«factor-analysis» etiketlenmiş sorular

Faktör analizi, korelasyonlu değişkenleri faktör adı verilen daha az sayıda sürekli gizli değişkenle değiştiren boyutsallık azaltma gizli değişken tekniğidir. Faktörlerin karşılıklı korelasyonlardan sorumlu olduğuna inanılmaktadır. [Doğrulayıcı faktör analizi için lütfen 'doğrulayıcı faktör' etiketini kullanın. Ayrıca, faktör analizinin "faktör" terimi, regresyon / ANOVA'nın kategorik belirleyicisi olarak "faktör" ile karıştırılmamalıdır.]

4
PCA alanına yeni bir vektör nasıl yansıtılır?
Temel bileşen analizi (PCA) yaptıktan sonra, PCA alanına yeni bir vektör yansıtmak istiyorum (yani PCA koordinat sistemindeki koordinatlarını bulmak). PCA'yı R dilinde kullanarak hesapladım prcomp. Şimdi vektörümü PCA dönme matrisi ile çarpabilmeliyim. Bu matristeki temel bileşenler satır veya sütunlar halinde mi düzenlenmelidir?
21 r  pca  r  variance  heteroscedasticity  misspecification  distributions  time-series  data-visualization  modeling  histogram  kolmogorov-smirnov  negative-binomial  likelihood-ratio  econometrics  panel-data  categorical-data  scales  survey  distributions  pdf  histogram  correlation  algorithms  r  gpu  parallel-computing  approximation  mean  median  references  sample-size  normality-assumption  central-limit-theorem  rule-of-thumb  confidence-interval  estimation  mixed-model  psychometrics  random-effects-model  hypothesis-testing  sample-size  dataset  large-data  regression  standard-deviation  variance  approximation  hypothesis-testing  variance  central-limit-theorem  kernel-trick  kernel-smoothing  error  sampling  hypothesis-testing  normality-assumption  philosophical  confidence-interval  modeling  model-selection  experiment-design  hypothesis-testing  statistical-significance  power  asymptotics  information-retrieval  anova  multiple-comparisons  ancova  classification  clustering  factor-analysis  psychometrics  r  sampling  expectation-maximization  markov-process  r  data-visualization  correlation  regression  statistical-significance  degrees-of-freedom  experiment-design  r  regression  curve-fitting  change-point  loess  machine-learning  classification  self-study  monte-carlo  markov-process  references  mathematical-statistics  data-visualization  python  cart  boosting  regression  classification  robust  cart  survey  binomial  psychometrics  likert  psychology  asymptotics  multinomial 
2
Faktör skorlarını hesaplama yöntemleri ve PCA veya faktör analizinde “skor katsayısı” matrisi nedir?
Anladığım kadarıyla, PCA'da korelasyonlara dayalı olarak, değişkenler ve faktörler arasındaki korelasyonlardan başka bir şey olmayan faktör (bu örnekte ana bileşen) yükleri alıyoruz. Şimdi SPSS'de faktör puanları üretmem gerektiğinde, her bir faktörün her bir katılımcısının faktör puanlarını doğrudan alabilirim. " Bileşen skor katsayısı matrisini " (SPSS tarafından üretilen şekilde) standartlaştırılmış orijinal …
4
Uç durumlarda hassaslık ve geri çağırma için doğru değerler nelerdir?
Hassasiyet şu şekilde tanımlanır: p = true positives / (true positives + false positives) Gibi, bu doğru mu true positivesve false positiveshassas 1 yaklaşır yaklaşım 0? Hatırlama için aynı soru: r = true positives / (true positives + false negatives) Şu anda bu değerleri hesaplamam gereken bir istatistiksel test uyguluyorum …
20 precision-recall  data-visualization  logarithm  references  r  networks  data-visualization  standard-deviation  probability  binomial  negative-binomial  r  categorical-data  aggregation  plyr  survival  python  regression  r  t-test  bayesian  logistic  data-transformation  confidence-interval  t-test  interpretation  distributions  data-visualization  pca  genetics  r  finance  maximum  probability  standard-deviation  probability  r  information-theory  references  computational-statistics  computing  references  engineering-statistics  t-test  hypothesis-testing  independence  definition  r  censoring  negative-binomial  poisson-distribution  variance  mixed-model  correlation  intraclass-correlation  aggregation  interpretation  effect-size  hypothesis-testing  goodness-of-fit  normality-assumption  small-sample  distributions  regression  normality-assumption  t-test  anova  confidence-interval  z-statistic  finance  hypothesis-testing  mean  model-selection  information-geometry  bayesian  frequentist  terminology  type-i-and-ii-errors  cross-validation  smoothing  splines  data-transformation  normality-assumption  variance-stabilizing  r  spss  stata  python  correlation  logistic  logit  link-function  regression  predictor  pca  factor-analysis  r  bayesian  maximum-likelihood  mcmc  conditional-probability  statistical-significance  chi-squared  proportion  estimation  error  shrinkage  application  steins-phenomenon 
2
Aynı veri kümesinde PCA ve açımlayıcı Faktör Analizi: farklılıklar ve benzerlikler; faktör modeli vs PCA
Aynı veri kümesinde temel bileşen analizi (PCA) ve açımlayıcı faktör analizi (EFA) yapmanın herhangi bir mantıklı olup olmadığını bilmek istiyorum. Profesyonellerin açıkça tavsiye ettiğini duydum: Analizin amacının ne olduğunu anlayın ve veri analizi için PCA veya EFA'yı seçin; Bir analizi yaptıktan sonra diğer analizi yapmaya gerek yoktur. İkisi arasındaki motivasyon …
3
Likert maddelerinden oluşan anketlerin faktör analizi
Maddeleri psikometrik bir bakış açısıyla analiz ederdim. Ama şimdi motivasyon ve diğer konularla ilgili diğer soruları analiz etmeye çalışıyorum. Bu soruların hepsi Likert skalalarında. İlk düşüncem faktör analizini kullanmaktı, çünkü sorular bazı temel boyutları yansıttığı varsayılıyor. Ancak faktör analizi uygun mu? Her bir sorunun boyutluluğuna ilişkin doğrulanması gerekli midir? Likert …
1
Bir değişkenin bir PCA bileşeniyle (bir biplot / yükleme grafiğinde) uygun ilişkilendirme ölçüsü nedir?
FactoMineRVeri ölçümlerimi gizli değişkenlere indirmek için kullanıyorum . Beni yorumlamak için yukarıdaki değişken haritası açıktır, ancak değişken Haritaya bakmak değişkenler ve bileşen 1 arasında derneklere geldiğinde karıştı, ddpve covçok yakın haritasındaki bileşenlerle ve ddpAbsbiraz daha fazla uzakta. Ancak, korelasyonların gösterdiği şey bu değildir: $Dim.1 $Dim.1$quanti correlation p.value jittAbs 0.9388158 1.166116e-11 …
2
PCA / FA'dan elde edilen birkaç ana bileşenden veya faktörlerden tek bir dizin oluşturma
Araştırmam için gerekli bir dizin oluşturmak için Temel Bileşen Analizi'ni (PCA) kullanıyorum. Benim sorum PCA üzerinden hesaplanan tutulan temel bileşenleri kullanarak nasıl tek bir dizin oluşturmak gerekir. Örneğin, PCA kullandıktan sonra 3 temel bileşeni tutmaya karar verdim ve bu 3 temel bileşen için puanları hesapladım. Her 3 katılımcı için bu …
1
“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 …
1
“Faktör Analizinin Temel Teoremi” PCA için nasıl uygulanır veya PCA yüklemeleri nasıl tanımlanır?
Şu anda "faktör analizi" (anlayabildiğim kadarıyla PCA) için bir slayt seti geçiyorum. İçinde, analize giren verilerin korelasyon matrisinin ( ) faktör yükleri matrisi ( ) kullanılarak geri kazanılabileceğini iddia eden "faktör analizi temel teoremi" elde edilir :R,R\bf RbirA\bf A R = A A⊤R=AA⊤\bf R = AA^\top Ancak bu beni karıştırıyor. …
1
R kullanarak ikilik veriler (ikili değişkenler) üzerinde bir faktör analizi örneği üzerinden bir adım aramak
Bazı ikili verilerim var, sadece ikili değişkenler var ve patronum tetraforik korelasyon matrisi kullanarak bir faktör analizi yapmamı istedi. Daha önce kendime buradaki örneklere ve UCLA'nın istatistik sitesine ve bunun gibi diğer sitelere göre farklı analizleri nasıl çalıştıracağımı öğretebildim , ancak dikotom üzerine bir faktör analizi örneğine bir adım bulamıyorum …
5
Keşif faktörü analizi ile R ve SPSS arasındaki tutarsızlıkları yorumlama
Bilgisayar bilimi yüksek lisans öğrencisiyim. Bir araştırma projesi için keşifsel faktör analizi yapıyorum. Projeyi yöneten meslektaşlarım SPSS kullanıyor, ben R kullanmayı tercih ediyorum. İki istatistiksel paket arasında büyük bir tutarsızlık bulunana kadar bu önemli değildi. Ekstraksiyon yöntemi olarak temel eksen faktoringini kullanıyoruz (lütfen PCA ve faktör analizi arasındaki farkın farkında …
2
Puanların toplamı ile tahmini faktör puanlarının toplamı?
Ölçekler oluştururken puanların düz toplamı üzerinden " faktör puanlarının " ne zaman kullanılacağı hakkında öneriler almak isterim . Yani bir faktörü puanlamak için "rafine edilmiş" üzerinden "rafine edilmemiş" yöntemler. DiStefano ve ark. (2009; pdf ), vurgu eklenmiştir: Faktör skoru hesaplama yöntemlerinin iki ana sınıfı vardır: rafine ve rafine edilmemiş. Rafine …
1
Bir Gizli Markov Modelinde “en iyi” modeli seçme kriterleri
Verilerdeki gizli durumların sayısını tahmin etmek için bir Gizli Markov Modeli (HMM) sığdırmaya çalıştığım bir zaman serisi veri var. Bunu yapmak için sahte kodum şudur: for( i in 2 : max_number_of_states ){ ... calculate HMM with i states ... optimal_number_of_states = "model with smallest BIC" ... } Şimdi, her zamanki …
Sitemizi kullandığınızda şunları okuyup anladığınızı kabul etmiş olursunuz: Çerez Politikası ve Gizlilik Politikası.
Licensed under cc by-sa 3.0 with attribution required.