Preguntas etiquetadas con factor-analysis

El análisis factorial es una técnica de variable latente de reducción de dimensionalidad que reemplaza las variables interrelacionadas por un número menor de variables latentes continuas llamadas factores. Se cree que los factores son responsables de las correlaciones. [Para el análisis factorial confirmatorio, utilice la etiqueta 'factor confirmatorio'. Además, el término "factor" del análisis factorial no debe confundirse con "factor" como predictor categórico de una regresión / ANOVA.]

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¿Cómo proyectar un nuevo vector en el espacio PCA?
Después de realizar el análisis de componentes principales (PCA), quiero proyectar un nuevo vector en el espacio PCA (es decir, encontrar sus coordenadas en el sistema de coordenadas PCA). He calculado PCA en lenguaje R usando prcomp. Ahora debería poder multiplicar mi vector por la matriz de rotación PCA. ¿Deben …
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 
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Métodos para calcular puntajes de factores, y ¿cuál es la matriz de "coeficiente de puntaje" en PCA o análisis factorial?
Según tengo entendido, en PCA basado en correlaciones obtenemos cargas de factores (= componente principal en este caso) que no son más que correlaciones entre variables y factores. Ahora, cuando necesito generar puntajes de factores en SPSS, puedo obtener directamente puntajes de factores de cada encuestado para cada factor. También …
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¿Cuáles son los valores correctos para precisión y recuperación en casos extremos?
La precisión se define como: p = true positives / (true positives + false positives) ¿Es cierto que, como true positivesy false positivesenfoque 0, la precisión se aproxima a 1? La misma pregunta para recordar: r = true positives / (true positives + false negatives) Actualmente estoy implementando una prueba …
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 
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Análisis factorial de cuestionarios compuestos por ítems Likert
Solía ​​analizar elementos desde un punto de vista psicométrico. Pero ahora estoy tratando de analizar otro tipo de preguntas sobre motivación y otros temas. Estas preguntas están todas en escalas Likert. Mi pensamiento inicial fue utilizar el análisis factorial, porque las preguntas tienen la hipótesis de reflejar algunas dimensiones subyacentes. …
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¿Cuál es la medida de asociación adecuada de una variable con un componente PCA (en un diagrama biplot / carga)?
Estoy usando FactoMineRpara reducir mi conjunto de datos de mediciones a las variables latentes. El mapa de la variable anterior es claro para mí de interpretar, pero estoy confundido cuando se trata de las asociaciones entre las variables y el componente 1. Mirando el mapa variables, ddpy covestá muy cerca …
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Crear un solo índice a partir de varios componentes principales o factores retenidos de PCA / FA
Estoy usando el Análisis de componentes principales (PCA) para crear un índice requerido para mi investigación. Mi pregunta es cómo debo crear un índice único utilizando los componentes principales retenidos calculados a través de PCA. Por ejemplo, decidí retener 3 componentes principales después de usar PCA y calculé los puntajes …
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Buscando un paso a través de un ejemplo de análisis factorial en datos dicotómicos (variables binarias) usando R
Tengo algunos datos dicotómicos, solo variables binarias, y mi jefe me pidió que realizara un análisis factorial utilizando la matriz de correlaciones tetracóricas. Anteriormente, he podido enseñarme a mí mismo cómo ejecutar diferentes análisis basados ​​en los ejemplos aquí y en el sitio de estadísticas de la UCLA y en …
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Criterios para seleccionar el "mejor" modelo en un modelo oculto de Markov
Tengo un conjunto de datos de series temporales en el que estoy tratando de ajustar un Modelo de Markov Oculto (HMM) para estimar el número de estados latentes en los datos. Mi pseudo código para hacer esto es el siguiente: for( i in 2 : max_number_of_states ){ ... calculate HMM …
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