পরিসংখ্যান এবং বড় তথ্য factor-analysis

14

ফ্যাক্টর বিশ্লেষণ এবং প্রধান উপাদান বিশ্লেষণের মধ্যে পার্থক্য কী?

দেখে মনে হচ্ছে যে আমি প্রচুর পরিসংখ্যান প্যাকেজগুলি এই দুটি ধারণাকে একসাথে আবদ্ধ করি। তবে আমি ভাবছি যে আলাদা ধারণা বা ডেটা 'আনুষ্ঠানিকতা' রয়েছে যা একে অপরের উপর ব্যবহার করতে অবশ্যই সত্য হতে পারে। একটি বাস্তব উদাহরণ অবিশ্বাস্যভাবে দরকারী হবে।

214 pca factor-analysis

7

পারস্পরিক সম্পর্ক বা সমবায় নিয়ে পিসিএ?

পারস্পরিক সম্পর্ক মেট্রিক্স এবং কোভেরিয়েন্স ম্যাট্রিক্সের প্রধান উপাদান বিশ্লেষণ (পিসিএ) সম্পাদনের মধ্যে প্রধান পার্থক্যগুলি কী কী? তারা কি একই ফলাফল দেয়?

153 correlation pca covariance factor-analysis

6

ইএফএ এর পরিবর্তে পিসিএ ব্যবহার করার কোনও ভাল কারণ আছে কি? এছাড়াও, পিসিএ কি ফ্যাক্টর বিশ্লেষণের বিকল্প হতে পারে?

কিছু শাখায়, পিসিএ (মূল উপাদান বিশ্লেষণ) বিন্যাস ছাড়াই পদ্ধতিগতভাবে ব্যবহৃত হয়, এবং পিসিএ এবং ইএফএ (অনুসন্ধানী ফ্যাক্টর বিশ্লেষণ) প্রতিশব্দ হিসাবে বিবেচিত হয়। অতএব আমি সম্প্রতি স্কেল বৈধকরণ অধ্যয়নের ফলাফল বিশ্লেষণ করতে পিসিএ ব্যবহার করেছি (7-পয়েন্টের লিকার্ট স্কেলে ২১ টি আইটেম, প্রতিটি items টি আইটেমের 3 টি উপাদান রচনা করে ধরে …

73 pca factor-analysis eda

2

স্বাধীন উপাদান বিশ্লেষণ এবং ফ্যাক্টর বিশ্লেষণের মধ্যে সম্পর্ক কী?

আমি ইন্ডিপেন্ডেন্ট কম্পোনেন্ট অ্যানালাইসিস (আইসিএ) এ নতুন এবং পদ্ধতিটি সম্পর্কে কেবল প্রাথমিক ধারণা পেয়েছি। আমার কাছে মনে হয় যে আইসিএ একটি ব্যতিক্রম সহ ফ্যাক্টর অ্যানালাইসিস (এফএ) এর অনুরূপ: আইসিএ অনুমান করেছে যে পর্যবেক্ষণ করা এলোমেলো ভেরিয়েবলগুলি স্বাধীন উপাদান / উপাদানগুলির একটি রৈখিক সংমিশ্রণ যা অ গাউশিয়ান যেখানে ক্লাসিকাল এফএ মডেল …

67 multivariate-analysis factor-analysis ica

8

পিসিএ কি একটি ঘূর্ণন অনুসরণ করে (যেমন ভেরিম্যাক্স) এখনও পিসিএ হয়?

আমি আমার অভিজ্ঞতা আর এ SPSS থেকে কিছু গবেষণা (পিসিএ ব্যবহার করে) পুনর্গঠন করা চেষ্টা করেছি, principal() ফাংশন প্যাকেজ থেকে psychশুধুমাত্র ফাংশন যা ঘনিষ্ঠ এসেছে (বা যদি আমার মেমরি আমাকে সঠিক তোলে, উপর মৃত) আউটপুট মেলে। এসপিএসএস-এর মতো একই ফলাফলের সাথে মেলে আমাকে প্যারামিটার ব্যবহার করতে হয়েছিল principal(..., rotate = …

63 r spss pca factor-analysis factor-rotation

2

ফ্যাক্টর অ্যানালাইসিস কীভাবে সমবায় ব্যাখ্যা করে যখন পিসিএ বৈকল্পিকতা ব্যাখ্যা করে?

বিশপের "প্যাটার্ন রিকগনিশন এবং মেশিন লার্নিং" বইয়ের বিভাগ, 12.2.4 বিভাগের "ফ্যাক্টর বিশ্লেষণ" এর একটি উদ্ধৃতি এখানে: হাইলাইট অংশ অনুযায়ী, ফ্যাক্টর বিশ্লেষণ ম্যাট্রিক্স মধ্যে ভেরিয়েবল মধ্যে covariance ক্যাপচারWWW । আমি ভাবছি কিভাবে ? এখানে আমি এটি বুঝতে পারি। বলুন xxx হল পর্যবেক্ষণকৃত ppp ডাইমেনশনাল ভেরিয়েবল, WWW ফ্যাক্টর লোডিং ম্যাট্রিক্স এবং zzz …

37 pca factor-analysis geometry

3

পিসিএ বা এফএতে স্কোর বা লোডিংয়ের চিহ্নটির কোনও অর্থ আছে? আমি কি সাইনটি উল্টাতে পারি?

আমি দুটি পৃথক ফাংশন ( prcompএবং princomp) ব্যবহার করে আর দিয়ে মূল উপাদান বিশ্লেষণ (পিসিএ) সম্পাদন করেছি এবং দেখেছি যে পিসিএর স্কোরগুলি স্বাক্ষরে পৃথক। এটা কিভাবে হতে পারে? এই বিবেচনা: 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

ফ্যাক্টর অ্যানালাইসিস / পিসিএতে ঘূর্ণন করার পিছনে স্বজ্ঞাত কারণ এবং কীভাবে উপযুক্ত ঘূর্ণনটি নির্বাচন করবেন?

আমার প্রশ্নগুলো ফ্যাক্টর অ্যানালাইসিসের (বা পিসিএর উপাদানগুলি) উপাদানগুলির ঘূর্ণন করার পিছনে স্বজ্ঞাত কারণ কী? আমার বোধগম্যতা হল, শীর্ষস্থানীয় উপাদানগুলিতে (বা উপাদানগুলি) যদি ভেরিয়েবলগুলি প্রায় সমানভাবে লোড হয় তবে অবশ্যই উপাদানগুলির পার্থক্য করা শক্ত। সুতরাং এক্ষেত্রে উপাদানগুলির আরও ভাল পার্থক্য পেতে রোটেশনটি ব্যবহার করা যেতে পারে। এটা কি সঠিক? ঘূর্ণন করার …

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

3

পারস্পরিক সম্পর্ক বা সমবায় সম্পর্কিত পিসিএ: পারস্পরিক সম্পর্কের বিষয়ে পিসিএ কি কখনও তা বোঝায়? [বন্ধ]

প্রধান উপাদান বিশ্লেষণে (পিসিএ), উপাদানগুলি (তাদের নিজ নিজ আইজেনেক্টর থেকে) খুঁজে পেতে কোভারিয়েন্স ম্যাট্রিক্স বা পারস্পরিক সম্পর্ক ম্যাট্রিক্স চয়ন করতে পারেন। এগুলি বিভিন্ন ফলাফল দেয় (পিসি লোডিং এবং স্কোর), কারণ উভয় ম্যাট্রিকের মধ্যে ইগেনভেেক্টর সমান নয়। আমার বোধগম্যতা এটি একটি কাঁচা ডেটা ভেক্টর এক্স এর কারণে ঘটেXXX এবং এর মানককরণের …

32 pca factor-analysis

1

বাইনারি ডেটাতে প্রধান উপাদান বিশ্লেষণ বা ফ্যাক্টর বিশ্লেষণ করা

বিপুল সংখ্যক হ্যাঁ / না প্রতিক্রিয়া সহ আমার একটি ডেটাসেট রয়েছে। আমি কি এই জাতীয় ডেটার জন্য প্রধান উপাদান (পিসিএ) বা অন্য কোনও ডেটা হ্রাস বিশ্লেষণ (যেমন ফ্যাক্টর বিশ্লেষণ) ব্যবহার করতে পারি? এসপিএসএস ব্যবহার করে কীভাবে আমি এটি করতে যাচ্ছি দয়া করে পরামর্শ দিন।

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

5

মেশিন লার্নিংয়ের শ্রেণিবদ্ধ / নেস্টেড ডেটা কীভাবে মোকাবেলা করবেন

আমি আমার সমস্যাটি একটি উদাহরণ দিয়ে ব্যাখ্যা করব। ধরুন আপনি কোনও ব্যক্তির আয়ের ভবিষ্যদ্বাণী করতে চান এমন কয়েকটি বৈশিষ্ট্য দেওয়া হয়েছে: {বয়স, লিঙ্গ, দেশ, অঞ্চল, শহর} আপনার মতো প্রশিক্ষণ ডেটাসেট রয়েছে 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, …

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

গুণক বিশ্লেষণে সেরা ফ্যাক্টর নিষ্কাশন পদ্ধতি

এসপিএসএস ফ্যাক্টর আহরণের বিভিন্ন পদ্ধতি সরবরাহ করে: প্রধান উপাদান (যা মোটেও ফ্যাক্টর বিশ্লেষণ নয়) অপ্রকাশিত সর্বনিম্ন স্কোয়ার সাধারণত সর্বনিম্ন স্কোয়ার সর্বাধিক সম্ভাবনা অধ্যক্ষ অক্ষ আলফা ফ্যাক্টরিং চিত্র ফ্যাক্টরিং প্রথম পদ্ধতিটি উপেক্ষা করা, যা ফ্যাক্টর বিশ্লেষণ নয় (তবে মূল উপাদান বিশ্লেষণ, পিসিএ), এই পদ্ধতিগুলির মধ্যে কোনটি "সেরা"? বিভিন্ন পদ্ধতির আপেক্ষিক সুবিধা …

29 spss pca factor-analysis

1

অর্ডিনাল বা বাইনারি ডেটার জন্য ফ্যাক্টর বিশ্লেষণ বা পিসিএ আছে?

আমি অবিচ্ছিন্ন হিসাবে প্রধান উপাদান উপাদান বিশ্লেষণ (পিসিএ), অনুসন্ধানের ফ্যাক্টর বিশ্লেষণ (ইএফএ) এবং কনফার্মেটরি ফ্যাক্টর অ্যানালাইসিস (সিএফএ) সম্পন্ন করেছি পরিবর্তনশীল। তারপরে, লাভায়ান ব্যবহার করে, আমি সিএফএর পুনরাবৃত্তিটি ভেরিয়েবলগুলি শ্রেণীবদ্ধ হিসাবে সংজ্ঞায়িত করেছি। আমি জানতে চাই কী ধরণের বিশ্লেষণগুলি উপযুক্ত হবে এবং পিসিএ এবং ইএফএ এর সমতুল্য হবে যখন ডেটা প্রকৃতির …

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

1

একটি হালকা মডেল থেকে প্রভাব পুনরাবৃত্তি

আমি কেবল এই কাগজটি জুড়ে এসেছি , যা মিক্সড ইফেক্টস মডেলিংয়ের মাধ্যমে কোনও পরিমাপের পুনরাবৃত্তিযোগ্যতা (ওরফে বিশ্বাসযোগ্যতা, ওরফে ইন্ট্রাক্লাস পারস্পরিক সম্পর্ক) কীভাবে গণনা করতে হবে তা বর্ণনা করে। আর কোডটি হ'ল: #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 …

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

স্বাধীনতার ডিগ্রি কি একটি অ-পূর্ণসংখ্যার সংখ্যা হতে পারে?

আমি যখন জিএএম ব্যবহার করি তখন এটি আমাকে অবশিষ্ট ডিএফ (কোডের শেষ লাইন)। ওটার মানে কি? জিএএম উদাহরণ ছাড়িয়ে যান, সাধারণভাবে, স্বাধীনতার ডিগ্রির সংখ্যাটি একটি অ-পূর্ণসংখ্যার সংখ্যা হতে পারে?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 Max -4.1470 …

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

প্রশ্ন ট্যাগ «factor-analysis»