Page 145 - 4511

вона співпала з прямої регресії. Цей тип трансформації нази-
вається обертанням, що максимізувало дисперсію, оскільки
критерій (мета) обертання полягає в максимізації дисперсії
(мінливості) "новою" змінною (чинника) і мінімізації розкиду
навколо неї.
Коли є три змінні, можна вважати, що вони визначають
тривимірний "простір" точно так, як і дві змінні визначають
площину. В цьому випадку ви можете побудувати 3М діаграму
розсіяння, аналогічну представленій вище, і побудувати пряму
регресії, яка спрямована у напрямі найбільшої дисперсії (мін-
ливості) тривимірних даних.

Для числа змінних більше трьох, стає неможливим пред-
ставити точки на діаграмі розсіяння, проте логіка обертання
осей з метою максимізації дисперсії нового чинника зали-
шається колишньою.
Після того, як ви знайшли лінію, для якої дисперсія мак-
симальна, навколо неї залишається деякий розкид даних. І про-
цедуру природно повторити. У аналізі головних компонент
саме так і робиться: після того, як виділений перший чинник
(званий першою головною компонентою), тобто, після того, як
144