প্রশ্ন ট্যাগ «factor-analysis»

ফ্যাক্টর বিশ্লেষণ একটি মাত্রিকতা হ্রাস সুপ্ত পরিবর্তনশীল কৌশল যা আন্তঃ-সংযুক্তি ভেরিয়েবলগুলিকে সংখ্যক অবিচ্ছিন্ন সুপ্ত ভেরিয়েবলগুলির কারণগুলির দ্বারা প্রতিস্থাপন করে called আন্তঃ সম্পর্কের জন্য কারণগুলি দায়ী বলে মনে করা হচ্ছে। [নিশ্চিতকরণমূলক ফ্যাক্টর বিশ্লেষণের জন্য, দয়া করে ট্যাগ 'নিশ্চিতকরণকারী-গুণক' ব্যবহার করুন। এছাড়াও, ফ্যাক্টর বিশ্লেষণের শব্দ "ফ্যাক্টর "টিকে" ফ্যাক্টর "দিয়ে কোনও রিগ্রেশন / এএনওওএর শ্রেণিবদ্ধ ভবিষ্যদ্বাণী হিসাবে বিভ্রান্ত করা উচিত নয়।]

4
পিসিএ বা এফএর জন্য ন্যূনতম নমুনার আকার যখন মূল লক্ষ্যটি কেবলমাত্র কয়েকটি উপাদান অনুমান করা যায়?
আমার কাছে যদি পর্যবেক্ষণ এবং ভেরিয়েবল (মাত্রা) সহ একটি ডেটাসেট থাকে এবং সাধারণত ছোট হয় ( ), এবং ছোট ( ) থেকে সম্ভবত অনেক বড় ( ) হতে পারে )।পি এন এন = 12 - 16 পি পি = 4 - 10 পি = 30 - 50এনnnপিppএনnnn = 12 - …
4
পিসিএ স্পেসে নতুন ভেক্টর কীভাবে প্রজেক্ট করবেন?
প্রধান উপাদান বিশ্লেষণ (পিসিএ) করার পরে, আমি পিসিএ স্পেসে একটি নতুন ভেক্টর প্রজেক্ট করতে চাই (অর্থাত পিসিএ স্থানাঙ্ক সিস্টেমে এর স্থানাঙ্কগুলি সন্ধান করুন)। আমি আর ভাষা ব্যবহার করে পিসিএ গণনা করেছি prcomp। এখন আমার পিসিএ রোটেশন ম্যাট্রিক্স দ্বারা আমার ভেক্টরকে গুণ করতে সক্ষম হওয়া উচিত। এই ম্যাট্রিক্সের মূল উপাদানগুলি কি …
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 
2
ফ্যাক্টর স্কোর গণনা করার পদ্ধতিগুলি, এবং পিসিএ বা ফ্যাক্টর বিশ্লেষণে "স্কোর সহগ" ম্যাট্রিক্স কী?
আমার উপলব্ধি অনুসারে, পিসিএ-তে পারস্পরিক সম্পর্কের ভিত্তিতে আমরা ফ্যাক্টর পাই (এই উদাহরণে মূল উপাদান) লোডিংগুলি যা ভেরিয়েবল এবং ফ্যাক্টরের মধ্যে পারস্পরিক সম্পর্ক ছাড়া কিছুই নয়। এখন যখন আমাকে এসপিএসে ফ্যাক্টর স্কোর উত্পন্ন করার দরকার হয় , আমি সরাসরি প্রতিটি ফ্যাক্টরের জন্য প্রতিটি উত্তরদাতার ফ্যাক্টর স্কোর পেতে পারি। আমি আরও লক্ষ্য …
4
প্রান্ত ক্ষেত্রে যথাযথতা এবং পুনরুদ্ধার জন্য সঠিক মান কি?
যথার্থতা হিসাবে সংজ্ঞায়িত করা হয়: p = true positives / (true positives + false positives) এটি সঠিক যে, 0 true positivesএবং false positivesকাছে যাওয়ার সাথে সাথে নির্ভুলতা 1 এ পৌঁছেছে? প্রত্যাহার জন্য একই প্রশ্ন: r = true positives / (true positives + false negatives) আমি বর্তমানে একটি পরিসংখ্যানগত পরীক্ষা বাস্তবায়ন …
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 
2
একই ডেটাসেটের পিসিএ এবং অনুসন্ধানকারী ফ্যাক্টর বিশ্লেষণ: পার্থক্য এবং মিল; ফ্যাক্টর মডেল বনাম পিসিএ
আমি জানতে চাই যে একই ডেটা সেটটিতে মূল উপাদান বিশ্লেষণ (পিসিএ) এবং অনুসন্ধানী ফ্যাক্টর বিশ্লেষণ (ইএফএ) সঞ্চালনের জন্য কোনও যৌক্তিক ধারণা তৈরি করে কিনা। আমি পেশাদারদের স্পষ্টভাবে সুপারিশ করতে শুনেছি: বিশ্লেষণের লক্ষ্য কী তা বুঝুন এবং ডেটা বিশ্লেষণের জন্য পিসিএ বা ইএফএ চয়ন করুন; একটি বিশ্লেষণ করার পরে অন্য বিশ্লেষণ …
3
লিকার্ট আইটেমগুলির সমন্বয়ে প্রশ্নাবলীর ফ্যাক্টর বিশ্লেষণ
আমি সাইকোমেট্রিক দৃষ্টিকোণ থেকে আইটেমগুলি বিশ্লেষণ করতাম। তবে এখন আমি প্রেরণা এবং অন্যান্য বিষয়ে অন্যান্য ধরণের প্রশ্ন বিশ্লেষণ করার চেষ্টা করছি। এই প্রশ্নগুলি সমস্তই লিকার্ট স্কেলে রয়েছে। আমার প্রাথমিক চিন্তাটি ছিল ফ্যাক্টর বিশ্লেষণ ব্যবহার করা, কারণ প্রশ্নগুলি কিছু অন্তর্নিহিত মাত্রাগুলি প্রতিফলিত করার জন্য অনুমান করা হয়। কিন্তু ফ্যাক্টর বিশ্লেষণ কি …
1
পিসিএ উপাদান (একটি বিপ্লট / লোডিং প্লটের উপর) সহ একটি ভেরিয়েবলের সঠিক সমিতি মাপ কী?
আমি FactoMineRসুপ্ত ভেরিয়েবলগুলিতে আমার ডেটার পরিমাপের সেটটি হ্রাস করতে ব্যবহার করছি । উপরের পরিবর্তনশীল মানচিত্রটি ব্যাখ্যা করার জন্য আমার কাছে স্পষ্ট, তবে ভেরিয়েবল এবং উপাদান 1 এর মধ্যে সংযুক্তিগুলি আসার সময় আমি বিভ্রান্ত হয়ে পড়েছি ভেরিয়েবল মানচিত্রের দিকে তাকানো, ddpএবং মানচিত্রের অংশটির covখুব কাছাকাছি অবস্থিত, এবং ddpAbsআরও কিছুটা সামান্য দূরে। …
2
বিভিন্ন প্রধান উপাদান বা পিসিএ / এফএ থেকে বজায় রাখা উপাদানগুলি থেকে একটি সূচক তৈরি করা
আমি আমার গবেষণার জন্য প্রয়োজনীয় সূচক তৈরি করতে প্রিন্সিপাল কম্পোনেন্ট অ্যানালাইসিস (পিসিএ) ব্যবহার করছি। আমার প্রশ্ন হ'ল পিসিএর মাধ্যমে গণনা করা রক্ষণাবেক্ষণের মূল উপাদানগুলি ব্যবহার করে কীভাবে আমার একটি একক সূচক তৈরি করা উচিত। উদাহরণস্বরূপ, আমি পিসিএ ব্যবহার করার পরে 3 টি মূল উপাদান ধরে রাখার সিদ্ধান্ত নিয়েছি এবং আমি …
1
"হেইউড কেস" এর সুনির্দিষ্ট সংজ্ঞা কী?
আমি "হেইউড কেস" শব্দটি কিছুটা অনানুষ্ঠানিকভাবে পরিস্থিতিগুলিকে বোঝাতে ব্যবহার করেছিলাম যেখানে কোনও অনলাইন, 'সসীম প্রতিক্রিয়া' পুনরাবৃত্তিমূলক আপডেটের প্রাক্কলনটি সংখ্যাগত নির্ভুলতার কারণে negativeণাত্মক হয়ে ওঠে। (আমি ডেটা যুক্ত করতে এবং পুরানো ডেটা মুছে ফেলার জন্য ওয়েলফোর্ডের পদ্ধতির একটি বৈকল্পিক ব্যবহার করছি)) আমি এমন ছাপে ছিলাম যে এটি কোনও পরিস্থিতিতে সংখ্যার ত্রুটি …
1
কীভাবে "ফ্যাক্টর বিশ্লেষণের মৌলিক উপপাদ্য" পিসিএতে প্রয়োগ হয়, বা পিসিএ লোডিংগুলি কীভাবে সংজ্ঞায়িত করা হয়?
আমি বর্তমানে "ফ্যাক্টর বিশ্লেষণ" (পিসিএ যতদূর আমি বলতে পারি) এর জন্য একটি স্লাইড সেট দিয়ে যাচ্ছি through এতে "ফ্যাক্টর বিশ্লেষণের মৌলিক উপপাদ্য" উদ্ভূত হয় যা দাবি করে যে বিশ্লেষণ ( ) এ যাওয়া তথ্যের পারস্পরিক সম্পর্ক ম্যাট্রিক্সকে ফ্যাক্টর লোডিংয়ের ( এ ) ম্যাট্রিক্স ব্যবহার করে পুনরুদ্ধার করা যেতে পারে :RR\bf …
1
আর.আর ব্যবহার করে দ্বিধাত্ত্বিক তথ্য (বাইনারি ভেরিয়েবল) সম্পর্কিত একটি ফ্যাক্টর বিশ্লেষণের উদাহরণের মাধ্যমে একটি পদক্ষেপের সন্ধান করছেন
আমার কাছে কিছু দ্বিগুণ তথ্য রয়েছে, কেবলমাত্র বাইনারি ভেরিয়েবলগুলি, এবং আমার বস আমাকে টেট্রাকোরিক সম্পর্কিত সম্পর্কিত ম্যাট্রিক্স ব্যবহার করে একটি ফ্যাক্টর বিশ্লেষণ করতে বলেছিলেন। আমি পূর্বে এখানে এবং ইউসিএলএর স্ট্যাট সাইট এবং এর মতো অন্যান্য সাইটে উদাহরণের উপর ভিত্তি করে কীভাবে বিভিন্ন বিশ্লেষণ চালাতে পারি তা শিখতে পেরেছি, তবে দ্বিধাত্বক …
5
অনুসন্ধানী ফ্যাক্টর বিশ্লেষণের সাথে আর এবং এসপিএসের মধ্যে বিভেদগুলির ব্যাখ্যা করা
আমি কম্পিউটার বিজ্ঞানে স্নাতক ছাত্র। আমি একটি গবেষণা প্রকল্পের জন্য কিছু অনুসন্ধানী ফ্যাক্টর বিশ্লেষণ করছি doing আমার সহকর্মীরা (যারা প্রকল্পের নেতৃত্ব দিচ্ছেন) এসপিএসএস ব্যবহার করে, যখন আমি আর ব্যবহার করতে পছন্দ করি। যতক্ষণ না আমরা দুটি স্ট্যাটিস্টিকাল প্যাকেজগুলির মধ্যে একটি প্রধান তাত্পর্য আবিষ্কার করি ততক্ষণ এটি বিবেচনা করে না। আমরা …
2
আনুমানিক ফ্যাক্টর স্কোরগুলির তুলনায় রেটিং স্কোরগুলির যোগফল?
স্কেলগুলি আঁকানোর সময় আমি স্কোরগুলির সমষ্টিগুলির চেয়ে বেশি পরিমাণে " ফ্যাক্টর স্কোর " কীভাবে ব্যবহার করব সে সম্পর্কে পরামর্শ পেতে আগ্রহী । অর্থাৎ একটি উপাদানকে স্কোর করার "অ-পরিশোধিত" পদ্ধতির ওপরে "পরিমার্জিত"। ডিস্টেফানো এট আল থেকে। (২০০৯; পিডিএফ ), জোর যুক্ত করা হয়েছে: ফ্যাক্টর স্কোর গণনা পদ্ধতিগুলির দুটি প্রধান শ্রেণি রয়েছে: …
1
পিসিএতে প্রাপ্ত পদক্ষেপের তুলনায় ফ্যাক্টর বিশ্লেষণে পদক্ষেপগুলি
আমি কীভাবে পিসিএ (মূল উপাদান বিশ্লেষণ) সম্পাদন করতে জানি তা জানি, তবে আমি ফ্যাক্টর বিশ্লেষণের জন্য ব্যবহার করা উচিত এমন পদক্ষেপগুলি জানতে চাই। পিসিএ করার জন্য, আসুন উদাহরণস্বরূপ কয়েকটি ম্যাট্রিক্স বিবেচনা করা যাক :একজনএকজনA 3 1 -1 2 4 0 4 -2 -5 11 22 20 আমি এর পারস্পরিক সম্পর্ক …
1
একটি লুকানো মার্কভ মডেলটিতে "সেরা" মডেল নির্বাচন করার মানদণ্ড
আমার একটি টাইম সিরিজের ডেটা সেট রয়েছে যাতে আমি কোনও লুকানো মার্কভ মডেল (এইচএমএম) ফিট করার চেষ্টা করছি যাতে তথ্যগুলিতে সুপ্ত রাষ্ট্রের সংখ্যা অনুমান করা যায়। এটি করার জন্য আমার সিউডো কোডটি নিম্নলিখিত: for( i in 2 : max_number_of_states ){ ... calculate HMM with i states ... optimal_number_of_states = "model …
আমাদের সাইট ব্যবহার করে, আপনি স্বীকার করেছেন যে আপনি আমাদের কুকি নীতি এবং গোপনীয়তা নীতিটি পড়েছেন এবং বুঝতে পেরেছেন ।
Licensed under cc by-sa 3.0 with attribution required.