Als «factor-rotation» getaggte Fragen

Lineare Transformation von Faktoren in einer Faktoranalyse- (oder PCA-) Lösung, die normalerweise zur Verbesserung der Interpretierbarkeit durchgeführt wird. Faktorrotationsmethoden umfassen Varimax, Promax, Oblimin usw.

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Was ist der intuitive Grund für das Ausführen von Rotationen in Factor Analysis / PCA und wie wählt man eine geeignete Rotation aus?
Meine Fragen Was ist der intuitive Grund für die Rotation von Faktoren in der Faktorenanalyse (oder von Komponenten in der PCA)? Mein Verständnis ist, dass es offensichtlich schwierig ist, die Komponenten zu unterscheiden, wenn Variablen in den obersten Komponenten (oder Faktoren) fast gleich geladen sind. In diesem Fall könnte man …
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Können Freiheitsgrade eine nicht ganzzahlige Zahl sein?
Wenn ich GAM verwende, erhalte ich einen DF-Rest von (letzte Zeile im Code). Was bedeutet das? Über das GAM-Beispiel hinausgehend: Kann die Anzahl der Freiheitsgrade im Allgemeinen eine nicht ganzzahlige Zahl sein?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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Was sind "gedrehte" und "nicht gedrehte" Hauptkomponenten, da PCA immer die Koordinatenachsen dreht?
Soweit ich weiß, werden Hauptkomponenten durch Drehen der Koordinatenachsen erhalten, um sie an den Richtungen der maximalen Varianz auszurichten. Trotzdem lese ich immer wieder über "nicht gedrehte Hauptkomponenten" und meine Statistiksoftware (SAS) gibt mir sowohl varimax-gedrehte als auch nicht gedrehte Hauptkomponenten. Hier bin ich verwirrt: Wenn wir Hauptkomponenten berechnen, sind …
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Wie berechnet man varimaxgedrehte Hauptkomponenten in R?
Ich habe PCA mit 25 Variablen ausgeführt und die 7 besten PCs mit ausgewählt prcomp. prc <- prcomp(pollutions, center=T, scale=T, retx=T) Ich habe dann Varimax-Rotation an diesen Komponenten durchgeführt. varimax7 <- varimax(prc$rotation[,1:7]) Und jetzt möchte ich die PCA-gedrehten Daten mit Varimax drehen (da sie nicht Teil des Varimax-Objekts sind - …
13 r  pca  factor-rotation 
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Faktor-Rotationsmethoden (Varimax, Oblimin usw.) - Was bedeuten die Namen und was machen die Methoden?
Die Faktorenanalyse verfügt über verschiedene Rotationsmethoden wie Varimax, Quartimax, Equamax, Promax, Oblimin usw. Ich kann keine Informationen finden, die ihre Namen mit ihren tatsächlichen mathematischen oder statistischen Aktivitäten in Beziehung setzen. Warum heißt es "equa-max" oder "quarti-max"? Wie werden die Achsen oder Matrizen gedreht, damit sie einen solchen Namen haben? …
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Verwendung von Varimax-gedrehten PCA-Komponenten als Prädiktoren für die lineare Regression
Nach der PCA beschreibt die erste Komponente den größten Teil der Variabilität. Dies ist wichtig, z. B. bei der Untersuchung von Körpermaßen, bei denen allgemein bekannt ist (Jolliffe, 2002), dass die PC1-Achse Größenschwankungen erfasst. Meine Frage ist, ob PCA-Scores nach Varimax-Rotation dieselben Eigenschaften beibehalten oder sich unterscheiden, wie in diesem …
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Sehr unterschiedliche Ergebnisse der Hauptkomponentenanalyse in SPSS und Stata nach der Rotation
Für meine Doktorarbeit muss ich eine Hauptkomponentenanalyse (PCA) durchführen. Ich fand es in Stata nicht allzu schwierig und war glücklich, die Ergebnisse zu interpretieren (ich weiß, dass es einen Unterschied zwischen Faktor- und Hauptkomponentenanalyse gibt). Ich habe es jedoch mit einem Kollegen besprochen, der SPSS verwendet, also habe ich meine …
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