Да, они так и называются: nonlinear factor analysis. Очень популярен такой метод. Обучаете многослойную нейронную сеть приемлемого качества, выходы нейронов внутренних слоев - нелинейные факторы.
Чет все печально.. Какой ть Индус на ломаном английском за полтора часа бы объяснил бы не только это, а еще базовую статистику и азы питона, и стали бы элементарные задачки выполнять, а не 25й попытки сформулировать а чем мы тут занимается...
Вадим Леонардович, спасибо
49:43 - реализация на питоне
Спасибо за объяснение. Напрашивается вопрос, есть ли какие то методы позволяющие находить факторы нелинейно связанные с наблюдаемыми переменными?
Да, они так и называются: nonlinear factor analysis. Очень популярен такой метод. Обучаете многослойную нейронную сеть приемлемого качества, выходы нейронов внутренних слоев - нелинейные факторы.
Добрый день, не подскажите номер главы(может быть даже страницы) в Кендалле/Стюарте, где все это описанно?
В третьем томе "Многомерный статистический анализ и временные ряды" начиная со стр 400
@@Vadim_Abbakumov Спасибо большое, Вадим Леонардович!
Varimax rotation вроде недавно реализовали в sklearn v0.24.
В новой версии курса читаю с учетом изменений, но использую не sklearn, а пакет factor_analyzer
Чет все печально.. Какой ть Индус на ломаном английском за полтора часа бы объяснил бы не только это, а еще базовую статистику и азы питона, и стали бы элементарные задачки выполнять, а не 25й попытки сформулировать а чем мы тут занимается...
Поясню суть стандартизации: Корреляция это стандартизированная ковариация. Понятно? Это пипец обьяснятель!