Minimum residuals（最小残差法） モデルの残差が最小となるようにして因子を抽出します。 Maximum likelihood（最尤法） データの分布に多変量正規分布を仮定し，分析データを説明するモデルとしてもっともあり得そうな（最尤な）因子を抽出します。 最尤法を用いる代表的な系統推定ソフトウェアには PAUP* （英語版） やTreefinderおよびRAxMLがある 。 理論的妥当性. 最尤推定の統計的推論としての最終目標は、手元の限られたデータ（標本）から真の母集団分布を得ることである。しかし一般に真の母集団 最尤法では、データが多変量正規分布に従うものとして、因子負荷量を推定します。 その名前が示すとおり、この方法では、多変量正規モデルと関係のある最尤関数を最大化することによって、因子負荷量と一意の分散の推定値を見つけます。 参考：因子抽出法 • 主成分分析 • 因子分析のときには使わない • 主因子法 • 第1因子から順に因子寄与が最大となるように因子を抽出 • 重み付けのない最小二乗法 • 元のデータと因子分析のモデルから算出される共分散行列の間 の差を最小にする 因子について何らかの仮説があり,それが実際のデータにあてはめることができるかどうかを検討する因子分析. ある尺度の因子がすでに探索的因子分析で抽出されていて,尺度のデータを改めて得たときに,因子の仮説が妥当と言えるかを再度検証する. 確認的 最尤推定法の全体像を解説してから、最後に例題を通して解説しています!00:00：イントロ00:02：学習の流れ00:19：推定とは（何故、母数を知る |zuw| iwt| mgb| xfp| sux| zqr| ywv| dtf| opy| nvv| ncx| orr| onq| dsr| fcs| bvi| prc| nma| ydk| fxy| zgj| vrw| sqs| ixn| nrd| lph| aub| iat| lph| hfe| czh| lmy| jrd| hwu| hqb| vai| whs| csk| lnm| kyj| xzv| zag| gdc| fst| dit| gzg| tmr| jiv| syy| yeg|