実際のところ、主成分分析（PCA）と、因子分析（FA）の違いがわかってないデータサイエンティスト🧑‍🔬も意外と多いけど、

ポイントはFAの方は

2段階

だということ

因子負荷量で因子得点見るのは後半のフェーズ

最初に因子負荷量と固有値を見る

 

問題は、どうしてこういうことになるのか？ということ

 

あらゆるテキストで

FAとPCAが逆向きだと説明されるけど

PCAは目の前にあるデータを要約してるだけだけど、

FAは背後にある因子の推定なのだよね

 

つまり、直接は観測🔭されてないもの。

 

実務的には、それは相関ネットワークの中で、固有ベクトルを見つける作業になっているわけ

 

なんで固有ベクトルが、そういうことになるのか？

それは相関構造をよく説明するから

もっと言うと、網の目の中の中核なんだよね

 

多変量解析のできないマーケターはもう要らない

 

 

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＠西園寺貴文（憧れはゴルゴ13）#+6σの男

   

"make you feel, make you think."

 

SGT&BD
(Saionji General Trading & Business Development)

新たなるハイクラスエリート層はここから生まれる          




Lose Yourself , Change Yourself.（変えることのできるものについて、それを変えるだけの勇気を我らに与えたまえ。変えることのできないものについては、それを受け入れられる冷静さを与えたまえ。そして、変えることのできるものと、変えることのできないものとを、見分ける知恵を与えたまえ。） 

説明しよう！西園寺貴文とは、常識と大衆に反逆する「社会不適合者」である！平日の昼間っからスタバでゴロゴロするかと思えば、そのまま軽いノリでソー◯をお風呂代わりに利用。挙句の果てには気分で空港に向かい、当日券でそのままどこかへ飛んでしまうという自由を履き違えたピーターパンである！「働かざること山の如し」。彼がただのニートと違う点はたった１つだけ！そう。それは「圧倒的な書く力」である。ペンは剣よりも強し。ペンを握った男の「逆転」ヒップホッパー的反逆人生。そして「ここ」は、そんな西園寺貴文の生き方を後続の者たちへと伝承する、極めてアンダーグラウンドな世界である。 U-18、厳禁。低脳、厳禁。情弱、厳禁。