how to get Proportion Explained, RMSR and chi-squared?

Đang mở
#104 1 bình luận 0 reaction 0 người được giao Xem trên GitHub

Chưa có ai nhận issue này.

Đánh giá

Độ khó
4/5
Thời gian dự kiến
3-5 ngày
Mức phù hợp với người mới
35/100
Loại issue
Tính năng
Độ rõ ràng
Khá rõ ràng
Mức độ hoạt động
Đình trệ
Công nghệ
python
Lĩnh vực
data

Hướng nghiên cứu

Bắt đầu từ entry point FactorAnalyzer(n_factors=3, rotation="varimax", method="principal") và so sánh các kết quả SS loadings, Proportion Var và Cumulative Var hiện có của nó với output R được cung cấp. Xem lại cách thư viện cung cấp các thống kê độ phù hợp, sau đó xác định cần những gì cho Proportion Explained, RMSR, chi-squared và giả thuyết về tính đầy đủ; hoàn thành có nghĩa là các giá trị này đã có sẵn và khớp với ví dụ.

Do mô hình lập chỉ mục viết ra từ nội dung của issue.

Mô tả

Is your feature request related to a problem? Please describe.
Dataset:

ifanmot.csv

R code:

fan <- principal(ifanmot[,1:42],nfactors=3,rotate="varimax")
print(fan,cut=.5,sort=TRUE)

R output:

Principal Components Analysis
Call: principal(r = ifanmot[, 1:42], nfactors = 3, rotate = "varimax")
Standardized loadings (pattern matrix) based upon correlation matrix

                       RC1  RC2  RC3
SS loadings           9.63 5.53 4.96
Proportion Var        0.23 0.13 0.12
Cumulative Var        0.23 0.36 0.48
Proportion Explained  0.48 0.27 0.25
Cumulative Proportion 0.48 0.75 1.00

Mean item complexity =  1.7
Test of the hypothesis that 3 components are sufficient.

The root mean square of the residuals (RMSR) is  0.06 
 with the empirical chi square  2531.01  with prob <  1.2e-194 

Fit based upon off diagonal values = 0.97

Describe the solution you'd like
Using FactorAnalyzer(n_factors=3, rotation="varimax", method="principal") in Python I know how to get SS loadings, Proportion Var, and Cumulative Var and I get the same values as with R.

I do not know how to get Proportion Explained (and Cumulative Proportion would be nice, although I can compute that). Proportion Explained would be very useful to assess the performance of the PCA. But I can't get it from the Python library.

Same question for the hypothesis that 3 components are sufficient, and the RMSR and chi-squared.

Ngôn ngữ chính
Python
Star
6
Fork
1
Không có pull request nào được merge trong 30 ngày

Hướng dẫn đóng góp

Chưa lập chỉ mục được hướng dẫn đóng góp cho kho mã nguồn này

Bắt đầu từ đâu

  1. Đọc hết issue, rồi đọc hướng dẫn đóng góp của dự án.
  2. Bình luận trên issue rằng bạn sẽ nhận — tránh hai người làm cùng một việc.
  3. Fork repository và làm thay đổi trên một nhánh.
  4. Mở pull request có tham chiếu số hiệu của issue.

Issue khác của EducationalTestingService/factor_analyzer

Tất cả issue của EducationalTestingService/factor_analyzer

Issue tương tự

Thêm issue về Python

Nhận issue mới trong hộp thư của bạn

Bản tóm tắt ngắn những issue GitHub phù hợp với người mới.