factor-analysis

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    因子分析中的错误 - 起始值

    我有一个n = 1008 x p = 45的数据矩阵，我试图使用factanal（）函数对数据进行因子分析。我收到了同样的错误，无论我决定以适应因素的数量： “错误factanal（里奥斯，3，旋转=‘最大方差’）： 无法从这个初始值，以优化” 我有使用start参数尝试了几组唯一性起始值，即使如此，也没有一个似乎适合。有人能帮我吗？ 我的数据包括45条巴西河流（84年x 12个月= 1008个观
    r factor-analysis 2016-12-14

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    SAS上的4路方差分析。我的代码没有正确显示F值和P值，因为错误（df），我在哪里出错了？

    Alloy 97-1-1-1 Alloy AuCa Dentist Method 1500°F 1600°F 1700°F 1500°F 1600°F 1700°F 1 1 813 792 792 907 792 835 2 782 698 665 1115 835 870 3 752 620 835 847 560
    sas anova factor-analysis 2016-04-24

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    SPSS如何为潜在变量成对删除的情况分配因子分数？

    下面是我试图从报告中找出的简单示例。所有分析都在SPSS中运行，我没有和不使用（我的经验是与SAS和R）。 他们正在运行一个回归预测食物类型有序，自我报告的食物风味和自我报告的食物质地的整体膳食满意度。 但是食物的风味和质地高度相关，所以他们进行了因子分析，发现食品风味和质地负荷的一个因素，并在回归中使用因子得分。 但是，约有40％的受访者对自我报告的食物质地没有反应，因此他们在使用这些因素时使用
    regression spss missing-data factor-analysis 2016-09-20

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    将Centroid提取的因子矩阵转换为SPSS进行旋转，分析

    更新：4/28 我找到了正确的语法来将我的centriod因子提取导入SPSS并旋转它。由于SPSS在通过MATRIX IN（...）读取矩阵时可以使用哪些子命令的限制，我仍然需要找到一种方法来获取FSCORE并保存新变量（/ SAVE REG（ALL）），但那是另一篇文章。 我相信是正确的语法如下，以及适当的矩阵设置。如果我错了，请纠正我的错误！ ORIGINAL POST： 我一直在为此奋斗在
    matrix syntax spss factor-analysis 2016-04-24

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    sklearn中的因子分析：解释差异

    scikit-learn中的PCA具有一个称为“explained_variance”的属性，它捕获每个组件解释的方差。在scikit-learn中，我没有看到类似于FactorAnalysis的东西。我如何计算每个组件解释的因子分析的方差？
    scikit-learn factor-analysis 2016-12-30

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    R（lavaan）中的CFA与序数据 - 包括多重相关性？

    我想用我的序数数据计算R（lavaan）中的验证性因子分析（CFA）。我正在分析一个包含16个项目（Likert-Scale）的问卷。我假设一个4因素模型最适合我的数据。为了计算CFA，我搜索了信息，并在论文（https://www.researchgate.net/publication/7489589_Comparison_of_alternative_estimation_methods_i
    r estimation ordinal factor-analysis r-lavaan 2016-12-30

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    R中使用分割功能运行因素分析

    我有以下数据集： MKT econ_unemp econ_gas open 504 0.0743088 3.461 38 504 0.0740673 3.448 38 504 0.0740673 3.455 38 504 0.0740673 3.42 38 504 0.072682 3.391 38 505 0.0692244 3.345 38 505 0.0692244 3.38
    r for-loop split factor-analysis 2016-03-07

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    从svyfactanal提取因子分数

    我试图通过使用svyfactanal()函数并获得因子分数来运行因子分析。运行因子分析没有问题。 library(survey) factor1 <- svyfactanal(~ var1 + var2 + var3 ... + var12, design = design, factors = 4, rotation = "promax", scores
    r factor-analysis 2017-07-26

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    scikit-learn因子分析的旋转参数

    因子分析的标志之一是它允许非正交的潜在变量。 例如，在R中，此功能可通过rotation参数factanal访问。 sklearn.decomposition.FactorAnalysis有没有这样的规定？显然这不是争论之中 - 但也许有另一种方法来实现这一点？ 很遗憾，我一直无法找到这个功能的用法的很多例子。
    python scikit-learn dimensionality-reduction factor-analysis 2016-05-14

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    因子分析 - 按行分配分数

    我用fa进行因子分析，我获得了8个因子（我将只使用其中的5个因子，SS Loading> 1的因子），现在我想分配给每行（我调查的受访者）对我原始数据集的每个因素的分数。 分数存储在哪里？我如何创建五个新列，并为其中的每个分配因子分数？ CorrMatrix是项目的相关矩阵（30×30矩阵） fa.varimax<-fa(CorrMatrix,nfactors = 8,rotate = "vari
    r psych factor-analysis 2017-03-08
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