Als «factor-rotation» getaggte Fragen

Lineare Transformation von Faktoren in einer Faktoranalyse- (oder PCA-) Lösung, die normalerweise zur Verbesserung der Interpretierbarkeit durchgeführt wird. Faktorrotationsmethoden umfassen Varimax, Promax, Oblimin usw.

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Was ist der intuitive Grund für das Ausführen von Rotationen in Factor Analysis / PCA und wie wählt man eine geeignete Rotation aus?

Meine Fragen Was ist der intuitive Grund für die Rotation von Faktoren in der Faktorenanalyse (oder von Komponenten in der PCA)? Mein Verständnis ist, dass es offensichtlich schwierig ist, die Komponenten zu unterscheiden, wenn Variablen in den obersten Komponenten (oder Faktoren) fast gleich...

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Können Freiheitsgrade eine nicht ganzzahlige Zahl sein?

Wenn ich GAM verwende, erhalte ich einen DF-Rest von (letzte Zeile im Code). Was bedeutet das? Über das GAM-Beispiel hinausgehend: Kann die Anzahl der Freiheitsgrade im Allgemeinen eine nicht ganzzahlige Zahl sein?26.626.626.6 > library(gam) > summary(gam(mpg~lo(wt),data=mtcars)) Call:...

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
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Wie berechnet man varimaxgedrehte Hauptkomponenten in R?

Ich habe PCA mit 25 Variablen ausgeführt und die 7 besten PCs mit ausgewählt prcomp. prc <- prcomp(pollutions, center=T, scale=T, retx=T) Ich habe dann Varimax-Rotation an diesen Komponenten durchgeführt. varimax7 <- varimax(prc$rotation[,1:7]) Und jetzt möchte ich die PCA-gedrehten Daten...

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