Evaluation of Independent Components Analysis from Statistical Perspective and Its Comparison with Principal Components Analysis

İstatistik ve ilgili alanlardaki en önemli problemlerden biri, çok değişkenli verinin uygun bir temsilinin bulunmasıdır. Burada temsilden kasıt; veriyi, esas yapısı daha görünür insert ignore into journalissuearticles values(ulaşılır); bir şekle dönüştürmektir. Bağımsız Bileşenler Analizi insert ignore into journalissuearticles values(BBA);; çok değişkenli verinin altında yatan bileşenleri bularak esas yapısını daha görünür hale getiren istatistiksel bir yöntemdir. Bu açıdan BBA, Temel Bileşenler Analizi’nin insert ignore into journalissuearticles values(TBA); bir uzantısı olarak da görülebilir. Ancak BBA, TBA’nın aksine ilişkisizlik yerine istatistiksel bağımsızlığı temel alır ve istatistiksel bağımsızlık, ilişkisizliğe göre çok daha güçlü bir özelliktir. Ayrıca TBA’da elde edilen bileşenlerin normal dağılması istenirken, BBA’da tam tersi bağımsız bileşenlerin normal dağılmaması istenmektedir. Çalışmada, çok değişkenli istatistiksel bir yöntem olmasına rağmen istatistik alanında pek fazla bilinmeyen ve daha çok mühendislik alanında kullanılan BBA konusu ayrıntılı bir şekilde ele alınmış ve konuyla ilgili kısıtlı istatistik literatürüne katkıda bulunulmuştur. Uygulama bölümünde BBA, benzer bir yöntem olan TBA ile karşılaştırılmıştır. Her iki analiz yapay bir veri kümesine uygulanmış ve BBA’nın normal olmayan bileşenleri ortaya çıkarmada TBA’dan çok daha başarılı olduğu sonucuna ulaşılmıştır.