statsmodels.multivariate.factor.FactorResults¶

class statsmodels.multivariate.factor.FactorResults(factor)[source]¶

因子结果类

对于结果摘要、碎石图/载荷图和因子旋转

Parameters:¶

factorFactor

拟合因子类

Attributes:¶

uniquenessndarray

唯一性（每个变量独有的不相关误差的方差）

communalityndarray

1 - 唯一性

loadingsndarray

每一列是其中一个因子的载荷向量

loadings_no_rotndarray

未旋转的载荷，在最大似然分析下不可用。

eigenvalsndarray

使用主成分法进行因子分析得到的特征值；在极大似然估计下不可用。

n_compint

组件数量（因子）

nbsint

观测数量

fa_methodstr

用于获取分解的方法，可以是‘pa’表示‘主轴’或‘ml’表示最大似然。

dfint

因子模型的自由度。

注释

在最大似然估计下，默认的旋转（用于载荷）是Bai和Li（2012）的条件IC3。在这种旋转下，因子得分是独立同分布且标准化的。如果G是典型载荷，U是唯一性向量，那么因子分析所隐含的协方差矩阵是GG’ + diag(U)。

Status: experimental, Some refactoring will be necessary when new

功能已添加。

方法

factor_score_params([方法])	计算因子得分系数矩阵
factor_scoring([endog, method, transform])	因子评分：计算内生变量的因子
get_loadings_frame([style, sort_, ...])	获取载荷矩阵为 DataFrame 或 pandas Styler
plot_loadings([loading_pairs, plot_prerotated])	在二维图中绘制因子载荷
plot_scree([ncomp])	有序特征值和载荷解释方差的图表
rotate(方法)	应用旋转，原地修改此结果实例
summary()	摘要

属性

fitted_cov	返回拟合的协方差矩阵。
load_stderr	载荷的标准误差。
uniq_stderr	唯一性的标准误差。