Вопросы с тегом «factor-analysis»

Факторный анализ - это метод скрытой переменной уменьшения размерности, который заменяет взаимно коррелирующие переменные на меньшее количество непрерывных скрытых переменных, называемых факторами. Считается, что факторы ответственны за взаимосвязи. [Для подтверждающего факторного анализа, пожалуйста, используйте тег «подтверждающий фактор». Кроме того, термин «фактор» факторного анализа не следует путать с «фактором» как категориальным предиктором регрессии / ANOVA.]

215
Каковы различия между факторным анализом и анализом основных компонентов?

Кажется, что ряд статистических пакетов, которые я использую, объединяют эти два понятия. Тем не менее, мне интересно, есть ли разные предположения или «формальности» данных, которые должны быть верны, чтобы использовать одно над другим. Реальный пример был бы невероятно...

pca factor-analysis
67
Какова взаимосвязь между независимым компонентным анализом и факторным анализом?

Я новичок в независимом компонентном анализе (ICA) и имею только элементарное понимание метода. Мне кажется, что ICA похож на Факторный анализ (FA) с одним исключением: ICA предполагает, что наблюдаемые случайные величины являются линейной комбинацией независимых компонентов / факторов, которые не...

multivariate-analysis factor-analysis ica
63
За PCA следует ротация (например, varimax), все еще PCA?

Я пытался воспроизвести некоторые исследования (с использованием PCA) из SPSS в R. По моему опыту, principal() функция из пакета psychбыла единственной функцией, которая приблизилась (или, если моя память мне не изменяет), чтобы соответствовать выводу. Чтобы соответствовать тем же результатам, что...

r spss pca factor-analysis factor-rotation
37
Как Factor Analysis объясняет ковариацию, в то время как PCA объясняет дисперсию?

Вот цитата из книги Бишопа «Распознавание образов и машинное обучение», раздел 12.2.4 «Факторный анализ»: В соответствии с выделенной части, факторный анализ фиксирует ковариации между переменными в матрице WWW . Интересно , КАК ? Вот как я это понимаю. Скажем, xxx - наблюдаемая ppp мерная...

pca factor-analysis geometry
37
Имеет ли значение знак оценок или нагрузок в PCA или FA? Могу ли я поменять знак?

Я выполнил анализ основных компонентов (PCA) с помощью R, используя две разные функции ( prcompи princomp), и заметил, что оценки PCA отличаются по знаку. Как это может быть? Учти это: set.seed(999) prcomp(data.frame(1:10,rnorm(10)))$x PC1 PC2 [1,] -4.508620 -0.2567655 [2,] -3.373772 -1.1369417...

r pca factor-analysis
33
В чем заключается интуитивная причина ротации в Факторном анализе / PCA и как выбрать подходящую ротацию?

Мои вопросы Какова интуитивная причина ротации факторов в факторном анализе (или компонентов в PCA)? Насколько я понимаю, если переменные почти одинаково загружены в верхних компонентах (или факторах), то, очевидно, трудно дифференцировать компоненты. Таким образом, в этом случае можно использовать...

pca interpretation factor-analysis dimensionality-reduction factor-rotation
32
PCA по корреляции или ковариации: имеет ли смысл PCA по корреляции когда-либо? [закрыто]

В анализе главных компонентов (PCA) можно выбрать либо ковариационную матрицу, либо матрицу корреляции, чтобы найти компоненты (из их соответствующих собственных векторов). Они дают разные результаты (загрузки ПК и оценки), потому что собственные векторы между обеими матрицами не равны. Насколько я...

pca factor-analysis
30
Выполнение анализа основных компонентов или факторного анализа двоичных данных

У меня есть набор данных с большим количеством ответов Да / Нет. Могу ли я использовать основные компоненты (PCA) или любой другой анализ сокращения данных (такой как факторный анализ) для данных этого типа? Посоветуйте, пожалуйста, как мне это сделать, используя...

spss categorical-data pca factor-analysis binary-data
29
Лучшие методы извлечения факторов в факторном анализе

SPSS предлагает несколько методов извлечения факторов: Основные компоненты (что вовсе не факторный анализ) Невзвешенные наименьшие квадраты Обобщенные наименьшие квадраты Максимальная вероятность Основная ось Альфа-факторинг Имиджевый факторинг Не обращая внимания на первый метод, который не...

spss pca factor-analysis
29
Как работать с иерархическими / вложенными данными в машинном обучении

Я объясню мою проблему на примере. Предположим, вы хотите предсказать доход человека с учетом некоторых атрибутов: {Возраст, Пол, Страна, Регион, Город}. У вас есть тренировочный набор данных, как так 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,...

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
28
Есть ли Факторный анализ или PCA для порядковых или двоичных данных?

Я выполнил анализ основных компонентов (PCA), исследовательский факторный анализ (EFA) и подтверждающий факторный анализ (CFA), рассматривая данные с использованием шкалы Ликерта (5-уровневые ответы: нет, немного, немного, ...) как непрерывный переменная. Затем, используя Lavaan, я повторил CFA,...

pca factor-analysis ordinal-data binary-data likert
28
Вычисление повторяемости эффектов по модели Лмера

Я только что наткнулся на эту статью , в которой описывается, как вычислить повторяемость (или надежность, или внутриклассовую корреляцию) измерения с помощью моделирования смешанных эффектов. Код R будет: #fit the model fit = lmer(dv~(1|unit),data=my_data) #obtain the variance estimates vc =...

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
27
Могут ли степени свободы быть нецелым числом?

Когда я использую GAM, он дает мне остаточный DF, (последняя строка в коде). Что это значит? Выходя за рамки примера GAM, в общем, может ли число степеней свободы быть нецелым числом?26,626.626.6 > library(gam) > summary(gam(mpg~lo(wt),data=mtcars)) Call: gam(formula = mpg ~ lo(wt), data =...

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
27
Минимальный размер выборки для PCA или FA, когда основной целью является оценка только нескольких компонентов?

Если у меня есть набор данных с наблюдениями и переменными (измерениями), и, как правило, мало ( ), и может варьироваться от маленького ( ) до, возможно, гораздо большего ( ).p n n = 12 - 16 p p = 4 - 10 p = 30 - 50nNnpppnnnn=12−16n=12−16n=12-16pppp=4−10p=4−10p = 4-10p=30−50p=30−50p= 30-50 Я помню,...

pca sample-size factor-analysis
21
Как спроецировать новый вектор на пространство PCA?

После выполнения анализа главных компонентов (PCA) я хочу спроецировать новый вектор на пространство PCA (т.е. найти его координаты в системе координат PCA). Я рассчитал PCA на языке R, используя prcomp. Теперь я должен быть в состоянии умножить свой вектор на матрицу вращения PCA. Должны ли...

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
20
Методы расчета факторных оценок и что такое матрица «коэффициентов оценки» в PCA или факторный анализ?

Насколько я понимаю, в PCA, основанном на корреляциях, мы получаем фактор (= основной компонент в данном случае) нагрузки, которые являются ничем иным, как корреляцией между переменными и факторами. Теперь, когда мне нужно сгенерировать факторные оценки в SPSS, я могу напрямую получить факторные...

spss pca factor-analysis
20
Каковы правильные значения для точности и отзыва в крайних случаях?

Точность определяется как: p = true positives / (true positives + false positives) Является ли это исправить , что, как true positivesи false positivesподход 0, точность приближается к 1? Тот же вопрос для отзыва: r = true positives / (true positives + false negatives) В настоящее время я выполняю...

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
19
PCA и исследовательский факторный анализ по одному и тому же набору данных: различия и сходства; фактор-модель против PCA

Я хотел бы знать, имеет ли какой-либо логический смысл проводить анализ основных компонентов (PCA) и анализ факторных факторов (EFA) на одном и том же наборе данных. Я слышал, профессионалы прямо рекомендуют: Понять, какова цель анализа, и выбрать PCA или EFA для анализа данных; Сделав один анализ,...

pca factor-analysis
17
Какова правильная мера связи переменной с компонентом PCA (на биплоте / графике загрузки)?

Я использую, FactoMineRчтобы свести мой набор данных измерений к скрытым переменным. Карта переменная выше ясно для меня , чтобы интерпретировать, но я смущен , когда речь идет о связях между переменными и компонента 1. Посмотрев на переменной карте, ddpи covочень близко к компоненту в карте, и...

correlation pca factor-analysis association-measure biplot