Принцип сложной структуры

[alexwin1961]

Встретилась в сети любопытная публикация: Suitbert Ertel, Factor Analysis: Healing an Ailing Model. Автор яростно критикует принцип простой структуры в факторном анализе как вредный и не соответствующий эмпирической реальности. Вместо него он предлагает использовать противоположный критерий - сложной структуры. Факторы нужно вращать так, чтобы

Comments

[p2004r]

Расположение векторов-переменных в выбранных факторах инвариант. В сумме они представляют "максимально хороший линейный фильтр" который может выделить ту долю дисперсии в данных которая "произведена" системой описанной данным "фильтром".

То что у нас в руках по сути дела некий "полином" пусть даже ортогональный не очень по моему позволяет надеяться на простую интерпретацию что за система породила именно этот сигнал. Просто вот взять и узнать "назначение размерностей".

Одно дело имея уже реализацию сигнала, "узнать" её (пусть и в смеси с помехой), а другое генерировать такой же сигнал самостоятельно. Придется как минимум помимо "пространства" в котором живет система, ещё восстанавливать неким образом и "разрешенную" область значения в этом пространстве.

Такие работы, восстанавливающие например систему дифуров по svd разложению сигнала порожденного этой системой уравнений, мне помню попадались. Правда в основном там шла речь о динамических системах и факторизация использовалось для перехода в state space. В случае когда мы наблюдаем "статику" сложно вот так сказать, для такого "вырожденного" случая будет ли работать аппарат аналогично, или нужно иметь хотя бы два последовательных состояния системы по каждому из первично регистрируемых показателей.