ФАКТОРНЫЙ АНАЛИЗ
— статистический метод проверки гипотез о влиянии разл.
факторов на изучаемую случайную величину. Разработана и общепринята модель,
при которой влияние фактора представлено в линейном виде. Процедура анализа сводится к оценочным операциям с помощью метода наименьших квадратов
.
В зависимости от характера исследуемых факторов выделяется 3 типа Ф.
а.: дисперсионный,
регрессионный и ковариационный,
или корреляционный. Дисперсионный анализ вводится тогда,
когда факторы подразделяются на качественные категории (напр.,
при изучении влияния тект. фактора можно выделить градации
—
мульда,
крыло,
свод). Регрессионный анализ используется при проверке гипотез,
когда факторы охарактеризованы количественно (напр.,
влияние глубины залегания горизонта на содер. в руде полезного ископаемого).
Ковариационный,
или корреляционный,
анализ применим тогда,
когда часть факторов представлена в количественных,
др. часть
—
в качественных категориях. В последние годы получила распространение модель,
при которой факторы не известны. Эти факторы восстанавливаются путем разложения ковариационной,
или корреляционной матрицы,
фактор,
выявляемый анализом,
выражается линейно через первоначальные случайные величины и поэтому поддается интерпретации после его выделения.
Пусть имеется п случайных величин у1,
y2,...yn,
которые являются линейными комбинациями с р неизвестными постоянными β1,
β2,...βp: yi = х1iβ1,
+х2iβ2,+...+ хPiβP,+ ei,
(1)
i = 1,
2,...,
п
где {хji} (j= 1,...,
р; i = 1,
. . .,
п)
—
известные постоянные коэф.;
{ei} (i = 1,...,
n)
—
случайные величины,
иногда их интерпретируют как ошибки наблюдений.
Считаем,
что ei — распределены нормально,
математическое ожидание Eei = 0,
i = 1,
2,...,
п, E(eiej) = σ2δij,
где σ2
—
неизвестная константа,
.
Тогда дисперсионный анализ
—
система статистических методов обработки наблюдений,
имеющих вид (1),
где {xji} принимают значения 0 или 1. Здесь {хji } указывают на наличие или отсутствие влияний разл.
факторов {β} при проводимых наблюдениях. Если {хji } пробегают непрерывные множества значений,
то мы имеем регрессионный анализ. Здесь {хji } — независимые переменные,
а {yi} — зависимые от них переменные.
В случае,
когда {хji } — переменные 2 видов,
такой анализ называется ковариационным,
или корреляционным. Наиболее удачно применялись в геологии методы Ф.
а. при изучении косой слоистости каменноугольных отл. США; при оценке распределений плагиоклазов в красноцветных отл.
п-ова Че-лекен; при оценке влияния на концентрацию ртути различных факторов на м-нии Хайдаркан.
Ф. а. в настоящее время широко применяется для анализа закономерностей размещения оруденения и прогнозирование м-ний полезных ископаемых.
|