“Heywood Kasası” nın kesin tanımı nedir?

"Heywood Case" terimini, gayri resmi olarak, çevrimiçi, 'sonlu tepki' sayısal olarak yinelenen varyans tahmininin sayısal kesinlik sorunları nedeniyle negatif hale geldiği durumlara atıfta bulunmak için gayri resmi olarak kullanıyordum. (Veri eklemek ve eski verileri kaldırmak için Welford'un yönteminin bir varyantını kullanıyorum.) Sayısal hata veya modelleme hatası nedeniyle bir varyans tahmininin negatif olduğu herhangi bir duruma uygulandığı, ancak bir meslektaşım olduğu izlenimi altındaydım. terimi kullanımımla karıştırdım. Bir google araması, Faktör Analizinde kullanılması dışında çok fazla ortaya çıkmaz ve olumsuz bir varyans tahmininin sonuçlarına atıfta bulunduğu görülmektedir. Kesin tanım nedir? Orijinal Heywood kimdi?

— shabbychef
kaynak

Googling " Heywood negatif varyans " bu sorulara hızla cevap verir. Örneğin, Kolenikov ve Bollen'in yakın tarihli (2008) bir makalesine bakıldığında şunları gösterir:

"" Heywood vakaları "mutlak değerde birden fazla varyans veya korelasyon tahminidir ..."
"Orijinal makale (Heywood 1931), korelasyon matrislerini tanımlamak için gerekli bazı parametrelerin 1'den büyük olduğu faktör analitik modellerinin spesifik parametrelemelerini dikkate almaktadır."

Referans

"Heywood, HB (1931), 'Gerçek sayıların sonlu dizileri üzerinde', Londra Kraliyet Cemiyeti Bildirileri. Seri A, Matematiksel ve Fiziksel Karakterli Makaleler İçeren 134 (824), 486-501."

— whuber
kaynak

(+1) İyi bir yazı, teşekkürler. Bu makaleyi ayrıca ilginç buldum, Faktör analizinde faktör (in) belirleme koşulları (Krijnen ve ark.), J.mp/dwo7c8 .

— chl

'Heywood vaka tanımı' için yaptığım google aramam oldukça tatmin edici olmamıştı. Böyle bir google aramasının artık bu soruya bağlantı verdiğini görmekten memnuniyet duyuyorum.

— shabbychef

Bu yüzden bu ifade edilmektedir benziyor değil olumsuz bir varyans tahminini neden sayısal konularda (hassasiyet kaybı) durumu için kullanılır, ancak belirsiz değildir.

— shabbychef

@shabbychef Aramalarla ilgili hile, onları uygun anahtar kelimelerle odaklamaktır. "Vaka" ve bir dereceye kadar "tanım" pek başarılı olamıyor. "Negatif" ve "varyans" dahil edilmesi Google'ı daha alakalı materyaller ;-) öksürmeye teşvik etti.

— whuber