Наведено вирази для блоків інформаційної матриці Фішера, які засновані на використанні встановленої автором властивості факторизації похідної Нойдеккера від транспонованого торцевого добутку матриць.

Вводиться поняття представницького дрібного факторного експерименту, який використовується в процедурі штучної ортогоналізації багатофакторного пасивного експерименту. Ставиться задача математичного програмування для отримання представницької дрібної репліки.

Індекс рубрикатора НБУВ: В152.23 + В172.42

Рубрики:

Лінійні перетворення та матриці

Факторний аналіз

Шифр НБУВ: Ж26990 Пошук видання у каталогах НБУВ 

На основе многомерно-матричного подхода разработан алгоритм, реализующий альтернирующий метод наименьших квадратов для PARAFAC-модели. Доказаны теоремы о декомпозиции трилинейной и полилинейной PARAFAC-моделей. Приведены результаты испытаний алгоритма и выводы об областях применения PARAFAC-модели и PARAFAC-алгоритма.

Предложен аналитический способ определения весовых коэффициентов при реализации метода обратного детерминированного факторного анализа, который позволяет отказаться от экспертного оценивания весовых коэффициентов.

Досліджено властивості моделі (колізора), де дві незалежні змінні (причини) впливають на третю змінну (ефект). Показано, що внаслідок кондиціонування ефекту його причини зазвичай стають взаємно залежними. Провоковану (індуковану) залежність вивчено кількісно. Виявлено тісний зв'язок провокованої залежності з взаємодією факторів; запропоновано індекс взаємодії двох факторів. Показано ефективність застосування провокованої залежності для ідентифікації напрямків зв'язків та виявлення маскованих зв'язків (ребер) моделі.