Извлеченные скрытые знания: когнитивные модели

Модельная матрица С

псевдособственных векторов

с 18 исходными или модельными индикаторами

?66=diag= (2.4441,1.7629,1.7629,0.0100,0.0100,0.0100)

§5.4 Оптимизационная Задача

В решаемой ниже Оптимизационной Задаче: (I

,I

) => (C

, ?

) целевая функция ?

+…+?

равна 6 при изменяемых значениях 6*6+6 элементов 2-х матриц C

, ?

, а ограничения:

тC?I

, C

C

=I

, ?

=diag (?

,…?

),tr (?

) =?

+…+?

=n, ?

?…??

?0.

Мы проведем моделирование матрицы псвдособственных векторов С

: (I

,I

) => (C

,L

), C

C

?I

, C

C

=I

и моделирование для нее диагональной матрицы L

. Особенность матрицы псвдособственных векторов С

состоит в том, что позволяют моделировать коррелированные z-переменные с дисперсиями, большими 1. Такая z-переменная более изменчива, чем y-переменная y

, y

, y

, Сильно изменчивые z-переменные (z

, z

, z

, z

, z

, z

) через формулы определяют y-переменные y

, y

, y

, имеющие нулевые дисперсии.

Значения z-переменных (z

, z

, z

, z

, z

, z

) являются многомерными данными, объединенных в матрицу Z

, в которой элементы j—го столбца z

,z

,…,z

(j-ая переменная, j=1,…,6) имеют среднее арифмети ческое равное нулю: (1/m) (z

+z

+…+z

) =0, и дисперсию не равную 1: (1/m) (

+z

+…+z

) ?1,сумма дисперсий не не равна 6.

Решая Оптимизационную Задачу: (I

,I

) => (C

, ?

), мы надеемся получить другие значения элементов матрицы L

, отличающиеся от диагональной матрицы L

из статьи [1]. Чтобы принудить процедуру GRD2 (программа в надстройке «Поиск решения») автор применил облегчающие его работу ограничения, например, вводил в окно «Ограничения» условие l

?2 (расширяющее область поиска) или l1?2 (сужающее область поиска).

Основным вычислительным регулятором является мозаика исходных индикаторов и назначенные экспертом значения 18 индикаторов. Вид таблицы-программы Оптимизационной

задачи с 18 исходными индикаторами приведен в Таблице 5.4. Матрица С

= {c

=corr (z

.

)} (z,y) -корреляций} приведена в Таблицах 5.2, 5.5.

§5.5 Конструирование смыслов y-факторов явления «социальная лень»

Из 6 y-факторов, имеющих дисперсии 2.4441,1.7629,1.