问答题因子分析模型中,因子载荷、变量共同度、方差贡献等统计量的统计意义是什么?

问答题
因子分析模型中,因子载荷、变量共同度、方差贡献等统计量的统计意义是什么?

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研究应变量y不同取值的概率与自变量x之间关系应建立A、多元线性回归模型B、主成分回归模型C、因子分析模型D、logistic回归模型E、主成分模型

回归模型, 回归模型,,i=1,,25中,总体方差未知,检验时,所用的检验统计量服从()。

反映连续变量离散程度的是什么统计量?() A.均值B.方差C.偏度d.峰度

下列关于因子分析的说法,正确的有( )。 A.每个原始变量都是所有因子的线性组合B.因子数目事先需要确定C.因子载荷可以进行非正交旋转D.每个因子都是所有原始变量的线性组合E.有多少个原始变量就有多少个因子

(  )不属于构建胜任特征模型的主要方法。A.T检验B.相关分析C.方差分析D.因子分析

当模型存在异方差性时,对参数估计量的影响包括( )。A.参数估计量非有效B.变量的显著性检验失去意义C.模型的预测失效D.参数估计量的方差被低估E.参数估计量的方差被高估

在进行因子分析时,要求所使用的变量必须是()A、等方差的B、等均值的C、独立的D、相关的E、Bartlett球形检验显著

()是将多个变量通过线性变换以选出较少个数重要变量的一种多元统计分析方法,又称主分量分析。A、回归分析B、方差分析C、因子分析D、主成分分析

()允许自变量和因变量含有测量误差,精确估计观察变量与潜在变量之间的关系。A、方差分析B、结构方程建模法C、因子分析D、聚类分析

()是研究观测变量变动的共同原因和特珠原因,从而达到简化变量结构的目的的多元统计方法,是研究从变量群中提取共性因子的统计技术。A、回归分析B、方差分析C、因子分析D、主成分分析

异方差性的后果包括()。A、参数估计量不再满足无偏性B、变量的显著性检验失去意义C、模型的预测失效D、普通最小二乘法参数估计量方差较大

当模型存在异方差性时,对参数估计量的影响包括()。A、参数估计量非有效B、变量的显著性检验失去意义C、模型的预测失效D、参数估计量的方差被低估E、参数估计量的方差被高估

()是一种综合运用多元回归分析、路径分析和确认型因子分析方法而形成的一种统计数据分析工具。A、结构方程建模法B、方差分析C、因子分析D、聚类分析

()可用来解释一个或多个自变量与一个或多个因变量之间的关系。A、结构方程建模法B、方差分析C、因子分析D、聚类分析

在因子分析中,可以进行因子旋转的原因是()。A、使因子载荷矩阵结构简化B、因子载荷矩阵不唯一C、使因子载荷矩阵每列元素相0和1两极分化D、可以知道每个因子的具体意义

在因子分析中,检验变量之间相关性的KMO统计量的取值是()。A、小于0B、大于1C、在0和1之间D、在-1和1之间E、一般KMO统计量的值越接近1,则因子分析的效果越好。

在因子分析中公共因子的方差贡献可以反映()。A、公共因子的相对重要性B、公因子对每个变量的解释程度是多大C、所有公因子对每个变量的解释程度是多大D、提取出来的公因子对每个变量的解释程度是多大

()的分布称为抽样分布。A、样本B、变量C、统计量D、方差

在回归模型中,t统计值的大小表示()A、模型的拟合效果B、自变量对因变量的影响大小C、判断异方差D、模型趋势

填空题变量共同度是指因子载荷矩阵中的()

单选题在回归模型中,t统计值的大小表示()A模型的拟合效果B自变量对因变量的影响C判断异方差D模型趋势

问答题因子分析中的变量类型是怎样的?因子分析对变量数目有没有要求?对样本规模有没有要求?

多选题在进行因子分析时,要求所使用的变量必须是()A等方差的B等均值的C独立的D相关的EBartlett球形检验显著

多选题在某全因子试验,其响应变量为产品的合格率,下列说法正确的是()A直接可以进行方差分析B响应变量服从正态分析,是可以进行方差分析C直接可以拟合选定模型D需将响应变量转化无限实数之后,再拟合选定模型,模型才有意义

单选题在回归模型中,t统计值的大小表示()A模型的拟合效果B自变量对因变量的影响大小C判断异方差D模型趋势

多选题因子分析中,第j个因子的方差贡献率()A是因子载荷矩阵中各列元素的平方和B是因子载荷矩阵中各列元素的平方和占p个变量的总方差之比C是因子载荷矩阵中各行元素的平方和占p个变量的总方差之比D是说明变量所包含的原始信息被公共因子所解释的部分大小的E是衡量各个公共因子相对重要程度的一个指标。

单选题研究应变量y不同取值的概率与自变量x之间关系应建立()。A多元线性回归模型B主成分回归模型C因子分析模型Dlogistic回归模型E主成分模型