Графический метод - Часть 48

Согласно закону матричной алгебры перед выполнением операций сложения, вычитания и умножения необходимо выяснить вопрос о согласованности матриц.

Кроме рассмотренных выше с матрицами, существуют и другие. Это-умножения векторов, умножение на диагональную матрицу, линейные преобразования, трансформации матриц и т.д. Названные операции подробно изложены в курсе матричной алгебры.

В факторном анализе чаще встречаются такие виды матриц диагональная, скалярная, единичная, обратная.

Диагональная матрица - квадратичная матрица, которая отличается от нуля только элементами, лежащие на диагонали, связывающей верхний левый край с правым нижним краем матрицы (главная диагональ).

Скалярная матрица - диагональная матрица, в которой все элементы равны между собой.

Единичная матрица- диагональная матрица, в которой все элементы главной диагонали равны единице. Этот вид матрицы выполняет в матричной алгебре ту же роль, что и единица в арифметике.

Обратная матрица . Подав простейшую арифметическую

зависимость в виде х ■ - = и, которая означает, что произведение какого - либо

х

числа на обратное ему число равно единице, можно найти аналогичный связь и в матричной алгебре. Если матрица А квадратная, то существует матрица, обратная ей А-1 или А ■ Аь1 = и.

Способ вычисления обратной матрицы достаточно сложен. Названные виды матриц схематически представлено:

Графический метод

Схемы видов матриц, встречающихся в факторном анализе (а-диагональная, в - скалярная, пос единичная)

Формирование исходной информации и факторных моделей

Установив вид матрицы исходных данных, приступают к формированию информационного массива. На этом этапе определяют перечень переменных и объектов наблюдения. Отбор признаков (переменных) и объектов наблюдения является очень важным этапом работы и выполняется в строгом соответствии с целью исследования. Качество информации здесь в значительной мере зависит от знаний природы явлений и признаков, которые имеют наиболее существенную информацию об этом явлении. Важными критериями отбора при формировании информационного массива является точность, достоверность и сопоставимость данных.

foto_00018.jpg