Запитання з тегом «factor-rotation»

Я намагався відтворити деякі дослідження (за допомогою PCA) від SPSS в Р. На моєму досвіді, principal() функція з пакету psychбула єдиною функцією, яка наблизилася (або якщо моя пам'ять слугує мені правильно, мертвим), щоб відповідати результату. Щоб відповідати тим самим результатам, що і в SPSS, мені довелося використовувати параметр principal(..., rotate …

63 r  spss  pca  factor-analysis  factor-rotation 

Мої запитання Яка інтуїтивно зрозуміла причина обертання факторів у факторному аналізі (або компонентів у PCA)? Моє розуміння: якщо змінні майже однаково завантажені у верхніх компонентах (або факторах), то, очевидно, складно диференціювати компоненти. Тож у цьому випадку можна використовувати обертання для кращої диференціації компонентів. Це правильно? Які наслідки ротації? На які …

33 pca  interpretation  factor-analysis  dimensionality-reduction  factor-rotation 

Коли я використовую GAM, це дає мені залишковий коефіцієнт DF (останній рядок у коді). Що це означає? Виходячи за приклад GAM, загалом, чи може число ступенів свободи бути нецілим числом?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 …

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 

Наскільки я розумію, основні компоненти отримуються обертанням координатних осей для вирівнювання їх до напрямків максимальної дисперсії. Тим не менш, я продовжую читати про "невратовані основні компоненти", і моє програмне забезпечення для статистики (SAS) дає мені основні компоненти, що повертаються з варімаксом, а також невратовані. Тут я плутаюся: коли ми обчислюємо …

13 pca  terminology  factor-rotation 

Я провів PCA на 25 змінних і вибрав топ-7 ПК за допомогою prcomp. prc <- prcomp(pollutions, center=T, scale=T, retx=T) Тоді я здійснив обертання varimax на цих компонентах. varimax7 <- varimax(prc$rotation[,1:7]) А тепер я хочу, щоб varimax обертав дані, обернені PCA (оскільки це не частина об'єкта varimax - лише матриця завантаження …

13 r  pca  factor-rotation 

Факторний аналіз має кілька методів обертання, таких як varimax, quartimax, equamax, promax, oblimin і т.д. Чому його називають "еква-макс" або "кварті-макс"? Яким способом обертаються осі чи матриці, щоб вони мали таку назву? На жаль, більшість з них були винайдені в 1950-1970-х роках, тому я не можу зв’язатися з їх авторами.

12 factor-analysis  terminology  factor-rotation 

Чи є якісь причини, щоб не повертати рішення дослідницького аналізу факторів? Легко знайти дискусії, порівнюючи ортогональні рішення з косими рішеннями, і я думаю, що я цілком розумію все це. Крім того, з того, що мені вдалося знайти в підручниках, автори зазвичай йдуть правильно від пояснення методів оцінки факторного аналізу до …

10 factor-analysis  factor-rotation 

Я щойно запускав FA за допомогою косого обертання (promax), і елемент давав коефіцієнт завантаження 1,041 на один коефіцієнт (і множинні коефіцієнти -131, -.119 та .065 на інші фактори за допомогою матриці шаблону ) . І я не впевнений, що це означає, я подумав, що це може бути лише між -1 …

10 pca  factor-analysis  factor-rotation 

Я намагаюся зменшити розмірність і шум набору даних, виконуючи PCA на наборі даних і викидаючи останні кілька ПК. Після цього я хочу використовувати деякі алгоритми машинного навчання на решті ПК, і тому хочу нормалізувати дані, вирівнюючи дисперсію ПК, щоб алгоритми працювали краще. Один простий спосіб - просто нормалізувати дисперсію до …

9 variance  pca  factor-rotation 

Кілька статистичних пакетів, такі як SAS, SPSS і R, дозволяють здійснити якесь обертання факторів після PCA. Чому після PCA необхідний обертання? Чому б ви застосували похиле обертання після PCA, враховуючи, що метою PCA є створення ортогональних розмірів?

9 pca  factor-analysis  factor-rotation