特殊因子方差

设有一个p维观测随机向量X,因子分析模型将X表示为m个不能观测的随机变量(公共因子)Fi和p个误差项εi(称为特殊因子)的线性组合Xp×1=μp×1+Lp×mFm×p+εp×1其中μp×1是X的均值向量

特殊因子方差基本信息

中文名 特殊因子方差 外文名 specificfactors

"特殊因子"在学术文献中的解释

1、(3)εi称为特殊因子,是每个观察变量特有的,表示该变量中不能被公共因子解释的部分.它相当于回归分析中的残差项,各个特殊因子之间以及特殊因子与公因子之间是相互独立的

文献来源

2、ui称为特殊因子,它是每个观测变量所特有的因子,它表示该变量不能被公因子所解释的部分.aij(i=1,2,.,k.熟练运用现代技术(计算机、数学

文献来源

3、:‘代表m个公因子不能向第i个变量提供的情报部分,称为特殊因子.因子分析的目的河北工业大学学报2003年第5期和任务就是要估计因子负荷寿和特殊因子的方差,并给因子只一个合理的解释

文献来源

4、ai6叫因子负荷(或载荷、权数),表示第i个上市公司在六个因子方面的能力,ui是第I个上市公司的能力不能被六个因子包括的部分,称为特殊因子

文献来源

5、设有一个p维观测随机向量X,因子分析模型将X表示为m个不能观测的随机变量(公共因子)Fi和p个误差项εi(称为特殊因子)的线性组合Xp×1=μp×1 Lp×mFm×p εp×1其中μp×1是X的均值向量

文献来源

"特殊因子"在工具书中的参考阅读

特殊误差项

"特殊因子"在CNKI文献中的参考阅读

误差项

与"特殊因子"相关的文献总量年度变化规律图

研究"特殊因子"相关问题的主要学者

王方海古德祥张丕德王国惠胡尚勤蒋建华李青陈艳郭继华

王敏2100433B

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特殊因子方差常见问题

特殊因子方差文献

方差分析实例 方差分析实例

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让 4名学生前后做 3份测验卷,得到如下表的分数,运用方差分析法可以推断分析的问题是: 3份测 验卷测试的效果是否有显著性差异? 1、确定类型 由于 4名学生前后做 3 份试卷,是同一组被试前后参加三次考试, 4位学生的考试成绩可看成是从同 一总体中抽出的 4 个区组,它们在三个测验上的得分是相关样本。 2、用方差分析方法对三个总体平均数差异进行综合性地 F检验 检验步骤如下: 第一步,提出假设: 第二步,计算 F检验统计量的值: 因为是同一组被试前后参加三次考试, 4位学生的考试成绩可看成是从同一总体中抽出的 4个区组, 它们在三个测验上的得分是相关样本,所以可将区组间的个别差异从组内差异中分离出来,剩下的是实验 误差,这样就可以选择公式 (6.6)组间方差与误差方差的 F比值来检验三个测验卷的总体平均数差异的显 著性。 ①根据表 6.4 的数据计算各种平方和为: 总平方和: 组间平方和

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在统计学中,方差分析(ANOVA)是一系列统计模型及其相关的过程总称,其中某一变量的方差可以分解为归属于不同变量来源的部分。其中最简单的方式中,方差分析的统计测试能够说明几组数据的平均值是否相等,因此得到两组的T检定。在做多组双变量T检定的时候,错误的概率会越来越大,特别是第一型错误,因此方差分析只在二到四组平均值的时候比较有效。

在方差分析的基本运算概念下,依照所感兴趣的因子数量而可分为单因子方差分析、双因子方差分析、多因子方差分析三大类 ;依照因子的特性不同而有三种型态,固定效应方差分析(fixed-effect analysis of variance)、随机效应方差分析(random-effect analysis of variance)与混合效应方差分析(Mixed-effect analaysis of variance),然而第三种型态在后期发展上被认为是Mixed model的分支。

平衡因子举例

结合右侧图示:

(a)平衡二叉树

此节点往下 左子树深度 - 右子树深度=平衡因子

5的结点平衡因子就是 3 - 2 = 1;

2的结点平衡因子就是 1 - 2 = -1;

4的结点平衡因子就是 1 - 0 = 1;

6的结点平衡因子就是 0 - 1 = -1;

叶子结点都是为 0;

(b)不平衡二叉树

此节点往下 左子树深度- 右子树深度=平衡因子

3 的结点平衡因子就是 2 - 4 = -2;

1 的结点平衡因子就是 0 - 1 = -1;

4 的结点平衡因子就是 0 - 3 = -3;

5 的结点平衡因子就是 0 - 2 = -2;

6 的结点平衡因子就是 0 - 1 = -1;

叶子结点都是为 0;

方差分析主要有三种模型:即固定效应模型(fixed effects model),随机效应模型(random effects model),混合效应模型(mixed effects model)。所谓的固定、随机、混合,主要是针对分组变量而言的。

混合效应方差分析固定效应方差分析

固定效应方差分析表示仅打算比较已选中几组。例如,想比较3种药物的疗效,目的是为了比较这三种药的差别,不想往外推广。这三种药不是从很多种药中抽样出来的,不想推广到其他的药物,结论仅限于这三种药。“固定”的含义正在于此,这三种药是固定的,不是随机选择的。

混合效应方差分析随机效应方差分析

随机效应方差分析表示比较不仅是已选中的几组,而且想通过这几组的比较,推广到他们所能代表的总体中去。例如,想知道是否名牌大学的就业率高于普通大学,选择了北大、清华、北京工商大学、北京科技大学4所学校进行比较,但目的不是为了比较这4所学校之间的就业率差异,而是为了说明他们所代表的名牌和普通大学之间的差异。因此结论不会仅限于这4所大学,而是要推广到名牌和普通这样的一个更广泛的范围。“随机”的含义就在于此,这4所学校是从名牌和普通大学中随机挑选出来的。

混合效应方差分析混合效应方差分析

混合效应方差分析即是固定效应方差分析与随机效应方差分析的综合,就是既有固定的因素,也有随机的因素。此种混合效应绝对不会出现在单因子方差分析中,当双因子或多因子方差分析同时存在固定效应与随机效应时,此种模型便是典型的混合型模式。

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