«confirmatory-factor» 태그된 질문

GAM을 사용할 때 잔여 DF는 (코드의 마지막 줄). 그게 무슨 뜻이야? GAM 예제를 넘어 서면 일반적으로 자유도는 정수가 아닌 숫자 일 수 있습니까?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 -1.6217 -0.8971 1.2445 6.0516 (Dispersion Parameter …

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 

품목 반응 이론과 확인 요인 분석의 핵심, 의미있는 차이점이 무엇인지 궁금했습니다. 계산에 차이가 있음을 이해합니다 (항목 대 공분산, 로그 선형 대 선형에 중점을 둡니다). 그러나 이것이 상위 수준의 관점에서 이것이 무엇을 의미하는지 잘 모르겠습니다. 이는 일부 상황에서 IRT가 CFA보다 낫다는 것을 의미합니까? 아니면 약간 다른 최종 목적을 위해? 연구 문헌을 …

14 confirmatory-factor  irt 

연구자들은 종종 매우 유사한 항목을 가진 두 가지 척도를 사용하고 서로 다른 것을 측정한다고 주장합니다 (예 : "저는 자동차를 둘러 볼 때 항상 걱정합니다"; "자동차가 두렵습니다"). 자동차 척도에 대한 자동차의 두려움 측정 및 불안에 대한 가상의 측정을 호출 할 수 있습니다. 그들이 실제로 다른 잠재 구조를 평가하거나 동일한 것을 측정하는 …

12 factor-analysis  confirmatory-factor  eda 

를 사용하여 확인 요인 분석 (CFA)을 시도하고 lavaan있습니다. 에 의해 생성 된 출력을 해석하는 데 어려움을 겪고 lavaan있습니다. 수집 된 설문 조사 데이터의 항목이 지원하는 4 가지 요소가있는 간단한 모델이 있습니다. 요인은 유효한 측정의 역할을 할 가능성이있는 것처럼 항목에 의해 측정 된 것과 일치합니다. 도움 나에 의해 생성 된 다음과 …

11 r  sem  confirmatory-factor  lavaan 

이 CFA 메신저를 어떻게 진행하고 있는지 잘 모르겠습니다. 172 명의 참가자 샘플 (CFA에는 그다지 중요하지 않음)과 7 개의 요소에로드해야하는 7 포인트 리 커트 척도를 갖춘 28 개의 항목이 있습니다. “mlm”추정기로 CFA를 수행했지만 모형 적합은 실제로 나빴습니다 (χ2 (df = 329) = 739.36; 비교 적합 지수 (CFI) = .69; 표준화 된 …

9 r  sem  fitting  confirmatory-factor 

10 개 항목 자체보고 측정의 심리적 속성을 탐색하고 있습니다. 두 개의 독립 샘플에 약 400 건이 있습니다. 아이템은 4 점 리 커트 스케일로 완성됩니다. EFA는 단일 요인 솔루션 (예를 들어, 첫 번째 고유 값은 6보다 높고 1은 다른 모든 것)을 분명히 지원하며 Cronbach의 알파는 양호합니다 (예 : .90). 항목 간 …

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