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factor_analysis

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 위의 요인이 포함된 regression공식이 갖는 가정은 다음과 같다. 위의 요인이 포함된 regression공식이 갖는 가정은 다음과 같다.
   - $E(e_{i}) = 0, \quad Var(e_{i}) = \sigma^2_{i}$   - $E(e_{i}) = 0, \quad Var(e_{i}) = \sigma^2_{i}$
 +    * error의 분포에 관한 내용이다. ​
     * expected value = mean of error terms = 0, with standard deviation = $\sigma_{i}$ ​     * expected value = mean of error terms = 0, with standard deviation = $\sigma_{i}$ ​
     * 에러는 평균 0을 중심으로 무작위로 펼쳐져 있는 상태가 가정되므로 위와 같은 성격을 갖는다.     * 에러는 평균 0을 중심으로 무작위로 펼쳐져 있는 상태가 가정되므로 위와 같은 성격을 갖는다.
   - $E(F_{j}) = 0, \quad Var(F_{j}) = 1 $   - $E(F_{j}) = 0, \quad Var(F_{j}) = 1 $
 +    * F는 표준화된 coefficient로 ​ 크기가 나타내지는 가상의 인자이다 (factor).
     * Factors are standardized with mean =0, standard deviation = 1. Hence, Var(F) = 1.     * Factors are standardized with mean =0, standard deviation = 1. Hence, Var(F) = 1.
     * factors의 계수를 내기 전의 data는 표준점수 처리가 된 것을 가정한다. 따라서, F의 mean과 standard deviation값은 각각 0과 1이어야 하고, 따라서 F의 variance값 또한 1이 된다. ​     * factors의 계수를 내기 전의 data는 표준점수 처리가 된 것을 가정한다. 따라서, F의 mean과 standard deviation값은 각각 0과 1이어야 하고, 따라서 F의 variance값 또한 1이 된다. ​
factor_analysis.txt · Last modified: 2018/12/22 01:25 by hkimscil