『主成分スコア』『固有値』『寄与率』による、主成分分析結果の基礎的な解釈ができる！
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- Опубликовано: 16 окт 2024
- 今回は、主成分分析結果の基礎的な解釈の仕方をわかりやすく解説します。
主成分分析は、高次元のデータを低次元で表現することができるため、多変量データを扱う際に非常に便利なのですが、結果の解釈ができなければ有効に使うことができません。
この動画をみれば、主成分分析結果の基礎的な解釈をするために必要な『主成分スコア』『固有値』『寄与率』とは何で、どのように読み取ったら良いのかがわかります。
この3つに加えて『因子負荷量』が何者で何を示しているのかがわかれば、主成分分析結果を完ペキに解釈して使いこなすことができるようになります！※『因子負荷量』については、主成分分析③で解説します。
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#QC検定1級成績優秀表彰者が解説します
ITパスポートで主成分分析とは何か？とあって解説も詳しく知る必要無いから、この程度知ってたら正解の選択肢が選べるからで流されててイメージ全くわかなかったのですが、この動画で少なくとも何をやってるのかという事がイメージ出来たので助かりました！！
たった11分の動画ですが、解説内容が素晴らしい。ここまで分かりやすい、この11分の動画を作るために、相当な勉強をしてきたと思いますが、このような動画を後学の自分らが無料で閲覧できるのは、本当に自分らは恵まれていると思います。
自分の頭の中の知識を解説動画としてアウトプットする中で、説明しにくい部分（＝完全に理解しきれていない部分）を発見し、そこを補完していくことによって、私も日々勉強できていますよ（^-^）
win-winですね！
少し勉強してからこれみるとめちゃめちゃわかりやすい
本を読んでもスッキリしなかった操作の意味がとてもわかりやすかったです。
各指標の意味がわかると、結果の解釈もしやすくなりますよね！
主成分スコアや固有値がなかなか理解できなかったのですが、この動画がまさに知りたかったところピンポイントでとても助かりました😭
ありがとうございます！
コメントありがとうございます（^-^）
お役に立ててよかったです！
とてもわかりやすかったです。感動のあまりRUclipsではじめてコメント&いいねしました。
そうなんですね！
ありがとうございます(*^-^*)
先日QC検定2級を受けてきました。自己採点ではギリ合格になりそうです。こちらの動画で手法の理解が深まり、高得点を得られました(まさかの実践で落としまくりました笑。国語難しい)
大変感謝しております！9月に1級を挑戦してみようと思うので、引き続き宜しくお願いします。
それはおめでとうございます！
このチャンネルがお役に立てたのであれば、大変嬉しいです（^-^）
1級の挑戦、素晴らしいですね！頑張ってください！
めちゃくちゃわかりやすいです！ありがとうございます！
コメントありがとうございます！
主成分分析シリーズは力作なので、嬉しいです(*^O^*)
前回の分散の大きさが大きいほど情報量が多いことが綺麗に理解できました。また、相関と寄与率の関係が分かりやすかったです。
あざっす(*'ω'*)
わかり易すぎて目から鱗
よかったです(*^O^*)
本日もありがとうございます。統計学検定いつでも受験できるようなので、9月のQC検定まで時間を潰してみます。
CBT方式ですよね！
いつでも受験できるのは便利ですよね（^-^）
データサイエンス基礎も受験してみたいです。
MDSの解説動画が見たいです！
多変量解析は、わかりやすく解説するのが難しいので、なかなか動画化できていないのですが、うまく解説できるアイデアを思いついたら、動画化したいと思います！
お忙しいところ、申し訳ないのですが、統計検定準1級2015年の問16で主成分分析の問題で標準化をやっているのですが、この動画の式の通りやると値が一致しません。自分も動画が合っていると思うのですが…
コメントありがとうございます（^-^）
そうなのですね（>-
@@DataScienceLab. ご返信ありがとうございます。以下のリンクが該当の問題です。
www.data-arts.jp/jssc/grade1semi/2015-06/1/q16.html
これの表1から表2への標準化が全く分からないのです…
一応実際の過去問も確認したのですが、値に間違いは無さそうでした。お手隙の歳で結構です🙇💦
あーなるほど！
193人の客のアンケート結果とあるので、標準化するための『母平均』と『母標準偏差』を193人分のデータを使って推定する必要がありますが、問題に示してあるのはその中から4人分のデータのみなので、この情報だけではそもそも『母平均』と『母標準偏差』の推定ができない、ということではないでしょうか？
@@DataScienceLab. なるほど！
前提の認識が甘かったですね…
いやーお恥ずかしい
ありがとうございました！！
他の動画も何個か見ましたが、短時間に纏められてて尚且つ、盲点を付いていて非常に参考になります！今後もよろしくお願い致します！！
嬉しいコメントありがとうございます（^-^）
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