প্রশ্ন ট্যাগ «factor-rotation»

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 

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 

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 

যতদূর আমি বুঝতে পেরেছি, সর্বাধিক বৈকল্পিকের দিকগুলির সাথে সারিবদ্ধ করার জন্য স্থানাঙ্ক অক্ষগুলি ঘোরানোর মাধ্যমে প্রধান উপাদানগুলি প্রাপ্ত করা হয়। তবুও, আমি "অরোটেটেড অধ্যক্ষ উপাদানগুলি" সম্পর্কে পড়তে থাকি এবং আমার পরিসংখ্যান সফ্টওয়্যার (এসএএস) আমাকে ভ্যারিম্যাক্স-ঘোরানো মূল উপাদানগুলির পাশাপাশি অনারোটেড উপাদানগুলি দেয়। এখানে আমি বিভ্রান্ত: যখন আমরা প্রধান উপাদানগুলি গণনা করি, …

13 pca  terminology  factor-rotation 

আমি 25 ভেরিয়েবলের উপর পিসিএ চালিয়েছি এবং ব্যবহার করে শীর্ষ 7 পিসি নির্বাচন করেছি prcomp। prc <- prcomp(pollutions, center=T, scale=T, retx=T) আমি তখন সেই উপাদানগুলিতে ভেরিম্যাক্স ঘূর্ণন করেছি। varimax7 <- varimax(prc$rotation[,1:7]) এবং এখন আমি পিসিএ-ঘোরানো ডেটা ভ্যারাম্যাক্স ঘোরানোর ইচ্ছা করি (কারণ এটি ভ্যারিম্যাক্স অবজেক্টের অংশ নয় - কেবলমাত্র লোডিংস ম্যাট্রিক্স …

13 r  pca  factor-rotation 

ফ্যাক্টর বিশ্লেষণে বেশ কয়েকটি ঘূর্ণন পদ্ধতি রয়েছে যেমন ভেরিম্যাক্স, কোয়ার্টিম্যাক্স, ইকাম্যাক্স, প্রম্যাক্স, ওব্লিমিন ইত্যাদি I আমি কোনও তথ্য খুঁজে পেতে পারছি না যা তাদের নামগুলি তাদের প্রকৃত গাণিতিক বা পরিসংখ্যানমূলক কাজের সাথে সম্পর্কিত। একে কেন "ইকুয়া-ম্যাক্স" বা "কোয়ার্টি-ম্যাক্স" বলা হয়? অক্ষ বা ম্যাট্রিকগুলি কীভাবে ঘুরানো হয় যাতে তাদের নাম রয়েছে? …

12 factor-analysis  terminology  factor-rotation 

সেখানে কোনো কারণ আছে না একটি অনুসন্ধানমূলক ফ্যাক্টর বিশ্লেষণ সমাধান ঘোরান? তির্যক সমাধানগুলির সাথে অर्थোগোনাল সমাধানগুলির তুলনা করে আলোচনাগুলি খুঁজে পাওয়া সহজ এবং আমি মনে করি যে আমি সমস্ত জিনিস পুরোপুরি বুঝতে পেরেছি। এছাড়াও, আমি পাঠ্যপুস্তকগুলিতে যা সন্ধান করতে পেরেছি সেখান থেকে লেখকরা সাধারণত ঘূর্ণন কীভাবে কাজ করে এবং কী …

10 factor-analysis  factor-rotation 

আমি কেবল একটি তির্যক ঘূর্ণন (প্রম্যাক্স) ব্যবহার করে একটি এফএ চালিয়েছি এবং একটি আইটেমটি একটি ফ্যাক্টরের উপর 1.041 এর একটি ফ্যাক্টর লোডিং অর্জন করেছে, (এবং প্যাটার্ন ম্যাট্রিক্স ব্যবহার করে অন্যান্য কারণগুলির উপর -131, -.119 এবং .065 এর ফ্যাক্টর লোডিং ) । এবং এর অর্থ কী তা সম্পর্কে আমি নিশ্চিত নই, …

10 pca  factor-analysis  factor-rotation 

আমি ডেটাসেটে পিসিএ করে শেষ কয়েকটি পিসি ফেলে দিয়ে কোনও ডেটাসেটের মাত্রিকতা এবং গোলমাল হ্রাস করার চেষ্টা করছি। এর পরে, আমি বাকী পিসিগুলিতে কিছু মেশিন লার্নিং অ্যালগরিদম ব্যবহার করতে চাই এবং তাই আমি অ্যালগরিদমগুলি আরও ভালভাবে কাজ করতে পিসিগুলির বৈচিত্রকে সমান করে ডেটাটিকে স্বাভাবিক করতে চাই। একটি সহজ উপায় হ'ল …

9 variance  pca  factor-rotation 

বেশ কয়েকটি পরিসংখ্যান প্যাকেজ, যেমন এসএএস, এসপিএসএস এবং আর আপনাকে পিসিএ অনুসরণ করে কিছু ধরণের ফ্যাক্টর রোটেশন করতে দেয় allow পিসিএর পরে কেন ঘোরানো দরকার? পিসিএর উদ্দেশ্য হল অर्थোগোনাল মাত্রা উত্পাদন করা কেন আপনি পিসিএর পরে কেন একটি তির্যক ঘূর্ণন প্রয়োগ করবেন?

9 pca  factor-analysis  factor-rotation