Home | KTL nâng cao | Phân tích thành phần chính PCA trên EViews

Phân tích thành phần chính PCA trên EViews

Về mặt nguyên tắc thực hiện, phân tích thành phần chính PCA sẽ mô hình hóa cấu trúc phương sai của một tập biến quan sát bằng cách sử dụng kết hợp tuyến tính của các biến với mục đích trích được 1 số ít các thành phần có thể mô tả gần đúng nhất cấu trúc phương sai ban đầu. Những kết hợp tuyến tính trên được gọi là các thành phần (components) và các hệ số kết hợp được gọi là các hệ số tải (loadings).

Ở phần hiệp phương sai với dữ liệu bảng (Panel covariances) chúng ta đã thảo luận làm thế nào để 1 biến riêng rẽ có thể được phân rã thành nhiều biến ngẫu nhiên cho phép chúng ta tính toán mối quan hệ phụ thuộc giữa các đối tượng/thời điểm. Trong phần này chúng ta sẽ mở rộng cách tính toán này thông qua phương pháp thành phần chính PCA (Principal Component Analysis).

Phần nội dung có thu phí bên dưới đã được ẩn. Vui lòng đăng nhập hoặc đăng ký gói Premium. Trân trọng!