Domande taggate «factor-rotation»

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Qual è la ragione intuitiva alla base delle rotazioni in Factor Analysis / PCA e come selezionare la rotazione appropriata?
Le mie domande Qual è la ragione intuitiva alla base delle rotazioni dei fattori nell'analisi fattoriale (o dei componenti in PCA)? La mia comprensione è che se le variabili sono quasi ugualmente caricate nei componenti (o fattori) principali, ovviamente è difficile differenziare i componenti. Quindi in questo caso si potrebbe …
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I gradi di libertà possono essere un numero non intero?
Quando uso GAM, mi dà DF residuo è (ultima riga nel codice). Cosa significa? Andando oltre l'esempio GAM, in generale, il numero di gradi di libertà può essere un numero non intero?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 …
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 
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Quali sono i componenti principali "ruotati" e "non ruotati", dato che PCA ruota sempre gli assi delle coordinate?
Per quanto ho capito, i componenti principali sono ottenuti ruotando gli assi delle coordinate per allinearli con le direzioni della massima varianza. Ciononostante, continuo a leggere "componenti principali non ruotati" e il mio software di statistica (SAS) mi offre componenti principali ruotati in varimax e quelli non ruotati. Qui sono …
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Come calcolare i componenti principali ruotati in varimax in R?
Ho eseguito PCA su 25 variabili e ho selezionato i migliori 7 PC utilizzando prcomp. prc <- prcomp(pollutions, center=T, scale=T, retx=T) Ho quindi fatto la rotazione varimax su quei componenti. varimax7 <- varimax(prc$rotation[,1:7]) E ora vorrei varimax ruotare i dati ruotati da PCA (poiché non fa parte dell'oggetto varimax - …
13 r  pca  factor-rotation 
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Sull'uso della rotazione obliqua dopo il PCA
Diversi pacchetti statistici, come SAS, SPSS e R, consentono di eseguire una sorta di rotazione dei fattori a seguito di un PCA. Perché è necessaria una rotazione dopo un PCA? Perché applicare una rotazione obliqua dopo un PCA dato che lo scopo del PCA è quello di produrre dimensioni ortogonali?
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