altal´abanunfolding — ´ertelemszer˝uen ford´ıtva tal´an ‘sz´etpakol´as’ — modellnek nevezett elj´ar´as´at val´os´ıtja meg.
E modell szerint a feldolgozott t´abla sorai ´es oszlopai egy¨uttesen alkotj´ak a sk´al´az´as objaktumait. ´Am a t´avols´agm´atrix csak a sorok ´es az oszlopok k¨ozti azon t´avols´agokat tartalmazza, amik a feldolgozott t´abla elemei. Azaz ´ugy kell tekinteni, hogy nincs adat k´et oszlop illetve k´et sor t´avols´ag´ara vonatkoz´oan. Ennek megfelel˝oen a t´avols´agok rep-rezent´al´asakor is csak azokat a t´avols´agokat vessz¨uk figyelembe, amik a sorokat illetve az oszlopokat ´abr´azol´o pontok k¨ozt m´erhet˝ok.
Erdekes megfigyelni, hogy a programsorok grafikus eredm´´ enyek´ent nyert 6.17 ´abr´an ho-gyan csoportosulnak a reggeliz˝ok ´es a reggeli komponensek.
A ’smacof’ csomag egy´ebk´ent m´eg sz´amos tov´abbi ´erdekes, speci´alis sk´al´az´o ´es sk´al´ a-z´ashoz kapcsol´od´o elj´ar´ast tartalmaz. Ugy mint a ’smacofIndDiff()’ elj´´ ar´ast ami az
’SensoMineR::indscal()’-hoz hasonl´o ´ugynevezett h´aromutas (three-way) m´odszer. A
’smacofConstraint()’ m´odszert amin´el az eredm´enyekre k¨uls˝o k´enyszerfelt´etel adhat´o.
Tov´abb´a a ’smacofSphere.primal()’ ´es a ’smacofSphere.dual()’ elj´ar´asokat, amik az ob-jektumok m´er´esek szerinti t´avols´agait g¨ombfelszinen igyekeznek ´abr´azolni.
6.6. A sk´ al´ az´ as alkalmaz´ asai
6.6.1. Korrespondencia anal´ızis
A korrespondencia anal´ızis seg´ıts´eg´evel gyakoris´ag t´abl´akat modellezhet¨unk (megjegyez-z¨uk, hogy ezeket a t´abl´azatokat a magyar nyelv˝u szakirodalomban gyakran gyakoris´agi
6.17. ´abra. A reggeli komponensek ´es a reggeliz˝ok ’smacofRect()’ paranccsal nyert k´epe
t´abl´anak nevezik, de ´ugy ´erezz¨uk, hogy a javasolt kifejez´es jobban fedi a l´enyeget, hiszen a t´abl´azat gyakoris´agokat tartalmaz). A tov´abbiakban, az egyszer˝us´eg kedv´e´ert csak a k´etdimenzi´os t´abl´ak korrespondencia anal´ızis´evel foglalkozunk. [36]
K´etdimenzi´os gyakoris´ag t´abla csak olyan megfigyel´essor alapj´an k´esz´ıthet˝o, amelyiknek r´esze k´et olyan diszkr´et lehets´eges ´ert´ek˝u v´altoz´o, aminek ´ert´eke minden egyes megfigyelt objektumra ismert.
Nevezetes, statisztikai mintap´eldak´ent gyakran id´ezett gyakoris´ag t´abla a k¨ovetkez˝o:
fair red medium dark black
blue 326 38 241 110 3
light 688 116 584 188 4
medium 343 84 909 412 26
dark 98 48 403 681 85
´
es ez a ’require(MASS);caith’ parancssorral a fenti m´odon ki is irathat´o. Ez a t´abl´azat
´
ugy keletkezett, hogy a sk´ociai Caithness tartom´anyban 5387 szem´ely eset´en feljegyezt´ek t¨obbek k¨ozt a szem illetve a haj sz´ın´et. A t´abl´azat azt mutatja, hogy p´eld´aul 326 olyat
tal´altak, akinek a szeme sz´ıne k´ek ´es a haja sz˝oke.
Legyen az egyik diszkr´et v´altoz´o lehets´eges ´ert´ekeinek a sz´amar, a m´asik´ec. Eset¨unkben ez 4 illetve 5. Ekkor, ha n megfigyel´es van (eset¨unkben 5387), akkor e k´et v´altoz´o alap-j´an egy olyanr×c— eset¨unkben 4×5 — m´eret˝uN, k´etdimenzi´os t´abl´azat k´esz´ıthet˝o, aminek ni,j eleme azt mondja meg, hogy azn megfigyelt objektum k¨ozt h´any olyan volt, amire az egyik diszkr´et v´altoz´o az r lehets´eges ´ert´eke k¨oz¨ul az i. ´ert´eket, a m´asik pedig a c lehets´eges k¨oz¨ul a j. ´ert´eket vette fel.
Jel¨olje a gyakoris´ag t´abla i. sor´aban tal´alhat´o elemek ¨osszeg´et ni,+, a j. oszlopban ta-l´alhat´o elemek ¨osszeg´etn+,j.
Egy-egy sor illetve oszlop profilj´anak azt a tapasztalati eloszl´ast nevezz¨uk, amit ´ugy kaphatunk, hogy minden sorbeli illetve oszlopbeli sz´amot elosztunk, a megfelel˝o sorbeli illetve oszlopbeli sz´amok ¨osszeg´evel.
Az i. sorprofilja teh´at
(ni,1/ni,+, ..., ni,c/ni,+), a j. oszlopprofilja pedig
(n1,j/n+,j, ..., nr,j/n+,j).
Ez eset¨unkben azt jelenti, hogy p´eld´aul az utols´o oszlop profilja a (3/118,4/118,26/118,85/118)T oszlopm´atrix, az els˝o sor profilja pedig a
(326/718,38/718,241/718,110/718,3/718) sorm´atrix.
A k¨oz¨os sorprofil
r= (n+,1/n, ..., n+,c/n), a k¨oz¨os oszlopprofil pedig
c= (n1,+/n, ..., nr,+/n).
Azaz a k¨oz¨os sorprofilt az oszlop¨osszegek megfigyel´essz´ammal osztott ´ert´ekei, a k¨oz¨os oszlopprofilt pedig a sor¨osszegek megfigyel´essz´ammal osztott ´ert´ekei alkotj´ak.
Teh´at a sorprofilok ´es az oszlopprofilok, valamint a k¨oz¨os sor illetve oszlopprofilok egy-ar´ant tapasztalati eloszl´asok.
A k¨oz¨os profilok a k´et megfigyelt min˝os´ıt˝o v´altoz´o tapasztalati eloszl´asai. A sor- ´es oszlopprofilok pedig felt´eteles eloszl´asok. Olyan felt´eteles eloszl´asok ahol a felt´etelt az jelenti, hogy melyik sor illetve oszlopprofilj´ar´ol van sz´o.
Ha ´erv´enyes volna, hogy a megfigyelt egyedeken a k´et diszkr´et v´altoz´o lehets´eges ´ er-t´eke egym´ast´ol f¨uggetlen m´odon ad´odik, akkor egy olyanN k´etdimenzi´os t´abl´at kaptunk volna, aminek a sor, illetve oszlop profiljai nagyj´ab´ol azonosak ´es ezek a profilok nagyj´ a-b´ol egyenl˝oek a k¨oz¨os sor illetve a k¨oz¨os oszlopprofillal is.
Ha ugyanis teljes¨ul a k´et min˝os´ıt˝o v´altoz´o f¨uggetlens´ege, akkor egyik tulajdons´ag elosz-l´asa sem f¨ugg att´ol, hogy mennyi a m´asik r¨ogzitett ´ert´eke.
Az elemi statisztik´aban ismertetett χ2 statisztika egy´ebk´ent pont azt az elt´er´est m´eri, ami tapasztalt ´es a f¨uggetlens´eg felt´etelez´ese mellett v´arhat´o t´abla k¨ozt van:
G2 = eloszl´as´u, — azt m´eri, hogy a tapasztalt N gyakoris´ag t´abla mennyire t´er el a tapaszta-lat ´es f¨uggetlens´eg felt´etelez´ese alapj´an ad´od´o,nni,+n n+,jn elemekb˝ol fel´ep¨ul˝o, szint´enr×c m´eret˝u M t´abl´azatt´ol.
A korrespondencia anal´ızis eredm´eny´enek ´ertelmez´es´ehez vegy¨uk ´eszre, hogy a fenti G2 a k¨ovetkez˝o alakba is irhat´o:
G2 =n
ami az oszlopprofilok ¨osszt´avols´aga a k¨oz¨os oszlopprofilt´ol n´egyzetesen m´erve, ´es
G2 =n ami a sorprofilok k¨oz¨os sorprofilt´ol m´ert t´avols´aga.
Vagyis a G2 k¨ozel´ıt´ese egyfajta sk´al´az´asa a sorok ´es oszlopok k¨ozti t´avols´agoknak. Kon-tingencia t´abl´ak eset´en a korrespondencia anal´ızis pont ezt teszi. Azt lehet seg´ıts´eg´evel vizsg´alni, hogy a gyakoris´ag t´abla mi´ert t´er el a f¨uggetlen t´abl´at´ol ´es hogy az egyes osz-lopok, illetve sorok eloszl´asa mennyire hasonl´ıt egym´ashoz.
Legyen az ´altal´anos´ıtott szingul´aris ´ert´ek felbont´asa annak a differenci´anak ami az N m´ert gyakoris´ag t´abla ´es a f¨uggetlens´eg felt´etelez´ese mellett v´art (ugyanolyan m´eret˝u) M t´abla k¨ozt van a k¨ovetkez˝o:
ahol Λ egy diagon´alis m´atrixA ´es B olyan, hogy kiel´eg´ıti az c k¨oz¨os oszlopprofilra az ATdiag(c)−1A=I diagon´alis elemei, azaz az N −M szingul´aris ´ert´ekei, cs¨okken˝o sorrendben.
A fenti felbont´as szerint a gyakoris´ag t´abla sorait az A m´atrix sorai, a gyakoris´ag t´abla oszlopait pedig a B matrix sorai reprezent´alj´ak. A k¨ovetkez˝o m´odon.
A sorok koordin´at´ai
Ha a gyakoris´ag t´abl´at k¨ozel´ıteni akarjuk, akkor ennekL2-ben optim´alis m´odszere a fenti
¨osszegnek csak az els˝o k ≤ K tagj´at figyelembe venni. Azaz csak a k legnagyobb λ`,
` = 1, ..., k szingul´aris ´ert´eknek megfelel˝o tagot ¨osszeadni.
A ’MASS’ csomag ’corresp()’ elj´ar´asa a korrespondancia anal´ızis v´azolt m´odszer´enek egy implement´aci´oja.
Futtassuk le az al´abbi programr´eszletet.
require(’MASS’)
M<-corresp(caith, nf = 2) biplot(M)
Eredm´enyk´ent az al´abbi ´abr´at kapjuk. Pirossal a hajsz´ıneknek, k´ekkel pedig a szem-sz´ıneknek megfelel˝o pontok vannak cimk´ezve. A cimk´ek azonosak a feldolgozott, ’caith’
adathalmazban tal´alhat´o sor ´es oszlop nevekkel.
6.18. ´abra. A ’biplot(corresp())’ parancs eredm´enye
Legy¨unk figyelemmel arra, hogy az ´abra nem egy igazi biplot. A sorok illetve az oszlopok
´
altal meghat´arozott k´et objektum csoport egym´ashoz viszony´ıtott helyzet´enek k¨ozvetlen inform´aci´o tartalma nincs. ´Ert´ekel´eskor csak k¨ul¨on, csak a sorok illetve csak az oszlopok egym´ashoz viszony´ıtott elhelyezked´es´et szabad figyelembe venni.
Ehhez az adatb´azishoz interakt´ıv anim´aci´o is k´esz¨ult, ami a http://hpz400.cs.elte.
hu:3838/ZA_glm/ c´ımen tal´alhat´o. Itt be lehet ´all´ıtani, hogy a fentiekben bemutatott
’caith’ t´abl´aban szerepl˝o ´ert´ekek h´anyszorosa legyen a szimul´alt Poisson eloszl´as v´arhat´o
´
ert´eke, amely a m´odos´ıtott gyakoris´ag t´abla ´ert´ekeit adja meg. Ha erre a szimul´alt adat-halmazra futtatjuk le a korrespondencia anal´ızis m´odszer´et, akkor a 6.19 ´abr´at kapjuk, ahol kisebb elt´er´esek l´athat´oak az eredeti adatb´azisra vonatkoz´o 6.18 ´abr´ahoz k´epest.
6.19. ´abra. A ’caith’ adatb´azishoz kapcsol´od´o szimul´aci´ora futtatott anim´aci´o eredm´enye
Irodalomjegyz´ ek
[1] ”nlstools: tools for nonlinear regression diagnostics”, F. Baty and M. L. Delignette-Muller, (2012).
[2] ”Introduction to Matrix Analysis”, R. E. Bellman, 2nd ed., McGraw-Hill, (1970).
[3] ”Multidimensional Scaling”, T.F. Cox, M.A.A. Cox, Chapman and Hall, (1994).
[4] ”Multivariate Analysis: Methods and Applications”, William R. Dillon and Matthew Goldstein, Wiley, (1984).
[5] ”An Introduction to Generalized Linear Models”, AJ. Dobson, Chapman and Hall, London, (1990).
[6] ”Peer Influences on Aspiration: A Reinterpretation”, A.D. Duncan, A.O. Haller and A. Portes, American Journal of Sociology 74:119-137, (1968).
[7] ”HSAUR: A Handbook of Statistical Analyses Using R.”, Brian S. Everitt and Torsten Hothorn, R package version 1.3-2. URL http://CRAN.R-project.org/
package=HSAUR, (2013).
[8] ”Practical Regression and Anova using R”, J.J. Faraway,http://cran.r-project.
org/doc/contrib/Faraway-PRA.pdf, (2002).
[9] ”Structural equation modeling with the sem package in R”, J. Fox, , Structural Equation Modeling 13:465–486, (2006).
[10] ”An R Companion to Applied Regression”, John Fox and Sanford Weisberg, Second Edition. Thousand Oaks CA: Sage. URL: http://socserv.socsci.mcmaster.ca/
jfox/Books/Companion, (2011).
[11] ”sem: Structural Equation Models. R package version 3.1-3.”, John Fox, Zhenghua Nie and Jarrett Byrnes, URLhttp://CRAN.R-project.org/package=sem, (2013).
[12] ”FrF2: Fractional Factorial designs with 2-level factors”, Ulrike Groemping, R pac-kage version 1.6-5.http://CRAN.R-project.org/package=FrF2, (2013).
[13] http://en.wikipedia.org/wiki/Heptathlon
[14] ”Linear Latent Variable Models: The lava-package”, Klaus K. Holst and Esben Budtz-Joergensen, Computational Statistics. URL http://dx.doi.org/10.1007/
s00180-012-0344-y, (2012).
[15] ”SensoMineR: Sensory data analysis with R”, Francois Husson, Sebastien Le and Ma-rine Cadoret, R package version 1.17. URLhttp://CRAN.R-project.org/package=
SensoMineR, (2013).
[16] http://cran.r-project.org/web/views/ExperimentalDesign.htm
[17] http://new.censusatschool.org.nz/resource/time-series-data-sets-2012/
[18] http://rtutorialseries.blogspot.hu/2011/10/r-tutorial-series-exploratory-factor.
html
[19] http://www-rohan.sdsu.edu/~babailey/stat700/lab2.html.
[20] http://www.stat.cmu.edu/~cshalizi/350/2008/lectures/14/lecture-14.
[21] ” A general method for analysis of covariance structures.”, K. J¨oreskog, Biometrika, 57, pp 239-251, (1970).
[22] ”K´ıs´erletek tervez´ese ´es ´ert´ekel´ese”, Kem´eny S´andor – De´ak Andr´as, M˝uszaki K¨ onyv-kiad´o, Budapest, (2000).
[23] ”Multidimensional Scaling Using Majorization: SMACOF in R”, Jan de Leeuw, Patrick Mair, Journal of Statistical Software, 31(3), 1-30. URL http://www.
jstatsoft.org/v31/i03/, (2009).
[24] ”Some boundary conditions for a monotone analysis of symmetric matrices”,J. C.
Lingoes, Psychometrika, 36, 195–203, (1971).
[25] ”Multivariate calibration”, H. Martens, T. Nas, Wiley, Chichester, (1989).
[26] ”pls: Partial Least Squares and Principal Component regression”, Bjørn-Helge Mevik, Ron Wehrens and Kristian Hovde Liland, R package version 2.3-0. URL http://CRAN.R-project.org/package=pls, (2011).
[27] ”A First Course in Design and Analysis of Experiments”, Gary W. Oehlert, http:
//users.stat.umn.edu/~gary/Book.html, (2010).
[28] ”R: A language and environment for statistical computing”, R Core Team, R Fo-undation for Statistical Computing, Vienna, Austria, (2012). ISBN 3-900051-07-0, URLhttp://www.R-project.org/, (2012).
[29] ” nFactors: an R package for parallel analysis and non graphical solutions to the Cattell scree test”, G. Raiche, R package version 2.3.3, (2010).
[30] ”lavaan: An R Package for Structural Equation Modeling”, Yves Rosseel, Journal of Statistical Software, 48(2), 1-36. URL http://www.jstatsoft.org/v48/i02/, (2012).
[31] ”Handbook of nonlinear regression models”, D.A. Ratkowsky, M. Dekker, (1990).
[32] ”psych: Procedures for Personality and Psychological Research”, W. Revelle, Northwestern University, Evanston, Illinois, USA, http://CRAN.R-project.org/
package=psychVersion=1.3.2, (2013).
[33] ”Order Restricted Statistical Inference”, T. Robertson, F.T. Wright, R.L. Dykstra, Wiley, New York, (1988).
[34] ”Introduction to Statistics, Chapter 14”, Peter Tryfos, http://www.yorku.ca/
ptryfos/f1400.pdf, (1997).
[35] ”T¨obbdimenzi´os statisztika.”, M´ori F. Tam´as ´es Sz´ekely J. G´abor (szerk.), M˝uszaki K¨onyvkiad´o, Budapest, (1986).
[36] ” Modern Applied Statistics with S”, W.N. Venables, B.D. Ripley, Fourth edition, Springer, (2002).
[37] ”Correlation and causation”, S. Wright, Journal of Agricultural Research, 20, 557-585, (1921).