Eigen Value (λ)

Pada kuliah statistika, kita sering mendengar istilah “EIGEN VALUE”. Apa sebenarnya yang dimaksud dengan eigen value? Eigen value sering diartikan dengan akar ciri. dalam bahasa yang lebih mudah eigen value merupakan suatu nilai yang menunjukkan seberapa besar pengaruh suatu variabel terhadap pembentukan karakteristik sebuah vektor atau matriks. eigen value dinotasikan dengan λ.

Jika hanya sekedar mengerti bagaimana rumus dan cara penghitungan eigen value, tentu kita tidak akan pernah paham bagaimana interpretasi dari sebuah angka eigen value. Saya akan mengambil contoh satu mangkuk masakan “soto madura”…hmmm…enaknya… Jika ada 10 orang ditanya mengenai rasa soto tersebut, dan diminta menyebutkan bumbu apa kira-kira yang paling terasa dari soto itu, maka semua orang pasti menyebutkan “garam”. karena garam memberikan rasa asin yang tentu saja dimiliki oleh soto tersebut. Tapi mungkin hanya 1 atau dua orang yang menyebutkan “serai” karena serai adalah bumbu khas yang dimiliki soto yang mungkin tidak dimiliki masakan lain. Atau kunyit…

Nah, sekarang kalau diminta menebak, kira-kira garam memiliki nilai λ yang paling besar atau paling kecil? ya..garam memiliki λ paling kecil. dan yang memiliki λ paling besar adalah yang memberikan karakteristik atau ciri paling kuat pada soto. dan orang akan memberikan jawaban berbeda-beda sesuai dengan indra perasanya masing-masing. sederhana bukan?? sekarang kita tau makna dari sebuah ukuran statistik “eigen value”

inspirasi ini diberikan oleh dosen saya di ITS, yang membuat saya banyak mengerti filosofi dari sebuah ukuran statistik. thanx to Drs. Kresnayana Yahya, M.Sc..

sumber : http://nuvie81.wordpress.com/

English version:

In college, we often hear the term "Eigen VALUE". What exactly is meant by eigen value? Eigen value is often defined by the root traits. As a term eigen value is a value that indicates how much influence on the formation of a variable characteristic of a vector or matrix. eigen value denoted by λ.

If we just only understand how the formula and calculation of eigen values​​, of course we will never understand how the interpretation of a number eigen value. I'll take the example of one bowl dish "soto madura" (or chicken soup) ... hmmm ... delicious ... If there 10 people were asked about the soup flavors, seasonings and asked to name what about the most intriquing things from the soup, then everyone would say "salt". because salt gives a salty taste which of course is owned by the soup. But maybe only one or two people mention "lemon grass" because lemongrass is owned by a typical spice soup that may not have other dishes. Or turmeric ...

Now, if we have to guess, about a salt having the largest value of λ or the smallest? yes .. salt has the smallest λ. and which has the greatest λ is the characteristic or trait that gives the most powerful sense on the soup. and people will give different answers according to the sense of feeling on each. isn't simple? Now we know the meaning of a statistical measure of "eigen value"

inspiration was given by my lecturer at ITS, which makes me a lot to understand the philosophy of a statistical measure. thanx to Drs. Kresnayana Yahya, M.Sc..

source : http://nuvie81.wordpress.com/

Posted in: Theory