R語言-因子分析
> ######因子分析 > pt<-read.csv("profile_telecom.csv") > head(pt) ID cnt_call cnt_msg cnt_wei cnt_web 1 1964627 46 90 ...
原文：R語言代寫有RStan的多維驗證性因子分析（CFA）
如果您已經熟悉RStan，那么您需要組合的基本概念是具有相關隨機斜率和異方差誤差的標准多級模型。 我將R代碼嵌入到演示中。所需的包是lavaan，lme 和RStan。 我喜歡將大多數統計方法理解為回歸模型。這樣，很容易理解大量技術背后的主張。這是一種適用於多級，SEM和IRT模型的方法。在這里，我將重點關注驗證性因子分析 CFA ，因此我將首先從一個易於適用於任何多級回歸軟件的模型開發CFA： ...
2019-05-23 18:22 0 449 推薦指數：
相關推薦
快速掌握驗證性因子分析
驗證性因子分析（confirmatory factor analysis, CFA）是結構方程模型的一種最常見的應用。 驗證性因子分析（confirmatory factor analysis, CFA）通常可用於四種用途： 一是針對成熟量表進行效度分析，包括結構效度，聚合（收斂效度 ...
R語言實戰（九）主成分和因子分析
本文對應《R語言實戰》第14章：主成分和因子分析 主成分分析（PCA）是一種數據降維技巧，它能將大量相關變量轉化為一組很少的不相關變量，這些無關變量成為主成分。 探索性因子分析（EFA）是一系列用來發現一組變量的潛在結構的方法。通過尋找一組更小的、潛在的或隱藏的結構來解釋已觀測 ...
R語言 EFA（探索性因子分析）
EFA的目標是通過發掘隱藏在數據下的一組較少的、更為基本的無法觀測的變量，來解釋一組可觀測變量的相關性。這些虛擬的、無法觀測的變量稱作因子。（每個因子被認為可解釋多個觀測變量間共有的方差，也叫作公共因子） 模型的形式為： X i=a 1F 1+a 2F 2+ ...
R語言學習筆記（十二）：主成分分析和因子分析
Principal Components AnalysisCall: principal(r = USJudgeRatings[, -1], nfactors = 1)Standardized loadings (pattern matrix) based upon ...
實用教程！SPSSAU驗證性因子分析思路總結
驗證性因子分析，是用於測量因子與測量項(量表題項)之間的對應關系是否與研究者預測保持一致的一種研究方法。盡管因子分析適合任何學科使用，但以社會科學居多。 目前有很多軟件都可以非常便利地實現驗證性因子分析，本文將基於SPSSAU系統進行說明。 驗證性因子分析 ...
R語言的主成分分析、因子分析、分類聚類、關聯分析、回歸分析、決策樹
R語言的主成分分析、因子分析、分類聚類、關聯分析、回歸分析、決策樹 1、主成分析 主成分分析步驟（基於R） 主成分分析（Principal Component Analysis，PCA）， 將多個變量通過線性變換以選出較少個數重要變量的一種多元統計分析方法。又稱主分量分析 ...
因子分析——因子旋轉
因子分析——因子旋轉 前面經過千辛萬苦終於把載荷矩陣求出來了，並且知道評價的公共因子好壞的標准，但是，我們還有兩個問題沒有解決，那就是因子旋轉和最后的因子得分。 因子旋轉有稱為正交變換，建立因子分析的目的不僅是找出公共因子以及對變量分組，更重要的是知道每個公共因子的含義。 由於因子載荷 ...