Calculateur d’ACP à deux variables
Calculer les écarts entre les composantes principales et les charges à partir d’observations appariées.
VOTRE CALCUL
Résultat
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Étapes du calcul
Affichez les étapes une par une ou le calcul complet. Les étapes utilisent les valeurs que vous avez saisies.
Méthode de calcul
Centrer les deux variables et diagonaliser soit leur covariance d’échantillon, soit leur matrice de corrélation normalisée.
Eigenvalues=(Sxx+Syy)/2 ± √(((Sxx−Syy)/2)²+Sxy²)
Exemple détaillé
Pour Y= 2 X exactement, la variance de la deuxième composante est zéro et la première composante explique toute la variance.
Hypothèses et précisions sur les données
Observations complètes couplées; les variables brutes doivent utiliser des échelles significatives, et les deux doivent varier pour l’APC normalisée. Les signaux des composants sont conventionnels. Les données isotropes n’ont pas d’axe principal unique; aucun test de signification, aucun facteur causal ou modèle de prédiction n’est déduit.
Utiliser ce calculateur
Puis-je saisir mes propres données ?
Oui. Remplacez les valeurs de l’exemple par vos propres données. Le résultat, les étapes, les tableaux et les diagrammes disponibles se mettent à jour. Une valeur vide ou invalide efface le résultat ; les valeurs de l’exemple ne remplacent jamais les données manquantes.
Les résultats sont-ils exacts ?
Les calculs utilisent des nombres à virgule flottante et les résultats affichés sont arrondis. Consultez la formule, les hypothèses et la précision des données indiquée avant d’interpréter le résultat.
Mes données sont-elles envoyées ?
Le calcul s’effectue dans votre navigateur. Aucun compte, envoi de fichier ou service d’IA externe n’est nécessaire. Les données saisies ne sont pas conservées après le rechargement de la page.
Fixez une interception et deux à cinq prédicteurs numériques, inspectez les coefficients d’unité originale et évaluez une requête de prédicteur.
Ajouter, soustraire ou multiplier deux matrices 2 × 2, ou trouver l’inverse de A. Entrez chaque cellule séparément et suivez l’arithmétique ligne par colonne dans le tableau de résultats.
Calculer la distance multivariée à l’échelle de la covariance à partir d’une matrice de covariance entrée au point, au centre et à la valeur positive-définie.
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