Статистический подход в методе главных компонент

В зависимости от конкретных задач, решаемых в экономике, используется один из методов факторного анализа, или метод главных компонент.

Метод главных компонент считается статистическим методом. Однако есть другой подход, приводящий к методу главных компонент, но не являющийся статистическим. Этот подход связан с получением наилучшей проекции точек наблюдения в пространстве меньшей размерности. Для решения подобной задачи необходимо знать матрицу вторых моментов.

В статистическом подходе задача заключается в выделении линейных комбинаций случайных величин, имеющих максимально возможную дисперсию. Он опирается на ковариационную или корреляционную матрицу этих случайных величин. У этих двух разных подходов есть общий аспект: использование матрицы вторых моментов как исходный для начала анализа.

Для овладения методом главных компонент необходимо пользоваться методами теории вероятности и математической статистики на основе моделей линейной алгебры.

Учитывая, что объекты исследования в экономике (фирма, завод, министерство, отрасль народного хозяйства, экономика страны) характеризуются большим, но конечным количеством признаков (характеристик), влияние которых подвергается воздействию большого количества случайных причин, в качестве моделей в статистическом плане берутся многомерные распределения, а в алгебраическом — многомерное пространство признаков.