[update] 요인 分析
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작성일 22-11-26 00:07
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이는 정보의 손실을 최소화시켜 주며 보다 적은 수의 요인을 추출할 때 유용하기 때문이다 주ingredient을 구하는 방법으로는 첫 번째 주ingredient은 표본의 분산을 가장 많이 설명(說明)해 주는 선형결합이며, 다음은 첫 번째 주ingredient과 무관한 분산을 가장 많이 설명(說明)해 주는 선형결합이다. 예를 들면, 변수 X1과 X2의 상관관계가 높다면 이들은 동일 槪念으로 분류 및 묶일 수 있다
2) 요인추출
요인추출의 목적은 요인을 결정하는 것이다. 요인추출법에는 여러 가지가 있으나 관측된 요인의 선형결합인 주ingredient분석(principal components analysis or component analysis : PDA)을 많이 이용한다. 만일, 변수들 간의 상...
순서
요인분석은 유사한 변수들을 묶어주어야 하므로 변수들 간에는 적어도 하나 이상의 다른 변수와 높은 상관관계를 가져야 한다. 이러한 방식으로 목차로 주ingredient을 구한다. 만일, 변수들 간의 상관관계가 낮다면 이는 공통 요인을 갖지 못하므로 공통요인을 구할 수 없다.레포트/기타
요인분석은 유사한 변수들을 묶어주어야 하므로 변수들 간에는 적어도 하나 이상의 다른 변수와 높은 상관관계를 가져야 한다. 따라서, 변수들 간의 상관관계를 검토하는 일이 선행되어야 한다. 만일, 변수들 간의 상... , 요인 분석기타레포트 ,
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요인 分析
요인分析은 유사한 변수들을 묶어주어야 하므로 변수들 간에는 적어도 하나 이상의 다른 변수와 높은 상관관계를 가져야 한다. 만일,…(To be continued )
다.
