Лекция 12. Факторный анализ

Анализ главных компонент и факторный анализ. Задачи, решаемые с помощью факторного анализа. Математические модели анализа главных компонент и факторного анализа. Факторные нагрузки, факторные метки, их интерпретация. Вращения факторов. Интерпретация факторов.
Лекция №12 в курсе "Анализ данных на R в примерах и задачах" (весна 2016).
Преподаватель курса: Вадим Леонардович Аббакумов
Страница лекции на сайте CS центра: goo.gl/wGKd4e
Ссылка на все лекции курса: goo.gl/1VmEdf

[@MarkBoltengagen]

Примеры в интернете можно найти без труда, а вот такого потрясающего математического объяснения достаточно сложных вещей, найти не просто. Именно такой формат выглядит идеально.

[@ratibor7970]

Замечательная лекция и преподаватель! Благодарю за Вашу работу!

[@user-gc8pi3kj6c]

какой шикарный лектор! мне, наверное, впервые было интересно настолько слушать про что-либо из мат.статистики.

[@user-ku7ym3yk4q]

Спасибо большое за курс , оптимальное сочетание математической точности и доступности в восприятии !

[@vasilyfeofanov4486]

Спасибо за видео. Преподаватель очень доступно объясняет)

[@user-ct1qp8bh6g]

Спасибо большое!

[@user-zq2qq4mi7v]

До знака доллара пишем имя списка с результатами факторного анализа, после знака - scores В обозначениях разобранного примера факторные метки stick.fa2$scores В видео метки обсуждаются на 1:37 минуте

[@semsoe5638]

Хотел бы я формализовать тех колег в зале, которым всё понятно.

[@dar4716]

очень классно объясняет

[@alexeyklimov554]

Очень крутое объяснение

[@dmitrypiskunov8322]

Доброго. Можете привести пример скрипта, которые определяет какое количество факторов может быть получено. Если не ошибаюсь, есть Kaiser criterion, Horn's Parallel Analysis (PA), Velicer’s MAP test. Если данных много, то сложно ориентироваться на "осыпь", либо задавать их в ручную. Благодарю.

[@user-zq2qq4mi7v]

Я пользуюсь 1 вариант каменистой осыпью, либо правилом "собственное число >1", либо правилом "собственное число >0.8" 2 вариант добавляю в модель факторы (увеличиваю число факторов), пока модель не перестанет улучшаться... Многое зависит от задачи.

[@user-zq2qq4mi7v]

Пример скрипта Для набора данных x , применяя метод главных компонент princomp.res

[@stepanru4516]

Количество факторов было бы неверно определять только по критериям, мы всегда должны иметь аргументы по интерпретации факторов (не ГК)

[@Andrew060787]

Можно придраться к примеру с определяющими факторами человеческого тела в портняжном деле. Размер, полнота и рост определяют только конкретные значения внутри подкласса "человеческие тела", чтобы выделить сам этот подкласс из класса "физические тела" нужно гораздо больще оснований. А так мне как социологу было очень интересно, спасибо)

[@user-zq2qq4mi7v]

А что можно было бы добавить к лекции(ям)? Или убрать. Чтобы было полезнее социологам. Только без придирок, по существу.

[@user-wu6lb4st3s]

Добрый день, будут ли выложены видео со второго семестра? И можно ли узнать программу второго семестра?

[@CompscicenterRu]

Второй семестр курса не читается, преподаватель не смог:(

[@user-bw7tk6og3f]

Вот второй семестр kzbin.info/www/bejne/paPKiZSgd5uta5o

[@VistaSV304SFE]

Добрый день! Скажите как вычислять значения факторных меток? В лекции были вычислены метки для отдельных корюшек. Спасибо!

[@CompscicenterRu]

Ответили в комментарии ниже.

[@constantinnovikov7094]

про варимакс опять ничего. Что такое "а" и что такое "b" в формуле a*a+b*b--->max ?

[@user-zq2qq4mi7v]

Переменные во вспомогательной задаче.

[@TheShir141]

Лектор добрый, но подход к интерпретациям у него основан на не самых хороших практиках, отсюда и повторы про плохую статистику. Посмотрите еще видео по теме, этого очень мало.

[@user-zq2qq4mi7v]

Ссылку, пожалуйста. Обязательно посмотрю.

[@andreiprystupchyk9999]

Трудно слушать речь.

[@pavluha.official]

Только ваши проблемы. Суть ясна.

[@andreiprystupchyk9999]

@@pavluha.official точно только мои (знак вопроса). Поясните пожалуйста.