·k],

которую принято называть ковариационной.

Эта

матрица имеет на главной диагонали дисперсии случайных величин X

i, а в качестве остальных элементов — ковариации этих величин ( i

=1…k).

Ковариационная матрица C

[k·k] {3-29}

Если вспомнить, что связи случайных величин можно описывать не только ковариациями, но и коэффициентами корреляции, то в соответствие матрице {3-29} можно поставить матрицу парных коэффициентов корреляции или корреляционную

матрицу

R

[k·k] {3-30}

в которой на диагонали находятся 1, а внедиагональные элементы являются обычными коэффициентами парной корреляции.

Так вот, пусть мы полагали наблюдаемые переменные E

i

независящими друг от друга,

т.е. ожидали

увидеть матрицу

R

[k·k]

диагональной, с единицами

в главной диагонали и нулями в остальных местах. Если теперь это не так, то наши догадки о наличии латентных факторов в какой-то мере получили подтверждение.

Но как убедиться в своей правоте, оценить достоверность нашей гипотезы — о наличии хотя бы одного латентного фактора, как оценить степень его влияния на основные (наблюдаемые) переменные? А если, тем более, таких факторов несколько — то как их проранжировать по степени влияния?