哈桑·布卢特;尤克塞尔·奥纳 使用经典和稳健的主成分分析评估土耳其发展机构地区的社会经济发展。 （英语） Zbl 1516.62169号 J.应用。斯达。 44，第16号，2936-2948（2017）. 摘要：在本研究中，使用经典和稳健的主成分分析来评估提供服务的发展机构所在地区的社会经济发展，以减少土耳其各地区之间的发展差异。由于区域发展水平之间存在较大差异，因此出现了离群值问题，因此使用了稳健的统计方法。此外，还使用经典和稳健的统计方法来调查数据集中是否存在异常值。在经典的主成分分析中，观察值的数量必须大于变量的数量。否则协方差矩阵的行列式为零。在主成分分析稳健方法（ROBPCA）中，一种对高维数据进行主成分分析的稳健方法，即使变量的数量大于观测值的数量，也可以获得主成分。本文首先利用基于经典和稳健散布矩阵的主成分分析方法，用19个变量对26家开发机构进行了评估，然后利用ROBPCA方法，用46个变量对这26家开发公司进行了评估。 引用于4文件 MSC公司： 62至XX 统计 关键词：稳健主成分分析;社会经济发展指数;ROBPCA公司;开发机构;稳健马氏距离 软件：FSDA公司;ROBPCA公司;天秤座 PDF格式BibTeX公司 XML格式引用 \textit{H.Bulut}和\textit{Y.Øner}，J.Appl。Stat.44，No.16，2936--2948（2017；Zbl 1516.62169） 全文： DOI程序 参考文献： [1] A.S.Albayrak，蒂尔基耶·伊莱琳·索索科诺米克·盖利什·米什·利克·杜泽利林诺克·德埃什·肯利伊斯坦蒂斯克·恩特姆勒·因塞伦梅西ZKüSosyal Bilimler Dergisi 1（2005），第153-176页。 [2] R.阿尔帕，维吾尔族国家统计局Yöntemler，Detay Yayıncılık，安卡拉，2011年。 [3] H.Bulut和Y.Øner，利用因子分析法对土耳其发展机构地区的社会经济指标进行评估《字母数字J.3》（2015），第81-88页·doi:10.17093/aj.2015.3.1.5000105857 [4] H.Bulut、Y.Ùner和。Sözen，一种ROBPCA算法的建议《国际科学杂志》。基本应用程序。第29号决议（2016年），第119-129页。 [5] C.Croux和G.Haesbroeck，基于协方差或相关矩阵稳健估计的主成分分析：影响函数和效率《生物医学》第87卷（2000年），第603-618页。doi:10.1093/biomet/87.3.603·Zbl 0956.62047号 ·doi:10.1093/biomet/87.36.03 [6] M.Hubert、P.J.Rousseeuw和K.V.Branden，ROBPCA：稳健主成分分析的新方法《技术计量学》第47卷（2005年），第64-79页。doi:10.1198/00401700400000563 [7] M.Hubert、P.J.Rousseeuw、D.Vanpaemel和T.Verdonck，多元位置和散射S估计和MM-E估计的一种确定性算法，数学系和鲁汶统计研究中心，2013年。可在https://wis.kuleuven.be/stat/robust/papers/2013/dets-technicalreport.pdf。 ·Zbl 1507.62078号 [8] 卡尔科·纳马·巴坎诺夫（Kalkánma Bakanloof）、贝格塞尔·盖里什梅·耶普·萨尔·乌伊姆·穆杜勒·乌尤（Bölgesel Gelišme ve Yapásal Uyum Generl Müdürl\58224，伊列林·维尔盖勒林·索西奥·埃科诺米克·盖利什·米什利克的《拉拉马斯》, 2013. 可在http://www.ab.gov.tr/files/ardb/evt/2_turkiye_ab_iliskileri/2_2_adaylik_sureci/2_2_8_diger/tckb_sege_2013.pdf。 [9] S.F.Moller、J.V.Frese和R.Bro，多元数据分析的稳健方法J.Cheomemetr。19（2006年），第549-563页。doi:10.1002/cem.962·doi:10.1002/cem.962 [10] 科兹达玛，Paket Programlar ile Is statistiksel Veri Analizi公司，尼桑·基塔贝维，安卡拉，2013年。 [11] M.Riani、C.Perrotta和F.Torti，FSDA：用于稳健分析和交互式数据探索的MATLAB工具箱、化学计量学。智力。实验室系统。116（2012），第17-32页。doi:10.1016/j.chemolab.2012.03.017·doi:10.1016/j.chemolab.2012.03.017 [12] D.M.Rocke和D.L.Woodruff，多元数据中异常值的识别，J.Amer。统计师。协会91（1996），第1047-1061页。doi:10.1080/01621459.1996.10476975·Zbl 0882.62049号 [13] P.J.Rousseeuw，高崩溃点的多元估计，英寸数理统计与应用W.Grossmann、G.Pflug、I.Vintze和W.Wertz主编，雷德尔出版公司，多德雷赫特，1985年，第283-297页·Zbl 0609.62054号 [14] P.J.Rousseeuw和K.van Driesen，最小协方差行列式估计的快速算法\（，\）《技术计量学》41（1999），第212-223页。doi:10.1080/00401706.1999.10485670 [15] H.塔特尔迪尔，维吾尔族国家统计局Analiz，Akademi Matbaas，安卡拉，1996年。 [16] S.Verboven和M.Hubert，LIBRA：用于稳健分析的MATLAB库、化学计量学。智力。实验室系统。75（2005），第127-136页。doi:10.1016/j.chemolab.2004.06.003·doi:10.1016/j.chemolab.2004.06.003 [17] 哇土耳其。可在http://wowturkey.com/forum/viewtopic.php？t=114820（2015年3月11日访问）。 [18] 可在http://tuikapp.tuik.gov.tr/DIESS/SiniflamaSurumDetayAction.do？surumId=164（2014年3月18日访问）。 此参考列表基于出版商或数字数学图书馆提供的信息。其项与zbMATH标识符进行启发式匹配，可能包含数据转换错误。在某些情况下，zbMATH Open的数据对这些数据进行了补充/增强。这试图尽可能准确地反映原始论文中列出的参考文献，而不要求完整或完全匹配。