«factor-analysis» etiketlenmiş sorular

Kullandığım bazı istatistiksel paketlerin bu iki kavramı bir araya getirdiği anlaşılıyor. Ancak, birini üst üste kullanmak için doğru olması gereken farklı varsayımlar veya verilerin 'formaliteleri' olup olmadığını merak ediyorum. Gerçek bir örnek inanılmaz derecede faydalı olacaktır.

214 pca  factor-analysis 

Korelasyon matrisi ve kovaryans matrisi üzerinde ana bileşen analizi (PCA) yapmak arasındaki temel farklar nelerdir? Aynı sonuçları veriyorlar mı?

153 correlation  pca  covariance  factor-analysis 

Bazı disiplinlerde, PCA (temel bileşen analizi) sistematik olarak herhangi bir gerekçe gösterilmeden kullanılır ve PCA ve EFA (araştırma faktörü analizi) eş anlamlı olarak kabul edilir. Bu nedenle yakın zamanda bir ölçek doğrulama çalışmasının sonuçlarını analiz etmek için PCA'yı kullandım (her biri 7 maddeden 3 faktör oluşturduğu varsayılan 7 maddelik Likert …

73 pca  factor-analysis  eda 

Bağımsız Bileşen Analizi (ICA) konusunda yeniyim ve yöntem hakkında basit bir anlayışa sahibim. Bana göre ICA, bir istisna dışında Faktör Analizi'ne (FA) benzer: ICA, gözlemlenen rastgele değişkenlerin, Gauss olmayan bağımsız bileşenlerin / faktörlerin doğrusal bir birleşimi olduğunu varsayar; korelasyonlu, gauss bileşenlerinin / faktörlerinin doğrusal bir birleşimidir. Yukarıdaki doğru mu?

67 multivariate-analysis  factor-analysis  ica 

Benim tecrübelerime R. SPSS dan (PCA kullanarak) biraz araştırma çoğaltmak çalıştık, principal() fonksiyon paketinden psychgole tek fonksiyonu oldu (ya Hafızam beni yanıltmıyorsa, ölü) çıktı maç. SPSS ile aynı sonuçları eşleştirmek için parametreyi kullanmak zorunda kaldım principal(..., rotate = "varimax"). Makalelerin PCA'yı nasıl yaptıkları hakkında konuştuğunu gördüm, ancak SPSS'nin çıktısına ve …

63 r  spss  pca  factor-analysis  factor-rotation 

Piskopos'un "Örüntü Tanıma ve Makine Öğrenmesi" kitabından alıntı, bölüm 12.2.4 "Faktör analizi": Vurgulanan kısma göre, faktör analizi W matrisindeki değişkenler arasındaki kovaryansı yakalarWWW . NASIL merak ediyorum ? İşte nasıl anladım. Ki xxx görülmektedir ppp , boyutlu değişken WWW faktörü yükleme matrisidir ve zzz faktör skoru vektörüdür. Sonra değerine sahibiz …

37 pca  factor-analysis  geometry 

İki farklı fonksiyon ( prcompve princomp) kullanarak R ile temel bileşen analizi (PCA) yaptım ve PCA puanlarının işaret olarak farklı olduğunu gözlemledim. Nasıl olabilir? Bunu düşün: set.seed(999) prcomp(data.frame(1:10,rnorm(10)))$x PC1 PC2 [1,] -4.508620 -0.2567655 [2,] -3.373772 -1.1369417 [3,] -2.679669 1.0903445 [4,] -1.615837 0.7108631 [5,] -0.548879 0.3093389 [6,] 0.481756 0.1639112 [7,] 1.656178 …

37 r  pca  factor-analysis 

Sorularım Faktör analizinde (veya PCA'daki bileşenler) faktörlerin dönmesini yapmanın ardındaki sezgisel sebep nedir? Anladığım kadarıyla eğer değişkenler üst bileşenlere (veya faktörlere) neredeyse eşit olarak yüklenirse, o zaman açıkça bileşenleri ayırt etmek zordur. Dolayısıyla bu durumda bileşenlerin daha iyi bir şekilde ayırt edilebilmesi için rotasyon kullanılabilir. Bu doğru mu? Rotasyon yapmanın …

33 pca  interpretation  factor-analysis  dimensionality-reduction  factor-rotation 

Temel bileşen analizinde (PCA), bileşenleri bulmak için kovaryans matrisi veya korelasyon matrisi seçilebilir (ilgili özvektörlerinden). Bunlar farklı sonuçlar verir (PC yüklemeleri ve puanları), çünkü her iki matris arasındaki özvektörler eşit değildir. Benim anladığım şey, bunun bir ham veri vektörünün ve onun standart hale getirilmesinin ortogonal bir dönüşümle ilişkilendirilemeyeceği gerçeğinden kaynaklanmaktadır …

32 pca  factor-analysis 

Sorunumu bir örnekle açıklayacağım. Bazı nitelikler verilen bir bireyin gelirini tahmin etmek istediğinizi varsayalım: {Yaş, Cinsiyet, Ülke, Bölge, Şehir}. Bunun gibi bir eğitim veri setine sahipsiniz train <- data.frame(CountryID=c(1,1,1,1, 2,2,2,2, 3,3,3,3), RegionID=c(1,1,1,2, 3,3,4,4, 5,5,5,5), CityID=c(1,1,2,3, 4,5,6,6, 7,7,7,8), Age=c(23,48,62,63, 25,41,45,19, 37,41,31,50), Gender=factor(c("M","F","M","F", "M","F","M","F", "F","F","F","M")), Income=c(31,42,71,65, 50,51,101,38, 47,50,55,23)) train CountryID RegionID CityID …

29 regression  machine-learning  multilevel-analysis  correlation  dataset  spatial  paired-comparisons  cross-correlation  clustering  aic  bic  dependent-variable  k-means  mean  standard-error  measurement-error  errors-in-variables  regression  multiple-regression  pca  linear-model  dimensionality-reduction  machine-learning  neural-networks  deep-learning  conv-neural-network  computer-vision  clustering  spss  r  weighted-data  wilcoxon-signed-rank  bayesian  hierarchical-bayesian  bugs  stan  distributions  categorical-data  variance  ecology  r  survival  regression  r-squared  descriptive-statistics  cross-section  maximum-likelihood  factor-analysis  likert  r  multiple-imputation  propensity-scores  distributions  t-test  logit  probit  z-test  confidence-interval  poisson-distribution  deep-learning  conv-neural-network  residual-networks  r  survey  wilcoxon-mann-whitney  ranking  kruskal-wallis  bias  loss-functions  frequentist  decision-theory  risk  machine-learning  distributions  normal-distribution  multivariate-analysis  inference  dataset  factor-analysis  survey  multilevel-analysis  clinical-trials 

SPSS birkaç faktör çıkarma yöntemi sunar: Temel bileşenler (hiç bir faktör analizi olmayan) Ağırlıksız en küçük kareler Genelleştirilmiş en küçük kareler Maksimum Olabilirlik Ana Eksen Alfa faktoringi Görüntü faktoring İlk metodu gözardı ederek, faktör analizi değil (fakat temel bileşen analizi, PCA), bu yöntemlerden hangisi "en iyisi"? Farklı yöntemlerin göreceli avantajları …

29 spss  pca  factor-analysis 

Çok sayıda Evet / Hayır yanıtı içeren bir veri kümem var. Bu tür veriler için ana bileşenleri (PCA) veya başka bir veri azaltma analizini (faktör analizi gibi) kullanabilir miyim ? Lütfen bunu SPSS kullanarak nasıl yapacağımı bildir.

29 spss  categorical-data  pca  factor-analysis  binary-data 

Temel bileşen analizi (PCA), keşfedici faktör analizi (EFA) ve doğrulayıcı faktör analizi (CFA) yaptım, sürekli olarak likert ölçeğine sahip verileri (5 seviyeli yanıtlar: yok, biraz, bazıları, ..) değişken. Sonra, Lavaan kullanarak, değişkenleri kategorik olarak tanımlayan CFA'yı tekrarladım. Veriler doğada sıradan olduğunda ne tür analizlerin uygun olacağını ve PCA ve EFA …

28 pca  factor-analysis  ordinal-data  binary-data  likert 

Bu yazıda , karışık etki modellemesi ile bir ölçümün tekrarlanabilirliğini (diğer bir deyişle güvenilirlik, sınıf içi korelasyon) nasıl hesaplayacağımı anladım . R kodu şöyle olurdu: #fit the model fit = lmer(dv~(1|unit),data=my_data) #obtain the variance estimates vc = VarCorr(fit) residual_var = attr(vc,'sc')^2 intercept_var = attr(vc$id,'stddev')[1]^2 #compute the unadjusted repeatability R = …

28 mixed-model  reliability  intraclass-correlation  repeatability  spss  factor-analysis  survey  modeling  cross-validation  error  curve-fitting  mediation  correlation  clustering  sampling  machine-learning  probability  classification  metric  r  project-management  optimization  svm  python  dataset  quality-control  checking  clustering  distributions  anova  factor-analysis  exponential  poisson-distribution  generalized-linear-model  deviance  machine-learning  k-nearest-neighbour  r  hypothesis-testing  t-test  r  variance  levenes-test  bayesian  software  bayesian-network  regression  repeated-measures  least-squares  change-scores  variance  chi-squared  variance  nonlinear-regression  regression-coefficients  multiple-comparisons  p-value  r  statistical-significance  excel  sampling  sample  r  distributions  interpretation  goodness-of-fit  normality-assumption  probability  self-study  distributions  references  theory  time-series  clustering  econometrics  binomial  hypothesis-testing  variance  t-test  paired-comparisons  statistical-significance  ab-test  r  references  hypothesis-testing  t-test  normality-assumption  wilcoxon-mann-whitney  central-limit-theorem  t-test  data-visualization  interactive-visualization  goodness-of-fit 

GAM kullandığımda, artık DF (kodun son satırı) olduğunu gösteriyor. Bu ne anlama geliyor? GAM örneğinin ötesine geçmek, Genel olarak, serbestlik derecelerinin sayısı tam sayı olmayan bir sayı olabilir mi?26,626,626.6 > library(gam) > summary(gam(mpg~lo(wt),data=mtcars)) Call: gam(formula = mpg ~ lo(wt), data = mtcars) Deviance Residuals: Min 1Q Median 3Q Max -4.1470 …

27 r  degrees-of-freedom  gam  machine-learning  pca  lasso  probability  self-study  bootstrap  expected-value  regression  machine-learning  linear-model  probability  simulation  random-generation  machine-learning  distributions  svm  libsvm  classification  pca  multivariate-analysis  feature-selection  archaeology  r  regression  dataset  simulation  r  regression  time-series  forecasting  predictive-models  r  mean  sem  lavaan  machine-learning  regularization  regression  conv-neural-network  convolution  classification  deep-learning  conv-neural-network  regression  categorical-data  econometrics  r  confirmatory-factor  scale-invariance  self-study  unbiased-estimator  mse  regression  residuals  sampling  random-variable  sample  probability  random-variable  convergence  r  survival  weibull  references  autocorrelation  hypothesis-testing  distributions  correlation  regression  statistical-significance  regression-coefficients  univariate  categorical-data  chi-squared  regression  machine-learning  multiple-regression  categorical-data  linear-model  pca  factor-analysis  factor-rotation  classification  scikit-learn  logistic  p-value  regression  panel-data  multilevel-analysis  variance  bootstrap  bias  probability  r  distributions  interquartile  time-series  hypothesis-testing  normal-distribution  normality-assumption  kurtosis  arima  panel-data  stata  clustered-standard-errors  machine-learning  optimization  lasso  multivariate-analysis  ancova  machine-learning  cross-validation