Esta página aún no se ha traducido para esta versión. Puede ver la versión más reciente de esta página en inglés.

rotatefactors

Gire las cargas de factor

Sintaxis

B = rotatefactors(A)
B = rotatefactors(A,'Method','orthomax','Coeff',gamma)
B = rotatefactors(A,'Method','procrustes','Target',target)
B = rotatefactors(A,'Method','pattern','Target',target)
B = rotatefactors(A,'Method','promax')
[B,T] = rotatefactors(A,...)

Descripción

B = rotatefactors(A) rota la matriz-por-cargas para maximizar el criterio varimax y devuelve el resultado.dmAB Las filas y corresponden a variables y columnas corresponden a factores, por ejemplo, el elemento (,) TH es el coeficiente de la variable TH en el factor TH.ABijAij La matriz normalmente contiene coeficientes de componentes principales creados con o, o cargas de factor estimadas con.Apcapcacovfactoran

B = rotatefactors(A,'Method','orthomax','Coeff',gamma) rota para maximizar el criterio ortogonal con el coeficiente, es decir, es la rotación ortogonal de la que maximizaAGammaBA

sum(D*sum(B.^4,1) - GAMMA*sum(B.^2,1).^2)

El valor predeterminado de 1 para corresponde a la rotación varimax.Gamma Otras posibilidades incluyen = 0,/2, y (-1)/(+-2), correspondiente a Quartimax, equamax, y parsimax.Gammamdm d m También puede suministrar,, o para el parámetro y omitir el parámetro.'varimax''quartimax''equamax''parsimax''method''Coeff'

Si es,,,, o, a continuación, los parámetros adicionales son'Method''orthomax''varimax''quartimax''equamax''parsimax'

  • : Marca que indica si la matriz de cargas debe normalizarse en filas para la rotación.'Normalize' Si (el valor predeterminado), las filas de se normalizan antes de la rotación para tener la norma euclidiana de la unidad y sin normalizar después de la rotación.'on'A Si, las cargas crudas se giran y se devuelven.'off'

  • — Tolerancia de convergencia relativa en el algoritmo iterativo utilizado para encontrar.'Reltol'T El valor predeterminado es.sqrt(eps)

  • — Límite de iteración en el algoritmo iterativo utilizado para encontrar.'Maxit'T El valor predeterminado es.250

B = rotatefactors(A,'Method','procrustes','Target',target) realiza una rotación oblicua de Procusto de la matriz de cargas de destino.Admtarget

B = rotatefactors(A,'Method','pattern','Target',target) realiza una rotación oblicua de la matriz de cargas a la matriz de matrices de destino y devuelve el resultado en. define los elementos "restringidos" de, es decir, que los elementos de los elementos correspondientes a cero están restringidos a tener una pequeña magnitud, mientras que los elementos correspondientes a elementos distintos de cero pueden asumir cualquier magnitud.AdmtargetBtargetBBtargetBtarget

Si es o, un parámetro adicional es, el tipo de rotación.'Method''procrustes''pattern''Type' Si es así, la rotación es ortogonal y los factores permanecen no correlacionados.'Type''orthogonal' Si es (el valor predeterminado), la rotación es oblicua y los factores girados pueden estar correlacionados.'Type''oblique'

Cuando es, hay restricciones en.'Method''pattern'target Si tiene columnas, a continuación, para la rotación ortogonal, la columna TH de debe contener al menos-ceros.Amjtargetmj Para la rotación oblicua, cada columna de debe contener al menos-1 ceros.targetm

B = rotatefactors(A,'Method','promax') rota a para maximizar el criterio de PROMAX, equivalente a una rotación oblicua de Procrustes con un objetivo creado por una rotación Ortomax. Utilice los cuatro parámetros Ortomax para controlar la rotación Ortomax utilizada internamente por PROMAX.

Un parámetro adicional para ' PROMAX ' es el exponente para crear la matriz de destino PROMAX. debe ser o mayor.'Power''Power'1 El valor predeterminado es.4

[B,T] = rotatefactors(A,...) Devuelve la matriz de rotación utilizada para crear, es decir,.TBB = A*T Puede encontrar la matriz de correlación de los factores girados mediante el uso de.inv(T'*T) Para la rotación ortogonal, esta es la matriz de identidad, mientras que para la rotación oblicua, tiene elementos diagonales de la unidad pero elementos fuera de la diagonal distinto de cero.

Ejemplos

rng('default') % for reproducibility X = randn(100,10);  % Default (normalized varimax) rotation: % first three principal components. LPC = pca(X); [L1,T] = rotatefactors(LPC(:,1:3));   % Equamax rotation: % first three principal components. [L2,T] = rotatefactors(LPC(:,1:3),...                        'method','equamax');   % Promax rotation: % first three factors. LFA = factoran(X,3,'Rotate','none'); [L3,T] = rotatefactors(LFA(:,1:3),...                        'method','promax',...                        'power',2);   % Pattern rotation: % first three factors. Tgt = [1 1 1 1 1 0 1 0 1 1; ...        0 0 0 1 1 1 0 0 0 0; ...        1 0 0 1 0 1 1 1 1 0]'; [L4,T] = rotatefactors(LFA(:,1:3),...                        'method','pattern',...                        'target',Tgt); inv(T'*T) % Correlation matrix of the rotated factors ans =      1.0000   -0.9593   -0.7098    -0.9593    1.0000    0.5938    -0.7098    0.5938    1.0000 

Referencias

[1] Harman, H. H. Modern Factor Analysis. 3rd ed. Chicago: University of Chicago Press, 1976.

[2] Lawley, D. N., and A. E. Maxwell. Factor Analysis as a Statistical Method. 2nd ed. New York: American Elsevier Publishing, 1971.

Consulte también

| | | |

Introducido antes de R2006a