Analiza factorilor și reducerea dimensiunilor în R: Un set de instrumente pentru cercetătorii în științe sociale

Titlul original:

Factor Analysis and Dimension Reduction in R: A Social Scientist's Toolkit

Conținutul cărții:

Analiza factorilor și reducerea dimensiunilor în R oferă o acoperire, cu exemple lucrate, a unui număr mare de proceduri de reducere a dimensiunilor, împreună cu metrici de performanță a modelului pentru a le compara. Analiza factorială sub forma analizei componentelor principale (PCA) sau a analizei factorilor principali (PFA) este familiară pentru majoritatea cercetătorilor din domeniul științelor sociale. Cu toate acestea, ceea ce este mai puțin familiar este înțelegerea faptului că analiza factorială este un subset al familiei statistice mai generale de metode de reducere a dimensiunilor.

Setul de instrumente al cercetătorului în științe sociale pentru problemele de analiză factorială poate fi extins pentru a include gama de soluții prezentate în această carte. Pe lângă acoperirea FA și PCA cu rotație ortogonală și oblică, această carte include modele factoriale de ordin superior, modele bifactoriale, modele bazate pe date binare și ordinale, modele bazate pe date mixte, modele generalizate de rang scăzut, analiză cluster cu GLRM, modele care implică variabile sau observații suplimentare, analiza factorială Bayesiană, analiza factorială regularizată, testarea unidimensionalității și predicția cu scoruri factoriale. A doua jumătate a cărții abordează alte proceduri pentru reducerea dimensiunilor. Acestea includ acoperirea PCA kernel, analiza factorială cu scalare multidimensională, modele de încorporare liniare la nivel local, hărți proprii laplaciene, hărți de difuzie, metode direcționate de forță, încorporare stochastică a vecinilor t-distribuită, analiza componentelor independente (ICA), reducerea dimensionalității prin regresie (DRR), factorizarea matricei non-negative (NNMF), Isomap, Autoencoder, modele UMAP (uniform manifold approximation and projection), modele de rețele neuronale și modele de analiză factorială longitudinală. În plus, un capitol special acoperă metrici pentru compararea performanței modelelor.

Caracteristicile acestei cărți includ:

⬤ Numeroase exemple de lucru cu cod R reproductibil.

⬤ Explicită acoperire cuprinzătoare a ipotezelor privind datele.

⬤ Adaptarea metodelor factoriale la date binare, ordinale și categoriale.

⬤ Analiză reziduală și outlier.

⬤ Vizualizarea rezultatelor factorilor.

⬤ Capitole finale care tratează integrarea analizei factoriale cu metodele rețelelor neuronale și ale seriilor temporale.

Prezentată în culori, cu cod R și introducere în R și RStudio, această carte va fi potrivită pentru cursurile de nivel universitar și de modul opțional pentru oamenii de știință din domeniul social, precum și pentru cursurile de metode cantitative și statistică multivariată.