Variabili Indipendenti Dipendente
Stress; alti valori (>0,25) individuano una certa complessità nella matrice di similarità di partenza, ovvero esiste una notevole variabilità (o rumore) nelle serie di dati originari.
PCA da cui deriva, quello di descrivere la variazione in n set di variabili utilizzando il minor numero possibile di fattori; di essi é relativamente facile individuare i primi od i secondi componenti, mentre diviene sempre più difficoltoso individuare gli assi di ordine superiore al terzo.
PRODUCT MOMENT Matematicamente é definito come il rapporto della covarianza tra le variabili X ed Y per il prodotto delle relative deviazioni standard; esso diventa semplicemente la misura della covarianza delle variabili nel caso ci si trovi in presenza di una serie standardizzata (infatti il processo di standardizzazione pone uguale a zero il valor medio, ed all'unità la deviazione standard e la varianza).
I termini legati al valor medio delle lunghezze delle aste dei differenti ordini non hanno rivelato pressoché alcun rapporto con le restanti variabili, ed essendo corrispondenti ad un valor medio, possono essere escluse dalla serie di variabili senza avere alcuna perdita di informazioni. In questa equazione b0 è il coefficiente di regressione per l'intercetta ed i valori bi sono i coefficienti di regressione (per le variabili da 1 a p) calcolati dai dati. X-Y (chiamato anche point map) in cui i singoli punti rappresentano i singoli statements (o variabili); l'impiego di ulteriori dimensioni può essere effettuato qualora il risultato ottenuto non risultasse soddisfacente, evidentemente é possibile utilizzare N-1 dimensioni (dove N corrisponde al numero di variabili), anche se risulta alquanto complesso interpretare un sistema di dati avente più di tre dimensioni. Rugosità (si ricordi come la variabile Rugosità di ottenga moltiplicando la densità di drenaggio per il dislivello del bacino stesso); -Le variabili date dalla Frequenza di drenaggio, Lunghezza media dei corsi di I° ordine, Rapporti di Circolarità e Allungamento ed Indici di biforcazione; sebbene esse si rinvengano prossime quando si impiegano le dimensioni D1, D2 e D3, vengono risolte se sono utilizzati gli stimulus relativi alla dimensione 4 (vedi Tavola 21).Segue un numeroso gruppo di variabili correlate tra loro, esprimenti una relazione tra caratteristiche geometriche piane (Superficie e Perimetro), Lunghezza e Numero delle aste fluviali.
Retribuzione mensile percepita per l'attività lavorativa principale), di adeguare di conseguenza le colonne di trasmissione, di correggere alcuni errori riguardo al filtro e di ovviare a omissioni per altre variabili.Corrispondenza (Correspondence Analysis)Questa tecnica (in francese Analyse Factorielle des Correspondences), sviluppata per la prima volta da BENZECRI (1970), viene utilizzata per estrarre il maggior numero di informazioni possibile da una serie di variabili aventi valori positivi e, a differenza dall'Analisi dei Componenti Principali ed Analisi Fattoriale che privilegiano i dati organizzati su righe o su colonne, essa combina i valori della matrice di variabili X,Y.
Questo metodo risulta essere facilmente calcolabile, non é sensibilmente influenzato dalla presenza di outliers, rileva relazioni lineari tra variabili così come relazioni logaritmiche, esponenziali, radici quadrate ecc.
PCA (Principal Component Analysis) trasforma una serie di variabili N in un nuovo set di N componenti principali non correlati tra loro, e graficamente rappresentati secondo assi perpendicolari tra loro.
AnalysisSi tratta di una tecnica di Analisi Multivariata che organizza differenti variabili in gruppi aventi caratteristiche omogenee.
Rbd, Rb°, Rbd°), in generale non possiedono rapporti stretti con le altre variabili morfometriche, anche se si osserva talvolta un legame tra essi ed il numero di aste di I° ordine presenti nel bacino, con lintegrale della curva ipsometrica e la lunghezza media dei corsi di III° ordine.SimilaritàEsistono differenti metodi per determinare il grado di similarità esistente tra serie di variabili (R-mode) ed oggetti (Q-mode).
Geografia Fisica e Telerilevamento dell'Università di Liegi (B), é stato affrontato il problema concernente le relazioni intercorrenti tra tutte le variabili morfometriche determinate.
Ieq) lo scarso grado di maturità posseduto dal bacino; - il bacino del Giustenice (III° ordine) possiede un numero elevato di corsi d'acqua di ordine inferiore, ed occupa una grande superficie, risulta essere giustificato quindi il rapporto esistente con le variabili La, ed Lb; - il bacino n° 27 si rinviene in prossimità dei valori di Rh, Pb, Pa, possedendo esso un'elevata energia del rilievo.
III sono contrassegnate le variabili strutturali che facoltativamente possono essere oggetto di indagine soltanto come medie annuali, utilizzando un sottocampione di osservazioni indipendenti con riferimento a 52 settimane, anziché a medie trimestrali. Un'utile rappresentazione grafica consiste infine nel congiungere le variabili con il centro (0,0) del diagramma. Scaling (MDS)Si tratta del metodo di classificazione di variabili (ordination) più utilizzato e potente; lo scopo principale é quello di ridurre il numero di variabili (data reduction) cioè, sulla base delle relazioni intercorrenti tra esse, creare associazioni o nuove singole variabili, che rappresentino il più accuratamente possibile i dati di partenza. Complessità delle variabili (Variable complexity), che consiste nel determinare l'influenza che ogni variabile possiede sui fattori considerati. Allungamento, espressione delle caratteristiche geometriche del bacino ricavate secondo metodi di calcolo differenti; -Le variabili legate al dislivello dell'asta, Lunghezza media dei corsi di III° ordine, ed agli Indici di biforcazione, sebbene risolvibili in due coppie (Ha, L3m e R, R°) si rinvengono prossime nello spazio tridimensionale; -Rapporti di biforcazione (espresso come media ponderale) e Biforcazione diretto; -Lunghezza asta principale e Lunghezza totale delle aste di III° ordine. A nella figura a lato) il cui punto mediano congiungente le due variabili viene definito centroide (vedi B in figura). Multivariata permette lo studio di complessi insiemi di dati, in cui si hanno molte variabili indipendenti e possibili variabili dipendenti, correlate le une con le altre secondo differenti gradi.