因子的求解

为了全面描述一个事物，我们往往需要收集其多个指标。然而，这会带来以下挑战： 计算处理复杂: 指标数量众多，数据处理难度加大。 信息冗余: 指标之间可能存在高度相关性，导致信息重复。 信息损失: 剔除部分指标会导致信息缺失，影响分析结果的准确性。 因子分析的提出正是为了解决这些问题，通过将众多指标浓缩为少数几个关键因子，在保留大部分信息的同时简化数据分析。

正交旋转：最大化每个因子载荷平方和的方差，简化载荷矩阵。 斜交旋转：因子含义清晰，允许因子相关。

在多元统计分析中，因子结构矩阵是因子分析的重要组成部分。

在多元统计分析中，因子模型矩阵扮演着重要角色。因子分析通过对因子模型矩阵的分析，揭示出变量之间的潜在关系。

该工具使用Matlab计算光栅因子，公式为： $$ frac{sin(npix)}{sin(pi*x)} $$ 其中n和x为用户输入参数。

因子载荷矩阵的Promax协旋转在方差极大旋转过程中，因子轴互相正交，保持初始解中因子间不相关的特点。然而，在社会学、经济学、心理学等科学领域，协交因子是普遍存在的，即相互影响的各种因素不大可能彼此无关，各种事物变化的内在因素之间存在复杂联系。因此，需要协交因子解，将变量用相关因子进行线性描述，使得到的新因子模型最大程度地模拟自然模型。

变量共同度与因子贡献率的意义 变量共同度 体现了所有公共因子对某个变量的解释能力。变量 i 的共同度计算公式如下： $h_i^2 = \sum_{j=1}^{m} a_{ij}^2$ 其中： $h_i^2$ 表示变量 i 的共同度 $a_{ij}$ 表示变量 i 在公共因子 j 上的载荷 m 表示公共因子的数量 如果 $h_i^2$ 接近于 1，则说明公共因子对该变量的解释程度高，因子分析效果较好。 公共因子方差贡献 则衡量了某个公共因子对所有变量的解释能力。公共因子 j 的方差贡献计算公式如下： $S_j = \sum_{i=1}^{p} a_{ij}^2$ 其中： $S_j$ 表示公共因子 j 的方差贡献 p 表示变量的数量 $S_j$ 值越大，表明该公共因子对所有变量的解释能力越强，相对重要性越高。 因子载荷矩阵的估计方法 获取因子载荷矩阵是进行因子分析的关键步骤。常用的估计方法包括： 主成分分析法: 通过提取原始变量的线性组合形成主成分，并将主成分转换为公共因子。 主因子法: 对主成分方法进行修正，假设变量已经标准化，并通过迭代求解因子载荷矩阵。

因子分析操作指南 步骤一：适用性评估首先，需要确认原始变量是否适合进行因子分析。 步骤二：因子构建构建因子变量，将原始变量转化为更少数量的因子。 步骤三：因子旋转通过旋转方法，使因子变量更易于解释，揭示变量之间的潜在结构。 步骤四：因子得分计算计算每个样本的因子变量得分，用于后续分析和解释。

因子旋转概述因子旋转是一种将因子载荷矩阵中的因子坐标系进行正交变换的技术，它可以使新的因子具有更鲜明的实际意义或可解释性。通过正交旋转，可以将因子载荷中高载荷的变量集中到少数因子中，简化矩阵结构，便于做出更有意义的解释。 平面正交旋转对于两个因子的平面正交旋转，可以通过旋转矩阵将因子坐标系逆时针旋转，或者顺时针旋转（通过对换矩阵中次对角线上的元素）。 应用因子旋转在 ANSYS Workbench 中广泛应用于主成分分析中，通过旋转后的因子载荷矩阵，可以更直观地识别变量之间的关系和模式。