Amazon.co.jp: マンガでわかる統計学 因子分析編: 高橋信, 井上いろは, トレンド・プロ: 本
データ ＆ アナリティクス | アクセンチュア
データ分析から導き出されたインサイト無しにAI（人工知能）の活用は始まりません。私たちは、各業界知識とデータ・アナリティクス技術を駆使しデータドリブン経営を強力に支援します。 データ、アナリティクス、AIは企業にとって競合他社との差別化を図るかつてないほど大きな要因になっています。今日の経営幹部が効率を向上しながら新たな収益源を開拓し、新しいビジネスモデルをタイムリーに構築する方法を模索する中、価値を生み出し成長を続ける企業には「データ活用」という共通項があります。私たちは、無数のデータから企業にとって本当に必要なデータを活用するための方法を知っています。 将来を見据えたオペレーション体制を備えている企業の半数以上（52％）は、すでにデータとアナリティクスを大規模に活用しています。データとAIに関する取り組みをビジネス戦略に沿って実施することで投資利益率を迅速に最大化し、最終的にはAIをビ
Rのpsychパッケージに含まれる探索的因子分析関数 fa() では不適解が発生しないらしい - 教育社会学の勉強・備忘録
2015/01/24追記： 現在のバージョン psych 1.5.1 では、Heywood case が検知されると Warning が出るようです。 とのこと、はてブコメントにてお知らせいただきました。コメントを下さったid:hoxo_m様、ありがとうございます。 したがって表題の問題は、最新バージョンでは発生しないものと思われます。 ただ古い文献などにはこの問題が載っている可能性があること、また別の問題の解決に役立つ可能性があることを考え、本記事は残しておきます。 本題 Rのpsychパッケージに含まれるfa関数で最尤法による探索的因子分析を行うと、本来不適解（Heywood Case）になるようなデータであっても不適解が発生しないようです。 不適解とはつまり、因子分析の結果、いずれかの独立変数の共通性（communarity）が1を超えることを言いますが、fa関数で因子分析を行った場
多変量解析 - Wikipedia
この項目「多変量解析」は加筆依頼に出されており、内容をより充実させるために次の点に関する加筆が求められています。 加筆の要点 - 統計学の分野の内容をベースとした導入部分の出典明記・加筆など。また、各学問での多変量解析の利用など。 （貼付後はWikipedia:加筆依頼のページに依頼内容を記述してください。記述が無いとタグは除去されます） （2020年7月） 多変量解析（たへんりょうかいせき、英語: multivariate analysis）は、多変量のデータの特徴を要約する方法のことである[1]。データの要約により、データの特徴を単純化し、分析しやすくする[2]。 当初は統計学の理論として生まれたが、コンピュータの発展とともに他の分野でも応用されるようになっていった[1]。 主な多変量解析[編集] この節は検証可能な参考文献や出典が全く示されていないか、不十分です。出典を追加して記事の
因子分析 - Wikipedia
因子分析（いんしぶんせき、英: factor analysis）は、分析対象を多数の項目で測定・評価したデータ(=観測データ)の連成を分析し、データの裏にある本質的な原因(=因子)を統計的に推定する多変量解析の手法のひとつ。 心理学におけるパーソナリティの特性論的研究など、心理尺度の研究手法として使用される。 モデル式の形状などから主成分分析と混同されることもあるが、主成分分析は観測データから合成スコアを構築することが目的であるのに対し、因子分析は観測データが合成量であると仮定し、個々の構成要素を得ようとすることが目的であり、両者は因果関係を異にする。 適用の例として「器用さ」の個人差の検討が考えられる。A, B, Cの3人はそれぞれ「ジグソーパズル」「彫刻」「時計の分解」をある速度で器用にこなすことができるとしたときにA, B, Cの器用さをどのように評価すればよいかを考える場合、3人が
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