Xem mẫu

  1. TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA TP. HCM PHÖÔNG PHAÙP ÑÒNH LÖÔÏNG TRONG QUAÛN LYÙ Khoa KTXD - Bộ môn KTTNN NỘI DUNG MÔN HỌC CHƯƠNG 1: Giôùi thieäu Phöông phaùp ñònh löôïng trong Quaûn lyù. CHƯƠNG 2: Quy hoaïch tuyeán tính. CHƯƠNG 3: Cô sôû lyù thuyeát ra quyeát ñònh. CHƯƠNG 4: Baøi toaùn vaän taûi. Giảng viên: PGS. TS. NGUYỄN THỐNG CHƯƠNG 5: Quaûn lyù kho. E-mail: nguyenthong@hcmut.edu.vn or nthong56@yahoo.fr CHƯƠNG 6: Ra quyeát ñònh ña muïc tieâu. Web: http://www4.hcmut.edu.vn/~nguyenthong/ 11/26/2013 1 CHƯƠNG 7: Lyù thuyeát saép haøng. 11/26/2013 2 Tél. (08) 38 640 979 - 098 99 66 719 PHÖÔNG PHAÙP ÑÒNH PHÖÔNG PHAÙP ÑÒNH LÖÔÏNG TRONG QUAÛN LYÙ LÖÔÏNG TRONG QUAÛN LYÙ NỘI DUNG MÔN HỌC (tt) TÀI LIỆU THAM KHẢO Chương 8: Phân tích thành phần chính (PCA). 1. Phương pháp định lượng trong quản lý. Chương 9: Kiểm định Cronbach’s Alpha & NXB Trẻ 1999. Tác giả PGS. Dr. Nguyễn KMO Thống & Dr. Cao Hào Thi. Chương 10: Phương pháp AHP Chương 11: Qui hoạch động 2. Phân tích số liệu và áp dụng vào dự báo. Chương 12: Hoạch định dự án NXB Thanh Niên 2000. Tác giả PGS. Dr. Chương 13: Xích Markov Nguyễn Thống Chương 14: Lý thuyết trò chơi. 3. Phần mềm QSB, Crystal Ball Chương 15: Mô phỏng Monte Carlo. 11/26/2013 3 11/26/2013 4 PHÖÔNG PHAÙP ÑÒNH LÖÔÏNG TRONG QUAÛN LYÙ PHÖÔNG PHAÙP ÑÒNH LÖÔÏNG TRONG QUAÛN LYÙ Chương 7: Phân tích thành phần chính (PCA) Chương 7: Phân tích thành phần chính (PCA) KIEÅM TRA NỘI DUNG - Kieåm tra giöõa kyøø 60 ph. - Giới thiệu. - Thi vieát cuoái moân hoïc 90ph. - Khái niệm cơ bản. - Tiểu luận. - Nội dung phương pháp Chuù yù: phân tích nhân tố chính. - Cho pheùp mang taøi lieäu tham khaûo. - Ví dụ áp dụng. - Mang theo maùy tính laøm baøi taäp. 11/26/2013 5 11/26/2013 6 PGS. Dr. Nguyễn Thống PGS. Dr. Nguyễn Thống 1
  2. PHÖÔNG PHAÙP ÑÒNH LÖÔÏNG TRONG QUAÛN LYÙ PHÖÔNG PHAÙP ÑÒNH LÖÔÏNG TRONG QUAÛN LYÙ Chương 7: Phân tích thành phần chính (PCA) Chương 7: Phân tích thành phần chính (PCA) GIỚI THIỆU GIỚI THIỆU Phân tích nhân tố các thành phần chính  Đây là một phương pháp phân chuẩn hóa (PTNT) là một phương pháp tích định tính dựa trên cơ sở giá trị phân tích dữ liệu (định tính) cho phép: các biến định lượng liên kết với  Nhận biết xu thế chính của tập hợp từng cá nhân (hoặc khảo sát). dữ liệu khảo sát;  Mỗi biến sẽ được đánh giá theo  Đánh giá và sắp hạng các cá nhân nghiên cứu dựa vào các đặc trưng một thang điểm thích hợp. (biến định lượng) của chúng. 11/26/2013 7 11/26/2013 8 PGS. Dr. Nguyễn Thống PGS. Dr. Nguyễn Thống PHÖÔNG PHAÙP ÑÒNH LÖÔÏNG TRONG QUAÛN LYÙ PHÖÔNG PHAÙP ÑÒNH LÖÔÏNG TRONG QUAÛN LYÙ Chương 7: Phân tích thành phần chính (PCA) Chương 7: Phân tích thành phần chính (PCA) KHÁI NIỆM CƠ BẢN KHÁI NIỆM CƠ BẢN Momen quán tính chất điểm m đối với tâm O Momen quán tính chất điểm m đối với đường thẳng D M m / o  md 2 M m /( D)  md 2 d Chất d Chất điểm khối điểm khối Tâm O Tâm O lượng m lượng m 11/26/2013 9 11/26/2013 (D) 10 PGS. Dr. Nguyễn Thống PGS. Dr. Nguyễn Thống PHÖÔNG PHAÙP ÑÒNH LÖÔÏNG TRONG QUAÛN LYÙ PHÖÔNG PHAÙP ÑÒNH LÖÔÏNG TRONG QUAÛN LYÙ Chương 7: Phân tích thành phần chính (PCA) Chương 7: Phân tích thành phần chính (PCA) KHÁI NIỆM CƠ BẢN KHÁI NIỆM CƠ BẢN Momen quán tính hệ thống chất điểm mi đối TRỌNG TÂM G HỆ CHẤT ĐIỂM với tâm O M mi / G   mi d i2  Min M mi / o   m i d 2 i m1 m1 d1 d1 d2 Chất d2 Trọng tâm G m2 điểm khối m2 Tâm O di lượng m1 di mi mi Chất điểm khối 11/26/2013 11 11/26/2013 lượng mi12 PGS. Dr. Nguyễn Thống PGS. Dr. Nguyễn Thống 2
  3. PHÖÔNG PHAÙP ÑÒNH LÖÔÏNG TRONG QUAÛN LYÙ PHÖÔNG PHAÙP ÑÒNH LÖÔÏNG TRONG QUAÛN LYÙ Chương 7: Phân tích thành phần chính (PCA) Chương 7: Phân tích thành phần chính (PCA) KHÁI NIỆM CƠ BẢN KHÁI NIỆM KHÔNG GIAN p CHIỀU Momen quán tính hệ thống chất điểm mi đối KHÔNG GIAN 3D với đường thẳng D X2 KHÔNG GIAN 2D X3 M(x1,x2,x3) M mi /( D )   mi d i2 m1 x2 M(x1,x2) X2 x3 x2 d1 d2 Chất o o x1 X1 x1 X1 m2 điểm khối di lượng m1 mi Xp X2 KHÔNG GIAN p chiều M(x1,x2,..,xp) 11/26/2013 (D) 13 11/26/2013 o X1 14 PGS. Dr. Nguyễn Thống PGS. Dr. Nguyễn Thống PHÖÔNG PHAÙP ÑÒNH LÖÔÏNG TRONG QUAÛN LYÙ PHÖÔNG PHAÙP ÑÒNH LÖÔÏNG TRONG QUAÛN LYÙ Chương 7: Phân tích thành phần chính (PCA) Chương 7: Phân tích thành phần chính (PCA) TÍCH VÔ HƯỚNG 2 VECTƠ TÍCH VÔ HƯỚNG 2 VECTƠ Xét 2 vectơ u và v hợp với nhau bởi 1 Giả sử trong không gian 2D, góc . Tích vô hướng của 2 vectơ như sau : u(1,1) & v(2,2)    X  u.v  u . v . cos   Chú ý : u.v  1 2  1 2 • Nếu thẳng góc ta có : X=0 Chú ý:    • Nếu ta có u // v  u.v     u  12  12 u .v 11/26/2013 15 11/26/2013 16 PGS. Dr. Nguyễn Thống PGS. Dr. Nguyễn Thống PHÖÔNG PHAÙP ÑÒNH LÖÔÏNG TRONG QUAÛN LYÙ PHÖÔNG PHAÙP ÑÒNH LÖÔÏNG TRONG QUAÛN LYÙ Chương 7: Phân tích thành phần chính (PCA) Chương 7: Phân tích thành phần chính (PCA) TÍCH VÔ HƯỚNG 2 VECTƠ NHẬN XÉT X2  Khi góc hợp bởi vectơ OM và vectơ U M(x1,x2) càng bé  hình chiếu của OM xuống G vectơ U KHÔNG BỊ « BIẾN DẠNG » nhiều U(1,2) (mất thông tin) so với OM ban đầu. X1    bé  chất lượng hình chiếu của OM O xuống trục chứa vectơ U càng tốt.   OM.U  1x1   2 x 2 Nếu U là vectơ đơn vị  1x1+ 2x2=OG G là hình chiếu của M xuống  11/26/2013 17 11/26/2013 18 PGS. Dr. Nguyễn Thống PGS. Dr. Nguyễn Thống 3
  4. PHÖÔNG PHAÙP ÑÒNH LÖÔÏNG TRONG QUAÛN LYÙ PHÖÔNG PHAÙP ÑÒNH LÖÔÏNG TRONG QUAÛN LYÙ Chương 7: Phân tích thành phần chính (PCA) Chương 7: Phân tích thành phần chính (PCA) TÍCH VÔ HƯỚNG 2 VECTƠ CHÚ Ý M(x1,x2,..,xp) Xét 2 vectơ u và v là vectơ đơn vị và hợp với nhau bởi 1 góc . Tích vô hướng của G 2 vectơ như sau : U(1,2,.., p)  X  u.v  cos  O Tổng quát hoá trong không gian p chiều Trong không gian p chiều với u(x1,x2,…,xp) và v(y1, y2,…,yp) là các   vectơ đơn vị  OM.U  1x1   2 x 2  ...   p x p cos   x1y1  x 2 y 2  ...  x p y p 11/26/2013 19 11/26/2013 20 PGS. Dr. Nguyễn Thống PGS. Dr. Nguyễn Thống PHÖÔNG PHAÙP ÑÒNH LÖÔÏNG TRONG QUAÛN LYÙ PHÖÔNG PHAÙP ÑÒNH LÖÔÏNG TRONG QUAÛN LYÙ Chương 7: Phân tích thành phần chính (PCA) Chương 7: Phân tích thành phần chính (PCA) NHẬN XÉT BÀI TẬP Một cách tổng quát, trong không gian p Bài 1: Tính góc hợp bởi các vectơ sau: chiều, xét giá trị tích vô hướng X của 2 U(3,4) & V(-2,50.5) vectơ đơn vị: U(1,3) & V(-6,2) X  0.  2 vectơ gần trực giao nhau X  1.  2 vectơ cùng chiều nhau U(1,3,4,-2) & V(2,1,1,4) X  -1.  2 vectơ ngược chiều nhau Bài 2: Tính giá trị hình chiếu của vectơ M lên vectơ U: M(1,5) & U(30.5/2,1/2) M(2,-1,3,2) & U(1/2,-1/2,-1/2,1/2) 11/26/2013 21 11/26/2013 22 PGS. Dr. Nguyễn Thống PGS. Dr. Nguyễn Thống PHÖÔNG PHAÙP ÑÒNH LÖÔÏNG TRONG QUAÛN LYÙ PHÖÔNG PHAÙP ÑÒNH LÖÔÏNG TRONG QUAÛN LYÙ Chương 7: Phân tích thành phần chính (PCA) Chương 7: Phân tích thành phần chính (PCA) BÀI TẬP KIẾN THỨC THỐNG KÊ CẦN THIẾT SỬ DỤNG TRONG PHÂN TÍCH Bài 3: Tìm góc hợp bởi vectơ OM(3,4,3,20.5) với các trục tọa độ NHÂN TỐ trong không gian 4D. • Biến thống kê định lượng, các Bài 4: Chứng minh trong không gian p phân phối thống kê; chiều, gọi i là góc hợp bởi một vectơ • Giá trị trung bình, phương sai, độ OM bất kỳ với các trục tọa độ  i có lệch chuẩn của một biến thống kê; tính chất sau: p • Biến được trung tâm hóa và chuẩn  cos i 1 2 i  1 hóa; 11/26/2013 23 11/26/2013 24 PGS. Dr. Nguyễn Thống PGS. Dr. Nguyễn Thống 4
  5. PHÖÔNG PHAÙP ÑÒNH LÖÔÏNG TRONG QUAÛN LYÙ PHÖÔNG PHAÙP ÑÒNH LÖÔÏNG TRONG QUAÛN LYÙ Chương 7: Phân tích thành phần chính (PCA) Chương 7: Phân tích thành phần chính (PCA) • Hệ số tương quan tuyến tính TRỌNG TÂM G của 2 biến. Xét X(x1,x2,..xn)   xi  Đây là các kiến thức cần xG  i N thiết không thể thiếu để tiếp tục nghiên cứu phương x N 1 xi x1 X pháp này . O xG xN 11/26/2013 25 11/26/2013 26 PGS. Dr. Nguyễn Thống PGS. Dr. Nguyễn Thống PHÖÔNG PHAÙP ÑÒNH LÖÔÏNG TRONG QUAÛN LYÙ PHÖÔNG PHAÙP ÑÒNH LÖÔÏNG TRONG QUAÛN LYÙ Chương 7: Phân tích thành phần chính (PCA) Chương 7: Phân tích thành phần chính (PCA) Momen quán tính của n phần PHƯƠNG SAI V(X) tử có khối lượng đơn vị so Xét X(x1,x2,..xn)  với trọng tâm G được xác  (x i  x G )2 định như sau :  2  V(X)  i N 1 x N 1 xi x1 M   1.x i  x G  2 X G xG i  Mô tả sự phân tán của X chung quanh giá trị trung bình của các giá trị biến nghiên cứu 11/26/2013 27 11/26/2013 28 PGS. Dr. Nguyễn Thống PGS. Dr. Nguyễn Thống PHÖÔNG PHAÙP ÑÒNH LÖÔÏNG TRONG QUAÛN LYÙ PHÖÔNG PHAÙP ÑÒNH LÖÔÏNG TRONG QUAÛN LYÙ Chương 7: Phân tích thành phần chính (PCA) Chương 7: Phân tích thành phần chính (PCA) BIẾN TRUNG TÂM HÓA VÀ CHUẨN HÓA Standardized MỘT SỐ BIẾN ĐỔI BIẾN Gọi X là một biến thống kê. Một biến được xem là THỐNG KÊ trung tâm hóa và chuẩn hóa ký hiệu ti suy từ xi được định nghĩa: xi  X ti  Tính chất:  ti  số KHÔNG đơn vị 11/26/2013 PGS. Dr. Nguyễn Thống 29 11/26/2013 PGS. Dr. Nguyễn Thống t i i  0;  t i  1 30 5
  6. PHÖÔNG PHAÙP ÑÒNH LÖÔÏNG TRONG QUAÛN LYÙ PHÖÔNG PHAÙP ÑÒNH LÖÔÏNG TRONG QUAÛN LYÙ Chương 7: Phân tích thành phần chính (PCA) Chương 7: Phân tích thành phần chính (PCA) Normalized Adjusted Normalized x i  x min x i  x min ti  ti  2* 1 x max  x min x max  x min Tính chất:  ti  [ 0 1] Tính chất:  ti  [ -1  1]  ti : không đơn vị  ti : không đơn vị 11/26/2013 31 11/26/2013 32 PGS. Dr. Nguyễn Thống PGS. Dr. Nguyễn Thống PHÖÔNG PHAÙP ÑÒNH LÖÔÏNG TRONG QUAÛN LYÙ PHÖÔNG PHAÙP ÑÒNH LÖÔÏNG TRONG QUAÛN LYÙ Chương 7: Phân tích thành phần chính (PCA) Chương 7: Phân tích thành phần chính (PCA) HIỆP PHƯƠNG SAI Cov(X,Y) Ý nghĩa r: ( x  X)( yi  Y) N Y Y Cov(X, Y)   i i 1 N Hệ số tương quan tuyến tính r của 2 biến X và Y như sau : r  +1 r  -1   1;1 Cov(X, Y) 0 X r 0 X  x y Y r0 Chú ý: Nếu biến đã chuẩn hoá  Cov=r 11/26/2013 33 11/26/2013 0 X 34 PGS. Dr. Nguyễn Thống PGS. Dr. Nguyễn Thống PHÖÔNG PHAÙP ÑÒNH LÖÔÏNG TRONG QUAÛN LYÙ PHÖÔNG PHAÙP ÑÒNH LÖÔÏNG TRONG QUAÛN LYÙ Chương 7: Phân tích thành phần chính (PCA) Chương 7: Phân tích thành phần chính (PCA) BÀI TẬP BÀI TẬP Bài 1: Tính Cov của các vectơ sau: Bài 3: Xét 2 vectơ X1,X2 trong không gian 4D như sau: U(2,4,4,3,5) & V(1,3,5,3,7) a b c d Đáp số: Cov(U,V)=1,92 X1 2 5 8 1 Bài 2: Tính r của các vectơ sau: X2 3 2 1 6 U(3,2,5,5,1) & V(3,1,7,6,1) Kiểm tra tính chất  phương sai của biến Đáp số: Cov(U,V)=3,88, U =1,79 & V =2,79 Xi đã được chuẩn & trung tâm hoá  r=0,78 bằng 1 (σ2=V=1). 11/26/2013 35 11/26/2013 36 PGS. Dr. Nguyễn Thống PGS. Dr. Nguyễn Thống 6
  7. PHÖÔNG PHAÙP ÑÒNH LÖÔÏNG TRONG QUAÛN LYÙ PHÖÔNG PHAÙP ÑÒNH LÖÔÏNG TRONG QUAÛN LYÙ Chương 7: Phân tích thành phần chính (PCA) Chương 7: Phân tích thành phần chính (PCA) TRỤC QUÁN TÍNH Bài tập 0: Xét 3 chất điểm có Xét một cố thể (tập hợp vô số các phần tử có khối lượng 1 đơn vị) có trọng tâm là G. khối lượng 1 đơn vị ở các vị  Trục quán tính cấp 1 là đường thẳng đi trí trong không gian 2D là qua G và hình chiếu của tất cả các chất điểm xuống trục này có PHƯƠNG SAI A(-3,-2), B(2,5), C(1,-3). Xác CỰC ĐẠI. định trục chính 1 & trục  Trục quán tính cấp 2 là đường thẳng qua G, thẳng góc với trục 1 và hình chiếu tất chính 2. cả các chất điểm xuống trục này có PHƯƠNG SAI CỰC ĐẠI.  ……… Thống 11/26/2013 37 11/26/2013 38 PGS. Dr. Nguyễn PGS. Dr. Nguyễn Thống PHÖÔNG PHAÙP ÑÒNH LÖÔÏNG TRONG QUAÛN LYÙ PHÖÔNG PHAÙP ÑÒNH LÖÔÏNG TRONG QUAÛN LYÙ Chương 7: Phân tích thành phần chính (PCA) Chương 7: Phân tích thành phần chính (PCA) Bài tập 1: Có 4 điểm trong không gian Bài tập 2: Xét 3 đỉnh tam giác cân với các 2D là A(0,0), B(5,0), C(5,3), D(0,3). đỉnh A(0,9), B(2,0) & C(-2,0). Giả thiết các đỉnh có khối lượng 1 đv. Xác định a. Giả thiết các điểm có khối lượng là trục quán tính cấp 1 và cấp 2. 1đv. Xác định trục chính 1 & trục Bài tập 3: Xét 4 điểm trong không gian 2D chính 2. Xác định phương sai trên là A(0,0), B(8,0), C(4,3), D(4,-3). trục 1. a. Giả thiết các điểm có khối lượng 1, b. Nếu tại A & C có khối lượng là 3 đv. xác định 2 trục chính 1 & 2. Xác định trục chính 1 & trục chính b. Nếu C & D có chất điểm 5đv. Xác định 2. Xác định phương sai trên trục 1. 11/26/2013 39 các trục chính 1 & 2. 11/26/2013 40 PGS. Dr. Nguyễn Thống PGS. Dr. Nguyễn Thống PHÖÔNG PHAÙP ÑÒNH LÖÔÏNG TRONG QUAÛN LYÙ PHÖÔNG PHAÙP ÑÒNH LÖÔÏNG TRONG QUAÛN LYÙ Chương 7: Phân tích thành phần chính (PCA) Chương 7: Phân tích thành phần chính (PCA) LÝ THUYẾT HÌNH THÀNH VẤN ĐỀ Khảo sát các yếu tố trong không PHƯƠNG PHÁP PHÂN TÍCH gian p chiều (biến số , p>2). THÀNH PHẦN CHÍNH Ta không thể phân tích số liệu một Principal Component cách « trực quan ». Analysis  Vấn đề càng khó tưởng tượng khi p càng lớn. (PCA)  11/26/2013 41 11/26/2013 42 PGS. Dr. Nguyễn Thống PGS. Dr. Nguyễn Thống 7
  8. PHÖÔNG PHAÙP ÑÒNH LÖÔÏNG TRONG QUAÛN LYÙ PHÖÔNG PHAÙP ÑÒNH LÖÔÏNG TRONG QUAÛN LYÙ Chương 7: Phân tích thành phần chính (PCA) Chương 7: Phân tích thành phần chính (PCA) HÌNH THÀNH VẤN ĐỀ DẠNG SỐ LIỆU Var5(.,.,.,.) Var4(.,.,.,.) Var3(.,.,.,.) Var2(.,.,.,.) Var6(.,.,.,.) O (Gốc, trọng tâm) Var1(.,.,.,.) Varp(.,.,.,.) 11/26/2013 KHÔNG GIAN BIẾN 43 11/26/2013 44 PGS. Dr. Nguyễn Thống PGS. Dr. Nguyễn Thống PHÖÔNG PHAÙP ÑÒNH LÖÔÏNG TRONG QUAÛN LYÙ PHÖÔNG PHAÙP ÑÒNH LÖÔÏNG TRONG QUAÛN LYÙ Chương 7: Phân tích thành phần chính (PCA) Chương 7: Phân tích thành phần chính (PCA) TRONG PHÂN TÍCH NHÂN TỐ CHÍNH DẠNG SỐ LIỆU PHÂN TÍCH CÁC BIẾN ĐƯỢC TRUNG TÂM & Var1 Var2 Var3 CHUẨN HOÁ Obs1 0.472 -0.970 0.956 Obs2 -1.551 0.728 -1.036 xi  X Obs3 0.135 -1.213 0.159 ti  Obs4 1.146 0.728 0.956  Obs5 Moy -0.202 0.00 0.728 0.00 -1.036 0.00 Sigma 1.00 1.00 1.00 11/26/2013 45 11/26/2013 46 PGS. Dr. Nguyễn Thống PGS. Dr. Nguyễn Thống PHÖÔNG PHAÙP ÑÒNH LÖÔÏNG TRONG QUAÛN LYÙ PHÖÔNG PHAÙP ÑÒNH LÖÔÏNG TRONG QUAÛN LYÙ Chương 7: Phân tích thành phần chính (PCA) Chương 7: Phân tích thành phần chính (PCA) HÌNH THÀNH VẤN ĐỀ HÌNH THÀNH VẤN ĐỀ  Nhu cầu phân tích số liệu trong các Phương pháp PTNT chỉ chọn một số mặt phẳng (không gian 2D). trục ÍT NHẤT CÓ THỂ để biểu diễn số  Chiếu số liệu trong không gian p chiều liệu (thông thường từ 2 (2D) đến 4 (4D) xuống các mặt phẳng (không gian 2D). trục).  Chọn các mặt phẳng chiếu sao cho ÍT  Đó là các trục NHÂN TỐ CHÍNH mất thông tin nhất do thực hiện phép chiếu. (Principal Componant Axe).  Đó chính là các MẶT PHẲNG CHÍNH trong phương pháp PTNT. 11/26/2013 47 11/26/2013 48 PGS. Dr. Nguyễn Thống PGS. Dr. Nguyễn Thống 8
  9. PHÖÔNG PHAÙP ÑÒNH LÖÔÏNG TRONG QUAÛN LYÙ PHÖÔNG PHAÙP ÑÒNH LÖÔÏNG TRONG QUAÛN LYÙ Chương 7: Phân tích thành phần chính (PCA) Chương 7: Phân tích thành phần chính (PCA) Phân tích nhân tố  Giảm số PRINCIPALE COMPONANT 2=F2(Var) biến ban đầu xuống còn ÍT Var5(.,.,.,.) Var4(.,.,.,.) Var3(.,.,.,.) biến hơn. 3=F3(Var)  Mỗi biến mới sẽ là ĐẠI Var2(.,.,.,.) BIỂU của một tập hợp biến Var6(.,.,.,.) O cũ gọi là 1 NHÂN TỐ (item). (Gốc, trọng tâm) Varp(.,.,.,.) Var1(.,.,.,.) 1=F1(Var) 11/26/2013 49 11/26/2013 50 PGS. Dr. Nguyễn Thống PGS. Dr. Nguyễn Thống PHÖÔNG PHAÙP ÑÒNH LÖÔÏNG TRONG QUAÛN LYÙ PHÖÔNG PHAÙP ÑÒNH LÖÔÏNG TRONG QUAÛN LYÙ Chương 7: Phân tích thành phần chính (PCA) Chương 7: Phân tích thành phần chính (PCA)  Trục nhân tố được xác  Gọi 1, 2 , 3 , . Là các thành định theo phương pháp phần CHÍNH 1, 2, 3, …. PHƯƠNG SAI CỦA CÁC Tính chất: HÌNH CHIẾU BIẾN BAN Variance các BIẾN TRÊN 1 > ĐẦU XUỐNG TRỤC NHÂN Variance các BIẾN TRÊN 2 > TỐ CHÍNH LÀ CỰC ĐẠI. Variance các BIẾN TRÊN 3 > ………………………………. 11/26/2013 51 11/26/2013 52 PGS. Dr. Nguyễn Thống PGS. Dr. Nguyễn Thống PHÖÔNG PHAÙP ÑÒNH LÖÔÏNG TRONG QUAÛN LYÙ PHÖÔNG PHAÙP ÑÒNH LÖÔÏNG TRONG QUAÛN LYÙ Chương 7: Phân tích thành phần chính (PCA) Chương 7: Phân tích thành phần chính (PCA)  Giả thiết xem xét trong không gian p biến & n quan sát PHƯƠNG TRÌNH XÁC (observation): ĐỊNH TRỤC CHÍNH 1,  Trục chính 1(1, 2, 3,..,n) ? 2 , 3 , ,…. i (?)  toạ độ chuẩn hoá của trục 1 trong KHÔNG GIAN n.  n 11/26/2013 PGS. Dr. Nguyễn Thống 53 11/26/2013 2 PGS. Dr. Nguyễn Thống  i 1 i 1 54 9
  10. PHÖÔNG PHAÙP ÑÒNH LÖÔÏNG TRONG QUAÛN LYÙ PHÖÔNG PHAÙP ÑÒNH LÖÔÏNG TRONG QUAÛN LYÙ Chương 7: Phân tích thành phần chính (PCA) Chương 7: Phân tích thành phần chính (PCA) PHƯƠNG TRÌNH XÁC ĐỊNH [1] là hàm theo các tham TRỤC CHÍNH 1 số i p V1   (Variable (i) * 1 ) 2 [1]  Max  Đạt cực trị  Đạo hàm i 1 riêng phần theo i và = 0 Chú ý: Variable (i) * 1  Nhận được hệ phương trình giải ra xác định i  Hình chiếu Var(i) xuống 1 11/26/2013 55 11/26/2013 56 PGS. Dr. Nguyễn Thống , PGS. Dr. Nguyễn Thống PHÖÔNG PHAÙP ÑÒNH LÖÔÏNG TRONG QUAÛN LYÙ PHÖÔNG PHAÙP ÑÒNH LÖÔÏNG TRONG QUAÛN LYÙ Chương 7: Phân tích thành phần chính (PCA) Chương 7: Phân tích thành phần chính (PCA) SỬ DỤNG SOLVER TRONG Giá trị V1 gọi là PHƯƠNG EXCEL SAI GIẢI THÍCH CỦA TRỤC (BÀI TOÁN QUY HOẠCH CHÍNH 1 TUYẾN TÍNH) V1 là max so với Vi của  HÀM MỤC TIÊU & CÁC các trục chính i còn lại RÀNG BUỘC NẾU CÓ  11/26/2013 57 11/26/2013 58 PGS. Dr. Nguyễn Thống PGS. Dr. Nguyễn Thống PHÖÔNG PHAÙP ÑÒNH LÖÔÏNG TRONG QUAÛN LYÙ PHÖÔNG PHAÙP ÑÒNH LÖÔÏNG TRONG QUAÛN LYÙ Chương 7: Phân tích thành phần chính (PCA) Chương 7: Phân tích thành phần chính (PCA) Phương sai giải thích của PHƯƠNG TRÌNH XÁC ĐỊNH trục chính 1: TRỤC CHÍNH 2  p V1 V2   (Var (i) *  2 ) 2  Max Variance (1 )  p (%) i 1 V i 1 i Điều kiện: 1 *  2  0  Hai trục là trực giao nhau 11/26/2013 59 11/26/2013 60 PGS. Dr. Nguyễn Thống PGS. Dr. Nguyễn Thống , 10
  11. PHÖÔNG PHAÙP ÑÒNH LÖÔÏNG TRONG QUAÛN LYÙ PHÖÔNG PHAÙP ÑÒNH LÖÔÏNG TRONG QUAÛN LYÙ Chương 7: Phân tích thành phần chính (PCA) Chương 7: Phân tích thành phần chính (PCA) PHƯƠNG TRÌNH XÁC ĐỊNH Tiếp tục cho các trục i kế tiếp TRỤC CHÍNH 3 p  CHÚ Ý: CÁC TRỤC CHÍNH TẠO V3   (Var (i) *  3 ) 2  Max THÀNH MỘT HỆ TỌA ĐỘ TRỰC i 1 GIAO  ĐIỀU KIỆN CẦN & ĐỦ ĐỂ Điều kiện: LÀM HỆ QUY CHIẾU. 1 * 3   2 * 3  0  DÙNG TRONG HỒI QUY TUYẾN  Các trục là trực giao nhau TÍNH 11/26/2013 61 11/26/2013 62 PGS. Dr. Nguyễn Thống , PGS. Dr. Nguyễn Thống PHÖÔNG PHAÙP ÑÒNH LÖÔÏNG TRONG QUAÛN LYÙ PHÖÔNG PHAÙP ÑÒNH LÖÔÏNG TRONG QUAÛN LYÙ Chương 7: Phân tích thành phần chính (PCA) Chương 7: Phân tích thành phần chính (PCA) Ý NGHĨA TRỤC NHÂN TỐ CHÍNH Ý NGHĨA TRỤC NHÂN TỐ CHÍNH  Trong không gian p chiều, trục nhân tố  HÌNH CHIẾU của ĐÁM MÂY xuống MẶT chính số 1 chỉ xu thế CHÍNH của ĐÁM PHẲNG CHÍNH số 1 sẽ MẤT THÔNG TIN MÂY dữ liệu. về số liệu là ÍT NHẤT.  Thông thường ta KHÔNG THỂ nghiên  Các trục nhân tố chính kế tiếp (2,3,4,…,p) cứu trong không gian p (p>2) chiều. Ta chỉ các xu thế có khuynh hướng YẾU dần chỉ có thể nghiên cứu số liệu trong các của ĐÁM MÂY số liệu. MẶT PHẲNG (không gian 2D)  chiếu các  HÌNH CHIẾU của ĐÁM MÂY xuống trục số liệu xuống các mặt phẳng  chọn các chính số 1 sẽ MẤT THÔNG TIN về số liệu MẶT PHẲNG ÍT MẤT THÔNG TIN NHẤT  là ÍT NHẤT. đó là các MẶT PHẲNG CHÍNH. 11/26/2013 63 11/26/2013 64 PGS. Dr. Nguyễn Thống PGS. Dr. Nguyễn Thống PHÖÔNG PHAÙP ÑÒNH LÖÔÏNG TRONG QUAÛN LYÙ PHÖÔNG PHAÙP ÑÒNH LÖÔÏNG TRONG QUAÛN LYÙ Chương 7: Phân tích thành phần chính (PCA) Chương 7: Phân tích thành phần chính (PCA) MẶT PHẲNG CHÍNH Bài tập  Mặt phẳng chính số 1 tạo bởi trục chính Xét tập số liệu sau. Dùng Solver trong 1 và 2. Excel để xác định trục chính 1 & 2.  Mặt phẳng chính số 2 tạo bởi trục chính 1 và 3.  Mặt phẳng chính số 3 tạo bởi trục chính 2 và 3.  Mặt phẳng chính số 4, 5,…. 11/26/2013 65 11/26/2013 66 PGS. Dr. Nguyễn Thống PGS. Dr. Nguyễn Thống 11
  12. PHÖÔNG PHAÙP ÑÒNH LÖÔÏNG TRONG QUAÛN LYÙ PHÖÔNG PHAÙP ÑÒNH LÖÔÏNG TRONG QUAÛN LYÙ Chương 7: Phân tích thành phần chính (PCA) Chương 7: Phân tích thành phần chính (PCA) HD: Xem Excel  PCA-Tutorial KẾT QUẢ Số liệu chuẩn & trung tâm hoá Các thành phần chỉ hướng của các trục 1 2 Var1 Var2 Var3 1 2 Obs1 0.472 -0.970 0.956 -0.463 -0.276 Obs2 -1.551 0.728 -1.036 0.672 -0.133 Obs3 0.135 -1.213 0.159 -0.247 -0.553 Obs4 1.146 0.728 0.956 -0.350 0.743 Obs5 -0.202 0.728 -1.036 Moy 0.00 0.00 0.00 0.388 0.219 11/26/2013 67 11/26/2013 68 PGS. Dr. Nguyễn Thống 1.00 Sigma 1.00 1.00 PGS. Dr. Nguyễn Thống PHÖÔNG PHAÙP ÑÒNH LÖÔÏNG TRONG QUAÛN LYÙ PHÖÔNG PHAÙP ÑÒNH LÖÔÏNG TRONG QUAÛN LYÙ Chương 7: Phân tích thành phần chính (PCA) Chương 7: Phân tích thành phần chính (PCA) SỐ LIỆU BAN ĐẦU SỐ LIỆU BAN ĐẦU Phương pháp phân tích nhân tố các Biến X1 X2 . Xj Xp thành phần chính chuẩn hóa được áp dụng để tính toán một bảng số liệu Đối 2D(n,p). tượng  Chiều (hàng) biểu thị n đối tượng (cá 1 . . . . . nhân, khảo sát). 2 . . . . .  Chiều còn lại (cột) biểu thị p biến định i . . . xi,j . lượng xi liên quan các tính chất của đối . . . . . . tượng. n . . . . . 11/26/2013 69 11/26/2013 70 PGS. Dr. Nguyễn Thống PGS. Dr. Nguyễn Thống PHÖÔNG PHAÙP ÑÒNH LÖÔÏNG TRONG QUAÛN LYÙ PHÖÔNG PHAÙP ÑÒNH LÖÔÏNG TRONG QUAÛN LYÙ Chương 7: Phân tích thành phần chính (PCA) Chương 7: Phân tích thành phần chính (PCA) với xij biểu thị giá trị của biến định lượng  r(.,.)  +1  tương quan tuyến tính Xj của đối tượng (quan sát) thứ i. thuận chặc chẻ. Cột Xi(a,b,c,..,)  vectơ biến (biến  r(.,.)  -1  tương quan tuyến tính thống kê, có n thành phần) nghịch chặc chẻ.  Hàng N(x1,x2,..,xp)  định vị tọa độ  r(.,.)  0  KHÔNG tương quan. CÁ NHÂN (quan sát) trong KHÔNG GIAN BIẾN.  Xét tính tương quan giữa các biến Xi  chuẩn hóa các biến (=1)  dùng định nghĩa r(Xi,Xj) 11/26/2013 71 11/26/2013 72 PGS. Dr. Nguyễn Thống PGS. Dr. Nguyễn Thống 12
  13. PHÖÔNG PHAÙP ÑÒNH LÖÔÏNG TRONG QUAÛN LYÙ PHÖÔNG PHAÙP ÑÒNH LÖÔÏNG TRONG QUAÛN LYÙ Chương 7: Phân tích thành phần chính (PCA) Chương 7: Phân tích thành phần chính (PCA) LOẠI BÀI TOÁN Ví dụ. Loại 1: Cột 1 là các Observation  Bài toán loại tìm Principal Componant &  Có thể dùng kết quả trong nghiên cứu Hồi quy tuyến tính với các Principal Componant là hệ TỌA ĐỘ tham chiếu. 11/26/2013 73 11/26/2013 74 PGS. Dr. Nguyễn Thống PGS. Dr. Nguyễn Thống PHÖÔNG PHAÙP ÑÒNH LÖÔÏNG TRONG QUAÛN LYÙ PHÖÔNG PHAÙP ÑÒNH LÖÔÏNG TRONG QUAÛN LYÙ Chương 7: Phân tích thành phần chính (PCA) Chương 7: Phân tích thành phần chính (PCA) LOẠI BÀI TOÁN Ví dụ. Loại 2: Cột 1 là các CÁ NHÂN  Bài toán loại tìm Principal Componant & SẮP HẠNG CÁ NHÂN  Có thể dùng kết quả trong nghiên cứu Hồi quy tuyến tính với các Principal Componant là hệ TỌA ĐỘ tham chiếu. 11/26/2013 75 11/26/2013 76 PGS. Dr. Nguyễn Thống PGS. Dr. Nguyễn Thống PHÖÔNG PHAÙP ÑÒNH LÖÔÏNG TRONG QUAÛN LYÙ PHÖÔNG PHAÙP ÑÒNH LÖÔÏNG TRONG QUAÛN LYÙ Chương 7: Phân tích thành phần chính (PCA) Chương 7: Phân tích thành phần chính (PCA) KHÔNG GIAN BIẾN KHÔNG GIAN BIẾN & Xét bảng số liệu trên, với mỗi cá nhân ta có thể định nghĩa bằng 1 vectơ với các toạ KHÔNG GIAN CÁ NHÂN độ (x1,x2,…,xp). Các trục xi tạo thành 1 không gian p chiều, ta gọi là KHÔNG GIAN BIẾN. Trong KHÔNG GIAN này sẽ ĐỊNH VỊ các CÁ NHÂN.  Khái niệm ĐÁM MÂY SỐ LIỆU CÁ NHÂN 11/26/2013 77 11/26/2013 78 PGS. Dr. Nguyễn Thống PGS. Dr. Nguyễn Thống 13
  14. PHÖÔNG PHAÙP ÑÒNH LÖÔÏNG TRONG QUAÛN LYÙ PHÖÔNG PHAÙP ÑÒNH LÖÔÏNG TRONG QUAÛN LYÙ Chương 7: Phân tích thành phần chính (PCA) Chương 7: Phân tích thành phần chính (PCA) KHÔNG GIAN BIẾN Xp=1,p Xp Xi Xi,M M(cá nhân) KHÔNG GIAN CÁ NHÂN X2 Xp,M X2,M o Xk,M X1,M X1 Xk 11/26/2013 79 11/26/2013 80 PGS. Dr. Nguyễn Thống PGS. Dr. Nguyễn Thống PHÖÔNG PHAÙP ÑÒNH LÖÔÏNG TRONG QUAÛN LYÙ PHÖÔNG PHAÙP ÑÒNH LÖÔÏNG TRONG QUAÛN LYÙ Chương 7: Phân tích thành phần chính (PCA) Chương 7: Phân tích thành phần chính (PCA) KHÔNG GIAN CÁ NHÂN KHÔNG GIAN CÁ NHÂN NN=1,N Xét bảng số liệu trên, với mỗi biến X ta có NN NJ thể định nghĩa bằng 1 vectơ với các toạ X1,j X1 (biến) độ (n1,n2,…,nn). Các trục nn tạo thành 1 N2 không gian n chiều, ta gọi là KHÔNG GIAN CÁ NHÂN. X1,N X1,2 Trong KHÔNG GIAN này sẽ ĐỊNH VỊ các G BIẾN XI. X1,K X1,1 N1  Khái niệm ĐÁM MÂY SỐ LIỆU BIẾN NK 11/26/2013 81 11/26/2013 82 PGS. Dr. Nguyễn Thống PGS. Dr. Nguyễn Thống PHÖÔNG PHAÙP ÑÒNH LÖÔÏNG TRONG QUAÛN LYÙ PHÖÔNG PHAÙP ÑÒNH LÖÔÏNG TRONG QUAÛN LYÙ Chương 7: Phân tích thành phần chính (PCA) Chương 7: Phân tích thành phần chính (PCA) PHÂN TÍCH NHÂN TỐ CHÍNH VỚI SPSS Biến Quan sát or Cá nhân CỦA SỔ KHỞI ĐỘNG 11/26/2013 83 11/26/2013 84 PGS. Dr. Nguyễn Thống PGS. Dr. Nguyễn Thống 14
  15. PHÖÔNG PHAÙP ÑÒNH LÖÔÏNG TRONG QUAÛN LYÙ PHÖÔNG PHAÙP ÑÒNH LÖÔÏNG TRONG QUAÛN LYÙ Chương 7: Phân tích thành phần chính (PCA) Chương 7: Phân tích thành phần chính (PCA) KHỞI ĐỘNG MỞ FILE CÓ SẴN 11/26/2013 85 11/26/2013 86 PGS. Dr. Nguyễn Thống PGS. Dr. Nguyễn Thống PHÖÔNG PHAÙP ÑÒNH LÖÔÏNG TRONG QUAÛN LYÙ PHÖÔNG PHAÙP ÑÒNH LÖÔÏNG TRONG QUAÛN LYÙ Chương 7: Phân tích thành phần chính (PCA) Chương 7: Phân tích thành phần chính (PCA) DẠNG FILE SỐ LIỆU Analyze =>Data Reduction=>Factor Biến Giá trị biến ? 11/26/2013 Cá nhân (quan sát) 87 11/26/2013 88 PGS. Dr. Nguyễn Thống PGS. Dr. Nguyễn Thống PHÖÔNG PHAÙP ÑÒNH LÖÔÏNG TRONG QUAÛN LYÙ PHÖÔNG PHAÙP ÑÒNH LÖÔÏNG TRONG QUAÛN LYÙ Chương 7: Phân tích thành phần chính (PCA) Chương 7: Phân tích thành phần chính (PCA) CHỌN BIẾN PHÂN TÍCH DESCRITIVES 11/26/2013 89 11/26/2013 90 PGS. Dr. Nguyễn Thống PGS. Dr. Nguyễn Thống 15
  16. PHÖÔNG PHAÙP ÑÒNH LÖÔÏNG TRONG QUAÛN LYÙ PHÖÔNG PHAÙP ÑÒNH LÖÔÏNG TRONG QUAÛN LYÙ Chương 7: Phân tích thành phần chính (PCA) Chương 7: Phân tích thành phần chính (PCA) EIGENVALUE EXTRACTION Giá trị liên kết cho từng trục chính.  Được xác định theo TỶ LỆ của giá p/p PCA (Lưu ý khác với EFA- trị PHƯƠNG SAI hình chiếu đám Phân tích khám phá- mây BIẾN xuống trục chính tương Principal factoring ứng. Analysis)  Tổng Engenvalue của p trục chính sẽ được hiệu chỉnh (từ giá trị phương sai) sao cho BẰNG số biến p (số trục chính tối đa). 11/26/2013 91 11/26/2013 92 PGS. Dr. Nguyễn Thống PGS. Dr. Nguyễn Thống PHÖÔNG PHAÙP ÑÒNH LÖÔÏNG TRONG QUAÛN LYÙ PHÖÔNG PHAÙP ÑÒNH LÖÔÏNG TRONG QUAÛN LYÙ Chương 7: Phân tích thành phần chính (PCA) Chương 7: Phân tích thành phần chính (PCA) ROTATION SCORES 11/26/2013 93 11/26/2013 94 PGS. Dr. Nguyễn Thống PGS. Dr. Nguyễn Thống PHÖÔNG PHAÙP ÑÒNH LÖÔÏNG TRONG QUAÛN LYÙ PHÖÔNG PHAÙP ÑÒNH LÖÔÏNG TRONG QUAÛN LYÙ Chương 7: Phân tích thành phần chính (PCA) Chương 7: Phân tích thành phần chính (PCA) OPTION Ý NGHĨA SỐ LIỆU KẾT QUẢ 11/26/2013 95 11/26/2013 96 PGS. Dr. Nguyễn Thống PGS. Dr. Nguyễn Thống 16
  17. PHÖÔNG PHAÙP ÑÒNH LÖÔÏNG TRONG QUAÛN LYÙ PHÖÔNG PHAÙP ÑÒNH LÖÔÏNG TRONG QUAÛN LYÙ Chương 7: Phân tích thành phần chính (PCA) Chương 7: Phân tích thành phần chính (PCA) THỐNG KÊ MÔ TẢ CÁC BIẾN MA TRẬN HỆ SỐ TƯƠNG QUAN TUYẾN TÍNH Giá trị nhỏ KHÔNG nằm chung trục & ngược lại 11/26/2013 97 11/26/2013 98 PGS. Dr. Nguyễn Thống PGS. Dr. Nguyễn Thống PHÖÔNG PHAÙP ÑÒNH LÖÔÏNG TRONG QUAÛN LYÙ PHÖÔNG PHAÙP ÑÒNH LÖÔÏNG TRONG QUAÛN LYÙ Chương 7: Phân tích thành phần chính (PCA) Chương 7: Phân tích thành phần chính (PCA) Giá trị riêng của trục chính > 0.7  có ĐỦ chỉ (tính từ variance) tiêu cho mỗi factor
  18. PHÖÔNG PHAÙP ÑÒNH LÖÔÏNG TRONG QUAÛN LYÙ PHÖÔNG PHAÙP ÑÒNH LÖÔÏNG TRONG QUAÛN LYÙ Chương 7: Phân tích thành phần chính (PCA) Chương 7: Phân tích thành phần chính (PCA) HỆ SỐ TƯƠNG QUAN GIỮA BIẾN HỆ SỐ TƯƠNG QUAN VÀ TRỤC CHÍNH Trục chính GIỮA THÀNH PHẦN CPAxe1 CHÍNH & BIẾN  TRƯỜNG HỢP XOAY OPTION VARIMAX 11/26/2013 103 11/26/2013 104 PGS. Dr. Nguyễn Thống PGS. Dr. Nguyễn Thống PHÖÔNG PHAÙP ÑÒNH LÖÔÏNG TRONG QUAÛN LYÙ PHÖÔNG PHAÙP ÑÒNH LÖÔÏNG TRONG QUAÛN LYÙ Chương 7: Phân tích thành phần chính (PCA) Chương 7: Phân tích thành phần chính (PCA) H/số r2 T/h có xoay 11/26/2013 105 11/26/2013 106 PGS. Dr. Nguyễn Thống PGS. Dr. Nguyễn Thống PHÖÔNG PHAÙP ÑÒNH LÖÔÏNG TRONG QUAÛN LYÙ PHÖÔNG PHAÙP ÑÒNH LÖÔÏNG TRONG QUAÛN LYÙ Chương 7: Phân tích thành phần chính (PCA) Chương 7: Phân tích thành phần chính (PCA) TỌA ĐỘ CÁ NHÂN TRÊN TRỤC CHÍNH VÍ DỤ Để hiểu rõ phương pháp này chúng ta sẽ nghiên cứu thông qua một ví dụ cụ thể liên quan đến vấn đề phân tích và đánh giá các tay vợt chơi tenis hàng đầu trên thế giới dựa vào số liệu chấm điểm của tổ chức ATP (Association des joueurs de 11/26/2013 107 Tenis Professionels). 11/26/2013 108 PGS. Dr. Nguyễn Thống PGS. Dr. Nguyễn Thống 18
  19. PHÖÔNG PHAÙP ÑÒNH LÖÔÏNG TRONG QUAÛN LYÙ PHÖÔNG PHAÙP ÑÒNH LÖÔÏNG TRONG QUAÛN LYÙ Chương 7: Phân tích thành phần chính (PCA) Chương 7: Phân tích thành phần chính (PCA) Dựa vào kết quả chơi tenis của Để phân tích ta dựa vào 15 tính chất (BIẾN) các đấu thủ năm 1985, một Hội sau đây : đồng gồm các chuyên gia trong • 1. Đánh bạt trực tiếp (CPDT) lĩnh vực đã đánh giá cho điểm 35 • 2. Đánh rever (REV) tuyển thủ giỏi nhất, dựa vào 15 • 3. Giao bóng (SERV) tiêu chuẩn khác nhau. • 4. Đánh volé (VOLE) Điểm đánh giá sẽ cho theo thang • 5. Trả bóng (RET) điểm 10. • 6. Đập bóng (SMASH) 11/26/2013 109 11/26/2013 110 PGS. Dr. Nguyễn Thống PGS. Dr. Nguyễn Thống PHÖÔNG PHAÙP ÑÒNH LÖÔÏNG TRONG QUAÛN LYÙ PHÖÔNG PHAÙP ÑÒNH LÖÔÏNG TRONG QUAÛN LYÙ Chương 7: Phân tích thành phần chính (PCA) Chương 7: Phân tích thành phần chính (PCA) Các tay vợt được đưa vào danh sách để 7. Di chuyển (JBES) 8. Tâng bóng đánh giá như sau : (LOB 1. Arias 2. Becker 9. Giảm chấn (AMOR) 10. Trả chéo sân 3. Borg 4. Carlsson (PASS) 5. Cash 6. Clerc 11. Đôi công (REGU) 12. Bỏ nhỏ (TOUCH) 7. Connors 8. Curren 13. Tâm lý (SPY) 14. Thể lực (PHY) 9. Edberg 10. Forget 15.Đánh đôi(DBLE) 11. Gerulatis 12. Gomez 13. Gottfried 11/26/2013 111 11/26/2013 112 •PGS. Dr. Nguyễn Thống PGS. Dr. Nguyễn Thống PHÖÔNG PHAÙP ÑÒNH LÖÔÏNG TRONG QUAÛN LYÙ PHÖÔNG PHAÙP ÑÒNH LÖÔÏNG TRONG QUAÛN LYÙ Chương 7: Phân tích thành phần chính (PCA) Chương 7: Phân tích thành phần chính (PCA) 14. Higueras 15. Jaite 26. Pecci 27. Pernfors 16. Jarryd 17. Krickstein 28. Sanchez 29. Solomm 18. Kriek 19. Leconte 30. Tanner 31. Teltscher 20. Lendl 21. Mac Enroe 32. Tulasne 33. Vilas 22. Mayotte 23. Mercir 34. Wilander 35. Zivojinovic 24. Noah 25. Nystroem 11/26/2013 113 11/26/2013 114 PGS. Dr. Nguyễn Thống PGS. Dr. Nguyễn Thống 19
  20. PHÖÔNG PHAÙP ÑÒNH LÖÔÏNG TRONG QUAÛN LYÙ PHÖÔNG PHAÙP ÑÒNH LÖÔÏNG TRONG QUAÛN LYÙ Chương 7: Phân tích thành phần chính (PCA) Chương 7: Phân tích thành phần chính (PCA) Lưu ý : • Chúng ta chỉ xét các trường hợp ở đó mỗi phân bố ở cột đều có phương sai MỘT SỐ KẾT QUẢ TỪ khác không.  Thật vậy nếu một biến đưa vào xét và PHƯƠNG PHÁP PTNT có giá trị như nhau cho tất cả các đối tượng nghiên cứu thì nó không còn có giá trị cung cấp thông tin cho chúng ta. 11/26/2013 115 11/26/2013 116 PGS. Dr. Nguyễn Thống PGS. Dr. Nguyễn Thống PHÖÔNG PHAÙP ÑÒNH LÖÔÏNG TRONG QUAÛN LYÙ PHÖÔNG PHAÙP ÑÒNH LÖÔÏNG TRONG QUAÛN LYÙ Chương 7: Phân tích thành phần chính (PCA) Chương 7: Phân tích thành phần chính (PCA) KẾT QUẢ CÁC THÔNG SỐ THỐNG KÊ CƠ BẢN Biến Trung bình Độ lệch chuẩn CPDT 6.343 1.4725 REV 5.771 1.5508 SERV 5.429 2.2714 VOLE 5.343 2.4371 RET 5.743 1.4994 FILE SỐ LIỆU BAN ĐẦU SMASH 5.571 1.9462 11/26/2013 117 11/26/2013 118 PGS. Dr. Nguyễn Thống PGS. Dr. Nguyễn Thống PHÖÔNG PHAÙP ÑÒNH LÖÔÏNG TRONG QUAÛN LYÙ PHÖÔNG PHAÙP ÑÒNH LÖÔÏNG TRONG QUAÛN LYÙ Chương 7: Phân tích thành phần chính (PCA) Chương 7: Phân tích thành phần chính (PCA) Biến Trung bình Độ lệch chuẩn JBES 6.314 1.5264 LOB 5.229 1.7252 AMOR 4.286 2.1189 MA TRẬN TƯƠNG QUAN PASS 5.971 1.5764 REGU 5.514 1.9179 TOUCH 4.829 1.8744 PSY 5.143 1.9441 PHY 5.657 1.5481 DBLE 11/26/2013 4.200 3.0780 119 11/26/2013 120 PGS. Dr. Nguyễn Thống PGS. Dr. Nguyễn Thống 20
nguon tai.lieu . vn