Вопросы с тегом «factor-rotation»

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 = …

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? …

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 

1
Что такое «повернутые» и «не повернутые» главные компоненты, учитывая, что PCA всегда вращает оси координат?
Насколько я понимаю, главные компоненты получаются вращением осей координат, чтобы выровнять их по направлениям максимальной дисперсии. Тем не менее, я продолжаю читать о «непроверенных главных компонентах», и мое программное обеспечение для статистики (SAS) дает мне не только повернутые, но и основные компоненты, повернутые с помощью варимакса. Здесь я запутался: когда …

3
Как вычислить повернутые варимаксом главные компоненты в R?
Я запустил PCA на 25 переменных и выбрал лучшие 7 компьютеров, используя prcomp. prc <- prcomp(pollutions, center=T, scale=T, retx=T) Затем я сделал ротацию варимакса для этих компонентов. varimax7 <- varimax(prc$rotation[,1:7]) А теперь я хочу, чтобы varimax вращал данные, повернутые PCA (поскольку они не являются частью объекта varimax - только матрица …
13 r  pca  factor-rotation 

2
Методы ротации факторов (варимакс, облимин и т. Д.) - что означают имена и что делают методы?
Факторный анализ имеет несколько методов ротации, таких как варимакс, квартимакс, эквамакс, промакс, облимин и т. Д. Я не могу найти какую-либо информацию, которая связывает их имена с их фактическими математическими или статистическими действиями. Почему это называется "Equa-Max" или "Quti-Max"? Как вращаются оси или матрицы, чтобы они имели такое название? К …

2
Есть ли причина оставить решение для разведочного фактора без изменений?
Есть ли какие-либо причины, чтобы не поворачивать решение для разведочного факторного анализа? Легко найти обсуждения, сравнивающие ортогональные решения с косыми решениями, и я думаю, что я полностью понимаю все это. Кроме того, из того, что я смог найти в учебниках, авторы обычно правильно объясняют методы оценки факторного анализа и объясняют, …

2
В Факторном анализе (или в PCA), что означает загрузку фактора больше 1?
Я только что запустил FA, используя наклонное вращение (promax), и элемент дал коэффициент загрузки 1,041 для одного фактора (и коэффициент загрузки -131, -.119 и .065 для других факторов с использованием матрицы шаблонов ) , И я не уверен, что это значит, я думал, что это может быть только между -1 …

3
Вращайте компоненты PCA, чтобы выровнять дисперсию в каждом компоненте
Я пытаюсь уменьшить размерность и шум набора данных, выполняя PCA для набора данных и выбрасывая последние несколько ПК. После этого я хочу использовать некоторые алгоритмы машинного обучения на оставшихся ПК, и поэтому я хочу нормализовать данные путем выравнивания дисперсии ПК, чтобы алгоритмы работали лучше. Один простой способ - просто нормализовать …

3
Об использовании наклонного вращения после PCA
Несколько статистических пакетов, таких как SAS, SPSS и R, позволяют выполнять некую ротацию факторов после PCA. Почему ротация необходима после PCA? Зачем вам применять наклонное вращение после PCA, учитывая, что целью PCA является получение ортогональных размеров?
Используя наш сайт, вы подтверждаете, что прочитали и поняли нашу Политику в отношении файлов cookie и Политику конфиденциальности.
Licensed under cc by-sa 3.0 with attribution required.