844 matches
-
o variabilă saturează mai mulți factori, ea trebuie considerată în interpretarea tuturor factorilor care o explică. Analistul trebuie, de asemenea, să examineze și variabilele care nu saturează nici unul dintre factori. Un alt lucru care trebuie analizat sunt comunalitățile variabilelor. Dacă varianța explicată de factorii comuni nu este importantă (nu depășește, să zicem, 0,5), atunci cercetătorul poate considera că acestea nu primesc o explicație suficientă prin factorii comuni. Dacă avem variabile care nu saturează nici un factor sau ale căror comunalități sunt
[Corola-publishinghouse/Science/2075_a_3400]
-
care sunt echivalente cu corelațiile dintre factor - care trebuie estimat - și variabilele observate - folosite ca predictori) și corelațiile dintre variabilele observate. Cea de a doua metodă, numită după Bartlett, examinează adecvarea modelului luând în considerare variabilitatea introdusă de eșantionare. Dacă varianțele datorate factorilor de unicitate sunt considerate erori de eșantionare (și deci aleatorii), atunci este natural să dăm o pondere mai mică acelor variabile care conțin o cantitate mai mare de astfel de eroare. Pe baza scorurilor factoriale putem estima valori
[Corola-publishinghouse/Science/2075_a_3400]
-
percepția corupției în România. Extracția factorilor KMO = 0.872 Testul de sfericitate Bartlett: Hi pătrat = 6243.028, sig.= 0.000 Extraction Method: Principal Axis Factoring Prin metoda extracției factorilor principali, au fost identificați trei factori care explică mai mult decât varianța unei singure variabile (eigenvalue >1; acesta a fost criteriul de oprire a algoritmului de extracție). În total, acești trei factori explică 68,67% din varianța variabilelor observate analizate. Așa cum se întâmplă în cazul soluției inițiale, primul factor explică cea mai
[Corola-publishinghouse/Science/2075_a_3400]
-
Prin metoda extracției factorilor principali, au fost identificați trei factori care explică mai mult decât varianța unei singure variabile (eigenvalue >1; acesta a fost criteriul de oprire a algoritmului de extracție). În total, acești trei factori explică 68,67% din varianța variabilelor observate analizate. Așa cum se întâmplă în cazul soluției inițiale, primul factor explică cea mai mare parte a varianței comune, iar următorii, succesiv, cea mai mare parte din varianța rămasă. Ca atare, primul factor este saturat în diferite proporții de
[Corola-publishinghouse/Science/2075_a_3400]
-
eigenvalue >1; acesta a fost criteriul de oprire a algoritmului de extracție). În total, acești trei factori explică 68,67% din varianța variabilelor observate analizate. Așa cum se întâmplă în cazul soluției inițiale, primul factor explică cea mai mare parte a varianței comune, iar următorii, succesiv, cea mai mare parte din varianța rămasă. Ca atare, primul factor este saturat în diferite proporții de toate variabilele intrate în analiză. Tabelul 3 Saturațiile factoriale pentru soluția inițială Factor Matrixa Extraction Method: Principal Axing Factoring
[Corola-publishinghouse/Science/2075_a_3400]
-
de extracție). În total, acești trei factori explică 68,67% din varianța variabilelor observate analizate. Așa cum se întâmplă în cazul soluției inițiale, primul factor explică cea mai mare parte a varianței comune, iar următorii, succesiv, cea mai mare parte din varianța rămasă. Ca atare, primul factor este saturat în diferite proporții de toate variabilele intrate în analiză. Tabelul 3 Saturațiile factoriale pentru soluția inițială Factor Matrixa Extraction Method: Principal Axing Factoring. a. 3 factors extracted. 15 iterations required Pentru a simplifica
[Corola-publishinghouse/Science/2075_a_3400]
-
soluției, am rotit factorii după metoda „equamax”, care produce un model factorial de asemenea ortogonal. Cum am explicat într-o secțiune anterioară, această metodă minimizează numărul de variabile care saturează un factor și numărul de factori necesari pentru a explica varianța unei variabile. Interpretarea factorilor o vom face în funcție de variabilele care saturează cel mai intens factorii respectivi. Pentru a putea urmări interpretarea, voi prezenta soluția rotită, iar alături de numele variabilelor voi trece și descrierea lor. În tabelul 5 am omis saturațiile
[Corola-publishinghouse/Science/2075_a_3400]
-
număr de grupuri de obiecte similare în raport cu variabile specificate. Nu există nici un reper, înaceastă definiție, despre cum trebuie să arate aceste grupuri (clusters), dincolo de faptul că se urmărește ca ele să fie omogene. Nu se spune nimic despre densitatea lor, varianța, forma sau gradul de separare între ele. De altfel, fiecare dintre metodele (algoritmii) de grupare va produce clusters diferiți pentru același set de date. Iar diferența în componență înseamnă și diferență în ceea ce privește toate aspectele pomenite mai sus. Aldenderfer și Blashfield
[Corola-publishinghouse/Science/2075_a_3400]
-
două obiecte, indiferent de grupul din care fac parte. La fiecare pas sunt unite acele două grupuri care îndeplinesc următoarea condiție: distanța medie dintre toate obiectele grupului rezultant este cea mai mică. Aceste două metode tind să combine grupuri cu varianțe mici și să producă grupuri cu varianțe apropiate. Metoda centroid definește distanța între două grupuri ca fiind distanța dintre centroizii lor. Centroidul unui grup este definit ca media valorilor luate de obiectele din grup pentru variabilele analizate. Centroidul unui grup
[Corola-publishinghouse/Science/2075_a_3400]
-
fac parte. La fiecare pas sunt unite acele două grupuri care îndeplinesc următoarea condiție: distanța medie dintre toate obiectele grupului rezultant este cea mai mică. Aceste două metode tind să combine grupuri cu varianțe mici și să producă grupuri cu varianțe apropiate. Metoda centroid definește distanța între două grupuri ca fiind distanța dintre centroizii lor. Centroidul unui grup este definit ca media valorilor luate de obiectele din grup pentru variabilele analizate. Centroidul unui grup se schimbă la fiecare creștere a grupului
[Corola-publishinghouse/Science/2075_a_3400]
-
unit într-un pas anterior. Avantajul acestei metode este acela că este mai puțin sensibilă la cazurile aberante. Metoda Ward introduce un criteriu bazat pe „minimizarea erorii” pe care o introduce unirea a două grupuri. La fiecare pas este calculată varianța grupului rezultat prin unirea a oricare două grupuri și se unesc acelea pentru care varianța grupului rezultant este cea mai mică. Această procedură tinde să combine grupuri care conțin un număr mic de obiecte și să producă grupuri cu un
[Corola-publishinghouse/Science/2075_a_3400]
-
la cazurile aberante. Metoda Ward introduce un criteriu bazat pe „minimizarea erorii” pe care o introduce unirea a două grupuri. La fiecare pas este calculată varianța grupului rezultat prin unirea a oricare două grupuri și se unesc acelea pentru care varianța grupului rezultant este cea mai mică. Această procedură tinde să combine grupuri care conțin un număr mic de obiecte și să producă grupuri cu un număr aproximativ egal de componente. Metode de partiționare iterativătc "Metode de partiționare iterativă" În contrast cu metodele
[Corola-publishinghouse/Science/2075_a_3400]
-
la cea mai bună dintre ele. Această evaluare va fi dublată de o evaluare în funcție de indicatori statistici: numărul de dimensiuni va fi stabilit în funcție de valorile măsurii de adecvare pentru modele de dimensionalități diferite. Măsura de adecvare, f-stress, indică proporția de varianță a transformatelor proximităților dintre obiecte care nu este explicată de model. Cu cât f-stress ia valori mai mici, cu atât modelul este mai bun. Interpretarea f-stress se face în termenii aceleiași logici folosite la interpretarea lui R2 în modelele de
[Corola-publishinghouse/Science/2075_a_3400]
-
se afle cât mai aproape de puncte (i.e. distanțele ponderate de la puncte la axă să fie minime). Acest lucru se face similar analizei factoriale, prin metoda extragerii componentelor principale. Inerție, coordonate, interdependențătc "Inerție, coordonate, interdependență" În analiza de corespondență, conceptul de varianță este definit în funcție de distanțele hi pătrat și poartă numele de inerție. Inerția totală este o măsură a împrăștierii profilurilor categoriilor în jurul centroidului. (Varianța este o măsură a împrăștierii punctelor în jurul mediei.) Inerția totală se calculează în mod similar varianței și
[Corola-publishinghouse/Science/2075_a_3400]
-
prin metoda extragerii componentelor principale. Inerție, coordonate, interdependențătc "Inerție, coordonate, interdependență" În analiza de corespondență, conceptul de varianță este definit în funcție de distanțele hi pătrat și poartă numele de inerție. Inerția totală este o măsură a împrăștierii profilurilor categoriilor în jurul centroidului. (Varianța este o măsură a împrăștierii punctelor în jurul mediei.) Inerția totală se calculează în mod similar varianței și are următoarea formulă: Λ2= unde di reprezintă distanța hi pătrat dintre categoria i și centroid (dintre punctul i și centroid), iar ri este
[Corola-publishinghouse/Science/2075_a_3400]
-
de varianță este definit în funcție de distanțele hi pătrat și poartă numele de inerție. Inerția totală este o măsură a împrăștierii profilurilor categoriilor în jurul centroidului. (Varianța este o măsură a împrăștierii punctelor în jurul mediei.) Inerția totală se calculează în mod similar varianței și are următoarea formulă: Λ2= unde di reprezintă distanța hi pătrat dintre categoria i și centroid (dintre punctul i și centroid), iar ri este masa punctului i. Inerția totală este direct legată de valoarea lui hi pătrat, astfel: χ2=Λ2N
[Corola-publishinghouse/Science/2075_a_3400]
-
observații din tabelul de contingență. Categoriile cu masă mică influențează inerția numai dacă se găsesc departe de centroid. Categoriile cu masă mare influențează inerția totală, chiar și atunci când sunt situate aproape de centroid. Analiza de corespondență, similar analizei factoriale care descompune varianța unui set de variabile intercorelate, descompune inerția totală a categoriilor. Numărul maxim de dimensiuni pentru soluția analizei de corespondență este egal cu: număr de dimensiuni = min(m,n)-1. Prima dimensiune explică cea mai mare parte din inerție, iar următoarele
[Corola-publishinghouse/Science/2075_a_3400]
-
multe variabile nominale. Analiza factorială și analiza componentelor principale. Metode multivariate prin care un set de variabile intercorelate este redus la un număr mic de variabile (factori latenți), neobservabile empiric, care explică structura de relații dintre ele. Analiza factorială descompune varianța comună tuturor variabilelor. Analiza componentelor principale explică întreaga varianță a setului de variabile. Conform logicii metodei, în analiza factorială variabilele observabile sunt indicatori care reflectă factori latenți, iar în analiza componentelor principale variabilele observabile sunt indicatori care formează factorii neobservabili
[Corola-publishinghouse/Science/2075_a_3400]
-
Metode multivariate prin care un set de variabile intercorelate este redus la un număr mic de variabile (factori latenți), neobservabile empiric, care explică structura de relații dintre ele. Analiza factorială descompune varianța comună tuturor variabilelor. Analiza componentelor principale explică întreaga varianță a setului de variabile. Conform logicii metodei, în analiza factorială variabilele observabile sunt indicatori care reflectă factori latenți, iar în analiza componentelor principale variabilele observabile sunt indicatori care formează factorii neobservabili. Analiza multivariată. În sensul cel mai general, analiza multivariată
[Corola-publishinghouse/Science/2075_a_3400]
-
0253/219430 0253/215909 ing Petrache GORJ Irina ────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────── Service-uri diferite HARGHITA ───────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────── PECO Harghita M-Ciuc, Coșbuc 51 ────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────── PETROM-Sucursala Deva, Str. 22 Decembrie PECO Huned. Bl.11 ────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────── SC Coral prodexim Fierbinți 0243/280919 Silvestru SRL Florian ───────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────── SC Petronius oil SRL Slobozia,Varianței 31 0243/214702 Roșca Nicolae ───────────���───────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────── SC Mobile service Fetești,Călărași- Burcea SRL Horticons 0243/364574 Constantin ─────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────���─── SNP Petrom SĂ Slobozia,Brăilei Slobozia IALOMIȚA ───────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────── SC Ciril com SRL Ion Roată, sat Malu 0243/262059 Cazacu Marinică ───────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────── SNP Petrom SĂ Slobozia,st
EUR-Lex () [Corola-website/Law/211148_a_212477]
-
Articolul 1 Se aprobă declanșarea procedurilor de expropriere a imobilelor proprietate privată rămase de expropriat, situate pe amplasamentul lucrării "Construcția varianței de ocolire Deva și Orăștie la profil de autostradă", expropriator fiind statul român, prin Compania Națională de Autostrăzi și Drumuri Naționale din România - Ș.A., aflată sub autoritatea Ministerului Transporturilor și Infrastructurii. Articolul 1^1 Lista cuprinzând imobilele proprietate privată care constituie
EUR-Lex () [Corola-website/Law/214061_a_215390]
-
profil de autostradă", expropriator fiind statul român, prin Compania Națională de Autostrăzi și Drumuri Naționale din România - Ș.A., aflată sub autoritatea Ministerului Transporturilor și Infrastructurii. Articolul 1^1 Lista cuprinzând imobilele proprietate privată care constituie coridorul de expropriere al lucrării « Construcția varianței de ocolire Deva și Orăștie la profil de autostradă», pe raza localităților Romos, Geoagiu, Orăștie, Turdaș, Simeria, Hârău și Șoimuș din județul Hunedoara, proprietarii sau deținătorii acestora, precum și sumele individuale aferente despăgubirilor este cea prevăzută în anexa care face parte
EUR-Lex () [Corola-website/Law/214061_a_215390]
-
stat prin bugetul Ministerului Transporturilor și Infrastructurii, în limita prevederilor anuale aprobate cu destinația cheltuieli neeligibile, aferente Memorandumului de finanțare dintre Guvernul României și Comisia Europeană privind asistență financiară nerambursabila acordată prin Instrumentul pentru politici structurale de preaderare pentru măsură " Construcția varianței de ocolire Deva - Orăștie la standard de autostradă", semnat la Bruxelles la 13 decembrie 2004 și la București la 14 februarie 2005, publicat în Monitorul Oficial al României, Partea I, nr. 687 bis din 1 august 2005. Articolul 3 Suma
EUR-Lex () [Corola-website/Law/214061_a_215390]
-
în condițiile legii. PRIM-MINISTRU EMIL BOC Contrasemnează: -------------- Ministrul transporturilor și infrastructurii, Radu Mircea Berceanu Ministrul finanțelor publice, Gheorghe Pogea București, 15 iulie 2009. Nr. 823. Anexă LISTA cuprinzând imobilele proprietate privată care constituie coridorul de expropriere al lucrării " Construcția varianței de ocolire Deva și Orăștie la profil de autostradă", pe raza localităților Romos, Geoagiu, Orăștie, Turdaș, Simeria, Hârău și Șoimuș din județul Hunedoara, proprietarii sau deținătorii acestora, precum și sumele individuale aferente despăgubirilor *Font 7* *) Pentru toate pozițiile în care se
EUR-Lex () [Corola-website/Law/214061_a_215390]
-
să prezinte afecțiuni organice; prin urmare, medicul trebuie să se concentreze pe investigarea stării de sănătate a acestor copii . Cum se stabilește limita dincolo de care un copil e suspectat că are o tulburare organică de creștere? 2.2.1. Dispersia, varianța și deviația standard Noțiunile care vor urma sunt definite matematic, având un anumit grad de abstracție. Apelând la analogii, voi încerca să le fac accesibile cititorului cu o formație empirică. Să presupunem că avem o mulțime de pietre de greutăți
Tulburările de creștere: ghid de diagnostic și tratament by Dumitru Brănișteanu () [Corola-publishinghouse/Science/92272_a_92767]