基于Prenet惩罚的稀疏探索性因子分析
薛娇1; 傅德印1,2; 黄恒君1,3; 韩海波1,3
2022-11-16
发表期刊系统科学与数学
卷号42期号:12页码:1-24
摘要因子分析作为重要的统计降维技术,旨在通过探索变量之间的协方差结构,用以揭示显变量与潜变量之间的数量关系.因子载荷矩阵的稀疏估计是关系因子分析效果及解释的重要环节,主要有基于旋转的两步法和基于惩罚的一步法两种策略.为了获得易于解释的稀疏结构,本文提出了一种基于prenet惩罚的稀疏因子模型.具体来讲,将因子载荷A分解为正交矩阵Q和对角矩阵D乘积,并对Q施加prenet惩罚,提出求解稀疏因子载荷矩阵的估计方法,并给出了广义期望最大化的求解算法.模拟结果显示,与现有的估计方法相比,基于prenet惩罚的方法估计结果比较稳定,易于获得稀疏的因子载荷;通过实例数据分析表明:该方法在因子分析的稀疏处理方面具有明显的优势.
关键词探索性因子分析 Prenet惩罚 简单结构
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收录类别北大核心 ; CSCD
ISSN1000-0577
语种中文
原始文献类型学术期刊
中图分类号O212.1
文献类型期刊论文
条目标识符http://ir.lzufe.edu.cn/handle/39EH0E1M/32993
专题统计与数据科学学院
校领导
作者单位1.兰州财经大学统计学院;
2.中国劳动关系学院;
3.甘肃省数字经济与社会计算科学重点实验室
第一作者单位统计与数据科学学院
推荐引用方式
GB/T 7714
薛娇,傅德印,黄恒君,等. 基于Prenet惩罚的稀疏探索性因子分析[J]. 系统科学与数学,2022,42(12):1-24.
APA 薛娇,傅德印,黄恒君,&韩海波.(2022).基于Prenet惩罚的稀疏探索性因子分析.系统科学与数学,42(12),1-24.
MLA 薛娇,et al."基于Prenet惩罚的稀疏探索性因子分析".系统科学与数学 42.12(2022):1-24.
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