could not find function "communality"
时间: 2023-07-21 12:44:41 浏览: 38
很抱歉,可能是我之前的回答有误。在R中,计算共同性可以使用fa函数的communality参数。具体而言,fa函数的输出结果中会有一个Communality字段,其中列出了每个变量的共同性。可以通过以下代码来查看每个变量的共同性:
```
library(psych)
# 使用fa进行常规因子分析,并选择Varimax旋转方法
fa(iris[,1:4], nfactors = 2, rotate = "varimax", scores = TRUE, fm = "ml")
# 查看每个变量的共同性
fa(iris[,1:4], nfactors = 2, rotate = "varimax", fm = "ml")$Communality
```
如果某个变量的共同性较低,则说明该变量不能很好地被公共因子解释。需要根据具体情况调整或重新选择变量。
相关问题
以上问题使用r语言如何操作
以下是使用 R 语言进行因子分析的示例代码:
```R
# 读取数据
data <- read.csv("data.csv")
# 数据预处理
data <- na.omit(data) # 删除缺失值
data <- scale(data) # 标准化数据
# 主成分法计算因子载荷矩阵和特殊因子方差矩阵
library(stats)
pca <- princomp(data, cor=TRUE)
loadings <- pca$loadings
communalities <- apply(loadings^2, 2, sum)
# 主因子法计算因子载荷矩阵和特殊因子方差矩阵
library(psych)
fa <- fa(data, nfactors=5, rotate="none")
loadings <- fa$loadings
communalities <- fa$communality
# 最大似然法计算因子载荷矩阵和特殊因子方差矩阵
ml <- fa(data, nfactors=5, rotate="none", fm="ml")
loadings <- ml$loadings
communalities <- ml$communality
# 因子旋转
rotator <- fa(data, nfactors=5, fm="ml", rotate="varimax")
loadings_rotated <- rotator$loadings
communalities_rotated <- rotator$communality
```
需要注意的是,R 语言中包含多个不同的因子分析函数,如 `prcomp`、`fa`、`principal` 等,使用时需要根据具体的数据集和分析目的选择合适的函数。此外,R 语言中也有多个用于因子旋转的函数,如 `varimax`、`quartimax`、`promax` 等,同样需要根据具体情况进行选择。
用R语言编写因子分析主成分法程序 对原始数据进行标准化。选择两个公因子 给出因子载荷矩阵的估计,给出特殊因子方差的估计。不能用R语言的内置函数
好的,我可以为你提供一个不使用R语言内置函数的主成分法因子分析程序的思路。请注意,这是一个简化版本,可能不如内置函数的实现高效。
首先,导入数据。假设有m个变量,每个变量有n个观测值。可以使用read.csv函数将数据导入到R中。然后,需要对每个变量进行标准化。
```R
data <- read.csv("data.csv")
data_std <- apply(data, 2, function(x) (x-mean(x))/sd(x))
```
接下来,计算协方差矩阵。可以使用以下代码计算协方差矩阵。
```R
cov_mat <- cov(data_std)
```
然后,计算特征值和特征向量。需要使用矩阵的特征值分解函数eigen来计算特征值和特征向量。
```R
eigen_val_vec <- eigen(cov_mat)
eigen_val <- eigen_val_vec$values
eigen_vec <- eigen_val_vec$vectors
```
接下来,选择k个最大的特征值和对应的特征向量。可以使用以下代码选择前两个最大的特征值和对应的特征向量。
```R
k <- 2
selected_eigen_vec <- eigen_vec[, 1:k]
```
然后,计算因子载荷矩阵。因子载荷矩阵是原始变量与主成分之间的相关系数。可以使用以下代码计算因子载荷矩阵。
```R
factor_loading <- cov_mat %*% selected_eigen_vec
```
接下来,计算特殊因子方差。特殊因子方差是每个变量独立于公共因子的方差。可以使用以下代码计算特殊因子方差。
```R
residual_var <- apply(data_std, 2, var) - rowSums(factor_loading^2)
```
然后,计算变量共同度。变量共同度是每个变量与所有公共因子的相关性的平方和。可以使用以下代码计算变量共同度。
```R
communality <- apply(factor_loading^2, 1, sum)
```
接下来,计算公因子方差贡献。公因子方差贡献是每个公共因子对总方差的贡献。可以使用以下代码计算公因子方差贡献。
```R
communal_var <- sum(communality)
```
最后,计算Bartlett因子得分和Thompson因子得分。Bartlett因子得分描述了每个变量对每个主成分的贡献,而Thompson因子得分描述了每个主成分的贡献。可以使用以下代码计算Bartlett因子得分和Thompson因子得分。
```R
bartlett_score <- factor_loading * sqrt(communality)
thompson_score <- selected_eigen_vec * sqrt(eigen_val[1:k])
```
以上是一个简化的主成分法因子分析程序的思路,希望能对你有所帮助。
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