Page 99 - Optimizacija poslovnih in tehnoloških procesov

Metode analize podatkov 5.4

Slika 5.1 Diagram lastnih vrednosti vijačenje – navor

meni, da ta spremenljivka zelo dobro sledi temu faktorju. Nasprotno
je korelacija med spremenljivko Navor_3D in faktorjem 2 zelo nizka
(vrednost –0,001).
Matrika nam pomaga razumeti, katere lastnosti ali dejavniki v na-
ših podatkih so najpomembnejši in kako se ti dejavniki med seboj po-
vezujejo. Pri tem izračunu so bili uporabljeni trije faktorji, ki smo jih
pridobili po devetih ponovitvah.
Faktorjev nismo poimenovali. Tak pristop je pogosto uporabljen, ko
se želi odkriti skupne vzorce in strukture v podatkih, ki jih še ne poz-
namo. Faktorji so v tem primeru označeni zgolj s številkami od 1 do 3.

Preglednica 5.8 Faktorska matrika vijačenje – navor
Faktorska matrika a
Faktor
1 2 3
Navor_3D 1,000 −0,001 0,000
Navor_1D 0,172 0,984 0,000
Navor_2D 0,227 −0,106 0,444
Navor_0L 0,052 0,030 0,439
Navor_3L −0,034 −0,188 0,418
Navor_1L 0,052 −0,243 0,357
Navor_0D −0,147 0,143 0,253
Navor_2L −0,195 0,227 −0,231
a
OPOMBI Metoda ekstrakcije: največja verjetnost. Izločeni so trije faktorji. Potrebnih je bilo
devet ponovitev.

99