında doğrusal bir bağlantı bulunmadığı için temel bileşenlerin orijinal değişkenlerin kendisiyle örtüşeceğini ve amaçlanan boyut indirgeme işleminin gerçekleştirilemeyeceğini belirten seçenektir.
Temel Bileşenler Analizinin başarılı bir şekilde boyut indirgeyebilmesi için orijinal değişkenler arasında belirli düzeyde bir korelasyon (doğrusal ilişki) bulunması zorunludur. Eğer korelasyon matrisi birim matrise yakınsa, veri setindeki değişkenler birbirinden büyük ölçüde bağımsız demektir ve paylaşılmış ortak bir varyans yapısı yoktur. Bu durumda, elde edilecek temel bileşenlerin her biri temelde bir orijinal değişkene karşılık gelir. Az sayıda bileşenle veri setindeki toplam değişkenliği açıklamak imkânsız hale gelir ve sonuç olarak boyut indirgeme amacı gerçekleşemez.

Adım Adım Çözüm

1
TBA'nın temel varsayımını ve analiz amacını tanımlama
TBA, birbiriyle yüksek korelasyonlu değişken setindeki değişimi, daha az sayıda bağımsız bileşenle özetlemeyi (boyut indirgemeyi) amaçlar.
Değişkenler arasındaki korelasyon, toplam varyansın daha az sayıda bileşen üzerinde yoğunlaşmasını sağlayan ana mekanizmadır.
2
Senaryodaki matris yapısını yorumlama
Korelasyon matrisinin birim matrise benzemesi, matrisin köşegen dışında kalan korelasyon katsayılarının sıfır olduğunu, yani değişkenlerin ilişkisiz olduğunu gösterir.
Birim matriste (Identity Matrix) sadece ana köşegen elemanları 1'dir, diğer tüm değerler 0'dır.
3
İlişkisiz değişkenlerin analize etkisini belirleme
Ortak bir doğrusal yapı bulunmadığından, oluşturulacak her yeni bileşen aslında orijinal bir değişkenin varyansını yansıtacaktır. Anlamlı bir açıklama oranına ulaşmak için yine orijinal değişken sayısı (pp) kadar bileşene ihtiyaç duyulur.
Ortak varyansın yokluğu boyut indirgemeyi mantıksız ve işlevsiz kılar.

Anahtar Kavram

TBA'nın Korelasyon Varsayımı ve Boyut İndirgeme İşlevi
Tahmini Süre:1m 15s
Soru 43Soru

Bir hidrobiyoloji araştırma merkezi, göl ekosistemlerindeki su kalitesini izlemek amacıyla geniş çaplı bir veri tabanı oluşturmuştur. Bu veri setinde su numunelerine ait "çözünmüş oksijen (mg/L)", "su sıcaklığı (°C)", "pH düzeyi" ve "elektriksel iletkenlik (μ\mu S/cm)" gibi farklı ölçek ve birimlerle ölçülen çok sayıda değişken bulunmaktadır. Ölçüm birimlerinin doğası gereği, elektriksel iletkenlik değerleri binli sayılarla ifade edilirken, pH değerleri 00 ile 1414 arasında dar bir aralıkta değişmektedir.

Veri boyutunu indirgemek isteyen bir uzman, değişkenleri standartlaştırmadan orijinal veri seti üzerinden hesaplanan örneklem kovaryans matrisini (S\mathbf{S}) kullanarak Temel Bileşenler Analizi (TBA) gerçekleştirmiştir.

Bu uzmanın tercih ettiği matris ve elde edeceği analitik sonuçlar ile ilgili aşağıdaki ifadelerden hangisi doğrudur?

Cevabı ve açıklamayı göster

Cevap: Varyansı sayısal olarak en yüksek olan değişken, elde edilecek ilk temel bileşenin varyansını ve katsayılarını tek başına domine edecek, bu durum veri setindeki gerçek çok değişkenli yapının gizlenmesine yol açacaktır.

Cevap

Sayısal olarak en yüksek varyansa sahip olan değişkenin (elektriksel iletkenlik), elde edilecek ilk temel bileşeni büyük oranda domine edeceği ve gerçek veri yapısını gölgeleyeceği ifadesi doğrudur.
Temel Bileşenler Analizi (TBA) ölçek bağımlı (scale-dependent) bir optimizasyon yöntemidir. Değişkenler farklı ölçüm birimlerine ve dolayısıyla çok farklı büyüklükte varyanslara sahip olduğunda, analizin korelasyon matrisi (standartlaştırılmış veri) yerine kovaryans matrisi üzerinden yapılması, varyansı en büyük olan değişkenlerin toplam varyansı domine etmesine neden olur. Bu durumda sistemin en büyük özdeğerine karşılık gelen ilk temel bileşen, ağırlıklı olarak bu yüksek varyanslı değişkenlerin (örneğin µS/cm cinsinden ölçülen elektriksel iletkenlik) yönünü yansıtacak, daha küçük varyanslı ancak belki de biyolojik/sistematik olarak daha kritik değişkenlerin etkisi maskelenecektir.

Adım Adım Çözüm

1
Veri setindeki değişkenlerin ölçüm birimlerini ve beklenen varyans farklılıklarını analiz etmek.
Değişkenler oldukça farklı birimlere sahiptir (mg/L, °C, pH, µS/cm) ve elektriksel iletkenlik gibi değişkenlerin varyansları diğerlerine kıyasla devasa boyutlardadır.
TBA'nın ölçek bağımlı yapısını değerlendirmek için veri setinin homojenliğinin kontrol edilmesi gerekir.
2
Uzmanın analiz için tercih ettiği matrisin (Kovaryans Matrisi - S) matematiksel özelliklerini değerlendirmek.
Kovaryans matrisi, değişkenlerin standartlaştırılmamış orijinal varyanslarını ana köşegen üzerinde barındırır.
Kullanılan matrisin algoritmaya ve optimizasyona olan etkisini belirlemek.
3
Büyük varyansların ilk temel bileşen üzerindeki matematiksel etkisini saptamak.
TBA, toplam varyansı maksimize eden doğrusal kombinasyonları bulmayı hedefler. Varyansı sayısal olarak çok büyük olan değişkenler, varyans maksimizasyonu fonksiyonunu domine eder ve ilk temel bileşen vektörünü büyük oranda kendilerine çekerler.
TBA'nın optimizasyon mantığını uygulayarak, değişkenleri standartlaştırmamanın (korelasyon matrisi kullanmamanın) sonucun nasıl saptıracağını kanıtlamak.

Anahtar Kavram

TBA'da Ölçek Bağımlılığı ve Doğru Matris (Kovaryans/Korelasyon) Seçimi
Tahmini Süre:1m 30s
Soru 44Soru

Bir araştırmacı, pp adet birbiriyle ilişkili değişkenden oluşan çok değişkenli normal dağılımlı bir veri setini analiz etmektedir. Orijinal koordinat sisteminde, veri noktalarının oluşturduğu saçılım grafiği (veri bulutu), eksenlere göre eğik konumlanmış bir pp-boyutlu hiper-elipsoit şeklindedir.

Araştırmacı, Temel Bileşenler Analizi (TBA) uygulayarak orijinal değişken uzayından yeni bir bileşen uzayına geçiş yapmıştır.

Bu dönüşüm işleminin geometrik doğası ve elde edilen bileşenlerin yapısal özellikleri dikkate alındığında, aşağıdaki ifadelerden hangisi doğrudur?

Cevabı ve açıklamayı göster

Cevap: Koordinat sistemi, veri elipsoidinin asal eksenleriyle çakışacak biçimde katı bir dönme (rigid rotation) işlemine tabi tutulur; eksenlerin dikliği (ortogonallik) ise yeni bileşenlerin korelasyonsuz olmasını sağlar.

Cevap

Doğru seçenek, koordinat sisteminin elipsoidin asal eksenlerine oturacak biçimde katı bir dönme yaptığını ve eksenlerin dikliğinin bileşenleri korelasyonsuz hale getirdiğini ifade eden seçenektir.
Temel Bileşenler Analizi geometrik olarak, orijinal değişken eksenlerinin katı bir dönme (rigid rotation) işlemiyle veri elipsoidinin asal eksenlerine paralel hale getirilmesidir. Bu işlemde kullanılan dönüşüm matrisi ortogonaldir (dik). Eksenlerin birbirine dik (ortogonal) kalması, yansıtılan yeni değişkenlerin, yani temel bileşenlerin kovaryans matrisinin köşegen (diagonal) olmasını sağlar. Bu da bileşenlerin tamamen korelasyonsuz (ilişkisiz) olduğu anlamına gelir.

Adım Adım Çözüm

1
Temel Bileşenler Analizi'nin (TBA) geometrik amacını tanımlamak.
TBA, çok değişkenli uzaydaki veri elipsoidinin varyansının en geniş olduğu yönleri (asal eksenleri) bularak yeni bir koordinat sistemi oluşturur.
Değişken sayısını azaltırken, veri setindeki toplam varyans kaybını minimum düzeyde tutabilmek.
2
Orijinal eksenlerden yeni eksenlere geçişin matematiksel ve geometrik yapısını değerlendirmek.
Geçişte kullanılan özvektörler matrisi ortogonal (dik) bir matristir. Ortogonal matrisle çarpım işlemi, geometrik olarak uzayın şeklini bozmadan sadece orijin etrafında katı bir döndürme (rigid rotation) yapılması anlamına gelir.
Ortogonal dönüşümler uzunlukları ve açıları koruduğu için veri yapısının toplam varyansı (hacmi ve izi) değişmez.
3
Ortogonallik (diklik) özelliğinin istatistiksel sonucunu belirlemek.
Yeni koordinat eksenlerinin birbirine 9090^{\circ} tam dik olması, bu eksenlere izdüşürülen yeni değişkenlerin (temel bileşenlerin) birbiriyle sıfır kovaryansa sahip olmasını sağlar.
Bileşenler arası korelasyonun sıfır olması, her bir bileşenin verideki farklı ve bağımsız bir bilgiyi (varyansı) taşımasını garanti eder.

Anahtar Kavram

Temel Bileşenler Analizinde Geometrik Dönüşüm ve Diklik
Tahmini Süre:1m 30s
Soru 45Soru

Bir araştırmacı, tarımsal verimliliği etkileyen 33 farklı değişken arasındaki ilişkileri incelemek amacıyla Temel Bileşenler Analizi (TBA) uygulamıştır. Analizde kullanılan 3×33 \times 3 boyutlu varyans-kovaryans matrisinin (Σ\Sigma) izi (trace) 1515 ve determinantı 4545'tir.

Analiz sonucunda elde edilen en büyük iki özdeğer sırasıyla λ1=9\lambda_1 = 9 ve λ2=5\lambda_2 = 5 olarak bulunmuştur.

Bu analizle ilgili,
I. Üçüncü temel bileşene ait özdeğer λ3=1\lambda_3 = 1'dir.
II. Birinci temel bileşen, veri setindeki toplam varyansın %20\%20'sini açıklamaktadır.
III. Temel bileşenleri elde etmek için kullanılan özvektörler birbirine diktir (eiTej=0\mathbf{e}_i^T \mathbf{e}_j = 0) ve birim uzunluktadır (eiTei=1\mathbf{e}_i^T \mathbf{e}_i = 1).

ifadelerinden hangileri doğrudur?

Cevabı ve açıklamayı göster

Cevap: I ve III

Cevap

I ve III
Temel Bileşenler Analizinde (TBA), varyans-kovaryans matrisinin izi (trace) tüm özdeğerlerin toplamına, determinantı ise özdeğerlerin çarpımına eşittir. İz = λ1+λ2+λ3=15\lambda_1 + \lambda_2 + \lambda_3 = 15 olduğundan, 9+5+λ3=15λ3=19 + 5 + \lambda_3 = 15 \Rightarrow \lambda_3 = 1 bulunur (I. ifade doğru). Birinci temel bileşenin açıkladığı varyans oranı, özdeğerin iz değerine (toplam varyansa) bölünmesiyle bulunur: 9/15=0.609 / 15 = 0.60 (%,60\%,60). II. ifade ise bu değeri 9/45=%,209 / 45 = \%,20 olarak hesapladığı (determinantı kullandığı) için yanlıştır. TBA'da dönüşüm için kullanılan özvektör matrisi ortogonaldir; yani özvektörler birbirine diktir (eiTej=0\mathbf{e}_i^T \mathbf{e}_j = 0) ve her birinin uzunluğu 1 olacak şekilde normalize edilir (eiTei=1\mathbf{e}_i^T \mathbf{e}_i = 1) (III. ifade doğru). Sonuç olarak doğru ifadeler I ve III'tür.

Adım Adım Çözüm

1
Üçüncü özdeğerin (λ3\lambda_3) hesaplanması.
λ3=1\lambda_3 = 1 bulunur ve I. ifade doğrulanır.
Varyans-kovaryans matrisinin izi özdeğerlerin toplamına eşittir: tr(Σ)=λ1+λ2+λ3tr(\Sigma) = \lambda_1 + \lambda_2 + \lambda_3. Verilenlere göre 15=9+5+λ3λ3=115 = 9 + 5 + \lambda_3 \Rightarrow \lambda_3 = 1. (Ayrıca determinant kuralı da bunu doğrular: 45=9×5×145 = 9 \times 5 \times 1)
2
Birinci temel bileşenin açıkladığı varyans oranının hesaplanması.
Açıklanan varyans oranı %60\%60 çıkar, dolayısıyla II. ifade yanlıştır.
Bir bileşenin açıkladığı varyans oranı, o bileşene ait özdeğerin matrisin izine (toplam varyansa) oranlanmasıyla bulunur: 9/15=0.609 / 15 = 0.60 (yani %60\%60). II. ifade paydaya hatalı biçimde determinantı (4545) alarak %20\%20 değerini bulmuştur.
3
Özvektörlerin kuramsal özelliklerinin değerlendirilmesi.
III. ifade doğrudur.
Temel Bileşenler Analizinde dönüşüm matrisini oluşturan özvektörler, aralarında ilişki olmaması için birbirine dik (ortogonal) ve toplam varyans yapısını bozmamak için birim uzunlukta (normalize) olacak şekilde seçilir.

Anahtar Kavram

Özdeğerlerin İz/Determinant İlişkisi ve Varyans Açıklama Oranı
Soru 46Soru

Meteoroloji Genel Müdürlüğü araştırmacıları, Türkiye'deki çeşitli istasyonlardan elde edilen iklim verilerini kullanarak bölgelerin iklim profillerini özetlemek istemektedir. Araştırmada "Yıllık Ortalama Sıcaklık (C^\circ\text{C})", "Yıllık Toplam Yağış (mm\text{mm})", "Ortalama Rüzgâr Hızı (km/sa\text{km/sa})" ve "Ortalama Deniz Seviyesi Basıncı (hPa\text{hPa})" değişkenleri kullanılarak Temel Bileşenler Analizi (TBA) yapılması planlanmıştır.

Bir veri analisti, analiz sürecinde değişkenleri standartlaştırmadan doğrudan örneklem kovaryans matrisi üzerinden Temel Bileşenler Analizi gerçekleştirmiştir.

Verilen değişkenlerin ölçüm birimleri ve potansiyel sayısal büyüklükleri göz önüne alındığında, bu yöntemsel tercihin analiz sonuçları üzerindeki en olası etkisi aşağıdakilerden hangisidir?

Cevabı ve açıklamayı göster

Cevap: Sayısal olarak en büyük varyansa sahip olan değişken, ilk temel bileşenin katsayılarını suni olarak domine edecek ve analizin yorumlanabilirliğini bozacaktır.

Cevap

Sayısal olarak en büyük varyansa sahip olan değişkenin ilk temel bileşeni suni olarak domine etmesi ve yorumlanabilirliği bozmasıdır.
Temel Bileşenler Analizi varyans maksimizasyonuna dayalı bir tekniktir ve ölçeğe (birime) son derece duyarlıdır. Orijinal değişkenler farklı ölçüm birimlerine sahip olduğunda (örneğin sıcaklık, basınç, yağış gibi), sayısal olarak büyük değerler alan ve dolayısıyla varyansı yüksek olan değişkenler analizi domine eder. Kovaryans matrisi standartlaştırma yapmadığı için, oluşturulan ilk temel bileşen büyük ölçüde sadece bu yüksek varyanslı değişkenin bir yansıması hâline gelir ve değişkenler arasındaki gerçek yapısal ilişki gizlenmiş olur. Bu tür durumlarda değişkenlerin standartlaştırılarak korelasyon matrisi üzerinden analize tabi tutulması gereklidir.

Adım Adım Çözüm

1
Araştırmada kullanılan değişkenlerin özelliklerini ve ölçüm birimlerini incele.
Değişkenler farklı birimlere (C^\circ\text{C}, mm\text{mm}, km/sa\text{km/sa}, hPa\text{hPa}) ve birbirinden çok farklı büyüklüklere (örn. sıcaklık tek haneli/çift haneli iken basınç binli rakamlarda olabilir) sahiptir.
Değişkenlerin metrik yapısı, kullanılacak matris türünün seçimi için en kritik faktördür.
2
Kovaryans matrisi ile korelasyon matrisi arasındaki farkı Temel Bileşenler Analizi (TBA) bağlamında değerlendir.
Kovaryans matrisi orijinal veri birimlerinin varyanslarını temel alırken, korelasyon matrisi tüm değişkenleri standartlaştırarak (varyanslarını 11 yaparak) işleme alır.
TBA, verideki toplam varyansı maksimize eden doğrusal kombinasyonları bulmayı hedefler.
3
Ölçek farkının kovaryans matrisi üzerindeki etkisini belirle.
Farklı birimlerdeki veriler standartlaştırılmadan kovaryans matrisine sokulursa, varyansı en büyük olan (genellikle sayısal değeri en büyük olan) değişken, ilk temel bileşenin varyansının büyük bir kısmını tek başına açıklar.
TBA varyans maksimizasyonuna dayandığı için ölçeğe duyarlıdır; matris seçimi hatalı yapıldığında bileşenler gerçek ilişkileri değil, ölçüm birimlerinin büyüklüğünü yansıtır.

Anahtar Kavram

Temel Bileşenler Analizinde Ölçek Bağımlılığı ve Matris Seçimi
Soru 47Soru

Bir kamu kurumu uzmanı, 6 farklı bölgesel kalkınma göstergesini standartlaştırarak korelasyon matrisi üzerinden Temel Bileşenler Analizi (TBA) uygulamıştır. Analiz sonucunda, birinci temel bileşene (Y1Y_1) ait özdeğer λ1=3,24\lambda_1 = 3,24 olarak bulunmuştur. Bu bileşeni oluşturmak için kullanılan özvektörün ilk iki elemanı (katsayısı) sırasıyla e11=0,50e_{11} = 0,50 ve e21=0,40e_{21} = -0,40 olarak hesaplanmıştır.

Buna göre, analizin sonuçları ve temel bileşen yüklerinin yorumlanması ile ilgili aşağıdaki ifadelerden hangisi doğrudur?

Cevabı ve açıklamayı göster

Cevap: Birinci temel bileşen toplam varyansın %54'ünü açıklamaktadır ve birinci göstergenin bu bileşenle olan korelasyonunu ifade eden temel bileşen yükü 0,900,90'dır.

Cevap

Birinci temel bileşenin toplam varyansın %54'ünü açıkladığı ve birinci göstergenin temel bileşen yükünün 0,90 olduğunu belirten ifadedir.
Korelasyon matrisi üzerinden yapılan Temel Bileşenler Analizinde toplam varyans değişken sayısına (p=6p=6) eşittir. Birinci bileşenin açıkladığı varyans 3,246=0,54\frac{3,24}{6} = 0,54 (%54) olarak hesaplanır. Bir değişkenin temel bileşen yükü, değişkenin ilgili özvektör katsayısı ile özdeğerin karekökünün çarpımıdır (lij=eij×λjl_{ij} = e_{ij} \times \sqrt{\lambda_j}). Bu kurala göre l11=0,50×3,24=0,50×1,8=0,90l_{11} = 0,50 \times \sqrt{3,24} = 0,50 \times 1,8 = 0,90 bulunur. Bu ifade baştan sona tüm işlemleri doğru aktarmaktadır.

Adım Adım Çözüm

1
Toplam varyansın belirlenmesi.
Toplam varyans = 6
Analiz korelasyon matrisi üzerinden yapıldığı için standartlaştırılmış her bir değişkenin varyansı 1'dir. Toplam varyans, değişken sayısına (p=6p=6) yani matrisin izine eşittir.
2
Açıklanan varyans oranının hesaplanması.
Açıklanan Varyans Oranı = %54
Birinci temel bileşenin açıkladığı varyans oranı, ilgili özdeğerin toplam varyansa bölünmesiyle bulunur: 3,246=0,54\frac{3,24}{6} = 0,54.
3
Temel bileşen yükünün (l11l_{11}) hesaplanması.
Temel bileşen yükü = 0,900,90
Temel bileşen yükü (lijl_{ij}), ilgili özvektör katsayısı (eije_{ij}) ile o bileşene ait özdeğerin karekökünün çarpımına eşittir. 3,24=1,8\sqrt{3,24} = 1,8 olduğundan, l11=0,50×1,8=0,90l_{11} = 0,50 \times 1,8 = 0,90 elde edilir.
4
Kavramsal yorumların doğrulanması.
Yük işaretleri yön belirtir ve TBA hata terimi içermez.
Negatif katsayılar değişkenin modele etkisinin olmadığını değil, bileşenle ters yönlü ilişkisini gösterir. Ayrıca TBA, Faktör Analizinin aksine spesifik varyans (hata terimi) varsayımına sahip değildir.

Anahtar Kavram

Temel Bileşen Yükleri ve Açıklanan Varyans
Tahmini Süre:2m 30s
Soru 48Soru

Bir araştırmacı, 3 sürekli değişkenden (X1,X2,X3X_1, X_2, X_3) oluşan bir veri seti üzerinde, örneklem kovaryans matrisini kullanarak Temel Bileşenler Analizi (TBA) uygulamaktadır.

Analiz sonucunda elde edilen bazı bilgiler şunlardır:
- Örneklem kovaryans matrisinin izi (trace) 5050'dir.
- Birinci temel bileşen Y1=06X1+08X2+aX3Y_1 = 0{}6X_1 + 0{}8X_2 + aX_3 şeklinde elde edilmiştir.
- İkinci ve üçüncü temel bileşenlerin açıkladıkları varyanslar sırasıyla λ2=12\lambda_2 = 12 ve λ3=6\lambda_3 = 6'dır.

Araştırmacı, ilk iki temel bileşeni kullanarak Z=12Y1+2Y2Z = \frac{1}{2}Y_1 + 2Y_2 biçiminde yeni bir doğrusal kombinasyon (kompozit indeks) tanımlamıştır.

Temel bileşenlerin kuramsal özelliklerine göre, aa katsayısının değeri ve ZZ indeksinin varyansı (Var(Z)Var(Z)) aşağıdakilerden hangisinde doğru olarak verilmiştir?

Cevabı ve açıklamayı göster

Cevap: a=0a = 0 ve Var(Z)=56Var(Z) = 56

Cevap

Doğru yanıt, özvektör katsayılarının kareleri toplamının 1 olmasına dayanarak a=0a = 0 değerini ve dik (ortogonal) bileşenlerin doğrusal kombinasyonunun varyans formülünden Var(Z)=56Var(Z) = 56 değerini veren seçenektir.
Sorunun çözümü iki temel kurama dayanmaktadır. İlk olarak, TBA'da temel bileşenleri oluşturan katsayı matrisi (özvektörler) normalize edilmiştir, yani katsayıların kareleri toplamı 1'dir: 062+082+a2=10{}6^2 + 0{}8^2 + a^2 = 1 eşitliğinden a=0a=0 bulunur. İkinci olarak, sistemin toplam varyansı kovaryans matrisinin izine (5050) eşittir. Bu değer özdeğerlerin toplamıdır: λ1+12+6=50\lambda_1 + 12 + 6 = 50, buradan Var(Y1)=λ1=32Var(Y_1) = \lambda_1 = 32 elde edilir. Son olarak, bileşenler birbirine dik (aralarındaki korelasyon sıfır) olduğundan, Z=05Y1+2Y2Z = 0{}5 Y_1 + 2 Y_2 bileşeninin varyansı Var(Z)=052×32+22×12=8+48=56Var(Z) = 0{}5^2 \times 32 + 2^2 \times 12 = 8 + 48 = 56 olarak bulunur.

Adım Adım Çözüm

1
Birinci temel bileşene ait özvektördeki aa katsayısını hesaplama.
062+082+a2=1    036+064+a2=1    1+a2=1    a=00{}6^2 + 0{}8^2 + a^2 = 1 \implies 0{}36 + 0{}64 + a^2 = 1 \implies 1 + a^2 = 1 \implies a = 0
Temel Bileşenler Analizinde, her bir temel bileşeni oluşturan özvektörün katsayılarının kareleri toplamı (vektörün normu) 1'e eşit olmak zorundadır.
2
Birinci temel bileşenin varyansını (λ1\lambda_1) hesaplama.
İz = λ1+λ2+λ3    50=λ1+12+6    λ1=32\lambda_1 + \lambda_2 + \lambda_3 \implies 50 = \lambda_1 + 12 + 6 \implies \lambda_1 = 32
Kovaryans matrisinin izi (köşegen elemanların toplamı), sistemdeki toplam varyansı verir ve bu aynı zamanda özdeğerlerin (temel bileşen varyanslarının) toplamına eşittir.
3
Yeni doğrusal kombinasyon ZZ'nin varyansını hesaplama.
Var(Z)=(12)2Var(Y1)+22Var(Y2)=025(32)+4(12)=8+48=56Var(Z) = (\frac{1}{2})^2 Var(Y_1) + 2^2 Var(Y_2) = 0{}25(32) + 4(12) = 8 + 48 = 56
Temel bileşenler birbirine dik (ortogonal) olduğu için aralarındaki kovaryans sıfırdır. Bağımsız değişkenlerin doğrusal kombinasyonunun varyansı alınırken katsayıların karesi alınarak toplanır.

Anahtar Kavram

Temel Bileşen Özvektörlerinin Normalizasyonu ve Doğrusal Kombinasyonların Varyansı
Soru 49Soru

Bir tıbbi araştırmada, hastaların kan değerlerinden oluşan 3 değişkenli bir (X1,X2,X3)(X_1, X_2, X_3) veri seti için hesaplanan örneklem kovaryans matrisi (SS) üzerinden Temel Bileşenler Analizi (TBA) uygulanmıştır. Kovaryans matrisinin izi (trace) Tr(S)=100Tr(S) = 100 olarak verilmiştir.

Analiz sonucunda, veri setindeki toplam varyansın %64\%64'ünü açıklayan birinci temel bileşen (Y1Y_1) elde edilmiştir. Bu temel bileşeni oluşturan doğrusal kombinasyon aşağıda verilmiştir:
Y1=05X1+aX2+05X3(a>0) Y_1 = 0{}5 X_1 + a X_2 + 0{}5 X_3 \quad (a > 0)
(Not: Temel bileşen katsayıları vektörünün normalize edilmiş olduğu, yani katsayıların kareleri toplamının 11'e eşit olduğu varsayılmaktadır.)

Buna göre, birinci orijinal değişken (X1X_1) ile birinci temel bileşen (Y1Y_1) arasındaki kovaryans (Cov(X1,Y1)Cov(X_1, Y_1)) değeri kaçtır?

Cevabı ve açıklamayı göster

Cevap: 32

Cevap

Birinci orijinal değişken ile birinci temel bileşen arasındaki kovaryans 32'dir.
Temel Bileşenler Analizinde, orijinal bir XiX_i değişkeni ile elde edilen bir YjY_j temel bileşeni arasındaki kovaryans, matris cebiri kuralları gereği Cov(Xi,Yj)=ejiλjCov(X_i, Y_j) = e_{ji} \lambda_j formülüne eşittir. Toplam varyans matrisin izi olan 100100 değeridir. Açıklanan varyans oranı %64\%64 olduğundan birinci özdeğer λ1=100×064=64\lambda_1 = 100 \times 0{}64 = 64 olarak bulunur. Doğrusal kombinasyonda X1X_1'in katsayısı (özvektörün ilk elemanı) 050{}5 olarak verildiği için aranan kovaryans değeri Cov(X1,Y1)=05×64=32Cov(X_1, Y_1) = 0{}5 \times 64 = 32 sonucuna ulaşılır. Kombinasyonda yer alan aa katsayısının bulunmasına (a=05a = \sqrt{0{}5}) işlemi çözmek için gerek yoktur.

Adım Adım Çözüm

1
Birinci temel bileşenin varyansını (özdeğerini) hesaplama.
λ1=100×064=64\lambda_1 = 100 \times 0{}64 = 64
Toplam varyans, kovaryans matrisinin izine eşittir ve birinci bileşen bu toplam varyansın %64'ünü açıklamaktadır.
2
Birinci orijinal değişkenin (X1X_1) birinci temel bileşendeki (Y1Y_1) doğrusal kombinasyon katsayısını belirleme.
e11=05e_{11} = 0{}5
Verilen doğrusal kombinasyon denkleminde X1X_1'in katsayısı doğrudan 050{}5 olarak verilmiştir.
3
Orijinal değişken ile temel bileşen arasındaki kovaryansı hesaplama.
Cov(X1,Y1)=05×64=32Cov(X_1, Y_1) = 0{}5 \times 64 = 32
Temel Bileşenler Analizinin özelliklerinden dolayı herhangi bir XiX_i değişkeni ile YjY_j temel bileşeni arasındaki kovaryans Cov(Xi,Yj)=ejiλjCov(X_i, Y_j) = e_{ji} \lambda_j eşitliği ile bulunur.

Anahtar Kavram

Temel Bileşen Katsayıları, Özdeğerler ve Doğrusal Kombinasyonların Varyans-Kovaryans Yapısı
Tahmini Süre:2m 0s
Soru 50Soru

Bir meteoroloji istasyonunda günlük ortalama sıcaklık (X1X_1), bağıl nem (X2X_2) ve rüzgâr hızı (X3X_3) ölçümleri yapılmaktadır. Bu üç değişkene ait ölçümlerin bölgesel ortalama vektörü Xˉ=[18,60,15]T\bar{X} = [18, 60, 15]^T olarak hesaplanmıştır.

Kovaryans matrisi üzerinden yapılan Temel Bileşenler Analizi sonucunda, en büyük özdeğer λ1=4\lambda_1 = 4 ve bu özdeğere karşılık gelen birinci temel bileşen özvektörü e1=[1/3,2/3,2/3]Te_1 = [1/3, 2/3, -2/3]^T olarak elde edilmiştir.

Belirli bir günde bu istasyonda yapılan ölçüm vektörü X=[27,63,9]TX = [27, 63, 9]^T olduğuna göre, bu istasyonun ilgili güne ait birinci temel bileşen skoru kaçtır?

Cevabı ve açıklamayı göster

Cevap: 9

Cevap

İlgili güne ait birinci temel bileşen skoru 9'dur.
Temel bileşen skoru, gözlem değerlerinin ortalamadan saptırıldıktan (merkezcilleştirildikten) sonra ilgili özvektör ile çarpılmasıyla elde edilir. Öncelikle XXˉ=[9,3,6]TX - \bar{X} = [9, 3, -6]^T vektörü bulunur. Ardından bu vektör ile e1e_1 özvektörü çarpılır: Y1=(1/3×9)+(2/3×3)+(2/3×6)=3+2+4=9Y_1 = (1/3 \times 9) + (2/3 \times 3) + (-2/3 \times -6) = 3 + 2 + 4 = 9 sonucuna ulaşılır.

Adım Adım Çözüm

1
Gözlem vektörünü ortalama vektöründen çıkararak merkezcilleştirilmiş (ortalamadan arındırılmış) veri vektörünü bulunuz.
XXˉ=[2718,6360,915]T=[9,3,6]TX - \bar{X} = [27 - 18, 63 - 60, 9 - 15]^T = [9, 3, -6]^T
Temel bileşen skorları, daima merkezcilleştirilmiş veriler (orijin kaydırması yapılmış) üzerinden hesaplanır.
2
Merkezcilleştirilmiş vektörü, birinci temel bileşene ait özvektör (e1e_1) ile çarparak doğrusal kombinasyonu hesaplayınız.
Y1=e1T(XXˉ)=(1/3×9)+(2/3×3)+(2/3×6)Y_1 = e_1^T(X - \bar{X}) = (1/3 \times 9) + (2/3 \times 3) + (-2/3 \times -6)
Skor değeri, verinin ilgili temel bileşen eksenindeki izdüşümünü verir.
3
Çarpım işlemlerini tamamlayarak nihai skoru elde ediniz.
Y1=3+2+4=9Y_1 = 3 + 2 + 4 = 9
Doğrusal kombinasyonun sonucu bize aranan temel bileşen skorunu (Y_1) verir.

Anahtar Kavram

Temel Bileşen Skorlarının Hesaplanması
Soru 51Soru

pp-boyutlu uzayda Np(μ,Σ)\mathcal{N}_p(\boldsymbol{\mu}, \mathbf{\Sigma}) dağılımına sahip bir veri seti üzerinden elde edilen örneklem kovaryans matrisi S\mathbf{S}, spektral ayrışım (spectral decomposition) teoremi gereğince S=PΛPT\mathbf{S} = \mathbf{P} \mathbf{\Lambda} \mathbf{P}^T şeklinde yazılabilmektedir. Burada P\mathbf{P}, normalize edilmiş özvektörlerden oluşan matrisi; Λ\mathbf{\Lambda} ise özdeğerlerin (λ1λ2λp0\lambda_1 \geq \lambda_2 \geq \dots \geq \lambda_p \geq 0) bulunduğu köşegen matrisi ifade etmektedir.

Temel Bileşenler Analizi'nin (TBA) geometrik yorumu ve dönüşüm matrisi P\mathbf{P}'nin diklik (ortogonallik) özellikleri bağlamında aşağıdaki ifadelerden hangisi kesinlikle doğrudur?

Cevabı ve açıklamayı göster

Cevap: P\mathbf{P} matrisi ile tanımlanan ortogonal dönüşüm, koordinat eksenlerinin katı bir dönmesi (rigid rotation) olup; veri elipsoidinin yönelimini değiştirirken uzaysal hacmini (genelleştirilmiş varyans) ve izini (toplam varyans) değiştirmez.

Cevap

P\mathbf{P} matrisi ile tanımlanan ortogonal dönüşüm, koordinat eksenlerinin katı bir dönmesi (rigid rotation) olup; veri elipsoidinin yönelimini değiştirirken uzaysal hacmini (genelleştirilmiş varyans) ve izini (toplam varyans) değiştirmez.
Temel Bileşenler Analizi (TBA), orijinal değişken uzayını yeni ve ortogonal bir eksen sistemine dönüştürür. Bu dönüşümü sağlayan P\mathbf{P} matrisi bir ortogonal matristir (PTP=I\mathbf{P}^T \mathbf{P} = \mathbf{I} ve P=1|\mathbf{P}|=1). Geometrik olarak ortogonal matris ile çarpım işlemi, uzaydaki noktalar arasındaki uzaklıkları ve açıları koruyan bir "katı dönme" (rigid rotation) hareketidir. Katı dönme işleminde, çok değişkenli normal dağılımı temsil eden sabit yoğunluk konturlarının (veri elipsoidi) biçimi ve uzaysal hacmi (determinant, S|\mathbf{S}|) ile eksenler üzerindeki varyansların toplamı (iz, I˙z(S)\text{İz}(\mathbf{S})) matematiksel olarak değişmeden kalır. Yeni sistem, elipsoidin eksenlerini temel bileşenlerle çakıştıracak şekilde yönelimi değiştirmiş olur.

Adım Adım Çözüm

1
Dönüşüm matrisi P'nin cebirsel özelliklerini belirle.
P\mathbf{P} bir ortogonal matristir, yani PTP=I\mathbf{P}^T \mathbf{P} = \mathbf{I} ve P=±1|\mathbf{P}| = \pm 1 (dönme için +1+1) eşitlikleri geçerlidir.
Temel Bileşenler Analizinde özvektörler birbirine diktir ve uzunlukları 1 olacak şekilde normalize edilmiştir.
2
Ortogonal dönüşümün matris izi (trace) ve determinantı üzerindeki etkilerini incele.
I˙z(S)=I˙z(PΛPT)=I˙z(Λ)\text{İz}(\mathbf{S}) = \text{İz}(\mathbf{P} \mathbf{\Lambda} \mathbf{P}^T) = \text{İz}(\mathbf{\Lambda}) ve S=PΛPT=P2Λ=Λ|\mathbf{S}| = |\mathbf{P} \mathbf{\Lambda} \mathbf{P}^T| = |\mathbf{P}|^2 |\mathbf{\Lambda}| = |\mathbf{\Lambda}| eşitlikleri elde edilir.
Döngüsel iz özelliği (cyclic property of trace) ve determinantın çarpım kuralı gereği ortogonal dönüşümler bu nicelikleri korur.
3
Elde edilen matematiksel özellikleri geometrik kavramlarla eşleştir.
İz kavramı "toplam varyans"ı, determinant kavramı ise veri elipsoidinin "uzaysal hacmini" (genelleştirilmiş varyans) ifade eder. Hacim ve mesafelerin korunduğu bu dönüşüme geometride "katı dönme (rigid rotation)" denir.
Geometrik yorumlamada TBA, verinin yapısını veya hacmini bozmadan sadece koordinat eksenlerini varyansın en büyük olduğu yönlere doğru çevirir.

Anahtar Kavram

TBA'da Ortogonal Dönüşümün Geometrik Özellikleri
Soru 52Soru

Temel Bileşenler Analizi (TBA) boyut indirgeme sürecinde, analizin başlangıcında veri matrisinin yapısına bağlı olarak örneklem kovaryans (S\mathbf{S}) veya örneklem korelasyon (R\mathbf{R}) matrisinin seçilmesi, elde edilecek bileşenlerin geometrik ve istatistiksel özelliklerini doğrudan etkiler.

Buna göre, TBA'da kovaryans ve korelasyon matrislerinin kuramsal özellikleri ve kullanımı ile ilgili aşağıdaki ifadelerden hangisi istatistiksel olarak kesinlikle doğrudur?

Cevabı ve açıklamayı göster

Cevap: Veri matrisindeki tüm değişken değerleri aynı cc (c>0c>0) skaleri ile çarpıldığında, kovaryans matrisinin özdeğerleri c2c^2 katına çıkarken, korelasyon matrisinden elde edilen özdeğerler ve özvektörler bu dönüşümden etkilenmeden aynı kalır.

Cevap

Veri matrisindeki tüm değişkenler aynı pozitif sabit ile çarpıldığında, kovaryans matrisinin özdeğerlerinin karesel olarak artması ancak korelasyon matrisinin analiz sonuçlarının (özdeğer ve özvektörlerin) değişmemesi ifadesi doğrudur.
Kovaryans matrisi ölçüm birimine duyarlıdır; tüm gözlemler bir cc sabiti ile çarpıldığında matris elemanları c2c^2 katına çıkar. Matris cebiri kuralları gereği, bir matris bir skalerle (c2c^2) çarpıldığında özdeğerleri de o skaler oranında artar, özvektörler (yönler) ise değişmez. Diğer taraftan, korelasyon matrisi verilerin ZZ-skorlarına dönüştürülmesi mantığına dayandığı için her türlü doğrusal ölçeklemeden bağımsızdır (invariant). cc ile çarpım korelasyon matrisini hiç değiştirmez, dolayısıyla korelasyon üzerinden yapılan analizin sonuçları (özdeğer ve özvektörler) tamamen aynı kalır.

Adım Adım Çözüm

1
Kovaryans ve korelasyon matrislerinin ölçek (birim) değişimlerine karşı matematiksel tepkisini analiz et.
Xyeni=cXeskiX_{yeni} = c \cdot X_{eski} dönüşümü uygulandığında, yeni kovaryans matrisi Syeni=c2Seski\mathbf{S}_{yeni} = c^2 \mathbf{S}_{eski} olur.
Varyans ve kovaryans hesaplamaları verinin ölçüm biriminin karesi ile orantılıdır.
2
Kovaryans matrisinin özdeğerlerindeki değişimi değerlendir.
Bir matris c2c^2 sabiti ile çarpıldığında, özdeğerleri de c2c^2 katına çıkar (λyeni=c2λeski\lambda_{yeni} = c^2 \lambda_{eski}).
Doğrusal cebirde özdeğer denklemi Sv=λv\mathbf{S}v = \lambda v şeklindedir; (c2S)v=(c2λ)v(c^2 \mathbf{S})v = (c^2 \lambda) v eşdeğerliği geçerlidir.
3
Aynı dönüşümün korelasyon matrisi (R\mathbf{R}) üzerindeki etkisini incele.
Korelasyon katsayısı hesaplanırken değişkenler standart sapmalarına bölündüğü için cc sabiti pay ve paydada sadeleşir.
Korelasyon, birimden bağımsız (scale-invariant) bir ölçüdür. Bu nedenle R\mathbf{R} matrisi değişmez, dolayısıyla R\mathbf{R}'nin özdeğerleri ve özvektörleri aynı kalır.

Anahtar Kavram

Ölçek Bağımsızlığı (Scale Invariance) ve Matris Özellikleri
Tahmini Süre:2m 30s
Soru 53Soru

İki değişkenli bir veri setinde (X1,X2)(X_1, X_2) değişkenlerine ait örneklem varyans-kovaryans matrisi aşağıda verilmiştir:

S=[106610] S = \begin{bmatrix} 10 & 6 \\ 6 & 10 \\ \end{bmatrix}

Bu veri setine uygulanan Temel Bileşenler Analizi (TBA) sonucunda birinci temel bileşen (Y1Y_1), değişkenlerin Y1=a11X1+a12X2Y_1 = a_{11}X_1 + a_{12}X_2 biçimindeki bir doğrusal kombinasyonu olarak elde edilmektedir. a11=a12a_{11} = a_{12} olduğu ve katsayılar vektörünün birim uzunlukta (aa=1a'a = 1) olduğu bilindiğine göre, birinci temel bileşenin varyansı kaçtır?

Cevabı ve açıklamayı göster

Cevap: 16

Cevap

Birinci temel bileşenin varyansı, varyans-kovaryans matrisinin en büyük özdeğeri olan 16'dır.
Varyans-kovaryans matrisinin özdeğerleri, o matrise uygulanan Temel Bileşenler Analizi sonucunda elde edilen bileşenlerin varyanslarını verir. Karakteristik denklem (10λ)236=0(10-\lambda)^2 - 36 = 0 çözüldüğünde λ1=16\lambda_1 = 16 ve λ2=4\lambda_2 = 4 değerleri elde edilir. Birinci temel bileşen en yüksek varyansı açıkladığı için değeri 16 olur. Ayrıca a11=a12a_{11} = a_{12} şartı, birinci özvektörün yönüyle (x1=x2x_1 = x_2) uyumludur.

Adım Adım Çözüm

1
SλI=0|S - \lambda I| = 0 karakteristik denklemini kurunuz.
(10λ)262=0(10 - \lambda)^2 - 6^2 = 0
Matrisin özdeğerleri, temel bileşenlerin varyanslarını verir.
2
Karakteristik denklemi çözerek özdeğerleri bulunuz.
10λ=±6λ1=16,λ2=410 - \lambda = \pm 6 \Rightarrow \lambda_1 = 16, \lambda_2 = 4
Denklemin kökleri temel bileşen varyanslarıdır.
3
Birinci temel bileşen için en büyük özdeğeri seçiniz.
Var(Y1)=λ1=16Var(Y_1) = \lambda_1 = 16
TBA'da birinci temel bileşen daima en büyük varyansa (özdeğere) sahip olan kombinasyondur.

Anahtar Kavram

Temel bileşenlerin varyansları, kullanılan matrisin (kovaryans veya korelasyon) özdeğerlerine eşittir.

Daha Fazla Pratik

İkinci temel bileşenin katsayıları arasındaki ilişkiyi ve katsayıların işaretlerini inceleyerek diklik (ortogonallik) özelliğini doğrulayınız.
Tahmini Süre:1m 30s
Soru 54Soru

Çok değişkenli bir veri setine uygulanan Temel Bileşenler Analizi'nde (TBA), değişkenler arasındaki varyans-kovaryans yapısı geometrik olarak bir hiper-elipsoid ile temsil edilebilir. Bu elipsoidin geometrik özellikleri ve bileşenlerin diklik (ortogonallik) şartı göz önüne alındığında, aşağıdakilerden hangisi doğrudur?

Cevabı ve açıklamayı göster

Cevap: Temel bileşen eksenleri, verinin dağılımını temsil eden sabit yoğunluk elipsoidinin ana eksenleri yönündedir ve bu eksenler birbirine diktir.

Cevap

Temel bileşen eksenleri, verinin dağılımını temsil eden sabit yoğunluk elipsoidinin ana eksenleri yönündedir ve bu eksenler birbirine diktir.
Temel Bileşenler Analizi'nde, orijinal değişkenlerin varyans-kovaryans matrisinden elde edilen özvektörler, verinin çok boyutlu uzaydaki yayılımını temsil eden yoğunluk elipsoidinin ana eksenlerini tanımlar. Bu özvektörler birbirine dik (ortogonal) olduğu için, yeni oluşturulan temel bileşen eksenleri de birbirine diktir ve aralarında korelasyon bulunmaz.

Adım Adım Çözüm

1
Varyans-kovaryans matrisinin (Σ\mathbf{\Sigma}) spektral ayrışımını düşünün.
Σ\mathbf{\Sigma} matrisinin özdeğerleri (λi\lambda_i) ve özvektörleri (eie_i) elde edilir.
TBA'nın matematiksel temeli, varyans yapısını özdeğer-özvektör çiftlerine ayrıştırmaktır.
2
Özvektörlerin geometrik anlamını analiz edin.
Özvektörler, verinin yayılımını gösteren elipsoidin ana eksenlerinin yönlerini belirler.
Birinci özvektör verinin en çok yayıldığı yönü, ikinci özvektör ise ona dik olan en çok yayılım yönünü gösterir.
3
Diklik (ortogonallik) özelliğini doğrulayın.
eiej=0e_i' e_j = 0 (iji \neq j) olduğu görülür.
Varyans-kovaryans matrisi simetrik olduğu için farklı özdeğerlere karşılık gelen özvektörler her zaman birbirine diktir; bu da bileşenlerin korelasyonsuz olmasını sağlar.

Anahtar Kavram

TBA'da koordinat sistemi dönüşümü bir 'katı döndürme' (rigid rotation) işlemidir ve bileşenler elipsoidin dik eksenlerini oluşturur.

Daha Fazla Pratik

Özvektörlerin diklik özelliğinin, temel bileşen skorları arasındaki korelasyonun sıfır olmasıyla ilişkisini inceleyebilirsiniz.
Tahmini Süre:1m 30s
Soru 55Soru

Temel Bileşenler Analizi (TBA) uygulamasında, pp adet birbiriyle ilişkili değişkenden elde edilen yeni bileşenlerin geometrik temsili ve bu süreçteki diklik (ortogonallik) şartı ile ilgili aşağıdakilerden hangisi doğrudur?

Cevabı ve açıklamayı göster

Cevap: Temel bileşen eksenleri, verinin yayılımını temsil eden sabit yoğunluk elipsoidinin ana eksenleri yönündedir ve bu eksenler birbirine dik (ortogonal) olacak şekilde konumlandırılmıştır.

Cevap

Temel bileşen eksenleri, verinin yayılımını temsil eden sabit yoğunluk elipsoidinin ana eksenleri yönündedir ve bu eksenler birbirine diktir.
Temel Bileşenler Analizi, verinin çok değişkenli uzaydaki yayılımını (varyansını) temel alarak yeni bir koordinat sistemi oluşturur. Geometrik olarak bu, verinin etrafını saran elipsoidin ana eksenlerinin bulunmasıdır. Bu eksenler (özvektörler) matematiksel olarak birbirine diktir ve bu sayede yeni bileşenler arasında korelasyon bulunmaz.

Adım Adım Çözüm

1
TBA'nın geometrik amacını belirle.
TBA, orijinal pp değişkenli uzayda verinin en fazla yayıldığı (varyansın maksimum olduğu) yönleri bulur.
Bu yönler, varyans-kovaryans matrisinin özvektörlerine karşılık gelir.
2
Eksenlerin birbirine göre konumunu analiz et.
Varyans-kovaryans matrisi simetrik olduğundan, farklı özdeğerlere karşılık gelen özvektörler birbirine diktir (ortogonaldir).
Yeni oluşturulan temel bileşenlerin birbiriyle ilişkisiz (korelasyonsuz) olması için bu diklik şarttır.
3
Elipsoid ile olan ilişkiyi kur.
Çok değişkenli normal dağılım varsayımı altında veri bulutu bir elipsoid oluşturur. TBA bu elipsoidi, eksenleri koordinat sistemine paralel olacak şekilde döndürür.
İlk temel bileşen elipsoidin en uzun ekseni, ikincisi ise ona dik olan en uzun ikinci ekseni temsil eder.

Anahtar Kavram

TBA, varyans-kovaryans matrisinin özvektörlerini kullanarak yapılan ortogonal bir döndürme (rigid rotation) işlemidir.

Daha Fazla Pratik

Özdeğerlerin toplamının (İz) ve çarpımının (Determinant) dönüşüm öncesi ve sonrası korunma özelliklerini inceleyebilirsiniz.
Tahmini Süre:1m 30s
Soru 56Soru

Bir kamu kurumu, sunduğu hizmetlerin kalitesini ölçmek amacıyla 33 farklı değişken üzerinden veri toplamıştır. Bu değişkenlere ait 3×33 \times 3 boyutlu varyans-kovaryans matrisinin (SS) izi (trace) 1818 olarak hesaplanmıştır. Temel Bileşenler Analizi (TBA) sonucunda elde edilen ilk iki özdeğer λ1=10\lambda_1 = 10 ve λ2=5\lambda_2 = 5 olduğuna göre, bu analize ilişkin aşağıdaki ifadelerden hangisi yanlıştır?

Cevabı ve açıklamayı göster

Cevap: Varyans-kovaryans matrisinin izi (trace), matrise ait özdeğerlerin çarpımı ile hesaplanır.

Cevap

Varyans-kovaryans matrisinin izinin (trace) özdeğerlerin çarpımı ile hesaplandığını belirten ifade yanlıştır.
Varyans-kovaryans matrisinin izi (trace), matrisin esas köşegenindeki elemanların toplamıdır ve bu değer matematiksel olarak özdeğerlerin toplamına (λi∑ \lambda_i) eşittir. Seçeneklerde izin özdeğerlerin çarpımına eşit olduğu belirtilmiştir ki bu özellik determinant (S|S|) için geçerlidir. Dolayısıyla bu ifade kavramsal olarak yanlıştır.

Adım Adım Çözüm

1
Üçüncü özdeğeri (λ3\lambda_3) hesapla.
λ3=18(10+5)=3\lambda_3 = 18 - (10 + 5) = 3
Varyans-kovaryans matrisinin izi (trace), tüm özdeğerlerin toplamına eşittir.
2
Matrisin determinantını hesapla.
S=10×5×3=150|S| = 10 \times 5 \times 3 = 150
Bir matrisin determinantı, o matrisin özdeğerlerinin çarpımına eşittir.
3
Varyans oranlarını ve özellikleri kontrol et.
λ3/I˙z=3/18=0,167\lambda_3 / \text{İz} = 3/18 = 0,167; Özvektörler ortonormaldir; İz toplamdır.
TBA'da toplam varyans iz değeridir ve özvektörler dik/normalize yapıda seçilir.

Anahtar Kavram

Özdeğerlerin toplamı matrisin izine (trace), çarpımı ise determinantına eşittir.

Daha Fazla Pratik

Korelasyon matrisi üzerinden yapılan TBA'da iz değerinin her zaman değişken sayısına (pp) eşit olacağını hatırlayarak benzer bir hesaplama yapınız.
Tahmini Süre:1m 30s
Soru 57Soru

Bir kalkınma ajansı, bölgedeki illerin sosyo-ekonomik yapılarını analiz etmek amacıyla Temel Bileşenler Analizi (TBA) uygulamayı planlamaktadır. Veri setinde yer alan bazı değişkenler ve ölçü birimleri şu şekildedir:

DeğişkenÖlçü Birimi
Toplam NüfusKişi Sayısı
Yıllık İhracatABD Doları
Okullaşma OranıYüzde (%)
Sanayi AlanıHektar

Değişkenlerin ölçü birimleri ve varyans değerlerinin birbirinden oldukça farklı olduğu bu çalışma kapsamında, analiz yöntemi ve sonuçların yorumlanmasıyla ilgili aşağıdaki ifadelerden hangisi doğrudur?

Cevabı ve açıklamayı göster

Cevap: Değişkenler standardize edilerek korelasyon matrisi kullanılmalıdır; aksi halde büyük varyans değerine sahip değişkenler temel bileşenleri haksız şekilde domine eder.

Cevap

Değişkenlerin ölçek farklılıklarından kaynaklanan yanlılığı önlemek için veriler standardize edilmeli ve analiz korelasyon matrisi üzerinden yürütülmelidir.
Verilen senaryoda nüfus ve ihracat gibi değişkenlerin sayısal değerleri, okullaşma oranı gibi yüzdeyle ifade edilen değişkenlere göre çok daha geniştir. Kovaryans matrisi kullanılması durumunda, sayısal olarak büyük varyansa sahip olan ihracat veya nüfus değişkenleri, analiz sonucunda elde edilecek temel bileşenlerin yönünü ve büyüklüğünü neredeyse tek başına belirleyecektir. Bu durum, diğer önemli ama küçük ölçekli değişkenlerin bilgisinin kaybolmasına neden olur. Standardizasyon (korelasyon matrisi kullanımı) bu problemi her değişkenin varyansını 1'e sabitleyerek çözer.

Adım Adım Çözüm

1
Değişkenlerin ölçü birimlerini incele.
Kişi sayısı, dolar ve yüzde gibi birimlerin sayısal büyüklükleri ve varyansları birbirinden çok farklıdır (Örn: İhracat milyonlarla, okullaşma oranı 0-100 arasında ifade edilir).
Varyansı çok büyük olan değişkenlerin (örn. ihracat) analizi domine etme riskini belirlemek gerekir.
2
Uygun matris tipini belirle.
Standardizasyon işlemi yapılarak korelasyon matrisi (RR) seçilmelidir.
Standardizasyon ile her değişkenin ortalaması 0 ve varyansı 1 yapılır, böylece birim farkı ortadan kalkar.
3
Teorik sonuçları değerlendir.
Korelasyon matrisi kullanıldığında toplam varyans değişken sayısı olan pp'ye eşit olur ve her değişkenin bileşenler üzerindeki ağırlığı dengelenir.
TBA ölçek bağımlı bir yöntem olduğu için doğru matris seçimi analizin geçerliliği için kritiktir.

Anahtar Kavram

Temel Bileşenler Analizinde matris seçimi ve ölçek bağımlılığı

Daha Fazla Pratik

Özdeğerlerin toplamı ile açıklanan varyans oranı arasındaki ilişkiyi farklı matris tipleri için karşılaştıran problemler çözülebilir.
Tahmini Süre:1m 30s
Soru 58Soru

Bir araştırmacı, aynı ölçüm birimine sahip p=5p=5 değişkenden oluşan bir veri setine Temel Bileşenler Analizi (TBA) uygulamaktadır. Değişkenlerin orijinal varyanslarındaki büyüklük farklılıklarını analize yansıtmak amacıyla, işlem korelasyon matrisi yerine kovaryans matrisi üzerinden gerçekleştirilmiştir.

Elde edilen özdeğerler (λi\lambda_i) büyükten küçüğe sırasıyla şöyledir:
λ1=25,0\lambda_1 = 25,0
λ2=15,0\lambda_2 = 15,0
λ3=8,5\lambda_3 = 8,5
λ4=0,9\lambda_4 = 0,9
λ5=0,6\lambda_5 = 0,6

Araştırmacı, elde tutulacak bileşen sayısını belirlemek için Kaiser-Guttman (Özdeğer) kuralını kullanmıştır. Ayrıca çizilen Yamaç Grafiğinde (Scree Plot) ilk belirgin kırılma (dirsek) noktasının 3. bileşende olduğu görülmüştür.

Buna göre, araştırmacının belirlemesi gereken optimum bileşen sayısı ve bu bileşenlerin veri setindeki toplam varyansı açıklama oranı aşağıdakilerden hangisinde doğru verilmiştir?

Cevabı ve açıklamayı göster

Cevap: 2 bileşen, %80

Cevap

Optimum bileşen sayısı 2'dir ve açıklanan toplam varyans oranı %80'dir.
Kovaryans matrisi üzerinden yapılan Temel Bileşenler Analizinde Kaiser-Guttman kuralı, özdeğerin 1'den büyük olmasını değil, ortalama özdeğerden (toplam varyans / pp) büyük olmasını gerektirir. Veri setinin toplam varyansı 25,0+15,0+8,5+0,9+0,6=50,025,0 + 15,0 + 8,5 + 0,9 + 0,6 = 50,0'dir. Ortalama özdeğer 50,0/5=10,050,0 / 5 = 10,0'dur. Bu nedenle yalnızca 10,010,0'dan büyük olan 1. ve 2. bileşenler anlamlı kabul edilir. Ayrıca Yamaç grafiğindeki belirgin dirsek (kırılma) 3. bileşende meydana geliyorsa, kural gereği kırılmadan önceki bileşenler yani 2 bileşen elde tutulur. Bu iki bileşenin açıkladığı kümülatif varyans oranı ise (25,0+15,0)/50,0=40/50=%80(25,0 + 15,0) / 50,0 = 40 / 50 = \%80 olarak hesaplanır.

Adım Adım Çözüm

1
Kovaryans matrisi için Kaiser-Guttman kuralı eşiğini hesapla.
Toplam varyans (İz) = 25,0+15,0+8,5+0,9+0,6=50,025,0 + 15,0 + 8,5 + 0,9 + 0,6 = 50,0. Ortalama özdeğer (Eşik) = 50,0/5=10,050,0 / 5 = 10,0.
Kovaryans matrisi kullanıldığında Kaiser kuralı, özdeğerin 1'den değil, ortalama özdeğerden büyük olmasını şart koşar.
2
Kurala uygun bileşenleri seç ve yamaç grafiği ile doğrula.
Sadece λ1\lambda_1 (25,0) ve λ2\lambda_2 (15,0) ortalama değer olan 10,0'dan büyüktür. Yani 2 bileşen seçilir. Yamaç grafiğindeki kırılma 3. bileşende olduğundan, kırılmadan önceki ilk 2 bileşen tutulur.
Her iki kriter de analizde sadece ilk 2 bileşenin temel alındığını göstermektedir.
3
Seçilen bileşenlerin açıklanan varyans oranını hesapla.
Açıklanan varyans = (25,0+15,0)/50,0=40,0/50,0=0,80(25,0 + 15,0) / 50,0 = 40,0 / 50,0 = 0,80 yani %80\%80.
Varyans oranı, seçilen bileşenlerin özdeğerleri toplamının, tüm özdeğerlerin (orijinal değişkenlerin) toplam varyansına bölünmesiyle elde edilir.

Anahtar Kavram

Kovaryans Matrisinde Kaiser-Guttman Kuralı ve Açıklanan Varyans Oranı
Soru 59Soru

Çok değişkenli istatistiksel analizlerde, X\mathbf{X} rastgele vektörünün varyans-kovaryans matrisinin spektral ayrışımı yardımıyla Y=E(Xμ)\mathbf{Y} = \mathbf{E}'(\mathbf{X} - \boldsymbol{\mu}) doğrusal dönüşümü tanımlanmıştır. Bir araştırmacı, orijinal uzaydaki rastgele iki gözlem vektörü xi\mathbf{x}_i ve xj\mathbf{x}_j ile bunların dönüşüm sonrası yeni koordinatları yi\mathbf{y}_i ve yj\mathbf{y}_j üzerinde yaptığı matematiksel incelemede, (xixj)(xixj)=(yiyj)(yiyj)(\mathbf{x}_i - \mathbf{x}_j)'(\mathbf{x}_i - \mathbf{x}_j) = (\mathbf{y}_i - \mathbf{y}_j)'(\mathbf{y}_i - \mathbf{y}_j) eşitliğinin istisnasız her gözlem çifti için sağlandığını ispatlamıştır.

Söz konusu Öklid uzaklıklarının dönüşüm altında tamamen korunması (değişmezliği) durumunun teorik dayanağı ve varyans elipsoidi üzerindeki geometrik yansıması aşağıdakilerden hangisinde en doğru şekilde ifade edilmiştir?

Cevabı ve açıklamayı göster

Cevap: Dönüşüm matrisinin (E\mathbf{E}) ortogonal bir matris olma özelliğine (EE=I\mathbf{E}'\mathbf{E} = \mathbf{I}) sahip olmasıdır; bu yapı, orijinal uzaydaki açıları ve uzunlukları değiştirmeyen bir izometri yaratarak veri bulutunu deforme etmeden ana varyans doğrultularına hizalar.

Cevap

Dönüşüm matrisinin ortogonal olması (EE=I\mathbf{E}'\mathbf{E} = \mathbf{I}) ve bunun veri bulutunu deforme etmeyen (izometrik) bir yapı sağlamasıdır.
Temel Bileşenler Analizi'nde kullanılan E\mathbf{E} matrisinin sütunları, varyans-kovaryans matrisinin özvektörlerinden oluşur ve bu vektörler birbirine dik, birim uzunluktadır (EE=I\mathbf{E}'\mathbf{E} = \mathbf{I}). Bir dönüşüm matrisinin ortogonal olması, uygulandığı uzayda uzunlukları ve açıları koruyan bir izometri (isometry) oluşturur. Bu geometrik olarak veri bulutunun (varyans elipsoidinin) esnetilmeden veya sıkıştırılmadan orijinal haliyle döndürülerek ana varyans eksenlerine hizalanması anlamına gelir.

Adım Adım Çözüm

1
Dönüştürülmüş uzayda Öklid uzaklığı formülünü açmak.
dy2=(yiyj)(yiyj)=(ExiExj)(ExiExj)d^2_y = (\mathbf{y}_i - \mathbf{y}_j)'(\mathbf{y}_i - \mathbf{y}_j) = (\mathbf{E}'\mathbf{x}_i - \mathbf{E}'\mathbf{x}_j)'(\mathbf{E}'\mathbf{x}_i - \mathbf{E}'\mathbf{x}_j)
Uzaklıkların hangi şartlar altında eşitlendiğini matematiksel olarak görmek için dönüşüm denklemini yerine koymalıyız.
2
Matris devriği (transpozu) özelliklerini uygulamak.
dy2=(xixj)EE(xixj)d^2_y = (\mathbf{x}_i - \mathbf{x}_j)' \mathbf{E} \mathbf{E}' (\mathbf{x}_i - \mathbf{x}_j)
(AB)=BA(\mathbf{A}\mathbf{B})' = \mathbf{B}'\mathbf{A}' özelliği kullanılarak denklem sadeleştirilir.
3
Orijinal uzaklık ile karşılaştırma yapmak.
Orijinal uzaklık (xixj)(xixj)(\mathbf{x}_i - \mathbf{x}_j)'(\mathbf{x}_i - \mathbf{x}_j) olduğundan, eşitliğin sağlanması ancak EE=I\mathbf{E}\mathbf{E}' = \mathbf{I} (Birim Matris) olması ile mümkündür.
Aradaki matris çarpımının birim matris olması, işlemin yönünü değiştirse de büyüklükleri ve açıları koruduğunu (ortogonal dönüşüm) kanıtlar.

Anahtar Kavram

Ortogonal Dönüşümlerde İzometri ve Katı Dönme (Rigid Rotation)

Alternatif Yöntem

Öklid uzaklığı yerine genelleştirilmiş varyans (determinant) üzerinden de ispat yapılabilir. ΣY=EΣXE\Sigma_Y = \mathbf{E}'\Sigma_X \mathbf{E} denkleminde determinant alınırsa, ΣY=EΣXE=ΣX|\Sigma_Y| = |\mathbf{E}'| |\Sigma_X| |\mathbf{E}| = |\Sigma_X| elde edilir. Bu da ortogonal matrislerin determinantının 1 (veya -1) olması nedeniyle toplam çok boyutlu hacmin (veri bulutunun yayılım hacminin) korunduğunu kanıtlar.
Tahmini Süre:3m 0s
Soru 60Soru

Üç adet standartlaştırılmış değişken (Z1,Z2,Z3Z_1, Z_2, Z_3) için korelasyon matrisi (R\mathbf{R}) üzerinden Temel Bileşenler Analizi (TBA) gerçekleştirilmiştir. Analiz sonucunda matrisin en büyük özdeğeri λ1=1.44\lambda_1 = 1.44 ve bu özdeğere karşılık gelen normalize edilmiş özvektör (eigenvector) e1=[0.60.80]\mathbf{e}_1 = \begin{bmatrix} 0.6 \\ -0.8 \\ 0 \end{bmatrix} olarak elde edilmiştir.

Temel bileşen yüklerinin (loadings) hesaplanması ve yorumlanması ile ilgili aşağıdaki ifadelerden hangisi doğrudur?

Cevabı ve açıklamayı göster

Cevap: Birinci temel bileşen, veri setindeki toplam varyansın %48'ini açıklar ve ikinci değişkenin bu bileşen üzerindeki yükü 0.96-0.96'dır; bu yükün negatif olması ilişkinin yönünü belirtir, değişkenin bileşene olan katkısının düşük olduğunu göstermez.

Cevap

Birinci temel bileşen veri setindeki toplam varyansın %48'ini açıklar ve ikinci değişkenin yükü 0.96-0.96'dır.
Temel Bileşenler Analizinde (TBA) korelasyon matrisi kullanıldığında toplam varyans değişken sayısına eşittir (burada 3'tür). Birinci bileşenin açıkladığı varyans oranı 1.44/3=0.481.44 / 3 = 0.48 (%48) olarak hesaplanır. Temel bileşen yükleri, özvektör elemanı ile ilgili özdeğerin karekökünün çarpımına eşittir (lij=eijλjl_{ij} = e_{ij}\sqrt{\lambda_j}). İkinci değişken için bu değer 0.8×1.44=0.8×1.2=0.96-0.8 \times \sqrt{1.44} = -0.8 \times 1.2 = -0.96 olur. Yükün negatif çıkması, değişken ile bileşen arasında negatif (ters) yönlü bir ilişki olduğunu gösterir; ancak değişkene ait katkının düşük veya eksi olduğu anlamına gelmez, karesi oranında katkı sunar.

Adım Adım Çözüm

1
Korelasyon matrisindeki toplam varyansı belirleme ve açıklanan varyans oranını hesaplama.
Toplam Varyans = 33. Açıklanan Oran = 1.443=0.48\frac{1.44}{3} = 0.48 (yani %48).
Korelasyon matrisinin esas köşegeni üzerindeki elemanlar 1'dir. Üç değişken olduğu için matrisin izi (trace) 3'tür ve bu değer toplam varyansa eşittir.
2
İkinci değişkenin birinci temel bileşen üzerindeki yükünü (loading) hesaplama.
l21=e21×λ1=0.8×1.44=0.8×1.2=0.96l_{21} = e_{21} \times \sqrt{\lambda_1} = -0.8 \times \sqrt{1.44} = -0.8 \times 1.2 = -0.96.
Temel bileşen yükleri, normalize edilmiş özvektör elemanlarının, karşılık gelen özdeğerin karekökü ile çarpılmasıyla matematiksel olarak elde edilir.
3
Bulunan negatif bileşen yükünü istatistiksel olarak yorumlama.
Negatiflik, değişkenin temel bileşen ile ters yönlü bir ilişkiye (korelasyona) sahip olduğunu gösterir; varyansa katkıyı azaltmaz.
Bileşen yükleri korelasyon katsayısı olarak yorumlanır. Bir değişkenin varyansa katkısı, bileşen yükünün karesidir (l212=(0.96)2=0.9216l_{21}^2 = (-0.96)^2 = 0.9216) ve daima pozitiftir.

Anahtar Kavram

Temel Bileşen Yükleri (Principal Component Loadings)
ÖncekiSayfa 3 / 6Sonraki