R语言 fa.parallel函数的 n.obs参数是什么意思

`fa.parallel` 是 R 语言中一个用于因子分析并行分析的函数，其中 `n.obs` 参数表示在分析中使用的观测值数量。因子分析是一种统计方法，用于发现在一组观测变量中的潜在因子，以便将这些变量降维为较少的几个因子。在 `fa.parallel` 函数中，`n.obs` 参数用于指定在因子分析中使用的观测值的数量。如果没有指定此参数，则默认使用数据集中的所有观测值。

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fa.parallel中的n.obs怎么确定

在R语言的因子分析（factor analysis）中，fa.parallel函数用于估计因子数量。其中的n.obs参数用于确定因子数量的上限。n.obs参数表示因子分析中观测数据的样本大小（即观测数量），它是一个可选参数。

在使用fa.parallel函数时，可以根据数据集的样本大小来设置n.obs参数的值。一般来说，较大的样本大小可以支持更高的因子数量，而较小的样本大小则通常需要限制因子数量。通常建议将n.obs设置为样本大小的约10倍。例如，如果数据集有100个观测，可以将n.obs设置为1000。

需要注意的是，n.obs仅仅是用于确定因子数量的上限，实际选择最终的因子数量还需要根据其他方法和指标来进行评估和决定，比如解释方差比例、因子载荷等。

R语言fa.parallel

R语言中的fa.parallel是一个函数，用于并行计算因子分析（Factor Analysis）模型。在因子分析中，我们试图找到观测数据背后的潜在因素，这些因素可以解释观测数据中的变异性。fa.parallel函数可以帮助我们确定应该选择多少个因素来解释数据中的变异性。

fa.parallel函数通过使用平行分析法（Parallel Analysis）来估计因子数。平行分析法是一种基于蒙特卡罗模拟的方法，它通过生成随机数据集来比较原始数据集中的特征值。如果原始数据集中的某个特征值大于相应的随机数据集中的特征值，那么我们就可以认为这个特征值是真实的，而不是由噪声造成的。

fa.parallel函数需要两个参数：数据矩阵和因子数的上限。函数会返回一个包含因子数和对应的平行分析特征值的数据框。我们可以使用这个数据框来确定最佳的因子数。