«factor-analysis» 태그된 질문

관측치와 변수 (치수) 가있는 데이터 세트가 있고 일반적으로 이 작고 ( ) 가 작은 것 ( )에서 훨씬 더 큰 것 ( ).엔nn피피p엔엔nN = 12 - 16엔=12−16n=12-16피피pP = 4 - 10피=4−10p = 4-10P = 30 - 50피=30−50p= 30-50 주성분 분석 (PCA) 또는 요인 분석 (FA)을 실행하려면 이 보다 훨씬 커야한다는 …

27 pca  sample-size  factor-analysis 

주성분 분석 (PCA)을 수행 한 후 PCA 공간에 새 벡터를 투영하려고합니다 (즉, PCA 좌표계에서 해당 좌표를 찾습니다). 를 사용하여 R 언어로 PCA를 계산했습니다 prcomp. 이제 내 벡터에 PCA 회전 행렬을 곱할 수 있어야합니다. 이 매트릭스의 주요 구성 요소를 행 또는 열로 배열해야합니까?

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 

내 이해에 따르면, 상관 관계에 기반한 PCA에서는 변수와 요인 사이의 상관 관계에 불과한 요인 (이 경우 주요 구성 요소) 로딩을 얻습니다. 이제 SPSS에서 요인 점수 를 생성해야 할 때 각 요인에 대한 각 응답자의 요인 점수를 직접 얻을 수 있습니다. 또한 SPSS에서 생성 한 " 구성 요소 점수 계수 행렬 …

20 spss  pca  factor-analysis 

정밀도는 다음과 같이 정의됩니다. p = true positives / (true positives + false positives) 로, 즉를 정확 true positives하고 false positives, 정밀도가 한 접근 방식 0? 리콜에 대한 동일한 질문 : r = true positives / (true positives + false negatives) 현재이 값을 계산 해야하는 통계 테스트를 구현 중이며 때로는 …

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 

동일한 데이터 세트에서 주성분 분석 (PCA)과 탐색 적 요인 분석 (EFA)을 수행하는 것이 논리적으로 합리적인지 알고 싶습니다. 전문가가 다음과 같이 명시 적으로 추천하는 것을 들었습니다. 분석 목표가 무엇인지 이해하고 데이터 분석을 위해 PCA 또는 EFA를 선택하십시오. 하나의 분석을 수행하면 다른 분석을 수행 할 필요가 없습니다. 둘 사이의 동기 차이를 이해하지만 …

19 pca  factor-analysis 

나는 심리적 관점에서 항목을 분석하는 데 사용했습니다. 그러나 이제 동기 부여 및 기타 주제에 대한 다른 유형의 질문을 분석하려고합니다. 이 질문들은 모두 리 커트 척도에 있습니다. 저의 초기 생각은 요인 분석을 사용하는 것이 었습니다. 질문은 몇 가지 기본 차원을 반영하도록 가정 되었기 때문입니다. 그러나 요인 분석이 적절합니까? 차원과 관련하여 각 …

17 factor-analysis  scales  psychometrics  likert  psychology 

FactoMineR측정 데이터 세트를 잠재 변수로 줄이기 위해 사용 하고 있습니다. 내가 해석하는 위의 변수 맵은 분명하지만, 변수의지도를 찾고 변수와 구성 요소 1 사이의 연관에 올 때 나는 혼란 스러워요, ddp그리고 cov매우 가까운 맵의 구성 요소이며, ddpAbs조금 더있다 떨어져. 그러나 이것은 상관 관계가 보여주는 것이 아닙니다. $Dim.1 $Dim.1$quanti correlation p.value jittAbs …

17 correlation  pca  factor-analysis  association-measure  biplot 

PCA (Principal Component Analysis)를 사용하여 연구에 필요한 색인을 만듭니다. 내 질문은 PCA를 통해 계산 된 유지 주요 구성 요소를 사용하여 단일 인덱스를 작성하는 방법입니다. 예를 들어 PCA를 사용한 후 3 가지 주요 구성 요소를 유지하기로 결정했으며이 3 가지 주요 구성 요소에 대한 점수를 계산했습니다. 각 응답자에 대해이 3 점 만점에 …

15 pca  factor-analysis  rating  composite  scale-construction 

나는 "Heywood Case"라는 용어를 다소 비공식적으로 사용하여 온라인의 '유한 응답'반복적으로 업데이트 된 분산 추정치가 수치 정밀도 문제로 인해 부정적으로 된 상황을 언급했습니다. (데이터를 추가하고 오래된 데이터를 제거하기 위해 Welford 방법의 변형을 사용하고 있습니다.) 수치 오류나 모델링 오류로 인해 분산 추정치가 마이너스가 된 상황에 적용되었다는 인상을 받았지만 동료는 이 용어를 사용하면서 …

15 variance  factor-analysis  definition  online 

저는 현재 "인자 분석"(PCA)에 대한 슬라이드 세트를 사용하고 있습니다. 여기에서 분석에 들어가는 데이터의 상관 행렬 ( )을 인자 로딩 행렬 ( A )을 사용하여 복구 할 수 있다고 주장하는 "인자 분석의 기본 정리"가 도출됩니다 .RR\bf RAA\bf A R=AA⊤R=AA⊤\bf R = AA^\top 그러나 이것은 나를 혼란스럽게합니다. PCA에서 "인자 로딩"의 행렬은 데이터의 …

14 pca  factor-analysis  terminology  definition 

나는 이분법적인 데이터 만 있고 이진 변수 만 있고 상사는 테트라 코릭 상관 행렬을 사용하여 요인 분석을 수행하도록 요청했습니다. 이전에 여기와 UCLA의 통계 사이트 및 기타 사이트 에서 예제를 기반으로 다른 분석을 실행하는 방법을 스스로 가르쳐 왔지만 이분법에 대한 요인 분석의 예를 단계별로 찾을 수는 없습니다. R을 사용하여 데이터 (이진 …

14 r  factor-analysis  psychometrics  binary-data 

저는 컴퓨터 공학 대학원생입니다. 나는 연구 프로젝트에 대한 탐색 적 요소 분석을 해왔다. 동료 (프로젝트를 이끌고있는)는 SPSS를 사용하지만 R을 사용하는 것을 선호합니다. 두 통계 패키지간에 큰 차이가있을 때까지는 문제가되지 않았습니다. 우리는 추출 방법으로 주축 인수 분해 를 사용하고 있습니다 (PCA와 요인 분석의 차이를 잘 알고 있으며 적어도 의도적으로는 PCA를 사용하지 …

14 r  spss  factor-analysis 

스케일을 구성 할 때 일반 점수 합 보다 " 인수 점수 "를 언제 사용할 지에 대한 제안을 받고 싶습니다 . 즉, 요인을 점수화하는 "정제되지 않은"방법보다 "정제 된"방법입니다. DiStefano et al. (2009; pdf )에 다음 사항을 강조했습니다. 요인 점수 계산 방법에는 정제 및 비 정제의 두 가지 주요 클래스가 있습니다. 비 …

12 factor-analysis  sem  scales 

PCA (주성분 분석)를 수행하는 방법을 알고 있지만 요인 분석에 사용해야하는 단계를 알고 싶습니다. PCA를 수행하기 위해 다음과 같은 행렬 고려하십시오 .AAA 3 1 -1 2 4 0 4 -2 -5 11 22 20 상관 관계 행렬을 계산했습니다 B = corr(A). 1.0000 0.9087 0.9250 0.9087 1.0000 0.9970 0.9250 0.9970 1.0000 그런 …

12 pca  factor-analysis  algorithms 

데이터의 잠재 상태 수를 추정하기 위해 HMM (Hidden Markov Model)에 맞추려고하는 시계열 데이터 세트가 있습니다. 이 작업을 수행하는 의사 코드는 다음과 같습니다. for( i in 2 : max_number_of_states ){ ... calculate HMM with i states ... optimal_number_of_states = "model with smallest BIC" ... } 이제 일반적인 회귀 모델에서 BIC는 가장 …

12 r  aic  hidden-markov-model  bic  spss  manova  time-series  r  lme4-nlme  regression  modeling  negative-binomial  bayesian  bugs  state-space-models  hypothesis-testing  data-transformation  factor-analysis  sem