88 matches
-
b, Jöreskog, Sörbom 1996. Procedura Factor în SPSS 10.1tc "Procedura Factor în SPSS 10.1" Pachetul statistic SPSS conține un set de proceduri pentru realizarea analizei factoriale. Acestea acoperă majoritatea metodelor de examinare a structurii de corelație sau de covarianță, de extragere a factorilor, de rotație a factorilor extrași și de calcul al scorurilor factoriale. Cum realizăm o analiză factorială? Procedura se lansează din meniul Analyze, opțiunea Data reduction, subopțiunea Factor. Fereastra care se deschide permite specificarea variabilelor observate care
Metode avansate în cercetarea socială. Analiza multivariată de interdependență by Irina Culic () [Corola-publishinghouse/Science/2075_a_3400]
-
analizei factoriale la date, KMO și coeficientul Bartlett de sfericitate. Butonul Extraction deschide o fereastră prin care putem selecta metoda de extragere a factorilor (sunt disponibile șapte metode de extracție, inclusiv metoda componentelor principale), specificăm ce anume analizăm (corelații sau covarianțe), alegem criteriul de stabilire a numărului de factori extrași (valori proprii mai mari decât 1 sau un număr predeterminat de factori) și putem cere afișarea soluției inițiale nerotite și testul bazat pe scree plot. Butonul Rotation deschide o fereastră care
Metode avansate în cercetarea socială. Analiza multivariată de interdependență by Irina Culic () [Corola-publishinghouse/Science/2075_a_3400]
-
în vedere că toate variabilele sunt măsurate pe aceeași scală, nu sunt distorsionate 1. Voi alege analiza matricei de corelații și voi folosi metoda de extracție a factorilor principali (principal axis factoring), întrucât doresc să explic cât mai mult din covarianța dintre variabile și să identific factorii latenți care stau în spatele acestora. Voi stabili numărul de factori după criteriul valorilor proprii (eigenvalue să fie mai mare decât 1). Voi roti soluția originală după metoda „equamax” și voi cere ca saturațiile factoriale
Metode avansate în cercetarea socială. Analiza multivariată de interdependență by Irina Culic () [Corola-publishinghouse/Science/2075_a_3400]
-
de indicele de referință), companiile cu coeficient beta egal cu 1 prezintă un risc similar cu cel al pieței, în timp ce companiile cu beta subunitar sunt mai puțin riscante decât portofoliul pieței. Măsurarea coeficientului de volatilitate beta se realizează pornind de la covarianța rentabilității istorice a acțiunilor companiei analizate și rentabilitatea pieței de capital, utilizând modelul. Ri - rentabilitatea acțiunii „i”; Rm - rentabilitatea indicelui bursier al pieței „m”; a - termenul liber; b - panta funcției, în cazul nostru coeficientul beta. Coeficientul de volatilitate beta se
Analiza performanţei prin creare de valoare by Costin CIORA () [Corola-publishinghouse/Science/182_a_278]
-
companiei analizate și rentabilitatea pieței de capital, utilizând modelul. Ri - rentabilitatea acțiunii „i”; Rm - rentabilitatea indicelui bursier al pieței „m”; a - termenul liber; b - panta funcției, în cazul nostru coeficientul beta. Coeficientul de volatilitate beta se calculează. Cov(Ri, Rm) - covarianța dintre rentabilitatea acțiunii „i” și rentabili tatea indicelui bursier al pieței „m”; σ2(Rm) - varianța rentabilității indicelui bursier al pieței „m”. Pornind de la CAPM Ecuația de calcul a coeficientului beta. Utilizând modelul de regresie, prin calcule statistice putem obține o
Analiza performanţei prin creare de valoare by Costin CIORA () [Corola-publishinghouse/Science/182_a_278]
-
cu suma ponderată a riscurilor individuale. Ecuația riscului nu mai are caracterul liniar al ecuației (8). El nu este mai mic decât riscul fiecărui titlu, ci doar față de riscul cel mai mare al titlurilor componente. Pentru ecuația riscului se folosesc covarianța și coeficientul de corelație al titlurilor. Covarianța ratelor de rentabilitate pentru x și y: covx,y = , unde: i,j = reprezintă valorile luate în considerație din seria dinamică a rentabilităților celor 2 titluri. Covarianța unui titlu cu el însuși ne dă
[Corola-publishinghouse/Science/1466_a_2764]
-
riscului nu mai are caracterul liniar al ecuației (8). El nu este mai mic decât riscul fiecărui titlu, ci doar față de riscul cel mai mare al titlurilor componente. Pentru ecuația riscului se folosesc covarianța și coeficientul de corelație al titlurilor. Covarianța ratelor de rentabilitate pentru x și y: covx,y = , unde: i,j = reprezintă valorile luate în considerație din seria dinamică a rentabilităților celor 2 titluri. Covarianța unui titlu cu el însuși ne dă dispersia : covx, x = Coeficientul de corelație a
[Corola-publishinghouse/Science/1466_a_2764]
-
titlurilor componente. Pentru ecuația riscului se folosesc covarianța și coeficientul de corelație al titlurilor. Covarianța ratelor de rentabilitate pentru x și y: covx,y = , unde: i,j = reprezintă valorile luate în considerație din seria dinamică a rentabilităților celor 2 titluri. Covarianța unui titlu cu el însuși ne dă dispersia : covx, x = Coeficientul de corelație a ratelor de rentabilitate este: Coeficientul de corelație ne arată intensitatea legăturii dintre ratele de rentabilitate ale celor două titluri. Dacă se calculează coeficientul de corelație dintre
[Corola-publishinghouse/Science/1466_a_2764]
-
pentru cazul a "n" titluri, analistul financiar are nevoie de informații (estimări). Din numărul total de n2 combinații (i,j), se scad "n" combinații cu indici egali (riscurile) și se împarte la 2 deoarece covi,j=covj,i (deci sunt covarianțe cu indici diferiți). La acestea se adaugă "n" speranțe de rentabilitate și "n" riscuri. Se face observația că, pe măsură ce diversificarea avansează, reducerea marginală a riscului este mai mică (reducerea riscului e maximă la începutul diversificării). Modelul diagonal de selecție a
[Corola-publishinghouse/Science/1466_a_2764]
-
e maximă la începutul diversificării). Modelul diagonal de selecție a portofoliului elaborat de William Sharpe, reprezintă o simplificare a modelului lui Markowitz, care constă în principal în numărul redus de informații necesare. Ipoteza principală a modelului este că ansamblul celor covarianțe între titluri, poate avea un factor comun de determinare 15. Acest factor comun a fost ales indicele bursier, ca reprezentare a modificărilor de ansamblu ale pieței. Ca justificare a alegerii, este dubla cauzalitate (cauzalitate circulară) între variațiile titlurilor și variația
[Corola-publishinghouse/Science/1466_a_2764]
-
pieței (cresc sau scad dispersia pieței) Precizăm că ambele legi de variație (a titlurilor și a pieței) sunt considerate legi normale de distribuție. În modelul diagonal sunt necesare 3n+2 informații. Sunt "n" speranțe de rentabilitate, "n" riscuri și "n" covarianțe ale titlurilor cu indicele pieței. Se adaugă rentabilitatea și riscul pieței. În mod evident: Ca formule de bază, se folosesc ecuația dreptei de regresie și ecuația riscului titlului din modelul de piață 16. Pentru ușurarea calculelor (simplificarea notațiilor) se folosesc
[Corola-publishinghouse/Science/1466_a_2764]
-
și ecuația riscului titlului din modelul de piață 16. Pentru ușurarea calculelor (simplificarea notațiilor) se folosesc rentabilități medii în locul speranțelor de rentabilitate. Reamintim că notația "P" desemnează portofoliul și notația "p" piața. (10) și (11) Se determină mai întâi forma covarianțelor covi,j ținând cont de ecuația (10). (12) Reluăm calculul riscului total al portofoliului. Se notează (numai pentru modelul diagonal) ponderile i ale titlurilor componente ale portofoliului, cu xi; pentru a se evita confuzia cu valoarea i care apare în
[Corola-publishinghouse/Science/1466_a_2764]
-
i care apare în ecuația (10). Conform modelului lui Markowitz: Se regrupează primul și ultimul termen într-o operațiune în sens invers față de descompunerea inițială (după indici identici și indici diferiți), care avea rolul de a evidenția riscurile individuale și covarianțele. Ecuația (13), reprezintă forma ecuației riscului în modelul diagonal. Primul termen al membrului drept al ecuației reprezintă riscul specific (suma produselor între pătratele ponderilor și riscurile specifice ale titlurilor). Cel de-al doilea termen (produsul între pătratul volatilității portofoliului și
[Corola-publishinghouse/Science/1466_a_2764]
-
ponderile xi) (ecuație parametrică) Lagrangianul funcției obiectiv este: Pentru determinarea necunoscutelor xi, p și 1, 2, 3, se anulează derivatele de ordinul întâi ale funcției L în raport cu necunoscutele respective. Sistemul de ecuații rezultat, are următoarea exprimare matriceală: Matricea modificată a covarianțelor de ordin n+1, (evidențiată cu linie întreruptă în interiorul matricei A), are diagonala nenulă. Forma acesteia dă numele modelului diagonal. Se rezolvă ecuația matricială AX=B rezultând soluții parametrice: Valorile riscului portofoliului (σ2P), estimat în cele două modele (Markowitz și
[Corola-publishinghouse/Science/1466_a_2764]
-
7, 9, 10, 12, 13). =0,2·4+0,3·6+0,5·5=5,1% Analog:=3,3%; =6,3%; =5,13% Riscurile celor trei titluri și al pieței sunt sumele coloanelor 4, 7, 10 și 13. Se calculează covarianțele celor trei titluri cu piața: prob=(-1,1)·1,07·0,2+0,9·(-1,33)·0,3+(-0,1)·0,37·0,5=-0,612 Analog cov2,p=1,04; cov3,p=1,409 Se determină volatilitățile celor trei
[Corola-publishinghouse/Science/1466_a_2764]
-
caracteristicile unei specii se schimbă în timp; unele care erau mai rare devin răspândite, și invers. Toți indivizii ce aparțin grupului care se împerechează și se reproduce fac parte dintr-o specie, chiar dacă ei posedă și caractere atipice. Genealogia și covarianța caracterelor nu coincid. Atunci când ele diferă, genealogia are prioritate. Cei care văd covarianța caracterelor drept esențială vor avea greutăți să includă indivizii retardați, pe cei bolnavi de afazie sau de dislexie în specia homo sapiens. Nici măcar limbajul artriculat nu este
Darwin şi după Darwin: studii de filozofie a biologiei by Mircea Flonta () [Corola-publishinghouse/Science/1366_a_2708]
-
răspândite, și invers. Toți indivizii ce aparțin grupului care se împerechează și se reproduce fac parte dintr-o specie, chiar dacă ei posedă și caractere atipice. Genealogia și covarianța caracterelor nu coincid. Atunci când ele diferă, genealogia are prioritate. Cei care văd covarianța caracterelor drept esențială vor avea greutăți să includă indivizii retardați, pe cei bolnavi de afazie sau de dislexie în specia homo sapiens. Nici măcar limbajul artriculat nu este comun tuturor membrilor speciei homo sapiens. „Deoarece suntem o specie biologică, iar variabilitatea
Darwin şi după Darwin: studii de filozofie a biologiei by Mircea Flonta () [Corola-publishinghouse/Science/1366_a_2708]
-
variabile reprezentînd diferențele dintre fiecare două condiții, respectiv b1 = a1 - a2, b2 = a1 - a3 și b3 = a2-a3, atunci varianțele variabilelor b1, b2 și b3 ar trebui să fie, de asemenea, egale). Sfericitatea poate fi văzută și ca o omogenitate a covarianțelor, respectiv a coeficienților de corelație dintre fiecare două condiții experimentale; nerespectarea acesteia crește șansele de a comite eroarea de tipul I (Sava, 2004); 3. fiecare subiect este testat în fiecare condiție experimentală. Condiția de sfericitate este destul de rar îndeplinită în
GHID PENTRU CERCETAREA EDUCATIEI. In: GHID PENTRU CERCETAREA EDUCAŢIEI by NICOLETA LAURA POPA, LIVIU ANTONESEI, ADRIAN VICENTIU LABAR () [Corola-publishinghouse/Science/797_a_1744]
-
eterogenitate. Relația de asociere dintre aceste două procese opuse este intepretată diferit de la un autor la altul, unii considerând-o corelație (legătură cauzală) în tiparul dialectic acțiune-reacțiune în care globalizarea generează în mod direct localizare ca proces opus1, iar alții covarianță (fără legătură cauzală), în sensul de complementaritate și ocurență simultană a celor două procese, dar în contexte spațiale diferite. Certe rămân însă simultaneitatea și direcțiile lor opuse. În această privință, fenomenul desfășurării simultane a celor două procese în peisajul global
Globalizarea între concept şi realitatea desemnată. In: RELATII INTERNATIONALE by Ionuț Apahideanu () [Corola-publishinghouse/Science/798_a_1530]
-
centrată și redusă. ACP este o tehnică care se aplică doar în cazul variabilelor cantitative, ele putând fi exprimate prin aceleași unități de măsură sau prin unități diferite. 2.7.1.1. Principiul metodei Principiul metodei este bazat pe studiul covarianței sau al corelațiilor dintre variabile, ACP putând fi utilizată când există un tabel de date sub formă de n-indivizi/p-caractere cantitative. Scopul ACP este de a prezenta informația conținută în astfel de matrici de dimensiuni mari, sub formă
A M P E L O G R A F I E M E T O D E ? I M E T O D O L O G I I D E D E S C R I E R E ? I R E C U N O A ? T E R E A S O I U R I L O R D E V I ? ? D E V I E by Doina DAMIAN, Liliana ROTARU, Ancu?a NECHITA, Costic? SAVIN () [Corola-publishinghouse/Science/83089_a_84414]
-
bănui care sunt variabilele care probabil vor avea o contribuție mai mare la discriminarea soiurilor, variabile ce vor putea fi observate pe graficul discriminant în apropierea cercului de corelație sau pe axele ce determină discriminarea. Din însumarea datelor matricelor varianță - covarianță ale fiecărui soi, rezultă matricea varianță - covarianță intraclasă totală, în care se reflectă valorile minime și maxime al. . Numărul lor va fi întotdeauna egal cu N-1 deoarece reprezentarea va fi mereu bidimensională pentru a putea determina puterea de discriminare
A M P E L O G R A F I E M E T O D E ? I M E T O D O L O G I I D E D E S C R I E R E ? I R E C U N O A ? T E R E A S O I U R I L O R D E V I ? ? D E V I E by Doina DAMIAN, Liliana ROTARU, Ancu?a NECHITA, Costic? SAVIN () [Corola-publishinghouse/Science/83089_a_84414]
-
avea o contribuție mai mare la discriminarea soiurilor, variabile ce vor putea fi observate pe graficul discriminant în apropierea cercului de corelație sau pe axele ce determină discriminarea. Din însumarea datelor matricelor varianță - covarianță ale fiecărui soi, rezultă matricea varianță - covarianță intraclasă totală, în care se reflectă valorile minime și maxime al. . Numărul lor va fi întotdeauna egal cu N-1 deoarece reprezentarea va fi mereu bidimensională pentru a putea determina puterea de discriminare a unuia față de celălalt, pornind de la constrângerea
A M P E L O G R A F I E M E T O D E ? I M E T O D O L O G I I D E D E S C R I E R E ? I R E C U N O A ? T E R E A S O I U R I L O R D E V I ? ? D E V I E by Doina DAMIAN, Liliana ROTARU, Ancu?a NECHITA, Costic? SAVIN () [Corola-publishinghouse/Science/83089_a_84414]
-
ACP). ACP este o procedură matematică care transpune datele spectrale în componente ortogonale, ale căror combinații lineare aproximează datele originale. Noile variabile, numite componente principale (CP), factori sau vectori proprii, corespund cu cele mai ridicate valori proprii ale matriței de covarianță. În acest proces se disting 5 etape: a) Spectru cu 3 lungimi de undă c) Număr de spectre b) Punct în spațiu tridimensional d) Centrare medie e) Componenți principali Procedura de transformare este redata schematic având la baza 3 variabile
ANALIZA MEDICAMENTELOR. VOLUMUL 2 by MIHAI IOAN LAZ?R, DOINA LAZ?R, ANDREIA CORCIOV? () [Corola-publishinghouse/Science/83481_a_84806]
-
variabile reprezentînd diferențele dintre fiecare două condiții, respectiv b1 = a1 - a2, b2 = a1 - a3 și b3 = a2-a3, atunci varianțele variabilelor b1, b2 și b3 ar trebui să fie, de asemenea, egale). Sfericitatea poate fi văzută și ca o omogenitate a covarianțelor, respectiv a coeficienților de corelație dintre fiecare două condiții experimentale; nerespectarea acesteia crește șansele de a comite eroarea de tipul I (Sava, 2004); 3. fiecare subiect este testat în fiecare condiție experimentală. Condiția de sfericitate este destul de rar îndeplinită în
GHID PENTRU CERCETAREA EDUCATIEI. In: GHID PENTRU CERCETAREA EDUCAŢIEI by NICOLETA LAURA POPA, LIVIU ANTONESEI, ADRIAN VICENTIU LABAR () [Corola-publishinghouse/Science/797_a_1743]
-
definițiile memoriei sociale, explicând trecerea de la „memoria individuală” la cea „colectivă” sau „socială”. Astfel se disting o serie de teorii: a cadrelor sociale ale memoriei, teoria structurării memoriei de către cultură și interese, cea a disonanței cognitive sau a atribuirii, modelul covarianței. În fine, autorul discută despre self luând ca exemplu „self-ul românesc în tranziție”. În acest capitol descoperim că imaginea propriei persoane depinde foarte mult de interacțiunea cu ceilalți și, de cele mai multe ori, se dezvoltă „prin exercițiul de a ne
Sociologie românească () [Corola-publishinghouse/Science/2236_a_3561]