Tlhahlobo ea Likamano tsa 'nete
Pendahuluan
Lithutong tse ngata, bafuputsi ba atisa ho kopana le maemo moo ho nang le lihlopha tse peli tsa lintho tse fetohang, e 'ngoe le e 'ngoe e nang le matšoao a 'maloa. Mohlala, lefapheng la thuto, re ka ba le sehlopha sa lintho tse fetohang mabapi le lintlha tsa ho ithuta (tšusumetso, lihora tsa ho ithuta, tšehetso ea lelapa, phihlello ea inthanete) le sehlopha sa lintho tse fetohang mabapi le liphello tsa ho ithuta (lik'hilograma tsa lipalo, lik'hilograma tsa puo, lik'hilograma tsa saense, le karolelano ea lintlha tsa kereiti). Potso ea bohlokoa ha se feela "na khothatso e amana le lik'hilograma tsa lipalo?" empa ho e-na le hoo "kamano e akaretsang pakeng tsa sehlopha sa lintho tse fetohang le sehlopha sa liphello tsa ho ithuta e matla hakae?" Ho araba lipotso tse kang ena, Canonical Correlation Analysis (CCA) ke e 'ngoe ea mekhoa ea lipalo-palo e sebetsang ka ho fetisisa ea multivariate.
Tlhahlobo ea kamano ea 'nete e ntlafalitsoe ho lekanya le ho hlalosa kamano pakeng tsa lihlopha tse peli tsa mefuta-futa ka nako e le 'ngoe. Ka mantsoe a mang, CCA e atolosa mohopolo oa kamano e bonolo (pakeng tsa mefuta-futa e 'meli) ho kamano pakeng tsa metsoako e 'meli e otlolohileng ea lihlopha tse peli tsa mefuta-futa. Sengoloa sena se tšohla likhopolo tsa motheo, lipakane, mehato ea tlhahlobo, tlhaloso, le melemo le meeli ea CCA.
Khopolo ea Motheo ea Kamano ea Mangolo
Kamano e tloaelehileng (mohlala, kamano ea Pearson) e lekanya matla a kamano e otlolohileng pakeng tsa mefuta e 'meli e fapaneng, re re X le Y. CCA e akaretsa khopolo ena ka ho theha mefuta e 'meli e mecha e le metsoako e otlolohileng:
– Mofuta wa pele wa canonical bakeng sa sete ya X:
U = a₁X₁ + a₂X₂ + … + aₚXₚ
– Phapang ea pele ea canonical bakeng sa sete ea Y:
V = b₁Y₁ + b₂Y₂ + … + b_qY_q
Li-coefficient a le b li khethoa ka tsela eo kamano pakeng tsa U le V e leng kholo ka ho fetisisa. Kamano ena e kholo ka ho fetisisa e bitsoa kamano ea pele ea canonical. Hang ha para ea pele e fumanoe, CCA e ka theha lipara tse latelang tsa mefuta-futa (ea bobeli, ea boraro, jj.) tse sa amaneng (tse sa amaneng) le para e fetileng.
Palo ea lipara tse ka bang teng tsa canonical variate ke min(p, q), e leng palo e nyane ka ho fetisisa ea li-variable lipakeng tsa li-sete tse peli.
Morero le Tšebeliso
CCA e sebediswa ha dipheo tsa dipatlisiso e le:
1. Lekanya matla a kamano pakeng tsa dihlopha tse pedi tsa diphetoho ka kakaretso.
2. Hlalosa motsoako o amanang haholo oa li-variable seteng X le seteng Y.
3. Fokotsa litekanyo tsa likamano tsa multivariate ka lipara tse 'maloa tsa li-variable tse bonolo ho li hlalosa.
4. Ho batlisisa dipaterone tse ho data: ke diphetoho dife tse hlalosang haholo kamano pakeng tsa dibaka tse pedi.
Mohlala oa moelelo oa ts'ebeliso:
– Psychology: kamano pakeng tsa sehlopha sa "litšobotsi tsa botho" le sehlopha sa "lipontšo tsa bophelo bo botle ba kelello".
– Moruo: kamano pakeng tsa sete ya “ditshupiso tse kgolo” le sete ya “ditshupiso tsa mmaraka wa basebetsi”.
– Saense ea bophelo bo botle: kamano pakeng tsa sehlopha sa "mekhoa ea bophelo" le sehlopha sa "liparamente tsa kliniki".
Likhopolo le Litlhoko tsa Lintlha
Joalo ka mekhoa e mengata ea multivariate, CCA e na le likhopolo-taba tse 'maloa tse hlokang ho nahanoa hore liphetho li tsitse ebile li ka hlalosoa:
1. Kamano e otlolohileng: CCA e hapa kamano e otlolohileng pakeng tsa disete. Haeba kamano e se e otlolohileng, kamano e otlolohileng e ka nyenyefatsa matla a kamano.
2. Ho tloaeleha ha mefuta e mengata: Ha e le hantle, diphetoho di latela kabo e tlwaelehileng ya mefuta e mengata, haholoholo bakeng sa teko ya bohlokwa. Leha ho le jwalo, ha e le hantle, CCA hangata e sebediswa ka ho hlahloba esita le ha data e se ya tlwaelehileng ka botlalo.
3. Ha ho na multicollinearity e feteletseng sete ka seng: diphetoho tse amanang haholo di ka etsa hore dikakanyo tsa coefficient di se tsitse.
4. Boholo bo lekaneng ba sampole: molao o tloaelehileng oa monoana ke bonyane ba litebello tse 10-20 ka phetoho ka 'ngoe, leha moelelo oa lipatlisiso o ka hloka ho feta.
Ho phaella moo, diphetoho di hloka ho ba sekaleng se tshwanang kapa se tloaelehileng (z-score) e le hore di-coefficient di be bonolo ho di bapisa.
Mehato ea Tlhahlobo ea Kamano ea Mangolo
Ka kakaretso, mekhahlelo ea ho tsamaisa CCA e kenyelletsa:
1. Fumana lihlopha tse peli tsa mefuta-futa
Etsa bonnete ba hore diphetoho di hlophiswa ho latela thuto kapa moralo wa mohopolo, eseng feela teko le diphoso.
2. Tlhahlobo ea lintlha
Ho kenyeletsoa le data e sieo (boleng bo sieo), lintho tse sa tloaelehang, liteko tsa ho tloaeleha, le likamano ka har'a sete ka 'ngoe (ho lemoha multicollinearity).
3. Ho hakanya hore mangolo a halalelang aa fetoha
E hlahisa dipara tse fapaneng tsa U₁–V₁, U₂–V₂, jj.
4. Ho bala kamano ea canonical
Kamano pakeng tsa U_k le V_k bakeng sa para ka 'ngoe ea kth.
5. Teko ea bohlokoa
E leka hore na kamano e fumanoeng ea canonical e fapane ka lipalo-palo le lefela. Liteko tse sebelisoang hangata ke Wilks' Lambda, Pillai's Trace (hangata ho MANOVA), Hotelling's Trace, le Roy's Largest Root. Ho CCA, Wilks' Lambda hangata ke khetho e khethiloeng.
6. Tlhaloso ea liphetho
E kenyelletsa tlhahlobo ea boholo ba kamano, meroalo, boima le menehelo e feto-fetohang.
Mokhoa oa ho Bala le ho Hlalosa Sephetho sa CCA
Sehlahisoa sa CCA hangata se kenyelletsa likarolo tse 'maloa tsa bohlokoa:
1. Likamano tsa 'nete
Boleng bona bo bontsha matla a kamano pakeng tsa diphetoho U le V para e itseng. Mohlala, kamano ya pele ya canonical ya 0,80 e bontsha kamano e matla ya mola pakeng tsa kopanyo ya diphetoho X le kopanyo ya diphetoho Y tekanyong ya pele.
R² ea canonical, e leng sekwere sa kamano ea canonical, le eona e atisa ho tlalehoa. Haeba r = 0,80 joale R² = 0,64, ho bolelang hore hoo e ka bang 64% ea phapang ho canonical variate Y e ka hlalosoa ke canonical variate X (le ka tsela e fapaneng) tekanyong eo, ka kutloisiso ea kamano pakeng tsa li-variates, eseng pakeng tsa li-variates tsa pele.
2. Boima ba 'nete (Boima ba 'nete / Li-coefficient)
Boima ke di-coefficient a le b tse bopang diphetoho tsa U le V. Leha ho le jwalo, boima hangata bo na le kutlwisiso ho multicollinearity hoo tlhaloso ya motheo hangata e sa itshetleheng feela hodima boima.
3. Mejaro ea Molao (Mejaro ea Molao / Li-coefficient tsa Sebopeho)
Ho jarisa ke kamano pakeng tsa phetoho ea pele le phetoho ea eona ea canonical. Mohlala, ho jarisa X₂ ho U₁ ea 0,70 ho bolela hore X₂ e kenya letsoho haholo tekanyong ea pele ea canonical ka lehlakoreng la sete ea X. Hangata ho jarisa ho tsitsitse haholoanyane 'me ho bonolo ho ho hlalosa ho feta boima.
4. Ho kenya thepa e fapaneng
Ho kenya dintho ka tsela e fapaneng ke kamano pakeng tsa diphetoho tse tswang sete e le nngwe le diphetoho tse kanone tse tswang sete e nngwe (mohlala, kamano ya X₁ le V₁). Sena se thusa ho utlwisisa hore na ke diphetoho dife tse amanang haufiufi le boholo ba kamano ya sete e fapaneng.
5. Lenane la ho Hloka Bongata ba Mosebetsi
Lenane la ho kgutlela morao le bontsha hore na phapang e kae ya diphetoho tsa pele sete e le nngwe e ka hlaloswa ke diphetoho tsa kanone ho tswa sete e nngwe. Sena se bohlokwa hobane kamano e phahameng ya kanone ha e bontshe matla a ho hlalosa a phahameng bakeng sa diphetoho tsa pele. Ho kgutlela morao hangata ho sebediswa ho lekola boleng bo sebetsang (eseng feela bohlokwa ba dipalopalo).
Setšoantšo se Bonolo
A re re phuputso e hlahloba kamano pakeng tsa:
– Sete X (maemo a mosebetsi): X₁ = mosebetsi o boima, X₂ = tšehetso ea mookameli, X₃ = ho tenyetseha ha lihora tsa mosebetsi
– Sete Y (boiketlo): Y₁ = khatello ea maikutlo, Y₂ = khotsofalo mosebetsing, Y₃ = boleng ba boroko
CCA e ka fumana kamano ea pele ea bohlokoa ea canonical ea r = 0,75. Mealo e bontša hore mosebetsi le tšehetso ea mookameli li theha U₁ ka matla, ha khatello ea maikutlo le khotsofalo ea mosebetsi li theha V₁ ka matla. Tlhaloso ea bohlokoa: ntlha e ka sehloohong ea kamano pakeng tsa maemo a mosebetsi le boiketlo ke motsoako oa "khatello ea mosebetsi khahlanong le tšehetso" e amanang haufi-ufi le "khatello ea maikutlo le khotsofalo."
Melemo ea Tlhahlobo ea Likamano tsa Bolumeli
1. Kakaretso: e hapa kamano pakeng tsa dihlopha tse pedi tsa diphetoho ka nako e le nngwe.
2. Fokotsa kotsi ea liteko tse pheta-phetoang: ha ho bapisoa le ho etsa likamano tse ngata tsa motho ka mong tse eketsang monyetla oa phoso ea mofuta oa I.
3. E thusa ho fumana dibopeho tse patehileng: e senola dikarolo tsa dikamano tse sa bonahaleng ho tswa tlhahlobong e le nngwe.
Meeli le Liphephetso
1. Tlhaloso e ka ba e rarahaneng: dikarolo tse ngata (boima, meroalo, ho kgutlisetswa ha dintho) di lokela ho shejwa mmoho.
2. E na le kutloelo-bohloko ho multicollinearity le boholo bo bonyenyane ba sampole: e ka hlahisa li-coefficient tse sa tsitsang.
3. Tlhaho e otlolohileng: dikamano tse seng tsa mola o otlolohileng ha di a utlwisisehe ntle le haeba ho etswa phetoho kapa mokgwa o mong.
4. Ho hloka motheo oa khopolo-taba: ntle le moralo o hlakileng oa khopolo-taba, tlhaloso ea litekanyo tsa kanone e sekamela ho ba ea ho inahanela.
Ho koala
Tlhahlobo ea Likamano tsa Canonical ke mokhoa o matla oa multivariate bakeng sa ho utloisisa kamano pakeng tsa lihlopha tse peli tsa li-variable ka nako e le 'ngoe. Ka ho haha li-variable tsa canonical tse eketsang likamano tsa cross-set, CCA e lumella bafuputsi ho bona mekhoa e mengata ea likamano ho feta kamano e bonolo kapa regression e le 'ngoe. Leha ho le joalo, tšebeliso ea eona e hloka tlhokomelo ho likhopolo-taba, boleng ba data, le maano a nepahetseng a tlhaloso (haholo-holo ka ho totobatsa loadings, cross-loadings, le redundancy). Lipatlisisong tse kenyeletsang matšoao a mangata libakeng tse peli tsa mantlha, CCA e ka ba sesebelisoa se matla sa ho hlahloba le ho akaretsa likamano tse rarahaneng ka litekanyo tse nang le moelelo.
