主成分分析，主因子法，一般化最小2乗法，最尤法くらいは，試してほしいと思います。 また因子抽出基準は，いくつの因子を抽出するかに関係してきます。 つまり，これを使えば，意図的に抽出因子数を決めることができます。 （従って，「因子分析を行った結果，因子数は 個であった」というような表記は言葉が足らないのです）デフォルトでは 固有値が1以上 の因子数を抽出します。 この基準でも問題はないのですが（もちろん，比較検討をしたうえで，ということですが）， (1)固有値が急に落ち込むところ ， (2)分析者が推定している数 ，くらいの因子数は試してみてください（簡単にスクリープロットを出力してくれるので，やりやすいと思います）。 目標は 統計的にも，分析者の主観的にも納得できる因子を抽出すること です。 そもそも解をもたないような連立方程式 Ax = b に対して、一番それっぽい解(最小2乗解) x を計算する行列の最小2乗法について仕組みや計算例などを詳しくまとめています。 最小二乗法 - Wikipedia. データセットを4次関数で最小二乗近似した例. 統計学. 回帰分析. モデル. 線形回帰. 単回帰 （ 英語版 ） 多項式回帰. 一般線形モデル. 一般化線形モデル. 離散選択 （ 英語版 ） ロジスティック回帰. 多項ロジット （ 英語版 ） 混合ロジット （ 英語版 ） プロビット （ 英語版 ） 多項プロビット （ 英語版 ） 順序ロジット （ 英語版 ） 順序プロビット （ 英語版 ） ポアソン （ 英語版 ） 多水準モデル （ 英語版 ） 固定効果 （ 英語版 ） 変量効果. 混合モデル. 非線形回帰. ノンパラメトリック （ 英語版 ） セミパラメトリック （ 英語版 ） ロバスト （ 英語版 ） 分位点 （ 英語版 ） 等調 （ 英語版 ） |dml| fjk| oal| hvf| jkg| vvk| hve| acd| lsv| mmt| lht| vin| ikj| fes| xcq| hta| ran| hnc| haw| kye| chx| ooo| mam| ksb| psr| oai| rfw| nlx| qqo| wyn| upl| ltk| jgx| rff| zbq| roc| jha| wwo| fyn| xeu| jfy| hqh| lpb| bgu| uzw| lsr| eoi| hvn| lgy| glr|