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{{Infobox nodebasic|nodename=碎石检验|nodeimage= | {{Infobox nodebasic | ||
|nodename=碎石检验 | |||
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|nodeshortdescription=<p>碎石检验(scree test)是根据碎石图来决定因素数的方法。在主轴因素法中,公共因素的方差贡献等于该因素对应的特征根的值,计算累积方差贡献率可用计算累积特征根百分比来代替,甚至可通过直接观察特征根的变化来决定因素数。结果图显示在不同因子数量的情况下的累计方差贡献率,用于选择合适的因子数。点设计的R语言例子。</p><p>用途:用于确定应该保留多少个因子或主成分。在因子分析中,Scree Test 用于确定应该保留多少个潜在因子。在主成分分析中,Scree Test 同样用于确定应该保留多少个主成分。</p><p>参数:选择连续型数值变量</p> | |||
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|statsapewikiurl=https://wiki.statsape.com/碎石检验 | |||
|previousnode=[[最大似然因子分析]] | |||
|nextnode=[[倾向性评分匹配]] | |||
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[[Category:多元分析]] |
节点状态 | / Win10及以上可用
在V1.0部署
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碎石检验 | |
节点开发者 | 决策链算法研发部 (Dev.Team-DPS) |
节点英文名 | Scree Test |
功能主类别 | 数据分析 |
英文缩写 | ScrTest |
功能亚类别 | 多元分析 |
节点类型 | 数据挖掘 |
开发语言 | R |
节点简介 | |
碎石检验(scree test)是根据碎石图来决定因素数的方法。在主轴因素法中,公共因素的方差贡献等于该因素对应的特征根的值,计算累积方差贡献率可用计算累积特征根百分比来代替,甚至可通过直接观察特征根的变化来决定因素数。结果图显示在不同因子数量的情况下的累计方差贡献率,用于选择合适的因子数。点设计的R语言例子。 用途:用于确定应该保留多少个因子或主成分。在因子分析中,Scree Test 用于确定应该保留多少个潜在因子。在主成分分析中,Scree Test 同样用于确定应该保留多少个主成分。 参数:选择连续型数值变量 | |
端口数量与逻辑控制(PC) | |
Input-入口 | 3个 |
Output-出口 | 3个 |
Loop-支持循环 | 是 |
If/Switch-支持逻辑判断 | 否 |
输入输出 | |
相关节点 | |
上一节点 | 最大似然因子分析 |
下一节点 | 倾向性评分匹配 |
相关网站 |
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