尤度とは何者なのか？ - MyEnigma
これなら分かる最適化数学―基礎原理から計算手法までposted with カエレバ金谷 健一 共立出版 2005-09-01 Amazonで探す楽天市場で探すYahooショッピングで探す 目次 目次 はじめに 最尤推定法とベイズ推定の違い 尤度をグラフィカルに説明する資料 参考資料 MyEnigma Supporters はじめに 学生の時から， "それは最尤推定法を用いています" とか， "その行は，尤度計算の部分ですね” とか，まるで尤度というものを知っていて， 使いこなしているかのような発言をしてきました． しかし，そう言いながらも， 自分的には，尤度というものがかなり漠然としていました． そもそも，尤度は文字通り「尤もらしさ」を表す度合いなので， 「最尤推定法でモデルのパラメータを決定します．」 っていうのは， 「一番それっぽいものを選びます」 と言っているのとあまり変わりがない気
因子数決定指標の特徴
0.55 (5)サンプル誤差の影響は大きい。 RAW-EIGEN はマイナー因子に敏感に反応する。サンプル誤差にも反応する。１指標因子とサンプル誤差が合わさると共通因子としてしまう。 因子あたり項目数、共通性の大きさ、サンプルサイズにあまり影響されない。but 上の問題あり。母相関行列においてはあまり影響されず、指標数が４以上ならば、感度は相関係数 0.8であり高い。 母相関行列の因子数決定法としてはいいものであるが、実データの因子数決定法として問題がある。 NFI NFI がRAW-EIGENと似た動きをし、サンプルサイズの影響を受けないし、項目数の影響も極めて小さい。ただ、負荷量の影響は多少受ける。また、１指標＋サンプル誤差の影響はない。これは感度の設定の問題かもしれない。RAW-EIGENが0.80 に対してNFIは0.70 である。また、２指標の場合 NFI は項目数に影響される。
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