Cтраница 1
Целевая матрица ( target matrix): матрица коэффициентов, используемая при вращении в качестве целевой; первоначальное факторное решение вращается таким образом, чтобы результирующие факторные нагрузки в наибольшей степени приближали целевую матрицу. [1]
Можно воспользоваться более общим видом целевой матрицы: некоторые ее элементы полагаются нулевыми, некоторые - равными другим фиксированным величинам, а остальные элементы полагаются произвольными. Более подробно это будет обсуждаться в разделе, посвященном конфирматорному факторному анализу. [2]
Третий подход заключается в задании априорной целевой матрицы. [3]
В рамках данного метода существуют различные алгоритмы, основанные на целевой матрице факторной структуры, но мы не будем их описывать. [4]
Для токарного участка эта величина равна 2500 ДМ и является результатом распределения затрат или, точнее, получена из целевой матрицы покрытия, построенной для предоставляющих и получающих услуги МВЗ в соответствии с некоторыми коэффициентами. Поскольку такое распределение осуществляется внутри блока постоянных затрат, оно не влияет на систему расчетов по суммам покрытия. [5]
Целевая матрица ( target matrix): матрица коэффициентов, используемая при вращении в качестве целевой; первоначальное факторное решение вращается таким образом, чтобы результирующие факторные нагрузки в наибольшей степени приближали целевую матрицу. [6]
Другой крайний случай гипотезы также не представляет сложностей для обсуждения. Если есть гипотеза о числе факторов, зависимости между факторами и о значении коэффициентов нагрузок, то можно проверить, близки ли элементы воспроизведенной корреляционной матрицы к наблюдаемым коэффициентам корреляции, либо использовать эту гипотезу как целевую матрицу. В последнем случае следует определить решение, которое аппроксимирует целевую матрицу и наиболее точно воспроизводит наблюдаемые корреляции. В первом из рассмотренных случаев проверка адекватности гипотезы опирается на некоторый критерий для оценивания близости ковариационных матриц. Во втором случае требуется критерий для оценивания близости двух факторных решений. [7]
Третий подход заключается в задании априорной целевой матрицы. Так как при задании целевой матрицы делаются определенные предположения о факторной структуре, третий подход схож с конфирма-торным факторным анализом, в котором проверяются гипотезы о матрице факторного отображения. [8]
Этот подход часто соответствует действительной степени информированности исследователя, когда ему известно только то, что некоторые нагрузки должны быть велики, а другие - малы. В табл. 7 представлен пример такой целевой матрицы. [9]
Другой крайний случай гипотезы также не представляет сложностей для обсуждения. Если есть гипотеза о числе факторов, зависимости между факторами и о значении коэффициентов нагрузок, то можно проверить, близки ли элементы воспроизведенной корреляционной матрицы к наблюдаемым коэффициентам корреляции, либо использовать эту гипотезу как целевую матрицу. В последнем случае следует определить решение, которое аппроксимирует целевую матрицу и наиболее точно воспроизводит наблюдаемые корреляции. В первом из рассмотренных случаев проверка адекватности гипотезы опирается на некоторый критерий для оценивания близости ковариационных матриц. Во втором случае требуется критерий для оценивания близости двух факторных решений. [10]