Preguntas etiquetadas con factor-rotation

Traté de reproducir algunas investigaciones (usando PCA) de SPSS en R. En mi experiencia, la principal() función del paquete psychfue la única función que se acercó (o si mi memoria me funciona correctamente) para que coincida con la salida. Para coincidir con los mismos resultados que en SPSS, tuve que …

63 r  spss  pca  factor-analysis  factor-rotation 

Mis preguntas ¿Cuál es la razón intuitiva detrás de hacer rotaciones de factores en el análisis factorial (o componentes en PCA)? Según tengo entendido, si las variables se cargan casi por igual en los componentes (o factores) superiores, entonces obviamente es difícil diferenciar los componentes. Entonces, en este caso, se …

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

Cuando uso GAM, me da un DF residual de 26.626.626.6 (última línea en el código). Qué significa eso? Yendo más allá del ejemplo de GAM, en general, ¿puede el número de grados de libertad ser un número no entero? > library(gam) > summary(gam(mpg~lo(wt),data=mtcars)) Call: gam(formula = mpg ~ lo(wt), data …

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 

Hasta donde entiendo, los componentes principales se obtienen al rotar los ejes de coordenadas para alinearlos con las direcciones de máxima varianza. Sin embargo, sigo leyendo sobre "componentes principales no rotados" y mi software de estadísticas (SAS) me da componentes principales rotados varimax, así como los componentes no rotados. Aquí …

13 pca  terminology  factor-rotation 

Ejecuté PCA en 25 variables y seleccioné las 7 mejores PC usando prcomp. prc <- prcomp(pollutions, center=T, scale=T, retx=T) Luego hice rotación varimax en esos componentes. varimax7 <- varimax(prc$rotation[,1:7]) Y ahora deseo varimax rotar los datos rotados por PCA (ya que no es parte del objeto varimax, solo la matriz …

13 r  pca  factor-rotation 

El análisis factorial tiene varios métodos de rotación, como varimax, quartimax, equamax, promax, oblimin, etc. No puedo encontrar ninguna información que relacione sus nombres con sus actividades matemáticas o estadísticas reales. ¿Por qué se llama "equa-max" o "quarti-max"? ¿De qué manera se rotan los ejes o las matrices para que …

12 factor-analysis  terminology  factor-rotation 

¿Hay alguna razón para no rotar una solución de análisis factorial exploratorio? Es fácil encontrar discusiones que comparen soluciones ortogonales con soluciones oblicuas, y creo que entiendo completamente todas esas cosas. Además, por lo que he podido encontrar en los libros de texto, los autores suelen pasar de explicar los …

10 factor-analysis  factor-rotation 

Acabo de ejecutar un FA usando una rotación oblicua (promax) y un elemento arrojó una carga de factor de 1.041 en un factor, (y cargas de factor de -.131, -.119 y .065 en los otros factores usando matriz de patrones ) . Y no estoy seguro de lo que significa, …

10 pca  factor-analysis  factor-rotation 

Estoy tratando de reducir la dimensionalidad y el ruido de un conjunto de datos al realizar PCA en el conjunto de datos y descartar las últimas PC. Después de eso, quiero usar algunos algoritmos de aprendizaje automático en las PC restantes y, por lo tanto, quiero normalizar los datos igualando …

9 variance  pca  factor-rotation 

Varios paquetes estadísticos, como SAS, SPSS y R, le permiten realizar algún tipo de rotación de factores después de un PCA. ¿Por qué es necesaria una rotación después de un PCA? ¿Por qué aplicaría una rotación oblicua después de un PCA dado que el objetivo del PCA es producir dimensiones …

9 pca  factor-analysis  factor-rotation 

Después de hacer PCA, el primer componente describe la mayor parte de la variabilidad. Esto es importante, por ejemplo, en el estudio de mediciones corporales donde se sabe comúnmente (Jolliffe, 2002) que el eje PC1 captura la variación de tamaño. Mi pregunta es si las puntuaciones de PCA después de …

8 regression  pca  factor-rotation