Другие новости по теме:
Комментарии (0) Факторный анализ 21
характерностью). Это соответствует основному принципу статистического оценивания, по которому менее точные наблюдения учитываются с меньшим весом.
Мы упомянули о том, что с помощью оптимальных алгоритмов можно точно оценить переменные генеральной совокупности для модельных данных в отсутствии ошибок. Хорошие программные реализации таких алгоритмов позволяют практически использовать эти потенциальные возможности.
В 4 представлены результаты применения метода максимального правдоподобия к выборочным корреляциям, являющимся наддиагональными элементами 1. Как мы и ожидали, гипотеза адекватности для полученного решения подтверждается.
Формула для вычисления статистики %2 показывает, что ее значение определяется объемом выборки, в то время как число степеней свободы от выборки не зависит:
Vh = N{ln\C\-ln\R\+tr(RC)}-n, (13)
где In — натуральный логарифм; tr — след матрицы; N— объем выборки; п — число переменных, R — матрица ковариаций; С= = FF'+U2; F — матрица факторных нагрузок; U2 — характерности. (Это же соотношение используется для проверки адекватности решения методом наименьших квадратов, отличие только в оценках F и U.) Важно отметить, что при фиксированной корреляционной матрице, величина Uh пропорциональна объему выборки N. Соответствующее число степеней свободы равно: