因子分析-模型参数估计方法

因子荷载举证A和特性方差举证D的方法有主成分法,主是因子发和极大似然法

  因子荷载矩阵:各元使变量因子表达式的艺术,表达提取的公因子对原始变量的影响程度

    作用:通过因子荷载矩阵可以获取原始指标变量的线性组合;

    示例:如X1=a11*F1+a12*F2+a13*F3,其中X1为指标变量1,a11、a12、a13分别为与变量X1在同一行的因子载荷

  因子得分矩阵:表示各项指标变量与提取公因子间的关系,在某一公因子得分高,表明指标与公因子的关系密切

    作用:通过因子得分举证可以得到公因子的线性组合

    示例:F1、F2、F3分别为提取的公因子;通过因子得分矩阵可以得到公因子的线性组合,如F1=a11*X1+a21*X2+a31*X3,字母代表的意义同上。

主成分法:

  特征向量与特征根:

  如果A是一个矩阵,x是一个不为零的向量,使得Ax=ax ,其中a是一个数量(可以是零),那么,a就是A的一个特征值(根),x是对应于a的一个特征向量

 

————待续

posted @ 2015-03-19 01:07  千里之堤始于垒土  阅读(1143)  评论(0编辑  收藏  举报