Questions marquées «confirmatory-factor»

1
Les degrés de liberté peuvent-ils être un nombre non entier?
Lorsque j'utilise GAM, cela me donne un DF résiduel de (dernière ligne du code). Qu'est-ce que ça veut dire? Au-delà de l'exemple GAM, en général, le nombre de degrés de liberté peut-il être un nombre non entier?26.626.626.6 > library(gam) > summary(gam(mpg~lo(wt),data=mtcars)) Call: gam(formula = mpg ~ lo(wt), data = mtcars) …
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 
2
Différence entre l'analyse factorielle exploratoire et confirmatoire pour déterminer l'indépendance du construit
Les chercheurs utilisent souvent deux mesures qui ont des éléments très similaires et affirment qu'ils mesurent des choses différentes (par exemple, "je m'inquiète toujours quand je suis près des voitures"; "j'ai peur des voitures"). Appelons les mesures hypothétiques la mesure de la peur des voitures et de l'anxiété à l'échelle …
1
Comment interpréter la sortie de lave?
J'essaie l'analyse factorielle confirmatoire (CFA) en utilisant lavaan. J'ai du mal à interpréter la sortie produite par lavaan. J'ai un modèle simple - 4 facteurs chacun pris en charge par les éléments des données d'enquête recueillies. Les facteurs sont conformes à ce qui est mesuré par les éléments, dans la …
1
L'EPT prend clairement en charge un facteur, la mesure est cohérente en interne, mais le CFA ne convient pas?
J'explore les propriétés psychométriques d'une mesure d'autoévaluation de 10 éléments. J'ai environ 400 cas dans deux échantillons indépendants. Les éléments sont complétés sur des échelles de Likert à 4 points. Un AGE prend clairement en charge une solution à un facteur (par exemple, première valeur propre supérieure à 6, tous …
3
Comment effectuer une SVD pour imputer des valeurs manquantes, un exemple concret
J'ai lu les excellents commentaires sur la façon de traiter les valeurs manquantes avant d'appliquer SVD, mais j'aimerais savoir comment cela fonctionne avec un exemple simple: Movie1 Movie2 Movie3 User1 5 4 User2 2 5 5 User3 3 4 User4 1 5 User5 5 1 5 Étant donné la matrice …
8 r  missing-data  data-imputation  svd  sampling  matlab  mcmc  importance-sampling  predictive-models  prediction  algorithms  graphical-model  graph-theory  r  regression  regression-coefficients  r-squared  r  regression  modeling  confounding  residuals  fitting  glmm  zero-inflation  overdispersion  optimization  curve-fitting  regression  time-series  order-statistics  bayesian  prior  uninformative-prior  probability  discrete-data  kolmogorov-smirnov  r  data-visualization  histogram  dimensionality-reduction  classification  clustering  accuracy  semi-supervised  labeling  state-space-models  t-test  biostatistics  paired-comparisons  paired-data  bioinformatics  regression  logistic  multiple-regression  mixed-model  random-effects-model  neural-networks  error-propagation  numerical-integration  time-series  missing-data  data-imputation  probability  self-study  combinatorics  survival  cox-model  statistical-significance  wilcoxon-mann-whitney  hypothesis-testing  distributions  normal-distribution  variance  t-distribution  probability  simulation  random-walk  diffusion  hypothesis-testing  z-test  hypothesis-testing  data-transformation  lognormal  r  regression  agreement-statistics  classification  svm  mixed-model  non-independent  observational-study  goodness-of-fit  residuals  confirmatory-factor  neural-networks  deep-learning 
4
Pourquoi fixer des poids à 1 dans l'analyse factorielle confirmatoire?
J'écris cette question en référence à un exemple sur p138-142 du document suivant: ftp://ftp.software.ibm.com/software/analytics/spss/documentation/amos/20.0/en/Manuals/IBM_SPSS_Amos_User_Guide.pdf . Voici des figures illustratives et un tableau: Je comprends que la variable latente n'a pas de métrique naturelle et que la définition d'un facteur de chargement à 1 est effectuée pour résoudre ce problème. Cependant, …
En utilisant notre site, vous reconnaissez avoir lu et compris notre politique liée aux cookies et notre politique de confidentialité.
Licensed under cc by-sa 3.0 with attribution required.