Статистика и большие данные factor-analysis

14

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 полезным.

215 pca factor-analysis

7

СПС по корреляции или ковариации?

Каковы основные различия между выполнением анализа главных компонентов (PCA) на матрице корреляции и ковариационной матрице? Они дают одинаковые результаты?

153 correlation pca covariance factor-analysis

6

Есть ли веская причина использовать PCA вместо EFA? Кроме того, может ли PCA заменить факторный анализ?

В некоторых дисциплинах PCA (анализ основных компонентов) систематически используется без какого-либо обоснования, а PCA и EFA (анализ факторных факторов) рассматриваются как синонимы. Поэтому я недавно использовал PCA для анализа результатов исследования валидации шкалы (21 элемент по 7-балльной шкале Лайкерта, предполагаемый составление 3 факторов по 7 пунктов каждый), и рецензент спрашивает …

73 pca factor-analysis eda

2

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 являются гауссовыми, тогда как классическая модель FA предполагает, что наблюдаемые …

67 multivariate-analysis factor-analysis ica

8

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 и в SPSS, мне пришлось использовать параметр principal(..., rotate = …

63 r spss pca factor-analysis factor-rotation

2

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 переменная, WWW - матрица факторной нагрузки, …

37 pca factor-analysis geometry

3

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 [3,] -2.679669 1.0903445 [4,] -1.615837 0.7108631 [5,] -0.548879 0.3093389 [6,] …

37 r pca factor-analysis

1

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 вращение, чтобы лучше дифференцировать компоненты. Это верно? Каковы последствия выполнения вращений? …

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

3

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 понимаю, это связано с тем, что вектор необработанных данных и …

32 pca factor-analysis

1

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.

30 spss categorical-data pca factor-analysis binary-data

5

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, 5,5,5,5), CityID=c(1,1,2,3, 4,5,6,6, 7,7,7,8), Age=c(23,48,62,63, 25,41,45,19, 37,41,31,50), Gender=factor(c("M","F","M","F", "M","F","M","F", "F","F","F","M")), Income=c(31,42,71,65, 50,51,101,38, 47,50,55,23)) train …

29 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

1

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 является факторным анализом (но анализ основных компонентов, PCA), какой из этих методов является «лучшим»? Каковы относительные …

29 spss pca factor-analysis

1

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, определяя переменные как категориальные. Я хотел бы знать, какие виды анализа будут подходящими и …

28 pca factor-analysis ordinal-data binary-data likert

1

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 = VarCorr(fit) residual_var = attr(vc,'sc')^2 intercept_var = attr(vc$id,'stddev')[1]^2 #compute the unadjusted …

28 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

1

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 = mtcars) Deviance Residuals: Min 1Q Median 3Q …

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

Вопросы с тегом «factor-analysis»