Статистика та великі дані factor-analysis

4

Мінімальний розмір вибірки для PCA або FA, коли основною метою є оцінка лише кількох компонентів?

Якщо у мене є набір даних із спостереженнями та p змінними (розмірами), і зазвичай n невеликий ( n = 12 - 16 ), і p може варіюватися від малого ( p = 4 - 10 ) до, можливо, значно більшого ( p = 30 - 50 ).nnnpppnnnn=12−16n=12−16n=12-16pppp=4−10p=4−10p = 4-10p=30−50p=30−50p= 30-50 …

27 pca sample-size factor-analysis

4

Як спроектувати новий вектор на простір PCA?

Після проведення аналізу основних компонентів (PCA) я хочу спроектувати новий вектор на простір PCA (тобто знайти його координати в системі координат PCA). Я розрахував PCA мовою R за допомогою prcomp. Тепер я повинен мати можливість помножити свій вектор на матрицю обертання PCA. Чи повинні головні компоненти в цій матриці розташовуватися …

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

Методи обчислення факторних балів, а що таке матриця «коефіцієнт оцінки» в PCA або факторному аналізі?

Як я розумію, в PCA на основі кореляцій ми отримуємо факторні (= головний компонент в даному випадку) навантаження, які є не що інше, як кореляції між змінними та факторами. Тепер, коли мені потрібно генерувати факторні бали в SPSS, я можу безпосередньо отримати факторні бали кожного респондента за кожен фактор. Я …

20 spss pca factor-analysis

4

Які правильні значення для точності та відкликання у кращих випадках?

Точність визначається як: p = true positives / (true positives + false positives) Чи правильно, що як true positivesі false positivesпідхід 0, точність наближається до 1? Те саме запитання для відкликання: r = true positives / (true positives + false negatives) Зараз я впроваджую статистичний тест, де мені потрібно обчислити …

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

PCA та дослідницький факторний аналіз на одному і тому ж наборі даних: відмінності та схожість; факторна модель проти PCA

Мені хотілося б знати, чи є логічний сенс проводити аналіз основних компонентів (PCA) та дослідницький факторний аналіз (EFA) на одному і тому ж наборі даних. Я чув, що фахівці прямо рекомендують: Зрозуміти, яка мета аналізу, і вибрати PCA або EFA для аналізу даних; Зробивши один аналіз, не потрібно робити іншого …

19 pca factor-analysis

3

Факторний аналіз анкетування, що складається з предметів Лікерта

Раніше я аналізував предмети з психометричної точки зору. Але зараз я намагаюся проаналізувати інші типи питань щодо мотивації та інших тем. Ці питання є на масштабах Лікерта. Моя початкова думка полягала у використанні факторного аналізу, оскільки питання гіпотезуються, щоб відображати деякі основні виміри. Але чи підходить факторний аналіз? Чи потрібно …

17 factor-analysis scales psychometrics likert psychology

1

Який належний показник асоціації змінної з компонентом PCA (на графіці біплоту / завантаження)?

Я використовую, FactoMineRщоб зменшити набір даних вимірювань до прихованих змінних. Карта змінна вище ясно для мене , щоб інтерпретувати, але я збентежений , коли мова йде про зв'язки між змінними і компонента 1. Подивившись на змінної карті, ddpі covдуже близько до компоненту в карті, і ddpAbsтрохи далі геть. Але це …

17 correlation pca factor-analysis association-measure biplot

2

Створення єдиного індексу з декількох основних компонентів або факторів, збережених у PCA / FA

Я використовую аналіз основних компонентів (PCA) для створення індексу, необхідного для мого дослідження. Моє питання - як я повинен створити єдиний індекс, використовуючи збережені основні компоненти, обчислені за допомогою PCA. Наприклад, я вирішив зберегти 3 основні компоненти після використання PCA, і я обчислив бали для цих 3 основних компонентів. Які …

15 pca factor-analysis rating composite scale-construction

1

Яке точне визначення "справи Хейвуда"?

Я використовував термін "кейс Хейвуд" дещо неофіційно для позначення ситуацій, коли в Інтернеті, "обмежена відповідь", ітеративно оновлена оцінка дисперсії стала негативною через числові проблеми з точністю. (Я використовую варіант методу Велфорда для додавання даних та видалення старих даних.) Я мав враження, що він застосовується до будь-якої ситуації, коли оцінка дисперсії …

15 variance factor-analysis definition online

1

Як "Основна теорія факторного аналізу" застосовується до PCA, або як визначаються навантаження PCA?

Зараз я переживаю слайд, який я маю для "факторного аналізу" (PCA, наскільки я можу сказати). У ній виведена "фундаментальна теорема факторного аналізу", яка стверджує, що матрицю кореляції даних, що надходять в аналіз ( ), можна відновити за допомогою матриці факторних навантажень ( A ):RR\bf RAA\bf A R = A A⊤R=AA⊤\bf …

14 pca factor-analysis terminology definition

1

Шукаємо крок на прикладі факторного аналізу на дихотомічні дані (бінарні змінні) за допомогою R

У мене є деякі дихотомічні дані, лише бінарні змінні, і мій начальник попросив мене провести факторний аналіз, використовуючи матрицю тетрахоричних кореляцій. Раніше я міг навчити себе виконувати різні аналізи на підставі прикладів тут та на статистичному сайті UCLA та інших подібних сайтах, але я не можу знайти крок через приклад …

14 r factor-analysis psychometrics binary-data

5

Інтерпретація розбіжностей між R та SPSS з аналітичним факторним аналізом

Я аспірант з інформатики. Я робив аналіз дослідницьких факторів для дослідницького проекту. Мої колеги (які ведуть проект) використовують SPSS, тоді як я вважаю за краще використовувати R. Це не мало значення, поки ми не виявили значної розбіжності між двома статистичними пакетами. Ми використовуємо фактори основного осі як метод вилучення (будь …

14 r spss factor-analysis

2

Сума рейтингових балів проти розрахункових коефіцієнтів?

Мені буде цікаво отримати пропозиції про те, коли слід використовувати " коефіцієнт " над простою сумою балів при побудові шкал. Тобто "Вишуканий" над "нерафінованими" методами оцінки коефіцієнта. Від DiStefano та ін. (2009; pdf ), наголос додано: Існує два основні класи методів обчислення факторної оцінки: вдосконалений та неочищений. Неочищені методи - …

12 factor-analysis sem scales

1

Етапи, зроблені при факторному аналізі порівняно з кроками, виконаними в PCA

Я знаю, як виконати PCA (аналіз основних компонентів), але я хотів би знати кроки, які слід використовувати для факторного аналізу. Для виконання PCA розглянемо , наприклад, матрицю :AAA 3 1 -1 2 4 0 4 -2 -5 11 22 20 Я обчислив його кореляційну матрицю B = corr(A): 1.0000 0.9087 …

12 pca factor-analysis algorithms

1

Критерії вибору "найкращої" моделі в моделі прихованої Маркова

У мене є набір даних часових рядів, до яких я намагаюся встановити модель прихованої Маркова (HMM), щоб оцінити кількість прихованих станів у даних. Мій псевдо-код для цього: for( i in 2 : max_number_of_states ){ ... calculate HMM with i states ... optimal_number_of_states = "model with smallest BIC" ... } Тепер, …

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

Запитання з тегом «factor-analysis»