스크리 플롯

Scree plot
R에서 생성된 샘플 스크리 플롯.카이저 기준은 빨간색으로 표시되어 있다.

다변량 통계량에서 스크리 플롯은 분석에서 요인 또는 주성분의 고유값을 나타내는 선 그림이다.[1]스크리 플롯은 탐색적 요인 분석(FA) 또는 주요 성분 분석(PCA)에서 유지할 요인의 수를 결정하는 데 사용된다.스크리 플롯을 사용하여 통계적으로 유의한 요인 또는 성분을 찾는 절차를 스크리 검정이라고도 한다.레이먼드 B. Cattell은 1966년에 스크리 플롯을 도입했다.[2]

스크리 플롯은 항상 고유값을 하향 곡선으로 표시하여 고유값을 가장 큰 값에서 가장 작은 값으로 정렬한다.스크리 테스트에 따르면 고유값이 수평으로 떨어지는 것처럼 보이는 그래프의 "팔꿈치"가 발견되고 이 지점의 왼쪽에 있는 요인 또는 구성요소는 유의하게 유지되어야 한다.[3]

어원

스크리 플롯은 팔꿈치 뒤에 있는 스크리 플롯과 닮았다고 해서 붙여진 이름이다.

비판

이 시험은 주관성 때문에 가끔 비판을 받는다.스크리 플롯에는 유지할 요인 또는 성분의 정확한 개수를 알기 어렵게 하는 여러 "팔꿈치"가 있을 수 있으므로 시험을 신뢰할 수 없다.또한 x축과 y축의 스케일링에 대한 표준도 없으며, 이는 서로 다른 통계 프로그램이 동일한 데이터와 다른 그래프를 생성할 수 있다는 것을 의미한다.[4]

이 테스트는 또한 요인 보존을 위한 요소나 구성 요소를 너무 적게 생산한다는 비판을 받아왔다.[clarification needed][1]

"엘보우" 지점이 최대 곡률점으로 정의되었으므로, 최대 곡률성은 작업자가 무릎을 식별하기 위해 사용하는 수평 오프 효과를 포착하기 때문에, 이는 Kneedle 알고리즘을 생성하게 되었다.[5]

참고 항목

참조

  1. ^ a b George Thomas Lewith; Wayne B. Jonas; Harald Walach (23 November 2010). Clinical Research in Complementary Therapies: Principles, Problems and Solutions. Elsevier Health Sciences. p. 354. ISBN 0-7020-4916-6.
  2. ^ Cattell, Raymond B. (1966). "The Scree Test For The Number Of Factors". Multivariate Behavioral Research. 1 (2): 245–276. doi:10.1207/s15327906mbr0102_10. PMID 26828106.
  3. ^ Alex Dmitrienko; Christy Chuang-Stein; Ralph B. D'Agostino (2007). Pharmaceutical Statistics Using SAS: A Practical Guide. SAS Institute. p. 380. ISBN 978-1-59994-357-2.
  4. ^ Geoffrey R. Norman; David L. Streiner (15 September 2007). Biostatistics: The Bare Essentials. PMPH-USA. p. 201. ISBN 978-1-55009-400-8.
  5. ^ Satopaa, Ville; Albrecht, Jeannie; Irwin, David; Raghavan, Barath (2011-06-20). "Finding a "Kneedle" in a Haystack: Detecting Knee Points in System Behavior". 2011 31st International Conference on Distributed Computing Systems Workshops: 166–171. doi:10.1109/ICDCSW.2011.20.